室间隔缺损患儿术前超声心动图指标与手术预后的相关性研究

目的探讨室间隔缺损(VSD)术前超声心动图报告指标与手术预后的相关性并识别显著相关指标或指标比值进行验证。方法选择2016年6月至2021年6月于浙江大学医学院附属儿童医院进行手术矫治的VSD患儿1 357例, 提取术前超声心动图报告中的各种指标, 包括VSD大小、左室射血分数(LVEF)、左房(LA)内径、主动脉(AO)流速、三尖瓣反流流速、三尖瓣反流压差等, 分析超声心动图指标和指标比值与术后辅助通气时间的相关性。按有无术后并发症将患者分为有并发症组与无并发症组, 比较两组间超声心动图指标的差异。基于以上指标建立线性回归模型, 对术后辅助通气时长进行预测, 采用最小绝对收缩与选择算子(LASSO)回归模型用于变量选择。结果单一指标VSD大小、AO流速与术后辅助通气时间存在较弱相关性(r=0.32、0.25, 均P<0.01), VSD处流速与术后辅助通气时间无相关性。而指标比值AO流速/VSD处流速、LVEF/VSD处流速与术后辅助通气时间存在较强相关性(r=0.67、0.51, 均P<0.01)。有并发症组与无并发症组三尖瓣反流流速、三尖瓣反流压差、LA内径、LVEF...     

中文病历文档术语提取和否定检出方法

利用生物医学术语系统中的词汇和概念,为存有大量珍贵信息的非结构化临床文档建立有效的索引,以便进行信息挖掘和利用,国际上相关研究已经开展多年,而基于中文病历文档概念索引的研究尚属空白。本研究将现有的中文版的国际疾病分类（ICD）集成到统一医学语言系统（UMLS）中,依据中文语言处理的特殊性,对中文电子病历文档进行统计分析,提出了一套中文病历文档术语提取和否定检出的方法,可用于建立中文病历文档的概念索引。术语提取阶段利用高灵敏的最大匹配法并结合通用分词技术来控制假阳性;而在概念否定意义检出部分,充分利用中文特点并基于现有中文处理技术提出了一种简化的子句模式匹配方法。选取了两组医疗文本数据集对算法进行了验证,术语提取算法的灵敏性分别为99.51%和100%,误检率分别为1.46%和1.66%。否定检出算法的阳性预测值均为100%,阴性预测值分别为100%和98.99%,除标点使用不规范等文书质量问题外,基本可以正确检出。     

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。     

药物基因组学临床决策支持系统综述

近几年来精准医学成为生物医学的一个热门领域,世界各国都致力于率先在这一领域取得突破性的进展。药物基因组学(PGx),通过基因组学和其他“组学”知识来个性化药物选择和药物使用以避免药物不良反应和最大化药物疗效,是精准医学的重要组成部分,也是目前最有希望在临床上实现日常应用的精准医学领域之一。其中药物基因组学临床决策支持(PGx-CDS)系统,是实现PGx临床应用和知识转化必不可少的工具。目前很多临床医疗机构已经开展PGx服务并部署PGx-CDS系统,同时更多的临床医疗和研究机构正在筹备开展这类服务。对目前已出现并被报道的主要PGx-CDS系统和研究进行文献综述,共涉及11个PGx-CDS系统。通过对这些系统的临床应用场景、系统设计、知识表达、干预方式和应用评估等方面的综合回顾,总结目前PGx-CDS系统的研究进展和发展现状,然后对PGx-CDS系统目前面临的主要挑战和未来发展方向进行讨论,为在国内落地PGx服务和PGx-CDS系统提供借鉴。     

基于电子病历的患者相似性分析综述

预测患者未来的健康状态具有重要社会意义和科学价值。医疗大数据的积累为通过数据挖掘和分析来获得预测模型,或建立预测方法提供新的基础。患者相似性分析基于普适的患者间距离评估,从大量临床实践数据中获取疾病发展的普遍规律,从而为使用通用的计算机辅助临床决策支持框架、达到个性化诊疗提供了可能。目前该技术已在癌症、内分泌疾病、心脏疾病等大量领域得到初步的验证,并成为医学人工智能技术向临床转化最重要的一个方向。首先综述患者相似性分析的理论基础和研究进展,详细阐述患者相似性分析的一般性计算框架,讨论其中所涉及的大量关键技术,如数据预处理、降维、计算概念间距离和构建相似组等,以期为国内同行提供关于该领域研究的最新进展。同时指出目前患者相似性的研究还存在问题和挑战,为国内开展相关研究提供参考。     

电子病历与标准化和结构化

电子病历被认为是医疗信息化最为重要的一个环节，但是长久以来电子病历的概念在医学信息学研究、医疗信息产业、医院信息主管和临床人员中始终存在理解上的差异，试图从病历的历史使命来探究电子病历的内涵，并从标准化和结构化出发分析建设电子病历需要关注的核心问题，为研究和建设电子病历系统提供一种新的思路。     

构建患者相似性分析计算体系

详细阐述临床类比推理和患者相似性分析、特定临床语义空间中概念可计算性扩展、患者层面多概念空间融合、患者相似组的建立和利用等方法,分析该研究领域面临的机遇与挑战,为国内开展相关研究提供参考。     

ICU临床监护信息系统的设计和实践

设计并实现了一个具有典型临床信息系统特征的基于ICU的临床监护信息系统。该系统通过自动采集和归档监护设备网络上的信息,为ICU提供一个完整的数字化方案。这些监护数据和其它临床信息内容一起,可以用于定量分析的计算机辅助决策支持。     

人工智能快速全基因组自动分析系统在新生儿/儿童重症监护室的应用

新生儿重症监护室及儿童重症监护室患儿是遗传性疾病的高发人群,对遗传性疾病早期快速的病因诊断并针对性给予干预措施可以降低患儿病死率或不同程度改善预后.全基因组测序(whole exome sequencing,WGS)因涵盖点突变、拷贝数、内含子区域的各种结构及重组变异等更为全面的信息,已成为遗传性疾病有力的诊断工具之一...