电子病历模板的设计应用简

电子病历是医院信息系统建设的重要组成部分,电子病历系统构建的基础是电子病历模板,而大量创新性电子病历模板又将电子病历系统提高到崭新的高度,因此电子病历模板的设计与应用是电子病历系统建设成败的关键.本文初步探讨电子病历模板的构建及其功能扩展后的应用,明确其设计实施方案为医生确立示范病历,软件公司进行分析,双方配合完成电子病历模板制作与优化,应用过程中实现其功能性扩展,其结果总体收到事半功倍的效果.通过规范构建电子病历模板,研发实施运行其扩展功能,提高医疗服务质量.     

电子病历的临床决策支持

目前电子病历正向智能化和知识化发展,其核心价值是满足临床诊疗现场的信息需求及能够有效地改善医生的临床决策支持.电子病历的开放式结构化数据录入使临床描述信息结构化,并使临床医疗和科研活动充分利用这些数据成为可能.     

基于人工智能的电子病历质控体系的建设与研究

目的：通过信息化手段,建立一套有效的、智能化的、可执行的电子病历质控体系,对医院电子病历书写质量进行管控,以规范电子病历书写、提高医疗质量。方法：利用人工智能技术,基于一体化信息平台、临床数据中心（CDR）,依据电子病历书写规范及质控规则,实现电子病历的质量控制,自动生成每月质控报表。结果：通过完善电子病历智能质控体系,结合信息系统,提高了临床电子病历书写的规范性。采用SPSS 23.0对系统上线前后病历质控情况进行统计分析,差异具有统计学意义（P<0.05）。结论：电子病历智能质控体系的建立,有助于临床书写病历的标准化和规范化,提高医疗质量,同时为管理部门提供决策支持。     

面向临床决策的电子病历系统概述

电子病历系统作为医院信息化建设的核心,不仅要实现对临床信息的高效管理,还应该满足临床信息利用的需求,实现临床决策支持的功能.对国内外有关电子病历系统在临床决策支持方面的应用进行了文献综述,以求对面向临床决策的电子病历系统相关问题有较全面的了解.     

电子病历辅助临床决策

简要介绍电子病历的概念及其发展历程,阐述电子病历信息提取及辅助临床决策的方法,包括机器学习、统计学习、规则归纳法等,描述电子病历辅助临床决策在诊断标准识别和临床诊疗活动中的应用,体现电子病历辅助临床决策之循证意义。     

电子病历模板中契合医生工作流程的管理经验

充分应用电子病历复用信息功能,减少重复简单书写劳动;在电子病历系统契合医生工作流程,利用电子病历系统自动提取信息功能,一站式提供医生工作需要的内容,节约工作时间,提高医生工作效率。长期渐进式建设电子病历模板将有利于医院整体信息化建设。     

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。     

电子病历的核心价值与临床决策支持

目前电子病历研发过程主要侧重于医学记录在计算机平台的编辑和保存上，而真正电子病历的重要核心价值是满足临床诊疗现场的信息需求及能够有效地改善医生的临床决策。了解电子病历在临床决策支持的种类和应用实例及对医疗活动的影响。为我国电子病历向智能化和知识化方向发展提供参考。     

神经内科急诊电子病历的设计与实现

目的 设计与开发神经内科急诊电子病历,以实现对神经内科急诊病人信息的采集、加工、存储和传输.方法 以Oracle为后台数据库、Powerbuilder 6.5为前台开发工具,通过建立神经内科结构化病历,实现神经内科电子病历系统.结果 该病历系统已在神经内科急诊使用,系统运行良好,达到了存储和传输病人信息、快速查询的目的 .结论 该系统能对医疗过程实施科学管理和智能化控制,有效提高临床医疗质量,提高医生书写病历的效率与质量,积累大量病历资料,方便临床、科研工作,为将来实现决策支持、规范和辅助治疗打下基础.     

