區(qū)域數(shù)字衛(wèi)生關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用示范研究.pdf

1、第一章圖像分類中針對(duì)主動(dòng)學(xué)習(xí)算法的列子集選擇方法和基于增強(qiáng)流形學(xué)習(xí)的高斯混合模型研究
　　第一部分圖像分類中針對(duì)主動(dòng)學(xué)習(xí)算法的列子集選擇方法研究
　　背景:
　　圖像和文本分類是計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)中的一項(xiàng)重要任務(wù)，然而手動(dòng)標(biāo)記圖像是極為費(fèi)時(shí)和昂貴的，但是在圖像分類、文本分類等問(wèn)題中，有標(biāo)記的樣本數(shù)據(jù)往往是很較難獲取的，對(duì)圖像進(jìn)行人工標(biāo)注往往又是費(fèi)時(shí)和費(fèi)力的。如何選擇少量最具有價(jià)值的樣本進(jìn)行人工標(biāo)注，從而提高分類性能是

2、極為重要的。主動(dòng)學(xué)習(xí)是圖像分類的常用技術(shù)，但是目前已有的主動(dòng)學(xué)習(xí)分類的具體算法對(duì)于圖像分類還存在不足，沒(méi)有考慮要以最小化重構(gòu)誤差來(lái)選擇最優(yōu)子集，也沒(méi)有考慮圖像數(shù)據(jù)的空間是高度非線性的內(nèi)在幾何結(jié)構(gòu)。
　　目的:
　　基于列子集選取思想，解決目前圖像分類樣本標(biāo)準(zhǔn)算法中的主動(dòng)學(xué)習(xí)方法存在的問(wèn)題，提出新的主動(dòng)學(xué)習(xí)算法來(lái)幫忙完成分類圖像。
　　方法:
　　通過(guò)研究分析目前主動(dòng)學(xué)習(xí)的有關(guān)算法，發(fā)現(xiàn)這些算法的優(yōu)缺點(diǎn)，基于主動(dòng)學(xué)

3、習(xí)的列子集選擇算法，提出了一種新的主動(dòng)學(xué)習(xí)算法提出使用核的思想來(lái)定義的非線性主動(dòng)學(xué)習(xí)算法，即核空間列子集選擇的主動(dòng)學(xué)習(xí)方法，以便在數(shù)據(jù)空間呈現(xiàn)高度非線性時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的幾何結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)在投射的核空間中選擇最具代表性的數(shù)據(jù)點(diǎn)。經(jīng)過(guò)在再生核希爾伯特空間進(jìn)行主動(dòng)學(xué)習(xí)，解決了目前主動(dòng)學(xué)習(xí)的非線性問(wèn)題。最后，運(yùn)用耶魯大學(xué)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)集AT&T和coil20證明了本算法的有效性。
　　結(jié)果:
　　在人造數(shù)據(jù)集中，本文提出的方法能從兩個(gè)圓及

4、兩個(gè)月牙中較為均勻的選擇數(shù)據(jù)，這樣能更好的代表整個(gè)數(shù)據(jù)集，效果較好。在真實(shí)圖像數(shù)據(jù)集測(cè)試中，本文提出的算法在標(biāo)注相同數(shù)量的樣本情況下，分類的錯(cuò)誤率都明顯低于其他算法
　　結(jié)論:
　　(1)提出基于列自己選取的主動(dòng)學(xué)習(xí)方法
　　(2)提出基于核空間的列子集選取的主動(dòng)學(xué)習(xí)方法
　　(3)解決了目前線性主動(dòng)學(xué)習(xí)方法無(wú)法捕捉圖像數(shù)據(jù)非線性結(jié)構(gòu)的缺陷
　　(4)在模擬和真實(shí)數(shù)據(jù)的模擬上證明了算法的學(xué)習(xí)能力和實(shí)際應(yīng)用能

