某医院电子病历信息管理系统的设计与实现
这是一篇关于电子病历,大数据,数据存储,数据挖掘的论文, 主要内容为随着电子病历数据的大量增长,数据的存储、管理、分析变得越来越复杂,课题以电子病历为研究对象,设计并实现一个功能全面的电子病历信息管理系统。系统不仅可以方便医生记录患者的病历信息,而且有助于医疗人员挖掘数据背后的价值,通过有效的数据挖掘方法,探索隐藏在病历数据中有价值的医疗信息,为疾病的诊断与治疗提供辅助手段。电子病历信息管理系统基于J2EE平台开发,并采用了扩展性强的B/S架构,主要实现了以下功能:电子病历管理功能、病历数据挖掘功能、系统管理功能,以及系统缓存功能和文件存储功能等。系统按照软件工程的开发方法,进行了详细的架构设计、功能设计和数据库的设计。服务端的实现使用的是主流的开源框架Spring MVC、Spring和Hibernate整合开发,前端的设计使用Html、Css和Java Script等技术来构建界面,数据库使用My SQL存储结构化的电子病历信息。另外,Hadoop是用来处理超大数据集,Hadoop分布式文件系统(HDFS)可以用来保存文件类型的病历记录,实现大文件数据的高速存储和读取。Hadoop分布式计算框架(Map Reduce)将数据分散计算,提供分布式的数据并行处理分析。在数据集中存储的基础上,使用数据挖掘中的关联分析方法,对常见的慢性疾病进行分析,从大量病历数据中提取出具有关联关系的规则,经过解释与评估,整理成有用的信息,帮助医生对患者的疾病进行诊断与分析,并为医疗科研提供可靠的依据。系统的测试和运行结果表明,电子病历信息管理系统在功能性、易用性、安全性等方面性能良好,满足实际的需要。系统以病人为中心开发产品,解决了病历数据存储的问题,为医生提供高效、快捷的医疗服务,帮助医疗人员挖掘出对研究有价值的信息,促进了医疗信息化的发展。
基于.NET的远程医疗系统中病历管理子系统的设计与实现
这是一篇关于远程医疗,电子病历,临床文档框架,可扩展标记语言,医学标记语言,.NET,智能客户端的论文, 主要内容为近几年信息和通信技术的迅猛发展为远程医疗的发展和推广创造了新的契机。.NET的出现,也为开发基于互联网的应用提供了方便快捷的工具。在这种情况下,开发一套以.NET为平台的远程医疗系统具有重要的学术与商业价值。而设计合理的病历结构、开发适合临床使用的病历管理系统,是远程医疗系统特别是远程会诊部分开发的基础和重要组成部分。本课题的目标就是为远程医疗系统设计病历的对象模型和数据库结构,并开发相应的病历管理系统。 本文描述了在一个远程医疗系统的开发过程中,病历管理子系统设计与实现方面的工作。首先,文章阐述了远程医疗、电子病历和.NET的一些基本概念,分析了远程医疗与电子病历的关系,并提出病历管理子系统的设计目标。然后,文章分析了纸质病历和电子病历的组成和结构,介绍了XML、HL7 CDA和MML等结构化电子病历的相关标准,阐述了远程会诊所需要的病历资料、病历资料的组织方式及其在数据库中的实现,并提出通过数据库与XML相结合的方式实现会诊资料数据粒度的灵活选择。随后,文章介绍了课题实现阶段所作的工作,包括:系统分析与设计、数据库设计和系统实现。最后,文章对系统的开发过程和结果进行了总结,并就决策支持和专家系统在远程医疗中的应用进行了展望。 课题的贡献在于专门为远程医疗系统开发了的病历管理子系统,并且在设计的过程中参考了HL7 CDA标准的扩展标准——MML(Medical Markup Language),实现了一定程度的标准化和结构化。在实现方面,课题采用了.NET灵活稳健的多层架构,并使用把C/S模式和B/S模式的优点很好的结合在一起的智能客户端技术来实现用户交互层体系结构。
电子病历系统EMR开发与实现
