TOWARDS AN ONTOLOGY-BASED MULTI-AGENT MEDICAL INFORMATION SYSTEM BASED ON THE WEB

This paper described an ontology based multi agent knowledge process made (MAKM) which is one of multi agents systems (MAS) and uses semantic network to describe agents to help to locate relative agents distributed in the workgroup. In MAKM, an agent is the entity to implement the distributed task processing and to access the information or knowledge. Knowledge query manipulation language (KQML) is adapted to realize the communication among agents. So using the MAKM mode, different knowledge and information on the medical domain could be organized and utilized efficiently when a collaborative task is implemented on the web.

基于结构功能交叉神经网络的多模态医学图像融合

针对多模态医学图像融合中存在纹理细节模糊和对比度低的问题,提出了一种结构功能交叉神经网络的多模态医学图像融合方法。首先,根据医学图像的结构信息和功能信息设计了结构功能交叉神经网络模型,不仅有效地提取解剖学和功能学医学图像的结构信息和功能信息,而且能够实现这两种信息之间的交互,从而很好地提取医学图像的纹理细节信息。其次,利用交叉网络通道和空间特征变化构造了一种新的注意力机制,通过不断调整结构信息和功能信息权重来融合图像,提高了融合图像的对比度和轮廓信息。最后,设计了一个从融合图像到源图像的分解过程,由于分解图像的质量直接取决于融合结果,因此分解过程可以使融合图像包含更多的细节信息。通过与近年来提出的7种高水平方法相比,本文方法的AG,EN,SF,MI,QAB/F和CC客观评价指标分别平均提高了22.87%,19.64%,23.02%,12.70%,6.79%,30.35%,说明本文方法能够获得纹理细节更清晰、对比度更好的融合结果,在主观视觉和客观指标上都优于其他对比算法。

融合多粒度语义信息和知识图谱的中文医疗问答匹配模型

中文医疗领域问答容易受到医疗特定词汇的噪声影响,相对于开放领域问答其更具有挑战性。以往的中文医疗问答研究主要依赖于字符级别的细粒度信息,忽略了携带更多语义信息的单词级别的粗粒度信息。此外,引入外部医学知识图谱可以进一步丰富问答句子中的细粒度信息,然而目前大多数研究通常只采用句子和外部知识共同表示的简单方式。由此提出一种融合多粒度语义信息和知识图谱的中文医疗问答匹配模型(CMQA-MGSI)。该模型引入Lattice网络,结合Word2Vec和BERT设计了两种特征向量提取模型来选择问答句子中最相关的字符序列和单词序列以获得更丰富的多粒度语义信息;为了更好地融合外部领域知识,设计双通道注意力模块提取问答句子和知识图谱中实体嵌入以及关系嵌入之间多个角度的知识表征信息。该模型在数据集cMedQA1.0和cMedQA2.0上的实验表明,效果优于现有的问答匹配模型。

对比增强的关联记忆网络用于医学图像报告生成

在现有的医学影像诊断报告自动生成模型中,仅利用输入图像的视觉特征来提取相应的语义特征,并且生成词之间关联较弱和缺乏上下文信息等问题。为了解决上述问题,提出一种对比增强的关联记忆网络模型,通过对比学习提高模型区分不同图像的能力,设计了注意力增强关联记忆模块根据上一时间步生成的单词来持续更新,以加强生成医学图像报告中生成词之间的关联性,使得本模型可以为医学图像生成更准确的病理信息描述。在公开IU X-Ray数据集和私有胎儿心脏超声数据集上的实验结果表明,提出的模型在Cider评估指标方面明显优于以前的一些模型(与经典的AOANet模型相比较,在IU X-Ray上Cider指标提升了51.9%,在胎儿心脏超声数据集上Cider指标提升了3.0%)。

论网络医学信息资源利用存在的问题及优化策略

目的梳理我国在网络医学信息利用中存在的问题并提出优化策略。方法通过文献综述,识别主要存在的问题,结合优秀实践经验,提出相应的优化策略。结果研究发现我国网络医学信息资源在利用过程中主要面临医学信息素养不足、信息资源平台建设不完善、缺乏全面的评价和质量管理体系、共建共享程度仍待提高、外文文献获取受限和缺乏医学信息专业人才等问题。提出了培养医学信息素养、完善网络医学信息建设、开发网络医学信息共建共享网络、建立质量管理和控制系统、加大外文网络医学信息资源储备与利用、提高医学信息人才专业能力。结论通过实施优化策略,可以显著提高网络医学信息资源的利用效率,从而推动医疗服务质量提升和医学研究创新发展。

