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类型标准化建设助力医院信息互联互通课件.pptx

  • 上传人(卖家):三亚风情
  • 文档编号:3532675
  • 上传时间:2022-09-13
  • 格式:PPTX
  • 页数:39
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    关 键  词:
    标准化 建设 助力 医院 信息 互通 课件
    资源描述:

    1、中南大学湘雅三医院中南大学湘雅三医院标准化建设助力医院信息互联互通标准化建设助力医院信息互联互通医院概况医院概况中南大学湘雅三院中南大学湘雅三院2018年54321国家卫生计生委委管医院 国家综合性“三级甲等”公立医院国家教育部重点高校中南大学附属医院2008年现代化外科楼2000年中南大学湘雅三医院国家队医院国家队医院1992年医疗服务中心医疗服务中心(急危重症、疑难杂症)湖南医科大学附属三医院医学教育中心医学教育中心(本科生、研究生、住院医生、继续教育)医学研究中心医学研究中心(临床基础研究、转化医学研究、临床研究)1989年医院破土动工湘雅三医院信息建设历程湘雅三医院信息建设历程集成平台

    2、,秉承利旧创新的原则,建立了数据集成、应用集成和服务集成三大体系以收费为核心的医院收三年时间完成了临床信息系统建设,实现了医疗流程的全数字化。以患者为中心的信息以管理为中心的电子办公年,实现了人财物三流合一,管理协同,计划开支。费信息系统达到了全院统一网络,统一划价收费的目的。服务年,实现了门诊到住院的全自助流程服务。20022006-20082009-20102011-2012201320142015信息化标准建设年,从底层到应用全面升级,获得首批国家互联互通标准四星一一 年年 一一 主主 题,稳题,稳 步步 前前 行行2019201820172016数据治理年,抓点带面,创新驱动,底层稳固

    3、形成有效的大数据中心。移动服务年,实现互联网、app及移动的患者、医护和管理的全面移动服务病历无纸化,绩效数据化全流程扫码服务年,再推便捷举措,一扫无忧湘雅三医院信息建设现状湘雅三医院信息建设现状全省唯一的三块医院信息化管理、技术、培养的省级机构均挂靠湘雅三医院。牵头组织制定全省信息化评审评价标准、数据共享标准、专病团体标准等,为提高全省医院信息化整体水平起到了极大的促进作用。五年前医院信息化遇到的瓶颈?五年前医院信息化遇到的瓶颈?内忧外患内忧外患系统系统 展展流程优化流程优化问题在哪里?80年代设计的医院建筑结构与持续增长的患者就诊困难越发突出,通过对建筑的“加修改造”已难以解决患者众多引起

    4、的医院流程、管理、安全、质控、感染等问题。内部系统众多,外部系统接口层出不穷,各类上报数据要求各异,出现了“内忧外患”的数据交流问题。需教学 远程、数据、智能分析均对医院信息化建设提出了更高要求。标准建设问题标准建设问题标准的缺失:标准的缺失:医院药学、管理、服务等标准的完善:标准的完善:专科、专病、临床路径、医保等新标准的建立:新标准的建立:互联网、穿戴、移动、支付宝等针对以上问题,医院在国家标准的指导下,结合医院实际,针对以上问题,医院在国家标准的指导下,结合医院实际,应用标准、完善标准、建立标准,形成了快速发展的新局面。应用标准、完善标准、建立标准,形成了快速发展的新局面。我院荣获卫生计

    5、生委信息互联互通标准成熟度测评首批四星授牌我院荣获卫生计生委信息互联互通标准成熟度测评首批四星授牌2015年8月6日,国家卫生计生委“医疗健康信息互联互通标准化成熟度测评授牌仪式”在苏州举行,这个授牌是卫生计生委现今唯一认可的官方测评,全国现今仅十三家医院获得了此授牌的最高等级四星,我院也是中南地区首家通过该测评的医院。标志着我院信息化从基础到临床到管理到标化的新阶段。一、基于结构化电子病历标准的大数据建设与应用一、基于结构化电子病历标准的大数据建设与应用1、结构化电子病历的全面升级,伴随专科专病病历的新建和完善,扩充了原有标准,便于、结构化电子病历的全面升级,伴随专科专病病历的新建和完善,扩

