关联规则在脑科电子病历挖掘中的应用

利用基于关联规则的数据挖掘技术,对广东三九脑科医院电子病历数据进行挖掘分析,随机抽取癫痫病种住院病历资料,尝试找出癫痫病种的病因构成.结果显示采用经典关联规则Apriori算法能够获取有效的病因构成,为临床诊断和科研应用提供帮助,达到数据利用的目的.     

关联规则技术在冠心病电子病历中的应用

通过电子病历探讨冠心病检查检验结果与用药之间的关联性,运用SQL数据库技术对数据进行预处理,使用关联规则技术挖掘检查检验结果与用药之间的关联规则,为针对性地制定冠心病临床诊疗方案提供参考。     

基于Apriori算法提取糖尿病并发症数据的关联规则

目的:提取糖尿病并发症数据的关联规则。方法:采用Apriori算法对糖尿病并发症临床数据进行研究。结果:经3 969例确诊病例验证,Apriori算法能从数据中提取诊断关联规则,并得到相应的支持度和置信度。结论:关联规则结果对于临床诊断有参考价值。     

基于电子病历的缺血性脑卒中复发预测方法研究

面向卒中的医疗文本提供了患者完整的健康状况和其他有价值的信息.本研究的目的 是确定急性缺血性脑卒中患者1年后复发的危险因素,并构建一个有效的预测模型.在给定脑卒中危险因素变量参数的基础上,构建梯度提升决策树预测模型,确定个体卒中发病概率,以确定危险因素对卒中预测的影响.此外,本研究回顾性地收集了深圳市某三级医院2016...     

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。     

术前肺功能对肺切除术后并发症的预测价值

目的：探讨术前肺功能与肺切除术后肺部并发症的关系。方法：112例肺切除患，术前行肺通气功能、弥散功能、残气功能检查，观察并评价术后并发症的发生。结果：34例肺切除术后发生肺部并发症，FEV1%预计值、FVC%预计算PEV1/FVC降低与肺部并发症的发生有显相关性，而DLCO%和RV/TCL则无相关意义。此外高龄、慢性肺疾病亦是术后并发症的高危因素。结论：FEV1%预计值对肺切除术后肺部并发症的预测具有较高的特异性和敏感性。     

妊娠期高血压疾病及其并发症的治疗观察

目的 本文对妊娠期高血压疾病及其并发症的治疗效果进行观察探讨.方法 选取我院2009年4月至2012年7月收治分娩102例妊娠高血压疾病患者,其中妊娠期高血压45例,子痫前期46例,子痫11例,对妊娠期高血压疾病的治疗以及并发症进行分析.结果 本组102例妊娠期高血压疾病患者,共55例患者出现并发症,并发症发生率53.9%（55/102）.结论 孕妇妊娠期应定期检查,提早预防高血压及其并发症,做到早发现、早治疗,可有效降低孕、产妇病死率.     

社会网络链接预测研究方法探析

阐述了近年来链接预测的研究内容及意义,对现有的社会网络链接预测方法及特点进行分析,发现在图书情报学领域链接预测研究虽尚处在应用阶段,但可能成为近年的热点,在生物医学领域中的蛋白质相互作用网络等生物信息网络具有广阔的应用前景。     

数据挖掘技术在电子病历中的研究与应用

利用数据挖掘技术可以从电子病历中提取隐含的有用信息,并挖掘出疾病诊断与治疗的规律。数据挖掘技术主要包括统计分析类和知识发现类。结合电子病历的特点,目前主要有基于关联规则的数据挖掘、基于粗糙集的数据挖掘和可视化数据挖掘等方面的研究,并已取得了初步进展。     

关联规则在阿尔茨海默病中医诊疗中的应用研究

目的：寻找阿尔茨海默病中医证型与中医症状之间的关系。方法：利用关联规则的Apriori算法对109例临床数据进行挖掘,同时针对中医药数据的特殊性,提出关于Apriori算法的改进。结果：挖掘出一系列关联规则,为阿尔茨海默病的确诊提供了重要依据。结论：关联规则适合于研究阿尔茨海默病中医药辨证论治的内部规律,为阿尔茨海默病的确诊提供可靠依据。     

基于LSTM的冠心病危险因素抽取方法研究

电子病历中冠心病危险因素是临床医生对患者进行风险评估的基础和关键。针对非结构化的中文电子病历中冠心病危险因素自动化抽取的实际需求,将危险因素分为两类,分别使用长短期记忆网络LSTM与规则的方法,并对500例临床科室住院患者的电子病历进行实验测试,正确率达85.1%,验证了方法的可行性。     