5、力。
　　第二部分基于增強(qiáng)流形學(xué)習(xí)的高斯混合模型研究
　　背景:
　　高斯混合模型(GMM)已被廣泛用于各種領(lǐng)域，包括文本文件的數(shù)據(jù)分析，人臉圖像和基因?；诶绽辜s束的混合高斯模型(LapGMM)和基于局部一致性的高斯模型(LCGMM)被提出來(lái)增強(qiáng)高斯混合模型的效果，顯示比原來(lái)的GMM性能優(yōu)越。但是，這兩個(gè)模型只考慮了數(shù)據(jù)的局部一致性，而沒(méi)有保持全局一致性，因而存在不足。
　　目的:
　　研究基于增強(qiáng)流

6、形學(xué)習(xí)的高斯混合模型(RGMM)的有效性。
　　方法:
　　通過(guò)在原有高斯混合模型上加入新的約束項(xiàng)來(lái)實(shí)現(xiàn)RGMM，并且運(yùn)用EM算法來(lái)求解。分別在文本、人臉圖像及臨床醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)等三個(gè)數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證RGMM模型的有效性。
　　結(jié)果:
　　基于增強(qiáng)流形學(xué)習(xí)提出了一個(gè)新的高斯混合模型，利用EM算法來(lái)迭代優(yōu)化模型參數(shù)。最后，在三個(gè)實(shí)際數(shù)據(jù)集上測(cè)試了效果。結(jié)果顯示，RGMM比LapGMM和LCGMM要好。該模型基于增強(qiáng)流形學(xué)習(xí)的

7、混合高斯模型不但保持局部一致性，而且保持了全局一致性。非常清楚地保證了相離點(diǎn)在映射后相離以及相近點(diǎn)在映射后相近的特征。
　　結(jié)論:
　　(1)基于增強(qiáng)流形學(xué)習(xí)提出了一個(gè)新的高斯混合模型——高斯混合數(shù)據(jù)分析模型(RGMM)
　　(2)高斯混合數(shù)據(jù)分析模型更準(zhǔn)確表達(dá)數(shù)據(jù)在流形空間上的位置關(guān)系。非常清楚地保證了相離點(diǎn)在映射后相離以及相近點(diǎn)在映射后相近的特征。不但保持局部一致性，而且保持了全局一致性。
　　(3)利用EM

8、算法迭代優(yōu)化模型參數(shù)。在三個(gè)實(shí)際數(shù)據(jù)集上測(cè)試。在模擬和真實(shí)數(shù)據(jù)的模擬上證明了高斯混合模型的學(xué)習(xí)能力和實(shí)際應(yīng)用能力，結(jié)果顯示，RGMM比LapGMM和LCGMM要好。
　　第二章浙江省電子健康檔案關(guān)鍵技術(shù)研究和示范應(yīng)用
　　背景:
　　2009年國(guó)家要求開始逐步為城鄉(xiāng)居民建立電子健康檔案，通過(guò)建設(shè)基于電子健康檔案的區(qū)域衛(wèi)生信息平臺(tái)，整合健康數(shù)據(jù)建立一大基礎(chǔ)資源數(shù)據(jù)庫(kù)。本研究回顧性分析了浙江省電子健康檔案的歷史和現(xiàn)狀，浙江

9、省依托國(guó)家科技支撐計(jì)劃和國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)。在紙質(zhì)檔案在一些地區(qū)仍然存在，開展標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化居民電子健康檔案的研究和試點(diǎn)工作。
　　目的:
　　本研究是適應(yīng)國(guó)家衛(wèi)生信息化建設(shè)的總體要求，進(jìn)行電子健康檔案的標(biāo)準(zhǔn)化研究，確定居民電子健康檔案的子系統(tǒng)內(nèi)容，研發(fā)居民電子健康檔案信息系統(tǒng)，選擇試點(diǎn)區(qū)域開展應(yīng)用。
　　方法:
　　本研究依托國(guó)家數(shù)字衛(wèi)生項(xiàng)目和衛(wèi)生部醫(yī)改信息化試點(diǎn)項(xiàng)目，遵循標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化的基本

10、原則，技術(shù)選擇和試點(diǎn)應(yīng)用符合頂層化、標(biāo)準(zhǔn)化、整體化的三大基本要求。通過(guò)應(yīng)用相關(guān)課題組研究的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研確定11個(gè)子系統(tǒng)內(nèi)容，采用統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，集中統(tǒng)一研發(fā)居民健康檔案信息系統(tǒng)軟件，按照“邏輯集中、物理分散”的研究和部署模式，開展居民電子健康檔案的研究和試點(diǎn)應(yīng)用。
　　結(jié)果:
　　研究結(jié)果浙江省的居民電子健康檔案信息主要分為11個(gè)域，標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化的“居民電子健康信息系統(tǒng)”包括11個(gè)子系統(tǒng)，可以動(dòng)態(tài)地收集所有個(gè)體從孕育

