糖尿病领域本体构建与语义推理实现

目的：构建糖尿病领域本体库与糖尿病诊疗规则库,在此基础上实现语义推理,糖尿病领域知识的重用、潜在知识的揭示及共享,为后续糖尿病管理系统研究奠定基础,进而为基层全科医生诊疗糖尿病提供决策支持。方法：以国内糖尿病领域相关临床指南和领域专家知识为依据,抽取其中的概念以及概念之间的关系,借鉴七步法和骨架法,在斯坦福大学Protégé平台构建糖尿病领域本体,编写SWRL诊疗规则库,继而使用JESS推理机实现语义推理。结果：构建了较为完整的糖尿病领域本体库与糖尿病诊疗规则库,包含概念233条、实例205条、实例间关系16条、数值属性18条、SWRL规则28条,并在此基础上实现了语义推理。结论：构建的糖尿病领域本体能够实现语义推理任务,是将本体技术应用于慢病诊疗领域的有益探索。     

中医厥证领域本体构建研究

目的 利用本体技术实现中医厥证领域知识的共建、共享及推理。方法 提取中医文献中的厥证相关知识,使用斯坦福大学提出的本体构建“七步法”,基于Protégé工具构建中医厥证领域本体,实现厥证相关知识的领域建模,并进行内部一致性检验,实现本体的推理功能。结果 构建的中医厥证领域本体共有27类,585个实例,25个对象属性,其中反向属性6个,数值属性1个,均通过了一致性检验,实现厥证领域知识的语义化表达,完成厥证知识的共建、共享和推理。结论 本研究采用本体技术,促使中医厥证领域知识的融合重组与推理,为将来中医急危重症诊疗知识库的构建、中医急危重症应急决策和辅助诊疗等系统的建立,奠定基础并提供参考。     

临床决策支持系统对全科医生发展的作用探讨

目前,大力发展全科医学、建立一支高水平的全科医生队伍是增强基层卫生服务能力的关键。临床决策支持系统（CDSS）是一种改善临床决策制定的信息系统,通过卫生信息化技术将患者临床资料和医学知识相结合,辅助临床医务人员制定临床决策。在基层卫生信息系统中引入CDSS,可弥补基层医疗卫生机构先进设施相对缺乏、基层全科医生诊疗经验不足,起到提升全科医生服务水平的作用。本研究结合国内外CDSS发展现状,探讨了应用CDSS在促进全科医生发展、提升全科医生诊疗水平中的作用和实际意义,指出：CDSS可提升全科医生的疾病诊疗能力,帮助全科医生参与多种共存病的管理,提示人群高危因素及指导疾病筛查,优化转诊模式,帮助全科医生科学合理地应用指南,促进全科医生自我学习等。     

基于大数据糖尿病患者膳食管理系统的设计

作为5项糖尿病治疗方法（饮食、运动、药物、自我监测与教育）中最基本的治疗方法，饮食治疗在糖尿病患者病程的各个阶段都极为重要。针对临床中糖尿病患者膳食管理方案编制繁琐、饮食治疗效果不佳的问题，结合糖尿病患者饮食管理工作步骤，设计糖尿病患者膳食管理智能决策流程；借助相似度计算模型，实现数据挖掘与智能决策，设计糖尿病患者饮食智能决策系统架构；借助计算机编程技术建立系统可视化界面；利用实例推理方法实现基于大数据的糖尿病患者膳食智能管理，减少糖尿病患者膳食管理工作量，提高糖尿病饮食治疗效率，为辅助临床快速、准确制定个性化的糖尿病患者饮食方案提供有效途径。     

