医学术语

摘要： 目的提出对中文医学术语系统开发工具的设计思路,填补我国对术语系统开发工具研究的欠缺。方法调研国外大型医学术语系统协作开发工具特点和应用的软件技术,分析术语协作开发工具的发展趋势。结果指出了中文医学术语系统开发工具设计应具备的主要特征,改进技术驱动大规模中文医学术语项目协作模式。结论中文医学术语系统的发展需要用技术驱动大规模术语项目协作模式的变革,引入更多的社会团体参与术语项目的建设。

摘要： 日常生活中,人们常常会遇到这样的小意外:搬重物用力过猛,急转身或久坐后起身弯腰,突然感到腰部剧烈疼痛、被迫弯向一侧、无法伸直且难以动弹。这样的情况,人们通常称之为“闪腰”,医学术语叫作“急性腰扭伤”(急性腰肌劳损),是一种常见的腰部软组织损伤,好发于老年人、久坐以及劳动强度较大的人。腰部包括腰椎骨骼、韧带、肌肉、筋膜组织等。

摘要： 中文医学术语标准对卫生健康信息共享和业务协同具有重要意义,中文医学术语标准的开发需要完善的组织管理机制和模式支撑。本研究通过分析国外典型医学术语标准开发和应用的管理模式,结合国内医学术语标准发展现状,提出了中文医学术语标准开发的管理体系框架,探讨了中文医学术语标准的制定、维护和推广过程中应关注的管理要素,对我国医学术语标准的发展具有指导意义。

摘要： 本刊使用规范医学用词。以下列出本刊来稿中常见的一些非规范用词,请各位作者注意,投稿时尽可能更正修改。

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摘要： 应用问卷调查法,阐述非医务工作者对医学术语专业性与通俗性表达的使用情况与相关态度,分析结果并提出建议,包括关注术语通俗化的现实意义和术语语言规范的价值、辩证看待术语标准化问题、加强健康科普与术语转换技术服务等。

摘要： 《呼吸系统疾病护理与管理》一书是由杨霞、孙丽主编,由华中科技大学出版社出版,系统且全面的介绍了呼吸系统疾病护理与管理相关知识,包括常见疾病护理、危重症护理、常用诊疗护理技术、常用仪器设备的维护与管理、护理管理等内容。《呼吸系统疾病护理与管理》一书从临床护理与护理工作制度两大模块阐述呼吸系统疾病的护理原则、工作流程、管理内容及制度建构方式,从多维度阐述护理管理在呼吸系统疾病诊疗中的体现与价值。本书列举常见呼吸系统疾病,搭配图表及案例,为读者理解学习提供保障。为增强书籍可读性,编者站在专业的角度用质朴的语言对呼吸系统疾病护理与管理知识进行形象转化,在保留医学术语的同时提升书籍可读性。本书适合呼吸系统疾病专业护士使用,也可供从事呼吸系统疾病护理与管理的相关人员阅读参考。

摘要： 本刊使用规范医学用词。以下列出本刊来稿中常见的一些非规范用词,请各位作者注意,投稿时尽可能更正修改。

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摘要： 数据治理理对真实世界研究.非常重要，要求透明、可溯源；医学术语是最细粒度的数据标准，是数据治理理的基础；真实世界研究需要大量的数据共享，需要具有足够能力的分布式分析平台;OHDSI CDM是非常好的这是世界研究模型，可以充分保证数据透明、可溯源及数据共享。

摘要： 构建权威、规范的中文临床医学术语标准是中国医疗卫生信息化建设的重要基础性工作,中文临床医学术语共享服务平台作为其对外服务的直接门户,将面向中国电子病历、临床研究等应用需求提供服务,在其中发挥极为重要的作用.本文选取23个国内外典型的医学术语共享服务平台,从基本属性、服务模式以及功能模块三个方面进行调研,分析其建设现状,并对中文临床医学术语共享服务平台建设过程中的服务模式及功能进行探讨.

摘要： 术语管理是系统化的收集、描述、处理、记录、存贮、呈现及查询特定专业领域中专业词汇的活动.本文主要介绍了医学术语仓储管理系统MTRD的建设目标与原则、建设路线、系统功能和体系结构、服务现状和后续发展思考.

摘要： 美国国立医学图书馆(National Library of Medicine,NLM)在医学术语标准化方面做了大量工作并取得瞩目成就,本文梳理NLM对医学术语标准的推进工作,对其特点进行总结,并就我国医学术语标准发展提出若干建议.指出要加大政府投入、确立权威机构、制定属于标准、加强医学信息学专业人才的培养。

摘要： 本文探究了"墙"、"壁"、"基"、"地"四个医学术语在《内经》中的涵义及来源.认为《内经》将古代建筑学词语,引入医学中,类比人的面部部位,用"墙"、"壁"来比喻人的面颊,包括面颊两侧及下方边缘部位,以"基"与"地"指面部的最下方下颌部.

