中医药智能服务技术预见与关键技术识别研究

应用德尔菲法,结合专家研讨意见统计分析中医药智能服务领域技术发展态势,包括人工智能重点技术项目发展方向、关键技术等,评估各关键技术重要性、可能性与可行性,为制定领域技术发展路线,明确我国在中医药智能服务领域的中长期发展战略规划提供参考。

医疗多模态信息抽取技术评测数据集概述

阐述医疗多模态信息抽取技术评测数据集的结构、构建方法、应用情况等,包括面向“基因-疾病”的关联语义挖掘数据集、中文医疗因果关系抽取数据集、医疗文本诊疗决策树抽取数据集、医疗材料要素提取数据集、临床诊断编码数据集,提出上述数据集有望为各种技术、算法以及系统的评估和实施提供有力支撑和参考。

基于临床大数据的糖尿病中医专病数据库建设与展望

通过建立糖尿病中医专病数据库,优化数据抽取、统计分析、诊疗随访等方面的中医循证科研工作流程,并依据宁波市中医院实际情况,建立以中医药诊疗糖尿病为核心的数据库,实现数据的科研项目管理、数据统计分析与随访管理信息化等功能。宁波市中医院糖尿病中医专病数据库已具备规范化处理患者数据的能力,覆盖病历、医嘱、护理文书、课题随访数据等多种文档类型,可辅助医生建立大规模疾病研究人群。与传统人工操作相比,糖尿病中医专病数据库能够提升医生的科研质量和效率,深化推动科研成果的临床应用。

基于专病数据探讨20种儿童罕见病的临床特征

目的利用医院儿童罕见病数据库,挖掘和评估不同罕见病患儿的临床特征,为推动临床罕见病患儿的预防和诊疗提供依据。方法通过对医院罕见病数据库(一期)中的患儿的数据进行分析,时间范围为2011年5月16日至2023年1月29日。采用《国际疾病分类》(ICD-10)对挖掘到的病例数、性别、地域、年龄、基因检查、重复门诊和住院情况进行分类和统计。结果数据库共纳入3491例患儿,涵盖了20种罕见病,占罕见病目录的9.7%(20/207)。男性患者和女性患者的比例为1.30∶1(1975男性/1516女性)。其中,甲基丙二酸血症(1024例,占29.33%)、先天性肾上腺皮质增生症(944例,占27.04%)和苯丙酮尿症(191例,占5.47%)是排名前三的罕见病。基因检测数据纳入220份,占疾病总数量的6.30%。住院病例涵盖了16个省份,其中河南省的病例占比96.60%(1988/2058)。婴儿期罕见病占总病例数的42.36%(1479/3491)。多发性骨纤维发育不良伴性早熟综合征是重复住院罕见病中占比最高的,为24.24%(8/33),而卡尔曼综合征患儿的重复门诊率最高,为51.85%(14/27)。结论专病数据库20种儿童罕见病的患儿临床特征总结,为推动儿童罕见病的防控、检测和研究提供了参考依据。

新冠疫情期间理论与实践课程线上教学情况调查分析——以中医药相关专业为例

目的:了解新冠疫情期间高校理论与实践课程线上教学情况。方法:对全国30所具有中医药专业的高校学生进行网络问卷调查。结果:针对理论、图片、案例、操作等各类教学内容,学生对于视频直播形式的认可度都是最高的;对于理论知识和实践技能的掌握程度,均从课堂教学时期的70%-90%降到了50%-70%,但与实践技能相比,理论知识的网络学习效果稍好。结论:学生在网络教学阶段缺乏自主学习的动力和能力,需要教师运用最接近课堂教学形式的直播教学来引导,且更多地运用师生互动,可以在一定程度上解决实践技能类网络教学的困境。

