基于CiteSpace的医学大数据国际发展研究现状分析

目的：使用CiteSpace探讨医学大数据研究热点与研究前沿。方法：以WoS核心核集收录的医学大数据领域相关文献作为数据来源,利用文献计量方法结合信息分析可视化工具CiteSpace对其进行分析。结果：自2012年以来,相关研究成果数量迅速攀升;big data、system、care、medicine、personalized medicine等节点较大;quality、children和mapreduce等Burst值较高。结论：当前医学大数据领域对医学大数据技术、精准医疗、医学健康大数据管理、医学大数据隐私及发展研究较多,mapreduce、ontology、hadoop等是研究前沿与发展趋势。     

浅析精准医学与健康医疗大数据

精准医学体现医学科学发展趋势,代表临床实践发展方向,是生命科学、临床医学技术和信息技术融合的现代医学前沿领域.以生物大数据代表的健康医疗大数据驱动精准医疗未来的发展.服务于精准医疗的健康医疗数据拥有个性化、长周期及聚集性价值等特性,在疾病的的精准预测与预防、精准诊疗及精准预后领域发挥关键性作用.文章对精准医学的概念、技术要素及健康医疗大数据在其中的支撑作用等方面进行分析,并对大数据在精准医学应用中面临的数据共享、数据安全性、临床标准路径建设、产学研创新机制及复合型人才培养等问题和应对措施进行探讨.     

深度神经网络在放射影像学中的研究进展

<正>目前,人工智能已成为分析医学图像大数据的重要手段。人工智能包括机器学习,而深度学习又称深度神经网络（Deep neural network,DNN）是机器学习研究中的一个新兴领域。深度学习动机在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络,通过模仿人脑的机制来解释图像、声音、文本等数据。深度学习在数据挖掘,搜索科技,机器学习,机器翻译,     

医学大数据应用信息系统策划与设计

医学大数据是国家重要的战略性基础数据资源,将应用于精准临床诊疗、决策支持、疾病监测预警与管理、公众健康服务等领域。当前,国内对医学大数据技术的应用成熟度还有待提高,如何将传统的医学数据平稳过渡到大数据体系中,通过数据挖掘等手段对其进行专业的分析来实现数据的“增值”,是当下亟待解决的重要问题。本文通过构建区域级医学大数据应用技术工程实验室,对医学大数据应用信息系统总体架构、数据中心架构等核心功能进行初步策划与设计。     

基于大数据应用的医学图书馆服务定位

阐述大数据在医学领域的应用与瓶颈,分析大数据应用对医学图书馆挑战,探讨大数据环境下医学图书馆的服务定位,包括基于数据整合的资源共享服务、基于读者特定需求的个性化服务、基于数据分析的知识服务等。     

医学人工智能新基建的应用发展研究

本研究调研了人工智能在医学领域的应用发展现状,分析了目前医学人工智能的发展情况及面临的挑战,提出医学人工智能新基建的概念及其应用发展目标与对策,涵盖医学大数据汇聚与治理、云计算与大语言模型、医疗健康协同服务、医学人工智能教学科研等方面。期望促进健康医疗大数据资源的汇聚、融合、交互和共享,推动数据治理、临床辅助诊断、医院智慧管理、专科专病数据库建设和智能药物研发等医学人工智能技术的应用与创新,为健康医疗基础设施建设提供战略支撑。     

近30年我国两大医学信息学期刊研究热点的文献计量分析

以《医学信息学杂志》和《中华医学图书情报杂志》的刊发论文关键词为研究对象,通过高频关键词共词聚类分析方法对我国医学情报研究进行了文献计量分析。结果表明,医学图书馆建设、医学图书服务、医学期刊研究、医学文献计量与情报检索、医学情报与情报服务是近30年我国医学信息学研究领域的五大热点内容,并形成两大研究领域。其缺陷是缺乏对医学信息理论与医学信息学科体系建设、医学信息学研究方法和分析技术等方面的科学研究。     

知识图谱在特种医学研究中的应用

特种医学作为推动我国医学领域整体发展的重要分支,自设立以来积累了大量多源异构数据,但该领域知识如何精准分析并高效应用仍是目前亟待解决的难题。知识图谱具有结构化组织、管理和运用海量大数据信息知识实现知识推理 等优势,是推动医学数字化进程的关键技术。本文主要探讨知识图谱在知识关联方面解决特种医学领域研究过程中处理数据应用难题的优势,综述医学知识图谱构建所涉及的关键技术,分析归纳知识图谱在特种医学领域各分支方向的应用进展,最后探讨知识图谱在特种医学研究子领域——寒区医学应用中的局限和方向。     

