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针对医学数据案例挖掘系统的算法设计
本文针对医学数据深度挖掘应用滞后的现状,设计了医学数据案例挖掘系统,并介绍了系统的组成结构及数据案例特征提取算法及应用实例.
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医学数据挖掘的探究与应用
医学数据库的信息容量不断膨胀,迫切需要利用数据挖掘技术从这些海量的医学数据中找出有价值的知识和规则.该文阐述了医学数据挖掘的关键问题和实施步骤,介绍了常用的挖掘方法,后介绍了医学数据挖掘的一些现实应用.
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加强顶层设计,构建疾病诊疗溯源体系
当前诸如血脂异常、高血压、矮小症等疾病的诊疗标准存在很大争议,制定科学的诊断标准以及药物的适应症与疗效评价需要基于我国的大样本人群数据作为溯源体系,但当前医学数据采集模式在一定程度上限制了数据的长期采集、广泛采集和开放共享,需要加强顶层设计,从国家层面部署大人群队列研究,整合资源,设计队列建设的总体框架和实施方案,大限度地提高队列研究的效益,本文对大人群队列研究的研究目标和方法提出了建议.
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大数据时代医学数据管理研究
大数据时代的到来,对医院管理工作开展及服务方式优化产生了较大的影响.实践中为了实现对医学数据的高效利用,满足预期相关的工作开展需求,则需要结合大数据时代的实际情况,加强医学数据管理研究,将与之相关的研究工作落到实处,并采取有效的措施提升该时代背景下的医学数据管理水平.基于此,该文就大数据时代医学数据管理展开论述.
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大数据时代医学数据管理研究
以大数据为时代背景,挖掘我国医学数据管理的研究价值,探讨医学数据管理应用的新方向.通过查阅大量的文献资料,结合自身的工作实践,对国内医学数据管理的现状进行梳理,总结问题并有针对性地提出应对策略.以数据获取、数据挖掘为技术支持,充分发挥医学数据的潜在价值,通过提出"保障信息安全、完善平台架构、优化治疗及研发"的管理举措,解决医学数据管理方面的问题.在大数据时代,重视医学数据管理有利于推动医院管理,提升医疗服务品质.
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减肥药粥任君选
随着人们生活水平的逐步提高,我国的肥胖人口也在不断的增加.据新医学数据显示,我国目前的肥胖人口达3.25亿人,并且在逐年快速增加.肥胖不仅影响美观,妨碍社交和降低生活质量,也是一种疾病,其危害程度高于吸烟的4倍.肥胖与多种疾病有关,更是糖尿病、心血管疾病、高血压和某些癌症的危险因素.
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医学数据挖掘综述
大数据时代的到来,使得以构建数据仓库,处理分析数据为基础的数据挖掘技术成为目前信息行业研究的热点.结合数据挖掘技术形成的时代背景,阐述了数据挖掘的概念及医学数据的特点,简单介绍了医学数据挖掘的实现过程,列举了数据挖掘技术在医学领域(如医疗诊断管理、医疗费用管理、医院资源管理等)的具体应用,并就其发展前景进行展望.
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131I治疗格雷夫斯甲亢指南(2013版)
前言格雷夫斯甲状腺功能亢进(简称甲亢)为临床常见病和多发病,发病率在我国呈上升趋势,而其诊治规范与否直接关系到临床疗效.目前临床治疗格雷夫斯甲亢的方法主要有3种:内科药物治疗、核医学131I治疗和外科手术治疗,其中131I治疗因具有快速简便、质优价廉、不良反应少、治疗效果好等优点,已被美国等国家广为接受,成为大多数成年格雷夫斯甲亢患者的首选或重点选择的治疗手段.为使国内131 I治疗格雷夫斯甲亢更为规范,中华医学会核医学分会早在5年前就考虑组织专家制订131I治疗格雷夫斯甲亢专家共识及指南,2010年完成了《131I治疗Graves病专家共识》.2012年10月在《中华内分泌代谢杂志》上,核医学专家首次与内分泌及外科专家共同编写并发表了《甲状腺结节和分化型甲状腺癌诊治指南》,实现了核医学跨出学科与临床内外科等多学科合作制订指南的目标.本期发表的《131 I治疗格雷夫斯甲亢指南(2013版)》(简称指南),正是在去年核医学与内分泌及外科等多个学会交流合作的基础上,针对131I治疗格雷夫斯甲亢的重要性、特殊性及独特优势,经各层面专家反复论证交流,立足中国国情及目前中国甲亢诊治的实际状况,参考近年来国际权威指南和主要参考文献,依据全球多中心临床研究结果及大量循证医学数据,科学修订,数易其稿,终成文.
