基于 Apache Spark 的医疗数据分布式记录链接

医疗数据是医学领域研究、分析和决策的宝贵资源。然而，医疗数据通常是碎片化的并分布在各种来源中，这使得有效地组合和分析它们具有挑战性。记录链接，也称为数据匹配，是集成和清理医疗数据以确保数据质量和准确性的关键步骤。Apache Spark 是一个强大的开源分布式大数据处理框架，在其机器学习库的辅助下，为执行记录链接任务提供了一个稳健的平台。在本研究中，我们基于 Apache Spark 机器学习库开发了一个新的分布式数据匹配模型。为了确保模型的正确运行，我们在训练数据上进行了验证。主要的挑战是数据不平衡，因为大量数据被标记为假，而少量记录被标记为真。通过利用 SVM 和回归算法，我们的结果表明研究数据既没有过拟合也没有欠拟合，这表明我们的分布式模型在数据上运行良好。