    6、充了原有标准,便于专科专病的数据管理。专科专病的数据管理。放射系统内镜系统麻醉系统超声系统检验系统体检系统唯一唯一ID前输血系统病理系统移动查房门诊信息心电系统一体化集成视图的临床信息系统护理EMR一、基于结构化电子病历标准的大数据建设与应用一、基于结构化电子病历标准的大数据建设与应用专病专科电子病历模版在国家标准的基础上不断完善,其标化形式和数据集被推广专病专科电子病历模版在国家标准的基础上不断完善,其标化形式和数据集被推广到其他三级医院指导应用到其他三级医院指导应用所有标准化的数据集与医院前端应用一一对应,标准数据自动产生和扩展一、基于结构化电子病历标准的大数据建设与应用一、基于结构化电子

    7、病历标准的大数据建设与应用专科专病数据管理在原有标准的基础上扩展延伸专科专病数据管理在原有标准的基础上扩展延伸红色部分:在其国家标准的基础上扩展延伸绿色部分:PI可以按照病种拟定标准;其余部分由大数据研究院协调或制定标准一、基于结构化电子病历标准的大数据建设与应用一、基于结构化电子病历标准的大数据建设与应用第1部分:病历概要第9部分:知情告知信息第2部分:门(急)诊病历第3部分:急诊留观病历第10部分:住院病案首页举例:高血压专病举例:高血压专病第11部分:入院记录入院记录现病史家族史第4部分:检查记录第12部分:住院病程记录首次病程记录日常病程记录上级医师查房记录交接班记录卫计委制定的电子病

    8、历数据集标准第5部分:检验记录包括:17部分 43个小类第6部分:生命体征测量记录第7部分:护理操作记录入院评估转科记录阶段小结抢救记录会诊记录出院记录第一次主任医师查房记录扩展为高血压电子病历数据集标准护理计划一般护理记录病重护理记录手术护理记录出院评估与指导包括:17部分 58个小类第8部分:手术麻醉指导一般手术记录第13部分:住院医嘱第14部分:转院记录麻醉术前访视记录麻醉记录第15部分:高血压合并肾损害随访第16部分:医疗诊疗机构信息一、基于结构化电子病历标准的大数据建设与应用一、基于结构化电子病历标准的大数据建设与应用举例:高血压专病数据集举例:高血压专病数据集国家标准高血压专病数据

    9、集45项,现数据集扩充后为235项 数量为原有的5.2倍一、基于结构化电子病历标准的大数据建设与应用一、基于结构化电子病历标准的大数据建设与应用团体标准团体标准一、基于结构化电子病历标准的大数据建设与应用一、基于结构化电子病历标准的大数据建设与应用慢病管理的延伸应用慢病管理的延伸应用建立知识库,构建不同片群利用排名、聚类等数据挖掘技术构建知识搜索引擎移动APP自我教育知识库的查询检索、自我教育 健康趋势自我评价 风险自我评价 用药安全自我评价自我评价 建立疾病知识库,据此患者能自我诊断;同时湘雅名医坐诊实时在线交流自我诊断风险自我评价健康档案采集自我监测数据,与 家庭数据 医疗数据医院、社区互

    10、联互通,建立高血压数据中心,分析、展示数据结果 根据自我监测的数据进行分析,预测个人健康走势一、基于结构化电子病历标准的大数据建设与应用一、基于结构化电子病历标准的大数据建设与应用数据的标化管理提升医院决策支持数据的标化管理提升医院决策支持医疗质量工作效率医疗管理患者安全绩效管理门、急诊人次;健康体检人次;留观人次;住院病人入出转人次;门急诊手术例数;住院手术例数;门、急诊医疗收入;门、急诊医疗收入构成占比;住院医疗收入;住院收入构成占比等指标HQMS核心指标抢救成功率;危重病人数占比;危重抢救死亡率;入院三日确诊率;门诊、入院诊断待诊率;治愈、好转率;门诊诊断与出院诊断符合率;入院诊断与出院