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数据挖掘与医学数据资源开发利用
通过对目前医学数据资料状况的分析,提出了数据挖掘与医学数据资源开发利用的方法.文章首先介绍了聚类分析、关联分析、决策树三个数据挖掘方法及实例.实例资料结果说明通过分析疾病的分类、疾病与药物之间的关联,可以为疾病的早期预测,为相关疾病的诊疗路径提供帮助.因此聚类分析、关联分析以及决策树是医学数据挖掘中的主要方法,三者的结合可以对某一类疾病进行系统的分析.
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生物医学时间序列中的模体
时间序列(time series)是一组有序的、随时间变化的数值序列[1,2].在社会、科学、经济、技术等领域中广泛存在着大量的时间序列.在医学领域,随着现代医学测量手段和技术的发展,记录了大量的时间序列,从而导致医学数据资料爆炸式增长.面对海量的医学数据,人们迫切地需要高能力和自动化的数据分析方法对它们进行有效的分析,而数据挖掘技术可以从缺乏先验信息的海量数据中发现隐含的、有意义的知识.因此,人们将数据挖掘技术大量应用于生物医学领域的时间序列,发现隐藏在这些海量数据背后的有学术价值的医学信息,并为临床诊断和疾病治疗提供有效的帮助.
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探讨新型宫颈癌细胞学筛查技术 Integrated Imager的应用价值
随着人群健康意识的逐年提高,越来越多的妇女选择定期健康体检,液基薄层细胞学检测(thinprep cytologic test, TCT)工作量越来越多,可以预见的是随着医学数据的急剧增加,智能化是诊疗数字化发展的方向和目标。图像分析的出现,使病理诊断由定性向定量发展,对样品照片进行数字图像分析,把目标区域染色的深浅及分布面积量化,则能实现病理图像的量化比较。TCT 细胞薄层均匀分布,清晰易读,避免因自然重力沉淀涂片而造成立体堆积和镜下焦距深浅不一,使其成为智能诊断的理想载体。宫颈癌细胞学筛查技术新柏氏(Integrated Imager,I2)的基本原理如下:对 TCT玻片进行图像扫描→转换成数字信息→统计分析→智能诊断,也就是计算机对每张 TCT玻片上各个视野中所有细胞核的 DNA平均含量进行测量排序,筛选出22个目标视野作为可疑病变(包括2个腺上皮细胞视野),在医生阅片时,自动化显微镜根据坐标值自动定位每个可疑视野并呈现给医生进行诊断,如果22个目标视野均正常,则可判定为阴性结果。国内使用 I2的单位较少,相关资料非常有限,究竟 I2能起到怎样的作用,其在国内运用的前景如何,诸多数据尚待实际应用来得以完善。
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建议糖尿病患者筛查周围动脉疾病
循证医学数据尚不足以确立一项指南,但临床医生迫切需要更明确的临床指南,正在这个时候,美国糖尿病协会(ADA)给出了一系列专家共识,如"糖尿病患者中的周围血管疾病",本刊将陆续刊登这一专家共识.
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高血压与心力衰竭
心力衰竭是一种复杂的临床症状群,是各种心脏病的严重阶段,具有很高的致残率及病死率.据美国Framingham的心脏研究发现,男性重度心力衰竭患者,2年内有37%的发生死亡,平均存活时间仅1.7年.高血压作为导致心力衰竭的一种重要的心血管疾病也备受重视,目前已从简单的治疗进入到以危险因素为基础控制的综合防治阶段,而对于心力衰竭的治疗也从单纯的改善血液动力学转向全面的交感神经控制.在临床的治疗上不仅注意了改善临床症状的急性治疗,更注重提高生存的慢性生物性治疗.以减少心力衰竭患者的再住院率及减低死亡率为目标的大型临床试验越来越多,并为我们临床预防及治疗心力衰竭提供了循证医学数据.WHO/ISH高血压防治指南中指出:能够影响心力衰竭预后的靶器官损害为:(1)左室肥厚(LVH).(2)动脉硬化斑块的超声学或放射学证据.(3)蛋白尿和(或)血浆肌酐的轻度升高.(4)肾动脉中央型狭窄,而高血压是导致这些靶器官损害的重要疾病.
