摘要:目的/意义 医学人工智能应用监管碎片化及数据的高门槛现状与医学人工智能发展需求之间矛盾日益突显。在各国积极部署数字健康战略的背景下,如何主动作为、为我国医学人工智能发展做好政策护航已成为亟待解决的问题。方法/过程 基于面向“产-学-研-用-管”多领域开展的调查研究及深度访谈资料,系统梳理医学人工智能特点及发展诉求,从国家战略和行业政策层面对当前监管体系现状进行分析。结果/结论 提出“构建医学人工智能监管衔接机制”的整体政策建议,从组织衔接、数据衔接、人才衔接和技术支撑4个角度展开,为破除当前发展壁垒、促进我国医学人工智能健康蓬勃发展提供解决思路。

摘要:目的/意义 梳理人工智能医疗技术相关定义及分类,支持我国人工智能医疗技术监管。方法/过程 结合文献综述和关键知情人访谈等方法,分析并形成人工智能医疗技术定义和相关分类。结果/结论 初步提出人工智能医疗技术定义及分类分级原则,可为科学管理人工智能医疗技术提供参考。

摘要:目的/意义 建立我国人工智能医疗技术临床应用评估管理工作体系,支持临床合理使用决策。方法/过程 采用文献分析、专家咨询和实证研究方法,总结实际应用经验,形成人工智能医疗技术临床应用评估指南文本。结果/结论 研究探索人工智能医疗技术定义与分类、主题遴选、评估方法选择、指标体系构建、质量控制要求,形成我国人工智能医疗技术临床应用评估指南。经实证研究,该评估指南有助于支持临床合理使用决策,为人工智能医疗技术临床应用评估工作规范开展奠定坚实基础。

摘要:目的/意义 测算冠状动脉CT血管成像人工智能辅助诊断技术(artificial intelligence aided diagnosis technology for coronary computed tomography angiography, AI-CCTA)临床使用成本,开展样本机构技术应用运行分析。方法/过程 采用作业成本法对样本医院AI-CCTA成本进行测算分析,采用本量利分析法对技术应用进行运行分析。结果/结论 AI-CCTA利用AI技术可节省宝贵的诊断医师人力资源,提高工作效率,降低次均检查成本,具有一定临床应用优势,随着AI应用范围的扩大,可改善医疗机构经济运行情况。

摘要:目的/意义 采用科学系统的方法构建电子病历数据质量指标体系,助力提升电子病历数据质量,为相关政策改进提供借鉴。方法/过程 借助批判性评价技能方案的系统检查清单进行文献综述分析,结合专家意见构建数据质量评估指标体系,使用问卷调查和统计分析验证,采用熵权法和模糊模型相结合的方法综合评价。结果/结论 构建一套包含16项指标的电子病历数据质量评估指标体系,对问卷调查结果采用模糊综合评价得到该指标体系综合得分90.445分,隶属度等级为“非常重要”(隶属度为62.5%),说明本研究所采用的数据质量指标符合电子病历使用者的关注重点。

摘要:目的/意义 通过对我国医院信息化建设评价标准体系的介绍,帮助医院深入理解标准并落地实施。方法/过程 从评价标准的总体情况、评审方法、评审指标等方面对标准体系(包括电子病历系统应用水平分级评价、医院智慧服务分级评估、医院智慧管理分级评估、医院信息互联互通标准化成熟度测评)进行解读。结果/结论 评价标准是促进医院信息化建设的“指挥棒”,深入理解标准是促进医院信息化建设的前提,医院应合理选择参与评价的优先顺序。

摘要:目的/意义 了解不同等级医院远程医疗服务开展情况,分析远程医疗服务开展过程,为远程医疗良性发展提供参考。方法/过程 采用在线问卷调查方式,收集我国26个省(直辖市、自治区)的医院远程医疗服务数据。利用SPSS 25.0软件,采用描述性分析、χ2检验、秩和检验等分析远程医疗开展时间、服务类型、业务量、远程会诊开展情况。结果/结论 72.0%三级医院和82.2%二级医院于2011年开始开展远程医疗服务,服务类型以远程会诊、远程教育、远程心电诊断、远程影像诊断、远程病理诊断为主,服务类型有待扩展,远程会诊响应时长应进一步缩短,以提升远程医疗服务效率和服务质量。

摘要:目的/意义 探讨人工智能辅助诊断技术应用于淋巴疾病的诊断效果,阐述样本稀缺背景下模型微调训练的解决方案,指出应用研究的难点和不足,并提出展望。方法/过程 从北京世纪坛医院淋巴外科既往收治的患者中选取755例为研究对象,基于患者电子病历非结构化文本数据,利用ERNIE 3.0分类模型进行淋巴水肿辅助诊断应用研究,通过两个层级分类任务,实现智能化诊断淋巴水肿疾病并区分原发性和继发性。结果/结论 ERNIE 3.0分类模型在淋巴水肿的判别任务中,准确率、精确率、召回率、平均F1值均超过0.95。在原发性和继发性淋巴水肿的区分上,模型的平均Macro F1值达到0.901。两个任务模型的曲线下面积分别达到0.97和0.865,表明模型的准确分类效果。模型分类结果具有较好的可解释性,填补了智能化方法在淋巴疾病领域的应用空白。