    11、诊断符合率;术前诊断与术后诊断符合率;放射诊断与术后诊断符合率;临床诊断与病理诊断符合率;患者放弃治疗自动出院率;住院手术例数及手术死亡人数;急诊科危重抢救例数及死亡例数;手术并发症发生率;无菌手术切口感染率;无菌手术切口甲级愈合率医疗质量出院患者平均住院日;平均每张床位工作日;核定床位使用率;展开床位使用率;床位周转次数;出院者术前平均住院日;出院者占用床位总日数;出院者住院总日数;治愈工作效率医疗管理者平均住院日住院总死亡率;手术患者住院总死亡率;手术并发症患者住院死亡率;恶性肿瘤择期手术患者住院死亡率;新生儿患者住院死亡率;住院患者出院31天内再住院率;重返手术室再次手术发生率;医院感染

    12、总发生率;择期手术患者医院感染发生率;病历分型统计(按照A.B.C.D四型分型);围手术期分析;超长住院统计;医保费用统计;单病种住院死亡率;单病种手术患者住院死亡率;单病种出院2-31天内再住院率;单病种重返手术室再次手术次数;单病种重返手术室再次手术发生率;单病种平均住院日以及住院费用情况管理主要指标患者安全绩效管理住院患者压疮发生率;输血反应发生率;输液反应发生率;输液反应发生率;手术过程中异物遗留发生率科室收入环比;科室收入同比;手术分级积分一、基于结构化电子病历标准的大数据一、基于结构化电子病历标准的大数据数据的标化管理提升医院决策支持数据的标化管理提升医院决策支持逐级剖析问题室、按

    13、病区、按分类、按占比等室、按病区、按分类、按占比等点击科室,显示每个科室具体信点击科室,显示每个科室具体信息和问题分析,如息和问题分析,如CD型病历,型病历,同期对比,区域分析,年龄分析同期对比,区域分析,年龄分析等等二、基于临床医疗信息共享标准的大数据标准建设和应用二、基于临床医疗信息共享标准的大数据标准建设和应用1、数据采集的标准建设和应用、数据采集的标准建设和应用(医院数据医院数据)数据元部分标准数据源数据集部分标准电子病历:HDSD00.13.116按照某一特定编码规则赋予住院就诊DE01.00.014.00DE08.10.054.00DE08.10.026.00DE01.00.019

    14、.00DE01.00.026.00住院号病区名称科室名称病房号对象的顺序号HISEMRPACSRIS第1部分:病历概要第2部分:门(急)诊病历第3部分:急诊留观病历第4部分:检查记录第5部分:检验记录第6部分:生命体征测量记录第7部分:护理操作记录入院评估HDSD00.13.003患者当前所在病区的名称HDSD00.13.045患者在医疗机构就诊的科室名称患者住院期间,所住病房对应的编号患者住院期间,所住床位对应的编号HDSD00.13.002HDSD00.13.001病床号护理计划HDSD00.13.039患者本人在公安户籍管理部门正式登记注册的姓氏和名称DE02.01.039.00DE02

    15、.01.040.00患者姓名性别代码LIS一般护理记录病重(病危)护理记录手术护理记录HDSD00.13.096患者生理性别在特定编码体系中的代码家庭社区公卫公卫出院评估与指导第8部分:手术麻醉记录2一般手术记录患者年龄满1周岁的实足年龄,为患HDSD00.13.047DE02.01.026.00 年龄(岁)者出生后按照日历计算的历法年龄,以实足年龄的相应整数填写3麻醉术前访视记录4麻醉记录年龄不足1周岁的实足年龄的月龄,HDSD00.13.048以分数形式表示:分数的整数部分代第9部分:知情告知信息手术同意书DE02.01.032.00 年龄(月)表实足月龄,分数部分分母为30,分子为不足1

