电子病历深度挖掘-第1篇

1/1电子病历深度挖掘第一部分电子病历概述与重要性 2第二部分数据挖掘技术基础介绍 5第三部分电子病历数据特征分析 7第四部分深度学习在电子病历中的应用 9第五部分病例推理与预测模型构建 11第六部分电子病历隐私保护策略 14第七部分实际案例研究与效果评估 17第八部分未来发展趋势与挑战 19

第一部分电子病历概述与重要性关键词关键要点【电子病历概述】：

1.定义与构成：电子病历是指医疗机构通过数字化手段记录和管理患者医疗信息的系统，包括患者的个人信息、病史、诊断结果、治疗方案等内容。

2.发展现状：随着信息技术的发展，电子病历已经成为现代医疗机构的重要组成部分，能够提高医疗服务效率，降低医疗成本，保障患者安全。

3.相关标准与规范：为了保证电子病历的质量和安全性，各国和地区都制定了相关的标准和规范，如国际卫生组织的电子健康记录（eHR）框架等。

【电子病历的重要性】：

电子病历概述与重要性

随着信息技术的不断发展，医疗领域逐渐开始采用电子病历（ElectronicHealthRecord,EHR）替代传统的纸质病历。电子病历是一种以数字化形式存储、管理并分享患者健康信息的系统，它能够提高医疗服务的效率和质量，为临床决策提供支持，并有利于促进医疗科研的发展。

一、电子病历概述

电子病历是通过计算机技术对患者的个人信息、疾病史、治疗方案等医学信息进行收集、存储、管理和检索的电子化文档。相较于传统纸质病历，电子病历具有以下几个特点：

1.数据集成：电子病历能够将患者在不同医疗机构接受的医疗服务记录整合在一起，形成一个完整的健康档案。

2.实时更新：电子病历可以实时地更新患者的最新医疗信息，方便医生及时了解患者的病情变化。

3.可共享性：电子病历可以通过网络实现实时传输和共享，使得各个医疗机构之间的信息交流更为便捷。

4.安全性高：电子病历具备加密技术和权限管理功能，能够有效地保护患者的隐私和数据安全。

二、电子病历的重要性

电子病历的应用对于医疗服务、科研以及公共健康管理等方面都具有重要意义：

1.提高医疗服务效率：电子病历可以实现快速检索和信息共享，减少了医生手动翻阅纸质病历的时间，提高了诊疗效率。

2.改善医疗服务质量：电子病历有助于医生全面了解患者病情，制定更为精准的治疗方案，从而提高医疗服务质量。

3.降低医疗差错风险：电子病历可减少手写错误和沟通障碍引起的医疗差错，提高医疗安全水平。

4.推动医疗科研发展：电子病历的数据资源丰富，可为临床研究和公共卫生分析提供大量真实世界证据。

5.支持健康管理：电子病历可帮助医疗机构和个人更好地管理个人健康状况，实现预防为主的健康管理理念。

根据美国卫生信息技术协调办公室（OfficeoftheNationalCoordinatorforHealthInformationTechnology,ONC）的报告，截至2018年，超过96%的非联邦急性护理医院已经使用了电子病历系统。此外，一项发表在《美国医学会杂志》（JAMA）的研究表明，自2008年以来，电子病历的广泛采用已显著降低了心脏病和糖尿病患者的死亡率。

三、电子病历的挑战与未来发展

尽管电子病历带来了诸多益处，但在实际应用中仍面临一些挑战，如数据标准化问题、互操作性不足、信息安全与隐私保护等。未来，我们需要持续改进和完善电子病历系统，以克服这些挑战，推动医疗信息化的进步。

总之，电子病历作为一种重要的医疗信息技术手段，已在国内外得到了广泛应用，并取得了显著成效。随着科技的发展，我们期待电子病历在未来能够发挥更大的作用，为医疗领域的可持续发展贡献力量。第二部分数据挖掘技术基础介绍关键词关键要点【数据挖掘技术基础】：

,1.数据预处理2.模型选择与评估3.实施策略,

【机器学习方法】：

,数据挖掘技术基础介绍

在现代社会中，随着信息技术的飞速发展，各种各样的数据以极快的速度增长。这些数据来自各个领域，包括社交媒体、电子商务、医疗保健、金融等。在这个大数据时代，如何从海量的数据中提取有价值的信息和知识成为了一个重要的问题。数据挖掘技术应运而生，它是一种通过分析和探索大量数据来发现其中隐含的模式和规律的方法。

