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近15年广州市中医医院医疗资源与服务发展研究

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中国医院 2023年第9期27卷 5-9页

作者：温明鑫栗子涵江韬庞震苗广州中医药大学公共卫生与管理学院广州中医药大学医学信息工程学院

目的:分析广州市“中医药强市”建设以来中医医院医疗资源和医疗服务发展状况,为广州市“十四五”期间进一步打造中医药强市提供参考。方法:选取中医医院医疗资源和医疗服务相关方面的评价指标,对2007-2021年的指标数据进行统计分析。结... 详细信息

目的:分析广州市“中医药强市”建设以来中医医院医疗资源和医疗服务发展状况,为广州市“十四五”期间进一步打造中医药强市提供参考。方法:选取中医医院医疗资源和医疗服务相关方面的评价指标,对2007-2021年的指标数据进行统计分析。结果:近15年广州市中医医院机构数由2007年的27所增加到2021年的38所,增长率为40.74%,床位数增长率为141.66%,人力资源指标增长率为150%200%;医疗服务量总体不断上升,2017年之后出现下降趋势,新冠病毒疫情前的病床使用率相对稳定,医师工作负荷逐渐下降。结论:2007-2021年广州市中医医院医疗资源总量增长明显,医疗服务总体发展良好,患者对中医诊疗服务需求不断增加;新冠病毒疫情期间对中医医院医疗服务发展影响较大,应加快完善中医医院应急保障能力建设。

关键词：中医医院医疗资源医疗服务广州

基于模式识别的唇形科中药寒热药性物质基础研究

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药学学报 2023年第2期58卷 429-438页

作者：张传耀周晴王校卜菲菲王鹏安徽中医药大学中医学院安徽合肥230012 安徽中医药大学医药信息工程学院安徽合肥230012 安徽中医药大学研究生院安徽合肥230012

基于模式识别算法对唇形科中药寒热药性的物质基础进行研究,并建立寒热药性识别模型。首先,建立唇形科中药物质成分数据库。采用物质成分三级分类体系,利用频数分析、关联规则分析、逻辑回归、特征选择等数据挖掘方法得到唇形科中药寒... 详细信息

基于模式识别算法对唇形科中药寒热药性的物质基础进行研究,并建立寒热药性识别模型。首先,建立唇形科中药物质成分数据库。采用物质成分三级分类体系,利用频数分析、关联规则分析、逻辑回归、特征选择等数据挖掘方法得到唇形科中药寒热药性的物质基础,并建立识别模型。卡方检验结果显示,在一级、二级、三级分类水平上,寒热药性的物质成分构成比均有显著差异(P<0.05),差异随物质分类层次而变化,各级分类下平均变异系数分别为42.30%、79.07%、91.51%,占比差异一级分类<二级分类<三级分类。关联规则分析结果显示,在三级分类条件下,有效的关联规则较多。进一步分析得到27个核心类群及34个特异类群,特征选择结果得到15个决定性类群。采用多元逻辑回归分析成功建立了寒热药性识别模型,总体准确度可达到89%。唇形科中药寒热药性的物质基础差异明显,且互有交叉;双环二萜等27种物质为寒热药性的核心类群,其中,15种物质为决定性类群;唇形科中药寒热药性往往由多种类别的物质成分交互作用而体现,单一类别的物质常不能用来表征寒热药性,多种物质类群的有机组合是寒热药性的物质基础。

关键词：模式识别唇形科中药寒热药性物质基础识别模型

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基于中医优势病种的辨证论治平台

时珍国医国药 2017年第10期28卷 2552-2556页

作者：陈菊陶瑞卿宋岚赵姝婷姜雪梅谭星黄玲曹继忠温川飙成都中医药大学医学信息工程学院四川成都611137

如何发挥中医学自身方法论优势,融入到信息化时代,分享信息化的成果,提升中医辨证论治的水平和疗效,一直是中医药界关注的重点课题。文章介绍一种以优势病种知识为基础的可量化的中医辨证论治平台,以达到规范辅助中医优势病种辨证诊疗流... 详细信息

