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摘要：目的/意义 以深圳市为例,探讨其释放医疗健康数据价值的实践路径。方法/过程 基于PEST分析框架,结合政策文件、案例调研和深圳数据交易所等实践,系统分析深圳市在数据治理、产业生态、社会信任和技术创新方面的探索,总结其经验与不足。结果/结论 深圳市建立“1+N”治理框架,推动医疗健康数据市场化和隐私计算技术应用,形成医疗健康数据要素化范式。应进一步强化制度协同与监管创新、构建应用场景驱动的医疗健康数据交易多方协同机制、加强标准化建设、培育要素流通新模式,以释放医疗健康数据价值,为医疗健康数据要素化提供参考。
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摘要：目的/意义 把握健康数据空间发展机遇,为健康医疗产业高质量发展和数据价值释放提供实践启示和政策参考。方法/过程 通过文献回顾和政策分析,系统梳理国内外健康数据空间建设进展,构建健康数据空间框架,分析其组成要素,剖析数据资源和数据主体交互过程,提出健康数据空间建设推进策略。结果/结论 该框架包括健康数据空间技术支持、数据资源、数据主体、规则机制、应用场景5大组成要素,从应用场景出发探讨健康医疗数据的3次价值释放,并从顶层设计、隐私保护、产品开发、数据素养与人才队伍等方面提出健康数据空间建设的推进策略。
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摘要：目的/意义 探讨影响医学科学数据价值实现的原因及价值提升路径,为医学科学数据管理和价值实现提供理论支持。方法/过程 基于租值耗散理论分析数据价值损失原因,并提出价值提升路径。结果/结论 公共产权弱化、市场机制欠缺、数据质量不高、开放共享不足导致数据要素价值无序租值耗散。建议完善权属制度、建立市场化流通机制、强化数据质量管理、促进数据共享与合作、提高公平性与监督力度,以减少租值耗散,提升医学科学数据要素价值,促进医学科技创新。
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摘要：目的/意义 梳理我国医疗人工智能风险研究现状,针对相关风险提出应对策略。方法/过程 运用文献计量学方法识别研究热点。基于技术-组织-环境理论和文本分析法,从环境、组织、技术、个体4个层面总结并提出医疗人工智能风险识别理论框架。结果/结论 共识别出24项具体风险,并从制度体系建设、组织风险管控、个体义务范围和技术应用等方面提出建议。
- 关键词：
- 医疗人工智能;
- 技术-组织-环境理论;
- 风险识别
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摘要：目的/意义 提出一种基于动态图神经网络的技术机会发现方法,为动脉粥样硬化相关技术创新提供智能决策支持。方法/过程 从incoPat获取2004—2024年动脉粥样硬化领域专利数据,提取技术要素,构建包含技术要素的动态技术语义网络,提出动态图神经网络模型 DynGNN-TOD,采用滑动时间窗对动脉粥样硬化相关专利数据进行划分,并通过对比实验验证模型性能。结果/结论 DynGNN-TOD模型的 AUC-ROC 达 0.932,Accuracy@10为62.3%,相较于其他3种基线模型均有不同程度的提升,能够为技术机会发现提供可靠的预测支持。
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摘要：目的/意义 构建大批量医学科技文献自动分类方法,以应对医学科技文献快速增长给文献分类和利用带来的新挑战。方法/过程 以医学论文为研究对象,利用《医学主题词表》同义词和语义层级结构,增强概念信息的语义特征,采用双向编码器表征模型进行微调训练和测试评估,并与随机森林算法的分类结果进行对比。结果/结论 十折交叉验证结果显示,该分类方法精确率、召回率、F1值分别达到 95.42%、93.61%、94.47%,优于随机森林算法及其他未进行特征增强的方法,其准确、有效,具有可应用性。
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摘要：目的/意义 系统评价国际健康干预分类系统(international classification of health interventions,ICHI)在中文临床术语环境下的效能。方法/过程 采用5维度信息表达评价法,针对心血管循环系统临床术语,比较评价ICHI-WHO统计版、ICHI-WHO拓展版、ICHI本土统计版、ICHI本土拓展版与ICD-9-CM-3在术语信息表达和损失方面的表现。结果/结论 在不同语种术语环境下,ICHI的信息表达效能存在差异。在中文临床术语环境中,ICHI-WHO统计版(47.0%)和拓展版(59.2%)的完全表达比例均高于ICD-9-CM-3(34.9%);经本土化改进后,ICHI的信息表达能力进一步提升,其中ICHI本土拓展版表现最优(90.1%)。在中文临床术语环境下,ICHI本土版相较于ICHI-WHO版和ICD-9-CM-3具有更优的信息表达效能,可以在国内推广。