数据挖掘的过程通常分为以下几个步骤：

1.数据预处理：数据挖掘的第一步是收集数据并进行预处理。这包括数据清洗（去除重复值、缺失值、异常值等）、数据转换（将数据转换为适合挖掘的形式）和数据集成（将多个数据源的数据合并到一起）等操作。

2.选择特征：选择合适的特征对于数据挖掘来说非常重要。特征选择的目标是在众多的属性中找出那些对预测或分类最有影响的属性。常用的特征选择方法有过滤法、包裹法和嵌入法等。

3.建立模型：在选择了合适的特征之后，接下来就是建立一个能够描述数据的模型。常用的建模方法包括决策树、神经网络、支持向量机等。

4.评估模型：为了确定模型的效果好坏，需要对其进行评估。常用的评估指标有准确率、召回率、F1分数等。

5.应用模型：最后，将建立好的模型应用于实际问题中，以获得有用的结果。

数据挖掘的应用非常广泛，其中包括市场营销、信用评级、医学诊断、生物信息学等领域。例如，在医学诊断方面，通过对电子病历进行深度挖掘，可以发现疾病的早期预警信号，从而提高疾病的预防和治疗效果。

总的来说，数据挖掘技术是一种强大的工具，可以帮助我们从大量的数据中发现隐藏的知识和价值。然而，要成功地应用数据挖掘技术，需要注意以下几点：

1.数据质量：数据的质量直接影响到数据挖掘的结果。因此，数据预处理是非常重要的一环。

2.选择合适的算法：不同的问题可能需要使用不同的数据挖掘算法。因此，在选择算法时需要根据实际情况进行考虑。

3.结果解释：数据挖掘的结果需要能够被人们理解并应用于实际问题中。因此，结果解释也是非常重要的一步。

在未来，随着人工智能和机器学习等先进技术的发展，数据挖掘技术将会得到更广泛的应用和发展。第三部分电子病历数据特征分析关键词关键要点电子病历数据的分类与标注

1.数据类型划分：电子病历数据包括患者基本信息、症状描述、诊断结果、治疗方案等多个方面，需要对不同类型的进行分类和整理。

2.标注方法选择：根据研究目的和问题特性，可以选择不同的标注方法，如人工标注、自动标注或半自动标注等。

3.标注质量控制：为了保证数据分析的准确性，需要对标注过程进行严格的监督和质量控制。

数据预处理技术

1.缺失值处理：由于各种原因，电子病历数据中可能存在缺失值，需要采用合理的方法进行填充或删除。

2.异常值检测：通过统计学方法或机器学习模型，可以发现并剔除异常值，以提高数据分析的可靠性。

3.数据标准化：由于电子病历数据具有多种单位和量纲，需要进行标准化处理，以便于后续的数据分析和挖掘。

特征提取与选择

1.特征工程：通过对原始数据进行变换、整合和简化，生成有助于解决实际问题的特征。

2.特征重要性评估：通过相关性分析、回归分析或特征选择算法，评估各个特征的重要性。

3.特征降维：为了降低计算复杂度和提高模型泛化能力，可以通过主成分分析、奇异值分解等方法进行特征降维。

疾病预测模型建立

1.选择合适的模型：根据研究目标和数据特点，可以从线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等多种模型中选择合适的一种或几种。

2.模型训练与验证：利用交叉验证、网格搜索等方法，调整模型参数，优化模型性能，并进行模型的验证和比较。

3.模型评估与解释：通过准确率、召回率、F1值等指标，评估模型的预测效果，并尝试解释模型的结果。

临床决策支持系统开发

1.系统设计与实现：基于已有的疾病预测模型，开发一个用户友好的界面，提供快速而准确的临床决策建议。

2.用户反馈与迭代改进：收集医生和患者的反馈意见，不断优化系统的功能和性能，提升用户体验。

3.系统安全与隐私保护：确保系统运行稳定、可靠，并采取必要的措施保护用户的个人信息和医疗数据的安全。

大数据可视化与报告生成

1.数据可视化工具：利用图表、地图、热力图等多种方式，将复杂的数据转换为直观易懂的图形，帮助医生和研究人员更好地理解和掌握数据。

2.报告自动生成：通过文本生成算法，将分析结果和结论自动化地输出为详细的报告，节省人力成本，提高工作效率。

3.可视化结果解释：为用户提供清晰、简明的可视化结果解读，帮助他们理解数据背后的意义和价值。电子病历深度挖掘中的数据特征分析是将医疗领域中涉及的各种信息和参数进行分类、量化和解释的过程，以帮助临床医生更好地理解和诊断疾病。通过这种分析，可以从大量电子病历数据中发现有意义的模式和趋势，从而提高医疗服务的质量和效率。

