陈霆
- 作品数：15 被引量：69H指数：5
- 供职机构：上海交通大学附属第六人民医院更多>>
- 发文基金：上海市信息化发展专项资金国家高技术研究发展计划上海市浦东新区科技发展基金更多>>
- 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术更多>>
- 基于医疗大数据分析的临床电子病历智能化研究被引量：13
- 2016年
- 分析了医疗大数据的基本特征,提出建设医疗大数据分析平台的方案架构和关键技术;从临床电子病历应用智能化角度,讨论了临床知识库为基础的电子病历应用建设方法,以住院患者健康预测预警为例,说明了医疗大数据分析促进电子病历智能化的实现方法。认为临床知识库建设是医疗大数据分析和电子病历应用结合的关键,医院临床数据中心建设重点是建设医疗大数据分析平台。
- 郑西川孙宇陈霆郭斌
- 关键词：数据挖掘电子病历系统
- 一种在用医疗器械动态数据的管理系统及管理方法
- 本发明涉及医疗器械技术领域，尤其涉及一种在用医疗器械动态数据的管理系统及管理方法，其中，包括：一采集模块，用以采集一在用医疗器械的动态数据并保存，动态数据包括工作参数、故障数据以及环境参数；一分析模块，连接采集模块，用于...
- 储呈晨李斌金玮许修陈霆
- 文献传递
- 基于临床行为数据的急诊病人流向预测模型与应用研究被引量：2
- 2016年
- 目的:利用病人就诊行为数据,分析预测医院急诊病人流向,为病人就诊提供导引,通过信息技术手段实现医疗资源调配。方法:基于Hadoop并行计算平台,构建患者就诊诊疗数据仓库,利用大数据挖掘分析技术,对患者就诊行为属性与就诊流向进行多维度关联分析,建立急诊流向分析与预测模型。结果:结合医院急诊信息化建设,引入医院互联网应用,急诊流向分析与预测模型能为患者提供急诊人群提供建议,并为急诊管理提供数据依据。结论:大数据时代医院急诊管理需要进行精细化管理,病人流向分析与预测模型能帮助医院调配医疗资源,改善急诊医疗环境。
- 郑西川孙宇陈霆吴允真
- 关键词：关联规则数据挖掘
- 基于标准化信息集成的移动护理系统技术优化与应用分析被引量：5
- 2015年
- 目的:针对移动护理信息系统技术架构、数据集成以及护理文档元数据实时采集及信息共享、互联互通等问题,探索移动护理信息解决方案,并对新一代移动护理软件应用进行分析。方法:建立临床信息异构系统智能化接口,使用HL7数据交换标准实现不同系统间消息通信,通过临床数据核心数据库,实现护理文档元数据临床过程自动采集。结果:全院所有病区应用了移动护理系统,实现了医嘱闭环处理和护理文档电子化。结论:患者临床信息互联共享、护理文档的标准化以及标准化信息集成是移动护理系统实现的重要保障。
- 郑西川孙宇郝安琪陈霆
- 关键词：移动护理信息系统数据整合
- 基于3类属性预测颈动脉斑块的随机森林方法研究
- 2022年
- 目的:针对B超诊断颈动脉斑块的局限性,提出一种基于3类属性预测颈动脉斑块的随机森林方法。方法:基于某院5993例糖尿病患者的脱敏数据,在已有研究基础上,初步选择影响颈动脉斑块的10个属性(性别、年龄、糖尿病病程、甘油三酯、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白、总胆固醇、空腹血糖、糖化血红蛋白和空腹胰岛素),分别利用决策树、逻辑模型树、自助聚合和随机森林等多种机器学习模型来拟合脱敏数据,并通过十折交叉验证来验证拟合性能,最后统计各属性在预测颈动脉斑块中的贡献度。结果:实验表明,随机森林在查准率(0.808)、查全率(0.806)、F1值(0.805)、AUC(0.897)方面均优于其他模型。年龄、低密度脂蛋白和糖化血红蛋白这3个属性对预测颈动脉斑块的贡献度最大,利用这3类属性训练而成的模型可达到不错的预测效果。结论:基于年龄、低密度脂蛋白和糖化血红蛋白等常规指标训练而成的随机森林模型简单、高效、成本低且预测效果好,理论上能够作为诊断颈动脉斑块的辅助方法。
- 李建敦蒋鹏李桃陈霆蒋坷宏蒋伏松郑西川魏丽
- 关键词：颈动脉斑块糖尿病低密度脂蛋白糖化血红蛋白
- 面向医嘱闭环管理的临床信息系统建设与效果分析被引量：3
- 2015年
- 以大型综合性医院临床信息化建设为基础,针对医嘱闭环管理信息化要求,分析现代医院医嘱闭环管理的信息化建设目标与内容,介绍医嘱闭环管理应用效果,指出这种管理是未来智慧医疗发展的基础。
- 郑西川孙宇陈霆胡燕峰
- 关键词：电子病历
- 医疗机构大数据分析应用及数据治理策略研究
- 目的:分析医疗大数据在临床信息化建设中的应用方面,提出临床信息化建设中医疗大数据分析的应用策略.方法:对医疗大数据应用进行场景分析,总结大数据分析技术,提出应用改进方法.结果:从5个方面提出了医疗大数据分析应用的建设策略...
