AllenLV的博客

本研究围绕AI辅助编码提升病案首页主要诊断编码正确率展开深入探索，构建并验证了一套涵盖数据优化、模型构建与训练、实验评估及案例应用的完整体系，取得了丰硕且极具价值的成果。在数据优化层面，多源异构数据融合打破信息孤岛，整合电子病历、影像报告、检验数据，全方位勾勒患者病情，为编码提供坚实信息基础。如肺部疾病编码结合影像特征与病历文本，精准定位病症。半监督学习巧妙应对医疗数据标注困境，利用少量标注样本协同大量未标注样本训练，在罕见病编码研究中显著提升模型泛化性能，让编码模型在小样本数据下仍能精准捕捉疾病特征。

在当今数智化时代，生物信息学作为一门融合生物学、计算机科学和信息技术的交叉学科，在三甲医院的科研和临床应用中占据着举足轻重的地位。随着高通量测序技术、医学影像技术等的飞速发展，生物医学数据呈爆发式增长，这些数据涵盖了基因组、蛋白质组、代谢组等多个层面的信息，为医学研究和临床诊断提供了前所未有的机遇与挑战。从科研角度来看，生物信息学助力三甲医院开展前沿性的医学研究。通过对海量生物医学数据的分析挖掘，科研人员能够深入探究疾病的发病机制、遗传基础以及药物作用靶点。例如，在肿瘤研究领域，利用全基因组测序数据进行生物

Pandas库作为Python数据分析的核心利器，在医疗数据处理领域展现出无可比拟的优势。其提供的read_csvread_excel等函数能够便捷地读取各种格式的医疗数据文件，无论是常见的CSV格式电子病历，还是Excel格式的检验报告，都能轻松导入，快速转换为易于操作的DataFrame数据结构。在数据清洗环节，Pandas更是大显身手。利用dropna函数可精准去除含有缺失值的行或列，确保数据的完整性；fillna。

在当今数智化医疗时代，电子病历（Electronic Medical Record，EMR）系统已成为医疗机构信息化建设的核心组成部分。电子病历不仅承载着患者的诊疗信息，更是医疗决策、质量控制、科研分析以及医疗管理的重要依据。根据国家卫生健康委发布的《电子病历系统功能应用水平分级评价方法及标准（试行）》，电子病历系统应用水平被划分为9个等级，其中四级代表着较高的应用水平，要求实现全院信息共享、初级医疗决策支持，满足医院管理、临床诊疗服务等多方面需求。电子病历四级年审作为对医疗机构电子病历系统建设与应用水平的

一、引言1.1 医疗设备网络化背景随着信息技术的飞速发展，医疗设备的智能化与网络化已成为不可阻挡的趋势。从医院内部的信息管理系统（HIS）、影像归档和通信系统（PACS），到临床检验系统（LIS）以及各种医疗监护设备，它们之间的互联互通日益紧密，构建起了一个复杂而高效的医疗网络体系。在医院的日常诊疗中，网络化医疗设备发挥着关键作用。医生可通过网络即时获取患者的电子病历、检验结果以及影像资料等信息，从而更精准地诊断病情并制定治疗方案。手术中的医疗设备能将实时数据传输至监控系统，便于专家远程指导或进行手术教

选取某省级综合性医院作为案例研究对象，该医院拥有床位数超 2000 张，年门诊量达百万人次，科室设置齐全，涵盖内、外、妇、儿、急诊、重症医学等 30 余个临床科室以及药剂、检验、影像等多个医技科室，是区域内的医疗中心，承担着繁重的医疗救治、教学科研任务。在信息化建设方面，医院已部署较为完善的 HIS、LIS、PACS、EMR 等信息系统，积累了海量医疗数据，为 AI 应用奠定了一定的数据基础。

本研究深入探究了Svelte 5在体检查询系统前端开发中的应用，充分展现了其相较于传统前端开发技术及其他主流框架的显著优势。通过对Svelte 5核心特性的剖析，包括其独特的响应式编程模型、高效的编译时优化策略以及简洁易用的语法糖，揭示了该框架能够实现快速加载、精准响应以及便捷开发的内在机制。在体检查询系统的实际构建过程中，依据用户角色与功能诉求，设计并实现了涵盖患者端便捷查询、医护端专业数据分析等功能的前端系统。

