CXCL8在头颈部鳞状细胞癌中的研究进展

CXCL8(CXC motif ligand 8)在肿瘤的发生、发展中具有重要意义,其与血管生成、细胞增殖、肿瘤侵袭和迁移能力以及上皮-间充质转化之间均存在密切关系,本文就 CXCL8在头颈部鳞状细胞癌发生、发展、预后及治疗等方面的研究进展做一综述。     

Repurposing the Clinical Record: Can an Existing Natural Language Processing System De-identify Clinical Notes?

Electronic clinical documentation can be useful for activities such as public health surveillance, quality improvement, and research, but existing methods of de-identification may not provide sufficient protection of patient data. The general-purpose natural language processor MedLEE retains medical concepts while excluding the remaining text so, in addition to processing text into structured data, it may be able provide a secondary benefit of de-identification. Without modifying the system, the authors tested the ability of MedLEE to remove protected health information (PHI) by comparing 100 outpatient clinical notes with the corresponding XML-tagged output. Of 809 instances of PHI, 26 (3.2%) were detected in output as a result of processing and identification errors. However, PHI in the output was highly transformed, much appearing as normalized terms for medical concepts, potentially making re-identification more difficult. The MedLEE processor may be a good enhancement to other de-identification systems, both removing PHI and providing coded data from clinical text.     

Natural Language Processing Framework to Assess Clinical Conditions

Objective

The authors developed a natural language processing (NLP) framework that could be used to extract clinical findings and diagnoses from dictated physician documentation.

Design

De-identified documentation was made available by i2b2 Bio-informatics research group as a part of their NLP challenge focusing on obesity and its co-morbidities. The authors describe their approach, which used a combination of concept detection, context validation, and the application of a variety of rules to conclude patient diagnoses.

Results

The framework was successful at correctly identifying diagnoses as judged by NLP challenge organizers when compared with a gold standard of physician annotations. The authors overall kappa values for agreement with the gold standard were 0.92 for explicit textual results and 0.91 for intuited results. The NLP framework compared favorably with those of the other entrants, placing third in textual results and fourth in intuited results in the i2b2 competition.

Conclusions

The framework and approach used to detect clinical conditions was reasonably successful at extracting 16 diagnoses related to obesity. The system and methodology merits further development, targeting clinically useful applications.     

审核出院病案 完善病案管理

目的分析和审核出院病案中存在问题，使病案管理更加完善。方法加强出院病案的管理，各临床科室审核员认真审核出院病案，合格后办理出院手续。并记录所存在的问题，及时与有关人员沟通和反馈，规范各级医务人员的日常行为。结果出院病案合格率由76．6％上升至97．9％。结论审核员严格审核出院病案，把差错消灭在萌芽状态，从源头上杜绝病案质量缺陷，规范各级医务人员行为，使病案管理更加完善。     

医学语言处理技术及应用

长期以来。病历都是以一种叙述性的自然语言方式来记录。医学文献中大量的生物医学知识也是以自然语言形式存在。这些叙述性文本信息的自动利用需要自然语言处理技术,因而医学语言处理就成为医学临床实践和转化医学最为核心的信息技术挑战。它对于我国医疗信息化具有重要意义。     

基于自然语言处理的肿瘤专科病历质控系统建设

目的/意义 通过建立电子病历内涵质控系统,实现病历书写标准化与规范化,提高医院病历质量。方法/过程 基于医院医疗数据搭建智能中台,结合自然语言处理、机器学习技术形成具有肿瘤专科特色的知识库、规则库,实现电子病历“前置审核、全面覆盖、过程监管、闭环管理”的全新质控模式。结果/结论 应用基于自然语言处理的肿瘤专科病历质控系统后,质控覆盖率由1%提升至100%,甲级病案率提升至96%以上,具有较好的实时性与准确率,为医院病历高质量发展奠定坚实的信息化基础。     

