护理病案潜在的法律风险与防范措施

现有的医疗环境之下，我们不难发现，每当发生一起医疗纠纷，病历绝对是非常重要的证据之一，保护证据受益的不仅是患者，还有医务人员。一切让证据说话，它让事件的双方共同拥有了一个相对公平的砝码，病历的重要性由此可见一斑。     

法医学鉴定人的培养

法医学应用医学等自然科学的理论和技术方法为法律提供证据，对维护社会的安定团结，保护人民的生命财产安全等方面具有重要的作用。做好医学工作，首先需要有一大批合格的法医学鉴定人，这些法医鉴定人的培养和使用，直接关系到法医学鉴定工作的质量和水平。笔者结合法医学的理论与实践，根据实际工作的经验和体会，对法医鉴定人的培养等问题进行研究和分析，为理顺目前法医学鉴定人员的资格等方面问题提出自己的看法。1法医鉴定入的责任和义务法医鉴定人的首要任务就是要以事实为依据，在实际检案中做好法医学鉴定工作。因此，法医鉴定人…     

从关联理论看英语阅读教学中语用推理能力的培养

在实际的英语阅读教学过程中 ,教师经常遇到下列问题 :对于学生来说借助于语言概念意义的知识 ,很容易便能够理解阅读材料的表层含义 ,然而对大多数学生来说却很难识别出阅读材料的深层或引申含义。这是因为语篇不是独立句子的任意堆砌。它不仅包括个体语句的含义 ,而且涵盖了他们之间因相互关联而产生的所有未明确表达但对完整理解必不可少的隐含意义 ,是文本这一载体所表达的各种显性或隐形意义的总和。因此 ,在阅读教学中培养学生语用推理能力在突显学生自主学习重要性的今天已成为当务之急。1　关联理论的阅读观关联理论是在 80年代由 Sperber和 Wilson提出。该理论认为 ,理解自然语言的过程就是明示 (ostension)—推理(inference)认知心理过程。从说话人 /作者的角度而言 ,交际是一个明白无误地示意过程 ,即交际时说话人明确表达出自己的意图 ;但从听话人 /读者的角度而言 ,交际又是一种推理过程 ,即从说话人 /读者通过明示手段提供的信息中推断出说话人 /读者的交际意图。双方交际的基础是双方共享的认知语境 (m utual cognitive environment)。在这个明示—推理模式中 ,话语理解...     

WONCA研究论文摘要汇编——西澳大利亚因心衰住院病人应用基于证据药物而长期幸存的作用

【摘要】目的对首次因心衰住院，出院处疗用药趋势和预示因子、以及证据性疗法对全因死亡率的作用进行谰查。设计回顾多中心人群研究，医疗记录研究。设施西澳大利亚州，珀斯，曼级保健医院。病人使用WA医院发病数据识别1996～2006年1006例心衰住院病人随机样本。主要结果测量出院时，     

基于人工智能算法和数字病理切片对非酒精性脂肪性肝病病理特征的识别效果

【摘要】目的 开发基于人工智能算法对非酒精性脂肪肝病理特征的识别模型，研究人工智能模型是否能够识别出包括炎细胞、脂肪变性细胞和纤维化在内的非酒精性脂肪肝病理特征并可视化，帮助病理医生提高识别非酒精性脂肪肝病理特征的效率与准确率。方法 我们通过对65只患有非酒精性脂肪肝(NAFLD)的小鼠进行剖取肝脏组织，分别经HE和天狼猩红染色后获得65例HE和65例天狼猩红病理切片。对于HE切片，使用CaseViewer软件在20、30、40倍镜下截取HE染色切片的病变部位图像，将图像上传Horizope专业标注平台进行标注，并按4:1:1的比例将数据集划分为训练集、验证集和测试集，使用基于深度学习模型的U-Net分割网络对非酒精性脂肪肝病理特征进行识别，采用四个评价指标进行性能评估；对于天狼猩红染色切片，使用CaseViewer软件在5倍镜下对天狼猩红染色切片进行全视野截取，采用了颜色特征提取算法进行纤维化识别。对130例原始病理切片进行病理特征的识别和参数的计算，包括脂肪变性面积占比(PFA)的计算、炎细胞密度(DIC)的计算、纤维化面积占比(RFA)的计算，并用统计学方法进行分析。结果 根据识别结果计算病理参数PFA、DIC、RFA并纳入分析，PFA平均值为0.370，中位值为0.371（范围：0.013-0.743），与得分的相关系数R=0.9476；DIC平均值为313，中位值为288（范围：19-894），与得分的相关系数R=0.8883；RFA平均值为0.049，中位值为0.0507（范围：0.001-0.121），与得分的相关系数R=0.9731。结论 人工智能算法对非酒精性脂肪肝病理特征的识别取得了良好的表现，能够帮助病理医生提高识别非酒精性脂肪肝病理特征的效率与准确率，辅助医生对非酒精性脂肪肝进行正确的分级分期和疗效评估。     