    16、个月的天数二、基于临床医疗信息共享标准的大数据标准建设和应用二、基于临床医疗信息共享标准的大数据标准建设和应用1、数据采集的标准建设和应用、数据采集的标准建设和应用(公众数据公众数据)健康群体健康群体患者患者医生医生医疗机构医疗机构政府政府药械企业药械企业保险公司保险公司健康群体健康群体公公共共卫卫生生信信息息数数据据疾疾病病控控制制信信息息数数据据医医疗疗保保险险信信息息数数据据健健电电子子病病历历信信息息数数据据重重金金属属污污染染数数据据人人口口信信息息数数据据康康扶扶贫贫信信息息数数据据体体检检信信息息数数据据穿穿戴戴设设备备数数据据二、基于临床医疗信息共享标准的大数据标准建设和应用二

    17、、基于临床医疗信息共享标准的大数据标准建设和应用2、数据存储的标准建设和应用、数据存储的标准建设和应用二、基于临床医疗信息共享标准的大数据标准建设和应用二、基于临床医疗信息共享标准的大数据标准建设和应用3、数据共享的标准建设和应用、数据共享的标准建设和应用常用的数据开放共享传输方式常用的数据开放共享传输方式SOAP协议传输协议传输文件传输文件传输消息传输数据库直连数据库直连前置库方式前置库方式对接简单安全程度高不影响业务系统稳定性较好EXCEL、TXT等格式需要执行数据导出需要指定同步目录大文件传输较慢实时性好安全性好支持加密传输对接复杂数据对接简单快捷对业务系统有侵入安全性较差需共享方数据结

    18、构数据库类型多基于http及XML可以带安全证书可以https安全加密由共享方保证稳定需共享方数据结构需要解析文件格式要求较高的开发能力二、基于临床医疗信息共享标准的大数据标准建设和应用二、基于临床医疗信息共享标准的大数据标准建设和应用4、数据安全的标准建设和应用、数据安全的标准建设和应用政府保险公司健康群体健康群体患者医生医疗机构药械企业互联互通互联互通数据安全数据安全远程医疗数据远程医疗数据安全安全移动应用数据移动应用数据安全安全临床研究数据临床研究数据安全安全个人信息个人信息数据安全数据安全健康传感健康传感数据安全数据安全健康管理或患者本人信息、患者联系人信息、医护人员信息、转诊相关人、

    19、第三方机构信息病历概要、门(急)诊病历、门(急)诊处方、检查检验记录等;城乡居民健康档案基本数据集;包括近端医院、远端医院、远程医疗设备提供者,设备维护管理者,远程医疗信息发布平台服务提供商、网络运营商等个人属性数据包括个人身份信息等;健康状况数据包括生活方式等个人属性数据、健康状况数据、医疗应用数据、医疗资金和支付数据、卫生资源数据以及公共卫生信息患者基本信息、检查信息、检验信息、药品医嘱、手术信息、病理信息、生命体征、诊断信息等二、基于临床医疗信息共享标准的大数据标准建设和应用二、基于临床医疗信息共享标准的大数据标准建设和应用在采集、存储、共享、安全标准和规范的基础上,建设医院大数据共享协

    20、同平台在采集、存储、共享、安全标准和规范的基础上,建设医院大数据共享协同平台四个四个“面向面向”面向管理面向管理为医院管理者提供医院运营管理数据分析、管理决策支持及绩效考核支持。面向科研面向科研对研究人群的临床病历数据进行统计分析、关联分析,运用常规统计算法做数据探索分析,实现疾病风险预测模型的探索发现。面向老百姓面向老百姓老百姓在医院授权的数据范围内,可在自助查询终端或床头多媒体终端上,查询历次在本院诊疗有关信息。面向临床医护面向临床医护医院医护人员提供诊疗信息、临床决策知识服务以及临床科研数据服务。二、基于临床医疗信息共享标准的大数据标准建设和应用二、基于临床医疗信息共享标准的大数据标准建

