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Medical Knowledge Extraction and Analysis from Electronic Medical Records Using Deep Learning 预览
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作者 Peilin Li Zhenming Yuan +2 位作者 Wenbo Tu Kai Yu Dongxin Lu 《中国医学科学杂志:英文版》 CAS CSCD 2019年第2期133-139,共7页
Objectives Medical knowledge extraction (MKE) plays a key role in natural language processing (NLP) research in electronic medical records (EMR),which are the important digital carriers for recording medical activitie... Objectives Medical knowledge extraction (MKE) plays a key role in natural language processing (NLP) research in electronic medical records (EMR),which are the important digital carriers for recording medical activities of patients.Named entity recognition (NER) and medical relation extraction (MRE) are two basic tasks of MKE.This study aims to improve the recognition accuracy of these two tasks by exploring deep learning methods.Methods This study discussed and built two application scenes of bidirectional long short-term memory combined conditional random field (BiLSTM-CRF) model for NER and MRE tasks.In the data preprocessing of both tasks,a GloVe word embedding model was used to vectorize words.In the NER task,a sequence labeling strategy was used to classify each word tag by the joint probability distribution through the CRF layer.In the MRE task,the medical entity relation category was predicted by transforming the classification problem of a single entity into a sequence classification problem and linking the feature combinations between entities also through the CRF layer.Results Through the validation on the I2B2 2010 public dataset,the BiLSTM-CRF models built in this study got much better results than the baseline methods in the two tasks,where the F1-measure was up to 0.88 in NER task and 0.78 in MRE task.Moreover,the model converged faster and avoided problems such as overfitting.Conclusion This study proved the good performance of deep learning on medical knowledge extraction.It also verified the feasibility of the BiLSTM-CRF model in different application scenarios,laying the foundation for the subsequent work in the EMR field. 展开更多
关键词 MEDICAL knowledge EXTRACTION electronic MEDICAL record named ENTITY recognition MEDICAL relation EXTRACTION deep learning BIDIRECTIONAL long SHORT-TERM memory CONDITIONAL random field