网络教学期间高校学生自主学习情况调查与分析——以中医药相关专业为例

目的了解网络教学期间高校学生自主学习情况。方法以中医药相关专业为例,于2020年3月13日—2020年3月27日对全国30所高校中医药专业学生进行网络问卷调查。结果网络教学使学生自主学习兴趣和能力均得到提高,学生自主学习方式发生了重大转变,由线下转为线上。结论网络教学有益于学生的自主学习,但还需要教师通过优秀的课堂内容影响学生自主学习兴趣,通过作业或测试等任务驱动的方法激发学生自主学习动力,加以适当引导提高学生自主学习能力。

医学中心大数据平台的规划与构建

通过分析医学中心的业务需求,采用双数据湖的模式建设了医学中心大数据平台,支持数据挖掘、知识图谱和机器学习技术对医疗数据进行深度分析。医学中心大数据平台的建设和使用,为公共卫生、应急管理、医疗服务、科学研究和运营管理提供了有效支持,大大提升了医学中心的救治和预警监测能力。

大数据背景下医院数据质量评价模型及监控管理模式探索

结合中山大学肿瘤防治中心基于医疗大数据平台进行数据质量评价及监管的实践经验,阐述该模式应用的技术框架,包括大数据平台和数据质量评价模型构建方法以及针对各维度量化评分计算方法,分析该模式应用的阶段性成果、成效与创新情况,为医院数据质量评价提供可行的模式和思路。

大数据时代的中医药小数据研究探讨

历经三次技术革命,人类生产生活的复杂程度不断增高,人类社会数据的产生方式、体量、速度、类型及存储和处理能力也随之成长,时至今日,大数据时代已经到来。如何利用大数据的思维、方法与技术,对学科领域浩繁数据进行挖掘利用,这成为包括医学在内,当下各学科领域的重要议题。而在中医药领域中,如何充分利用广泛可用的主动化与自动化数据,根据健康管理的需求,从中提取知识,并将其应用到具体的医学实践之中,应是中医药大数据研究真正的核心命题。就此,引入小数据(Small Data)的理念,在阐释其本源的基础上,对其给出更加广义的再定义——小数据是能够外化一个系统完整性能与功能的数据集合。以期通过小数据研究,为中医药健康管理、知识发现、疗效评价、机制探索提供新的思路与方法。并期待对众多小数据开展综合分析,由个性走向共性,由个体走向尊重个体的群体,由小数据走向大数据。

医学知识增强的肿瘤分期多任务学习模型

肿瘤分期是指从病人的电子病历文本中推测肿瘤对应阶段的过程。在电子病历数据中存在类别严重不均衡现象,因此使用深度学习方法进行肿瘤分期具有一定的挑战性。该文提出医学知识增强的多任务学习KEMT(knowledge enhanced multi-task)模型,将肿瘤分期问题视作面向医疗电子病历的文本分类任务,同时引入医生在人工预测肿瘤分期时参考的医学属性,提出基于医学问题的机器阅读理解任务,对上述两种任务进行联合学习。我们与医疗机构合作构建了真实场景下的肿瘤分期的数据集,实验结果显示,KEMT模型可以将医学知识与神经网络结合起来,预测准确率高于传统的文本分类模型。在数据分布不均衡的条件下,在小样本类别上的准确率提升了4.2个百分点,同时模型也具有一定的解释性。

基于“研教医管”的健康医疗大数据平台创新实践

健康医疗大数据平台在"医教研管"的实践是对医院管理、科学研究、医学教育等方面的创新应用,是"互联网+医疗+教育+科研"等方面的具体体现。本文以重庆医科大学医渡云数据研究院为例,探索健康医疗大数据平台在临床应用、知识库构建、通用科研、医院精细化管理四个方面的价值应用。

临床诊断编码技术评测数据集及基线模型概述

介绍第八届中国健康信息处理会议(CHIP 2022)发布的临床诊断编码评测任务、临床诊断编码技术评测数据集,详细阐述评测所使用数据集来源和组成、基线模型构建思路以及实验结果,为相关研究提供参考。