11、到死亡，整個(gè)生命歷程中在醫(yī)院、疾控、社區(qū)等機(jī)構(gòu)或部門產(chǎn)生的健康信息，并為每個(gè)居民制定唯一的身份標(biāo)識(shí)，通過(guò)信息化跟蹤并管理所有的健康信息。
　　應(yīng)用成果“國(guó)家數(shù)字衛(wèi)生”項(xiàng)目22個(gè)示范區(qū)已經(jīng)建立并上傳了1500余萬(wàn)份標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、信息共享的居民電子健康檔案，示范區(qū)內(nèi)居民電子健康檔案的建檔率達(dá)到90％以上。三個(gè)樣板示范區(qū)的應(yīng)用研究，全面推進(jìn)當(dāng)?shù)氐男l(wèi)生信息化應(yīng)用水平。
　　結(jié)論:
　　總結(jié)五年來(lái)的研究和示范實(shí)踐，浙江省已經(jīng)在示范區(qū)

12、實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化的電子健康檔案的動(dòng)態(tài)更新和全面覆蓋，有力推動(dòng)了浙江省醫(yī)療衛(wèi)生信息化和諧、跨越、可持續(xù)發(fā)展。浙江省一方面堅(jiān)持全省標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、規(guī)范開發(fā)設(shè)計(jì)、統(tǒng)一部署，使得全省電子健康檔案的建設(shè)符合原衛(wèi)生部頒布的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范要求，逐步實(shí)現(xiàn)全省的標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化電子健康檔案全面覆蓋，全省健康信息共享、互聯(lián)互通。這項(xiàng)研究成果也被寫入衛(wèi)生強(qiáng)市、強(qiáng)縣考核的基本指標(biāo)中，進(jìn)入了政府的年度責(zé)任制考核體系，成為推進(jìn)居民電子健康檔案建設(shè)的重要抓手。
　　第三

13、章衛(wèi)生信息平臺(tái)的體系架構(gòu)與功能模式研究
　　背景:
　　面對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生部門條塊分割、各自為政和醫(yī)療衛(wèi)生信息資源不能共享、各種應(yīng)用系統(tǒng)低水平重復(fù)的現(xiàn)狀，如何實(shí)現(xiàn)區(qū)域范圍內(nèi)居民健康信息的互聯(lián)互通、信息共享，衛(wèi)生信息平臺(tái)就凸現(xiàn)其重要性。以健康檔案、電子病歷和遠(yuǎn)程醫(yī)療為切入點(diǎn)，大力推進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化居民電子健康檔案建立的背景下，推進(jìn)省市縣三級(jí)衛(wèi)生信息平臺(tái)的規(guī)范化建設(shè)，將有利于快速推進(jìn)醫(yī)療衛(wèi)生信息化的進(jìn)程，如何在一省范圍開展衛(wèi)生信息平臺(tái)

14、建設(shè)，如何協(xié)同區(qū)域范圍內(nèi)的應(yīng)用信息系統(tǒng)和服務(wù)極為重要
　　目的:
　　研究省市縣三級(jí)衛(wèi)生信息平臺(tái)的系統(tǒng)架構(gòu)和功能架構(gòu)，具體闡明三級(jí)平臺(tái)的功能定位，實(shí)現(xiàn)基于個(gè)人健康信息的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析、管理和共享的基礎(chǔ)功能。研究標(biāo)準(zhǔn)化衛(wèi)生信息平臺(tái)服務(wù)功能和區(qū)域衛(wèi)生應(yīng)用信息系統(tǒng)的部署模式，構(gòu)建健康檔案與電子病歷的衛(wèi)生信息平臺(tái)，整合電子病歷、公共衛(wèi)生等與個(gè)人健康相關(guān)信息，實(shí)現(xiàn)省市縣三級(jí)衛(wèi)生信息平臺(tái)的應(yīng)用服務(wù)。對(duì)外提供醫(yī)療就診、雙向轉(zhuǎn)診、遠(yuǎn)程診療、

