梁俊 作品数:10 被引量:25 H指数:4 供职机构: 浙江大学医学院附属第二医院 更多>> 发文基金: 国家科技支撑计划 国家自然科学基金 浙江省人力资源和社会保障科学研究课题 更多>> 相关领域: 医药卫生 自动化与计算机技术 文化科学 经济管理 更多>>
医疗术语编码方案与可交换信息结构绑定方法探讨 2011年 探讨医疗术语编码方案与可交换信息结构绑定的一种方法。通过将卫生部颁布的基本医疗数据集(BDS)中的相关数据元与HL7 v3 CDA R2体系结构相结合,实现用一种特定的方式捕获、显示临床医疗数据,以标准化、无歧义的数据格式处理临床描述。 章笠中 曹世华 梁俊 许美芳 季舟 金鸥关键词:HL7 V3 CDA 互操作性 急诊医疗信息系统的设计策略分析 被引量:8 2015年 20世纪80年代初中国医院开始引入计算机医院信息系统(hospital information system,HIS),该系统具备无纸化办公、医院管理和后勤资源管理功能,但对于临床专科的支持并不充分。在之后的30年里随着计算机技术的发展,又引入了数字化医院的信息技术。由此,HIS逐渐开始在各级医院普及起来。但急诊科由于其专科特殊性, 章满红 梁俊 杨琼关键词:后勤资源 综合性教学 临床专科 管理功能 急诊临床 区域内共享互操作电子健康档案的构建及其应用 被引量:4 2012年 2011年我国卫生体制五项重点改革的第一项任务就是要求加快推进基本医疗保障制度建设。 梁俊 许美芳 章笠中 李兰娟 李包罗 金瓯 季舟 孙君香关键词:电子健康档案 共享 基本医疗保障 卫生体制 会议角度下我国医学信息领域发展现状与未来发展热点分析 2022年 选择我国医院信息化业界有影响力的技术交流之一的大会,利用大会官网确定参会企业名单,借助天眼查和动脉橙公司库获取和分析企业的各种特征。结果发现,2021年杭州此次会议共有205家企业参展,特点包括:公司新,最近10年成立的企业占61.95%;79.02%参展企业来自北京、浙江、广东、上海和江苏这5个省份;注册资本1亿元人民币以上的企业35家(中位数是1667万元),已有17家企业首次公开募股;信息化厂商数量最多(占30.95%),16家企业(占28.07%)使用了人工智能技术。结果表明,我国三级医院信息化基本完成了初级阶段的建设,新兴的方向包括智慧临床和科研系统、DRG智慧运营和医保系统等。县域医共体建设正成为新焦点,全病程管理和数字疗法可能会成为未来新热点。 张忠安 李凤月 郑栩 安凯 刘一 梁俊 雷健波关键词:医院信息化 医学信息学 基于HL7v3CDA的可交换影像结果报告的设计与实现方法 探讨基于HL7 v3 CDA R2标准的影像结果报告的设计与实现方法。根据卫生部颁布的电子病历基本数据元、数据集,提出了一套基于HL7 v3 CDA R2,面向文档,针对数据的本地化临床影像结果报告CDA文档模板,包括对... 章笠中 曹世华 梁俊 许美芳 金瓯关键词:HL7 V3 CDA 互操作性 移动医疗促进减肥研究评估 2022年 应用文献计量学方法,详细阐述移动医疗干预肥胖与超重人群体重控制的研究发展情况,包括研究趋势、作者情况、关键主题,分析该领域研究合作情况、研究热点等问题,为相关研究提供参考。 郑栩 诺明夫 刘一 贺云帆 梁俊 雷健波关键词:体重管理 文献计量学 人工智能技术对科技期刊科研诚信的作用 被引量:6 2019年 培育世界一流的国际期刊必须要有纯净的学术环境。我国对科研诚信的重视已经上升到国家层面。应对学术不端行为,我们不仅要有严厉的惩治政策,也应有高效的发现能力。高效运用人工智能技术尽早发现科研失信问题,提高检测技术的威慑力,同时配合相应的教育与管理,是杜绝科研失信行为的有效途径。 何小军 梁俊关键词:科研诚信 学术不端 人工智能 知识工程 基于HL7 v3 CDA的可交换影像结果报告设计与实现 被引量:3 2011年 探讨了基于HL7 v3 CDA R2标准的影像结果报告的设计与实现方法。根据卫生部颁布的电子病历基本数据元、数据集,提出一套基于HL7 v3 CDA R2,面向文档,针对数据的本地化临床影像结果报告CDA文档模板,包括对影像报告的结构和语义进行定义,影像结果临床描述内容的表达,关键术语与模板的绑定,针对该CDA模板的自定义样式表文件,为影像结果信息的互操作在语法和语义2个层次上提供了一个可行的方法。 章笠中 曹世华 梁俊 许美芳 金瓯关键词:HL7 V3 CDA 互操作性 基于数据挖掘的标准化医疗保险监控模型构建 被引量:4 2015年 从数据集建立、模型设计、医保审核模型相关指标建立、原始数据集预处理、基于K-means的聚类特征生成、数据分类、后处理模块几方面介绍基于数据挖掘的标准化医疗保险监控模型构建,提高医疗费用审核效率,减少医疗资源浪费。 梁俊 孙听雪 何小军 李吉辉 邢亚文 辛均益关键词:数据挖掘 医保费用 异常检测 基于模型融合方法的中文疾病问答文本匹配方法研究 2023年 目的中文疾病问答系统中的文本匹配由于中文医学用语的特殊性而存在诸多挑战,本研究旨在探索更好解决中文疾病问答系统中文本匹配的机器学习方法。方法提出了一种基于BERT与提升树模型的模型融合方法,并利用CHIP2019疾病问答迁移学习评测任务中提供的数据集进行验证。结果此方法在评测数据集上比其他BERT衍生模型表现更优,评测指标Macro F1值达到0.90825。同时,实验表明此方法与BERT模型相比在效果上提升了3.83%。结论本研究所提出的模型融合方法可以有效地提升单个模型的性能,在疾病问答迁移学习评测任务中取得了良好的效果。 吴梓明 杨芳宇 梁俊 雷健波关键词:文本匹配