融合单词级段信息的中文医疗命名实体识别

中文医疗命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是医学领域的一项基础任务,在知识图谱等许多下游任务中起着重要的作用。常用的NER方法可分为基于词级信息和基于段级信息,已有研究表明两种信息融合能取得更好的性能。目前,词级信息和段级信息融合的方法在中文医疗NER任务中还未被充分研究,且现有的融合方法为段中的每个单词赋予相同的权重,不考虑单词的不同贡献。而医疗实体中每个单词和实体(段)有着不同的相关性,忽略这种相关性的差异将影响医疗NER的性能。基于此,通过分析中文医疗实体特性,提出了一种单词级段信息抽取方法(Word-Level Segment Information Extraction,WL-SIE)。该方法为实体中的每个单词分配一个权重矩阵集,学习单词与实体之间的关联信息,在与实体词组交互之后输出不同的单词级段信息。在CCKS2017和CMeEE中文临床NER数据集上的实验结果表明,WL-SIE方法较对比方法在F1值上提升了3%~5%,特别是在实体样本不均衡场景下和长实体识别任务上表现出了优异的性能。

主动防御技术在医院信息网络安全中的运用实践

随着信息技术的快速发展,医院信息系统在提高医疗服务效率与质量方面发挥着至关重要的作用。然而,网络安全问题也日益突出,对患者信息的保密性与完整性构成严重威胁。为有效提升医院信息网络的安全性与稳定性,首先,分析与探讨医院信息网络安全监测与感知;其次,将主动防御技术引入医院信息网络中,并据此进行定向攻击联动防御设计;在此基础上实现医院信息网络安全防护与预警;最后,通过实际案例分析,验证主动防御技术在提高医院信息网络安全防护能力中的有效性与可行性。

区域儿童口腔健康网络平台的构建及评价

目的:通过构建以口腔健康管理为核心的医疗信息评估、交互、监测、防治于一体的健康网络平台,探索一种更为有效的儿童口腔健康综合防治模式。方法:建立绍兴市儿童口腔健康管理网络平台数据库,对2021—2022年越城区7042名小学二年级儿童进行口腔健康普查、信息录入,设计开放性随机对照临床试验,将7042名儿童中的3472名随机分配纳入平台管理组,3570名分配纳入对照组。1年后,对2组儿童再次进行口腔检查,采用SPSS 25.0软件包对2组口腔检查指标进行统计分析。结果:2组1年后新增的乳牙龋失补牙数(dmft)、乳牙患龋牙数(dt)和乳牙因龋缺失牙数(mt),平台组显著低于对照组(P<0.05);乳牙因龋充填牙数(ft),平台组显著高于对照组(P<0.05)。2组之间新增患龋率、牙龈出血率、牙石检出率、错畸形患病率,平台组显著低于对照组(P<0.05)。结论:口腔疾病的预防与治疗,智慧化已成为不可或缺的重要手段。搭建口腔健康网络平台是促进口腔健康水平提高的有效途径。

基于ECC复合加密的医院网络隐私信息安全保护方法

医院网络隐私信息没有分等级加密,存在着较高的信息泄露风险概率。为了提高医院网络隐私信息的安全性,提出基于ECC复合加密的医院网络隐私信息安全保护方法。依据信息遭窃对不同角色的影响程度,计算医院网络信息隐私度量值;制定信息隐私评级流程,设定信息隐私等级;结合ECC复合加密算法,获取隐私信息公钥密码,实现隐私信息的安全保护。实验结果表明:该方法应用后目标隐私信息被攻击者识别的概率低至10%,信息效用低于0.6,隐私信息损失越少,提高了医院网络隐私信息的安全性。

