基于康复诊疗决策支援系统构建区域三级康复服务体系
这是一篇关于康复,决策支援系统,区域,康复服务体系的论文, 主要内容为研究背景： 在“十五”国家科技攻关课题中,在华山医院康复科的带领下联合全国22家医院开展了“急性脑血管病的三级康复方案的研究”,研究结论证明系统规范的康复治疗能有效地改善脑卒中患者的运动功能、认知功能,并促进患者神经功能的恢复,提高患者生存质量,大大降低致残率,首次提出了“分层级、规范性”的三级康复治疗方案。 2011年7月,《卫生部建立完善康复医疗服务体系试点工作方案》明确提出,康复医疗服务体系建设的指导思想是优化布局和结构、统筹区域内康复医疗资源、逐步构建分层级、分阶段的康复医疗服务体系,为患者提供早期、系统、专业、连续的康复医疗服务,减少残疾发生,减轻家庭和社会负担,提高生存质量,促进社会和谐。同年9月份,卫生部办公厅开展《建立完善康复医疗服务体系试点工作》,将在全国选取14个省份开展为期2年的康复医疗服务体系试点工作,逐步构建分层级、分阶段的康复医疗服务体系,逐步构建布局合理、层次分明、功能完善、富有效率的康复医疗服务体系,充分发挥康复医疗服务体系在整个医疗服务体系中的作用,为患者提供早期、系统、专业、连续的康复医疗服务。满足人民群众基本康复医疗服务需求,减少残疾发生,减轻残疾程度,提高生活质量,减轻家庭和社会负担,促进社会和谐。2012年3月21日,卫生部医政司首次召开专门研究、部署康复医疗管理与发展的工作会议,进一步明确了“十二五”期间康复医疗工作发展的总体方向和工作思路。卫生部副部长马晓伟在会上指出,康复医疗是我国医疗服务体系中的短板,康复医学的建设和发展要纳入医疗改革的大盘子。我们要重点建设康复医院,关键突破分级医疗和双向转诊的落实。根据卫生部日前印发的《“十二五”时期康复医疗工作指导意见》,我国将初步建立分层级、分阶段的康复医疗服务体系,逐步实现患者在综合医院与康复医院、基层医疗卫生机构间的分级医疗、双向转诊。 在全国14个“康复服务体系”建设取得了巨大的成就时,各地也发现了一些问题： 1)区域康复服务体系内机构管理体系不健全,各医疗机构间的各自而政、功能划分不明确,不利于整体康复服务体系建设,双向转诊不通畅,形成各综合医院内仍滞留大量平台期的患者,而社区基层医院则病人量较少； 2)基层医院的人员康复素质普遍偏低,康复治疗手段单一且不规范,导致基层康复机构解决问题的能力较差,得不到患者的信任；在社区卫生服务机构的全科医师主要承担着社区康复治疗的实际操作,因其普遍缺乏康复知识,没有接受正规康复知识的体系培训,导致社区康复诊疗流程杂乱,康复治疗随意且不规范。 3)目前康复医学发展的不平衡,各地水平参差不齐,治疗方案也花样百出。这严重违背了卫生部实施规范化治疗的初衷,阻碍康复服务体系的实施,也对患者的治疗和健康造成了严重的影响。 2011年,卫生局根据电子病历的发展速度发出了《电子病历系统功能应用水平分级评价方法及标准》,里面开始提到高级医疗决策支持,以致区域医疗信息共享。卫生部在《电子病历系统功能规范(试行)》第一章第五条中提出电子病历系统功能分为必需、推荐和可选三个等级,在推荐及可选等级中,在多处提及临床决策支援功能,其中在“临床知识库功能”中推荐实现能为医师开具医嘱、诊疗方案选择等提供辅助支持,提供主动式提示与警告,规范诊疗行为。随着信息技术水平的不断发展及在卫生医疗领域的拓展,我们逐步完成了必需功能的建设。而决策支援系统作为医学人工智能的重大课题,越来越受到医疗行业的重视。 临床决策支持系统(CDSS或CD)又叫电子化医疗专家系统,是一个互动的决策支持系统(DSS),由确定性诊断、规范化治疗及病人数据挖掘等功能构成,以协助医生和其他卫生专业人员。它是一种主动式的知识推理资讯系统,它利用患者基本资料、健康资讯、检验检查报告等发现,经电脑处理并输出依病例而有所不同的建议、警示或反应。它通过管理临床数据,辅助临床医生决策,提高医疗卫生健康的质量,规范临床诊疗流程及治疗方案。