15、個(gè)人健康管理門戶等綜合性服務(wù)，對(duì)內(nèi)提供宏觀決策和疾病監(jiān)測(cè)、預(yù)警等應(yīng)用。
　　方法:
　　本研究中的省市縣三級(jí)衛(wèi)生信息平臺(tái)是依據(jù)統(tǒng)一規(guī)劃、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、集成開發(fā)、共建共用四大原則，按照平臺(tái)獨(dú)立性、平臺(tái)可擴(kuò)展性、技術(shù)先進(jìn)性選擇技術(shù)，借鑒應(yīng)用規(guī)范的平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)，采用多種數(shù)據(jù)分析方式，實(shí)現(xiàn)健康檔案、電子病歷和公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)的傳輸、存儲(chǔ)、分析和展示。采用區(qū)域應(yīng)用信息系統(tǒng)的技術(shù)部署方式，實(shí)現(xiàn)區(qū)域范圍內(nèi)醫(yī)療衛(wèi)生信息的整合。
　　結(jié)果:

16、r>　　研究確定省市縣三級(jí)衛(wèi)生信息平臺(tái)的系統(tǒng)架構(gòu)和功能架構(gòu)。完成省市縣三級(jí)衛(wèi)生信息平臺(tái)的數(shù)據(jù)服務(wù)包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)交換和數(shù)據(jù)分析技術(shù)的研究和部署。完成基于健康檔案和電子病歷的主題分析內(nèi)容和展示系統(tǒng)的研制，實(shí)現(xiàn)健康信息的六大類主題分析圖表展示。提出四種區(qū)域信息系統(tǒng)的概念，即區(qū)域醫(yī)院信息系統(tǒng)(rHIS)、區(qū)域檢驗(yàn)信息系統(tǒng)(rLIS)、區(qū)域醫(yī)學(xué)影像信息系統(tǒng)(rPACS)、區(qū)域電子病歷系統(tǒng)(rEMR)。完成區(qū)域應(yīng)用信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和部署

17、藍(lán)圖，并完成試點(diǎn)部署。
　　結(jié)論:
　　從目前狀況來(lái)看，構(gòu)建省市縣三級(jí)衛(wèi)生信息化平臺(tái)是一種合理且行之有效的架構(gòu)模式。明確省市縣三級(jí)衛(wèi)生信息化平臺(tái)的功能分工，符合我國(guó)的國(guó)情，有利于發(fā)揮各級(jí)衛(wèi)生行政管理部門的積極性。在省市縣三級(jí)平臺(tái)建設(shè)過(guò)程中，運(yùn)用云計(jì)算技術(shù)建立虛擬化的縣級(jí)衛(wèi)生信息平臺(tái)，可以有效降低建設(shè)的總成本，提高整體的社會(huì)效益。
　　第四章基于衛(wèi)生信息平臺(tái)的電子病歷信息共享研究和實(shí)現(xiàn)
　　背景:
　　目前國(guó)

18、內(nèi)的電子病歷使用的數(shù)據(jù)格式和傳輸協(xié)議都沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致無(wú)法實(shí)現(xiàn)電子病歷的自動(dòng)化交換和共享，在不同醫(yī)院之間不能進(jìn)行有效的臨床信息交換，無(wú)法使患者的臨床信息得到充分利用。
　　目的:
　　研究信息共享的關(guān)鍵技術(shù)，通過(guò)電子病歷的標(biāo)準(zhǔn)化和結(jié)構(gòu)化的處理、傳輸和交換，實(shí)現(xiàn)電子病歷信息的共享。
　　方法:
　　在衛(wèi)生部電子病歷數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，結(jié)合采用情景分析法和層次分析法，通過(guò)Delphi法專家咨詢確定電子病歷可以結(jié)構(gòu)化