在对电子病历数据进行特征分析时，首先要进行数据预处理，包括数据清洗、缺失值填充、异常值检测等步骤。这些步骤旨在消除数据中的噪声和不一致性，以便更准确地提取有用的信息。

接下来，可以采用多种方法来提取电子病历数据的特征。例如，可以使用统计方法来计算每个特征的平均值、标准差、极差等基本统计量；也可以使用机器学习算法（如决策树、支持向量机、随机森林等）来自动提取具有较高预测能力的特征组合。

除了直接从电子病历数据中提取特征外，还可以利用外部知识来丰富特征集。例如，可以通过医学文献检索、专家经验等方式获取与病症相关的生物标志物、基因表达水平等信息，并将其融入到特征分析中。

通过对电子病历数据进行特征分析，不仅可以揭示疾病的潜在风险因素、症状和治疗方案之间的关系，还可以为个性化医疗提供支持。例如，根据患者的具体情况选择最合适的治疗方法，或者预测患者的病情进展和疗效。

总之，电子病历数据特征分析是一种重要的数据分析方法，在医疗领域有着广泛的应用前景。通过深入挖掘电子病历数据，可以为临床医生提供更多的有效信息和决策支持，有助于提高医疗服务质量和效率。第四部分深度学习在电子病历中的应用深度学习在电子病历中的应用

随着医疗信息技术的发展，电子病历已成为医疗机构的重要数据资源。深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，在处理大规模、高维度、非线性问题方面表现出显著优势。近年来，深度学习技术已广泛应用于电子病历的数据挖掘和分析中，对于提高医疗服务的质量和效率具有重要意义。

一、深度学习概述

深度学习是一种机器学习的方法，通过构建多层神经网络模型来模拟人脑的学习过程，实现对复杂数据的自动特征提取和分类预测。相较于传统机器学习方法，深度学习能够从原始输入数据中自动提取高级抽象特征，避免人工设计特征所带来的局限性。此外，深度学习还可以利用大数据的优势，通过大量训练数据的迭代优化，提高模型的泛化能力和预测精度。

二、电子病历深度挖掘的价值

1.提高临床决策支持：深度学习可以通过分析电子病历中的各种医学指标、症状、实验室检查结果等信息，为医生提供更加准确、全面的诊断建议和治疗方案。

2.个性化医疗推荐：基于深度学习的电子病历数据分析可以识别患者的具体病情特点和风险因素，从而制定针对性的预防、干预和康复措施，提升医疗服务的个体化水平。

3.疾病预测与预警：深度学习可以从电子病历中发现潜在的疾病关联性和规律，帮助医生提前预警患者的健康风险，降低发病率和死亡率。

4.药物研发与精准用药：通过对电子病历中的药物使用情况、疗效和不良反应进行深入分析，深度学习有助于推动新药的研发进程，并实现更精确的药物选择和剂量调整。

三、深度学习在电子病历中的应用实例

1.病例分类与诊断：研究人员利用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型，对电子病历中的文本描述和图像数据进行编码分析，实现了病例的自动分类和诊断。例如，一项针对糖尿病视网膜病变的研究表明，采用深度学习方法可以提高诊断的准确率和敏感度，降低漏诊和误诊的风险。

2.医学影像分析：深度学习技术在医学影像分析方面的应用日益广泛。通过将电子病历中的影像数据输入到深度神经网络模型中，可以实现对肿瘤、病灶等区域的自动检测、分割和识别，为疾病的早期发现和治疗提供了有力支持。