临床决策支援系统顾名思义是用于扮演辅助临床决策的角色,它是一种医学人工智能的重大课题。 决策支援系统是以电脑系统为基础,透过人机互动交谈方式,以协助决策者使用决策资料及决策模式,以解决非结构化和半结构化的决策问题。是辅助决策者的判断分析,而不是加以取代决策者。决策支援系统是一种策略上资讯系统,它提供互动资讯以支援管理者应用在策略上的决策过程。由于处理的资讯是在技术阶层和策略阶层上,故所运作资讯是趋向于半结构化和非结构化,半结构化的决策,为部分程序确定但细节仍存在不确定性,例如：非结构化决策,所涉及的决策情况及程序是较不容易事先加以确定。因为决策支援系统主要用于帮助管理规划者解决半结构化及非结构化的问题,而管理咨询系统则是协助解决较结构化的问题。决策支援系统其核心是人工智能,它主要是乃是将人类智能加以电脑化的发展,使电脑具有思考、学习及解决问题的能力。 研究目的： 本课题通过开发康复诊疗决策支援系统,将其应用于区域康复服务体系之中,期望以数字化的手段优化医疗机构间双向转诊流程,提升基层医院的康复服务水平,为“区域化康复服务体系”的实施提供可供借鉴的思路。在横向业务上运用智能化电子信息技术优化基层医院的康复诊疗流程,提高康复诊疗规范性、完整性、一致性,提升基层医院解决问题的能力。在纵向业务上,通过制定“区域康复服务体系”内各医疗机构的功能定位及服务范围的规则,实现对分级医院、双向转诊的决策支持,,从根本上缓解人民“看病难,看病贵”的问题。通过独立的“数据中心”,打破医疗机构间的“信息孤岛”,实现康复诊疗的完整性、连续性。与此同时,在“数据中心”中利用资料勘探技术,不断从庞杂的资料库中整合分析各项临床资料,制定大量经过临床验证的规则,淘汰原有专家错误共识,规范临床诊疗工作,使康复诊疗决策支援系统富有生命力。 研究方法： 1、本文采用文献分析法搜集、鉴别、整理以“决策支援系统、区域化、三级康复服务体系”等为主题词的国内外文献,分析国内外研究现状,为课题研究提供理论依据和思路来源。 2、制作包含“区域三级康复服务体系、决策支援系统”各种问题或话题的提纲(又称“话题指南”),以面对面或电话访谈的方式开展半结构化访谈收集“区域三级康复服务体系构建的可行性、方式、实施风险、存在的问题”等内容。 3、组织课题的“焦点小组”,成员主要包括我科主任、三甲医院医师、三甲医院治疗师、基层医院医师、基层医院治疗师、卫生行政管理部门人员、记录人员、主持人、计算机平台开发人员、患者等。每个人对课题问题提纲的内容进行尝试性解释,随后其他人可以进行否决与支持,会后形成会议记录。 4、针对半结构化访谈、“焦点小组”收集来的数据,我们采取“主题分析法”分析整理,对每一主题采取矩阵的方法,用每一行代表一个新主题,用每一列代表一个“事例”(例如一次访谈记录),并把文本的相关段落截取下来填到每一个方框中去。 5、在康复诊疗决策支援软件设计阶段,我们采取面对对象的软件工程方法,根据用户的业务活动及需求分析,弄清各类数据的类属、范围以及关联项目等情况,采取数据仓库设计方法进行系统设计。 6、资料勘探功能实现了康复诊疗决策支援系统的有效循环运作,我们采取实证分析法,按照计算机技术模式收集临床数据,具体实施资料选取、资料挖掘、资料统计分析、资料的评估解释的过程,制定临床诊疗的规则,提升临床诊疗水平。 研究结果： 1、通过进行文献分析法,我们了解国内外康复服务体系建设的进展,国内实施康复服务体系建设过程中存在的难点及突破点,即提升基层医院诊疗水平、完善双向转诊流程； 2、通过半结构化访谈、焦点小组方式,分析研究了康复诊疗决策支援系统的关键技术及软件需求分析,设计了系统的总体模型、总体框架、平台架构、业务运用系统功能架构。其中总体模型包括横向模型和纵向模型；总体框架包括数据管理系统、业务应用系统、数据库三大模块；本软件系统采用CS+BS架构,业务模块采用CS模式,运行在平板电脑Android系统上；业务运用系统功能架构设计上系统登陆、门诊工作模块、医生工作模块、治疗师工作模块、后台管理模块五大模块。 