MBKI的系列文章“生物医学知识整合论（9）----献给电子病历”的核心内容已基本完成。

文章讨论了病历数据的几大属性：
（1）数据生成属性（generation attribute）；
（2）表达属性（形态属性）（morphological attribute）；
（3）认知属性（cognitive attribute）;
（4）结构属性（structural attribute）;
数据生成属性与数据的确定性有关，包括由下列生成器生成的数据：
（1）        Ⅰ类数据生成器：仪器设备和试剂检查的测量与判断；(data generator Type: the measurements and judgements of  devices, machine, laboratory chemical reagent, etc )
（2）        Ⅱ类数据生成器：医生普通感觉层次的测量与判断；(data generator Type Ⅱ: the measurements and judgements of general sensory organs of doctor, etc )
（3）        Ⅲ类数据生成器：医生心理层次的测量与判断；(data generator Type Ⅲ: the measurements and judgements of general psychological functions of doctor, etc )
（4）        Ⅳ类数据生成器：医生专业层次的测量与判断,主要包括如体格检查的数据；(data generator Type Ⅳ: the measurements and judgements of the functions of scientific knowledge, etc )
（5）        Ⅴ类数据生成器：病人普通感觉层次的测量与判断；(data generator Type Ⅴ: the measurements and judgements of general sensory functions of patient, etc )
（6）        Ⅵ类数据生成器：病人心理层次的测量与判断；(data generator Type Ⅵ: the measurements and judgements of general psychological functions of patient, etc )

数据的认知属性与认知目标有关，支持认知目标的数据称为顺向数据，不支持认知目标的数据称为逆向数据，包括
（1）        肯定性顺向数据；
（2）        否定性顺向数据；
（3）        肯定性逆向数据；
（4）        否定性逆向数据。

还探索了病历数据运算的一些理论问题。

目前在最后定稿之中。

这六类数据，是否可以再抽象为：可量化的客观测量数据和难以量化的主观评价数据两大类？

[QUOTE]最初由 dongxi 发表
[B]这六类数据，是否可以再抽象为：可量化的客观测量数据和难以量化的主观评价数据两大类？ [/B][/QUOTE]


除了量化与非量化之别, 还涉及数据或知识的确定性问题。例如由Ⅱ类数据生成器生成的数据一般比Ⅲ类数据生成器生成的数据的确定性大。

恭喜恭喜！希望能尽快看到正式版本。

That's awsome!

等最后完成后一定发表在论坛上与大家一起深入探讨。

[QUOTE]最初由 learning 发表
[B]That's awsome! [/B][/QUOTE]


一直有意到美国与美国学者探讨一下整合论，希望我能完成至少令我自己能满意的英文论文。