基于多层感知器神经网络的住院病案内涵质量预测模型研究

目的/意义探讨影响住院病案内涵质量的重要因素,为病案内涵质控提供预测模型,提高住院病案内涵质量。方法/过程收集2022年6—11月上海市第一人民医院经质控督查的住院病案590份,单因素分析初筛影响因素,构建住院病案内涵质量的多层感知器神经网络预测模型。结果/结论预测模型的AUC为0.940,95%CI为0.928～0.951,灵敏度为93.73%,特异度为78.22%。影响病案评为甲级的独立因素集中在手术安全核查表、首次主任查房分析、手术护理记录单等方面。多层感知器神经网络内涵质量预测模型的预测效能较好,能够为住院病案内涵质量管理提供理论参考。     

遗传算法优化BP神经网络的老年痴呆症智能诊断

为了提高BP神经网络对疾病诊断的效率和预测准确率,提出一种遗传算法优化BP神经网络的老年痴呆症智能诊断模型,并以医院电子病历数据挖掘为例,对老年痴呆症诊断建立预测模型。该方法首先利用遗传算法的搜索寻优技术进行特征约简,然后将约简后的特征作为BP神经网络的输入变量,训练和构建BP神经网络模型。仿真实验在Matlab软件平台上进行,结果表明：与单BP神经网络相比,遗传算法优化BP神经网络能够降低模型训练时间、提高预测精度,是一种切实可行的老年痴呆症辅助诊断方法。     

临床数据中心构建方法探讨

电子病历作为医疗信息化的核心内容之一，各类相关技术已经成为国际上近年来的研究热点，并代表了未来一个时期医疗信息技术的重要发展方向，临床数据中心作为所有电子病历应用的信息基础，是实现电子病历过程中的必由之路。为此。结合我国当前医疗信息化建设的发展阶段，探讨了“如何构建临床数据中心”的问题，介绍了构建临床数据中心的两种主要思路，并分析了各自的特点和需要解决的问题；并在此基础上，结合项目实践介绍了一个基于集中索引的逻辑集中方案构建临床数据中心的实例。     

医院——社区医疗服务网络及电子健康档案的构建

医院——社区医疗服务网络及电子健康档案的构建,是贯彻国务院《关于深化医药卫生体制改革的意见》的具体措施。主要通过网络适时解决社区医疗服务中的会诊咨询等问题,指导社区提高医疗技术水平。电子健康档案是将居民在社区、医院、疾控中心、居民家庭等地的生命健康档案信息进行有效整合,对居民身体健康状态的全面掌握及疾病进行跟踪。提高民众健康水平。     

以电子病历为核心的中小医院信息系统构建研究

电子病历是医院病历现代化管理的必然趋势。随着电子病历应用试点工作的开展,其发展在医院信息化建设中得到了空前重视。卫生部将推动电子病历作为公立医院改革试点的重点工作,电子病历已成为等级医院评审检查的主要内容。课题通过对黄冈市部分县市区中等规模医院信息化建设现状和电子病历应用需求进行调查研究,目的在于对中小型医院建立以电子病历为核心的医院信息系统构建进行初步研究。     

电子病案模版客户定制技术研究

就结构化电子病案的模板开发进行研究。通过电子病案模板编辑器对医院科室电子病案模板进行开发。开发出符合科室医生需求的电子病案模板。通过电子病案的使用大大提高医生的工作效率,将使医护工作者从繁重的医疗文书处理工作中解放出来,使得医护工作者可以将更多的时间花在研究患者病情上面,而电子病案中各种医疗规范及模板的应用,可以有效的规范医疗行为。     

医联体慢病管理信息系统探析

介绍慢病管理现状,构建医联体慢病管理信息系统,分析系统架构,阐述系统功能及效果,通过重构慢病服务流程,推行合理有序分级诊疗模式,实现疾病管理与健康管理的有效衔接。     

建立肝病结构化电子病程记录的思路及方法

结合电子病程记录在实际应用中的一些问题,如“克隆”病历和临床科研数据库信息不便于数据挖掘等,新开发了“结构化病程记录”模块,针对电子病历中存在的问题,提出相关的解决方案和对策,旨在推动电子病历的进一步发展,以最终提高临床医疗质量和效率。