华西医学期刊出版社
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找到 关键词 包含"大数据" 21条结果
  • 大数据时代的循证医学研究

    循证医学作为一门研究证据的科学,其证据决策思想在大数据时代迎来了发展的契机,研究起点从证据前移至数据。大数据在生产证据、总结加工整合证据、应用证据三个阶段发挥积极作用,可更加便捷地获得证据并不再稀缺,证据将更加客观、公正、可靠、透明并得到全新的应用。因此,在大数据时代下开展循证医学研究,积极构建循证医学智能服务平台,需要制定大数据时代循证医学研究战略,全面提高证据质量;完善大数据基础设施,制定结构化临床数据标准,推动临床研究数据全面公开;大力发展便携式、可穿戴健康监测设备,打通院外随访数据收集和访问通道;建立数据使用规范,规避循证医学研究应用大数据的风险。

    发表时间:2017-04-01 08:56 导出 下载 收藏 扫码
  • 利用互联网、大数据与人工智能促进胸外科发展

    发表时间:2018-03-28 03:22 导出 下载 收藏 扫码
  • 大数据技术在中医药领域中的应用现状及思考

    大数据技术是信息化时代的必然结果,其不仅促进了生物医学发展,也为中医药的发展开辟了新途径。本文分析近年来大数据技术在中医药领域中的应用现状,提出思考与展望,以期为中医药未来的发展方向提供新思路与新方法。

    发表时间:2018-11-16 04:17 导出 下载 收藏 扫码
  • 应用骨外固定技术矫正四肢畸形 8 113 例数据分析

    目的 统计分析秦泗河矫形外科团队 30 年间治疗四肢畸形所应用的骨外固定器械(包括 Ilizarov 器械)数据,探讨现代骨外固定技术矫正四肢畸形的应用指征、个体化器械构型选择策略等。 方法 依据秦泗河矫形外科团队肢体畸形矫形手术病例数据库,回顾性统计分析 1988 年 1 月—2017 年 12 月外固定器使用情况,分别从外固定器总体使用情况,不同性别、不同手术时间段、不同年龄段、不同部位及不同病种外固定器应用情况等方面,进行外固定器总体使用情况及不同外固定器构成进行统计、分析。 结果 8 113 例患者手术中应用了骨外固定器,其中双下肢手术同时应用者 69 例,共应用 8 182 套外固定器。其中组合式外固定器 4 725 套(57.74%)、Ilizarov 环式外固定器 3 388 套(41.41%)、单臂外固定器 64 套(其中包括 Orthofix 器械)(0.78%)、Taylor 空间外固定器 5 套(0.06%)。男 4 487 例(55.31%),女 3 626 例(44.69%)。从不同时间段分析显示,外固定器使用数量逐年增加,2000 年后应用数量突破性增多。患者年龄以 11~30 岁为主,其中 21~25 岁使用最多,达 1 819 套(22.23%)。外固定器应用部位几乎涵盖了四肢所有区域,其中踝足趾部位最多,达 4 664 套(57.00%);上肢最少,共 152 套(1.86%)。8 113 例中治疗的疾病涵盖了十余个学科、超过 150 个病种,其中使用外固定器治疗最多的前 5 位疾病为:脊髓灰质炎后遗症、脑性瘫痪、脊柱裂后遗下肢畸形、创伤后遗症、先天性马蹄内翻足。 结论Ilizarov 技术已广泛应用于血管、淋巴、神经、皮肤、内分泌等疾病导致的肢体畸形、残疾以及骨科疑难杂症,其手术适应证远超出了骨科学范围。国产外固定器及其安装工具基本能满足各种治疗的要求。骨外固定技术已全面进入了应力控制下的牵拉组织再生,自然修复组织创伤与残缺、重建肢体功能的新时代。

