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基于开放医疗大数据的人工智能研究

医学与哲学 2022年第1期43卷 1-4页

作者：马婷陈清财哈尔滨工业大学(深圳)电子与信息工程学院广东深圳518055 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055

医疗人工智能(artificial intelligence,AI)的发展离不开大数据的汇聚与标注,同时也引发了医疗大数据及其标注标准如何统一的问题。从AI发展对医疗大数据需求出发,指出建立医疗大数据统一标准的重要性与必要性,分析当前医疗AI技术的开... 详细信息

医疗人工智能(artificial intelligence,AI)的发展离不开大数据的汇聚与标注,同时也引发了医疗大数据及其标注标准如何统一的问题。从AI发展对医疗大数据需求出发,指出建立医疗大数据统一标准的重要性与必要性,分析当前医疗AI技术的开发过程缺乏数据统一标准和临床共识,提出“以开放换取共识”的医疗大数据平台方案——素问系统,实现“算法工程师开发技术—临床医生编辑知识—伦理专家监控伦理”的一体化AI生产流程。最后,以素问系统中第一个开源项目——医学知识图谱,作为大数据抽取标准知识的案例,解析了如何以开放换取共识,让AI技术专家与临床专家共同打造可落地的医疗AI技术。

关键词：医疗大数据人工智能临床共识医学知识图谱

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面向智能诊疗的疾病文本知识表示体系

中文信息学报 2023年第6期37卷 67-76页

作者：陈静张文泰陈清财户保田冯铭哈尔滨工业大学(深圳)智能计算研究中心广东深圳518055 中国医学科学院北京协和医学院北京协和医院神经外科北京100730 鹏城实验室广东深圳518055

近年来,深度学习技术在智能诊疗领域的应用已经取得了一定的进步,但是对专家知识的有效表示并为诊疗模型结果提供可解释性仍然是一个重要问题。大量的医疗文本资源包括医疗指南、专家共识、电子病历中蕴含着丰富的医学知识,以诊疗为目的... 详细信息

近年来,深度学习技术在智能诊疗领域的应用已经取得了一定的进步,但是对专家知识的有效表示并为诊疗模型结果提供可解释性仍然是一个重要问题。大量的医疗文本资源包括医疗指南、专家共识、电子病历中蕴含着丰富的医学知识,以诊疗为目的,对这些文本中特定疾病的复杂医学知识进行准确的表示是一项极具意义的挑战。现有的医疗知识图谱无法从细粒度化、全面性方面满足对特定疾病的智能诊疗的应用需求。为此,该文以库欣综合征这一病种为实例,结合专家共识和真实电子病历数据,基于知识图谱和逻辑表达式的基本结构,构建了一套包含30余种实体、50余种关系以及因果逻辑表达式表示方法的面向诊疗的中文医疗文本知识表示体系,希望为疾病诊疗知识的表示和因果推理提供一些参考。

关键词：智能诊疗知识图谱因果知识知识表示体系

CHIP2020评测任务1概述:中文医学文本命名实体识别

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中文信息学报 2022年第4期36卷 66-72页

作者：李雯昕张坤丽关同峰张欢朱田恬常宝宝陈清财郑州大学计算机与人工智能学院河南郑州450001 北京大学计算语言学教育部重点实验室北京100871 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055 鹏城实验室人工智能研究中心广东深圳518055

第六届中国健康信息处理会议(China Conference on Health Information Processing,CHIP2020)组织了中文医疗信息处理方面的6个评测任务,其中任务1为中文医学文本命名实体识别任务,该任务的主要目标是自动识别医学文本中的医学命名实体... 详细信息

第六届中国健康信息处理会议(China Conference on Health Information Processing,CHIP2020)组织了中文医疗信息处理方面的6个评测任务,其中任务1为中文医学文本命名实体识别任务,该任务的主要目标是自动识别医学文本中的医学命名实体。共有253支队伍报名参加评测,最终37支队伍提交了80组结果,该评测以微平均F_(1)值作为最终评估标准,提交结果中最高值达68.35%。

关键词：命名实体识别医学文本自然语言处理

CHIP 2020评测任务2概述:中文医学文本实体关系抽取

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中文信息学报 2022年第6期36卷 101-108页

作者：甘子发昝红英关同峰李雯昕张欢朱田恬穗志方陈清财郑州大学信息工程学院河南郑州450001 北京大学计算语言学教育部重点实验室北京100871 哈尔滨工业大学(深圳) 广东深圳518000 鹏城实验室广东深圳518052