联网医疗设备网络安全管理规范地方标准构建与实践路径

联网医疗设备的安全性是医疗质量的重要保证。针对联网医疗设备网络安全管理风险以及安全管理难点,苏州市卫生计生统计信息中心构建了基于联网医疗设备网络安全管理框架的地方标准,结合网络安全管理工作实践,指出应全方位落实网络安全监管机构、行业主管部门、联网医疗设备使用机构以及联网医疗设备厂商等多方职责,以确保医疗质量与患者安全。

基于多空间信息提取的级联分块配准模型

在基于深度学习的医学图像配准中,当医学图像中包含多种组织类型时,不同组织之间结构的不同可能会导致网络配准的精度下降,特别是在复杂形变区域,如组织的交界处和病变区域,精准的配准变得更加困难,现有的配准算法对复杂形变区域的关注度不高,导致配准精度较低.同时现有的配准网络无法同时对图像的局部和全局空间信息进行捕获,导致网络的鲁棒性不够,在迁移到其他器官的配准工作中时配准准确率低.为了解决上述的问题,本文提出一种基于多空间信息提取的级联分块配准模型,本模型可以有效利用输入图像的局部和空间信息,并通过分块融合的技术,将医学图像进行分块并依次对每个图像进行精细配准生成相应的形变场块,在模型的最后阶段将生成的形变场块进行融合还原,以增强网络对局部复杂形变区域的配准强度.实验结果表明,所提方法不仅在脑部配准上有所提升,并且在其他人体部位的配准中也有较好的表现,提高了医学图像配准的准确性和可靠性,为临床医生提供更好的诊断和治疗支持.

基于信息移动网络的健康管理对HBV感染孕妇服药依从性及HBV母婴传播阻断效果的影响

目的 探讨基于信息移动网络的健康管理在乙型肝炎病毒(HBV)感染孕妇中的应用效果。方法 回顾性纳入惠州市第六人民医院2022年5月至2023年4月收治的HBV感染孕妇72例,按护理方法不同分为两组,各36例。两组均行常规治疗,对照组实施常规健康宣教,观察组实施基于信息移动网络的健康管理,两组均持续观察至孕妇分娩后4周。对比两组服药依从性、HBV理论知识掌握、HBV母婴传播阻断效果及护理满意度。结果 观察组服药依从性高于对照组(94.44%vs. 77.78%,P=0.041);观察组护理后HBV理论知识掌握情况评分为(80.12±7.60)分,高于对照组的(74.60±7.48)分(P=0.003);观察组新生儿HBsAb阳转率高于对照组(88.89%vs. 69.44%,P=0.042),HBsAg阳性率低于对照组(2.78%vs. 22.22%,P=0.033);观察组护理满意度高于对照组(94.44%vs. 77.78%,P=0.041)。结论 基于信息移动网络的健康管理能够提升HBV感染孕妇服药依从性,提升其HBV理论知识掌握水平,获得较好的HBV母婴传播阻断效果,患者护理满意度较高。

医院网络安全建设的实践与探索

随着现代信息科技的迅猛发展与医疗卫生制度的持续深化改革,信息系统已全面融入医院运作的各个环节,极大地提高了医疗服务的效率与质量。然而,这一进程也伴随着日益凸显的网络问题,这些问题不仅严重干扰了医护人员的日常工作流程,还对患者的个人隐私构成了潜在威胁。鉴于网络安全形势的复杂多变,医院网络安全的建设愈发受到社会各界的广泛关注与重视。在此背景下,本文对医院网络安全的建设进行了探讨和分析,总结了当前医院网络安全建设中存在的问题,并提出与之相对应的改善措施,以资借鉴。

基于5G网络的智慧医疗信息系统设计与优化

文章旨在探讨5G网络技术在智慧医疗信息系统中的应用,以及通过系统架构设计和关键技术研究,提出一种基于微服务架构的智慧医疗信息系统设计方案,在关键技术研究方面,重点探讨人工智能、大数据分析、云计算等技术在智慧医疗信息系统中的应用。系统性能评估结果显示,基于5G网络的智慧医疗信息系统在响应时间、吞吐量、数据库查询效率等方面表现优异,满足了医疗机构、医生和患者的需求,能够为系统的设计与优化提供参考依据。

