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LOINC就仿佛是一部尺度的字典，它的次要感化是在数据交流的时分，为响应的数据贴上一个尺度的界说标签，使交流单方的体系可以精确了解所交流数据的精确寄义，继而加以得当的处置。董楠谈到，今朝LOINC在中国的研讨标的目的次要是两个方面：第一个是LOINC在中国可用性成绩；第二个是怎样进修美国使用LOINC的办法。从几万条代码内里，选择大要2千条尽能够笼盖8%临床信息的利用率。在研讨中，董楠地点的项目组曾经搜集了12家三级病院、7家二级病院、13个社区病院，和两个第三方查验中间的数据，一共有一亿六千多万次查验数据。终极经由过程笼盖95%利用频次和去重的方法挑选，找到需求的数据量为1400条。挑选所需的数据样本以后，就需求停止映照梳理。起首需求把数据中的当地的术语提掏出来，然后对当地术语和LOINC自代码停止暗射。完成以后再把LOINC的代码从头参加本来的样本中，察看这个LOINC的代码在这些样本内里可不成用，和该怎样来优化和后续的阐发，最初产出映照指南。董楠暗示，固然这项事情获得了必然的功效，仍是碰到了很多成绩。他谈到，搜集数据的质量是一个很大的成绩。LOINC一共有六个维度，而如今搜集的数据只满意三个维度的，许多维度是空白的。以是这些数据是不可以代表整其中国查验信息利用的状况。第二个就是，在我们海内的开医嘱的组合项目跟查验详细的详目之间，怎样样去处置组合项目也是一个成绩。

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