临床医生信息需求研究与“一键通”系统：一种基于临床现场的智能“临床决策支持”系统的研究和应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    81171426
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    58.0万
  • 负责人：
    雷健波
  • 依托单位：
    北京大学
  • 学科分类：
    H2806.医学信息系统与远程医疗
  • 结题年份：
    2015
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

美国国立医学研究院（Institute of Medicine）在1999年发表了一篇划时代的报告 "To err is Human人是会犯错误的"：不仅指出医疗差错惊人，每天因医疗差错致死人数相当于发生1-2架波音737空难！而且绝大部分是可以通过信息技术避免的。进一步的研究表明：医生在临床决策时经常有很多疑问和信息需求没有得到及时满足导致的延迟和欠缺信息的决策是医疗差错的主要原因。而关于临床医生信息需求的研究表明，临床医生需要的主要信息是完整的关于病人的信息和相关的医学知识。电子病历的快速发展使得提供完整的病人信息成为可能。但是，研究临床医生需求及如何在电子病历系统里提供医生必要的循证医学知识，帮助医生进行临床决策存在许多挑战和机会。.我们将用创新的方法研究临床医生信息需求以及创建一种基于决策现场的满足临床医生循证知识需求的智能性临床决策支持方法，为降低医疗差错，减少医疗费用做贡献。

结项摘要

在医院环境下医生和护士的工作具有责任重大，实时性要求高，工作强度大，专业性要求高等特点，如何了解医生护士在实际高强度工作中的信息需求，需求的特点，以及满足医生护士需求的信息化方式对提高医疗效率，减少医疗差错，改善医疗质量等具有重要意义！本研究采取问卷调查，专家访谈，文献调研，对比研究，机器学习等方法研究在医院环境下信息系统的特点，信息需求的特点，信息系统的安全，数据挖掘和数据二次应用等特点，尝试了利用知识库和一键通相结合的方法，从基础的方法学，以及到临床Point of Care的应用场景，做了很多有益的尝试，并获得了不错的研究成果。单独培养硕士研究生4名，合作培养硕士1名，合作培养博士1名，参予国际会议2次，并口头报告1次，发表国内相关文章8篇，国际SCI文章5篇，会议文章3篇，会议Poster2篇，主编2本国家级教材，副主编1本国家级教材。

项目成果

期刊论文数量（18）
专著数量（2）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（1）
专利数量（0）
A comprehensive study of named entity recognition in Chinese clinical text
中文临床文本命名实体识别综合研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    Journal of the American Medical Informatics Association
  • 影响因子：
    6.4
  • 作者：
    Lu; Xueqin;Gao; Kaihua;Jiang; Min;Xu; Hua
  • 通讯作者：
    Hua
Characteristics of Health IT Outage and Suggested Risk Management Strategies: An Analysisi of Historical Incident Reports in China
医疗IT中断的特征和建议的风险管理策略：对中国历史事件报告的分析
  • DOI：
    10.1007/s10677-022-10301-z
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    international jounal of medical informatics
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Qun Meng;Jiajie Zhang;Dean F. Sittig;Kai Zheng
  • 通讯作者：
    Kai Zheng
居民电子健康档案在双向转诊服务中的科学管理和隐私保护策略
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    中国卫生信息管理杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    葛芳民;杜秀芬;雷健波
  • 通讯作者：
    雷健波
Investigating Incidents of EHR Failures in China: Analysis of Serch Engine Reports
调查中国 EHR 故障事件：Serch Engine 报告分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    Stud Health Technol Inform
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Pengcheng Guan;Kaihua Gao;Xueqin Lu;Dean Sittig
  • 通讯作者：
    Dean Sittig
新兴电子病历的结构化方法:OpenSDE
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    中华医学图书情报杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    许陆飞;雷健波
  • 通讯作者：
    雷健波

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其他文献

医生和护士的信息需求和沟通策略研究
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    中国医院管理
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    文栋;张兴厅;雷健波
  • 通讯作者：
    雷健波
基于病种联合学习的中文医疗文本匹配集成模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    中国卫生信息管理杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    徐诗瑶;向阳;雷健波
  • 通讯作者：
    雷健波
医生与患者对全科医生综合素质评价的认知需求调查
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    中国全科医学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张宝露;刘刚;孙子科技木;雷健波;鞠梅
  • 通讯作者：
    鞠梅
可穿戴设备在医疗健康领域的应用与问题综述
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    中国数字医学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    文栋;雷健波
  • 通讯作者：
    雷健波
基于词向量的消费者体检健康词表研究
  • DOI：
    10.1002/lom3.10414
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    中国卫生信息管理杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张兴厅;文栋;雷健波
  • 通讯作者：
    雷健波

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雷健波的其他基金

基于深度学习和迁移学习的非结构化临床文本挖掘的方法探索
  • 批准号：
    81771937
  • 批准年份：
    2017
  • 资助金额：
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  • 项目类别：
    面上项目
健康大数据的建立及其在知识发现和个体化移动健康管理的研究
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    81471756
  • 批准年份：
    2014
  • 资助金额：
    73.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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