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融合多模态数据的中文医学实体识别研究

情报理论与实践 2024年

作者：韩普陈文祺顾亮叶东宇景慎旗江苏省人民医院数据应用管理中心江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京邮电大学管理学院

[目的/意义]医学实体识别是医疗健康知识挖掘和知识组织的关键环节。深入挖掘多模态数据间语义关联可以提升医学实体识别效果，进而为领域知识补全和知识推理提供支撑。[方法/过程]提出一种基于双线性注意力融合机制的多模态中文医学实... 详细信息

[目的/意义]医学实体识别是医疗健康知识挖掘和知识组织的关键环节。深入挖掘多模态数据间语义关联可以提升医学实体识别效果，进而为领域知识补全和知识推理提供支撑。[方法/过程]提出一种基于双线性注意力融合机制的多模态中文医学实体识别模型BAF-MNER。首先通过视觉和文本编码器进行多模态医学数据的语义特征学习；接着利用双线性注意力网络实现图像和文本跨模态语义交互，并引入门控机制过滤视觉噪声；然后融合基于注意力机制的视觉特征和文本特征进而构建多模态特征表示，同时增加批量归一化层优化深度神经网络；最后将多模态特征向量输入CRF层解码获取预测标签。[结果/结论]本模型能够有效提升中文医学实体识别效果，在多模态医学数据集上的F1值较单模态基线模型提升4.07%，较多模态基线模型提升1.65%；在多模态公开数据集上的实验表明模型具有良好的泛化能力。

关键词：多模态实体识别多模态学习多模态融合残差网络双线性注意力机制

面向中文电子病历文书的医学命名实体识别研究——一种基于半监督深度学习的方法

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信息资源管理学报 2021年第6期11卷 105-115页

电子病历文书详细记录患者诊疗全过程,蕴藏的医学知识是电子病历中最丰富的,因此挖掘电子病历文书潜在的知识结构具有十分重要的价值。面向非结构化电子病历知识挖掘的首要工作是命名实体识别,现有的医学领域命名实体识别方法面临标注... 详细信息

电子病历文书详细记录患者诊疗全过程,蕴藏的医学知识是电子病历中最丰富的,因此挖掘电子病历文书潜在的知识结构具有十分重要的价值。面向非结构化电子病历知识挖掘的首要工作是命名实体识别,现有的医学领域命名实体识别方法面临标注数据质量偏低、标注数据不足的问题,同时现有方法中均只考虑文本的序列特性,忽略文本中词间、字间的依赖关系,限制了命名实体识别效果。本文提出一种基于半监督深度学习的医学命名实体识别方法,即结合具有专家权威的中文百科半自动化实体标注法及BERT-GCN-CRF框架,对电子病历文本进行医学命名实体识别抽取。以真实电子病历文本作为实验对象,该模型获取的准确率、召回率、F1值均有明显提高,其中P、R和F1综合平均值分别为84.6%、84.0%和84.2%,同时人工标注工作量显著减少。本文提出的方法对电子病历的非结构化文本挖掘工作有重要意义。

关键词：医学命名实体识别电子病历文书知识挖掘半监督深度学习 BERT-GCN-CRF

基于医养融合的智慧居家养老创新模式研究与探索

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南京工程学院学报（社会科学版） 2022年第1期22卷 32-36页

作者：单涛景慎旗南京大学信息管理学院江苏南京210023

我国老年人口的持续增加带来极大的养老服务需求。在“互联网+”时代背景下,智慧养老理念应运而生,养老产业进入新一轮快速发展期。当前养老产业面临种种挑战,应通过发挥互联网优势、健全制度体系建设、完善法律法规、提高医养结合水平... 详细信息