中西医结合卒中知识图谱的构建与应用的研究进展

目前知识图谱在国内外被广泛应用于医学领域，尤其是西医方面，通过构建知识图谱将临床思维进行降维，并运用到临床诊疗中，为临床医师诊疗提供重要依据，同时节省患者诊疗时间。由于中医相对特殊的医疗理论体系，中医相关知识图谱的构建与应用仍有许多困难，中西医结合卒中知识图谱的构建仍需要克服许多障碍。现从中西医结合治疗卒中的现状、中西医结合知识图谱的现状、中西医结合卒中知识图谱的应用三方面出发，对中西医结合卒中知识图谱的构建与应用的研究进展进行综述。     

基于本体的医学知识库构建方法综述

围绕基于本体构建医学知识库流程中的本体构建、诊断规则构建、本体推理机推理实现几方面,分别阐述各个环节中所涉及的关键技术和方法,列举用相关技术构建领域知识库的实例,探索构建医学领域知识库的最佳方法。     

基于本体的智能临床路径知识库构建研究

目的：利用语义逻辑的优点,构建基于本体的可推理临床路径知识库,进一步优化临床路径电子化,智能化实现患者的个性化诊疗。方法：首先结合临床路径的数据源,研究临床路径的知识表达,然后采用Protege本体编辑工具进行本体构建,再利用SWRL规则语言编写相关规则,最后进行实验性推理实现。结论：临床路径知识库建设是临床路径电子化应用的核心,通过构建临床路径知识库可以提高患者的诊疗质量和临床数据的利用率。     

临床决策支持系统在护理领域应用现状的可视化分析

目的 分析临床决策支持系统（clinical decision support system,CDSS）在护理领域的应用现状,为国内相关研究提供参考。方法 检索2009年1月1日至2022年4月10日Web of Science核心数据库中发表的关于护理CDSS的文献,采用CiteSpace和VOSviewer软件对期刊、国家、关键词等进行可视化分析。结果 共纳入2030篇文献,整体发文量和引用量均呈上升趋势。PLoS One是发文最多的期刊,美国的发文量最多,战略、挑战和负担是近年来出现的关键词,该领域已从探索性临床研究向临床实践转变,CDSS在临床实践中遇到的挑战和负担及应对策略是当前的研究热点。结论目前CDSS在临床护理中的应用处于初级阶段,仍面临诸多挑战,迫切需要开展更多高质量的研究以提高临床护理质量和护士工作效率,减轻工作负担。     

大数据视角下的影像学适用性评价研究进展

影像学检查是临床诊疗的重要组成部分。影像学检查的不合理使用不仅增加患者就医负担、贻误诊疗时机, 更造成医疗资源浪费, 降低医疗系统效率。针对影像学检查的合理性及必要性建立科学的评价体系, 逐渐成为国内外影像学、医学统计学、医学信息学等多个领域学者共同关注的热点问题。本文总结了国内外影像学适用性评价的相关理论、技术与方法, 聚焦于大数据+人工智能技术与影像学适用性评价的交汇点, 并展望影像学适用性评价领域的发展趋势, 进行了相关综述。     

面向临床决策支持的肿瘤知识图谱构建与应用研究

基于肿瘤领域中文临床指南和相关文献构建肿瘤知识图谱,依据该肿瘤知识图谱实现智能问答应用,详细阐述该图谱构建方法及应用结果,指出该图谱可为肿瘤诊疗提供一定的临床决策支持,为其他领域知识图谱构建和应用提供参考。     

构建临床决策支持系统的良性生态

在电子病历得到应用后,临床决策支持系统(CDSS)是进一步提升医疗安全与质量的重要手段。但是当前CDSS的应用却遇到许多困难。文章根据我国当前电子病历应用水平评估的情况归纳了临床决策支持应用的6种类型和5种常见的应用场景,分析了技术上促进CDSS应用需要解决的4个主要问题,提出了以优先解决电子病历系统与CDSS接口的标准化作为入手推动临床决策支持应用的方案。通过扩大CDSS的应用带动知识描述标准的建立,进而引导市场化方式发展通用的知识库,由此形成临床决策支持系统良性发展的生态。     