- 关键词：
- 中文临床术语;
- 国际健康干预分类;
- ICD-9-CM-3;
- 效能评价;
- 信息表达能力
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摘要：目的/意义 构建医院数据治理水平指标体系,助力医院提高数据价值。方法/过程 基于现有数据治理及医院数据治理相关研究,运用专家咨询法、三角互证法和技术-组织-环境分析框架,通过文献分析、专家咨询、三角互证、评价指标计算4个环节,探讨指标体系构建路径。结果/结论 构建含3个一级指标、11个二级指标和32个三级指标的医院数据治理水平指标体系,与现有智慧医院评价体系互补,反映医院数据治理建设基础与发展目标,为数字化医院建设提供参考。
- 关键词：
- 数据治理;
- 技术-组织-环境框架;
- 三角互证;
- 词频-逆文档频率
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摘要：目的/意义 应用本体技术对本草类古籍知识进行系统整合与表达。方法/过程 采用内容分析法,借鉴现有中医药领域本体,形成严谨的本草知识等级体系,以 Protégé 为本体构建工具,结合 Neo4j 图数据库进行知识展示及应用,并通过本体框架术语覆盖率计算和领域专家咨询进行质量评价。结果/结论 构建包括名称、分类、性能等 20 个概念类及等同、归属、治疗等 15 个概念关系的本草领域本体,术语覆盖率均值达 90.72%,可用于支持本草领域知识库构建与知识服务。
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摘要：目的/意义 构建智能实验室报告解读系统,帮助患者了解自身健康状况。方法/过程 收集四川省金堂县第一人民医院实验室检验报告并标注,以 ERNIE-4.0-Turbo-8K为基础模型,用标注数据监督微调,引入检索增强生成机制优化模型性能。结果/结论 监督微调后,模型在实验室报告解读任务中多项评估指标优于微调前;以项目编码为索引的检索增强生成机制,能精准检索匹配知识切片,提升解读准确性与可解释性。基于大语言模型优化的智能系统,在提升医疗服务质量和效率方面潜力巨大,但准确性、稳定性尚待深入评估。
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摘要：目的/意义 采用基于区域卷积神经网络的目标掩码分割算法(mask region-based convolutional neural network,Mask R-CNN) 建立目标检测模型,智能识别甲状腺超声图像结节位置,为超声医生决策提供参考。方法/过程 收集超声结节图像1 650张,使用labelme工具进行结节位置标注。对Mask R-CNN的主干网络分别采用MobileNetV3、ResNet50、ResNet101和ResNet152进行替换,并引入特征金字塔和感兴趣区域对齐,采用迁移学习训练策略训练模型,比较不同网络下目标检测效果。结果/结论 主干网络采用ResNet101训练的模型平均精确度为86.8%,平均召回率为95.3%,平均F1分数为 90.6%,优于其他主干网络,能更精确地检测甲状腺结节,具有一定临床应用价值。
- 关键词：
- 甲状腺结节;
- Mask R-CNN;
- 目标检测;
- 神经网络
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摘要：目的/意义 从用户满意度出发, 对医院图书馆科研支持服务项目进行优先级排序, 提出优化科研支持服务的策略。方法/过程 采用Kano模型,设计Kano问卷,对佛山市妇幼保健院职工进行问卷调查,分析各科研支持服务项目的Kano属性分类,采用Better-Worse系数进一步分析用户满意度的影响程度,并确定科研支持服务项目的优先级排序。结果/结论 医院图书馆应重视馆员培训,加强部门协作,分层递进开展各级科研支持服务项目,建立动态调整机制,持续优化科研支持服务建设。
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摘要：目的/意义 探索新医科背景下医学信息课程群建设新思路,培养医学知识、信息素养、人工智能思维兼备的智能医学人才。方法/过程 采用现状调研与教学实践总结等方法,分析新医科背景下医药院校医学信息类课程面临的主要问题,基于“基础-进阶-高阶”层进式医学信息课程群建设思路,重构教学内容,丰富案例库,改进教学方法,培养智能医学人才。结果/结论 该课程群建设思路能有效激发医学生自主学习动机,为我国医药院校医学信息类课程体系改革提供理论支撑与实践范式。
第46卷 第3期|2025年
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