药物不良反应知识库的建设以及统计分析

目的:建立一个药物与不良反应对应关系的知识库,为药物不良反应的监测以及药物不良反应研究提供一个在线资源。方法:首先通过网络爬虫从互联网获取中文的药品说明书数据,然后通过自然语言处理的方法自动从药品说明书中提取相应的不良反应,并构建相应的知识库来存储药品与不良反应的关系,最后对该知识库药品以及药品的分类进行了不良反应的统计分析。结果:建立了一个由3 683个药品和39 583个药品与不良反应关系组成的知识库,统计表明76.6%的药物有明确不良反应,其中94.5%的药物都有多于1个的不良反应;给出了不良反应最多的10种药品以及最常见的不良反应;通过对不良反应最多的100个药物的ATC分类统计显示其中多数属于抗感染药物、心血管药物和抗肿瘤药及免疫制剂三类。结论:搭建了该药物不良反应知识库网站提供免费在线查询和下载http://www.cktp.org:8006/Display/ADE,可以服务于临床药物不良反应监测和相关的不良反应研究。     

循证临床决策支持系统概述

临床决策支持系统（CDSS）经过多年发展日趋完善,各类CDSS在临床实践中获得了广泛应用。在医学知识迅速更新的当下,各种基于最佳临床证据的医学知识未能被及时地传播到临床工作中并有效影响诊疗实践。在此背景下,人们开始关注 CDSS 在促进循证医学应用中的作用,由此产生了“循证临床决策支持系统”概念,并成为CDSS领域的重要研究主题之一。围绕这一主题,本研究首先对CDSS发展历史进行回顾,然后对循证临床决策支持系统产生背景和相关工作进行介绍,最后对循证临床决策支持系统未来的研究热点展开了讨论。     

老年性黄斑变性患者云服务个案管理模式的实施

目的探讨云服务个案管理模式在老年性黄斑变性患者中的应用效果。方法将接受玻璃体腔注射抗血管内皮生长因子的老年性黄斑变性患者80例按住院时间段分为观察组和对照组各40例。对照组实施常规护理;观察组实施云服务个案管理。结果观察组平均住院日显著短于对照组,日间病房入住例数显著多于对照组,对护理工作的满意率显著优于对照组,完成负荷期注射例数显著多于对照组,治疗3个月和6个月后视力显著优于对照组(P0.05,P0.01)。结论云服务个案管理有利于缩短老年性黄斑变性患者的平均住院日,提高患者满意度及治疗依从性,从而改善视力。     

面向循证医学知识转化的相关概念及研究现状

医学领域每年都有大量的研究成果被发表出来,而这些以文献为主要载体的知识难以被及时地传播给临床工作者并有效影响临床决策,从而导致了"知识与实践之间的鸿沟",阻碍了循证医学的贯彻和实施。针对这一问题,知识转化被提出并成为近些年的研究热点,其目标就在于将文献中基于最佳临床证据的医学知识及时且有效地转化为临床实践。目前学术界对于知识转化存在不同程度的理解差异,而且知识转化易与转化研究等概念混淆。为此,本文对知识转化的定义、影响因素、过程模型和研究现状进行了系统的阐述,以期为知识转化提供基础性参考。医学工作者在实践循证医学的过程中应强化知识转化的理念,并综合运用政策、经济和技术等系统性的手段来加速知识向临床实践的转化。     

基于双层建模的知识表达方法在医学知识库构建中的应用

医学知识库是临床决策支持系统(CDSS)的重要组成部分。目前部署在医院内部的CDSS通常针对特定的需求(如合理用药、辅助诊断),其知识库所涵盖的知识种类比较单一。构建一个整合多种不同医学知识种类的协同知识库,能够使得不同类型的知识内容作为一个有机整体提供更加全面和有效的决策支持应用。提出一种基于双层建模的知识表达方法,首先分析和归纳临床信息化环境下影响诊疗决策的各类医学知识,如诊断知识、治疗知识、药学知识等,并对它们之间的协同关系进行定义,形成认知模型,然后针对特定的知识推理和计算的需求,为每一种知识类型选取具体的知识表达形式,形成最终的计算模型。基于该双层建模方法所研发的临床决策支持系统在三甲医院已运行4年多,实践表明该系统有效解决不同知识类型的集成和推理的需要,为构建整合和全面的知识应用奠定基础。     

一种面向诊疗协议的知识表达及转化方法

基于最佳循证依据来规范医疗行为,能够有效提高医疗质量和保障医疗安全。而各类循证医学诊疗协议（如标准医嘱集和临床路径）,在临床实践中并未得到普遍认可和广泛利用,其中一个重要原因是诊疗协议在临床信息环境中被简化为套餐式的医嘱集,缺乏对于个体的适应性和复杂知识的执行力,因此被临床工作者称为“菜谱医疗”。本论文提出一种诊疗协议的知识表达和转化方法,在支持传统规范化表达的临床诊疗协议的同时,能够管理、调用和集成各类个性化的临床决策支持应用,以支持个性化执行和完成复杂医学知识的转化。基于此方法设计和实现了一个临床知识转化平台,通过与临床信息系统的集成可以智能推荐诊疗方案,并提供可扩展的个性化执行环境,允许以插件的形式转化复杂临床循证知识,为个性化和精细化的循证医疗提供了一种技术解决方案。