3、在数据管理系统内,我们运用资料勘探技术,进行了“射频热凝靶点消融术对腰椎间盘突出症患者”的选择决策实证研究,结果显示：Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ型患者在治疗后的VAS评分较治疗前出现明显下降(P=0.00<0.01)；Ⅱ、Ⅲ型患者的直腿抬高试验角度明显改善(P=0.00<0.01)。Ⅳ型患者虽在治疗后3日的VAS评分较术前有所改善,但临床症状改善不明显(P=0.11>0.05),且治疗后1月的VAS评分及改良MacNab标准较治疗后3日未见明显改善(P=0.414>0.05),其治疗1月后的有效率只有70%,优良率仅有50%。 实验结论： 通过开发“康复诊疗决策支援系统”构建区域三级康复服务体系,在横向业务上进行康复诊断、康复评估、康复治疗在康复诊疗上提供全程智能决策支持,在科室管理上,设置“主任模块”,对科室管理提供决策分析辅助。在纵向业务上,对康复服务体系内的医疗机构进行功能定位的决策支持,规避了区域内康复机构间的利益冲突；同时,在“数据中心”中自动通过将患者病历资料的上传下达,实现双向转诊的康复治疗的延续性、整体性。 在数据管理系统内,利用资料勘探技术进行实证研究,我们得出：腰椎间盘突出症的患者,在入院后,应该常规腰椎CT检查,并进行美国矫形外科学会建议按照形态进行分类,其中Ⅱ型及Ⅲ型腰椎间盘突出症建议患者考虑射频热凝靶点消融术,但是针对Ⅳ型腰椎间盘突出症患者要谨慎考虑,建议患者转骨科行外科手术治疗。“数据中心”的资料勘探不断进行,促进知识发现,不断更新补充模式库,使康复诊疗决策系统具有生命力,不断提升康复诊疗决策系统能力。
脑卒中康复信息个性化服务平台的设计
这是一篇关于医疗信息化,脑卒中,康复,知识图谱,信息推荐的论文, 主要内容为近些年,信息技术不断推陈出新,给我们的社会、经济以及生活带来了前所未有的变化。在信息化浪潮的推动下,网络数据呈现爆发式的增长,信息过载的问题逐渐凸显出来,此时,最大限度地提高这些资源的利用率显得尤为重要。为了解决上述问题,越来越多的研究开始关注利用个性化推荐技术向用户提供他们真正想要的信息,避免用户浪费过多的时间在不必要的信息搜寻工作上。本文在个性化推荐技术的基础上,引入知识图谱作进一步的研究,并以脑卒中康复领域为切入点,构建脑卒中康复信息个性化服务平台,帮助用户从海量的网络资源中快速、方便、准确地获取有价值的信息来指导脑卒中患者的康复,为他们提供全面有力的数据支撑。在本文中,我们设计的脑卒中康复信息个性化服务平台,使用公开的并且经过学者论证总结的脑卒中康复资源作为数据来源,利用知识图谱来挖掘数据中隐藏的关联信息,并结合用户的行为记录进行信息的个性化推荐。本文所作的工作如下:第一,获取公开的网络资源。在知网、万方数据、维普上,以脑卒中为关键词检索2000年至2019年这20年间相关的文献,并应用爬虫算法进行获取,包括标题、作者、参考文献等数据,经预处理后得到共计147412篇文献。第二,构建脑卒中康复资源图谱。对上述获取的原始数据进行清洗整合,并定义知识图谱中的数据模式,完成实体关系的提取。此外,以文献关键词为切入点,融合已公开的知识图谱,使图谱更加完备。构建好的图谱包含833856个实体、65种关系、2731651个三元组。第三,基于脑卒中康复资源图谱的个性化推荐算法设计。本文以《中国脑卒中康复治疗指南》为标准制作数据集,并使用Trans E模型对脑卒中康复资源图谱中的实体和关系进行向量化,与分类算法结合,完成对用户的个性化信息推荐。本文通过实验发现,引入图谱信息后,推荐算法的性能进一步提升。第四,建立脑卒中康复信息个性化服务平台。该平台是本文构建的脑卒中康复资源图谱以及个性化推荐算法的实际应用。前端采用Vue框架进行开发,支持数据的可视化展示,此外,该平台还设计了脑卒中康复资源推荐、图谱展示与管理、用户互动共享等模块。
基于循证的虚拟现实技术在帕金森病患者康复中的应用研究