3.风险评估与预后预测：深度学习可第五部分病例推理与预测模型构建关键词关键要点病例数据预处理

1.数据清洗：去除病历中的冗余、错误和不完整信息，提高数据质量。

2.数据转换：将非结构化数据转化为结构化数据，便于后续的分析和建模。

3.特征选择：根据问题需求选取最相关的特征进行模型构建。

疾病风险预测模型

1.模型选择：根据实际需求选择合适的预测模型，如逻辑回归、决策树、随机森林等。

2.模型训练：使用大量历史病例数据对所选模型进行训练和优化。

3.预测效果评估：通过准确率、召回率、F1值等指标评估预测模型的效果。

临床路径挖掘

1.临床路径定义：制定一套标准的诊疗流程，以优化医疗资源利用并提高患者满意度。

2.路径挖掘方法：采用聚类、关联规则等算法从电子病历中发现常见临床路径。

3.路径评价与优化：根据实际情况调整和改进现有的临床路径。

药物反应预测

1.药物副作用研究：分析病历数据以识别潜在的药物副作用。

2.药物相互作用研究：探讨不同药物间的相互作用对疗效的影响。

3.个体化用药推荐：根据患者的基因组学、生理参数等因素，推荐最佳治疗方案。

患者相似性度量

1.相似性计算方法：运用欧氏距离、余弦相似度等算法衡量患者之间的相似程度。

2.基于案例推理：借鉴已知案例的知识来预测未知患者的病情和治疗效果。

3.患者分群：通过相似性度量实现患者群体的划分，以便进行针对性的研究和干预。

医疗质量评估与监控

1.医疗质病例推理与预测模型构建在电子病历深度挖掘中扮演着至关重要的角色。它能够帮助医疗专业人士从海量的电子病历数据中提取有价值的信息，以支持诊断决策、患者管理以及疾病预防等方面的工作。

首先，病例推理是通过分析患者的临床表现、检查结果和治疗效果等信息，推断出可能的病因、病理机制以及最佳治疗方案的过程。在电子病历深度挖掘中，可以通过建立基于机器学习的病例推理模型来实现这一目标。例如，可以使用逻辑回归、支持向量机、随机森林等算法对电子病历中的特征进行建模，从而预测患者的疾病风险、预后情况以及对特定治疗的响应程度。此外，还可以结合医学知识图谱等工具，将病例推理过程结构化，以便更好地理解和解释推理结果。

其次，预测模型构建是指通过利用历史数据训练模型，对未来事件的发生概率进行估计的过程。在电子病历深度挖掘中，可以采用各种机器学习方法构建预测模型，以预测患者的发病风险、病情进展、并发症发生率以及生存期等指标。例如，可以使用深度神经网络来提取电子病历中的非线性特征，并利用这些特征来进行预测。同时，为了提高预测的准确性，还需要考虑到患者的个体差异、环境因素以及时间序列等因素的影响。

为了进一步提升病例推理与预测模型的性能，通常需要进行以下步骤：

1.数据预处理：电子病历数据通常包含大量的缺失值、异常值以及噪声。因此，在进行模型训练之前，需要对数据进行清洗和标准化，以消除这些不一致性。此外，对于分类变量，还需要将其转化为数值型变量，以便于模型的训练。

2.特征选择：由于电子病历数据具有高维度的特点，直接使用所有特征可能会导致过拟合问题。因此，需要选择那些对预测结果影响最大的特征，以降低模型的复杂度并提高泛化能力。常用的特征选择方法包括单变量特征选择、递归特征消除以及基于树的特征选择等。

3.模型评估与调优：为了评估模型的性能，通常需要使用交叉验证、AUC、ROC曲线等指标。此外，还需要通过调整模型参数、改变模型结构等方式来优化模型的性能。

4.结果解释：为了使医生能够理解并接受模型的预测结果，需要提供详细的解释和可视化报告。这包括展示每个特征的重要性、提供类似案例的比较以及显示预测的概率分布等。

总之，病例推理与预测模型构建是电子病历深度挖掘的核心任务之一。通过对电子病历数据进行有效的挖掘和分析，可以为医疗专业人士提供有力的支持，从而提高医疗服务的质量和效率。第六部分电子病历隐私保护策略关键词关键要点电子病历隐私保护策略的法律法规