这是一篇关于EMR,结构化,电子病历,信息系统的论文, 主要内容为电子病历的英文名称为Electronic Medical Record简称EMR,也称为计算机化的病历或计算机的病人诊疗记录,取代了传统的手写纸张病历,使用电子信息化设备记录和管理病人的医疗档案信息[1]。医院想要提高整体服务质量,在提高硬件基础设施和医疗服务水平的同时也要加强发展信息化建设。加速发展医院内的电子病历信息化水平,是医疗行业提高整体服务质量的必然趋势。目前,我国医疗卫生部门大力推行信息化,采取各种行动推动电子病历系统的发展。电子病历在国外的发展已经日趋成熟。在我国已经有越来越多的从业者也开始认识到电子病历的重要性。电子病历系统(EMR)的设计与开发首先要对电子病历的基本定义进行分析,其次需要对基本开发工具进行熟悉,明确开发电子病历的总体开发构架,针对具体的业务流程进行详细的设计。本文设计的电子病历系统采用的常见的B/S构架,客户机界面使用CSP+JavaScript技术来实现。B/S架构是通过浏览器直接访问服务端的模式不需要使用专门的应用程序。采用B/S架构是未来的发展趋势,不需要做任何的安装步骤即用即走,并且该模式可以与Internet网无缝结合,甚至直接部署在Internet网上。当程序更新或者升级时不需要对每个客户端进行升级,直接更新服务端程序即可体现到程序上。数据库使用Caché2016,它提供了快速的查询速度和大规模处理数据的能力,并且能二十四小时不间断的保障大型系统的稳定运行。
基于图数据库的电子病历存储方法研究
这是一篇关于电子病历,BERT-BiLSTM-CRF,Neo4j,知识图谱的论文, 主要内容为电子病历(Electronic Medical Record,EMR)是数字化的医疗记录,是居民健康档案重要组成部分,在临床、科研和教育方面都具有重要作用。目前,电子病历的存储方法主要采用基于可扩展标记语言(Extensible Markup Language,XML)和关系型数据库相结合的方法,但这些存储方法给电子病历的灵活应用和高效共享带来一些困难,阻碍了临床医疗数据的进一步使用,例如:病历数量很大时,查询效率较低;数据库标准不统一,电子病历在结构和内容上存在差异;电子病历中含有大量自由文本,导致很难直接进行数据挖掘和疾病分析。本文提出一种基于图数据库的电子病历存储方法,构建医学知识图谱,完成电子病历的存储和可视化展示,本文做了以下工作:(1)电子病历医学实体抽取。本文首先完成针对电子病历自由文本的实体抽取工作。本文采用命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)的实体抽取方法,研究BERT-BiLSTM-CRF的深度学习模型对电子病历中自由文本进行医学实体抽取。本文自建了一个电子病历标注语料库,该语料库包含3000份来自不同科室的电子病历数据,在结构和内容上具有差异性。在自建语料库上,本文对电子病历的具体章节进行模型训练,完善标注规则,提高模型预测结果,实验证明本文方法具有较好的医学实体识别效果。(2)电子病历医学知识图谱构建。本文以病人为中心,以症状、疾病、药物、治疗为核心实体,以检查、时间、状态等为修饰实体,对电子病历的医学知识进行建模,定义实体关系和属性;通过实体对齐和实体消歧等操作对医学知识的进行质量控制,构建基于真实电子病历的医学知识图谱,并采用图数据库对知识图谱进行存储和可视化展示。(3)基于图数据库的电子病历存储系统。本文开发了基于Neo4j数据库的电子病历存储系统,该系统包括数据预处理、病历解析、知识提取、图谱构建、可视化展示几个模块,使用者只需提供原始病历或者数据库接口,即可以实现异构系统的电子病历自动存储,为查询药物、疾病、症状间隐藏信息提供可视化展示,为临床医生深入研究病历提供参考。
面向头痛病历的诊断依据信息抽取方法