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反馈式K近邻语义迁移学习的领域命名实体识别 预览
2
作者 朱艳辉 李飞 +2 位作者 冀相冰 曾志高 徐啸 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期820-830,共11页
领域命名实体识别是构建领域知识图谱的重要基础。针对专业领域语料匮乏的特点,构建基于深度学习的BiLSTM-CNN-CRFs网络模型,并提出一种反馈式K近邻语义迁移学习的领域命名实体识别方法。首先,对专业领域语料和通用领域语料分别训练得... 领域命名实体识别是构建领域知识图谱的重要基础。针对专业领域语料匮乏的特点,构建基于深度学习的BiLSTM-CNN-CRFs网络模型,并提出一种反馈式K近邻语义迁移学习的领域命名实体识别方法。首先,对专业领域语料和通用领域语料分别训练得到语料文档向量,使用马哈拉诺比斯距离计算领域语料与通用语料的语义相似性,针对每个专业领域样本分别取K个语义最相似的通用领域样本进行语义迁移学习,构建多个迁移语料集。然后,使用BiLSTM-CNN-CRFs网络模型对迁移语料集进行领域命名实体识别,并对识别结果进行评估和前馈,根据反馈结果选取合适的K值,作为语义迁移学习的最佳阈值。以包装领域和医疗领域为例进行实验验证,结果表明:本文方法取得了很好的识别效果,可以有效解决专业领域语料匮乏问题。 展开更多
关键词 领域命名实体识别 反馈式K近邻 语义迁移学习 深度学习 卷积神经网络 文档向量 马哈拉诺比斯距离 包装领域 医疗领域
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磁共振波谱技术的临床应用进展 预览
3
作者 刘俊 李建军 +7 位作者 高峰 张文豪 刘长彬 李军 杨德刚 张鑫 张超 秦川 《中国康复理论与实践》 CSCD 北大核心 2019年第2期201-204,共4页
磁共振波谱(MRS)能够直观定量分析组织的代谢情况。在康复领域中可用于脊髓损伤的预后判断、观察损伤后代谢变化;脑卒中后认知功能障碍评估、诊断及肌张力障碍机制研究;探索帕金森病的康复机制。在肿瘤中可用于前列腺癌和脑肿瘤的辅助... 磁共振波谱(MRS)能够直观定量分析组织的代谢情况。在康复领域中可用于脊髓损伤的预后判断、观察损伤后代谢变化;脑卒中后认知功能障碍评估、诊断及肌张力障碍机制研究;探索帕金森病的康复机制。在肿瘤中可用于前列腺癌和脑肿瘤的辅助诊断。除此之外,还应用于评估热射病的严重程度和预后,研究Duchenne肌营养不良症和多系统萎缩的发病机制。在动物实验中发现它可以优化实验设计方案。MRS也存在局限性,随着先进匀场算法等技术的发展将会被逐步突破。 展开更多
关键词 康复领域 磁共振波谱 医学领域 基础研究 综述
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人工智能在医疗领域中应用的挑战与对策 预览
4
作者 周吉银 刘丹 曾圣雅 《中国医学伦理学》 2019年第3期281-286,共6页
诊断专家系统、医疗机器人等人工智能产品正不断应用于医疗领域,提升了效率和效益,也减轻了医护人员的劳动量,但不可避免地带来诸多伦理问题。人工智能应用于医疗领域的伦理挑战包括公平受益、失业、患者隐私、医疗安全、责任划分和监... 诊断专家系统、医疗机器人等人工智能产品正不断应用于医疗领域,提升了效率和效益,也减轻了医护人员的劳动量,但不可避免地带来诸多伦理问题。人工智能应用于医疗领域的伦理挑战包括公平受益、失业、患者隐私、医疗安全、责任划分和监管等问题。其原因可能有未遵守基本伦理原则、技术缺陷、立法和监管缺失、隐含算法偏见、数据质量欠佳、公众素养不足等;针对形成原因提出解决对策,包括明确人类优先、故障透明且可追溯、代表性样本和研究者以规避偏见、研发生产销售的全过程监管、规范以明确道德伦理边界、立法以健全监督管理体系、限制垄断数据、通过教育提升公众认知水平和全球治理以共同应对挑战等。确保医疗领域应用人工智能产品以“为人类利益服务,绝不伤害人类”为原则,在减轻医护人员重复劳动以提升效率和减少误诊、漏诊的前提下,切实提升医疗服务质量。 展开更多
关键词 人工智能 医疗领域 医学伦理
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人工智能的发展及其在医学领域中的应用 预览
5
作者 张卓群 曹钟淼 王慧 《数字技术与应用》 2019年第4期75-75,77共2页
随着社会的发展,在日常生活中,人工智能不仅给人们的生活方式带来了许多便利,也推动了生活工具向智能化的方向发展。智能化在人们的生活中得到了许多人的青睐,给生活中运输业,制造业带来了积极的影响。对社会上的各个领域都有着不同程... 随着社会的发展,在日常生活中,人工智能不仅给人们的生活方式带来了许多便利,也推动了生活工具向智能化的方向发展。智能化在人们的生活中得到了许多人的青睐,给生活中运输业,制造业带来了积极的影响。对社会上的各个领域都有着不同程度的影响。 展开更多
关键词 人工智能 发展 医学领域 应用前景
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麦饭石在农业领域的研究进展 预览
