基于人工智能的病历后结构化专病数据库在临床研究中的价值探讨

目的·探讨由非结构化电子病历文本信息建立的病历后结构化专病数据库在临床研究中的价值支撑。方法·采集2007年10月—2019年9月于上海市某三甲专科医院就诊的患者信息,采用人工智能(artificial intelligence,AI)引擎等信息化方法将电子病历文本信息后结构化形成结构化数据库,并与传统结构化数据库进行对比。结果·采集82584例患者的就诊信息,住院文书记录结构化数量253000条,搭建肺癌、食管癌、纵隔肿瘤3个专病数据库。与传统结构化数据库相比,该专病数据库扩大了数据检索范围,提升了数据检索效率。结论·基于AI的病历后结构化专病数据库的建成,减轻了临床医师数据检索的负担,为临床研究提供了有价值的统计数据。

基于微信公众号平台预约的病案自助打印新模式

病案复印效率低下是传统医院病案服务中未能很好解决的问题。上海市胸科医院从实际情况出发,建立了基于电子签名的病案管理无纸化系统,探索性的将自助打印机终端整合无纸化系统和微信公众号预约系统运用于病案复印服务中。文章阐述微信预约复印及打印具体流程,探讨新模式下病案复印存在的问题,以期为提高医院病案服务质量提供借鉴。

基于无纸化电子病历的病案供应模式的优化

目的为进一步解决传统病案复印存在的一些问题,探索实现一种更便利于患者的、无接触式的病案供应新模式。方法在实现无纸化电子病历系统的基础上,对病案供应模式进一步优化,包括线下病案自助打印终端和线上微信预约邮寄,同时也可以线上与线下相结合实现病案供应。结果实行电子病历无纸化后,病案回收的周期从2 d延伸到15 d,病案的回收从2~3 h缩短到30 min,回收病案工作人数从2~3人减少到1人,复印病历时间和患者等待时间均缩短为3~5 min。结论病案供应模式的优化为患者节省了时间、金钱和精力,同时也提高了工作人员效率,提高医院医疗服务质量。

体检查询网站实施必要性的调查分析

医院人流量多少与体检查询网站的存在密切相关,通过网站的设计与实行来避免和解决医院人流量过多以及医院过分拥挤的现象。本篇文章通过对某个市的市民进行调查,对所得结果分析发现医院人流量现今存在的问题,并以此证明了体检查询网站存在的必要性,并对网站设计的辅助功能进行必要的分析。

基于CHEST的病案管理人才培养模式探索

为适应新医改的推进,提高病案管理质量,培养综合素质更高的病案管理人才,某院探索建立了基于“CHEST”的病案管理人才培养模式,通过岗位胜任力、和谐发展、工作激励、岗位结构及培养手段等方面全方位进行人才培养。经过3年“CHEST”人才培养模式的应用,病案管理人员在学历提升、职称晋升、编码证书、科研产出等方面取得不错的成绩,科室管理水平得到提升,科室影响力也进一步扩大,人才培养模式起到了积极的作用,证明了在高水平病案管理的要求下,病案管理人才培养的必要性。

病案云服务模式的实践

为进一步改善患者病案资料获取的体验,探索新型病案服务模式。某院开发基于微信公众号的病案云服务平台,患者可使用手机、电脑等移动端申请下载病案资料,后台审核后直接推送至移动端,无需以纸质形式保存,且身份信息需二次验证保证病案资料的安全。病案云服务模式的建立,实现了让数据多跑路,患者少跑路,节省了患者来回奔波医院的时间成本和经济成本,而电子存储使得病案资料管理方式更加便捷,降低了病案管理人员工作压力,提升了医院运行效率和品牌形象,但仍具有一定的局限性,对于特殊类型患者暂时无法实现此服务,未来需进一步完善。

基因表达谱数据分类算法综述

基因表达谱数据的分类算法有很多种,每种分类算法有其各自的特点,不同分类算法在不同基因表达谱数据中的分类效果也有所不同。本文主要对目前应用较多的四种分类算法(判别分析、决策树、支持向量机、集成算法)的特点和研究进展进行综述,为相关研究和应用提供科学指导。

基于正则化回归的变量选择方法在高维数据中的应用

变量筛选和模型估计一直是高维数据的研究热点,而高维数据的维度灾难问题日渐突出,传统的统计分析方法因模型不稳定不再适用,本文对高维数据中基于正则化回归的变量选择方法的原理、适用的数据类型及优缺点、调整参数的选择进行综述。

无纸化病案管理系统在某院病案管理工作中的实践探讨

通过介绍某院无纸化病案管理系统的具体工作流程,探讨无纸化系统对医院病案管理工作带来的问题以及解决策略。无纸化病案管理系统将分散的各临床系统汇集在一起,采用数字签名的方式提交电子病历,实现电子病历的无纸化归档;该系统改变了传统病案管理工作的模式,不仅节省了大量的人力物力,而且降低了病案管理的差错率和不一致性,提高了病案管理人员的工作效率。然而无纸化系统的技术还不够成熟,使用的过程中依然存在一些问题,系统的完善需进一步落实。

胸腺上皮性肿瘤的形态学编码分析

目的分析某三甲专科医院胸腺上皮性肿瘤形态学编码错误原因,提高胸腺上皮性肿瘤编码的准确性。方法从某院病案信息系统调取2020年1月1日-2020年12月31日出院的主要诊断ICD-10编码为C37、D15.0、D38.4,且病理诊断为上皮性肿瘤的病案共366例,根据ICD-10和WHO胸腺肿瘤分类规则,对每一份病案的编码进行核对,并对错误编码的类型进行分类。结果366份病案中有163份编码错误,错误率达44.54%,其中错误较多的病理诊断为AB型胸腺瘤(9.56%)、B1型胸腺瘤(5.19%)、B2型胸腺瘤(8.20%)、B3型胸腺瘤(6.28%)及鳞状细胞癌(8.74%)。编码错误的类型中占比较高的为编码员错误(54.60%)及临床医师错误(39.88%)。结论胸腺上皮性肿瘤形态学编码的错误率较高,编码员专业水平及态度、编码库的更新速度都影响编码正确性,因此提高胸腺上皮性肿瘤形态学编码质量,需提升编码员的业务水平及加强与临床医师的沟通。

支气管袖状肺叶切除术ICD-9-CM-3编码的探讨

目的 回顾性分析支气管袖状肺叶切除术正确的ICD-9-CM-3编码,以提高手术编码的准确性。方法 从病案系统检索某院2019年1月1日至2019年12月31日支气管袖状肺叶切除术病案共90份,用Excel表总结编码存在问题,并分析原因。结果 90份支气管袖状肺叶切除术病案中,共88份存在编码错误,其中84份单袖切除术编码错误,错误率为97.67%,2份双袖切除术编码错误,错误率为100%。88份编码错误病案均存在一个或多个问题,如错编肺叶切除术(47例),漏编肺叶切除术(16例)、支气管袖状切除术(74例)、支气管成形术(43例)及肺动脉切除术伴成形术(1例);分析其原因主要有:编码员对术式认识不足(75例);编码库中拓展码欠精准(47例);编码员不熟悉编码规则(43例);医师书写不规范(16例)。结论 支气管袖状肺叶切除术手术术式复杂,ICD-9-CM-3中没有特定编码涵盖这一术式,为了提高编码的准确性,编码员应保持与临床医师沟通,加强责任心,积极学习临床和编码知识,根据手术步骤,使用ICD-9-CM-3工具书,按主导词查找编码。