基于真实世界数据的抑郁症知识图谱构建

目的构建真实世界抑郁症知识图谱,揭示抑郁症临床诊疗特点,为构建抑郁症临床决策支持系统奠定基础。方法利用上海市精神卫生中心抑郁症专病数据库,采用大数据和知识图谱技术开展挖掘和分析。结果设计了知识图谱方案,构建出基于真实世界数据的抑郁症知识图谱,完成对知识图谱的迭代,并与临床指南进行对比分析。结论真实世界抑郁症知识图谱挖掘的知识不但与临床指南在人口统计学特征、临床特征及治疗策略等方面高度一致,而且提供了更详细的数据支持和补充,可用于构建抑郁症临床决策支持系统。

某公立医院单病种智能上报与质控平台的构建与应用

在国家进一步加强单病种质量管理与控制工作的背景下,公立医院亟需保障单病种数据上报的准确性与完整性,减轻医务人员填报工作量,提升单病种管理质量。2022年6月,某三级甲等医院在医院大数据平台的基础上,利用病历结构化、逻辑运算及规则引擎等技术构建了单病种智能上报与质控平台,包括数据平台层、核心处理层、业务数据层和应用层,实现了单病种事中质控、智能采集与上报以及单病种质量管理分析。截至2023年9月,某医院单病种智能上报与质控平台纳入了55个单病种,单病种上报数据平均自动采集率为98.5%,平均上报时间由平台应用前的30.0 min降至应用后的3.3 min。该平台提高了医院单病种数据上报效率,规范了单病种诊疗流程,可为其他医院加强单病种质量管理提供借鉴。

鼻咽癌专病科研数据库建设与应用

目的:阐述鼻咽癌专病科研数据库建设过程中关于数据标准建设、多源异构数据整合、深度数据治理以及临床数据时序排列等的成效与经验。方法:鼻咽癌专病科研数据库建设过程中,通过梳理"肿瘤通用集、瘤种专科集"两个层次的数据标准,建立数据集-业务活动-数据来源对应关系实现多源异构数据整合,同步进行结构化数据的规范映射存储、文本数据的后结构化和归一化、多病例来源数据的逻辑运算三个级别的数据治理过程,对患者临床数据进行时序排列,实现患者数据有效整合。结果:鼻咽癌专病科研数据库实现了本中心2000年至今的6.6万余例鼻咽癌患者临床数据的有效整合,可实现智能病例检索、患者科研全景和诊疗时间轴查看、科研项目管理和患者随访等功能,有效支撑医生的临床研究工作。结论:建设鼻咽癌专病科研数据库,有助于提升医生的科研效率,挖掘真实世界医疗大数据背后潜在的临床规律。

基于大数据的登革热早期预警系统设计及应用

目的:设计登革热早期预警系统,提高登革热早期发现和预警能力。方法:依托全民健康信息平台、医疗机构综合监管平台以及居民电子健康档案,运用大数据、自然语言处理等技术,整合多源异构数据,建设登革热早期预警系统。结果:构建了区域内完整统一的动态登革热专题数据库,基于专题库可开展登革热病例预警、症状预警、数据分析和个案流调等应用,可为疫情防控提供便捷、智能的信息化工具。结论:登革热早期预警系统实现了登革热的早期自动识别及监测预警,改善了传统疫情预警的被动性和滞后性,有利于登革热疫情早发现、早隔离、早控制。

