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最近在研发医疗传输协议的消息中间件，被这些复杂的医疗协议搞到晕头转向。相信有很多人都将会在这个里头苦恼一阵子了。因为医疗信息化成熟度这个评审要求。 先说一下自己最近研究的成果吧： 1.实现任意json，xml转HL7v2.x 字符串的转换。 2.CDA校验，HL7V3的校验 感性认知 HL7 v2 . 4 MSH | ^ ~ \ & | MedSeries | CAISI_1 - 2 | PLS | 3910 | 200903230934 || ADT ^ A31 ^ ADT_A05 | 75535037 - 1237815294895 | P ^ T | 2.4 EVN | A31 | 200903230934 PID | 1 || 29 ^ ^ CAISI_1 - 2 ^ PI ~ "" || Test300 ^ Leticia ^ ^ ^ ^ ^ L || 19770201 | M HL7 v2.x 是一种基于传输数据的事物，按照特定的编码规则而制定的字符。说白了就是一段字符串，而且这个字符串，不同的区域代表这不同的数据区（及不同的传输事物，例如：MSH：消息头，ADT_A05：事件类型，PID：病人信息） 一般传输方式 点对点的较多（socket形式的），极少数采用Http传输。基本就是国内PACS，LIS 系统有这么先进格式的传输。 HL7 v3 <?xml

在整个20世纪中，“原子”、“字节”以及“基因”这三项极具颠覆性的科学概念得到迅猛发展，并且成功引领人类社会进入三个不同的历史阶段。截至目前，这三项概念在结构上竟有惊人的相似之处，其框架均由最基本的组织单元构成：原子是物质的最小单元，字节（或比特）是数字信息的最小单元，而基因则是遗传与生物信息的最小单元。近年来，伴随着5G、物联网、基因科学等技术指数级地增长，人工智能与数据科学成了这一技术时代的新趋势，并且成为解决以上宏大科学难题的有效手段。 AIU人工智能学院专注于数据科学与人工智能，致力于以优质的在线教育资源助力学员的职业梦想！精品课程内容涵盖数据分析、机器学习、深度学习、人工智能、TensorFlow、PyTorch、知识图谱等众多核心技术及行业案例，让每一个学员都可以在线灵活学习，快速掌握AI时代的前沿技术。 640.webp.jpg 为什么做AIU会员计划2020？首先，数据分析的初中级玩家，平时想接触数据科学与人工智能的高级玩家，一般只有从公开课、大型会议等渠道获取信息。而线下数据科学、人工智能从业者的沙龙活动，组织者往往有两个极端，内容要么产品化，要么是技术研究型，无法让初级玩家有一个好的收获。其次，线上的课要么低价且劣质，要么课程普遍费用高却没多少实质性内容，让众多学习者陷于一种两难的境地。 学习不易，成长亦难。AIU学院运营团队深知数据科学与人工智能学习者的苦衷

大家好，我是帅气小伙。今天想和大家谈谈医疗信息化标准协议。最近在研发医疗传输协议的消息中间件，被这些复杂的医疗协议搞到晕头转向。相信有很多人都将会在这个里头苦恼一阵子了。因为医疗信息化成熟度这个评审要求。 先说一下自己最近研究的成果吧： 1.实现任意json，xml转HL7v2.x 字符串的转换。 2.CDA校验，HL7V3的校验 感性认知 HL7 v2.4 MSH|^~\&|MedSeries|CAISI_1-2|PLS|3910|200903230934||ADT^A31^ADT_A05|75535037-1237815294895|P^T|2.4 EVN|A31|200903230934 PID|1||29^^CAISI_1-2^PI~""||Test300^Leticia^^^^^L||19770201|M HL7 v2.x 是一种基于传输数据的事物，按照特定的编码规则而制定的字符。说白了就是一段字符串，而且这个字符串，不同的区域代表这不同的数据区（及不同的传输事物，例如：MSH：消息头，ADT_A05：事件类型，PID：病人信息） 一般传输方式 点对点的较多（socket形式的），极少数采用Http传输。基本就是国内PACS，LIS 系统有这么先进格式的传输。 HL7 v3 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <POLB

