我院中医医案实现计算机管理

中医医案管理系统通过对中医医案的录入、检索,实现对中医医案的计算机管理,为进一步总结经验提供数据服务。

辅助生殖技术管理数据库系统的开发与应用

对助孕技术规范的监督和管理,对各类数据的统计分析并进行循证医学研究以及对助孕技术的质量控制,迫切需要对相关数据进行信息化管理。为此,江苏省人民医院临床生殖医学中心按卫生部数据上报要求及助孕治疗流程开发了临床辅助生殖技术管理系统软件(简称CCRM)。该软件以助孕技术中的基本信息为基础,将病历中全部的特征性数据进行采集、储备、检索和管理,内容涵盖了助孕技术的所有方面。具备电子病历的功能。系统在设计上遵循总体规划、分层实施的原则,使其既具有足够的灵活性也有利于将来的拓展。CCRM由系统管理员进行全面管理,各级使用人员均在各自的权限范围内有序地进行数据输入、调用、核对、数据挖掘及报表生成等工作。CCRM依靠数据库系统中的各种模块,把整个数据库有机地整合起来,保证了数据库的安全与数据的可靠。系统设计了全面的信息采集的录入界面,对配子的多种流向和储存都进行了设定,做到每个数据都可以录入,也可选择性录入。系统实现了所有条件的一维和二维数据的导出和组合,使检索功能十分强大,也具有很强的统计和计算功能。系统也可以实现电子病历、治疗小结及各种报表的打印。在卫生部、江苏省卫生厅及业内专家的支持之下,作为一个免费软件,CCRM已在全国100多家生殖中心应用,经过不断的完善,必将成为助孕领域内的重要工具。

构建医院病案监控体系,提高病案书写质量

目的建立规范化、符合信息管理要求的病案质控体系,通过院域网,对住院病历质量实施环节、终末全过程监控,促进病案书写质量的提高,为医院的改革发展服务。方法根据《医疗事故处理条例》、卫生部《病历书写基本规范》和《广东省病历书写规范》制订出医院病历质量评分标准,构建起医院的病案监控系统,基于规范化、操作性强的质量监控体系,开发一个进行质控的院域网的病案质控软件,通过人机对话的方式及时与病历书写者进行沟通,提高病历的书写质量。结果由于建立了规范化、符合信息管理要求的病案质控体系,采用院域网病案质控软件的管理,明显提高了本院病案的书写质量。甲级病案率在10个病区中均有较明显的提高,乙、丙级病案数有了大幅度的下降。结论规范化病案质量监控软件是住院病历内涵质量的有效监控形式,由于院域网的启用、实时监控,大大地提高了医院的病案书写质量。

乳腺癌患者新发心血管疾病预测模型的建立与验证:基于内蒙古区域医疗数据

目的:开发和验证乳腺癌患者新发心血管疾病(cardiovascular disease,CVD)的3年预测模型。方法:基于内蒙古区域医疗数据,纳入接受抗肿瘤治疗的18岁以上乳腺癌女性患者。多因素Fine&Gray模型纳入预测因子后,使用Lasso回归筛选变量,在训练集上拟合Cox比例风险、Logistic回归、Fine&Gray、随机森林和XGBoost模型,在测试集上分别用受试者工作特征(receiver operating characteristics,ROC)曲线下面积(area under the curve,AUC)和校准曲线评价模型区分度和校准度。结果:共纳入19325例接受抗肿瘤治疗的乳腺癌患者,平均年龄(52.76±10.44)岁,中位随访时间1.18年[四分位距(interquartile range,IQR):2.71]。7856例患者(40.65%)在乳腺癌诊断3年内发生CVD。Lasso回归筛选的预测因子为乳腺癌诊断年龄、居住地国内生产总值(gross domestic product,GDP)、肿瘤分期、高血压、缺血性心脏病及脑血管疾病既往史、手术类型、化疗类型、放疗类型。不考虑生存时间时,XGBoost模型的AUC显著高于随机森林模型[0.660(95%CI:0.644~0.675)vs.0.608(95%CI:0.591~0.624),P<0.001]和Logistic回归[0.609(95%CI:0.593~0.625),P<0.001],Logistic回归和XGBoost模型的校准度更好。考虑生存时间时,Cox比例风险模型和Fine&Gray模型的AUC差异无统计学意义[0.600(95%CI:0.584~0.616)vs.0.615(95%CI:0.599~0.631),P=0.188],但Fine&Gray模型的校准度更好。结论:基于区域医疗数据建立乳腺癌新发CVD的预测模型具有可行性。不考虑生存时间时,Logistic回归和XGBoost模型的预测性能更好;考虑生存时间时,Fine&Gray模型的预测性能更好。

