基于Apriori算法的高血压电子病历研究

采用SQL技术对电子病历数据进行预处理,将高血压患者按照性别以65岁为界,分为<65岁男、<65岁女、≥65岁男、≥65岁女4组。运用Apriori算法研究检查检验结果与用药之间的关联规则,挖掘出29条强关联规则,对制定高血压临床诊疗方案提供参考依据。     

基于关联关系的电子病历聚类研究

针对现有的向量空间模型在电子病历聚类时忽略语义关系的不足,提出了一种基于关联关系的电子病历聚类方法：从海量的电子病历中分析特征语的同现概率,根据关联规则分析特征词语的关联关系,挖掘电子病历特征词之间的隐含语义关系,表达电子病历向量,结果表明,基于关联关系的电子病历聚类更为准确。     

糖尿病电子病历分类算法性能研究

对糖尿病电子病历的基本信息、出入院记录和病程记录进行数据预处理,利用Weka3.9对处理后的数据分别进行决策树、人工神经网络、朴素贝叶斯和K最近邻分类,结果显示朴素贝叶斯分类法对此类数据的预测和分类更具优势,为糖尿病的分类和预测提供依据。     

基于电子病历结构化的名老中医经验数据挖掘研究

数据挖掘在中医药信息化领域的重要地位日益突显,在名老中医经验传承方面尤为突出。名老中医经验数据挖掘的基础为结构化的中医电子病历,详细阐述中医电子病历的表达架构,数据采集技术,名老中医经验数据挖掘中对显性知识和隐性知识的常用挖掘方法,提出存在的问题及相应建议。     

基于蚁群聚类算法的模糊神经网络

提出了一种基于蚁群聚类的模糊神经网络算法，神经网络采用RBF网络结点结构，聚类采用二级结构蚁群聚类算法作为一级聚类而模糊C-均值聚类(FCM)用于二级聚类。将上述聚类方法用于模糊神经网络构建中，仿真结果表明具有并行实时性、聚类能力强的特点。     

基于XML的电子病历存储系统研究

电子病历应用是医院信息化的发展趋势,基于XML的电子病历系统在国内已经逐步从研究走向了应用阶段.以XML作为电子病历的基本存储模型,重点讨论该模型的设计以及实现方法,在此基础上介绍XML作为电子病历存储基本单元的理论依据,以及医院信息系统中关系数据模型与XML文档数据模型相互转换的实现手段.     

浅析数据挖掘技术在电子病历中的应用

对数据资源的开发利用将充分展现电子病历的意义,使其可交换性、可利用性得到充分发挥.数据挖掘关键是实现结构化采集,解决预结构化的局限性和医疗信息的复杂性之间的矛盾,后结构化的实现难和中文语义元素抽取难将是电子病历新的研究主题.     

电子病历应用在病历质量控制中的作用研究

病历质量是医疗质量和医疗安全的体现,电子病历(electronic medical record,EMR)的应用对病历质量的提高有重要的积极影响?实践结果显示,通过电子病历系统质控点的设置,明显减少并有效阻止了不合格病历,提高了质量控制的能力?因此,电子病历的应用可提高病历质量,体现信息化管理的重要性?     

浅谈SQL语言在医院电子病历查询中的应用

SQL语言可以快速、准确、高效地查询医院各项工作所需信息,能更好地为医院管理与决策提供服务。利用SQL语句查询医院以电子病历为核心的数字化信息;相对于人工统计,大大提高了工作效率;还可利用SQL语句挖掘数据库中庞大数据之间的关系,发挥核心数据的最大效能,这也是信息管理人员必备的技能。     

基于改进的GHSOM聚类算法的图像检索

传统的图像检索需要顺序比较图像库中的图像与请求图像的相似度,检索速度和检索准确度都很低。针对此问题,提出了一种基于改进的增长型分层自组织映射网络（GHSOM）的图像检索方法。先将图像特征库用改进的GHSOM算法进行聚类,在图像检索时先在GHSOM网络模型上找到相似的类,然后在相似的类上继续进行检索,大大提高了检索效率。并且在搜索相似的类时充分利用GHSOM网络的分层结构,更进一步地提高了检索效率。改进的GHSOM网络根据算法的特点构建了赤迟信息量（AIC）准则,用该准则来选择每个独立的SOM网络的生长参数,使得每个网络都能正确地表达映射到它的数据集的结构,提高GHSOM网络的聚类效果,从而提高检索的准确性。实验结果表明,改进的GHSOM算法得到了更好的聚类效果,基于它的图像检索方法提高了将近3倍的图像匹配速度,同时图像检索准确率也得到了一定程度的提高。     

电子病历数据的临床及科研应用

以中山大学附属第六医院为例,分别从临床和科研两个领域详细举例说明通过电子病历系统的功能改造,实现对医疗数据的有效利用,为临床和科研工作者带来便利的同时,也加强对患者的医疗保障。     

基于电子病历大数据的问答系统

基于电子病历大数据并结合信息检索与深度学习方法,设计一种辅助诊断问答系统。介绍系统的总体框架及电子病历数据库、价值网络、策略网络的设计,给出系统工作流程。该系统能帮助患者自查病情,也能为医生制定诊疗方案提供参考。     

基于电子病历数据的临床表型提取及其应用进展

在介绍临床表型提取技术的基础上,利用临床决策支持技术、自然语言处理技术和机器学习方法,就从糖尿病相关电子病历中提取临床表型等方面进行系统综述,表明深度学习方法可以更高效准确地从电子病历数据中提取出临床表型,帮助临床研究人员更好地进行临床试验,提高医疗护理水平。     

糖尿病电子病历数据预处理

对糖尿病海量数据的电子病历进行处理和挖掘具有重要的意义。利用SQL语句和函数,基于SQL Server2008平台对糖尿病电子病历的数据进行清洗、集成、变换和规约等数据预处理。消除噪声、不完整和不一致性的数据,实现非结构化文本数据到结构化数值数据的转换。     

电子病历数据质量及对策研究

分析电子病历发展现状与系统多样化情况,对电子病历数据质量进行评价、分析。从数据源头控制质量,针对形成数据总线服务模式、改善与发展医联体、建设集成平台数据中心等方面提出数据治理方案与对策。     

电子病历若干关键问题研究

按照卫生部电子病历规范标准的要求,以皖南医学院戈矾山医院为例,分析电子病历系统设计和实施过程中遇到的关键问题,包括设计原则、标准化与整体化、全结构化设计、病历质控、安全设计以及电子签名等,并提出相应的建议.     

电子病历辅助临床诊断系统研究

为共享医生诊疗经验,从相似电子病历检索的角度探讨辅助诊断系统的建设,介绍系统功能模块组成和理论算法,包括主诉相似度、诊疗模式相似度、图像相似度、综合相似度计算算法。此方法能够较为全面地根据电子病历的内容计算相似度,检索出的电子病历为医生制订诊疗计划提供参考。