如何发挥中医学自身方法论优势,融入到信息化时代,分享信息化的成果,提升中医辨证论治的水平和疗效,一直是中医药界关注的重点课题。文章介绍一种以优势病种知识为基础的可量化的中医辨证论治平台,以达到规范辅助中医优势病种辨证诊疗流程,生成具有中医特色电子病历,提高中医诊疗服务质量。平台构造336种优势病种知识库,在其基础上构造一个新的临床辨证论治辅助算法,通过获取病人症状及体质量化码以进行辨证分型,从而自动推荐治法与处方。在win7平台实现了该系统的原型,目前在71家县级中医医院进行应用,统计医院使用情况,中医优势病种诊疗的适应率达85%左右,89.46%以上的电子处方可实现智能辅助辨证,说明本系统的应用可行性。

关键词：中医临床优势病种辨证论治算法

基于决策树的网络高维数据软子空间聚类方法研究

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现代电子技术 2019年第20期42卷 81-83,89页

作者：张勇陈菊成都中医药大学医学信息工程学院四川成都611137

典型网络高维数据软子空间聚类方法采用软子空间聚类算法,根据目标函数最优解判断聚类是否最优,最优解计算过程容易过度拟合陷入局部最优,导致分类结果精度低。故文中提出基于决策树的网络高维数据软子空间聚类方法,根据信息增益选择决... 详细信息

典型网络高维数据软子空间聚类方法采用软子空间聚类算法,根据目标函数最优解判断聚类是否最优,最优解计算过程容易过度拟合陷入局部最优,导致分类结果精度低。故文中提出基于决策树的网络高维数据软子空间聚类方法,根据信息增益选择决策树节点,在信息增益基础上添加分裂信息项防止决策树节点过度分类,获取不同树节点属性类别划分结果。在此基础上采用后剪枝技术删除含有噪音和干扰属性结点,将包含样本数量最多的分类结果视为网络高维数据软子空间的分类结果。仿真实验结果表明,所提方法聚类分析正确率随着网络高维数据集维数的增加而增加,且随样本数量增加的同时运行时间增长幅度较低,用时较短,是一种应用价值高的网络高维数据软子空间聚类方法。

关键词：聚类方法软子空间高维数据决策树信息增益仿真分析

基于区块链的中药材溯源质量安全信息平台的构建

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电脑知识与技术 2022年第24期18卷 107-109页

作者：吴培涛罗良梅陶雪肖梅魏立施明毅成都中医药大学医学信息工程学院四川成都610000

目前中药材溯源体系中存在诸多的问题,目前主要原因是系统是以中心化的方式运作,导致数据信息维护较困难。同时存在中药材种植、加工、运输、销售环节的监管问题。为了解决这些存在的问题,借助区块链技术。通过运用时间戳技术、防篡改... 详细信息

目前中药材溯源体系中存在诸多的问题,目前主要原因是系统是以中心化的方式运作,导致数据信息维护较困难。同时存在中药材种植、加工、运输、销售环节的监管问题。为了解决这些存在的问题,借助区块链技术。通过运用时间戳技术、防篡改技术、共识机制构建基于区块链技术的中药材溯源体系。通过规范数据采集层、数据层、网络层、应用层对数据录入,以实现中药材在种植、加工、运输、销售环节中信息记录的防篡改、可追溯性。运用区块链去中心化的特性可以进一步改善中药材溯源体系中数据过于集中,难以维护,可信度不高的问题,实现数据的分布化。基于区块链技术的中药材溯源体系可以进一步保证中药材产品质量和溯源的良性发展。基于这些优势,文章将阐述基于区块链的中药材溯源质量安全平台的构建。提升现有溯源平台的安全性、建立药品溯源行业的相关标准。

关键词：区块链中药质量溯源系统

中医药院校辅导员中医药文化素养培养现状和提升对策研究——以成都中医药大学为例

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成都中医药大学学报（教育科学版） 2022年第1期24卷 100-102页

作者：邹燕聪叶桦施明毅郑世超成都中医药大学医学信息工程学院四川成都611137

中医药文化是祖国优秀传统文化的重要组成部分,是当代大学生人生观、价值观的优质教育资源。中医药文化素养是指个人或群体对中医药知识的理解和运用以及对中医药社会效应的态度[1]。提升中医药文化素养,是中医药院校辅导员提升职业素... 详细信息