神经内科急诊电子病历的设计与实现

以Oracle为后台数据库、Powerbuilder 6.5为前台开发工具,设计开发神经内科急诊电子病历系统,以实现对病人信息的采集、加工、存储和传输。该系统能对医疗过程实行科学化管理和智能化控制,有效提高临床医疗质量,提高医生书写病历的效率;并积累大量病历资料,方便临床、科研工作,为实现决策支持和规范、辅助治疗奠定基础。     

我国1994年～2007年电子病案研究的文献计量学分析

目的通过对电子病案文献进行统计分析，以期了解国家或地区的电子病案研发和应用的情况。方法对1994年～2007年电子病案的文献分别从年代分布、期刊分布、作者分布等方面进行统计分析。结果电子病案的文献量从1994年的2篇上升到2007年的290篇。1465篇文献分布在392种期刊中，有6种核心区期刊。电子病案文献作者平均合作度2．33，合著率61．66％。核心作者58人（占作者总数的4．13％），发表论文359篇（占全部论文总数的25．6％）。结论国内对电子病案的研究呈上升趋势；电子病案的期刊分布不均，呈现核心分布；电子病案论文的新作者较多，相对缺少学术带头人和骨干力量，没有“专家”。     

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。     

CDSS用于电子病历质量控制的开发设计与应用

目的:利用人工智能技术实时干预医疗行为,提高全量电子病历质量,最终提升大数据决策支持能力和终末医疗质量.方法:开发设计基于人工智能技术的临床决策支持系统(CDSS),与电子病历系统深度集成后,对医疗过程进行节点监测和管控,一旦发现电子病历中存在质量缺陷即触发质控规则提醒.结果:CDSS从临床业务流程出发设计,可主动提醒...     

未来电子病历的发展与技术探讨

电子病历已成为我国“十二五”期间医疗信息化建设的重要内容,是区域医疗和居民电子健康档案建设的基础核心系统和重要数据来源。主要根据目前电子病历发展中的瓶颈,探讨未来电子病历发展的临床型和科研型电子病历选择问题、电子病历标准化实现以及如何应用XML技术实现电子病历管理及决策支持问题,进行初步探索,并提出方法与建议。     

电子病历系统对临床医学生实习的影响及对策

电子病历系统由于其强大的数据库功能及模板功能,便于初入临床的学生熟悉和掌握,可以及早进入临床工作角色,规范临床实践活动,提高自我学习能力;但却容易使学生淡化责任感意识,忽视临床基本功及临床思维的训练。需要通过强化实习生责任意识教育,完善或升级电子病历系统,强化手书病历训练以及调整考核重点等措施保证医疗安全及实习质量。     

临床路径在电子病历系统中的实现

介绍了临床路径的概念、目的，以及我国实施临床路径的现状。根据国家卫生部发布的临床路径标准，福建省于2010年6,,EJ启动临床路径管理试点。厦门大学附属厦门眼科中心作为试点医院之一，选择老年性白内障临床路径作为试点，采用电子病历系统实现临床路径管理，进一步规范了临床诊疗工作，提高了患者满意度。     

循证医学决策系统

当前，循证医学受到了很大的尊崇，但它的普遍推广却相对滞后，原因在于其实践流程较长、应用成本较高。通过使用基于知识库的智能决策技术实现循证医学的功能，建立具有人工智能特征循证医学决策系统，使两者相得益彰，扩大两者的推广应用面，促进医学信息化的进展。     

MINIMAR (MINimum Information for Medical AI Reporting): Developing reporting standards for artificial intelligence in health care

The rise of digital data and computing power have contributed to significant advancements in artificial intelligence (AI), leading to the use of classification and prediction models in health care to enhance clinical decision-making for diagnosis, treatment and prognosis. However, such advances are limited by the lack of reporting standards for the data used to develop those models, the model architecture, and the model evaluation and validation processes. Here, we present MINIMAR (MINimum Information for Medical AI Reporting), a proposal describing the minimum information necessary to understand intended predictions, target populations, and hidden biases, and the ability to generalize these emerging technologies. We call for a standard to accurately and responsibly report on AI in health care. This will facilitate the design and implementation of these models and promote the development and use of associated clinical decision support tools, as well as manage concerns regarding accuracy and bias.