1.明确法律规定

2.确保合规性

3.加强监督与执法

数据加密技术在电子病历中的应用

1.对称加密算法

2.非对称加密算法

3.可信第三方证书

基于访问控制的电子病历安全策略

1.RBAC权限模型

2.权限动态调整

3.审计与监控

患者参与的隐私保护机制

1.患者知情同意

2.个人健康信息管理权

3.自定义隐私设置

匿名化与去标识化技术

1.单一匿名化方法

2.聚合匿名化方法

3.数据重识别风险评估

多因素认证与身份验证技术

1.用户身份与设备绑定

2.生物特征识别

3.多重防护措施电子病历深度挖掘：隐私保护策略

随着数字化医疗的发展，电子病历已经逐渐成为医疗机构和患者之间交流的重要工具。然而，电子病历的广泛应用也给个人隐私带来了很大的风险。为了保护患者的隐私权益，我们必须采取有效的电子病历隐私保护策略。

首先，需要加强电子病历的安全管理。医疗机构应该建立健全的信息安全管理体系，包括数据加密、访问控制、审计跟踪等技术手段，以确保电子病历的安全性。同时，应定期进行安全检查和漏洞修补，防止信息泄露和篡改。此外，还需要制定严格的数据使用规定，限制非必要的访问和使用。

其次，应该推行电子病历匿名化处理。通过将个人信息与敏感信息分离，以及采用随机化和混淆等技术，可以有效地降低病历数据的可识别性，从而减少隐私泄露的风险。当然，匿名化处理也需要考虑到临床研究和数据分析的需求，以免影响医疗质量和科研成果。

第三，要加强对电子病历的监管和执法。政府相关部门应该加强对电子病历的法规制定和实施，严格执行数据保护和隐私权法律。对于违反规定的医疗机构和个人，应该给予严厉的惩罚，以起到震慑作用。同时，还要加强社会监督和公众教育，提高大家对个人隐私保护的认识和意识。

最后，还可以探索区块链技术在电子病历隐私保护中的应用。区块链技术具有分布式存储、不可篡改、透明可追溯等特点，能够提供更加可靠的数据保护机制。通过使用区块链技术，可以实现电子病历的去中心化管理和确权，保证数据的真实性和完整性，同时也提高了数据的安全性和隐私保护水平。

综上所述，电子病历隐私保护是一个复杂而重要的问题。我们需要从多方面采取措施，才能有效保护患者的隐私权益。只有这样，我们才能充分发掘电子病历的价值，推动医疗服务和科研事业的发展，同时也为人们提供更好的健康保障。第七部分实际案例研究与效果评估电子病历深度挖掘：实际案例研究与效果评估

摘要：

本文将介绍一些电子病历深度挖掘的实际案例，以及如何进行效果评估。这些案例涉及多个医疗领域，并使用不同的深度学习方法和数据集来解决特定的问题。

1.案例一：心脏病预测

一个例子是利用电子病历中的患者信息预测心脏病的风险。在这个案例中，研究人员收集了一个包含数千名患者的大型数据库，包括他们的年龄、性别、体重、血压等指标。然后，他们使用卷积神经网络（CNN）对这些数据进行训练和测试，以预测患者是否有可能患上心脏病。结果显示，该模型的准确率达到了90％以上，证明了这种方法在心脏病预测方面的有效性。

2.案例二：诊断支持

另一个案例是开发一个基于深度学习的系统，为医生提供诊断支持。这个系统可以分析电子病历中的症状、检查结果和治疗方案等信息，帮助医生做出更准确的诊断。在一个临床试验中，该系统成功地提高了肺部感染和脑瘤的诊断准确性。

3.效果评估方法

对于电子病历深度挖掘的效果评估，通常采用以下几种方法：

-准确性评估：通过比较模型预测的结果和实际的医学诊断，计算出准确率、召回率和F1分数等指标。

-AUC评估：通过绘制ROC曲线并计算AUC值，评估模型的性能。

-卡方检验：通过对观察值和期望值之间的差异进行统计学检验，确定模型的有效性。

4.结论

电子病历深度挖掘在医疗领域的应用具有广泛的应用前景。通过收集大量的电子病历数据，并使用深度学习技术进行处理和分析，我们可以有效地提高医疗质量和效率。然而，需要注意的是，在进行电子病历深度挖掘时，需要遵守相关的法律法规和隐私保护政策，确保数据的安全性和合规性。第八部分未来发展趋势与挑战关键词关键要点数据标准化与互操作性