    21、设和应用医院大数据共享协同平台医院大数据共享协同平台医院大数据共享平台全面的从采集、标准、技术、共享、安全、成果等十大部分,33个分类,全面体现大数据的有效应用。二、基于临床医疗信息共享标准的大数据标准建设和应用二、基于临床医疗信息共享标准的大数据标准建设和应用医院大数据共享协同平台医院大数据共享协同平台产生湘雅特色的专病标准产生湘雅特色的专病标准创伤和急诊项目创伤和急诊项目儿童发育迟缓项目儿童发育迟缓项目高血压项目高血压项目宫颈粘连项目宫颈粘连项目合理用药项目合理用药项目健康管理项目健康管理项目门脉高压项目门脉高压项目围术期项目围术期项目炎症性肠病项目炎症性肠病项目二、基于临床医疗信息共享标

    22、准的大数据标准建设和应用二、基于临床医疗信息共享标准的大数据标准建设和应用医院大数据共享协同平台医院大数据共享协同平台产生自主产权的大数据检索软件产生自主产权的大数据检索软件MedRank软件利用目前为止medline收录的医学科研成果和论文,通过mesh词辅助和规范用户输入,筛选相关疾病的文献,通过MedRank算法,快速得到推荐的药物排名或者相关诊疗辅助数据排名。二、基于临床医疗信息共享标准的大数据标准建设和应用二、基于临床医疗信息共享标准的大数据标准建设和应用医院大数据共享协同平台医院大数据共享协同平台研发湘雅特色的专病大数据平台研发湘雅特色的专病大数据平台 根据指标波动筛选出历年来所有

    23、的AKI病例(6个月数据仅用时5分钟)通过时间序列进一步筛选术后AKI或者用过庆大霉素的病例 通过自定义导出工作,可以由医生自己编辑需要导出的参数,布局任何分析统计软件或算法软件进行数据分析。二、基于临床医疗信息共享标准的大数据标准建设和应用二、基于临床医疗信息共享标准的大数据标准建设和应用通过共享标准整合院内数据的同时,实现了区域、基层、公众服务、双向转诊、远程医疗通过共享标准整合院内数据的同时,实现了区域、基层、公众服务、双向转诊、远程医疗等院内外大数据融合共享,服务老百姓,提供管理依据,实现数据和医疗质控的监管。等院内外大数据融合共享,服务老百姓,提供管理依据,实现数据和医疗质控的监管。

    24、序号序号医疗卫生机构医疗卫生机构归属级次归属级次1234567中南大学湘雅三医院中南大学湘雅二医院中南大学湘雅医院部属部属共享汇聚超过20家省市县医院、社区卫生服务中心的诊疗、体检数据,应用与公众健康行动促进计划,服务老百姓慢病管理,为政府提供区域慢病的依据。部属南华大学附属第二医院湘潭市中心医院省级地市级地市级省级湘潭市第一人民医院湖南省医药学院第一附属医院89资兴市第一人民医院花垣县第一人民医院区县级区县级1011海南省三亚市第三人民医院外省地市级乡镇级长沙市岳麓区望月湖街道社区卫生服务中心12长沙市岳麓区咸嘉湖街道社区卫生服务中心乡镇级。二、基于临床医疗信息共享标准的大数据标准建设和应用

    25、二、基于临床医疗信息共享标准的大数据标准建设和应用医院大数据共享协同平台医院大数据共享协同平台获得了一批自主产权的软件著作权,产品得以推广获得了一批自主产权的软件著作权,产品得以推广二、基于临床医疗信息共享标准的大数据标准建设和应用二、基于临床医疗信息共享标准的大数据标准建设和应用医院大数据共享协同平台医院大数据共享协同平台产生了高水平的产生了高水平的SCI文章,影响因子文章,影响因子IF 4.867三、基于医疗信息标准化后大数据应用实例三、基于医疗信息标准化后大数据应用实例应用场景一:临床大数据中心应用场景一:临床大数据中心(医院信息共享医院信息共享)自主知识产区自主知识产区 大数据平台应用

