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# System prepended metadata

title: Introduction for processing clinical data

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# Introduction for processing clinical data 
-  現代醫療過程使用到許多儀器及資訊系統，這些系統會產生臨床資料(clinical data)
- 系統常常需輸出臨床資料，以利分析處理、或跨系統整合應用
- 但程式設計師不一定能恰當解析臨床資料(因老師沒教)
- 解析臨醫資料，並將其資料標準化，是未來智慧健康醫療的基礎
## 臨醫資料分類
- 文字檔
-- plain text, CSV, JSON,XML ...
-- 醫院資訊資訊系統主要處理文字資料，也輸出文字檔資料
- 數位檔
-- 如:心電圖、腦波圖、醫學影像等由醫療儀器產生的資料
-- 通常夾雜數位及文字資料，不容易解析

## Parsing clinical data
- 需先了解資料規格(最難)
- 讀取資料檔案
- 在 binary 陣列當中，讀取每個 byte 資料
- 解析的資料格式轉換(最複雜、最容易出錯)
- 數值大小換算及資料分析處理
- 結果輸出

## 縱橫資料
- array 紀錄許多筆同一類型資料
- 成對之 name value pair 
- 結合成樹狀結構
csv 以行列結構紀錄

## 學習重點
1. 學會解析數位資料
2. 將其轉成容易處理的標準規格，如 FHIR media 描述資料 + 單純的數位資料( 如 一串 int 或 float 單純心電圖數據或影像像素資料)

## 練習
1. 使用 VS  code Show HexDump 分析資料檔案
2. 使用程式解析各式臨醫資料
3. 將臨醫資料轉成 FHIR JSON 格式
4. 配合應用情境、整合架構、及流程，產生並上傳標準規的 FHIR 資料
### CSV 範例資料
```csv
Name, bankName, bankID, accountID
黃大毛,花二信,216,07012345678
楊玉環,郵局,700,22398765432
蔡小文,富邦銀行, 012,55555555555555 
```
注: 上述資料可轉成 FHIR account 歐: https://build.fhir.org/account.html
