1、隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展壯大，各領(lǐng)域?qū)Ω髯灶I(lǐng)域的技術(shù)水平提出了更高的要求，醫(yī)療領(lǐng)域作為當(dāng)今世界人們生活密不可分的一部分，引起了人們更加廣泛的關(guān)注。針對海量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，醫(yī)療工作者如何從中獲取最有價值的，有用的數(shù)據(jù)是本課題所研究的主要內(nèi)容，即對非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化的處理。回顧以往，醫(yī)生們使用的記錄醫(yī)療患者的數(shù)據(jù)是用過簡單的文本編輯器來實(shí)現(xiàn)的，由于這種編譯器使用起來簡單，易上手等功效，獲得了大多數(shù)醫(yī)療工作者們的青昧，但它不能滿足醫(yī)療文檔的多

2、樣性需求。
　　本文針對醫(yī)療數(shù)據(jù)的本身的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，結(jié)合數(shù)據(jù)的處理工具、結(jié)合對數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化的設(shè)計思路，把本系統(tǒng)分成三個核心模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理，這三個模塊分別是：對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理模塊、指標(biāo)名的提取模塊以及數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化模塊，根據(jù)對以上三個模塊的功能進(jìn)行具體操作。本文結(jié)合使用了中科院的分詞工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗處理，在結(jié)合指標(biāo)名的提取工作，引入了一個自定義的指標(biāo)名提取庫，加強(qiáng)對海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，結(jié)合概率權(quán)值的相關(guān)技術(shù)，強(qiáng)化對提取后