规范病历书写 确保病案内涵质量

根据前卫生部《病历书写基本规范》和《医疗机构病历管理规定》的要求,病案内涵质量的关键是真实性、基础是准确性、保障是及时性。提高病案内涵质量的方法从健全科室监督、完善考评制度、加强环节质控、定期法律培训入手,提高病案内涵质量的根本在于临床医师,最大限度的挖掘各级医师的管理职能。病案内涵质量的改善需要终末质量监控人员内外联合,最终实现医务人员法律与服务意识的整体提升。     

严格病案质量管理 确保病案的真实性

病案信息作为重要的医疗信息，当今以不单纯是为医疗、科研、教学所用，而是被全社会共享，它包含公、检、法、保险业、医保中心、伤残鉴定及患者本人等多方面。通过对我院近15年病案信息使用率的分析，可思考如何提高病案质量，确保病案的真实性，把真实、可靠和有说服力的病案信息提供给全社会。     

电子病历自然语言处理测评发展

分析自然语言处理在医学领域应用存在障碍的原因,提出电子病历自然语言处理测评的方法,介绍历年来有关电子病历自然语言处理测评内容及其发展情况,包括文本检索会议、医学自然语言处理测评、SHARe/CLEF测评、I2B2测评等。     

运用电子病历质控提高病历质控效率

随着电子信息技术在医院管理领域的应用,电子病历质控系统已成为医疗质量管理中病案质量控制的不可或缺的一项模式。与传统病历质控模式相比,它具有很明显的功能优势和应用价值。本文着重介绍了电子病历质控系统在北京大学人民医院的运行组成、结果反馈及优势,为医院电子病历质控管理工作的深入开展提供了依据。     

病案展览是提高病案质量的重要措施

目的探索病案质量管理的先进方法，用“人性化”的管理手段，促进病历书写质量不断提高。方法总结我院2004年-2007年“病案展览”工作，分析此项管理措施的优点及不足。结果通过实践认识到：病案质量与医疗质量呈正比；病案质量与医院管理质量呈正比；病案质量与医务人员素质呈正比；病案质量与医疗纠纷呈反比。结论病案展览不仅是提高病案质量的重要措施，也是促进医院医疗质量不断提高的重要措施之一。     

临床文本自然语言处理系统构建研究——以cTAKES为例

从系统架构、语料库构建、应用效果3方面阐述临床文本自然语言处理系统cTAKES构建方法,从设计基于开源框架的系统架构、开发模块化组件、构建临床语料库、注重创新以及针对中文特点建设系统5个方面提出对我国中文临床文本自然语言处理系统构建的建议。     

从病案调阅看病案管理的重要性

目的探讨病案管理的重要性。方法对我院2003年调阅病案资料的用途进行分析。结果病案为医疗保险机构监督审核医疗费用使用情况、医疗保险核保赔付及执法部门提供有价值的原始资料，对诊断不明或未治愈病人转院治疗提供有参考价值的医学资料，为统计分析各病种的治疗指标及合理用药情况，提高医疗服务质量，同时还为教学、医学科研提供可靠、科学的原始资料；医院管理机构利用病案信息对医院未来发展进行预测，并制定发展目标。结论病案资料客观、真实地记录了病人住院期间的诊疗情况，为医疗保险机构、执法部门、医学科研、教学及医院的发展提供有价值的原始信息资料。     

医疗用语的伦理原则研究

在讨论建构医疗用语伦理原则相关前提的基础上提出:我国现阶段医疗用语的伦理原则应该是"以社会主义医德基本原则和医疗实践中的伦理原则为指导,牢固树立尊重、关爱、同情、保护和方便患者的观念,在医疗全过程中友善、科学、文明、通俗和谨慎地使用口语语言、书面语言和肢体语言,融洽医患关系,优化医疗过程,积极维护和增进患者的身心健康".     

真实世界电子病历数据评价研究综述

从评价主体、应用场景、评价内容、评价方法4方面对真实世界电子病历数据评价研究进行综述并提出对未来的展望,以期为进一步探索电子病历数据科学评价体系提供参考.     