第六届中国健康信息处理会议(China conference on Health Information Processing,CHIP 2020)组织了中文医疗信息处理方面的6个评测任务,其中任务2为中文医学文本实体关系抽取任务,该任务的主要目标为自动抽取中文医学文本中的实体关... 详细信息

第六届中国健康信息处理会议(China conference on Health Information Processing,CHIP 2020)组织了中文医疗信息处理方面的6个评测任务,其中任务2为中文医学文本实体关系抽取任务,该任务的主要目标为自动抽取中文医学文本中的实体关系三元组。共有174支队伍参加了评测任务,最终17支队伍提交了42组结果,该任务以微平均F_(1)值为最终评估标准,提交结果中F_(1)最高值达0.6486。

关键词：实体关系抽取中文医学文本处理信息抽取

CHIP 2021评测任务1概述:医学对话临床发现阴阳性判别任务

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医学信息学杂志 2023年第3期44卷 46-51页

作者：熊英陈漠沙陈清财汤步洲哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院深圳518055 鹏城实验室深圳518055 阿里巴巴杭州310052

介绍基于医学对话的信息抽取相关研究现状,结合第七届中国健康信息处理会议组织的基于医学对话的临床发现阴阳性判别评测任务,阐述该任务评测数据集、评估指标,对比介绍前4名参赛者的方法并进行总结,以推进医疗人工智能领域的发展。

关键词：中国健康信息处理会议在线问诊阴阳性判别人工智能自然语言处理

大语言模型ChatGPT在电阻抗断层显像(EIT)肺通气诊断中的应用价值

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中国急救医学 2023年第10期43卷 760-767页

作者：潘盼蒋硕然刘于红赵孟晨谷红俊杨庆云谢菲陈清财中国人民解放军总医院第八医学中心北京100094 哈尔滨工业大学(深圳)智能计算研究中心广东深圳518000

目的使用ChatGPT对电阻抗断层显像(EIT)肺通气参数进行分析并提供诊断。方法回顾中国人民解放军总医院呼吸与危重症医学中心2020年9月至2023年6月的EIT数据,使用GPT-3.5和GPT-4进行EIT数据的自动判断,采用零样本学习为基础,并使用上下... 详细信息

目的使用ChatGPT对电阻抗断层显像(EIT)肺通气参数进行分析并提供诊断。方法回顾中国人民解放军总医院呼吸与危重症医学中心2020年9月至2023年6月的EIT数据,使用GPT-3.5和GPT-4进行EIT数据的自动判断,采用零样本学习为基础,并使用上下文学习测试以提高诊断准确度。在统计方面使用敏感度和特异度来评估模型性能。结果ChatCPT对EIT具有一定的知识储备。本研究纳人530例患者的1215份EIT检查数据,显示ChatGPT对EIT数据的自动判断效果并不理想:零样本数据提示,与人工诊断相比一致性不佳;上下文学习的方法提示,GPT-4虽然比GPT-3.5的逻辑推理能力有了显著提升,但GPT4对指令的遵循能力却显著下降。GPT-4最终对肺通气诊断准确率只有27.02%,在“轻度通气功能缺失”上的预测最高,但也只达到53.58%。“无特殊”“重度通气功能缺失”的敏感度更底,分别为21.72%和13.71%。遗憾的是,“中度通气功能缺失”的敏感度为0。结论ChatCPT并没有掌握EIT测量参数来诊断通气功能缺失。尽管上下文学习能够提高模型的诊断能力,但结果仍然不够理想,未来需要纳人更多的特征和更复杂的模型来提高自动判断的准确度。

关键词：电阻抗断层显像肺通气低氧血症大语言模型 ChatGPT

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交互式问答的关系结构体系及标注

中文信息学报 2018年第5期32卷 14-21页

作者：周小强王晓龙陈清财哈尔滨工业大学深圳研究生院智能计算中心广东深圳518055

交互式问答是一种对话式的、连续的、前后关联的信息交互形式,交互式问答的关系结构直接体现了交互式场景在不同语言层面上的上下文关联。该文归纳分析了交互式问答中的对话行为和语句关系,在此基础上提出了对应的关系结构体系;为了验... 详细信息