- 郑西川陈霆傅一旻郭斌
- 关键词：大数据临床决策支持
- 遗传算法与变邻域搜索混合模型在护士排班中的应用被引量：4
- 2015年
- 目的在探讨基于层级管理的护士APN排班模型的基础上,引入具有精确的全局搜索能力的遗传算法与变邻域搜索混合模型来解决护士排班过程中人员层级复杂、不同班次人员需求量不同等问题。方法首先,初始化排班表,然后利用遗传算法对初始化的排班表进行搜索,得到一个初步的排班表,最后利用变邻域搜索优化排班表,得到满足要求的排班表。结果使用该混合模型得到的排班表,能满足每日护士的人数需求和每名护士的工作量要求。同时,基于层级管理,各层级护士分开排班,能降低排班难度,在增加护士人员时,效率仍然较高。结论遗传算法与变邻域搜索的混合模型能解决护士排班中的各种复杂问题,是一种符合实际需求的模型。基于此模型来编制护士排班软件,能提升护理工作效率和满意度,便于对护理人员进行量化考核统计分析。
- 孙雪松郑西川郝安琪陈霆
- 关键词：APN排班模式遗传算法变邻域搜索混合模型
- 预测2型糖尿病并发颈动脉斑块的机器学习模型的建立被引量：8
- 2020年
- 目的:探索机器学习模型在2型糖尿病患者中预测并发颈动脉斑块的应用价值。方法:使用上海交通大学附属第六人民医院内分泌代谢科(2006—2012年)的住院2型糖尿病实际临床数据集,共8499例患者,约60%为训练集,剩余40%为验证集。采用集成学习算法即随机森林法建立模型分析并验证数十个指标的重要性。挖掘多个检验指标(特征)对颈动脉斑块的影响,并根据这些特征预测颈动脉斑块的有无,为进一步的临床干预或不干预提供依据。为提高颈动脉斑块的预测准确性和效率,剔除一些影响轻微的特征,并根据特征是否易于获取以及重要性逐步减少使用的特征数量。使用相同数据,采用该模型与传统Logistics回归模型进行2型糖尿病并发颈动脉斑块预测。结果:低密度脂蛋白、年龄、空腹胰岛素、甘油三酯、总胆固醇、高密度脂蛋白、空腹血糖、糖化血红蛋白、糖尿病病程均有较高权重,选用这9个特征的机器学习模型具有较高的颈动脉斑块预测精度(80.0%),优于传统的二元Logistics回归模型。结论:在2型糖尿病患者中,使用机器学习模型对是否合并颈动脉斑块有较好的预测效果。
- 李桃蒋伏松蒋伏松陈霆
- 关键词：2型糖尿病颈动脉斑块数据挖掘
- 医疗机构大数据分析功能及应用策略研究被引量：5
- 2018年
- 目的:分析医疗大数据在临床信息化建设中的应用,提出临床信息化建设中医疗大数据分析的应用策略。方法:对医疗大数据应用进行场景分析,总结大数据分析技术,提出应用改进方法。结果:从5个方面提出了医疗大数据分析应用的建设策略,指出了未来数据驱动医疗方向。结论:医疗大数据分析是提升医院信息系统价值的重要方面,医疗机构数据治理氛围以及复合型信息人才建设是大数据分析应用成功的关键。
- 郑西川陈霆傅一旻郭斌
- 关键词：临床决策支持
