宋波
- 作品数：14 被引量：65H指数：4
- 供职机构：青岛科技大学信息科学技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山东省自然科学基金山东省高等学校科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>
- 基于区块链技术的医联体系统架构研究被引量：18
- 2020年
- 在我国医疗发展中,医联体的作用越来越显著,医联体分级医疗、双向转诊的模式使得群众方便就医,充分发挥了三级医院的龙头作用,极大的促进了现代医疗的建设与发展;在医联体建设中,医院间数据共享时需要保障数据的安全,并需要建立明确的协议标准,传统的医联体架构已无法解决这些问题;采用区块链中的联盟链技术,根据区块链的去中心化、安全保障等特点,对现代医联体建设提出新的技术思路与系统构架,保障了医联体医院间数据传输的数据安全问题,使医联体更好地适应医疗领域发展。
- 宋波刘铮冯云霞耿思薇
- 关于Web应用中的组合模型和生成测试
- 2016年
- 如今,随着Web应用的普及,互联网上有越来越多可供使用的服务和信息,而其正确性、安全性和可靠性往往是企业和组织成功的关键。Web测试是保证Web安全的一种方法。然而,由于Web应用的特殊性,传统的测试方法在诸多方面都不适合进行Web测试。一个典型的Web应用程序由两层组成:客户端和服务器。现有的大多数工作是从外部或用户视图进行Web应用程序的测试,而不考虑服务器端的交互与行为。在本文中,对于服务器端的交互与行为进行了特别的考虑,并提出了组合模型和测试Web应用程序的方法。有限状态机(FSMs)用于分别从用户端和服务器端建立Web应用模型,然后,同步产物被用作构建有限状态机组成的工具。最后,基于有限状态机的组成,生成测试满足相应的测试复盖准则。
- 宋波
- 关键词：WEB
- 医院不良事件上报系统的设计与实现被引量：3
- 2018年
- 针对手工记录填报不良事件仍是大多数医院的现状,设计并实现了具有不良事件上报、查询、审批、汇总及统计分析等功能的医院不良事件上报系统。系统设计了不良事件数据库,规范了填写项目和上报审批流程,促进了医院质量管理的持续改进。系统的推广可以减轻医护人员的工作负担,缩短医院不良事件的上报和审批周期,并能及时监控事件发生的具体情况。最终规范了医院不良事件的管理,提升医疗质量,减少医疗纠纷。
- 宋波宋波冯云霞
- 关键词：医疗信息化医院信息系统
- 临床路径设计及优化的技术研究被引量：4
- 2018年
- 目的探究临床路径基于深度学习等人工智能等新技术的新发展方向。方法分析在半人工阶段临床路径相关研究的技术和成果,并总结了结构单一、维护成本高和缺乏科学评测方法3个方面的难点。结果基于大数据的深度学习为全电子化临床路径进行了展望和预期。结论不断进步的信息技术为临床路径的全电子化奠定了基础。
- 冯云霞张千竹宋波
- 关键词：数据挖掘
- 医疗大数据在肿瘤疾病中的应用研究被引量：11
- 2017年
- 医疗大数据的应用深刻地改变了肿瘤诊疗模式,从医学研究、临床决策等方面推动了肿瘤诊疗模式的转变,使肿瘤的预测、诊断、治疗、监测发生了巨大的变革。数据挖掘技术已经广泛应用于肿瘤疾病中,通过对诊断、筛查、病历、检测等大量数据信息进行挖掘与分析,可用于肿瘤诊断、辅助治疗、疾病预警等多个方面。有效合理地利用医疗大数据,还面临着数据整合、数据处理、数据分析、数据隐私等诸多问题及挑战。而医疗大数据的应用必将会对肿瘤疾病的诊断和治疗产生巨大的影响和推动。
- 宋波朱甜甜于旭冯云霞张中
