中文医疗因果关系抽取数据集 CMedCausal

介绍医学领域实体、关系抽取相关研究情况,详细阐述中文医疗因果关系抽取数据集 CMedCausal 构建方法及实验情况,提出利用数据集定义3类关键的医学因果推理关系:因果关系、条件关系和上下位关系,研究人员可基于 CMedCausal 开展医疗因果关系挖掘、医疗因果解释图谱构建等方向的研究。     

中医诊治高血压医疗实体提取问题研究

提出一种基于三元组信息抽取策略的新型实体提取模型,以解决传统命名实体识别方法应用于高血压中医电子病历医疗实体识别时出现的实体离散问题,阐述实验数据集及相关处理、实验方法与结果,为中医医疗实体自动化抽取提供方法学参考。     

运用计算机可视化模拟技术改进门诊药房发药流程实例研究

目的：通过计算机可视化模拟技术改进医疗业务流程。方法：利用医院信息系统中的历史数据,通过抽取、清洗、关联等技术手段生成模拟数据集,通过软件为医疗业务流程建模,观察模拟数据在新业务流程下的运行状况,模拟结果为流程优化及改进提供数据支撑。以门诊药房发药流程作为实例,通过抽取5天连续工作日的患者缴费、取药活动记录作为模拟数据集,对预摆药发药流程进行了模拟。结果：模拟结果显示在处方量超过5000张的大医院单纯实施缴费预摆药流程具有很大风险,原因在于高峰期单位时间内缴费处方量过大,以及存在缴费不取药的处方,会导致严重的待发药积压及缓存架溢出,对于资源有限的门诊药房来说是不可行的。     

基于通用数据模型的健康医疗大数据平台数据治理研究

以健康医疗大数据平台建设过程中的数据治理实践为例,从数据抽取与清洗、文本数据结构化和数据映射等方面探讨基于通用数据模型的多中心健康医疗大数据质量提升方法和技术,总结相关实践问题与经验,为跨机构、跨部门的健康医疗大数据治理提供参考。     

国外公开乳腺影像数据集的现状分析及其启示

随着医疗人工智能的热潮,利用计算机视觉技术研究医学影像,有效地帮助医生进行疾病的识别与筛查已成为研究者们的重点关注目标。本文以国外乳腺影像数据集的研究为例,对国外大型公开乳腺影像数据集的数据集基本情况、数据具体信息、国外使用数据的相关研究以及共享利用的途径进行概述。在此基础上,综合分析国外公开乳腺影像数据集的特点,结合我国医疗健康数据开放现状,阐述国外公开影像数据集对我国医疗健康数据开放的启示。     

一种以电子病历为核心的多数据库数据集成方法

介绍了一种以电子病历（EMR）为数据核心,并融合了个性化治疗资源库的数据集成方法。该方法整合了多数据格式的临床数据集,如电子病历、抗生素知识库、随访数据库、肿瘤患者标本库和基因治疗数据库。数据集成目的是用于归纳与分类疾病的诊断,分析与对比治疗前后的临床效果,并预测和挖掘疾病治疗的路径。分析了两种常用数据格式的数据抽取与集成性能,提出了以下要求：数据集成方法要满足对多数据格式抽取的要求,以适应不同医疗数据资源的整合：数据集成是在多数据源的大数据环境下工作,所以集成方法须对数据的抽取速度性能作压力测试;数据集成是数据读入并写入目标数据库的过程,因此集成方法中要包含能灵活定义、易于调整、隐私数据查询安全的抽取规则组件,以及清晰友好的集成查询界面。最后通过3组实验,说明了基于EMR的集成架构和方法能解决多种数据格式的临床数据集成问题;利用MyBatis组件完成了源数据库表与抽取规则的映射工作,过滤了集成过程中的隐私数据;使用SilverLight组件的WEB呈现技术,给用户提供了友好便捷的数据查询平台。目前该数据集成方式己应用在国家重大专项-肝肿瘤样本库专题下7个分中心的临床数据集成工作。     

基于框架的护理活动事件数据集构建

护理活动具有事件语义特性,即包含事件触发词和事件论元。以事件框架为指引,即以动词为触发词,以触发词匹配的动词特征作为事件论元角色,对《护理措施分类（NIC）》第5版的护理活动文本进行事件实例抽取,构建出护理活动事件数据集（NAEV Dataset）。NAEV包含16个护理活动事件类型、13个论元角色、15 159个护理活动事件、893种触发词和33 406个论元实例。基于文本构建的NAEV数据集存在事件要素重叠特性,为事件抽取任务增加了挑战性。选取事件抽取领域主流的3个模型进行数据集有效性验证。实验结果表明,不同模型在数据集上的性能差异与模型构建原理的差异性一致,这说明NAEV数据集能为事件抽取科研创新提供高质量的数据支持。NAEV数据集能够推动护理领域的事件抽取、事件对齐、事件补全、事件演化等相关研究。     

基于电子病历的区域医疗质量监管平台设计研究

借助信息化手段推进医疗质量的区域一体化管理是当前医疗质量研究的前沿,通过异构医疗数据集成、自然语言数据抽取和基于消息的质控提醒技术,设计基于电子病历的区域医疗机构质量监管平台,可实时监测并反馈质控结果,对质控结果进行统计和分析,为区域卫生宏观与微观管理决策提供依据,提升区域内各级医疗机构整体质量。     

基于医疗设备故障数据集的医疗设备可靠性分析

目的 提出一种建立在医疗设备故障数据集的医疗设备可靠性分析方法,为医疗设备预防性维护策略研究提供参考.方法 收集2017—2020年华东地区三级医院呼吸机、麻醉机、消化道内镜与血液透析机故障数据作为实验集,收集同期温州市中医院、温州市中心医院医疗设备故障数据作为测试集,在收集的设备故障数据集的基础上建立并计算Logis...     