我国老年人口的持续增加带来极大的养老服务需求。在“互联网+”时代背景下,智慧养老理念应运而生,养老产业进入新一轮快速发展期。当前养老产业面临种种挑战,应通过发挥互联网优势、健全制度体系建设、完善法律法规、提高医养结合水平等发展策略与“构建服务平台、加强专业人才培养、鼓励多元主体创新研发、提升服务个性化及人性化水平”的具体路径实施医养融合的智慧居家养老服务模式。

关键词：医养融合智慧居家养老创新模式

信息化建设应避免“巴比伦塔”——临床思维视角下医疗信息化建设思考

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科技新时代 2019年第2期 39-40页

作者：景慎旗江苏省人民医院信息处

近年来,随着医疗信息化相关政策法规的陆续出台和以人工智能为代表的一批先进信息技术在医疗领域大规模应用,医疗信息化建设的内外环境发生巨大性变革,这些巨变深刻影响医疗信息化建设内涵,临床思维逐步在医疗信息化建设工作中起主导作... 详细信息

近年来,随着医疗信息化相关政策法规的陆续出台和以人工智能为代表的一批先进信息技术在医疗领域大规模应用,医疗信息化建设的内外环境发生巨大性变革,这些巨变深刻影响医疗信息化建设内涵,临床思维逐步在医疗信息化建设工作中起主导作用,担负起重要的建设指导角色。内外环境倒逼信息化建设回归临床外部社会大环境正在发生巨变。社会信息化程度与全民信息素养水平总体持续提升,进一步夯实信息化建

关键词：医疗信息化临床人员临床思维巴比伦塔建设思考

在线健康社区用户特征研究——以“甜蜜家园”为例

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中国新通信 2021年第13期23卷 17-19页

作者：罗雨宁景慎旗南京医科大学医学信息学与管理研究所南京医科大学生物医学工程与信息学院南京医科大学第一附属医院(江苏省人民医院)

随着互联网应用的发展,越来越多的患者通过在线健康社区获取健康信息。以"甜蜜家园"为例,通过描述性统计和聚类模型,分析用户行为特征,对论坛用户生成内容进行主题聚类并绘制词云图以挖掘用户需求特征,从用户行为和需求两个维度构建用... 详细信息

随着互联网应用的发展,越来越多的患者通过在线健康社区获取健康信息。以"甜蜜家园"为例,通过描述性统计和聚类模型,分析用户行为特征,对论坛用户生成内容进行主题聚类并绘制词云图以挖掘用户需求特征,从用户行为和需求两个维度构建用户画像,以期为在线健康运营者提供启示和建议方法,更好地为用户提供服务。

关键词：在线健康社区用户聚类主题聚类

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数据驱动的慢性病精准管理模式探究

中华医院管理杂志 2022年第7期38卷 535-539页

作者：单涛叶继元景慎旗卢姗刘云南京大学信息管理学院南京210023 南京医科大学生物医学工程与信息学院南京211166 江苏省人民医院院长办公室南京210029

慢性病已成为影响社会发展的重大公共卫生问题。传统的慢性病管理模式多"重治疗、轻预防"。本研究将信息管理学科中的大数据应用、知识管理、知识服务等方法与慢性病管理相结合,通过构建包括多源异构的慢性病数据资源库、慢性病健康知... 详细信息

慢性病已成为影响社会发展的重大公共卫生问题。传统的慢性病管理模式多"重治疗、轻预防"。本研究将信息管理学科中的大数据应用、知识管理、知识服务等方法与慢性病管理相结合,通过构建包括多源异构的慢性病数据资源库、慢性病健康知识分析平台以及慢性病服务应用平台,实现慢性病数据管理中自我检测数据与医疗机构等来源数据的互联互通,慢性病健康知识的融合与精准推送,以及围绕慢性病预防、诊断、治疗与康复全过程提供的个性化精准服务。2019年8月起采用该管理模式搭建糖尿病大数据平台,至2022年1月,收集来自216万名居民的诊疗及管理数据3.8亿条,数据采集的准确率达97.46%,完整率达96.07%;构建相应知识库和服务平台,实现对糖尿病患者的个性化服务,提高了患者和社区居民的糖尿病知晓率、治疗率、治疗控制率、科普与传播率。

