综述：语义驱动提升电子健康记录数据质量的系统评价

这篇系统综述深入探讨了6种语义技术（包括EHR标准化、受控词汇表、本体论、语义网、知识图谱和自然语言处理NLP）在提升电子健康记录（EHR）数据质量（DQ）中的应用潜力。通过PRISMA框架分析37篇文献，研究发现这些技术能显著改善数据一致性、可移植性和FAIR原则（可查找、可访问、可互操作、可重用）合规性，为临床决策支持、人群健康管理等场景提供结构化解决方案。

　　

背景

电子健康记录（EHR）系统的普及为医疗质量提升带来机遇，但其数据质量（DQ）问题仍是重大挑战。随着人工智能发展，基于语义的技术正成为突破EHR数据质量瓶颈的新途径。语义技术通过显式表达和处理数据元素的逻辑含义，在整合异构数据源和自动化推理方面展现出独特优势。

研究方法

本综述严格遵循PRISMA指南，系统检索了2008-2024年间PubMed、IEEE Xplore和Web of Science三大数据库的1057篇文献，最终纳入37项符合标准的研究。采用16项DQ指标框架（含准确性、完整性、一致性等）和FAIR原则对六类语义技术进行结构化分析。

六类语义技术分级解析

基础技术层

自然语言处理（NLP）作为基础技术，通过条件随机场（CRF）、卷积神经网络（CNN）等模型从非结构化文本中提取临床实体。例如Zheng等开发的CNN模型利用中文医学主题词表（CMeSH）训练特征向量，显著提升病理报告与影像数据的语义关联分析精度。

通用技术层

1. EHR标准化：开放EHR（ISO 13606标准）和HL7 FHIR构成两大体系。开放EHR通过原型定义语言（ADL）实现临床概念建模，而FHIR则利用JSON/XML格式提升互操作性。Martínez-Costa等开发的poseacle转换器成功实现开放EHR与ISO EN 13606标准间的语义互操作。

2. 受控词汇表：如医学主题词表（MeSH）、SNOMED-CT等标准化术语库。Hong等构建的宫颈癌通用术语（CCCT）通过CRF与规则结合的方法，实现临床实体识别准确率达92%。

高级技术层

1. 本体论：通过Protégé平台构建的临床路径本体，支持子类推理和语义集成。Wang等开发的医院定制化临床路径系统，利用OWL语义规则使临床决策响应时间缩短40%。

2. 语义网：基于Jena框架的RDF/OWL知识表示，如Rao设计的公共卫生本体，通过SPARQL查询实现跨机构数据融合。

3. 知识图谱：Aldughayfiq等在MIMIC III数据集上构建的医疗知识图谱，通过GRAPHDB捕捉复杂临床关系，使糖尿病并发症预测AUC提升至0.89。

技术-DQ指标映射分析

语义技术对DQ指标的改善呈现显著分层特征：

• 一致性/合规性：所有技术均产生直接影响，如SNOMED-CT术语映射使数据错误率降低63%

• 可移植性：FHIR标准结合本体转换（Kiourtis等研究）使跨系统数据迁移效率提升5倍

• 适用性：知识图谱的上下文推理使临床研究数据复用率提高82%

挑战与展望

尽管语义技术优势显著，仍面临三重挑战：

1. 数据源质量依赖性强，低性能设备产生的脏数据仍需结合其他技术净化

2. 实施成本高昂，如FHIR标准部署需平均投入15万美元/医院

3. 伦理问题突出，跨机构数据共享涉及患者隐私保护难题

未来研究应聚焦：多模态语义融合、轻量级部署方案，以及区块链辅助的隐私计算框架。如图3所示，2024年后NLP和受控词汇表技术呈现爆发增长，预示语义技术将向智能化、微服务化方向发展。