基于护理电子病历的临床决策支持系统的设计与应用

目的探讨基于护理电子病历设计临床决策支持系统,在提高护理质量及健康教育效果方面的价值。方法以医疗信息系统(HIS)为护理电子病历系统的支撑平台,硬件平台为掌上电脑(PDA),网络平台为医院无线局域网,植入临床决策支持系统包括量表评估、护理问题、护理计划、执行措施四个主要内容。自2018年1月起将临床决策支持系统植入护理电子病历并进行试用,实施前后分别随机抽取100例住院患者比较疼痛、跌倒、压疮等方面相关护理质量及健康教育效果。结果临床决策支持系统植入护理电子病历后经过1个月培训,试用科室护士均掌握该系统的运用;采用医院常规护理质控标准的评分表进行评价,实施后跌倒预防护理、压疮预防护理、疼痛护理质量评分均显著高于实施前,差异具有统计学意义(P<0.05);饮食护理、用药、检查、疾病康复、出院注意事项知识掌握程度均显著高于实施前,差异具有统计学意义(P<0.05)。结论基于护理电子病历设计临床决策支持系统,使电子病历不仅用于记录护理过程,还可作为强有力的临床护理支持系统,指导护士按照护理程序以问题为导向进行临床护理,指导护士提供同质化、规范化的护理服务,以提高护理及健康教育质量。

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。

人工智能技术在基于电子病历研究中的应用与展望

人工智能技术在临床医学领域已取得突破性进展,如诊断、影像、疾病分期分级等。电子病历蕴含疾病描述、诊断、检查、治疗等大量临床数据,在医学专家和信息学家的共同参与下,利用人工智能技术挖掘电子病历数据的研究急剧增加。虽然该方法目前存在一些局限性,但与传统人工研究相比其具有更快速、经济、方便等优势,有望更好地服务于人类健康医学事业的发展。本文对利用人工智能技术挖掘电子病历数据的现状,包括相关技术、具体实例、局限性等进行综述。

非结构化电子病历中信息抽取的定制化方法

目的:电子病历数据中的主诉、现病史、既往史、鉴别诊断、影像诊断、手术记录等主体内主要采用中文自然语言文字描述,是临床医生实际诊疗细节的具体体现,包含了诊疗细节的大量、丰富信息。本研究目的在于建立一种从中进行有效信息提取并组织成可分析利用的形式,供目前医学数据处理、医学研究之用。方法:基于医院的真实电子病历数据,设计定制化的基于规则学习及信息抽取方法,采用三个步骤实现中文信息的抽取:(1)抽样标注,随机抽取600份电子病历的病史信息(包括现病史、既往史、个人史、家族史等),采用本研究开发的标注平台,对其中需要抽取的信息(以糖尿病史为实例)进行标注;(2)根据标注结果,进行抽取模版归纳,并将抽取模版进行重写,生成可以直接用于抽取的Perl语言正则表达式抽取规则,并利用这些规则进行实际信息抽取;(3)对抽取结果进行人工验证与自动化验证相结合的方法,对方法的有效性进行验证。结果:所设计方法已在国家医疗数据中心平台上实现,并针对糖尿病病史抽取在医院进行了单个科室的现场验证,2015年1 436份糖尿病患者病历的病史抽取结果为召回率87.6%、准确率99.5%、F分数(F-Score)0.93;全体糖尿病患者10%抽样病历共1 223份的抽取结果为召回率89.2%、准确率99.2%、F-Score 0.94,效果较好。结论:主要采用自然语言处理与基于规则的信息抽取相结合的方法,设计并实现了从非结构化的中文电子病历文本数据中抽取定制化信息的算法,与已有工作比对效果较好。

应用PDCA方法改造电子病历首页实现HQMS网络直报

目的通过改造医院电子病历首页实现国家卫计委医院质量监测网络直报系统(HQMS)。方法应用PDCA方法,使用鱼骨图工具,找出电子病历首页填报质量不佳的原因,并进行根因分析,制定改进措施计划,检查计划执行结果,总结成功经验,把未解决或新出现的问题转入下一个PDCA循环。结果实现了HQMS网络直报,截止2013年12月31日,共完成网络直报病历105 988份,并通过改进软件系统,减少了医生填报病历首页的工作量,减少了人为填报错误,提高了电子病历首页及附页填报质量。结论软件功能不断完善,管理工具应用效果良好。