    26、大数据平台应用医院临床数据HIS流程数据达到1200万人次,HIS数据量达到1.3亿条电子病历数据379万人次,数据量达到1.1亿条PACS数据达到214万人次,数据量达到419万条,数据年增长率达15%健康管理数据基层及社区医疗20余家机构200多万基层的患者就诊数据。穿戴式设备的健康自我管理数据。文献大数据1946年至 2016年9月前MEDLINE数据库中所有文献的基本信息和摘要,美国FDA2万余种药物说明书,14项表单,400余项数据三、基于医疗信息标准化后大数据应用实例三、基于医疗信息标准化后大数据应用实例临床大数据中心首页临床大数据中心首页七大智能检索体系:七大智能检索体系:湘雅易

    27、搜、队列多维湘雅易搜、队列多维度检索、手术检索、度检索、手术检索、用药检索、诊断检索用药检索、诊断检索、检查检索、队列发、检查检索、队列发现现词云词云原创专病或管理大原创专病或管理大数据系统:高血压数据系统:高血压、糖尿病、护理管、糖尿病、护理管理、急救创伤、健理、急救创伤、健康管理等康管理等三、基于医疗信息标准化后大数据应用实例三、基于医疗信息标准化后大数据应用实例全特征智能检索(湘雅易搜)全特征智能检索(湘雅易搜)病历搜索结果自定义列展示、数据导出、数据入组研究、热搜日志查询输入:输入:肝硬化肝硬化肝硬化肝硬化 肝癌肝癌 呕血呕血 射频消融术射频消融术969033肝硬化肝硬化 肝癌肝癌肝硬

    28、化肝硬化 肝癌肝癌 呕血呕血2176704三、基于医疗信息标准化后大数据应用实例三、基于医疗信息标准化后大数据应用实例患者患者360视图视图以患者为中心,关联患者历次诊疗的全过程信息,以及历次检验检查指标的趋势分析,同时提供相似病历检索。例如界面所示:该患者11次住院,跨度10年 相似病历 检验结果趋势比对分析 三、基于医疗信息标准化后大数据应用实例三、基于医疗信息标准化后大数据应用实例应用场景二:嵌入应用场景二:嵌入HIS系统的临床用药辅助决策系统的临床用药辅助决策 Hypertension+CKD Hypertension+CKDGraph DetailsDrug type#paper82

    29、Drug typeACEI#paper231Graph Details1234ACEIARB123463ARB202ArticleJournal4,304931ArticleJournal6,0581,307CCB26CCB133Diuretics22Diuretics98Author 13,325Author 19,4125-receptor blocker 155-receptor blocker 66Article-drug linkArticle-drug link67VasodilatorOther2519678Other1413136254797SympatholyticsVaso

    30、dilator8-receptor blocker 16Sympatholytics9-receptor blocker97Restrictions:MeSH Major Topic with one of the qualifiers,therapeutic use”,drug therapy“,administration&dosageResultsResultsAnti-hypertension AgentsRankAnti-hypertension AgentsRank1234Irbesartan(ARBs)Ramipril(ACEI)Benazepril(ACEI)Captopril

    31、(ACEI)0.1630.1340.0880.074限制概率:在一个网络中,所有降压药物限制概率的总和为1;若进行排名的降压方案越多,排名值越小1234Irbesartan(ARBs)IndapamideAmlodipine(CCB)Losartan(ARBs)0.1030.0900.0870.07356Losartan(ARBs)Amlodipine(CCB)0.0720.05356candesartanEnalapril(ACEI)0.0590.058789Enalapril(ACEI)Atenolol(beta-R blockers)Olmesartan(ARBs)0.0450.0430

