MIMIC-Ⅲ电子病历数据集及其挖掘研究

为了解美国典型开源医疗数据库-重症监护室电子病例数据集(MIMIC)内容及其研究利用情况,本文系统调查梳理MIMIC数据集的内容,从发文数量、发文国家机构、研究主题及研究方法四个维度,对Web of Science中的有关研究文献进行文献计量与内容剖析。结果表明,对MIMIC数据集的研究利用处于上升时期,但研究深度与广度不足;我国高校与医疗公司应加强对其研究利用;研究主题侧重ICU病人预后与死亡率预测,应扩展研究主题;挖掘方法偏好通用机器学习和统计分析方法,应加强针对性挖掘方法研究。

数据挖掘技术于医学电子病历系统的应用

数据挖掘是一门新兴的交叉学科,本文结合医学电子病历的特点,在介绍数据挖掘技术基础上,初步探讨了电子病历数据挖掘的过程,并介绍几种常用的挖掘方法及具体挖掘应用实例。

数据挖掘在结构化电子病历中的应用

介绍结构化电子病历数据挖掘的工具和过程,包括建立模型、设置关键绩效指标、分析器的使用、绘制控制面板等,在此基础上进行系统设计并投入使用。应用结果表明该系统能够为数据采集与挖掘提供强有力的辅助,提高运行效率。

浅析数据挖掘技术在电子病历中的应用

对数据资源的开发利用将充分展现电子病历的意义,使其可交换性、可利用性得到充分发挥。数据挖掘关键是实现结构化采集,解决预结构化的局限性和医疗信息的复杂性之间的矛盾,后结构化的实现难和中文语义元素抽取难将是电子病历新的研究主题。

基于电子病历结构化的名老中医经验数据挖掘研究

数据挖掘在中医药信息化领域的重要地位日益突显,在名老中医经验传承方面尤为突出。名老中医经验数据挖掘的基础为结构化的中医电子病历,详细阐述中医电子病历的表达架构,数据采集技术,名老中医经验数据挖掘中对显性知识和隐性知识的常用挖掘方法,提出存在的问题及相应建议。

电子病历中可视化数据挖掘技术的应用

医院数据库是一个复杂数据库,包括电子病历、医学影像、病理参数、化验结果等,电子病历是用电子设备保存、管理、传输和重现的数字化的病人医疗记录,难以直接进行数据挖掘,使用医学文本数据挖掘的方法,帮助医生分析隐藏在病历数据中的信息和对治疗方案进行研究,再使用集成视图将疾病相关的所有病历数据信息集成显示在一起,可以发现其中的医学诊断规则和模式,从而辅助医生进行疾病诊断,对现有的HIS进行改进和完善。

档案视角下电子病历管理的问题与对策

电子病历在现代医疗领域中起着至关重要的作用,为医护人员提供了便捷的患者信息访问途径,并有助于提高医疗服务的质量和效率。但电子病历的管理和维护也面临着一系列挑战,这些挑战包括但不限于数据质量问题、隐私和安全问题、数据标准化问题以及电子病历系统协同性问题。这些问题不仅会影响患者的医疗安全,还会导致医疗机构的合规性问题和效率低下。文章从档案视角出发,深入探讨电子病历管理中存在的问题,并提出相应的解决策略。希望帮助医疗机构更好地管理和利用电子病历,提高医疗数据的质量和安全性,促进医疗信息的流通和共享。

面向真实世界的知识挖掘与知识图谱补全研究(二):非结构化电子病历信息抽取方法及进展

随着信息技术的普及和推广,健康医疗大数据呈指数级增长,基于健康医疗大数据的临床真实世界研究日益受到关注。医院电子病历记录了真实世界下患者的诊疗全过程,是最能为临床决策提供支持的数据源之一。但电子病历数据中大量非结构化文本数据的存在,增加了数据处理难度,制约了基于电子病历数据研究的开展。急需将信息技术、人工智能等先进的方法用于非结构化电子病历数据的处理,以加速数据价值转化。本文总结了当前非结构化医学数据处理的常用方法,包括基于词典和规则的方法、基于传统机器学习和深度学习的方法和以本体为代表的基于认知模型的方法,探讨了非结构化电子病历数据处理时的标准化问题及透明化报告问题,展望了相关发展。

基于医院电子病历数据构建风险预测模型的研究进展

医疗管理中必须具有风险意识和潜在的预警意识。随着医院信息化的发展,电子病历数据被逐渐应用于构建风险预测模型。笔者对使用电子病历数据构建风险预测模型的方法、优势、建模过程存在的问题及研究现状等进行梳理分析,并提出相关建议,以期为构建高性能风险预测模型提供帮助。

基于电子病历的老年诊疗过程优化决策分析系统的研究与实践

随着老龄化时代的临近,提升老年健康服务能力将成为各大医疗机构的一大课题,但是传统老年医学诊疗方法存在着如个体差异大、治疗效果难以评估等问题。结合以上问题,本文阐述的老年医院数据中心诊疗过程优化决策分析系统是在传统信息技术实现的基础上融合大数据分析技术,结合了系统业务处理流程确定患者分类、老年诊疗模型、电子病历等功能,整个系统采用三层架构体系运行。诊疗过程优化决策分析系统的设计与应用能够有效解决传统诊疗过程信息孤岛的问题,提升老年医疗过程业务处理效率。