人工智能技术的应用:罕见病临床决策系统的需求、现状与挑战

罕见病的发病率极低,但其总体患病人数不少。罕见病引起的病变后果严重,对患者及其家庭和社会造成了沉重负担。虽然当前利用基因测序技术、临床决策支持系统结合人工智能技术辅助临床进行遗传病诊断的研究火热,但临床诊断罕见病仍是非常大的技术挑战。本文简要综述了罕见病临床决策系统,旨在分析人工智能技术在罕见病中的发展现状和挑战。     

基于统一信息模型的CDSS与EMR接口技术研究与实现

临床决策支持系统(CDSS)的实施和应用具有重要的临床意义,也是医院电子病历系统(EMR)应用水平评价的重要内容.由于CDSS和EMR接口开发的困难,CDSS的部署成本高、效率低,阻碍了CDSS的广泛应用.本文在分析接口开发挑战的基础上,提出了一种基于统一信息模型的接口实现技术,并在临床案例中验证了方法的可行性.     

Management of Diabetic Retinopathy

Sub-Saharan Africa faces an epidemic of diabetes. Visual loss from diabetic retinopathy (DR) is both preventable and treatable. This article reviews the epidemiology and clinical features of DR and current evidence-based interventions in three areas: primary prevention of retinopathy by optimum medical management, early detection of pre-symptomatic disease and management of established retinopathy to prevent or mitigate visual loss. There are significant challenges to DR care in resource poor environments. Appropriate provision of effective interventions by health services can reduce social and economic costs associated with patient care.     

简析循证医学对医学教育的启示

循证医学的核心是在医疗决策中将临床证据、个人经验与患者的实际情况和意愿三者相结合。它乃是适应合理运用卫生资源、应对信息化时代挑战以及人文主义回归的要求应运而生。它给临床教育的发展提供了极有价值的启示,即应构建人本的、可持续发展的、最优化的医学教育体系。     

基于临床决策支持系统的静脉血栓防治系统构建与应用

介绍国内静脉血栓栓塞症(Venous Thromboembolism,VTE)防治工作现状,阐述基于临床决策支持系统的智能化VTE防治系统设计思路、应用实践,分析系统建设成效,指出该系统有助于提高临床VTE防治效率和准确性。     

The National Center for Biomedical Ontology

The National Center for Biomedical Ontology is now in its seventh year. The goals of this National Center for Biomedical Computing are to: create and maintain a repository of biomedical ontologies and terminologies; build tools and web services to enable the use of ontologies and terminologies in clinical and translational research; educate their trainees and the scientific community broadly about biomedical ontology and ontology-based technology and best practices; and collaborate with a variety of groups who develop and use ontologies and terminologies in biomedicine. The centerpiece of the National Center for Biomedical Ontology is a web-based resource known as BioPortal. BioPortal makes available for research in computationally useful forms more than 270 of the world's biomedical ontologies and terminologies, and supports a wide range of web services that enable investigators to use the ontologies to annotate and retrieve data, to generate value sets and special-purpose lexicons, and to perform advanced analytics on a wide range of biomedical data.     

循证医学及其对临床教育的启示

循证医学的核心思想是在医疗决策中将临床证据、个人经验与患者的实际情况和意愿三者相结合。它是适应合理运用卫生资源、应对信息化时代挑战以及人文主义回归的要求应运而生。循证医学模式取代传统的经验医学模式是临床教育发展的必然趋势。它给临床教育的发展提供了极有价值的启示，即应当建立人本的、可持续发展的、最优化的临床教育。     

人工智能在医学诊断知识图谱构建中的应用研究

介绍人工智能在医学领域的应用,通过自然语言处理方法自动构建基于"疾病-症候-特征"3层结构模型的医学诊断知识图谱,具体阐述智能构建方法与构建过程,将其运用到临床决策支持系统中检测临床疗效,结果表明通过该方法构建的医学知识图谱具有效率高、疾病诊断正确率高等特点。