6
作者 张洁 许鹏 +1 位作者 周岩 冯梦喜 《现代农业科技》 2019年第11期253-254,共2页
对近年来麦饭石在农业领域中的研究进展进行综述,包括麦饭石水溶液植物促生作用、麦饭石肥料、土壤调理剂、农药吸附等方面,以期为麦饭石在农业发展中的应用提供参考依据。
关键词 麦饭石 农业领域 影响 研究进展
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5G网络技术在医疗领域的应用前景 预览
7
作者 孔祥溢 王靖 方仪 《医学信息学杂志》 CAS 2019年第4期17-20,共4页
阐述5G网络技术内涵、基本性能及核心技术,探讨5G网络下的可穿戴医疗设备远程监控、诊断等方面应用前景,指出5G网络技术将成为推动虚拟现实技术大规模应用于医学的关键因素。
关键词 5G网络技术 医疗领域 应用前景
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机器学习算法在医疗领域中的应用 预览
8
作者 兰欣 卫荣 +5 位作者 蔡宏伟 郭佑民 侯梦薇 邢磊 那天 陆亮 《医疗卫生装备》 CAS 2019年第3期93-97,共5页
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... 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。 展开更多
关键词 机器学习 医疗领域 人工神经网络 支持向量机 深度学习 疾病预测 图像识别
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新形势下野战卫勤保障机构医疗型信息系统设计与应用 预览
9
作者 孙文桥 陶学强 +1 位作者 石磊 彭滢 《医疗卫生装备》 CAS 2018年第3期42-45,82共5页
目的:设计野战卫勤保障机构医疗型信息系统,以满足目前和未来一段时间战时卫勤保障机构展开实施卫勤保障所需的信息化作业需求。方法:基于J2EE架构构建系统,利用Java技术设计系统各个模块。网络部署采用星型架构。结果:实现了与军人标... 目的:设计野战卫勤保障机构医疗型信息系统,以满足目前和未来一段时间战时卫勤保障机构展开实施卫勤保障所需的信息化作业需求。方法:基于J2EE架构构建系统,利用Java技术设计系统各个模块。网络部署采用星型架构。结果:实现了与军人标识牌战救数据及后勤一体化指控平台卫勤指挥数据的对接,满足了机构内部医疗业务信息应用的要求,提升了医疗作业效率。结论:野战卫勤保障机构医疗型信息系统的成功设计与应用,提升了卫勤力量在遂行战救任务的卫勤技能、救治率和救治效果。 展开更多
关键词 卫勤保障机构 信息系统 医疗型 战伤救治 野战
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对医学领域研究生选择科研方向的参考建议 预览
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作者 张成岗 巩文静 +2 位作者 李志慧 高大文 高艳 《转化医学电子杂志》 2018年第11期84-89,共6页
为了进一步显著提高医学领域研究生培养效率,系统分析了当前医学领域尤其是慢病防控领域研究思路中存在的问题和瓶颈,结合国内外相关领域研究进展以及自研形成的新医学理论和菌心说学说,为医学领域研究生提供科研思路和方向参考,建议研... 为了进一步显著提高医学领域研究生培养效率,系统分析了当前医学领域尤其是慢病防控领域研究思路中存在的问题和瓶颈,结合国内外相关领域研究进展以及自研形成的新医学理论和菌心说学说,为医学领域研究生提供科研思路和方向参考,建议研究生在选择科研方向时,务必注意以批判的眼光审视当前的医学问题(尤其是慢病防控和健康管理相关问题),鼓励大胆假设、小心求证,应独立思考、独立判断,避免人云亦云,从而提升自己的逻辑思维能力和学术判断水平,以便培养出一批独具慧眼、能够引领我国医学领域未来发展与健康管理事业的优秀接班人。 展开更多
关键词 医学领域 科研方向选择 新医学理论 菌心说学说
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纺织材料在医疗领域的应用和发展 预览
11
作者 李一鑫 黄梅花 程浩南 《产业用纺织品》 北大核心 2018年第7期42-46,共5页
阐述医用纺织材料的定义和要求,根据医疗用途介绍医用纺织材料的分类及各自具备的性能,以及常用的纺织纤维及材料,分析我国医用纺织材料的发展现状,指出我国医用纺织材料的发展前景。
关键词 医用纺织材料 医疗领域 纤维 发展前景
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PPP模式助力我国医疗卫生领域发展的问题及对策分析 被引量:1
12
作者 丁崇泰 孟春 《中国卫生经济》 北大核心 2018年第11期9-12,共4页
为解决困扰医疗卫生领域供需不均衡的矛盾,通过引入PPP模式助力我国医疗卫生领域更快更好发展。通过对医疗卫生领域的现状深入分析,针对我国医疗卫生法律不完善、运作体系不健全、人才培养缺位及PPP模式尚未涉及医疗核心和医疗PPP模... 为解决困扰医疗卫生领域供需不均衡的矛盾,通过引入PPP模式助力我国医疗卫生领域更快更好发展。通过对医疗卫生领域的现状深入分析,针对我国医疗卫生法律不完善、运作体系不健全、人才培养缺位及PPP模式尚未涉及医疗核心和医疗PPP模式投资风险大两大痛点等问题。提出完善法律体系、运作模式、人才培养及解决当前医疗PPP模式两大痛点的具体政策建议。以期PPP模式打破医疗领域的限制,激发医疗行业的活力和创造力。 展开更多