关键词：信息管理信息服务数据驱动慢性病精准管理模式

面向精准诊疗的慢性疾病数据分析关键技术综述

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中国数字医学 2022年第4期17卷 1-7页

作者：徐挺玉景慎旗王忠民刘云南京医科大学医学信息学与管理研究所江苏省人民医院(南京医科大学第一附属医院)信息处南京210096

随着社会老龄化、经济发展等多种因素影响,慢性非传染性疾病为国民生活带来的巨大危害,面向精准诊疗的慢病防治、数据分析技术研究已成为国内外慢病防治学术界和业界非常关注的焦点,探讨面向精准诊疗的慢病数据分析关键技术。介绍慢性... 详细信息

随着社会老龄化、经济发展等多种因素影响,慢性非传染性疾病为国民生活带来的巨大危害,面向精准诊疗的慢病防治、数据分析技术研究已成为国内外慢病防治学术界和业界非常关注的焦点,探讨面向精准诊疗的慢病数据分析关键技术。介绍慢性疾病关键技术发展现状、基于本体的模型知识表达、特征提取方法以及相同相关技术。分析常见的面向精准诊疗的慢病数据分析技术,以及具体应用。面向精准诊疗的慢性疾病数据分析关键技术,实现了精确、有效地探索个体间慢病发生的病因和发展过程,识别异常点,找出控制慢病发生,发展的相关因素,进而进行慢病的精准预测、风险判别、及时预警,并辅助临床医生决策,有效降低医疗成本,提高医疗效率和服务质量。

关键词：慢病管理数据分析技术精准诊疗

面向中文病历处理的多图命名实体识别方法研究

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情报科学 2024年第3期 100-109+117页

作者：单涛吴杰景慎旗叶继元刘云郭永安南京大学信息管理学院江苏省人民医院南京邮电大学通信与信息工程学院

【目的/意义】命名实体识别（NER）作为医疗记录处理的核心组成部分，对于提高电子病历处理的准确性和效率至关重要。尤其是在处理中文病历这一领域，由于中文的复杂性，NER任务面临更多挑战。因此，开发一种有效的中文病历命名实体识... 详细信息

【目的/意义】命名实体识别（NER）作为医疗记录处理的核心组成部分，对于提高电子病历处理的准确性和效率至关重要。尤其是在处理中文病历这一领域，由于中文的复杂性，NER任务面临更多挑战。因此，开发一种有效的中文病历命名实体识别模型，对于改进医疗记录的信息提取和数据处理流程具有重要价值。【方法/过程】文中提出了一个新型框架NER-CMR（中文病历命名实体识别），旨在克服现有NER方法在中文病历中的限制。NER-CMR框架通过结合流行的连续词和短语等上下文信息，解决传统NER中实体词嵌套和边界识别的问题。具体来说，该框架从相关词和短语中提取字符间的邻接、共现和依赖关系，这些信息随后被融合到NER神经模型中。NER-CMR包含字符编码模块、词嵌入模块、图形构建模块、融合模块和CRF模块。【结果/结论】通过在CCKS这个广泛使用的中文病历数据集与DIABETES真实糖尿病中文数据集上进行综合实验，NER-CMR展示了其在识别性能上优于基线模型的能力。此外，该模型作为一个引入图神经网络的中文NER任务处理框架，具有模块替换的灵活性，为中文电子病历命名实体识别研究领域提供了新的发展方向。【创新/局限】提出了基于图注意力机制的网络图，设计了融合层实现多图融合处理，进一步利用两种策略来应对不正确关系带来的噪音问题，但缺乏智慧医疗系统应用层面的实例研究。

关键词：命名实体识别中文病历邻接图注意力机制知识图谱

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医院信息标准化工作实践

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