基于电子病历数据挖掘的疾病危重度动态预测研究

本文基于覆盖多病种的电子病历大数据,构建了适用于各种常见严重疾病的危重度动态预测模型。具体依据朴素贝叶斯理论、相关性分析和信息增益法等数据挖掘方法,建立模型框架,通过真实电子病历大数据集MIMIC-Ⅲ上的挖掘实验,筛选疾病危重度预测的主要区分特征,验证模型的动态预测效果。针对本模型的大数据实验证明了其进行多病种危重度动态预测的有效性,并筛选出了对疾病危重度具有高分辨性的38项区分特征,揭示了模型短期预测准确度高的特性。

电子病历与数据挖掘技术在智慧养老中的应用研究

文章介绍了智慧养老系统的概念,现有智慧养老系统的发展现状与不足,引进了电子病历技术,通过数据挖掘技术,发现老人电子病历信息中隐含的有价值信息,为老人提供更加合理和智能的养老服务。

基于数据挖掘的智能语音录入电子病历系统的研究与设计

针对医务人员烦琐的电子病历录入的问题,研究与设计基于数据挖掘方法的智能语音录入电子病历系统,帮助医务人员从烦琐的电子病历录入工作中解脱出来,推动医学的创新发展。通过语音识别软件,将语音输入的电子病历信息转换成文本,再基于病历挖掘算法从文本中挖掘出关键的病历信息,并对接传输到电子病历系统对应的表单项目,实现智能匹配录入功能,为医务人员极大地减轻电子病历录入的负担,促进医学信息化的发展。

数据挖掘技术在电子病历系统中的应用

电子病历挖掘旨在提取出电子病历数据库中有用的医疗信息,并挖掘隐含在其中的医学诊断规则和模式,从而为疾病诊断和治疗提供科学的、准确的辅助决策。电子病历数据挖掘涉及面广、技术难度大,需要从事信息处理、计算机技术、应用数学的科研人员以及具备相当经验的医务工作者通力合作。本文从电子病历数据挖掘的概念、电子病历的数据特性、电子病历数据挖掘的步骤以及应用前景等方面作了简单研究和介绍。

数据挖掘技术在电子病历系统中的应用研究

本文主要研究数据挖掘技术在电子病历系统中的应用,首先探究数据挖掘技术应用的具体规则,从数据信息的目标、数据预处理、创建数据模型、聚类分析、分析关联规则五个方面进行总结,然后讨论数据挖掘技术在电子病历系统中的应用现状,接着研究基于数据挖掘技术的电子病历系统数据特点,最后讨论在电子病历系统中的应用数据挖掘技术的效果。

基于关联规则的电子病历数据挖掘应用研究

文章主要以糖尿病及其并发症相关的电子病历数据作为研究对象,使用武汉市某三甲医院近年的数万条记录作为数据源,通过Python数据分析工具,利用关联规则算法对相关的病症和特征进行深入的分析研究。希望能够给治疗带来正面和合理化的建议,利用数据挖掘技术对辅助医疗进行尝试和探索。

BP神经网络的电子病历数据挖掘研究

随着医疗信息化的发展,电子病历(EMR)、HIS等医疗软件系统得到广泛的应用,并在应用过程中产生了海量的数据,如何从这些海量数据中分析出潜在的规律已成为研究热点.本文将采用BP神经网络算法用来研究和探讨导致糖尿病患者过早死亡的独立风险因素.

电子病历中数据挖掘技术的应用

现代科学技术的不断更新和进步,为当前医院的发展,提供了良好的前提条件。将数据挖掘技术积极应用在电子病历之中,将能够针对电子病历中的各项数据进行全面细致的分析和研究,做好数据总结处理工作。本文主要是从电子病历的内涵和主要特点出发,介绍了电子病历的基本情况,相应的针对电子病历中对于数据挖掘技术的应用进行全面细致的分析和说明。

基于数据挖掘技术的电子病历的研究与设计

电子病历系统运用多种技术手段,实现模拟医学专家思维方式,对病情数据进行高效准确的推理分析。系统对检查报告、病情、病人的综合情况、药物信息进行综合分析和最佳匹配,实现帮助病人高效就医,提高医生的诊断准确度和效率的目的,满足现代化的医学信息化的需要。

数据挖掘技术在电子病历中的应用研究

之所以促进电子病历挖掘的发展,是想要通过这种方式促进电子病历数据库中医疗信息的有效获取,除此之外,促进电子病历中医学诊断规则和医学模式的提取和挖掘,促进工作人员在疾病诊断中有一定准确真实的辅助决策。由于电子病历数据的挖掘牵扯到许多方面,所以有很大的人才需求,在信息处理和应用数学等方面的科研人才是主要的人才需求目标。在本文中,着重对电子病历数据挖掘的概念和特性进行了讲解和介绍,除此之外,电子病历数据步骤的挖掘和具体实用领域也在研究及介绍领域之内。