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文章探讨心衰专病数据库的建设方法和技术手段,可以为其他心血管疾病数据库的建设提供借鉴与参考.文章选择心衰专病作为切入点,以患者为中心汇集多源异构临床数据,通过自然语言处理技术实现专病临床数据的结构化和标准化,构建一个符合临床和科研的高质量、一体化的心衰专病数据库;参考国内外行业标准、疾病诊疗指南等规范,建立心衰专病数据模型.模型包含通用数据集和疾病特征数据集共16个模块、593个数据项,并完成心衰专病数据库的建设;整合了2015年至2020年间4388名心衰患者的临床诊疗数据.通过构建心衰专病数据库,能够有效缩短科研数据采集周期、提升临床科研工作效率,并为后续疾病风险预测模型建设、开展循证医学研究奠定坚实的数据基础.