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蔡宏伟: 作品数：13 被引量：220H指数：5; 供职机构：西安交通大学第一附属医院更多>>; 发文基金：陕西省社会发展科技攻关项目更多>>; 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术更多>>

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基于多尺度卷积和长短期记忆神经网络的临床危重症疾病预警模型被引量：1: 2020年; 介绍基于多尺度卷积和长短期记忆神经网络的临床危重症疾病预警模型设计与构建,以2198例危重症患者为研究对象,对模型进行验证,结果表明该模型预测准确率较高,有助于发掘患者数据与病情变化隐藏的关联性,从而辅助医疗决策。; 王天罡马红叶蔡宏伟; 关键词：急性肾损伤

医院数据安全综合防护体系建设十年实践被引量：7: 2022年; 近年来信息安全形势日趋严重,特别是新冠肺炎疫情时期国际形势错综复杂,数据安全成为信息安全的核心内容。医疗机构是人民生命健康数据的重要载体,在新形势下医院须构建一套针对数据安全的全新防护体系,以提升医疗安全保障,应对层出不穷的安全风险。本研究总结近10年医院信息安全相关法律法规,分析当前医院面临的数据风险因素,为医院设计覆盖数据全生命周期的安全防护体系;针对不同医疗场景,综合考虑各类防护技术,对核心数据面临的威胁提出了相对应的解决方法,实现精准防护;规范医院数据安全保障的流程,使医院的信息安全由被动应急防御转向主动持续保护模式。数据安全体系建设是检验医院可持续化安全运营能力的标准,人员管控、制度体系建设和技术支撑保障是保证医院数据安全长期稳定的关键因素,需要在实践中不断完善。; 王天罡李晓亮卫荣蔡宏伟; 关键词：数据安全

大型医院现场会议与视频直播会议的成本与效果分析研究被引量：2: 2021年; 目的在新冠肺炎疫情防控的背景下,比较现场会议与视频直播会议的成本与效果,为大型医院选择会议模式提供决策依据。方法以某大型医院每2周1次的院例会中层干部作为研究对象。视频直播会议采用企业微信的“群直播”功能实现。对比现场会议与视频直播会议的组织成本等客观指标,并通过“问卷星”设计电子问卷,在医院中层干部中进行问卷调查。结果本次调查共收到有效问卷170份。结果显示,视频直播会议的经济成本与无效时间成本均低于现场会议;视频直播会议的讲者声音清晰度、身体语言清晰度、与听众的互动、PPT文档演示、总体满意度得分均高于现场会议,且差异具有统计学意义;视频直播会议更适合于信息传递为主题的会议,现场会议更适合于合作、协调为主题的会议。结论与现场会议相比,视频直播会议有较大优势,尤其是在“部署传达”和“培训学习”类会议中,更应被大力推广。; 高婧媛毛慧萍马现仓张泽玥张田香徐炜雷凌蔡宏伟

基于预训练表征模型的自动ICD编码被引量：3: 2020年; 目的:探索基于开源预训练表征模型的自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)方法在电子病历ICD自动编码中的应用。方法:在电子病历文本字词向量的表达方面,传统基于浅层神经网络模型的Word2vec或基于深度学习模型Elmo等方法存在无法感知复杂上下文、语义单向编码等缺点。而近年来以BERT、ERNIE等基于Transformer编码的预训练字词表征技术在多个NLP场景中取得了较大的进步。通过对开源模型BERT采用微调(Fine-tuning),将三甲医院的439份电子病历的文字描述诊断所对应的ICD编码进行自动分类提取。结果:经过微调后的模型在准确率及召回率等指标相较于传统方法分别提升了21.1%和25.1%,使电子病历文本的特征表达能力得到了明显的提升。结论:基于预训练模型的迁移学习方法及双向语义感知能力体现了其处理大规模语料时的优势,对临床电子病历实际应用中ICD编码标准化、医院临床路径以及DRGs付费管理等NLP相关应用具有重要意义。; 王天罡李晓亮张晓滨蔡宏伟; 关键词：自然语言处理电子病历 ICD

电子病历在教学医院临床教学中的应用探讨被引量：4: 2019年; 为了解决实习医师临床教学的电子病历书写培训问题,本研究通过调研教学医院的实际需求,开发了一套适用于实习医生临床实践不同阶段教学需要的电子病历平台。该平台包括测试库教学电子病历、教学虚拟电子病历、临床附属账号电子病历三种模式,不仅能够实现实习医师电子病历培训、病历管理、实习质控等教学任务,也可以拓展医院电子病历在支持临床教学方面的应用空间。; 赵延红周铭樊林蔡宏伟卫荣; 关键词：电子病历临床教学病历书写