伤口病案照片管理系统的开发及应用

报告了应用计算机信息化技术改进换药中心伤口、病案照片管理的经验。分析以往照片档案管理存在的问题,从实际需求出发,建立了一套实用性强、适合换药中心管理伤口病案照片的应用型软件。该系统共包括7个管理模块,可以对相关病例数据进行统计分析和管理,进行专业化的伤口病案信息管理,并可以联入医院信息系统,弥补了原先伤口病案照片在管理方面的不足,大大提高了工作效率。

基于双向LSTM神经网络电子病历命名实体的识别模型

背景:电子病历数据是医疗领域大数据的重要源头,是医学知识的体现。电子病历是患者就医过程的记录,是临床辅助决策系统、精准医学研究和疾病监控等应用的重要数据支撑。目的:研究电子病历的信息抽取技术,提取中文电子病历中的重要医学实体,支持肝细胞癌的知识发现。方法:数据集来自广东省某三甲医院的电子病历数据库。共收集了240例患有肝细胞癌的病历记录(18 542个句子),包括入院记录和出院小结。按照预先定义的标准进行标注。随机抽取180例患者病历(13 839个句子)进行训练,并保留60个病例记录(4 703个句子)作为测试集。利用双向的LSTM网络结合CRF训练命名实体识别模型。在测试数据集上评估NER系统的性能,并计算出严格匹配的准确率、召回率和F1值。结果与结论:对测试数据集的评估表明,入院记录中实体识别F1值为0.853 5,出院小结中实体识别的F1值为0.726 5,总体F1值为0.8052。研究实现了电子病历文本自动命名实体识别模型,下一步的研究重点将改进实体抽取的准确率。

从临床诊疗术语发现诊疗规律的方法学研究

【目的】运用计算机智能技术,对源自于专科专病临床原始资料的名词术语进行整理,以期从中发现诊疗规律,并建立可操作的技术平台。【方法】从广州中医药大学第二附属医院收治的子宫肌瘤患者共600例次的病历中抽样出50份,对其中诊疗术语的出现频率(简称词频)进行统计处理。【结果】发现病历中存在一定量的共性诊疗用语,并以此建立了相关专病的理性词库和非理性词库,研制出简便有效的软件系统。【结论】将散在于病历中的诊疗用语以计算机智能技术对术语出现的频率进行统计,可从中发现其中的诊疗规律。以此研制成系统软件,可以使整理和统计病历中诊疗语言及发现诊疗规律的工作科学化。

运用全诊疗过程的电子病历促进医院信息平台建设

为了更好地解决现有医院信息系统之间无法形成有机整体和无法实现医疗资源信息共享,以及现有电子病历存在集成应用的问题,江苏大学附属人民医院和中国微软公司共同开发了具有"康复"特色的电子病历系统。通过建立六大基础服务平台以及数据中心支撑的服务体系,包括统一用户与授权管理、患者主索引、应用整合、统一通讯服务、区域协作平台、数字签名和数据中心,实现"统一高效、互联互通"的卫生信息化建设目标,能更好地为医院发展提供良好的信息化平台。

基于医学影像存储与传输系统的结构化报告模块的设计与实现

目的设计并开发基于医学影像存储与传输系统 (PACS)的结构化报告模块 ,应用计算机生成图文并茂的诊断报告并实现诊断报告与图像的同步传输。方法 PACS采用 10 0 0M主干网 ,10 0M交换到桌面 ;应用Delphl6 0 ,VC ++6 0等编程语言 ,设计结构化诊断报告为基本项目区、影像征象区、诊断意见区、建议区、签名区、图像区等 6个功能模块区 ;设计通过对医学数字成像与传输标准 (DICOM)复合对象的引用 ,在诊断报告中直接插入DICOM的医学图像或者波形 ;设计并构造整个系统环境所需的基本函数库。结果基于PACS的结构化报告模块能将影像诊断报告按照计算机可以明确无误的结构方式组织起来 ,缩短诊断报告时间和周期 ,提高对报告原始资料信息的利用率。结论结构化报告模块有利于促进影像诊断工作与临床教学、科研等工作的结合 ,提高影像诊断工作质量和效率。

护理电子病历质量安全实时监控系统的设计与应用

遵循卫生部颁发的《病历书写基本规范》和专科疾病护理质量标准,对专科医院护理电子病历进行系统升级和功能拓展,在系统中融入质量监控理念,探索开发了护理电子病历质量实时监控系统。临床应用后,较好地解决了病历记录内容缺项和不及时记录的问题,与应用前1年相比,全院各病区护理文书质量检查的合格率由90%上升到98%,护理不良事件的发生率降低了15%,护理质量明显提高。