- 关键词：肿瘤数据挖掘
- 基于关联规则Apriori算法的心肺性职业病病情分析及预测被引量：2
- 2017年
- 心肺性职业病是目前深受人们重视的慢性职业病之一。首先对心肺性职业病的原因、症状、现社会中的治疗状况进行了调研;然后概要介绍了数据挖掘的过程和挖掘平台,详细介绍了关联规则Apriori挖掘算法和数据挖掘过程,通过向Hadoop平台导入真实心肺性职业病科患者的病历数据,对规范化的患者病症、病人住院信息等进行分析;最后,对本次的挖掘分析结果进行总结,针对挖掘结果做出本病种的相关预测。
- 宋波杨艳利冯云霞
- 关键词：数据挖掘关联规则
- 慢性肾病辅助诊断系统的设计与实现被引量：1
- 2019年
- 针对慢性肾病在全球占比之高、病情发展不可逆转、病情极易出现恶化的特点,设计了慢性肾病辅助诊断系统;利用数据挖掘随机森林算法的分类功能对病人化验数据进行处理,判断病人是否患有慢性肾病;设计并开发了基于B/S的慢性肾病辅助诊断系统,该系统集慢性肾病辅助诊断、诊断信息查看、用户管理于一体;该系统用于给经验不足的医生提供诊断参考,助其提高诊断水平,降低误诊率,从而使慢性肾病患者尽早进行正确的治疗,避免病情治疗延误带来的严重后果。
- 宋波宋同峰
- 关键词：慢性肾病辅助诊断系统数据挖掘B/S
- 基于知识增强的中文电子病历命名实体识别
- 2023年
- 针对中文电子病历中医疗嵌套实体难以处理的问题,本文基于RoBERTa-wwm-ext-large预训练模型提出一种知识增强的中文电子病历命名实体识别模型ERBEGP.RoBERTa-wwm-ext-large采用的全词掩码策略能够获得词级别的语义表示,更适用于中文文本.首先结合知识图谱,使模型学习到了大量的医疗实体名词,进一步提高模型对电子病历实体识别的准确性.然后通过BiLSTM对电子病历输入序列编码,能够更好捕获病历的中上下语义信息.最后利用全局指针网络模型EGP(efficient GlobalPointer)同时考虑实体的头部和尾部的特征信息来预测嵌套实体,更加有效地解决中文电子病历命名实体识别任务中嵌套实体难以处理的问题.在CBLUE中的4个数据集上本文方法均取得了更好的识别效果,证明了ERBEGP模型的有效性.
- 李宛泽宋波齐岳山
- 关键词：命名实体识别
- 医疗大数据研究进展被引量：16
- 2016年
- 从医疗大数据的基本概念、种类及其各领域的应用出发,介绍医疗大数据的来源和现阶段医疗健康数据在不同平台的存储策略及技术;通过实例列举医疗大数据的挖掘处理方法和研究分析现状,并对医疗大数据在医药研发、临床诊断、健康管理等领域的应用情况进行调研;对医疗大数据挖掘的成果及其面临的挑战进行总结。
- 宋波杨艳利冯云霞
- 关键词：数据挖掘
- 基于ADE-Stacking的心力衰竭非计划性再入院风险预测模型
- 2022年
- 随着人口老龄化加剧,心力衰竭发病率升高,心衰患者的非计划性再入院问题导致患者生存质量降低、医疗成本升高的情况日益严重,因此成为了一个亟待解决的问题。本文针对再入院风险预测问题,提出一种基于ADE-Stacking的心衰患者非计划性再入院风险预测模型,这一模型主要由集成学习算法模型构建与参数优化2部分构成,集成学习算法可以结合多个弱分类器的优势,使模型具有更好的泛化性和准确率,参数优化部分采用自适应收缩因子F改进的差分进化算法寻优,以提高参数寻优性能。使用心力衰竭再入院病人数据集对模型进行训练与测试,结果显示本文所提出的模型优于风险预测模型常用的随机森林、XGBoost、支持向量机等其他机器学习算法。
- 王磊宋波
- 关键词：心力衰竭再入院参数优化