摘要:目的/意义 利用基于多源数据融合的机器学习算法,预测缺血性脑卒中患者的临床药物治疗风险。方法/过程 基于国际脑卒中试验数据集,融合患者人口统计学、生命体征检查及临床药物治疗数据,利用随机森林、逻辑回归和梯度提升决策树算法预测用药风险。结果/结论 3种算法在预测性能方面都表现较好,其中梯度提升决策树的召回率达到91.6%,曲线下面积为0.832,效果最佳。多源数据融合的机器学习算法在缺血性脑卒中用药风险预警中具有良好适用性。

摘要:目的/意义 构建潜在高被引论文的识别模型,挖掘研究前沿,为前沿识别研究提供新思路。方法/过程 从3个维度确定特征体系,基于6种机器学习算法构建潜在高被引论文识别模型,选择最优模型识别潜在高被引论文,使用聚类等方法对筛选出的文献数据集进行研究前沿挖掘。结果/结论 以阿尔茨海默病人工智能医学领域为例进行实证研究,XGBoost模型性能评估结果最优,有效识别出4类研究前沿主题:智能辅助工具、病症早期预测和分类、生物标志物、病症风险评估和照护。

摘要:目的/意义 分析国外基于机器学习构建住院患者跌倒风险预测模型的研究现状,为我国相关研究提供参考。方法/过程 检索PubMed和Web of Science数据库中2017—2022年基于机器学习构建住院患者跌倒风险预测模型的文献,从研究角度、数据来源、构建方法、模型验证等方面梳理分析文献。结果/结论 国外相关研究角度独特,数据海量、采集周期长,采用多种机器学习方法建模,且模型验证方法多样。国外同行经验可供我国护理研究者合理借鉴。

摘要:目的/意义 通过儿童多学科联合会诊平台,优化会诊预约方式,规范会诊流程,推动医疗科研创新,提升儿科区域医疗服务能力。方法/过程 以浙江大学医学院附属儿童医院为多学科会诊服务中心,以杭州市滨江区3家社区医院为分中心构建多渠道预约、多形式开展、多学科联合的智能儿科会诊管理平台。结果/结论 医院多学科智能儿科会诊有利于复杂疑难疾病诊治,实现区域儿科医疗资源整合、医院服务模式优化和医疗科研创新,构筑医患和谐共赢新生态。

摘要:目的/意义 当前中国互联网医院建设模式存在差异,需要科学设计的技术架构作为互联网医院应用系统的基础支撑。方法/过程 基于邯郸市中心医院互联网医院应用系统开发需求,提出基于分布式微服务中台的互联网医院技术架构,采用“大中台、小前台”的架构模式设计医院业务中台。结果/结论 该架构可实现集成化、流程化改造,进而推动互联网医院中的业务系统重复使用,减少医院多个系统间数据标准不统一的问题,有助于优化医院资源,提高互联网医院的服务效率和系统安全性。

摘要:目的/意义 替代传统手工上报模式,提升单病种数据填报时的自动填充率,与国家单病种质量管理与控制平台直连上报,并向医院管理部门提供统计分析数据用于规范诊疗、提升医疗服务水平。方法/过程 建设单病种管理系统,以及单病种数据自动提取知识库,利用自然语言处理技术实现单病种数据的自动提取,利用前置机技术实现与国家单病种质量管理与控制平台的对接。结果/结论 解决单病种数据上报过程中填报效率低、上报不及时、无法质控等问题,提高单病种数据填报效率,使单病种上报率达到100%,提升医院的医疗质量。

摘要:目的/意义 随着国家公立医院绩效考核工作的推进,现代信息技术和数据治理成为新时代公立医院高质量发展的有效支撑和医院管理的必要手段,亟待探索有效的治理路径和模式。方法/过程 介绍首都医科大学附属北京同仁医院的探索实践,推进医院数据治理,梳理各主业务系统功能和关联关系,建立主索引和数据共享体系,形成精细化绩效管理体系。结果/结论 整合13个业务系统,打破数据壁垒,形成15大类数据指标池,有效支撑医院精细化管理并培养数据治理人才。

摘要:目的/意义 针对医学高校智慧图书馆建设,引入用户画像概念,分析医学高校图书馆移动资源推送现状。方法/过程 利用用户画像技术,通过数据采集、数据分析与行为建模,结合智慧图书馆移动资源精准推送进行框架搭建。结果/结论 为大数据时代智慧医学高校图书馆移动资源精准推送服务提供参考。

摘要:目的/意义 运用社会网络理论研究药物治疗管理服务(medication therapy management services, MTMs)培训团队知识共享指标,为优化教学培训模式提供参考。方法/过程 以MTMs第五期培训团队为试验组,以第四期培训团队为对照组,运用社会网络分析方法,了解培训团队中知识共享的特点,并改进教学模式。结果/结论 MTMs第五期培训团队的网络规模、网络密度、连线总数、节点平均连线数、任意两节点间平均关联度以及整体网络互惠性均有增加,成员间交流更多,成员间知识共享较第四期有显著改进。通过社会网络分析,发现培训团队知识共享中存在的问题,采取有针对性的改进措施,可促进隐性知识的传播,提升培训效果。