    发表时间:2018-10-09 10:34 导出 下载 收藏 扫码
  • 数据库研究第一部分:区域性医疗中心的结直肠癌与人群特征

    目的分析目前版本的华西肠癌数据库(Database from Colorectal Cancer,DACCA)中,华西医院作为区域性医疗中心所服务的结直肠癌患者的人群特征。方法本次数据分析选取的 DACCA 版本为 2018 年 12 月 12 日更新版,其中数据项目包括:个体数据(性别、年龄、血型、身高、体质量及体质量指数)、地理数据(省份、市级及成都下设区市县)、职业与教育数据及主诊断数据,分别对各选取的数据项目作特征分析。结果按照条件筛选 DACCA 数据库获得 9 633 条可分析数据行。以 2005–2006 年为数据库建设的前后时间节点,2005 年以前(包括 2005 年)对数据库含量的贡献数值为 1 358 条,2005 年以后(不包括 2005 年)为 8 275 条。2005 年后的贡献率高于 2005 年以前 [1 358/11 比 8 275/13,95% CI 为(–625.337,–400.831),P<0.001]。9 633 条数据中,男性 4 669 条,女性 3 340 条,未核定数据 1 624 条;年龄为 13~104 岁、(59±13)岁,线性预测结果显示随年龄变化的线性稳定(\begin{document}$\hat y$\end{document}=0.016 1x+26.54,R2=3.42×105,P=0.601 108);身高为 138~192 cm、(161±7)cm,线性预测结果显示随身高变化的线性稳定(\begin{document}$\hat y$\end{document}=0.110 5 x–60.911,R2=0.002 6,P=0.000 272);体质量为 27.5~80.5 kg、(59.38±10.27)kg,线性预测结果显示随体质量变化的线性升高(\begin{document}$\hat y$\end{document}=0.296 5x–537.24,R2=0.010 625,P=2.37×1014)。DACCA 数据库提供的地理源显示,华西医院服务地区与我国西部地区的定义存在差异。结直肠癌主要发生在直肠(68.64%),其中结肠癌主要发生在乙状结肠(27.06%),直肠癌主要发生在直肠肛管(13.34%)。结论DACCA 数据库显示的人群特征,可以初步反映结直肠癌病患在体质量和 BMI 上的升高变化,同时反映了以地理源为基础的区域分布特征,为进一步细化研究提供了线索。

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  • 数据库研究第二部分:结直肠癌的住院流程管理

    目的分析目前版本的华西肠癌数据库(Database from Colorectal Cancer,DACCA)中,华西医院作为区域性医疗中心所服务的结直肠癌患者的住院流程管理的特点。方法本次数据分析选取的 DACCA 版本为 2019 年 1 月 29 日更新版,其中数据项目包括:就诊日期、入院日期、手术日期、出院日期、入院前等候时间、术前住院时间、术后住院时间、住院总时间及管理流程,分别对各选取的数据项目作特征分析。结果按照条件筛选 DACCA 数据库获得 8 193 条可分析数据行。其中,“就诊日期”有效数据 3 915 条,“入院日期”有效数据8 144 条,“手术日期”有效数据 8 049 条,“出院日期”有效数据 7 958 条。入院前等待时间为(9.41±0.43)d,按照日期变化趋势的线性预测分析结果示,R2=0.101 257,P<0.001。术前住院时间为(5.41±0.04)d,按照日期变化趋势的线性预测分析结果示,R2=0.023 671,P<0.001。术后住院时间为(8.99±0.07)d,按照日期变化趋势的线性预测分析结果示, R2=0.086 177,P<0.001。住院总时间为(14.43±0.08)d,按照日期变化趋势的线性预测分析结果示,R2=0.098 44,P<0.001。DACCA 数据库中可以分析的有效 ERAS 数据为 2 368 条,其中可以达到分析条件的完全 ERAS 数据 2 368 条,顺利实施 108 条(5%),未顺利实施 2 260 条(95%);达到分析条件的围手术期 ERAS 数据2 260 条,顺利实施 150 条(7%),未顺利实施 2 110 条(93%);达到分析条件的术后 ERAS 数据 2 110 条,顺利实施 170 条(8%),未顺利实施 1 940 条(92%)。结论DACCA 数据库反映近 20 年来,本中心住院患者的术前等待、术后观察和住院总时间有下降趋势,服务结直肠癌患者的总体能力提高。ERAS 在本中心的临床应用度升高,并逐步成为最主要的住院管理流程。

