失配性疾病预防档案数据库的构建(2)

　　（二）预防知识采集

　　所收集的预防知识量大、数据较为复杂且不易处理，从这些数据中提取出满足要求的数据至关重要，数据库知识发现技术应运而生。数据库知识发现技术在数据处理过程中，会从大量数据中提取有效、可信、新颖且能被人们理解的模式。[4]在文献数据资源基础上，应用数据库知识发现技术梳理、筛选出预防内容相对具体而且比较具有权威性、原始真实清晰、涵盖面大、知识表达相对完整的知识片段。例如，对癌症疾病预防知识的采集，采用世界癌症研究基金会的对癌症预防总结的十四法：合理膳食、控制体重、坚持体育锻炼、多吃水果蔬菜、注意吃些谷类食物、限制饮酒、不过量吃红肉、少吃高脂肪食物、少吃盐、不吃在常温下存储过长的食物、用冷藏或保存方法易腐烂的食物、防止污染食品、不吃烧焦的食物、不过分依赖营养补充剂等预防知识。[5]

　　（三）预防数据加工处理

　　经过采集得到的数据往往不能完全满足结构化的处理要求，需要经过进一步严格处理，为后续数据组织入库奠定基础。在数据处理过程中，以常见的失配性疾病预防为主，建立失配性疾病相关的预防病典，规范处理相关知识，如对心脑血管疾病预防数据的加工，从建立预防高血脂、高血糖、血压高等病典开始，再根据数据依赖与规范化要求，对数据进行严格处理，主要是为后期对数据库字段内容进行调取做基础准备。

　　（四）预防数据审核

　　数据审核主要从准确性和完整性两个因素来考虑。其主要功能是在整理数据前对原始数据进行审查与核对。在采集加工数据过程中，大多包含了人为的主观因素，如在采集抑郁病档案数据过程中，采集者往往会根据自己的阅历与背景去主观地臆想，夹杂很多复杂不确定成份。为了保证数据的质量，尽管对数据进行了加工，也一定要根据建库的标准做进一步严格审核，以充分确认数据的规范性和科学性。

　　（五）预防数据入库

　　数据库与外部进行数据交换可以通过数据的导入与导出来实现。在数据入库过程中，以建立的数据表结构与数据表关系为基础，将Excel、Oracle等其它数据库中的数据转移到当前数据库中，并将失配性疾病预防数据进行保存、处理和审核。

　　四、结语

　　构建失配性疾病数据库，是以失配性疾病预防基本理论指导下的方法与应用体系为主线，根据实际需求，以实用性作为主要目标，以数据结构定义的简单性与完整性为侧重点，以便让用户高效地使用本库中的各项数据。失配性疾病数据库建设是非传染性慢性疾病相关知识理论体系趋于完善的基本组成部分，也是后期对失配性疾病知识存储、查询乃至服务与共享的基础。基于预防理论知识的失配性疾病数据库，可以对数据进行相对合理的存储及操纵，能够很好地为用户服务，成为今后的研究目标与发展趋势。本数据库的研究主要目标有两个：一要系统完善失配性疾病领域知识的概念表示，对失配性疾病预防知识进行合理组织，建设失配性疾病预防结构；二是以失配性疾病数据库为底层数据，以失配性预防结构为上层构架建立失配性疾病预防知识库，实现查询、关联预防知识以及知识发现。未来，将实现失配性疾病预防基础知识的信息化与数字化，可以通过手机终端或者网络平台等方式向用户提供慢性疾病预防基础知识，并进一步完善失配性疾病知识库的建设，最终实现失配性疾病知识的共享与知识服务。

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