交互式问答是一种对话式的、连续的、前后关联的信息交互形式,交互式问答的关系结构直接体现了交互式场景在不同语言层面上的上下文关联。该文归纳分析了交互式问答中的对话行为和语句关系,在此基础上提出了对应的关系结构体系;为了验证类别体系的合理性,对真实环境中的交互式问答语料进行了对话行为标注和上下文语句关系标注;并针对交互式问答的关系结构,采用隐马尔可夫模型总结分析了交互式问答中对话行为的变化规律,统计分析了交互式问答的语句关系结构特点。

关键词：交互式问答对话行为结构语句关系结构

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中文问答系统中时间敏感问句的识别和检索

计算机研究与发展 2013年第12期50卷 2612-2620页

作者：侯永帅张耀允王晓龙陈清财王宇亮户保田哈尔滨工业大学深圳研究生院网络环境智能计算重点实验室广东深圳518055

当前问答系统如"百度知道"、"SoSo问问"等在问句检索时没有考虑时效性要求,对时间敏感问句不能返回满足时效要求的结果.针对该问题,设计了时间敏感问句的识别和检索方法:首先依据时效要求对问句进行分类,识别出时间敏感问句,然后解析时... 详细信息

当前问答系统如"百度知道"、"SoSo问问"等在问句检索时没有考虑时效性要求,对时间敏感问句不能返回满足时效要求的结果.针对该问题,设计了时间敏感问句的识别和检索方法:首先依据时效要求对问句进行分类,识别出时间敏感问句,然后解析时间敏感问句的时效区间,最后根据解析结果对问句检索结果进行过滤,得到满足时效要求的结果.问句分类采用词法、句法和语义等特征,使用决策树、朴素贝叶斯、SVM等机器学习方法进行测试.问句的时效区间使用构造的时间域表达式计算获得.实验表明,使用C5.0决策树进行时间敏感问句的识别准确率达到0.901;与未考虑时间敏感问题的系统相比,时间敏感问句检索结果平均精度得到较大改善.

关键词：时间敏感问句时间解析问句分类问句检索问答系统

PEG-rhG-CSF在血液肿瘤自体造血干细胞动员中的临床分析

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中国实验血液学杂志 2024年第2期32卷 556-560页

作者：陈清娇郑晓强福建医科大学附属第一医院血液科福建福州350005 福建医科大学附属第一医院滨海院区国家区域医疗中心血液科福建省检验医学重点实验室福建福州350005

目的:探讨无外周血CD34监测下聚乙二醇重组人粒细胞集落刺激因子(PEG-rhG-CSF)在血液肿瘤自体外周血干细胞动员中的采集时机及采集效果。方法:回顾性分析2017年8月至2022年1月福建医科大学附属第一医院收治的46例行自体外周血干细胞动... 详细信息

目的:探讨无外周血CD34监测下聚乙二醇重组人粒细胞集落刺激因子(PEG-rhG-CSF)在血液肿瘤自体外周血干细胞动员中的采集时机及采集效果。方法:回顾性分析2017年8月至2022年1月福建医科大学附属第一医院收治的46例行自体外周血干细胞动员的血液恶性肿瘤患者。采用大剂量化疗联合PEG-rhG-CSF或重组人粒细胞集落刺激因子(G-CSF)动员方案,其中应用PEG-rhG-CSF动员的27例(PEG-rhG-CSF组),应用G-CSF动员的19例(G-CSF组),比较两组患者动员采集效果。结果:46例患者共采集86例次,PEG-rhG-CSF组与G-CSF组获得采集物的单个核细胞中位数分别为6.54(3.85-12.61)×10^(8)/kg和6.15(1.13-11.58)×10^(8)/kg(P>0.05),采集物CD34^(+)细胞数分别为11.44(1.33-65.02)×10^(6)/kg和4.95(0.30-24.02)×10^(6)/kg(P0.05)。PEG-rhG-CSF组在外周血白细胞(WBC)≥10×10^(9)/L时单次所采集的产物CD34^(+)细胞数明显高于外周血WBC<10×10^(9)/L时采集的数量[19.04(2.85-65.02)×10^(6)/kg vs 6.22(0.81-34.86)×10^(6)/kg,(P<0.05)]。结论:采用PEG-rhG-CSF动员外周血干细胞单次采集足量CD34^(+)细胞成功率高,中位动员时间为14 d;在无外周血CD34监测情况下,外周血WBC≥10×10^(9)/L可以考虑作为单次采集足量干细胞的采集阈值。

关键词：自体外周血造血干细胞移植造血干细胞动员聚乙二醇重组人粒细胞集落刺激因子