病案质量管理的探讨

病案质控工作是医院质量管理工作的内容,病案质量与医疗质量息息相关,目前的病案质量控制偏重于书写质量的管理。各种检查病历的标准大多数是围绕着书写质量来制定的,但对病历的内涵质量管理仍有一定的难度,需要探讨与研究。     

电子病案与纸质病案共存的探讨

病案是诊疗过程中具有法律效力的文字记录,也是各个医疗单位的重要档案资料,随着网络信息技术的不断发展,在医院信息系统已经广泛应用电子病案,与纸质病案比较,电子病案的应用和发展是一个非常大的进步。但目前,我国不能实现真正无纸化电子病案,纸质病案不能被完全的电子病案所取代,在今后一定时间内,电子病案与纸质病案将共同存在。本文分析了纸质病案的优劣势、电子病案的优劣势、纸质病案与电子病案并存的优劣势,并阐明随着医院不断深入发展信息化建设及计算机技术发展的日新月异,电子病案的应用成为医院医疗信息化发展的必然趋势,我们要将病案管理的观念更新,使病案管理的能力显著增强。     

加速电子病案的发展 实现现代化病案管理

电子病案的发展目标主要是加速病人信息流通和实现高度共享,使病人的信息随时随处可以得到,可以提供纸张病案无法提供的服务,尤其是对于远程会诊;从而起到提高工作效率和医疗质量的作用。新的病案管理需求体现在数据安全、数据共享能力、使用方便性和数据完整性等方面,继续采用传统病案管理方法已经无法与之相适应,必须引入现代化管理方法,电子病案是病案的最终形式。     

病案信息的开发利用

目的了解目前病案的利用情况，分析其原因，探讨病案开发利用的方法、途径及方向；方法查阅2001年至2006年《病案借阅登记》、《病案查阅复印登记》、《住院病人流动报表》，分别统计各种目的查阅病案数量，并以总出院病案数为基数，算出各种目的病案利用率；结果病案目前的应用主要局限在农村合作医疗保险、职工医疗保险及公检法，其次是医疗、科研、教学，病案的利用也只限于浅层次的应用，病案的卫生信息作用并没有很好得到应用与体现；结论病案的利用尚停留在浅层次的利用，作为重要的卫生医疗资源，必须改变原有的档案管理模式向卫生信息管理模式转化，提高病案的质量内涵，加强资源的宣传及共享，使病案信息得到充分的开发利用。     

Active Computerized Pharmacovigilance Using Natural Language Processing, Statistics, and Electronic Health Records: A Feasibility Study

Objective

It is vital to detect the full safety profile of a drug throughout its market life. Current pharmacovigilance systems still have substantial limitations, however. The objective of our work is to demonstrate the feasibility of using natural language processing (NLP), the comprehensive Electronic Health Record (EHR), and association statistics for pharmacovigilance purposes.

Design

Narrative discharge summaries were collected from the Clinical Information System at New York Presbyterian Hospital (NYPH). MedLEE, an NLP system, was applied to the collection to identify medication events and entities which could be potential adverse drug events (ADEs). Co-occurrence statistics with adjusted volume tests were used to detect associations between the two types of entities, to calculate the strengths of the associations, and to determine their cutoff thresholds. Seven drugs/drug classes (ibuprofen, morphine, warfarin, bupropion, paroxetine, rosiglitazone, ACE inhibitors) with known ADEs were selected to evaluate the system.

Results

One hundred thirty-two potential ADEs were found to be associated with the 7 drugs. Overall recall and precision were 0.75 and 0.31 for known ADEs respectively. Importantly, qualitative evaluation using historic roll back design suggested that novel ADEs could be detected using our system.

Conclusions

This study provides a framework for the development of active, high-throughput and prospective systems which could potentially unveil drug safety profiles throughout their entire market life. Our results demonstrate that the framework is feasible although there are some challenging issues. To the best of our knowledge, this is the first study using comprehensive unstructured data from the EHR for pharmacovigilance.