TableDMIX恰在此时横空出世，宛如一盏明灯，为医务表格编程照亮了前行的道路。它作为一款专注于表格问答的多维度能力数据集，犹如一位全能战士，涵盖了事实核查、数值推理、数据分析、可视化等四大类、16 个子类别的丰富内容，全方位覆盖了医务表格处理过程中可能遭遇的各类复杂任务场景。无论是精准核实医疗数据的真实性，还是进行复杂的数值运算以支持医学研究，亦或是深度剖析数据背后的规律，乃至将数据以直观可视化的图表形式呈现，TableDMIX都能轻松应对，为医务工作者提供强有力的支持。

医院大数据平台模组化建设涵盖了基础环境搭建、数据采集、处理、挖掘以及编程实现等多个方面。在基础环境搭建部分，通过对各种软件工具的安装与配置，为整个平台奠定了坚实的基础。从数据采集的实时与离线数据采集，到数据处理的清洗、指标计算，再到数据挖掘的特征工程、预测与应用，每个环节都紧密相连且相互影响。在编程实现方面，通过 Kafka 与 Flink 的结合，实现了数据的高效传输与处理，以及将处理后的数据写入 HBase 和 HDFS 等存储系统。Vue 项目的创建与可视化则为数据展示提供了直观且交互性强的方式。

当前，我国数智化医院临床试验人才培养主要通过高校教育途径实现。高校教育是人才培养的重要基础，许多医学院校和综合性大学开设了相关专业和课程，如医学统计学、临床研究方法学、医学信息学等，旨在为学生提供临床试验的基础知识和技能培训。然而，这种培养模式存在一些局限性。课程设置往往侧重于理论教学，实践教学环节相对薄弱，学生缺乏实际操作经验和解决问题的能力。各学科之间的融合不够深入，学生难以形成跨学科的知识体系和思维方式，难以满足数智化医院临床试验对复合型人才的需求。

本研究围绕RISC-V医疗芯片的发展展开了多方面深入探讨，通过对其起源与发展历程、技术特性、应用现状以及面临挑战等内容的详细分析，梳理出了RISC-V医疗芯片的发展方向，以下是各部分关键内容的总结：在起源与发展历程方面，RISC-V源于美国加州大学伯克利分校，旨在解决X86和ARM架构存在的复杂及授权等问题，自2010年启动项目后不断发展。

医疗大模型是基于深度学习框架构建而成，其核心技术架构通常采用Transformer模型或其变体。Transformer模型以其独特的多头注意力机制而闻名，能够同步关注输入数据的不同部分，从而更精准地捕捉数据中的特征和关系。在医疗大模型中，这一机制尤为重要，它可以对海量的医疗数据进行深度分析，无论是患者的病历文本、影像数据，还是基因组信息，都能从中提取出有价值的信息，为后续的诊断和治疗提供有力支持。与传统医疗技术相比，医疗大模型具有显著的优势。

DTx是一种新兴的医疗手段，它以软件程序为驱动，基于循证医学证据，旨在治疗、管理或预防疾病。与传统药物和治疗方法不同，DTx更多地以数字化形式提供干预措施，等效于常规药品和治疗方法为患者提供循证治疗和疾病管理。例如，美国食品药品监督管理局（FDA）授权的SOMRYSTDTx可用于治疗成人慢性失眠，这一疗法通过特定的软件程序，依据失眠认知行为治疗（CBT-I）中的多种机制，如睡眠限制、刺激控制和认知重组等，来缓解患者的失眠症状，提升“睡眠效率”。DTx的发展历程可以追溯到20世纪90年代。

