基于人工智能的病历质控系统的应用研究

目的 通过人工智能技术探索自动化病历质控方法,规范病历书写流程,解决人工质控弊端。方法 本文构建了基于人工智能的病历质控系统,该系统首先依据权威标准和专家意见设计并构建质控规则库,通过数据采集引擎自动采集病历数据,然后通过后结构化引擎转换为结构化数据,最后由病历质控引擎结合规则库分析数据,进行质量问题判定,实现自动化智能质控。将该系统应用于病历质控,选取现病史雷同、主诉描述缺陷、初步诊断不全、月经婚育史缺失、主诉现病史不匹配5个质控点,随机抽取2022年1月的2 918份出院病历进行人工智能质控,然后组织病历质控专家进行正确性复核,并对比既往人工质控记录,分析结果。以复核正确的问题数作为金标准,对5个质控点进行受试者工作特征（ROC）曲线分析。结果 根据病历质控专家复核,人工智能质控正确率达到89.57%。通过对比抽样病历的人工智能质控和既往人工质控结果,抽样病历既往人工质控检出问题中仅有1个在人工智能质控系统中未检出,人工智能质控正确检出病历质量问题的数量约为人工质控的2.97倍。ROC曲线分析示,人工智能质控组的5个质控点AUC值均有统计学意义（P<0.05）,且AUC值均接...     

人工智能在电子病案管理系统中的应用

目的:通过引用人工智能技术,解决电子病案管理系统中存在的缺陷。方法:采用文字识别、语音识别、生物识别、人脸识别等技术,对电子病案进行检索、整合、统计、分析。结果:通过人工智能技术在电子病案管理系统中的应用,大大提高了病案管理人员的工作效率,助力临床科研和教学。结论:人工智能技术的广泛应用,为医疗卫生信息化的发展带来质的飞跃,人们将不仅仅是借助信息化的力量提高工作效率,并且可以利用信息化的数据整合,为以后的发展发挥更大的作用。     

基于人工智能的病历质控系统的设计与应用

目的:探索有效提升病历质控效率和质量的方法.方法:通过质控规则拆解、质控引擎开发等,借助人工智能技术构建病历质控系统,应用于病历文书的环节质控和终末质控.结果:系统可实现病历的时效性、完整性等形式缺陷的筛查,实现对病历文书的术语规范性、数据一致性、逻辑一致性、诊断充分性、处置必要性等内涵缺陷质控,且系统具备数据集中展示...     

人工智能自然语言处理在阿尔茨海默病中的应用

阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)是一种不可逆的神经系统退行性病变,主要表现为记忆、执行、语言等方面的损害,早期发现并干预可延缓疾病的进展.目前,临床上常用传统纸笔式神经心理量表评估患者认知功能,但其具有一定的主观性及局限性.人工智能自然语言处理(natural language proces...     

耳鼻喉科多媒体病历

根据现有多媒体技术发展现状，结合耳鼻喉科临床需要，对自行开发的耳鼻喉科多媒体病历进行了初步应用，效果满意，现报道如下。１　资料与方法１．１　设备１．１．１　微机系统　（１）Ｐｅｎｔｉｕｍ２００微机，内置ＣＰＥＷ－１０００图像采集卡，６．４ＧＢ硬盘，６４ＭＢ内存；（２）ＣａｎｏｎＢＪＣ－４２００彩色喷墨打印机，惠普ＬａｓｅｒＪｅｔ６Ｌ激光打印机；（３）Ｍａｔ－ｓｈｉｔｅａＣＷ－７５０１刻盘机；（４）ＮｕＳｃａｎⅡ平板扫描仪，Ｓｃａｎ－ＭａｋｅｒⅢ透明介质转换器（ＴＭＡ，ＴｒａｎｓｐａｒｅｎｔＭｅｄ…     

基于人工智能的病案首页诊断漏写检查技术应用研究

目的：解决住院病案首页诊断漏写的问题,提高病案首页诊断填写质量。方法：基于自然语言处理技术及知识库构建技术设计诊断漏写检查系统,通过解析全病历内容,对病历中出现过的诊断是否确实漏写进行判断。结果：通过实际应用发现,该系统相比于人工审查,能够找出更多可能漏写的疾病,并且保证较高的准确率。结论：利用人工智能技术,通过人机耦合的方式能够有效提高住院病案首页诊断漏写检查效率,进而提高住院病案首页填写质量。     

人工智能在血管外科中的应用研究进展

<正>人工智能(AI)是模仿人类的思维过程、学习能力并赋予计算机执行认知功能的方法^[1],核心包括机器学习(ML)、深度学习(DL)、自然语言处理(NLP)和机器人技术等。早在20世纪50年代达特茅斯会议上就正式提出AI的概念^[2],但迫于时代背景下数据量及计算机硬件设施的不足,导致其发展缓慢。随着21世纪数据量的不断扩充,计算机基础设施的完善以及计算能力的进步,使得诸多AI技术得以实现并在各个领域崭露头角。     

人工智能技术在肝脏肿瘤中的应用与展望

近年来人工智能技术发展迅速,应用范围不断扩大。在医学领域,人工智能技术已在影像学、病理诊断、疾病管理、药物研发、手术导航等诸多方面崭露头角。肝脏肿瘤是我国常见疾病,人工智能技术在这一领域的研究和应用前景广阔。本文概述了人工智能技术在肝脏肿瘤的影像学和病理诊断、预后判断、治疗方案选择、手术辅助等方面的研究进展,并展望人工智能技术在肝脏肿瘤个体化、精准化诊治的推动作用。     