弓形虫病与精神分裂症研究进展

弓形虫感染与精神分裂症之间的证据越来越多，但多是基于血清学检测、影像学观察、临床特征及理论假说，且没有一致的结论，本文对近些年弓形虫感染与精神分裂症的研究进展作一介绍。     

基于小波包变换的下肢肌电假肢控制信息源的研究

肌电信号要作为下肢假肢的控制信息源，必须经过信号处理与特征提取。小波变换能将各种交织在一起的由不同频率组成的混合信号分解成不同频段的信号，可以检测出许多其他分析方法忽略的信号特性，因此小波变换常被用于表面肌电信号的处理。而小波包变换对信号逐渐变宽的频谱可以进一步分割细化，具有良好的局部化品质，比正交小波变换更优越。本文将利用小波包变换方法对站立与行走过程中大腿股四头肌部位的肌电信号进行分析和特征提取，并利用各频段能量构造特征矢量，经过学习矢量量化神经网络训练能够有效地从股四头肌采集的肌电信号中识别站立及行走的运动模式。     

基于CI理论的护士礼仪形象设计

根据CI理论，护士礼仪形象是理念识别、行为识别和视觉识别3大系统有机综合的外在特征。对护士礼仪形象的设计，应符合交际学、心理学、审美学的原则及规律，并从讲究仪容仪态、掌握语言技巧、美化举止动作、加强品德修养、培养高尚情感等5个方面狠下功夫。     

基于专利的技术竞争对手多维动态识别模型构建

目的：构建技术竞争对手多维动态识别模型，为企业技术竞争对手的识别提供参考。方法：在动态竞争理论的基础上探讨技术竞争对手的特征，构建技术竞争对手动态识别模型。结果：该模型可以从多个维度动态识别目标企业的技术竞争对手和潜在的核心技术竞争对手。结论：技术竞争对手多维动态识别模型，可以为企业技术竞争对手的识别提供参考。     

基于条件证据更新的机动目标分类

以Fagin Halpern Dempster Shafer条件证据理论为依据,提出了一种基于条件证据更新的机动目标分类方法。该方法将空中目标的机种类型与机动状态相互作为条件证据,以获得交叉验证的条件信任度分配函数,并通过识别框架的拓展,实现基本信任度分配的更新。实验结果验证了所提方法能够有效提高目标分类的准确性和可信度。     

一种基于信任的Web服务工作流组织模型

跨组织工作流致力于跨越组织界限的业务重组,经过组织体间的网络行为的直接交互与间接推荐,从而形成松散藕合的工作流联盟。这种基于网络行为形成的联盟信任机制具有身份信任不可替代的作用。文章提出了一种基于网络行为的联盟信任模型,研究了D-S证据理论和冲突处理方法在工作流联盟信任模型中的应用。为了解决间接信任度的计算问题,对经验推荐路径的搜索进行了研究。利用这些理论来解决模型中信任的度量、传递和组合问题。结果分析表明,与已有的工作流联盟模型相比,提出的工作流联盟信任模型具有更细的可信实体粒度和更精确的组合信任度。模拟实验结果证实了工作流信任模型可有效提高联盟的稳定性,提高了工作流执行的成功率。     

基于深度图像HOG特征的实时手势识别方法

手势识别是模式识别领域的一个热点研究方向。提出了一种利用Kinect传感器深度图像进行手势分割的方法,并研究了基于灰度图像HOG特征的手势识别模型;深入研究了HOG特征,分析其特征向量特点,探讨了不同特征维数对训练机的影响及处理效率;通过SVM机器学习方法实现手势的分类识别,经过对大量实验样本的优化训练,获得了最优SVM参数,并进行分析、对比识别率。本文方法维数少、识别率高、运行速度快、性能稳定,能满足实时性手势识别的要求。     

基于MATLAB平台吸虫虫卵图像自动识别研究

设计并实现一种基于Matlab平台的自动识别吸虫虫卵图像的方法。该方法在已有的吸虫卵级联分割方法上进行分割阈值的深度讨论,扩充多虫卵目标的分割,并提取虫卵的特征向量,进而使用模式识别分类器对所获得的图像特征进行自动分类识别,实验证明该方法具有较高的识别率。     