分布式计算框架是处理大规模数据的关键技术，它允许多个计算节点协同工作，以提高计算效率和处理能力。在众多分布式计算框架中，Hadoop、Spark、Flink 和 TensorFlow 是较为典型的代表，它们在架构、性能和应用场景上各有特点，在医疗大数据处理中的适用性也有所不同。Hadoop是一个广泛应用的分布式计算框架，其核心组件包括分布式文件系统（HDFS）和 MapReduce 计算模型。

医疗大模型，是专门针对医疗领域应用所开发的大型人工智能模型，它以海量的医疗相关数据为基础进行训练，旨在处理医疗场景中的各类复杂任务，辅助医疗从业者做出决策，并为患者提供更优质的医疗服务。其专业性强是首要特点。与通用大模型不同，医疗大模型聚焦于医疗专业知识，疾病诊断标准、药物药理作用、治疗方案规划等方面的内容。对数据质量要求高也是其显著特点之一。医疗数据的准确性关乎着诊断与治疗的结果，任何错误或偏差的数据都可能导致严重后果。

选取CFY医院信息工程部的信息系统升级项目作为案例进行分析。该医院为一所综合性三甲医院，此次信息系统升级项目涉及全院多个科室及部门，规模较大。项目中涉及的乙方驻场工程师有20名左右，业务人员10名左右，涵盖了系统开发、网络维护、需求调研、流程梳理等多个专业领域。

脑机接口（Brain-Computer Interface，BCI），又称脑机交互，是指在生物（人或动物）大脑与外部设备或环境之间建立起一种新型的实时通讯与控制系统，从而实现脑与外部设备直接交互的技术，是一种可以让用户通过思想来控制特殊计算机设备的通信方式。其基本原理是通过信号采集设备从大脑皮质采集脑电信号，经过放大、滤波、转化等处理过程，转化为可以被计算机识别的信号，然后对信号进行预处理，提取特征信号，再利用这些特征信号进行模式识别，最后转化为控制外部设备的具体指令，实现对外部设备的控制。

全光网络是我国现代医疗建设发展的最新趋势，根据国务院《“十四五”数字经济发展规划》【1】和《数字中国建设整体布局规划》【2】关于发展数字健康，规范互联网诊疗和互联网医院发展的总体要求，通过对医院业务软件、数字化医疗设备、网络平台所组成的三位一体的综合信息系统进行全光医疗网络，有助于医院实现资源整合、流程优化，降低运行成本，提高服务质量、提升工作效率和管理水平。随着全光网络建设的推进，全光网络将提升医院核心竞争力，挖掘新的业务增长点，是医院高质量发展的必经之路。在医疗大健康领域，全光网络的应用背景日益凸显。

量子芯片是基于量子力学原理设计和制造的芯片，是量子计算机的核心部件之一。其核心在于利用量子比特（qubit）进行计算，这与传统芯片依靠经典比特（bit）有着本质区别。经典比特只能表示 0 或 1 这两种确定的状态，而量子比特却能够同时处于 0 和 1 的叠加态，这一独特的量子特性使得量子芯片具备了并行处理信息的能力，从而可在同一时间处理更多的信息，大大提高了计算速度。

（一）研究背景与意义在当今科技领域，人工智能（AI）技术正以前所未有的速度蓬勃发展，不断渗透并重塑着众多行业的发展格局。其中，多模态输入输出作为AI技术的一个重要分支，正逐渐崭露头角并受到广泛关注。多模态输入输出旨在让系统能够同时处理来自多种不同模态的数据输入，如图像、文本、语音等，并可以相应地以多样化的模态形式输出结果，为用户提供更为丰富、直观且贴合需求的交互体验。在医疗信息产业这一关乎国计民生的关键领域，多模态输入输出技术的应用有着深远且重要的意义。

LightGBM是一种基于梯度提升决策树（GBDT）的快速、高效的机器学习框架。它采用了直方图算法，将连续的特征值离散化为直方图，减少了数据存储和计算量，提高了训练速度。同时，LightGBM引入了按叶子节点分割的策略，能够在分裂节点时考虑叶子节点的增益，进一步提升了模型的准确性和效率。此外，它还支持大规模数据集的分布式训练和特征并行计算，在内存消耗和训练效率方面具有显著优势，在众多数据挖掘和机器学习竞赛中表现出色，成为当前主流的机器学习模型之一。