摘要： 电子病历是医院临床信息系统的核心,电子病历的实现是实现医疗信息化的重中之重.电子病历具有增强数据分析与汇总能力、保证语义一致性和提高互操作性等优势,而这些也正是实现电子病历的难点.电子病历的实现需要遵循相应的标准规范,本文讨论参照医疗领域术语、编码、分类系统提高电子病历语义一致性、保证互操作性以及增强数据分析和汇总能力。

摘要： 首先针对我国医疗信息数据标准的现状,国际上异构的医学术语集,数据互操作等问题,分析了在健康服务过程中工程师需要面临的跨领域知识鸿沟的挑战.在此基础上,提出了一种基于本体的健康服务知识抽取与构建医疗术语知识库的解决方法.参考现有国外广泛应用的针对于特定医疗领域的本体,抽象医学术语描述模型,遵循本体构建流程完成适用与给定应用场景的知识库的构建.为涵盖多种术语集,包换多个医学领域的术语内容,提供了便于快速查询的网状索引.不同术语集间映射关系的构建有效地减少了术语集的重复性.由于医学术语的覆盖范围和数据量庞大,目前仅就口腔临床相关应用领域进行了基础性探索.该知识库的完成预期为医疗服务应用提供标准数据源,并为医生医疗提供辅助.

摘要： 目的:结合中医临床症状术语特征,从中医临床病历中提取症状术语,为后期症状术语标准化及临床知识发现提供数据.方法:采用文本清洗,HMM、CRF等自然语言处理技术对临床病历文本进行分词,并提取临床症状术语.结论:利用现有的自然语言处理技术提取临床症状术语效果并不理想,通过增加字典中的词条和扩展语料库可以使症状术语提取正确率提高到90％以上;利用临床科室病历描述特征提取症状术语的正确率也超过90％.相比于人工提取,采用自然语言处理技术提取症状术语速度快、正确率高.

摘要： 目的:结合中医临床症状术语特征,从中医临床病历中提取症状术语,为后期症状术语标准化及临床知识发现提供数据.方法:采用文本清洗,HMM、CRF等自然语言处理技术对临床病历文本进行分词,并提取临床症状术语.结论:利用现有的自然语言处理技术提取临床症状术语效果并不理想,通过增加字典中的词条和扩展语料库可以使症状术语提取正确率提高到90％以上;利用临床科室病历描述特征提取症状术语的正确率也超过90％.相比于人工提取,采用自然语言处理技术提取症状术语速度快、正确率高.

摘要： 目的:结合中医临床症状术语特征,从中医临床病历中提取症状术语,为后期症状术语标准化及临床知识发现提供数据.方法:采用文本清洗,HMM、CRF等自然语言处理技术对临床病历文本进行分词,并提取临床症状术语.结论:利用现有的自然语言处理技术提取临床症状术语效果并不理想,通过增加字典中的词条和扩展语料库可以使症状术语提取正确率提高到90％以上;利用临床科室病历描述特征提取症状术语的正确率也超过90％.相比于人工提取,采用自然语言处理技术提取症状术语速度快、正确率高.

摘要： 本说明书实施方式提供了一种医学术语处理的方法、装置、计算机设备和存储介质。包括：针对医学原词从预设标准医学术语知识图谱库中召回多个标准医学术语，将所述多个标准医学术语作为目标候选标准医学术语；对所述目标候选标准医学术语分别构建多维特征向量；使用所述医学原词生成的词向量与所述多维特征向量进行相似度运算，得出所述多维特征向量对应的目标候选标准医学术语与所述医学原词的相似度；基于所述相似度在目标候选标准医学术语中确定目标标准医学术语。通过采用多种召回策略提高召回候选标准医学术语的准确率，再根据相似度计算的结果确定目标标准医学术语，提高了医学术语编码人员的工作效率。

摘要： 本申请公开了一种医学术语标准化方法、电子设备和存储介质，属于医疗信息技术领域。本申请公开的医学术语标准化方法首先获取电子病历中的标注症状表示和标准症状表示的集合，再基于注意力机制获取第一症状序列的第一初始集合，然后利用该第一初始集合和基于条件随机场获取的第二症状序列形成的第二集合获取最终症状序列集合。最终症状序列集合由与电子病历的关键信息对应的标准化医学术语表达的标准症状序列形成，而且，该最终症状序列是注意力机制和条件随机场相互补充的结果，能够更全面地提取电子病历中的关键信息，并尽可能将所有关键信息转化为标准医学术语，从而提高对电子病历中医疗数据的检索、分析和利用的效率。