CDA Level1 PART4.1：主成分分析 本质降维 主成分VS因子分析 主成分分析：用原始变量构造主成分，第一个主成分的方差最大，代表的信息越多。特征向量的方向表示了拉伸的方向。 因子分析：用原始变量中找出（抽象出）隐性的公共因子，选择比较重要的公共因子表示变量，实现降维。计算公共因子前的系数：载荷矩阵，采用的是主成分计算法，方差最大。 多维尺度分析VS主成分、因子分析 主成分分析：主成分分析可以解释变量之间的相关关系。 因子分析：一般采用相关系数，找出隐性的公共因子。 多维尺度分析：从距离矩阵出发，而不是方差。以样本个体作为一个单位，关注样本与样本之间的相似程度。降维前后，样本点与点之间的距离能够尽可能接近。维度不是重点，样本与样本之间的距离是关注的重点。 多维尺度分析VS对应分析 多维尺度分析：关注行变量之间的相似性。 对应分析：关注行变量和列变量之间的关系 来源： CSDN 作者： skyHdd 链接： https://blog.csdn.net/u010591976/article/details/103653963

数据分析师-机器学习 数据分析师-机器学习 机器学习概念 机器学习概念 ●机器学习研究如何让计算机不需要明确的程序也能具备学习能力。（ Arthur Samuel，1959） ●一个计算机程序在完成了任务T之后，获得经验E，其表现效果为P，如果任务T的性能表现，也就是用以衡量的P，随着E的增加而增加，可以称其为学习。（Tom Mitchell11977） 虽然机器学习的研究来源于人工智能领域，但是机器学习的方法却应用于数据科学领域，因此我们将机器学习看作是一种数学建模更合适。 机器学习的本质就是借助数学模型理解数据。当我们给模型装上可以适应观测数据的可调参数时，“学习”就开始了；此时的程序被认为具有从数据中“学习”的能力。一旦模型可以拟合旧的观测数据，那么它们就可以预测并解释新的观测数据。 模型构建流程 第一步：获取数据 既然我们机器学习是借助数学模型理解数学，那么最重要的原材料就是数据了。获取数据通常指的是获取原始数据，当然这里可以是一手数据，也可以是二手数据，关键看机器学习的学习任务。 “数据决定机器学习结果的上限，而算法只是尽可能的逼近这个上限”，可见数据在机器学习中的作用。那么一般而言对于数据我们有哪些要求呢？ 数据要具有代表性，数据需要包含尽可能多的信息，数据也需要同学习任务有关联性。 对于监督学习中的分类问题，数据偏斜不能过于严重

数据分析师 数据分析师 抽样分布及参数估计 随机的基本概念 随机试验 随机试验是概率论的一个基本概念。概括地讲，在概率论中把符合下面三个特点的试验叫做随机试验： ●可以在相同的条件下重复的进行。 ●每次试验的可能结果不止一个，并且能事先明确试验的所有可能结果。 ●进行一次试验之前不能确定哪一个结果会出现。 随机事件 在概率论中，随机事件（或简称事件）指的是一个被赋予机率的事物集合，也就是样本空间中的一个子集。简单来说，在一次随机试验中，某个特定事件可能出现也可能不出现；但当试验次数增多，我们可以观察到某种规律性的结果，就是随机事件。 随机变量 设随机试验的样本空间 S={e},X=X{e} 是定义在样本空间S上的单值实值函数，称X为随机变量。 正态分布的图像形式 既然介绍变量的分布情况，就要介绍一下正态分布。首先，正态分布是关于均值左右对称的，呈钟形，如下图所示。其次，正态分布的均值和标准差具有代表性只要知道其均值和标准差，这个变量的分布情况就完全知道了在正态分布中，均值=中位数=众数。 抽样分布 中心极限定理 从均值为μ，方差为 \sigma^2 的一个任意总体中抽取容量为n的样本，当n充分大时，样本均值的抽样分布近似服从均值为μ，方差为 \sigma^2 ／n的正态分布。 根据中心极限定理，我们知道如果做很多次抽样的话会得到很多个样本均值，而这些样本均值排列起来会形成正态分布