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第三讲医学数据统计分析的常见问题
1 文中未说明所用统计分析方法在一些医学论文中,只给出了P值,未说明所用的统计分析方法,如例1.
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提高我国肺血栓栓塞症诊疗水平的系列研究——2008年度国家科学技术进步二等奖
针对国内对肺血栓栓塞症(pulmonary thromboembolism,PTE)缺乏正确认识,不规范诊疗广泛存在的情况,国家"十五"攻关肺栓塞规范诊治方法的研究项目组从提高意识、规范诊疗和深化研究3个方面全方位地推进PTE的诊治与研究工作.首先制订了<肺血栓栓塞症的诊断与治疗指南(草案)>,并从描述医学、诊断学、治疗学、流行病学、基础医学等多方面进行深入研究,取得了一系列研究成果.建立起我国的PTE诊断技术体系和规范治疗体系;取得了大样本中国人PTE描述医学数据并建立基础数据库;取得我国静脉血栓栓塞症(venous thromboembolism,VTE)临床流行病学数据,证实VTE为中国人常见病;发现了我国汉族人自身的遗传易栓特点;揭示了中国人PTE的临床病理学规律.同时推进了我国PTE的规范诊治及基础研究,树立了我国医学界对PTE的正确观念,使我国PTE的诊治例数呈数10倍增长.
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我国医学数据共享系统建设前景明朗
4月25日,由卫生部、总后卫生部和国家中医药管理局联合推荐的"医药卫生科学数据管理与共享服务系统"建设项目正式启动.该项目的立项并正式启动标志着中国医学领域即将结束基础医学、临床医学、预防医学和中医药学数据资源长期条块分割的局面,迈出了医学科学数据共享的第一步,跨入了国家科学数据共享工程的行列."医药卫生科学数据管理与共享服务系统"的项目总负责人,中国医学科学院院长刘德培院士畅谈了我国医学数据共享系统建设的进展情况和前景目标.
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关联规则在医学数据中的应用
关联规则技术是一种发展快和应用广泛的现代数据挖掘方法之一。基于国内外关联技术的发展现状,本文综合简述了关联技术方法的基本原理、算法及可行性分析,归纳了其在医学领域不同方面的应用特点,对当今中医药信息现代化发展的潮流趋势进行展望。
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该不该要求中药新药研发进行临床试验
临床试验所提供的医学数据和结果,是评价和证明试验药物有效性和安全性的重要证据.进行临床试验可以督促生产企业不断改善药物质量、改进疗效,有效避免不良反应事件的发生,因而有人主张应该要求中药新药在投入市场前进行临床试验.
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数据挖掘在医院管理中的应用
随着医院信息管理系统的不断完善及计算机技术、生物医学工程研究的飞速发展,使得大量医学信息被精确记录下来.激增的数据背后隐藏着许多重要的信息,而如何充分利用这些宝贵资源,从现有的海量数据资源中挖掘深层次的、隐含的、有价值的知识,提取出对于医院临床医疗、教学科研、学科建设、决策管理有指导意义的信息,帮助医院在新一轮医改中取得竞争优势,已成为现代医院管理工作中的一个重要任务.本文从介绍数据挖掘概念入手,分类剖析了数据挖掘在医院各层面应用的现状,从疾病诊治、精细化管理、规范医疗行为等多角度、多方位揭示了数据挖掘技术在医学领域应用的广阔前景.
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基于全球研究数据注册仓储Re3data.org的医学科学数据仓储建设
目的:总结全球医学领域科学数据仓储建设现状、经验与不足,为我国医学科学数据仓储建设提供参考和借鉴.方法:利用统计分析、共现分析和社会网络分析等方法,结合可视化图表对2018年Re3data.org中收录的637个医学科学数据仓储的分布、建设等情况进行分析.结果:美国、英国和国际组织在仓储合作建设中贡献为突出,其中美国参与建设的数据仓储占50%,独立建设仓储达241个.多数仓储收录3~6类数据,科学和统计数据是被收录多的类型,收录数据主题丰富,64.36%的仓储提供数据质控.Dspace等7种软件被用于数据仓储建设,数据管理涉及5种唯一标识符、16种元数据.结论:欧美国家占据了数据仓储建设高地,需多方合作共促数据开放共享.开源技术降低了仓储搭建门槛,标准规范建设保障仓储运管,数据分级共享提供接口支持,政策许可可保障多方权益.