    32、.0370.033789HydrochlorothiazideOlmesartan(ARBs)Carvedilol(beta-R blockers)Benazepril(ACEI)0.0460.0420.0420.03810Nitrendipine(CCB)10治疗高血压合并糖尿病/慢性肾脏病最有影响力的降压药是厄贝沙坦三、基于医疗信息标准化后大数据应用实例三、基于医疗信息标准化后大数据应用实例应用场景二:嵌入应用场景二:嵌入HIS系统的临床用药辅助决策系统的临床用药辅助决策直接嵌入业务生产的用药辅助决策直接嵌入业务生产的用药辅助决策直接嵌入会诊体系的疑难病历讨论直接嵌入会诊体系的疑难病历讨论

    33、直接嵌入教学体系的罕见病历查询直接嵌入教学体系的罕见病历查询直接应于管理阶层的辅助决策直接应于管理阶层的辅助决策三、基于医疗信息标准化后大数据应用实例三、基于医疗信息标准化后大数据应用实例应用场景三:上下通用的专病辅助决策支持系统应用场景三:上下通用的专病辅助决策支持系统+数据数据 知识知识 技术技术从医院临床大数据中心采集2009年至今近10年肾内科65个遴选病种的门诊和住院病历数据,对肾内疾病所涉及的变量进行全面梳理,形成肾内疾病库(专科库)以权威机构出版或发布的肾脏病学医学教材及中英文文献为基础,采用三元组描述医学本体,将临床诊疗数据与书籍文献知识进行融合,形成以标准化术语为基础的肾脏疾

    34、病知识图谱和疾病推荐提醒模型。1、建立、建立肾内疾病库肾内疾病库2、病历、病历半监督学习半监督学习4、集成、集成医院业务系统医院业务系统3、构建、构建疾病知识图谱疾病知识图谱肾内科医生、信息科、医学信息学博士生及硕士生、技术公司共同对1000+肾内科住院病历进行集中多轮标注及审核,构建机器学习模型,机器自动学习10万+病历.与医院业务系统深度集成,以工具化形式与业务系统形成一个整体,应用于临床。三、基于医疗信息标准化后大数据应用实例三、基于医疗信息标准化后大数据应用实例应用场景三:上下通用的专病辅助决策支持系统应用场景三:上下通用的专病辅助决策支持系统湘雅优质电子病历资源湘雅优质电子病历资源人

    35、工学习1000+病历文书,机器学习10万病历文书湘雅肾内专家、肾内若干博士、医学信息系20余名学生、肾内一线医生实践数据数据预处理预处理特征特征工程工程自然语自然语言处理言处理深度深度学习学习分类分类模型模型关联关联算法算法疾病疾病预测预测推荐推荐提醒提醒病历内容:“患者心悸10余天,双下肢凹陷性水肿,经检查患者小便呈泡沫样,无畏寒、恶心、呕吐。”标准化为:心悸:症状,双下肢:部位,凹陷性:描述性,水肿:症状,泡沫尿:症状三、基于医疗信息标准化后大数据应用实例三、基于医疗信息标准化后大数据应用实例应用场景三:上下通用的专病辅助决策支持系统应用场景三:上下通用的专病辅助决策支持系统 与医院与医院

    36、HIS、EMR深度集成深度集成 医院肾内科住院医生工作站上线医院肾内科住院医生工作站上线 肾内科肾内科100+单病种,单病种,65种遴选疾病种遴选疾病 诊断评价指标:诊断评价指标:准确率(accuracy):90.35%召回率(Recall):89.20%F1值(F1-Measure):90.17%医学语料标准化评价指标:医学语料标准化评价指标:准确率(accuracy):98%召回率(Recall):95.06%F1值(F1-Measure):97.2%扩展常用临床辅助工具(量表公式、相扩展常用临床辅助工具(量表公式、相似病例、患者似病例、患者360视图、检查检验申请、视图、检查检验申请、DRGs、药物不良反应等)、药物不良反应等)中南大学湘雅三医院中南大学湘雅三医院谢谢 谢!谢!

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