传统医学统计学与医疗大数据应用的对比研究被引量：8: 2016年; 从传统医学统计学角度,分析医疗大数据的演化过程,并从数据特征、技术特征、应用特征等方面,剖析医疗大数据概念中出现的新元素。同时,讨论了医疗大数据在应用中的局限性。; 蔡宏伟; 关键词：大数据

知识图谱研究综述及其在医疗领域的应用被引量：124: 2018年; 随着医疗大数据时代的到来,知识互联受到了广泛的关注.如何从海量的数据中提取有用的医学知识,是医疗大数据分析的关键.知识图谱技术提供了一种从海量文本和图像中抽取结构化知识的手段,知识图谱与大数据技术、深度学习技术相结合,正在成为推动人工智能发展的核心驱动力.知识图谱技术在医疗领域拥有广阔的应用前景,该技术在医疗领域的应用研究将会在解决优质医疗资源供给不足和医疗服务需求持续增加的矛盾中产生重要的作用.目前,针对医学知识图谱的研究还处于探索阶段,现有知识图谱技术在医疗领域普遍存在效率低、限制多、拓展性差等问题.首先针对医疗领域大数据专业性强、结构复杂等特点,对医学知识图谱架构和构建技术进行了全面剖析;其次,分别针对医学知识图谱中知识表示、知识抽取、知识融合和知识推理这4个模块的关键技术和研究进展进行综述,并对这些技术进行实验分析与比较.此外,介绍了医学知识图谱在临床决策支持、医疗智能语义检索、医疗问答等医疗服务中的应用现状.最后对当前研究存在的问题与挑战进行了讨论和分析,并对其发展前景进行了展望.; 侯梦薇卫荣陆亮兰欣蔡宏伟; 关键词：知识图谱大数据知识融合自然语言处理

可解释的层次注意力机制网络危重症预警被引量：1: 2021年; 准确性和可解释性是决定预测模型是否能够成功应用的两个主要因素。Logistic回归等统计分析模型尽管预测精度不高,但因其易于表达而被广泛采用。与之相对的基于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)等深度学习“黑盒模型”,准确率较高却通常难以理解。在医疗领域上述因素的权衡是目前相关研究面临的巨大挑战,通过对某三甲医院CIS系统采集住院患者生理指标数据进行实验分析,建立了基于可解释的层次注意力网络(Interpretable Hierarchical Attention Network,IHAN)用于提前预警患者抢救过程中可能并发的危急重症。IHAN在实验准确率方面优于其他神经网络模型,并且能够模仿人类的行为,重点关注患者生理数据中时间及风险因素两个维度上的异常,在保持较高准确率的情况下,同时达到了较好的可解释性。; 王天罡张晓滨马红叶蔡宏伟; 关键词：循环神经网络可解释性

机器学习算法在医疗领域中的应用被引量：60: 2019年; 阐述了机器学习的定义及分类,介绍了决策树、贝叶斯网络、人工神经网络、支持向量机、深度学习等经典算法,重点分析了机器学习在疾病预测、疾病辅助诊断、疾病预后评估、新药研发、健康管理、医学图像识别等医疗领域的应用情况,指出了机器学习在医疗领域的应用还可拓展到病案推理、药物警戒等方面,对于进一步提升整个医疗行业的发展意义重大。; 兰欣卫荣蔡宏伟郭佑民侯梦薇邢磊那天陆亮; 关键词：人工神经网络支持向量机疾病预测图像识别

多支医疗队组建抗疫联合体的信息化支持实践与思考: 2022年; 在2021年底新冠肺炎疫情突发的紧急情况下,陕西省卫健委从省内各大医院调集多支医疗队,以西安市胸科专科医院为依托,共同组建抗疫联合体,在短时间内控制并扑灭了疫情。而信息化支持是赢得这场胜利的重要保证。为实现多支医疗队的协同高效工作,我们在胸科医院原有信息系统基础上,开展了一些探索性和创新性的信息化支持服务,在这一过程中,虽然走过一些弯路,对一些短期无法解决的问题作出了一定妥协,但最终在充满不确定性的环境中,通过快速试错调整,构建起一套运行基本顺畅的信息支持管理体系,具体包括对抗疫联合体的组织架构和运行流程的支持、对抗疫联合体医疗协同业务的支持、对统计报表的支持以及对线上会议的支持等。信息支持在此次抗疫行动中发挥了非常重要的作用,此次实践也为今后应对类似的情况积累了经验。; 蔡宏伟李飞任福乐张田香胡婷婷段合真李宝珍李燕姿韩建峰; 关键词：信息管理

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