医疗大数据结合大语言模型的应用展望

在医学领域,大数据技术结合大语言模型的应用预计将具有巨大的影响。本文将从几个方面展望医疗大数据结合大语言模型的应用：首先是辅助医生诊断和鉴别诊断方面,其次是在循证医学领域,此外医疗大数据结合大语言模型也可以应用于辅助医生进行临床和医学研究方面。通过将医疗大数据与人工智能大语言模型相结合,可以实现更加精准、高效、智能化的医疗诊断和治疗,并将为人类的健康领域做出更大的贡献。     

大数据对医学图书馆的挑战及对策

介绍医学图书馆拥有的大数据及其应用价值,分析大数据给医学图书馆带来的挑战并提出对策,包括发展医学图书馆联盟、培养高素质的数据管理人才、提高医学图书馆服务的智能化程度、构建基于大数据的医学图书馆知识服务平台、开展基于大数据的医学图书馆服务模式研究及个性化服务等.     

Item response analysis on an examination in anesthesiology for medical students in Taiwan: A comparison of one- and two-parameter logistic models

BackgroundStudent examinations are an essential component of medical education and item analyses are important to assess test quality. Among miscellaneous psychometric theories used for test analyses, item response theory is more flexible and versatile than other theories. This study aimed to apply item response models to analyze an anesthesiology examination for medical and dental students.MethodsThis examination included 50 items that were administered to 170 5^th- and 6^th-year medical and dental students. One- and two-parameter logistic (1-PL and 2-PL) item response models were used to conduct item analyses of the examination. Fit statistics were examined to exclude misfit items and evaluate test reliability. Goodness-of-fit analyses were used to select the model having the better fit to data. Examinee's ability and item difficulty were estimated and then expressed on the common scale. Potentially differential items were detected using logistic regression.ResultsThe goodness-of-fit analysis revealed that, in our case, the 1-PL model was more suitable for item response analyses. No misfit item was noted and the test reliability was 0.81 (1-PL model). The mean examinee's ability was set at 0 by definition [standard deviation (SD) = 0.61] and the mean item difficulty was ?2.08 (SD = 1.93). There were 24 items with a difficulty level lower than the least able examinee, and three items had a difficulty level higher than the most able examinee. Four potentially differential items were identified.ConclusionItem response models are useful for medical test analyses and provide valuable information about model comparisons and identification of differential items other than test reliability, item difficulty, and examinee's ability.     

“互联网+医疗”模式助推分级诊疗落地

以河池市人民医院为例,分析我国分级诊疗实施现状及困难原因,介绍如何利用“互联网+医疗”模式助推分级诊疗落地,指出该模式能够有效推进分级诊疗顺利发展,提升优质医疗资源的医疗效率。     

海洋生物毒素检测技术研究进展

海洋生物毒素具有分布广、毒性强及解毒难等特性,对我国公共安全和人民健康造成极大的威胁.为了保护我国的公共安全,保障人民健康,对海洋生物毒素检测的研究已经越来越多.目前,海洋生物毒素的检测方法有生物检测法、免疫分析法、液相色谱法、酶活力抑制分析法、细胞毒性试验等.本文将对海洋生物毒素检测技术的研究进展作一综述.     

医疗大数据分析技术在临床医学中的应用

分析了医疗大数据分析技术在临床医学中的应用现状,指出了医疗大数据分析技术在创新医疗服务模式中的作用,以及存在医疗数据存储、共享和分析能力不足,数据尚未实现互联互通和采集困难、质量不高、安全性不够等亟待解决的问题,提出了促进医疗机构计算机硬件及网络中心建设、提高医疗数据分析水平、加强各医疗机构之间的合作和资源共享、保护医疗数据隐私和建立健全医疗数据管理制度等改进医疗大数据分析技术在临床医学应用中的建议。     