选取C医院作为案例，该医院为一所大型综合性医院，其HIS系统承载着全院的医疗业务信息化管理工作。在业务规模方面，医院每日门诊量可达数千人次，住院床位长期处于高占用率状态，每年产生的各类诊疗数据量极为庞大。该HIS系统采用了PostgreSQL数据库来存储和管理数据，初始性能状况面临着诸多问题。例如，在门诊高峰期，挂号、缴费以及医生查询患者诊疗记录等操作集中进行时，系统响应速度明显变慢，经常出现卡顿现象，患者和医护人员的等待时间过长；

本研究成功设计并实现了基于物联网的 AI 智能送药车与自维护基站系统，取得了以下多方面的研究成果。一、设计方案基于物联网技术，将 AI 智能送药车与自维护基站系统进行有机结合，实现了药品的自动配送和基站的自维护。AI 智能送药车的设计采用了坚固耐用的高强度铝合金车体，安装多种传感器，包括视觉传感器、红外传感器、压力传感器等，以实现药品识别、自动导航和避障功能。同时，选用高性能的嵌入式系统作为控制器，配备 Wi-Fi 通信模块，实现与自维护基站系统的实时通信。

AI∞数智孪生医院中所有的病人、护士和医生均由大模型驱动的自主智能体生成，涵盖发病、分诊、挂号、问诊、检查、诊断、开药、康复和随访的 “院前 -院中 -院后”闭环流程。AI∞数智孪生医院是一个创新性的医疗模拟系统，其中的各个环节紧密相连，为医疗模拟提供了全面且真实的场景。在这个系统中，病人、护士和医生角色均由大模型驱动的自主智能体扮演。从病人发病开始，整个流程就如同真实医院一样有序展开。当病人发病后，会进入分诊环节。分诊护士智能体会根据病人的症状进行分析，将其分诊到合适的科室就诊。

医学文献检索与利用的人工智能技术通过自然语言处理、机器学习和深度学习等技术，对医学文献进行自动分词、词性标注、命名实体识别、自动分类、聚类分析等处理，挖掘文献中的潜在信息和知识关联，提高文献检索的效率和准确性。根据患者的具体情况，生成个性化的诊断报告，提供针对性的治疗建议。它能够根据收集的海量数据（可穿戴设备和传感器）对复杂的疾病或健康进行建模，除了预测疗效和未来风险之外，还能分析个性化、多样化数据，提出心脏和代谢性疾病的风险驱动因素，为疾病诊疗提供了前所未有的诊断准确性和预测疾病进展的能力。

同时，基于区块链的智能合约能够确保代码的真实性和公正性，执行不受干扰，如基于医疗区块链的智能合约的生成方法所示，利用区块链存证以及区块链智能合约技术，将患者的医疗数据上传到健康数据平台，在校验患者的身份后，对医疗数据进行监测，当触发合约执行条件后，执行合约。在基于 IPFS 和联盟链的医疗数据共享系统中，医疗数据存储在 IPFS 上，虽然通过配置证明上链的智能合约（PTC）为存储在 IPFS 上的医疗数据提供存储证明，但是随着数据量的增加，IPFS 的存储压力也会增大。

如今，通过信息化数据，能够准确、便捷地掌握物资的出库数、入库数等关键字段，使统计工作变得直观化、透明，医院通过信息化建设，将物资管理工作纳入计算机网络终端系统和管理信息系统，实现了对物资出入库数据的实时监控和精准统计。缺乏完善的能源信息统计工具，无法对能源数据进行统一采集、汇总、分析、存储，缺少支撑决策的数据库，能耗去向不明，无法做到国家要求的能耗分类分项计量和各部门的能耗指数及考核标准体系建设，缺乏考核指标，考核难以量化。在设备管理方面，实现了设备的远程监控和故障预警，提高了设备的使用效率和寿命。