这是一篇关于帕金森病,康复,虚拟现实的论文, 主要内容为目的本研究旨在对帕金森病患者虚拟现实康复相关的文献进行系统综合评价;同时基于循证的方法对现有证据进行评级推荐和整合,构建帕金森病患者虚拟现实康复训练试验方案并检验该方案对帕金森病患者康复效果的影响,为日后帕金森病患者虚拟现实康复训练的临床推广提供依据。方法(1)应用Meta分析的方法,系统检索并综合有关帕金森病虚拟现实康复的临床试验研究,并进行质量评价,对定量数据进行Meta分析、亚组分析和Meta回归分析。(2)运用基于证据的持续质量改进模式,对纳入的证据根据JBI循证卫生保健中心证据分级与推荐系统(2014版)结合GRADE升降级标准对证据进行评级推荐并综合,制定初步试验方案,经专家会议法,对试验方案进行修订,形成最终试验方案。(3)根据试验方案进行试验干预,依照纳入排除标准纳入48名患者为研究对象,运用随机数字表法随机分为干预组和对照组,每组24人,干预组给予虚拟现实康复训练,对照组给予常规康复训练,测量并比较两组干预后及干预完成后2周的Berg平衡评分(BBS)、起立行走测试完成时间(TUGT)、生活质量评分(PDQ-39)、认知评分(Mo CA)、日常生活活动能力评分(UPDRS-II)和抑郁评分(HAMD),采用SPSS 25.0软件对数据进行整理分析,评价基于循证的帕金森病患者虚拟现实康复训练方案的应用效果。结果(1)对帕金森病患者虚拟现实康复相关试验的文献进行了Meta分析,共纳入23篇文章报道的22个随机对照试验,PEDro证据评分为6～9(=7.14,s=0.83),干预组对比对照组BBS评分(g=0.66,P<0.001)、日常生活活动能力评分(g=0.62,P<0.001)提升更显著,PDQ-39评分(g=-0.28,P<0.05)和抑郁评分(g=0.62,P<0.001)下降更显著。(2)试验方案制定过程中,基于循证筛选出最佳证据,制定了初步试验方案,专家会议参会专家的权威指数为0.91,根据专家意见建议,对初步试验方案进行了修改,完成了试验方案的最终制定。(3)依照制定的试验方案对帕金森病患者进行了干预,纳入试验的干预组和对照组患者的基线相同。干预完成后,干预组BBS评分(42.75±4.05,P<0.05)、Mo CA评分(28.08±1.53,P<0.01)显著高于对照组BBS评分(39.17±5.52)和Mo CA评分(26.13±2.46),干预组日常生活活动能力评分(8.71±2.07,P<0.05)、生活质量评分(38.58±5.97,P<0.05)、抑郁评分(10.00±3.99,P<0.05)和起立行走测验完成时间(17.87±3.49,P<0.05)显著低于对照组日常生活活动能力评分(10.17±2.18)、生活质量评分(42.92±8.18)、抑郁评分(12.71±4.68)和起立行走测验完成时间(20.23±4.37);干预结束2周后的随访结果相似。结论(1)Meta分析证明虚拟现实康复对帕金森病患者的平衡能力、生活质量、日常生活活动能力、抑郁状况方面均有显著改善,因此虚拟现实技术在帕金森病患者康复中有其应用前景。(2)基于循证的帕金森病患者虚拟现实康复训练方案,证据评级较高,专家会议参与专家权威性较高,干预方案具有科学性。(3)基于循证的帕金森病患者虚拟现实康复训练方案的实施结果表明虚拟现实康复技术在帕金森病患者的平衡、认知、日常生活活动能力、生活质量、抑郁症状等方面对比常规训练方式疗效更为显著,虚拟现实康复在帕金森病患者临床康复中有推广意义。
脑卒中康复信息个性化服务平台的设计
