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临床决策支持：电子健康记录分析all.docx

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    电子健康记录分析的基础

    在上一节中，我们讨论了电子健康记录（EHR）系统的结构和重要性。本节将重点介绍电子健康记录分析的基础知识，包括数据预处理、特征提取和模型构建等关键步骤。我们将详细介绍如何利用人工智能技术对电子健康记录进行分析，以支持临床决策。

    数据预处理

    数据预处理是电子健康记录分析的第一步，其目的是清理和转换原始数据，使其适合后续的机器学习和数据分析任务。常见的数据预处理步骤包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据归一化。

    数据清洗

    数据清洗旨在去除或修复数据中的错误、重复项和缺失值。这一步骤对于确保数据质量和模型的准确性至关重要。以下是一个简单

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