关键词 医疗领域 公私合营模式 国际经验 医疗法律体系
人工智能在医疗领域应用现状探讨 预览 被引量:6
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作者 熊瑶 陈敏 《医学信息学杂志》 CAS 2018年第4期24-28,共5页
采用文献分析法、比较研究法,从医学机器人、医学决策支持系统、中医诊疗、医学影像处理等方面阐述人工智能的应用现状,分析现阶段的局限性,指出随着人工智能的发展,其在医疗健康领域有着广阔的应用前景。
关键词 人工智能 医疗领域 应用现状
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光纤压力传感器在医疗领域的发展及应用 预览
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作者 周文秀 侯文博 张海军 《中国医疗器械杂志》 2018年第5期354-356,360共4页
人体内压力监测对检查器官或组织病变、实时分析术中情况起着十分重要的作用.相对于传统的机电式压力传感器,光纤压力传感器具有体积小、灵敏度高、安全性高、抗电磁干扰能力强等优势,在医疗领域得到了广泛的应用.该文综述了光纤压力传... 人体内压力监测对检查器官或组织病变、实时分析术中情况起着十分重要的作用.相对于传统的机电式压力传感器,光纤压力传感器具有体积小、灵敏度高、安全性高、抗电磁干扰能力强等优势,在医疗领域得到了广泛的应用.该文综述了光纤压力传感器的发展历程及在医疗领域压力监测中的应用.重点分析了光纤压力传感器在心血管及血液、颅内、气道、胃肠道等组织或器官内的压力监测.分析表明,光纤压力传感器在不同的组织或器官内均可以达到良好的监测效果. 展开更多
关键词 光纤压力传感器 医疗领域 压力监测
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智能问答系统在医学领域的应用研究 预览
15
作者 贺佳 杜建强 +2 位作者 聂斌 熊旺平 罗计根 《医学信息》 2018年第14期16-19,共4页
智能问答系统可以快速、准确地为用户提供信息服务,是自然语言处理领域的备受关注的研究方向。在医学知识服务领域,也具有很好的应用前景和发展空间。论文首先简述了医学领域智能问答系统的研究情况,其次就医学智能问答系统中的问题分... 智能问答系统可以快速、准确地为用户提供信息服务,是自然语言处理领域的备受关注的研究方向。在医学知识服务领域,也具有很好的应用前景和发展空间。论文首先简述了医学领域智能问答系统的研究情况,其次就医学智能问答系统中的问题分析、信息检索、答案抽取三个组成部分及其关键技术进行了分别阐述;最后对其在中医方面的应用进行了阐述,并对医学智能问答系统的进一步发展提出了展望。 展开更多
关键词 医学领域 智能问答系统 中医药
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项目教学法在医学教学中应用现状分析 预览
16
作者 王昕 邢丽娜 +3 位作者 马雪妮 申希平 牛中喜 田金徽 《中国医药导刊》 2018年第6期374-379,共6页
目的:分析项目教学法在医学教学中应用现状,以期为项目教学法在医学教学中的顺利开展提供借鉴和参考。方法:计算机检索中国生物医学文献数据库、中国知网、万方数据库,研究者按照纳入与排除标准独立筛选出项目教学法的研究,采用书... 目的:分析项目教学法在医学教学中应用现状,以期为项目教学法在医学教学中的顺利开展提供借鉴和参考。方法:计算机检索中国生物医学文献数据库、中国知网、万方数据库,研究者按照纳入与排除标准独立筛选出项目教学法的研究,采用书目共现分析系统(BICOMS-2)分析软件对关键词、作者及其单位进行抽取和整理并生成共现矩阵,利用NetDraw和gCLU-TO分别绘制网络关系图和进行聚类分析。结果:最终纳入项目教学法相关研究444篇,研究数量在发表时间、期刊、作者、作者单位、省份分布方面不平衡,主要作者分为11个主要合作团体,作者单位为4个主要研究团队,作者之间存在一定的联系,但合作有待加强,研究主题主要有4个。结论:我国项目教学法在医学教学中应用的研究数量存在地域不平衡性,参与发表相关研究的作者较多,但高产作者较少。研究主题主要集中在项目教学法在中职和高职护理教学中的应用。 展开更多
关键词 项目教学法 医学领域 现状分析
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任务驱动项目教学法在循证医学教学中的应用研究 预览
17
作者 田金徽 王虹 +4 位作者 申希平 邢丽娜 王昕 张艺 牛中喜 《中国医药导刊》 2018年第6期380-384,共5页