应用电子病历 提升病案管理

2008年5月至2011年1月,我院正式在临床推广使用电子病历系统。经过2年多的使用,虽然在推广及使用中存在种种的问题,但是更值得关注的是电子病历的实施带给医院病案的切实利益是有助于提高医院的病案质量与病案管理。     

CA技术在电子病历中的安全应用

电子病历是记录病人终身健康状况和医护信息的电子载体,它的安全性俨然已成为制约电子病历发展的一个重要因素,CA认证、电子病历散列值和椭圆曲线数字签名是较好解决电子病历合法性、保密性、完整性和不可抵赖性的有效技术手段。     

人工智能方法在抗菌肽筛选领域的应用及展望

抗菌肽（antimicrobial peptides,AMPs）是一类具有广谱抗菌活性的小分子肽,其独特抗菌机制能够有效治疗感染性疾病,且不易产生耐药性。然而,利用传统实验方式虽然能够筛选出具有抗菌活性的AMPs,但是筛选过程繁琐,人工智能筛选方法则更加快捷便利,在探索新型天然抗菌肽中展现了巨大的潜力。本文总结并比较了人工智能筛选AMPs的相关策略,包括应用于模型训练的数据来源、人工智能机器模型以及应用于模型筛选新型抗菌肽的组学数据,并对应用的前景和优势进行展望,以期为抗菌肽的鉴定识别、研发改造提供新思路。     

人工智能技术在肺部肿瘤中的研究现状和应用前景

肺癌是发病率和死亡率最高的恶性肿瘤,严重威胁人类健康,因此提高肺癌的诊疗效率至关重要。人工智能技术为肺癌的诊治带来了新思路,目前大量研究集中于肺部肿瘤的早期筛查、诊断、治疗和病程管理,以及研发基于深度学习的计算机辅助诊断系统,并取得了显著效果。本文系统阐述了人工智能技术在肺部肿瘤早期筛查、病理诊断、预后评估、手术导航和免疫治疗等方面的研究进展,相信人工智能技术必将为肺癌的诊治带来新的机遇,并将有助于提高肺癌患者的总生存率和生活质量。     

人工智能在医疗领域的应用现状和思考

人工智能在医疗领域有着广泛的应用前景和发展空间,已成为影响医疗健康产业发展的重要科技手段。本文首先分析人工智能在医疗领域的应用现状,其次讨论目前人工智能技术在各医疗领域应用中存在的问题,并提出应对措施和建议,为人工智能技术在我国医疗领域的应用发展提供参考,使人工智能技术更好地助力于医疗领域。     

人工智能技术在护理领域的应用现状与发展趋势

人工智能技术在疾病诊断、病理分析、新药研发等方面应用广阔,将人工智能技术与护理专业结合,制定相应的专家系统、智能辅佐设计和决策支持系统等将提高社会、经济的综合效益。本文总结了人工智能技术在护理领域各方面的研究进展和运用现状,针对临床护理、护理教育及延伸护理等子领域分别阐述了目前人工智能技术的研究及应用情况,为进一步的研究工作提供参考。     

人工智能技术在组织和细胞形态学评估中的应用

形态学评估和特殊染色评分系统是目前基础和临床科研的重要组成部分,对于判断药物疗效和基因干预效果非常重要。然而,目前的视觉评分系统主观性强、重复性差、准确率低,极易出现漏诊和误诊。基于深度学习的人工智能技术有望克服这一问题,利用卷积神经网络能准确提取与肿瘤患者疗效和预后相关的内部特征,如肿瘤-间质比、神经侵犯和淋巴细胞空间分布;图像化和数字化显示药物干预疾病进展的疗效,同时能对与临床治疗、分型和预后相关的分子标志物进行定量化和自动化评分。人工智能技术应用于组织和细胞形态学评估后,将会推动临床药物评价和基础科研评价的一致性、重复性和准确性,有望进一步推动医学科研的发展。     

人工智能医学影像技术在胰腺神经内分泌肿瘤分级中的应用

胰腺神经内分泌肿瘤是一组临床表现多变的、具有显著异质性和复杂性的肿瘤,发病率低,具有恶性潜能。它的组织学分级对治疗方案的选择和预后评估具有重要意义,若能在手术前评估患者的病理分级,将有助于治疗策略的选择和预后评估。随着人工智能的蓬勃发展,以深度学习、影像组学、纹理分析技术为代表的人工智能精准影像分析技术可对图像表征信息进行更为深入的分析和阐释,这些图像表征信息与病理分级具有相关性。本文针对人工智能医学影像技术在神经内分泌肿瘤分级中的应用现状和进展作一综述。     

人工智能技术在医学影像中的应用讨论

深度神经网络是新一代人工智能技术,其在自然语言处理、学习能力、计算机视觉上将机器的认知能力推向了新的高度。目前,深度神经网络在医学影像中的应用主要集中在发现异常、量化测量和鉴别诊断3个方面,基于深度神经网络的医学影像研究已涉及放射影像、病理图像、超声影像、内镜影像等多个领域。深度神经网络在一些任务场景中已展现出与医师相当甚至超越医师的表现。在人工智能技术高速发展的大环境下,医师群体应客观冷静地看待技术、科学严谨地评价技术、积极开放地参与技术的提升与应用,成为技术的驾驭者,走向人工智能技术辅助下的医疗服务未来。