ICU住院患者重度急性呼吸窘迫综合征早期预测模型的构建

背景急性呼吸窘迫综合征(acute respiratory distress syndrome,ARDS)发病率高,10%的ICU住院是由ARDS所致,临床特征通常在诱发事件后6~72 h出现,并迅速加重。其死亡率亦相当高且会随病情严重程度而增加。目的构建一种便捷、无创的危重症ARDS早期预测模型。方法采用麻省理工学院与飞利浦创建的eICU协作研究数据集,从中检索诊断为ARDS患者的呼吸频率、体温、心跳三种生命体征数据以及氧合指数(PaO_(2)/FiO_(2))。PaO_(2)/FiO_(2)≤100 mmHg为重度ARDS。以每个氧合指数观测点(ARDS诊断时间点)为原点,96 h为一个时间窗,应用逻辑回归、随机森林及LightGBM构建预测模型,分析诊断前6~96 h、6~48 h以及6~24 h的生命体征数据预测是否会发生重度ARDS。通过oob评分、交叉验证以及校准曲线评估模型性能,并选取2014年解放军总医院医院呼吸重症监护室的ARDS病例对模型进行外部验证。结果从eICU数据库检索纳入232例ARDS患者共3140次氧合指数测量记录,其中PaO_(2)/FiO_(2)≤100 mmHg(1 mmHg=0.133 kPa)共1042次。以6~96 h、6~48 h以及6~24 h的生命体征数据各自采用逻辑回归、随机森林及LightGBM建立了9个预测模型。不同时间窗比较,6~96 h的预测准确率及AUC最高;不同模型间比较随机森林模型的诊断性能最优;6~96 h随机森林模型准确率为0.833,AUC为0.885;6~48 h、6~24 h时间窗口的AUC分别为0.815、0.806;LightGBM、逻辑回归模型的6~96 h时间窗口AUC分为0.868、0.634。各模型在解放军总医院ARDS患者中进行验证,依然是6~96 h时间窗的随机森林模型预测性能最佳,准确率为0.834,AUC为0.843。结论基于随机森林构建的ARDS预测模型具有良好的预测能力,通过无创且易获取的心率、体温、呼吸频率三种体征指标,利用提前6~96 h时间窗数据对重度ARDS的发生进行预测,可帮助医护人员更早地进行干预和治疗。

研究型病房的“共享综合”实践模式

为加快医药健康协同创新发展,围绕药物临床试验改革创新的管理理念,基于研究型病房的理念和在医院内的组建及实践,构建"共享综合"管理模式。该模式通过共享研究型病房的平台优势,综合全院的临床资源,优化院内临床试验的组织管理体制、运行机制,制定完善的质量体系,增设临床试验专职人员,使平台与资源有机结合,共同促进临床研究的优效发展。"共享综合"的创新运行模式已在医院20项临床研究中开展实践,较传统的临床试验模式,加快了临床试验的效率,提升了临床研究的质量,模式优势已见成效。此创新运营模式还需在后期的项目实践中进一步完善,需要在不同的临床研究领域进一步检验,从而为提高全院临床试验管理水平,为探索研究型医院模式积累经验。

基于深度学习的寻常型银屑病智能诊断方法的研究

寻常型银屑病是一种常见的慢性皮肤病,由于病程长,需要进行长期的疾病管理。为了给寻常型银屑病在基层的诊治提供切实可行、低成本的方案,本研究将是否进行皮损分割作为条件,利用来自北京中医医院皮肤科的830例患者共计13409张皮损病历照片,训练了两个深度学习模型,探讨不使用皮损分割进行智能诊断的可行性。测试结果表明,使用已进行皮损分割数据建立的模型,准确率为87.812%,AUC值0.94;进行全图识别的模型,准确率为84.098%,AUC值0.91,不进行皮损分割对寻常型银屑病进行识别,能够取得良好的效果,同时能够节省大量的标注、算法适配时间,进一步提升皮肤病智能诊断系统的开发效率。

基于德尔菲法构建我国癌痛规范化药学服务的指标体系

目的:运用德尔菲专家咨询法构建我国癌痛规范化药学服务的质量评价指标,为综合量化评估从事癌痛治疗临床药师的工作提供依据。方法:通过文献查阅、专题小组讨论设计初步指标,按Likert 5级评分法设计咨询问卷;进行两轮德尔菲专家咨询,依据指标重要性得分筛选指标。结果:两轮咨询的专家应答率分别为100.0%和97.5%;专家权威系数分别为0.84和0.82;专家协调系数分别为0.32和0.35,差异有统计学意义,且第2轮大于第1轮,专家意见趋于一致;最终确定药师参与癌痛治疗管理服务的质量评价指标9个。结论:通过建立癌痛治疗管理服务的质量评价指标,为评估药师参与癌痛治疗管理工作提供了依据,可为促进癌痛治疗药学服务的规范化开展提供依据。