国外医学院校教育阶段置信职业行为研究进展与启示

目的 综述国外医学院校教育（undergraduate medical education,UME）阶段置信职业行为（entrustable professional activities ,EPAs）的框架构建流程与内容、理论依据及评价方法。方法 通过计算机检索PubMed、Web of Science、Embase及Scopus数据库自建库至2022年5月国外发表的UME阶段EPAs相关文献,进行系统综述。结果 研究共纳入文献17篇,发现UME阶段EPAs框架构建主要流程为：参考现有EPAs框架并广泛开展多轮咨询与修定。EPAs内容包括核心基本EPAs、核心特定专业EPAs,以及个人选择性EPAs。EPAs框架制定的理论依据主要参考米勒金字塔能力评估（Miller’s pyramid of assessment）模型及德雷福斯专业技能获得模型（Dreyfus and Dreyfus’s model of skills acquisition）。主流EPAs胜任力框架有加拿大CanMEDS、美国ACGME六大核心胜任力及其相应的里程碑（milestones）,突出UME阶段评价的EPAs置信等级为9级分层,置信决定评价方法则主要包括观察、交流及审查结果等。结论 国外UME阶段EPAs相关研究已较为成熟,国内相关研究较为缺乏。我国医学教育研究者可借鉴国外EPAs开发经验,结合国情,积极构建涵盖UME阶段的医学教育一体化EPAs框架和置信等级评价标准,推动胜任力导向评价与反馈,加快构建服务生命全周期、健康全过程的医学人才培养体系。     

在基础医学课程教学中自主学习能力提升的实践探索

基础医学课程抽象度高、综合性强、学习难度大的特点决定以传统课堂讲授为主的教学模式行不通,因此,转换教学模式,提升医学生的自主学习能力成为基础医学课程教学的关键。文章以某医学院2016级和2015级医学生为研究对象,从医学生自主学习能力的现状和问题、医学生自主学习能力提升的策略及成效的角度出发,对目前医学生自主学习能力提升的实践探索进行了总结,为进一步深化基础医学课程教学模式改革,提升医学生的自主学习能力提供新思路。     

A PC-based free text DSS for health care

A free text decision support system (DSS) has been constructed for health care professionals that allows the analysis of complex medical cases and the creation of a diagnostic list of potential diseases for clinical evaluation. The system uses a PC-based text management system specifically designed for desktop operation. The texts employed in the decision support package include The Merck Manual (published by Merck Sharpe & Dohme) and Control of Communicable Diseases in Man (published by the American Public Health Association). The background and design of the database are discussed, along with a structured analysis procedure for handling free text DSS systems. A case study is presented to show the application of this technology and conclusions are drawn in the summary that point to expanded areas of professional interaction and new frontiers yet to be explored in this rapidly progressing field.     

替代计量学在医学领域的应用研究

从替代计量学与传统计量学指标比较、实证研究两方面,分析替代计量学在医学领域的应用研究现状,指出替代计量学指标主要应用于医学领域,提出替代计量学在医学领域应用中面临的挑战,包括理论框架确定、数据质量和指标多样性等。     

医学考试中减少选择题无效干扰选项方法研究

目的 观察无效干扰选项修改后试题难度、区分度及被修改选项选择率变化,探讨通过修改无效干扰选项提高试题质量的可行性。方法 以某医学基本知识考试中包含无效干扰选项的试题32题为研究对象。请专家根据命审题工作要求,在实测数据提示下,对无效干扰选项进行分析修改,观察修改前后试题的难度、区分度变化及其相关性和被修改选项选择率变化。采用SPSS 24.0进行数据处理。试题修改前后的难度、区分度及修改选项的选择率变化采用配对Wilcoxon检验;修改前和修改后试题难度、区分度相关性采用斯皮尔曼等级相关法。结果 少数试题（6题）修改原因为技术性因素,多数试题（26题）修改原因为知识内容方面干扰性不强。对一个无效干扰选项进行修改后,修改前后试题难度分别为0.676（0.558,0.893）和0.637（0.531,0.839）,区分度（点二列相关）分别为0.261（0.150,0.316）和0.262（0.138,0.358）,区分度（鉴别指数）分别为0.215（0.113,0.352）和0.259（0.138,0.346）。修改前后难度和鉴别指数差异有统计学意义。修改前后难度和区分度均相关。被修改选项的选择率修改前为0.009（0.003,0.015）,修改后为0.044（0.021,0.092）,差异有统计学意义。结论 本研究涉及的无效干扰选项出现的原因多数为试题内容方面,技术性缺陷相对较少。通过对无效干扰选项的分析和修改,可以有效提高无效干扰选项的选择率,提高试题难度和区分度。