目的:研究任务驱动项目教学法在循证医学教学中的应用效果。方法:选取某校2014级临床医学专业4个班的本科生作为研究对象,随机分为任务驱动项目教学法组和传统教学法组,每组各2个班。利用教学效果评价指标考试成绩、问卷调查和座谈... 目的:研究任务驱动项目教学法在循证医学教学中的应用效果。方法:选取某校2014级临床医学专业4个班的本科生作为研究对象,随机分为任务驱动项目教学法组和传统教学法组,每组各2个班。利用教学效果评价指标考试成绩、问卷调查和座谈会相结合的方法进行教学效果的评估。所有数据均使用SPSS20.0软件处理。结果:共纳入100名本科生,其中任务驱动项目教学法组50名,传统教学法组50名,基线资料有可比性(P〉0.05)。任务驱动项目教学法组考试成绩高于传统教学法组,差异有统计学意义(P〈0.05),两组在调动学习积极性,激发学习兴趣,提高参与意识、综合分析能力、语言表达能力、自学能力、学习效率和分析解决问题能力等方面,差异有统计学意义(P〈0.05)。结论:任务驱动项目教学模式能很好地训练本科生的循证医学思维,培养其构建临床问题、检索证据和评价证据等方面能力,全面提高循证医学课程教学质量。 展开更多
关键词 任务驱动项目教学法 循证医学 教学 医学领域
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医学领域前沿主题识别方法研究 预览 被引量:1
18
作者 范少萍 安新颖 +1 位作者 晏归来 李勇 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第7期686-694,共9页
前沿主题识别一直是学科领域与图书情报领域关注的重点,特别是数据密集型科学新范式的到来,更突出了前沿主题识别研究的重要性与必要性。本文关注医学领域文献特色,根据前沿主题所具有的新颖性、创新性、学科交叉性和高关注度特征,设计... 前沿主题识别一直是学科领域与图书情报领域关注的重点,特别是数据密集型科学新范式的到来,更突出了前沿主题识别研究的重要性与必要性。本文关注医学领域文献特色,根据前沿主题所具有的新颖性、创新性、学科交叉性和高关注度特征,设计各个特征计算方法,其中,创新性特征结合医学领域主题词表,采用基于语义相似度的创新性特征计算方法。利用领域实例,确定前沿主题识别方法中各特征的权重。通过实验,说明本文所提方法的有效性。本文所提前沿主题识别方法对医学领域发现更有意义的研究主题具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 前沿主题 语义相似度 医学领域 识别方法
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我国医药领域慕课研究的主题分析 预览
19
作者 邢丽娜 皮啸环 +2 位作者 蔺小艳 牛中喜 田金徽 《中国医药导刊》 2018年第3期175-179,共5页
目的:分析我国学者发表的医药领域慕课的研究现状。方法:检索CBM、万方和中国知网,检索时间截至2018年1月6日。研究者按照纳入与排除标准筛选慕课研究,利用书目共现分析系统(BICOMS-2)软件对关键词、省份、作者及作者单位进行提取... 目的:分析我国学者发表的医药领域慕课的研究现状。方法:检索CBM、万方和中国知网,检索时间截至2018年1月6日。研究者按照纳入与排除标准筛选慕课研究,利用书目共现分析系统(BICOMS-2)软件对关键词、省份、作者及作者单位进行提取和整理并生成共现矩阵,Net Draw和gCLUTO分别绘制网络关系图和进行聚类分析。结果:最终纳入慕课及相关研究388篇,研究数量在年代、期刊、作者、作者单位、省份分布方面不平衡,主要作者分为4个主要的合作团体,作者单位有11个主要的研究团队,作者之间存在一定的联系,但合作有待加强,研究主题主要有5个。结论:近年来,慕课作为一种新兴教学模式,其研究数量逐年增加,参与作者和作者单位众多,但高产作者和作者单位不多,且作者和作者单位的合作仍需进一步增强。研究主题仍有拓展的空间。 展开更多
关键词 慕课 医药领域 可视化分析
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我国医药领域微课研究的主题剖析 预览 被引量:1
20
作者 潘蓓 唐佳 +4 位作者 胡梦巾 王昕 刘勐 牛中喜 田金徽 《中国医药导刊》 2018年第3期180-184,共5页
目的:利用可视化的方法评价我国学者发表的医药领域微课研究的现状。方法:检索中国生物医学文献数据库、中国知网和万方数据库,检索时间截至2018年1月6日。研究者按照纳入与排除标准独立筛选微课研究,用书目共现分析系统(BICOMS-2)... 目的:利用可视化的方法评价我国学者发表的医药领域微课研究的现状。方法:检索中国生物医学文献数据库、中国知网和万方数据库,检索时间截至2018年1月6日。研究者按照纳入与排除标准独立筛选微课研究,用书目共现分析系统(BICOMS-2)分析软件对关键词、省份、作者及其单位进行抽取和整理并生成共现矩阵和(或)词篇矩阵,利用Net Draw和g CLUTO分别绘制网络关系图和进行聚类分析。结果:最终纳入微课及相关研究1119篇,研究数量在年代、期刊、省份分布方面不平衡,作者分为23个主要的合作团体,作者单位分为2个主要的研究团队,作者之间存在一定的联系,作者单位之间合作很弱,研究主题主要有4个。结论:我国微课研究的数量呈现快速增长的趋势,参与作者和机构众多,但作者间的合作较为紧密,机构之间的合作相对不紧密,作者和作者单位的合作仍需进一步增强。研究主题可以进一步拓展。 展开更多
关键词 微课 医药领域 可视化分析
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