CMS可组合内存系统旨在通过软硬件协同设计，标准化和推动采用分层和混合内存技术，使数据中心应用程序能够跨多种工作负载运行。CMS系统通过对内存资源进行分层管理，实现了不同类型内存的高效组合。例如，将高速缓存、近存和远内存等进行合理分配，根据数据的访问频率和重要性自动将热数据存储在高速内存中，从而提高数据访问速度。在软件方面，CMS系统通常具备强大的数据管理功能。它可以处理各种类型的数据，包括文件、表格、图片、数据库中的数据甚至视频等。

随着人工智能技术在医疗领域的广泛应用，如医疗影像诊断、疾病预测、远程医疗等，对医疗人才的知识和技能提出了新的要求。传统的医疗人才培养模式已经难以满足现代医疗行业的发展需求，需要通过数智化人才管理，培养具备人工智能技术应用能力、数据分析能力和创新思维的复合型人才，以提高医院的整体竞争力。在案例分析中，可以选取实际应用中的医疗人工智能案例，让学生分析案例中的问题和解决方案，提高学生的分析和解决问题的能力。案例分析可以选取实际的医疗人工智能案例，让学生分析案例中的问题和解决方案，提高学生的分析和解决问题的能力。

HIS 信息系统升级时，采用数据库分库方法，新核心业务数据库规划存放 6 个月内的数据，提高存储响应速度和数据库性能，历史数据库服务器保存所有数据，用于大数据量查询和分析，两个数据库之间通过 Oracle Streams 近实时复制技术保障数据一致性。同时，要想在医疗市场竞争中占有有利趋势，不仅要在服务群体中树立鲜明正确的宣传形象，为社会公众提供正确的宣传定位，还要有一流的技术，对信息系统进行一定的性能优化，找准医疗市场需求方向，与患者在选择医院时所关心的问题产生共鸣。

随着医疗信息化的快速发展，医疗网络安全问题日益凸显。本文从网络安全视角出发，深入分析了医疗内网Web渗透的常见手段，包括SQL注入攻击、XSS攻击、CSRF攻击、文件上传漏洞和DDoS攻击等，并结合实际案例阐述了其危害。提出了建立健全安全管理制度、培养高素质网络管理人才、加强技术防护措施和应用具体技术手段等防范策略，为医疗内网的安全防护提供了全面的理论支持和实践指导。同时，探讨了未来研究中物联网设备安全面临的挑战以及人工智能在网络安全中的应用前景。

本论文探讨了医疗服务器集群虚拟化的优化策略。阐述了医疗服务器集群虚拟化的优势，包括提高资源利用率、增强系统可靠性和降低成本等。分析了其面临的挑战，如硬件兼容性、软件兼容性和系统运行不间断性问题。提出了优化策略，包括平台构架选择、平台虚拟化实施步骤、系统驱动兼容性验证、硬件更新换代、主机许可证授权、专用迁移网络、独立磁盘映像、有限虚拟中央处理器、精简配置、服务水平分级、虚拟机命名和模板虚拟机等。结论指出医疗服务器集群虚拟化对医疗信息系统具有重要意义，虽面临挑战但未来发展前景广阔。

本研究探讨机器学习在强化病历书写质量和提高主要诊断编码正确率方面的应用。介绍了基于机器学习的病历质量分析方法、AI病历质控应用、智能预问诊系统和诊室听译机器人等在病历书写质量提升中的作用，以及基于机器学习的ICD智能诊断编码方法和重症病人ICD自动编码与机器学习模型应用在提高主要诊断编码正确率方面的成效。以CFFSYY为例进行案例分析，展示了机器学习在提高工作效率、减少错误率和提升医疗服务质量等方面的显著成果。最后对机器学习在医疗质量管理中的发展趋势进行了展望。

本文介绍了医学中的机器学习，重点阐述了数据预处理、超参数调优和模型比较的技术。在数据预处理方面，包括数据收集与整理、处理缺失值、特征工程等内容，以确保数据质量和可用性。超参数调优对模型性能至关重要，介绍了多种调优方法及其优缺点和适用场景。模型比较在医学领域具有重要意义，通过比较不同模型可选择最适合特定任务的模型，提高诊断准确性和治疗有效性。最后对医学机器学习的未来发展进行了展望。