    发表时间:2019-05-08 05:34 导出 下载 收藏 扫码
  • 数据库建设第一部分:个人数据的标签与结构化

    目的通过对华西肠癌数据库(DACCA)中数据的具体描述,详细解读该数据库中的个人数据是如何完成构建的以及对应数据的标签和结构化。方法采用文字描述的形式。结果对华西 DACCA 中个人数据涉及的 23 项共 18 个分类项目进行了定义及对应的概念设定,对数据库中的每个项目对应的数据标签涉及方式以及对应大数据应用阶段所需要的结构化方式进行了阐述,并对所有分类项目的纠错注意事项也进行了描述,且对其中 3 个涉及隐私的分类项目进行的隐私保护进行了阐述。结论通过对华西 DACCA 中个人数据的构建方式进行详细描述,为未来华西 DACCA 的临床应用提供了标准和依据,也为其他希望做结直肠癌数据库建设的同行提供经验参考。

    发表时间:2019-03-18 05:29 导出 下载 收藏 扫码
  • 数据库建设第二部分:结直肠癌住院流程管理的标签与结构化

    目的阐述华西肠癌数据库(DACCA)中,结直肠癌住院流程管理是如何完成数据库构建,以及对应数据的标签和结构化情况。方法采用文字描述的形式。结果对华西 DACCA 中结直肠癌住院流程管理中涉及的患者就诊日期、入院日期、手术日期、出院日期、入院前等待时间、术前住院时间、总住院时间、流程管理共计 8 个分类项目进行了定义及对应的概念设定,对数据库中每个项目对应的数据标签涉及方式以及对应大数据应用阶段所需要的结构化方式进行了详细阐述,并对所有分类项目的纠错注意事项进行了描述。结论通过对华西 DACCA 中住院流程管理的构建方式进行详细描述为未来华西 DACCA 的临床应用提供了标准和依据,也为其他希望做结直肠癌数据库建设的同行提供经验参考。

    发表时间:2019-06-26 03:20 导出 下载 收藏 扫码
  • 人工智能与大数据在临床工程中的应用与挑战

    随着社会的发展和科技的进步,人工智能与大数据技术已经渗透到了社会生产的各行各业,极大地推动了社会生产和生活方式的变革。在医疗领域,人工智能的应用如人工智能辅助诊疗、机器人、医学影像等极大地促进了整个医疗行业的发展和变革。目前,在国家政策、市场、技术的支持下,医疗行业要抓住人工智能发展机遇,从而构筑人工智能发展的先发优势。当然发展与挑战并存,在未来的发展过程中,需要客观分析与发达国家的差距,思考发展中存在的不利因素如人工智能芯片和数据问题,将人工智能与大数据的应用和服务扩展到医疗行业的各个环节,使其充分与临床相结合,从而更好地推动我国医疗人工智能的发展。

    发表时间:2019-06-25 09:50 导出 下载 收藏 扫码
  • 基于主动集成学习的中医智能诊断模型及构建方法

    作为医学和人工智能的交叉学科,智能诊断技术无论在学术界还是产业界都得到广泛关注。与基于标准化西医的智能诊断有所不同,以辨证论治为原则的中医个性化诊疗理念不同于西医,使得中医智能诊断面临有效训练样本缺失和机器学习模型失真等问题。本文提出了一种基于主动集成学习的中医智能诊断模型及其构建方法,该模型既可通过主动学习机制得到具有因人而异的个性分析能力的诊断分类器,也将多个不同机器学习的模型进行集成训练,获得更为准确的中医知识学习模型。首先将不同来源的中医病历进行大规模数据提取和组织,形成统一视图下的结构化中医数据库。然后以儿科常见病肺炎喘嗽为例,验证了基于主动集成学习的中医智能诊断模型的准确率明显高于机器学习方法,是一种新型、有效的中医诊疗机器学习模型。

    发表时间:2019-09-10 02:02 导出 下载 收藏 扫码
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