中医药文化是祖国优秀传统文化的重要组成部分,是当代大学生人生观、价值观的优质教育资源。中医药文化素养是指个人或群体对中医药知识的理解和运用以及对中医药社会效应的态度[1]。提升中医药文化素养,是中医药院校辅导员提升职业素养和走好职业道路的应有之义,对开展学生思想政治工作具有重要意义。研究以成都中医药大学为例,运用文献分析和访谈法,分析高等中医药院校辅导员中医药文化素养培养现状,针对性提出提升对策。研究结果为辅导员中医药素养提升提供参考。

关键词：高等中医药院校思想政治辅导员中医药文化素养提升对策

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基于自洽正则化约束的半监督细胞分割算法

模式识别与人工智能 2020年第7期33卷 643-652页

作者：束建华年福东吕刚安徽中医药大学医药信息工程学院合肥230012 合肥学院先进制造工程学院合肥230601

针对具有高质量标注的医疗图像数据获得成本较高的问题,提出基于自洽正则化约束的半监督细胞分割算法.首先构造两个结构完全相同的主、从分割网络,赋以相同的初始化参数.然后将随机选取的有/无标签训练数据输入主、从分割网络,利用正则... 详细信息

针对具有高质量标注的医疗图像数据获得成本较高的问题,提出基于自洽正则化约束的半监督细胞分割算法.首先构造两个结构完全相同的主、从分割网络,赋以相同的初始化参数.然后将随机选取的有/无标签训练数据输入主、从分割网络,利用正则化项约束主、从分割网络的训练,使输出结果保持自洽.其中,由梯度下降法优化主分割网络参数,由主网络参数经指数移动平均迭代得到从分割网络参数.最后在公共数据集上的实验验证文中算法的有效性.

关键词：医学图像处理图像分割自洽正则化深度学习

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深度学习在骨质疏松辅助诊断中的应用

计算机工程与应用 2023年

作者：姜良张程魏德健曹慧杜昱峥山东中医药大学智能与信息工程学院

骨质疏松症是一种由于骨密度下降引起骨折危险性增加的全身性疾病，临床上以影像学检查作为诊断依据。近几年深度学习方法在骨骼医学图像处理领域取得突破性进展，本文针对骨质疏松辅助诊断中所采用的深度学习方法进行了梳理总结。首先... 详细信息

骨质疏松症是一种由于骨密度下降引起骨折危险性增加的全身性疾病，临床上以影像学检查作为诊断依据。近几年深度学习方法在骨骼医学图像处理领域取得突破性进展，本文针对骨质疏松辅助诊断中所采用的深度学习方法进行了梳理总结。首先介绍了常用的影像学数据集，其次系统阐述了卷积神经网络、循环神经网络、深度置信网络、生成对抗网络在骨质疏松分类中的应用，阐述了全卷积网络、U-Net在骨质疏松病灶区域分割中的应用，同时介绍了最新AI模型ChatGPT的潜在应用，然后比较不同模型的性能，最后指出该领域目前存在的难点并提出相应的展望。

关键词：骨质疏松症深度学习计算机辅助诊断卷积神经网络

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同方期刊数据库

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医学知识图谱构建技术及发展现状研究

计算机工程与应用 2023年第13期59卷 33-48页

作者：黄贺瑄王晓燕顾正位刘静臧亚男孙歆山东中医药大学智能与信息工程学院济南250355 山东中医药大学药学院济南250355

知识图谱作为人工智能的重要分支,因其强大的语义处理能力和数据组织能力,可以全面整合医学概念、挖掘潜在医学知识,已成为医学智能化发展的重要手段。鉴于此,论述了医学知识图谱搭建中知识抽取、知识表示、知识融合、知识推理四个过程... 详细信息

知识图谱作为人工智能的重要分支,因其强大的语义处理能力和数据组织能力,可以全面整合医学概念、挖掘潜在医学知识,已成为医学智能化发展的重要手段。鉴于此,论述了医学知识图谱搭建中知识抽取、知识表示、知识融合、知识推理四个过程的最新方法及特点,深入研究并对比不同方法的优缺点,归纳各阶段常用数据集,梳理知识图谱在医学知识问答、临床辅助诊疗、中医知识挖掘及药物研究等方面的研究现状及各场景下的应用难点。最后总结现有医学知识图谱技术的局限性及面临的挑战,并对其未来发展进行展望。

关键词：医学知识图谱深度学习知识抽取本体知识推理