小分子生物标志物的概念小分子生物标志物是指在人体内发生变化，能够作为疾病判断和检测指标的小分子化合物。例如，临床上对糖尿病的判断可以利用人体中的血糖或尿糖浓度作为依据；肾功能疾病的判断可以根据肌酐浓度作为依据；冠心病的判断可以通过胆固醇的水平以及动脉硬化程度作为依据等。生物标志物的分类，生物标志物可分为小分子、大分子、复合生物以及生物种群标志物等。小分子生物标志物：是人体生命活动和代谢的基础，其在人体内的变化可作为疾病判断和检测的指标。大分子生物标志物：可分为核酸类、蛋白质类以及糖类和脂类等。

2024年11月23日，国家YB局将 AI 辅助诊断列入 17 批价格立项，为其临床应用开辟道路，提供政策支持和收费依据。国家YB局扎实推进深化医疗服务价格改革试点，把统一规范价格项目作为重要改革任务，组织专家团队研究编制立项指南。目前已编制发布的 17 批立项指南中，在放射检查、超声检查、康复类项目中设立“AI辅助”扩展项，明确了 AI 辅助诊断技术在医疗领域中的地位和价值，为其进入临床应用提供了坚实的政策基础。 AI 辅助诊断可在一定程度上缓解医疗人力资源紧张局面，尤其在基层医疗机构和资源匮乏

随着医疗信息化的发展，医疗大数据在护理流程中的应用日益重要。医疗大数据在护理流程中的应用，包括数据收集与整合、数据分析与挖掘、数据可视化呈现及数据共享与协作等方面。通过实践案例阐述了其在精准护理、患者康复和慢性病管理中的作用。同时，分析了面临的挑战，如数据安全与隐私保护、数据质量问题，并提出相应解决方案。最后对未来医疗大数据在护理流程中的应用进行了展望，期望实现更加智能化、个性化、精准化的护理服务。数据量大、类型多样、处理速度快、价值密度高等特点。

首先，患者、医院、医生在医疗服务中有着密不可分的联系，互联网技术以其独特的逻辑思维，改变了医疗行业的传统运作方式， 例如，医院充分运用信息化技术，在患者与医生之间建立联系，医生将患者的诊断和治疗方案通过互联网上传存入云文档，减少了患者来院等待治疗的时间，这给患者带来了极大的便利[1~2]。医院作为疾病治疗的主要场所，是高风险防控的最关键区域，每日医院内流动的患者人群复杂且繁多，因此在进行高风险防控时，要对所有进入医院的各个渠道进行严格的检查，通过设置体温检测点，为医院进行防疫防控工作做好重要保障。

在医院层面上，多数医院的ＬＩＳ系统、ＰＡＣＳ系统、ＨＩＳ系统三大系统都是独立存在的，未能相互融合，导致病历查阅的不便，容易将患者病历混淆，也无法对医护人员进行相关信息的片段获取提醒。我院移动互联网医院自2018年上线以来，摸索出一套完善的常态管理模式，并扩展了涉及线上复诊、预约复查、居家康复、居家预防、预约手术在内的线下线上一体化服务体系，针对各种突发事件的危机管控，提出包括防治结合、安全管理、服务监督等在内的危机管理模式，将院内全程服务进行扩展，在系统层面上实现院内全流程服务的互联互通。

在智慧医院建设方面，智慧医院相关研究自2010年开始逐年递增，自2018年进入快速增长期，因为智慧医院一般围绕 “1库、1中心、1系统、1平台”的“4个1”架构进行建设，不可避免也会遇到采用的数据格式标准不统一、系统接口不统一等问题，[5]不过智慧医院建设一般聚焦某一类专项建设，而且异构数据统筹元件可在模糊聚类算法的支持下，改变智慧医院数据的原始存储形式，并从中提取出大量有用信息[6]，近年来人工智能、5G、后勤物联化的快速发展，也加速了智慧医院相关项目的快速落地和弯道超车，形成了医疗信息化发展的新趋势。