基于轴-Transformer的医学图像分割模型Axial-TransUNet

针对TransUNet中Transformer自注意力机制计算复杂度高、捕获位置信息能力不足的问题,提出一种基于轴向注意力机制的医学图像分割网络Axial-TransUNet。该网络在保留TransUNet网络编码器、解码器以及跳跃连接的基础上,使用基于轴向注意力机制的残差轴向注意力块代替TransUNet的Transformer层。实验结果表明,在多个医学数据集上,相较于TransUNet等其他医学图像分割网络,Axial-TransUNet的Dice系数、交并比IoU有更好的表现。与TransUNet相比,Axial-TransUNet网络的参数量与浮点运算数(FLOPs)分别降低14.9%和30.5%。可见,Axial-TransUNet有效降低了模型复杂度,并增强了模型捕获位置信息的能力。

考虑隐私重要程度的医疗信息分级加密算法

为增强病人隐私信息安全系数,降低数据泄露风险,在考虑隐私重要程度前提下,提出一种基于混沌细胞神经网络和小波变换的海量医疗信息分级加密算法。利用分词匹配度和权值匹配度计算医疗信息词语重复率,剔除海量信息中相似数据,降低后续信息加密工作量。使用医疗重要性、访问次数、数据大小等分级评估数据隐私重要度,通过数据属性区分医疗文字信息与图像信息。运用细胞神经网络的混沌特征,将原始医疗信息转换为参数矩阵。运用Logistic映射得到密钥混沌序列,输出一次加密后的医疗文字信息,使用小波变换时域分析图像信号达到二次加密,融合二次加密结果完成医疗信息分级加密。实验结果证明,所提算法具有加密效果好、执行速率快、安全系数高等优势,是面向医疗信息安全储存的适宜方案。

医院网络安全服务新模式研究与实践

目的 针对传统信息安全建设的痛点,开展医院网络安全服务新模式实践,总结归纳医疗行业的网络安全建设最佳选择。方法 基于网络安全服务新模式,医院从技术、管理、组织3个维度强化安全建设,引入服务等级协议与网络安全保险强化网络安全防线,研究实践医院信息安全管理路径及方法。结果 创新了网络安全服务工作模式,构建了全方位的网络安全防护体系与运营体系,实现全院网络资产的统一纳管和细粒度安全防护,形成实验室(检验科)信息系统数据安全管理试点。结论 医疗行业的网络安全生态正逐步从传统被动防御模式转化为主动治理的模式,纵深的网络安全运营体系,以及统一安全风险管控的建设模式成为数字化医疗的最佳选择。

物联网技术环境下大型医疗设备信息网络安全方案的设计

为加强医院大型医疗设备的精细化管理和医疗数据的安全管理,利用物联网技术对大型医疗设备信息网络安全进行设计和优化,设置设备专网,部署大型医疗设备网络安全平台,对大型医疗设备的资产存放、运维接入、医疗数据传输进行管控与监测,有效提高了大型医疗设备管理水平,保障了医院信息网络系统稳定、安全,保护了患者的医疗数据安全。

利用信息化深入推进医联体超声远程教育及远程质量控制

随着我国医药卫生体制改革的持续推进,如何调整国家医药资源配置与布局、提升卫生公共服务效能成为当前业内所需关注的重点内容。所谓医联体,指的是医院之间以合作联合体或医院集团的形式,通过实施人才流动、科技交流等举措,实现设备、人才、科技、文化等医院资源的高效集成。基于此,本文以柳州市人民医院所构建的医联体为例,阐述利用信息平台为医联体内各主体进行超声远程教育的方法以及质量控制措施,旨在提高医联体超声管理人员的管理能力,促进在医联体大环境下工作人员专业的进一步发展。

基于社会网络理论的医疗非正式支付现象分析与启示

医疗非正式支付现象是医疗机构与社会深层次的原因共同造成的,并在医患双方互动过程中产生,受各种因素影响,是医疗卫生行业重点治理内容,同时也是医院行风建设重点防治对象。引入社会网络理论,从患者视角分析了网络规模、网络异质性、社会规范、社会信任对医疗非正式支付的影响,从医生视角分析了网络异质性和社会规范对医疗非正式支付的影响。基于医患双方社会网络各要件的角色与运行逻辑,提出对医疗非正式支付问题治理的建议:营造杜绝医疗非正式支付行为的就医氛围,构建和谐医患关系的网络生态环境,引导非正式支付转为医院公益基金,加强对医生的社会规范机制建设。