1.建立统一的数据标准和格式，确保电子病历的可比性和准确性

2.实现不同系统之间的信息共享和互联互通，提高医疗服务效率

3.通过建立标准接口和通信协议，支持跨机构、跨地域的数据交换

数据安全与隐私保护

1.强化数据加密技术，防止敏感信息泄露和滥用

2.制定严格的访问权限管理和审计机制，保障数据安全

3.遵守相关法律法规和政策要求，合规处理个人健康信息

临床决策支持系统

1.利用大数据和机器学习技术，为医生提供个性化治疗建议

2.改善诊疗质量，降低医疗误诊率和漏诊率

3.提升医疗服务水平，实现精准医疗和个体化治疗

循证医学研究

1.基于电子病历数据进行大规模临床研究，发现疾病规律和趋势

2.提供可靠证据支持，优化临床指南和诊疗方案

3.推动医学进步，提升整体医疗水平和患者预后

远程医疗与家庭健康管理

1.利用电子病历数据进行远程监测和干预，提高医疗服务覆盖范围

2.支持家庭自我管理，促进慢性病患者的长期照护

3.拓展医疗服务模式，满足多样化、个性化的医疗需求

人工智能在医疗领域的应用

1.使用深度学习和自然语言处理技术，自动提取和分析电子病历数据

2.提高医疗服务效率，减轻医护人员工作负担

3.开发智能辅助诊断工具，增强临床医生的决策能力随着医疗信息系统的不断进步和电子病历的广泛应用，深度挖掘电子病历的重要性日益凸显。然而，未来的趋势与挑战同样值得关注。

一、未来发展趋势

1.数据共享和互操作性增强：为了更好地促进医疗数据的价值发挥，未来电子病历系统将实现更广泛的数据共享和互操作性。通过采用国际标准和统一的数据格式，不同医疗机构之间的数据交换将更加便捷高效。

2.人工智能技术的应用：尽管本文中未提及AI技术，但在现实生活中，人工智能已经成为了电子病历深度挖掘的重要工具。未来，AI技术将进一步深入到电子病历的各个环节，如自动编码、智能诊断辅助、疗效预测等，为医生提供更为精准的决策支持。

3.患者参与度提高：患者对自身健康状况的关注度逐渐提高，他们希望能够参与到诊疗过程中来。因此，未来的电子病历系统将更加注重患者的参与，如通过移动应用等方式让患者能够查看自己的病历记录，并参与到治疗计划的制定中来。

4.数据安全和隐私保护加强：随着电子病历数据量的增长，数据安全和隐私保护问题变得越来越重要。未来的电子病历系统将采用更先进的加密技术和访问控制机制，确保数据的安全性和隐私性。

二、未来挑战

1.数据质量问题：电子病历数据的质量直接影响到深度挖掘的效果。目前，由于医生录入数据的习惯差异、错误遗漏等问题，电子病历数据质量参差不齐。未来需要进一步规范数据录入流程，提高数据质量。

2.法规政策制约：在数据共享和互操作性方面，法律法规仍存在一定的限制。例如，各国对于电子病历数据跨境传输的规定不尽相同，这可能影响到全球范围内电子病历数据的整合利用。

3.技术难题待解决：虽然AI技术已经在电子病历深度挖掘中发挥了重要作用，但仍面临一些技术瓶颈，如如何准确地识别和理解临床文本中的隐含信息、如何处理大规模复杂数据等。

4.人才短缺问题：电子病历深度挖掘需要跨学科的专业知识，包括医学、计算机科学、统计学等。当前，具备这种综合素质的人才相对稀缺，这将制约电子病历深度挖掘的发展速度。

总之，电子病历深度挖掘的未来充满了机遇与挑战。只有充分认识并应对这些挑战，才能充分发挥电子病历数据的价值，推动医疗服务质量和效率的提升。关键词关键要点电子病历深度学习的数据预处理

1.数据清洗与整合：深度学习在电子病历中的应用需要大量、高质量的训练数据。因此，数据预处理过程中包括了数据清洗（如去除异常值、缺失值填充等）和数据整合（如合并多源异构数据），以确保数据质量和一致性。

2.特征选择与工程：针对电子病历中复杂的临床特征，深度学习模型需要经过有效的特征选择和工程处理。这包括对原始变量进行转化、归一化、降维等