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- 作品数：27 被引量：25H指数：3
- 相关机构：广东省第二人民医院广州市妇女儿童医疗中心广东省第二人民医院(广东省卫生应急医院)更多>>
- 发文基金：广东省医学科学技术研究基金更多>>
- 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 一种基于5G的远程手术智能指导系统
- 本发明涉及一种基于5G的远程手术智能指导系统，包括远程指导系统、医疗中心平台和本地操作端口：本地操作端口，所述本地操作端口用于通过人工作业并利用5G传输的方式实现远距离的手术刀控制，所述本地操作端口包括病情体征显示单元、...
- 张辉连万民王益敏刘翔田军章
- 术后急性中重度疼痛风险预测模型构建被引量：1
- 2022年
- 目的:基于数据平台,应用机器学习算法构建术后急性中重度疼痛风险预测模型。方法:在数据平台中收集非日间且非局麻手术患者1634例用于模型建立和验证,收集1000例相同条件的患者用于外部验证;将患者分为干预组和对照组,使用术后运动VAS评分作为结局变量,采用机器学习算法构建预测模型,并以AUC、准确率、F1值等5种指标评估预测效果。结果:轻量级梯度提升机、随机森林、梯度提升、自适应提升4种模型在内部验证中AUC值均超过0.75;其中前3种模型在外部验证中AUC值均超过0.7;麻醉时长、手术时长、年龄、用药等变量在模型中展现出较高重要性。结论:基于数据平台和机器学习算法构建的术后急性中重度疼痛风险预测模型具有较好的准确性,可供临床参考。
- 陈蔚星王益敏吴晓鸰邹风院郭熔昌杨栋张辉
- 关键词：数据平台术后疼痛
- 一种肾小球滤过率估计模型的构建方法
- 本发明公开了一种肾小球滤过率估计模型的构建方法，包括：获取数位肾小球滤过率真实值对应的患者信息，并随机拆分成训练集和测试集；对训练集的患者信息进行中心化处理，以肾小球滤过率真实值为因变量，且以中心化处理的患者信息为自变量...
- 刘迅刘翔张卓
- 麻醉科围术期专科数据库的建设和应用被引量：8
- 2021年
- 分析基于大数据平台的麻醉科围术期专科数据库辅助临床决策的技术方案和实践经验。阐述基于大数据平台的麻醉科围术期专科数据库的应用形式,介绍如何构建高质量、可计算的围术期大数据知识架构和实践流程,并在围术期并发症的提取场景中得以应用。大数据技术在围术期专科数据库的开发和应用,可以为手术科医师提供精准、高效、便捷的围术期并发症提取、危险因素分析和预测模型。对于提高患者围术期的安全性、改善患者的预后以及建立危险因素预测模型起着重要的作用。
- 黑子清陈柄城刘子锋张冬平刘翔周少丽
- 麻醉与围术期医学科专科数据平台设计与实现被引量：6
- 2020年
- 目的:基于临床数据中心,建立麻醉与围术期医学科专科数据平台,实现辅助科研与临床决策,加速数据成果转化。方法:通过ETL过程,将数据统一清洗后存储到SQLServer,形成贴源数据层,再结合自然语言处理技术(NLP)和SNOMED等医学标准数据集进行标准语义化处理,最终利用科研数据采集引擎将数据填充到基于Elasticsearch框架的麻醉与围术期医学模型中,形成高性能的麻醉与围术期医学科专科数据库。结果:麻醉与围术期医学科专科数据平台提高了数据可视化程度和数据应用质量,在科学研究和辅助临床决策上具有重要意义。结论:麻醉与围术期医学科专科数据平台,从临床检索、科学研究和辅助决策等多角度满足学科发展需求,具有广阔前景。
- 张辉连万民刘翔王益敏王博涵黄小帅段文舟田军章
- 一种病历数据结构化分析处理方法及系统
- 本发明公开了一种病历数据结构化分析处理方法及系统，具体涉及病例分析领域，用于解决电子模板其配置项大多不变或仅根据各个科室进行设置，无法针对性地体现病患的有关情况，且由于不同病患所表现的临床特征往往有差异，电子病历配置项容...
- 刘翔 杨栋 王博涵
- 医疗数据中心建设规范 第3部分：科研数据中心
- 本部分适用于医疗机构全疾病谱科研数据中心建设，不适用于医院的科研数据中心硬件要求、IT基础设施，也不适用于区域医疗数据中心、非紧密型医联体数据中心的要求。
- 一种基于Bert模型的词推送的医学术语标注方法和装置
- 本发明公开了一种基于Bert模型的词推送的医学术语标注方法，涉及智能医疗领域，特别涉及一种基于Bert模型的词推送的医学术语标注方法和装置；其通过把文本数据导入分词关联度计算模型，计算出各个目标字段与各个分词的关联度，并...
- 刘翔杨栋王博涵
- 一种手术麻醉智能管理系统
- 本发明涉及一种手术麻醉智能管理系统，包括：术前分析单元，所述术前分析单元包括术前异常提醒模块和术前智能评估模块；其中，所述术前异常提醒模块用于对检测医疗器械故障并实现实时报警提醒，所述术前智能评估模块用于对病人的年龄和身...
- 王益敏张辉连万民刘翔田军章
- 一种肾小球滤过率估计模型的构建方法
- 本发明公开了一种肾小球滤过率估计模型的构建方法，包括：获取数位肾小球滤过率真实值对应的患者信息，并随机拆分成训练集和测试集；对训练集的患者信息进行中心化处理，以肾小球滤过率真实值为因变量，且以中心化处理的患者信息为自变量...
- 刘迅刘翔张卓
- 文献传递