浅谈如何搞好七年制的妇产科教学工作

为了更好地搞好医学七年制学生的教学培养工作，大连医一院妇产科教研室进行了一系列的教学改革。在理论课的教学中，由具有副高级以上职称的高级教师任教，加强双语教学，并充分结合临床病例和学科新进展进行讲授。采用参与式的临床见习模式，让学生以家属的身份参与了解患者的诊疗过程。采用导师制的临床实习模式，使学生更好地掌握临床基本功及医患沟通技巧。在教学查房中，充分发挥学生的主观能动性，以学生讲解为主。希望通过这些改革建立起以学生为主体的全新的教学模式。     

一种基于扩展模式集的中国人名识别方法

由于中国人名形式复杂多样,且存在简称、别名等不规范形式,针对传统的中国人名识别方法对诸如人名简称或别名这类非完整形式中国人名识别尚不完善的问题,提出了一种基于扩展模式集的中国人名识别方法,通过扩展人名识别模式集,提高对于非完整形式的中国人名的识别效果。实验结果表明,该方法取得了较好的正确率和召回率,尤其对于非完整形式的中文人名识别取得了一定效果,促进了人名识别工作的完整性。     

嗓音声学分析在全喉切除患者食道语康复实践中的临床研究

目的分析全喉切除患者食道发音的语声学特征,以指导食道语康复实践。方法对30例全喉切除患者进行食道语训练并作嗓音声学分析,以健康男性作对照,同时比较食道发音者训练1个月和6个月的效果。结果食道语训练1个月者与健康男性比较及食道语训练1个月与训练6个月比较,嗓音声学参数基频、振幅、基频微扰、振幅微扰、谐噪比差异均有统计学意义(P<0.05或P<0.01)。结论食道语训练1个月的患者食道语声音稳定性差、音调低钝;训练6个月的患者食道语声音稳定性相对较好,音调较清。食道语训练是全喉切除术后患者获得发音的一种重要途径。     

24例儿童肱骨外髁骨折及其严重并发症的处理

１９８２年８月～１９９３年８月,我科收治儿童肱骨外髁骨折２４例,手术复位１９例,手法复位５例,经１～１２年随访者１８例,疗效优良者１４例（占７６％）．如果手法复位后骨片对位对线欠佳,应积极尽早进行手术复位。     

Exploration of Stratified Evidence Scoring Method of Acupuncture Clinical Practice Guidelines

Due to its own internal laws of development,Chinese medicine(CM)seems more inclined to empirical medicine in a relatively long historical period.It is considered to be lacking objective and unified clinical practice guidelines(CPGs),and the difficulties in diagnosis and therapeutic effect evaluation comes with it,have restricted its further inheritance,development and international communication.Over the years,our research group has been committed to improving the standardization theory and methodology of CM,also perfecting relative techniques for further application,which are all based on the stratified evidence scoring method.We have already applied this method to 45 issued guidelines,including 5 national guidelines,3 industrial guidelines,and 37 formulation/revision social organization guidelines.The stratified evidence scoring method has been recognized and used widely.It helps scholars and applicators to study,formulate,publish and popularize the acupuncture therapy clinical practice guidelines better,thus further promotes the development of acupuncture therapy.     

基于句子级Lattice-长短记忆神经网络的中文电子病历命名实体识别

目的 提出一种基于Re-entity新分词方法的条件随机场（CRF）模型,并与双向长短记忆神经网络（BiLSTM）-CRF和Lattice-长短记忆神经网络（LSTM）进行比较。方法 比较了现有实体识别方法和模型后,针对2018年全国知识图谱与语义计算大会（CCKS2018）任务一“电子病历命名实体识别”,提出基于Re-entity的CRF、BiLSTM-CRF、Lattice-LSTM方法,并在不同语料库训练不同参数级别的字符向量集。分别将各方法引入神经网络模型中进行模型性能对比实验,最后分别基于句子级和篇级输入句长进行对比研究。结果 CRF模型在最优特征工程的结果下引入Re-entity方法后性能得到提高,句子级的Lattice-LSTM模型在该任务上取得了89.75%的严格F1-measure,优于CCKS2018任务一的最高结果（89.25%）。结论 基于Re-entity新分词方法的CRF模型可利用中文临床药物知识库有效提高电子病历中药物的识别率,Re-entity方法可改善数据预处理阶段分词导致的错误累加,Lattice结构可以更好地结合字符和词序列的潜在语义信息,同时句子级输入能有效提高神经网络模型的识别准确率。