这是一篇关于头痛,电子病历,信息抽取,多任务学习的论文, 主要内容为头痛是一种常见的神经系统临床症状,头痛病历记录了大量与患者头痛状况相关的医疗诊断知识,对这些诊断知识的识别和抽取是信息抽取研究在医疗领域的重要扩展。现阶段,国内头痛分类与诊断知识主要参考国际头痛分类ICHD-3。然而由于其涵盖头痛种类多,诊断知识条目繁杂,增加了医生在临床中科学使用ICHD-3的难度。对于头痛疾病,诊断要素是指病历中的诊断知识描述,诊断标准是指ICHD-3中的诊断知识描述,诊断依据是病历与ICHD-3相关联的诊断要素。本文结合项目需求,依托合作医院头痛中心临床电子病历,研究面向头痛病历的诊断依据信息抽取方法。进而实现病历与ICHD-3的关联,辅助年轻医生借鉴学习宝贵的诊断经验,加深对ICHD-3标准的理解,对于头痛辅助诊断具有深远的意义。本文的主要工作及成果有:1)设计了一个融合领域词典和词性信息的头痛诊断要素实体抽取模型。首先通过研读头痛病历和ICHD-3标准,结合专家医生的临床经验制定面向头痛病历的诊断要素抽取框架和标注规范,进而构建了一个头痛诊断要素实体及其否定修饰数据集——ENDHR。之后结合现有的医学资源、预训练模型以及上下文编解码器模型,设计了一个融合领域词典和词性信息的深度学习模型,实现了对诊断要素的抽取,并且通过实验验证了其有效性。2)设计了一个基于多任务学习的含有否定修饰的诊断要素抽取模型。引入多任务学习的思想,将诊断要素的抽取定义为序列标注任务,其否定修饰识别定义为分类任务,根据优化目标设计总任务的损失函数,提升了总任务的抽取效果。实验表明参数硬共享的多任务学习模型在ENDHR数据集上具有最优的表现。最后依据抽取出的两类诊断要素,将病历中的诊断要素和ICHD-3的诊断标准进行关联,实现了头痛诊断依据抽取的目的。3)基于本文所设计的诊断要素实体抽取模型和含有否定修饰的诊断要素抽取模型,基于B/S架构,设计并实现了一个头痛诊断依据抽取的原型系统。该系统实现了用户登录、病历管理和抽取以及关联结果展示等功能,以文本形式的电子病历作为输入,通过两类诊断要素的抽取,然后与ICHD-3进行关联,将抽取结果以及与相应头痛类型的关联结果进行展示。结合本文设计的诊断依据抽取模型,在ENDHR数据集上进行了对比实验。本文工作一方面支撑了实际项目中的应用,另一方面对于医学领域信息抽取的相关工作有参考价值。
基于深度学习的电子病历命名实体识别
这是一篇关于深度学习,命名实体识别,Transformer,电子病历,自然语言处理的论文, 主要内容为随着人工智能在医疗领域中的广泛应用,通过自然语言处理技术,可以实现患者的发病史、诊疗过程和出院状况的智能化管理。将这些信息应用在智慧诊疗中,对构建医学知识图谱、辅助决策系统和问诊系统至关重要。针对当前电子病历命名实体识别准确率不高以及需要大量人工标注的问题,本文采用自注意力模型结合双向循环神经网络对命名实体识别进行研究,主要的工作包括:实验数据集采用全国知识图谱和语义计算大会开源的电子病历,对数百份原始文本做预处理。使用三元集{B,I,O}对身体部位、症状体征、检查检验、疾病、药品五类医疗实体进行标注。其中B表示实体的开头,I表示实体中间部分,O表示非医疗实体。为了解决传统算法条件随机场(Conditional Random Fields,CRF)医疗实体识别准确率不高的问题,提出了基于长短时记忆网络的BiLSTM-CRF模型,结合条件随机场的标签约束预测出医疗文本序列的标签,该模型的F1值比条件随机场提升3%。提出了Word2Vec–BiLSTM–CRF模型,添加词向量Word2Vec提升准确率。通过爬虫技术从医疗网站抓取海量医学文本,使用gensim工具训练词向量。在电子病历数据集上进行对比实验,其中使用了词向量的模型比没有预训练词向量提升了3%,比条件随机场提升6%。考虑到长短时记忆网络收敛较慢,提出了Transformer-CNN-BiGRU-CRF模型,加快收敛速度。该方法使用词向量结合位置编码作为输入,自注意力机制提取文本特征,结合下游结构对提取的多维度特征序列做序列标注,通过实验证明了在不加入人工特征的前提下,该模型的F1值提升最大。最后考虑到医疗数据特殊性和获取难度,本文对数据集按比例进行划分,取少量数据进行实验,其中Transformer-CNN-BiLSTM-CRF比基线模型条件随机场提升7%,验证了该方法在少量标注数据情况下的有效性。
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