具有自学习能力的电子病历后结构化技术研究

本文论述了通过后结构化技术对文本病历进行处理,改善计算机对文本病历的理解能力,解决基于文本病历难以开展大规模的医疗质控、临床决策支持、临床科研、医疗大数据应用的难题。该技术的重点是采用自动训练方法对大批量病历进行学习辅以人工审核校对构建一个医学语料库,在此基础上对需要抽取的病历进行句法分析、实体识别标注、信息抽取和组织,最终将抽取到的信息组成树状结构,以XML文件的格式进行存储。     

计算机数据处理系统在食道心房调搏中的应用

应用自行研究设计的食道心房调搏计算机数据处理系统，在７例眩晕和心动过缓患者进行食道心房调搏中，对Ａ１Ａ１，Ｓ１Ｓ２，Ｓ２Ｒ２和Ａ２Ａ３等４项指标的７００多对数据进行自动分析检测，并与人工测量做对比研究。检测结果，全部指标的人工测量结果与计算机自动检测的结果非常相关（ｒ值均≥０．９９７，Ｐ＜０．００１）。与人工测量相比，自动检测系统具有操作简单方便，准确快速且省时省力等优点。     

临床诊断编码技术评测数据集及基线模型概述

介绍第八届中国健康信息处理会议(CHIP 2022)发布的临床诊断编码评测任务、临床诊断编码技术评测数据集,详细阐述评测所使用数据集来源和组成、基线模型构建思路以及实验结果,为相关研究提供参考。     

基于膨胀卷积神经网络的中文医疗命名实体识别研究

介绍国内外电子病历命名实体识别研究现状,阐述基于注意力机制和膨胀卷积神经网络的电子病历命名实体识别模型构建方法、结构以及实验环境、具体设计和结果,实验表明该模型具有更好的命名实体识别效果。     

BOPPPS模型在医学院校数字信号处理课程教学改革中的应用

分析医学院校数字信号处理课程教学现状,阐述BOPPPS模型的教学模式、方法和步骤,探索借助BOPPPS模型开展数字信号处理课程教学,激发学生学习兴趣,培养学生探索精神和自主学习意识。     

静脉血栓栓塞症风险评估与预警监控系统设计与实现

构建静脉血栓栓塞症风险评估与预警监控系统,分析系统建设核心问题、关键技术等,从业务流程、架构、功能模块几方面阐述系统设计,指出该系统能够有效降低静脉血栓栓塞症误诊率,提升防治水平。     

Text2DT:面向临床诊疗文本的决策规则抽取技术

为解决目前诊疗决策树构建依赖于耗时费力的专家注释的问题,提出一个全新的信息抽取任务——从临床诊疗文本中自动抽取诊疗决策树,并构建学界第1个从临床诊疗文本到诊疗决策树的数据集,为未来诊疗决策树的自动抽取奠定基础。     

融合词向量及词属性推理的中文电子病历实体识别方法

阐述基于BiLSTM-CRF基准模型,融合词向量及词属性推理机制实现中文电子病历命名实体识别的方法,包括医学语料库构建与词向量训练、融合词属性推理机制等,分析实验结果,指出医学领域词向量及词属性推理机制的引入有助于提升中文电子病历命名实体识别效果。     

基于数据治理的专病数据库建设实践

提出运用数据治理理念和全生命周期技术路径解决专病数据库建设实践中的数据相关问题,阐述专病数据治理方法,介绍专病数据库核心功能,加速真实世界临床研究的成果转化,助力专病、学科高质量发展。     

Research and applications: Phenotyping for patient safety: algorithm development for electronic health record based automated adverse event and medical error detection in neonatal intensive care

Background

Although electronic health records (EHRs) have the potential to provide a foundation for quality and safety algorithms, few studies have measured their impact on automated adverse event (AE) and medical error (ME) detection within the neonatal intensive care unit (NICU) environment.

Objective

This paper presents two phenotyping AE and ME detection algorithms (ie, IV infiltrations, narcotic medication oversedation and dosing errors) and describes manual annotation of airway management and medication/fluid AEs from NICU EHRs.

Methods

From 753 NICU patient EHRs from 2011, we developed two automatic AE/ME detection algorithms, and manually annotated 11 classes of AEs in 3263 clinical notes. Performance of the automatic AE/ME detection algorithms was compared to trigger tool and voluntary incident reporting results. AEs in clinical notes were double annotated and consensus achieved under neonatologist supervision. Sensitivity, positive predictive value (PPV), and specificity are reported.

Results

Twelve severe IV infiltrates were detected. The algorithm identified one more infiltrate than the trigger tool and eight more than incident reporting. One narcotic oversedation was detected demonstrating 100% agreement with the trigger tool. Additionally, 17 narcotic medication MEs were detected, an increase of 16 cases over voluntary incident reporting.

Conclusions

Automated AE/ME detection algorithms provide higher sensitivity and PPV than currently used trigger tools or voluntary incident-reporting systems, including identification of potential dosing and frequency errors that current methods are unequipped to detect.     

《雷公炮炙论》张骥辑本研究

1932年成都张氏义生堂刊刻的张骥所辑《雷公炮炙论》是第一部真正意义上的《雷公炮炙论》辑本。其选择底本不是宋代的《经史证类备急本草》,而是清代的《修事指南》和《雷公炮制药性解》,距离《雷公炮炙论》原貌较远,且脱漏讹误较多,不是研究《雷公炮炙论》的最佳版本。