中山大学中山眼科中心经过长期的信息化建设，在临床业务方面如构建了相对完备的信息化系统。中山眼科中心对自建的PACS（影像平台）中患者的人工晶体检查报告（非结构化），进行了结构化处理，建立了患者的人工晶体检查报告数据库。

患者主索引建立（EMPI）：通过患者主索引（EMPI）整合患者历次就诊数据，建立患者维度的数据集。 数据标准化处理：基于国内、国际、医疗行业、国际疾病指南等标准，例如ICD10\ICD9、HL7CDA\医学主题词表（MeSH）观测指标标识符逻辑命名与编码系统（LOINC）\药品词典规范-CFDA,ATC 分类\国家卫计委-医疗机构诊疗科目名录\国际性肿瘤数据库结构\肿瘤学国际诊治指南等，对采集数据进行标准化处理。 数据结构化处理：将医院医疗业务系统中的数据，通过自然语义处理技术，结合医疗专业术语的语义结构，将医疗语义信息从原始的自然语言表达，扩展分析为结构化的 Key-Value 模式，为后续的应用、挖掘、机器学习提供基础数据支持。 数据脱敏、加密处理：参照美国 HIPAA 法案对于患者隐私处理的要求，针对常见的敏感字段进行脱敏或加密处理，提供的主要脱敏和加密算法包括1）MD5 加盐算法2）DES 加密算法。

（1）在临床方面，能辅助医生诊断病情、制定个性化治疗方案以及实时监测病情发展； （2）医学研究上，助力探索疾病机制、推动药物研发与临床研究； （3）教学培训中，为医学生和专业人员提供案例用于教学与模拟训练； （4）公共卫生与管理领域，可用于分析疾病流行趋势以防控疾病、合理规划医疗资源并评估医疗质量； （5）在人工智能研发中，作为训练数据来开发和优化诊断预测模型，还能辅助优化算法，提升其性能 。

详见附件

ExamInfo_ID(检查ID,nvarchar) PatientSex(性别,nvarchar) Birthday(出生日期,date) DateTime(检查时间,datetime) Eye(眼别,nvarchar) AQD_Value(前房深度差值（可能指前房深度与其他参数的差异）,decimal) AQD_Quality(前房深度差值的测量质量,nvarchar) CCT_Value(中央角膜厚度值,decimal) CCT_Quality(中央角膜厚度测量质量,decimal) LT_Value(晶状体厚度值,decimal) LT_Quality(晶状体厚度测量质量,nvarchar) MaximalRadius(最大曲率半径,decimal) FlatK(平坦角膜曲率,decimal) MaximalAxial(最大轴向值,decimal) MinimalAxial(最小轴向值,decimal) MinimalRaduis(最小曲率半径,decimal) SteepK(陡峭角膜曲率,decimal) K_Quality(角膜曲率测量质量,nvarchar)