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專家觀點
2023-07-11
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2023年7月8—12日，由國際醫(yī)學信息學學會（IMIA）主辦的第19屆世界醫(yī)療衛(wèi)生大會（MedInfo）在澳大利亞悉尼召開，這一享有盛譽的國際盛會匯集了數(shù)以千計處于醫(yī)療健康前沿的數(shù)字健康領導者和從業(yè)者。神州醫(yī)療獲邀出席并進行口頭學術(shù)報告，展現(xiàn)了神州醫(yī)療推動生物醫(yī)學與健康信息學發(fā)展的豐碩成果。同期呈現(xiàn)四篇壁報，涵蓋中文醫(yī)學數(shù)據(jù)隱私保護研究、中文醫(yī)學數(shù)據(jù)標準化研究等獨創(chuàng)性技術(shù)與研究成果，受到與會者的關注。
2023年7月8—12日，由國際醫(yī)學信息學學會（IMIA）主辦的第19屆世界醫(yī)療衛(wèi)生大會（MedInfo）在澳大利亞悉尼召開，這一享有盛譽的國際盛會匯集了數(shù)以千計處于醫(yī)療健康前沿的數(shù)字健康領導者和從業(yè)者。神州醫(yī)療獲邀出席并進行口頭學術(shù)報告，展現(xiàn)了神州醫(yī)療推動生物醫(yī)學與健康信息學發(fā)展的豐碩成果。同期呈現(xiàn)四篇壁報，涵蓋中文醫(yī)學數(shù)據(jù)隱私保護研究、中文醫(yī)學數(shù)據(jù)標準化研究等獨創(chuàng)性技術(shù)與研究成果，受到與會者的關注。
在10日的全體會議與主題演講中，神州醫(yī)療高級副總裁兼首席醫(yī)學信息官弓孟春博士受邀參會并進行口頭學術(shù)報告。他向國際專家介紹神州醫(yī)療在腎臟病、惡性腫瘤、兒童免疫疾病、心血管疾病、罕見病等不同領域為臨床研究、轉(zhuǎn)化醫(yī)學研究、真實世界研究、人工智能等方面提供的數(shù)據(jù)技術(shù)支撐及相應的豐碩成果，展現(xiàn)了Biomedical and Health Informatics （BMHI, 生物醫(yī)學與健康信息學）領域日積月累的積淀與日新月異的進展。
作為新興的交叉學科，BMHI的發(fā)展在全球如火如荼，作為基礎學科為全球各國的生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的發(fā)展、臨床診療技術(shù)水平的提升及生命科學人工智能研究的發(fā)展提供核心的智力支撐。
此次大會上，神州醫(yī)療的四篇壁報涵蓋中文醫(yī)學數(shù)據(jù)隱私保護研究、中文醫(yī)學數(shù)據(jù)標準化研究等獨創(chuàng)性技術(shù)與研究成果。
壁報一
Improvement and thinking of manual annotation in medical natural language processing: A case study
研究內(nèi)容：研究單中心實體的人工標注方法對中文電子病歷文本語義提取結(jié)果的影響，根據(jù)數(shù)據(jù)來源對不同醫(yī)療文本進行分類拆分，基于大數(shù)據(jù)和多中心的文本數(shù)據(jù)，對照多中心實體長文本整體人工標注方式，比較單中心實體長文本多模型人工標注的效果。
研究意義：單中心實體訓練的NLP模型能降低模型訓練時間和新需求的響應時間，提高NLP模型的整體數(shù)據(jù)質(zhì)量，減少語義歧義的發(fā)生，以更好地處理和利用大量的文本數(shù)據(jù)。
壁報二
Application of SNOMED CT in the standardization of Chinese disease names
研究內(nèi)容：基于SNOMED CT的最小語義單元，利用自然語言處理技術(shù)對中文疾病診斷名稱進行智能分割。通過訓練模型語料智能映射到相應屬性值域，基于概念模型、表達式模型、關系模型，利用完整實體比較算法實現(xiàn)SNOMED CT概念的智能匹配。
研究意義：SNOMED CT在中文疾病診斷名稱標準化中起著至關重要的作用，能夠明顯提高準確率及應用范圍，促進醫(yī)學信息的共享和利用。
壁報三
Innovatively apply concept model of SNOMED CT to DHC drug terminology
研究內(nèi)容：神州醫(yī)療藥品術(shù)語集使用SNOMED CT概念模型用于劃分藥品類別和父子層級。通過在屬性組合后構(gòu)建概念表達式，進一步生成完整定義的藥品名稱。
研究意義：神州醫(yī)療藥品術(shù)語集發(fā)揮了對于改善各種電子藥品系統(tǒng)互操作性的潛力，可以在不同醫(yī)院之間形成數(shù)據(jù)共享和集成分析。
壁報四
A de-novo Multiple Hierarchical Ontology System for Herbal Medications in Traditional Chinese Medicine
研究內(nèi)容：本研究采用SNOMED CT的層級特征用于構(gòu)建中草藥編碼系統(tǒng)，該系統(tǒng)涵蓋了指導臨床實踐和生成真實證據(jù)的重要功能，并定義了主要屬性和關系。采用自然語言處理方法建立了信息提取過程，以驗證新系統(tǒng)在中藥信息標準化方面的性能。
研究意義：新型多層級的中草藥編碼體系為從中醫(yī)病歷和識字中提取有用信息提供了一種可行的方法，這是證據(jù)生成和中醫(yī)現(xiàn)代化的重要途徑。
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