这是一篇关于医疗信息化,脑卒中,康复,知识图谱,信息推荐的论文, 主要内容为近些年,信息技术不断推陈出新,给我们的社会、经济以及生活带来了前所未有的变化。在信息化浪潮的推动下,网络数据呈现爆发式的增长,信息过载的问题逐渐凸显出来,此时,最大限度地提高这些资源的利用率显得尤为重要。为了解决上述问题,越来越多的研究开始关注利用个性化推荐技术向用户提供他们真正想要的信息,避免用户浪费过多的时间在不必要的信息搜寻工作上。本文在个性化推荐技术的基础上,引入知识图谱作进一步的研究,并以脑卒中康复领域为切入点,构建脑卒中康复信息个性化服务平台,帮助用户从海量的网络资源中快速、方便、准确地获取有价值的信息来指导脑卒中患者的康复,为他们提供全面有力的数据支撑。在本文中,我们设计的脑卒中康复信息个性化服务平台,使用公开的并且经过学者论证总结的脑卒中康复资源作为数据来源,利用知识图谱来挖掘数据中隐藏的关联信息,并结合用户的行为记录进行信息的个性化推荐。本文所作的工作如下:第一,获取公开的网络资源。在知网、万方数据、维普上,以脑卒中为关键词检索2000年至2019年这20年间相关的文献,并应用爬虫算法进行获取,包括标题、作者、参考文献等数据,经预处理后得到共计147412篇文献。第二,构建脑卒中康复资源图谱。对上述获取的原始数据进行清洗整合,并定义知识图谱中的数据模式,完成实体关系的提取。此外,以文献关键词为切入点,融合已公开的知识图谱,使图谱更加完备。构建好的图谱包含833856个实体、65种关系、2731651个三元组。第三,基于脑卒中康复资源图谱的个性化推荐算法设计。本文以《中国脑卒中康复治疗指南》为标准制作数据集,并使用Trans E模型对脑卒中康复资源图谱中的实体和关系进行向量化,与分类算法结合,完成对用户的个性化信息推荐。本文通过实验发现,引入图谱信息后,推荐算法的性能进一步提升。第四,建立脑卒中康复信息个性化服务平台。该平台是本文构建的脑卒中康复资源图谱以及个性化推荐算法的实际应用。前端采用Vue框架进行开发,支持数据的可视化展示,此外,该平台还设计了脑卒中康复资源推荐、图谱展示与管理、用户互动共享等模块。
脑卒中康复信息个性化服务平台的设计
这是一篇关于医疗信息化,脑卒中,康复,知识图谱,信息推荐的论文, 主要内容为近些年,信息技术不断推陈出新,给我们的社会、经济以及生活带来了前所未有的变化。在信息化浪潮的推动下,网络数据呈现爆发式的增长,信息过载的问题逐渐凸显出来,此时,最大限度地提高这些资源的利用率显得尤为重要。为了解决上述问题,越来越多的研究开始关注利用个性化推荐技术向用户提供他们真正想要的信息,避免用户浪费过多的时间在不必要的信息搜寻工作上。本文在个性化推荐技术的基础上,引入知识图谱作进一步的研究,并以脑卒中康复领域为切入点,构建脑卒中康复信息个性化服务平台,帮助用户从海量的网络资源中快速、方便、准确地获取有价值的信息来指导脑卒中患者的康复,为他们提供全面有力的数据支撑。在本文中,我们设计的脑卒中康复信息个性化服务平台,使用公开的并且经过学者论证总结的脑卒中康复资源作为数据来源,利用知识图谱来挖掘数据中隐藏的关联信息,并结合用户的行为记录进行信息的个性化推荐。本文所作的工作如下:第一,获取公开的网络资源。在知网、万方数据、维普上,以脑卒中为关键词检索2000年至2019年这20年间相关的文献,并应用爬虫算法进行获取,包括标题、作者、参考文献等数据,经预处理后得到共计147412篇文献。第二,构建脑卒中康复资源图谱。对上述获取的原始数据进行清洗整合,并定义知识图谱中的数据模式,完成实体关系的提取。此外,以文献关键词为切入点,融合已公开的知识图谱,使图谱更加完备。构建好的图谱包含833856个实体、65种关系、2731651个三元组。第三,基于脑卒中康复资源图谱的个性化推荐算法设计。本文以《中国脑卒中康复治疗指南》为标准制作数据集,并使用Trans E模型对脑卒中康复资源图谱中的实体和关系进行向量化,与分类算法结合,完成对用户的个性化信息推荐。本文通过实验发现,引入图谱信息后,推荐算法的性能进一步提升。第四,建立脑卒中康复信息个性化服务平台。该平台是本文构建的脑卒中康复资源图谱以及个性化推荐算法的实际应用。前端采用Vue框架进行开发,支持数据的可视化展示,此外,该平台还设计了脑卒中康复资源推荐、图谱展示与管理、用户互动共享等模块。
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