19、的數(shù)據(jù)項(xiàng)，運(yùn)用SWOT分析法，結(jié)合應(yīng)用可擴(kuò)展標(biāo)記語(yǔ)言(XML)和臨床文檔結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)(CDA)兩項(xiàng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)電子病歷的標(biāo)準(zhǔn)化傳輸和交換。
　　結(jié)果:
　　完成電子病歷信息標(biāo)準(zhǔn)化和結(jié)構(gòu)化的處理、傳輸和交換流程的技術(shù)研究，形成技術(shù)規(guī)范;實(shí)現(xiàn)電子病歷完整性的自動(dòng)測(cè)試。有123家醫(yī)院實(shí)現(xiàn)電子病歷標(biāo)準(zhǔn)化上傳省級(jí)衛(wèi)生信息平臺(tái)，有16家電子病歷提供商具備了電子病歷標(biāo)準(zhǔn)化和結(jié)構(gòu)化的處理、傳輸和交換能力。
　　結(jié)論:
　　實(shí)現(xiàn)電子病歷

20、信息的標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化處理和標(biāo)準(zhǔn)化自動(dòng)交換，實(shí)現(xiàn)電子病歷的標(biāo)準(zhǔn)化上傳。形成電子病歷的標(biāo)準(zhǔn)化交換和共享技術(shù)規(guī)范，為在今后醫(yī)院之間實(shí)現(xiàn)電子病歷信息的交換、共享和利用奠定了理論和實(shí)踐基礎(chǔ)。
　　第五章遠(yuǎn)程專家門診服務(wù)模式的設(shè)計(jì)與應(yīng)用研究
　　背景:
　　新醫(yī)改要求:“利用網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)，促進(jìn)城市醫(yī)院與社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)的合作”。但目前我國(guó)醫(yī)療行業(yè)存在醫(yī)療衛(wèi)生資源分布和患者需求不相匹配，優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源主要分布在大城市大醫(yī)院中。大醫(yī)院醫(yī)

21、療資源長(zhǎng)期處于供應(yīng)緊張的狀態(tài)，縣級(jí)醫(yī)院、社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)則往往因不能滿足患者需求而導(dǎo)致醫(yī)療資源閑置，難以實(shí)現(xiàn)患者合理、有效流動(dòng)。
　　目的:
　　探索新的醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)模式，充分發(fā)揮遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)的功能，引導(dǎo)患者合理流動(dòng)，充分發(fā)揮醫(yī)療資源的作用，是我們研究目的。
　　方法:
　　將縣醫(yī)院、社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心遠(yuǎn)程系統(tǒng)建設(shè)和專家預(yù)約服務(wù)相結(jié)合，針對(duì)患者需求，研究遠(yuǎn)程專家門診服務(wù)模式、服務(wù)流程，研究具體的信息技術(shù)選型、患

22、者預(yù)約流程和后臺(tái)管理流程，研究視頻處理技術(shù)和信患安全技術(shù)。
　　結(jié)果:
　　試點(diǎn)的某社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)開展遠(yuǎn)程預(yù)約專家門診前，就診患者的平均門診費(fèi)用為109.7元，月平均門診人數(shù)為1236人;開展遠(yuǎn)程預(yù)約專家門診一年后，患者平均門診費(fèi)用為90.3元，同比分別下降17.7％，月平均門診人數(shù)為1437人，同比分別上升16.2％。
　　結(jié)論:
　　遠(yuǎn)程專家門診使得患者到基層社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)和縣級(jí)醫(yī)院的就診積極性和主動(dòng)性得

23、以提升，使廣大居民切實(shí)享受到信息技術(shù)發(fā)展帶來(lái)的便捷、經(jīng)濟(jì)、安全、有效的醫(yī)療服務(wù)。
　　基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)能夠充分享受到上級(jí)醫(yī)院的專家、設(shè)備及其他資源，提高了基層醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)醫(yī)療水平，提升了服務(wù)水平。
　　上下級(jí)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)之間的聯(lián)系更加緊密，形成既能提供優(yōu)質(zhì)醫(yī)療服務(wù)，又能降低病人負(fù)擔(dān)的遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)新模式，讓老百姓享受到“等待在家里，看病在社區(qū)，專家在眼前”的優(yōu)質(zhì)醫(yī)療服務(wù)，初步實(shí)現(xiàn)“首診在社區(qū)、大病進(jìn)醫(yī)院，康復(fù)回社區(qū)”的就醫(yī)新格局。