摘要： 本发明涉及一种基于医学本体的医学术语知识库的构建系统及方法，通过对该医学术语知识库的不断更新与补充，从而在医师对患者病历进行全结构化模板结合用户编辑的电子病历录入方式书写时，能够为用户编辑提供有效直观的帮助，方便医师进行及时筛选，降低医师编辑工作量，为医师记录医疗文书时提供便利，为病患节省就诊时间，提高医疗效率。

摘要： 本申请实施例提供一种医学术语标准化框架的构建方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取医学术语原始数据；对医学术语原始数据进行分类，得到短术语类数据和长术语类数据；建立与短术语类数据对应的同义词库；建立与短术语类数据对应的变体规则库；根据长术语类数据建立召回模型和排序模型；根据同义词库、变体规则库、召回模型和排序模型构建医学术语标准化框架。实施本申请实施例，可以将医学术语转换为标准化的医学术语，通过迭代闭环使得医学术语的转换准确率得到提升。

摘要： 本发明实施例公开了一种基于人工智能模型的医学术语归一化方法、装置，该方法包括：获取医学原文，并将医学原文输入至预先建立的医学实体抽取模型中，确定与医学原文相对应的实体信息以及实体类别；针对每一个实体信息，根据与实体类别相对应的标准词库以及实体信息，确定匹配结果；若匹配结果为匹配失败，则根据实体信息以及与实体类别相对应的标准词库，确定待选择标准词；基于预先建立的标准词分类模型，对实体信息、实体类别、医学原文以及各待选择标准词进行处理，确定与实体信息相对应的目标标准词。通过本发明实施例的技术方案，实现了提高医学术语的归一化准确率和速率的技术效果。

摘要： 本说明书实施方式提供了一种医学术语处理的方法、装置、计算机设备和存储介质。包括：针对医学原词从预设标准医学术语知识图谱库中召回多个标准医学术语，将所述多个标准医学术语作为目标候选标准医学术语；对所述目标候选标准医学术语分别构建多维特征向量；使用所述医学原词生成的词向量与所述多维特征向量进行相似度运算，得出所述多维特征向量对应的目标候选标准医学术语与所述医学原词的相似度；基于所述相似度在目标候选标准医学术语中确定目标标准医学术语。通过采用多种召回策略提高召回候选标准医学术语的准确率，再根据相似度计算的结果确定目标标准医学术语，提高了医学术语编码人员的工作效率。

摘要： 本公开的实施例公开了用于构建医学术语平台的方法、装置、电子设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：选取数据源，采集医学词语集合；对上述医学词语集合进行数据处理，得到数据处理完成的医学词语集合；基于上述数据处理完成的医学词语集合，建立各个医学词语之间的关系；将关系建立完成的医学词语集合确定为目标医学术语集合，以及将上述目标医学术语集合发布至目标医学术语平台。该实施方式实现了医学信息命名规范、统一，即使有多个数据源也可以轻松处理得到符合要求的医学术语集合，构建的医学术语平台也有助于医学问诊、医学预警、医学指南推荐等医疗相关服务。

摘要： 本发明公开了基于编辑距离的医学术语归一化方法、系统及介质，属于数据处理技术领域，要解决的技术问题为如何有效解决实体间共指消解问题，快速完成术语归一化并具备较高准确率。包括如下步骤：获取医学术语归一词作为实体归一词，并对实体归一词标注实体类型；将实体原词和与其对应的实体归一词、实体类型作为一个词组，将词组作为知识构建知识库；计算目标实体与知识库中各个实体原词之间的编辑距离，并选取与目标实体的编辑距离小于阈值的一个或多个实体原词；从知识库中匹配对应的实体归一词；如果归一词词组中匹配到的实体归一词为多个，通过人工判定的方式选择一个实体归一词为所述目标实体对应的实体归一词。

摘要： 本发明涉及一种基于多语言平行语料库的医学术语提取方法及系统，包括：对医学知识数据中的所有句子进行语义相似度计算，得到平行语料；对每一平行语料的空缺语言进行翻译后将所有类型语言的句子构建为多语言平行语料库；对各平行语料中的句子进行分词，提取医学术语并结合对应的术语类型对所有句子进行编码标注，得到每一句子的编码序列并结合对应的句子训练神经网络模型，根据训练后的神经网络识别待识别的医学文本，得到待识别的医学文本的编码序列；根据待识别的医学文本的编码序列确定所述待识别的医学文本中的医学术语和对应术语类型。通过多语言平行语料库和对应语言的医生术语训练神经网络模型，从而准确的提取更多语言类型的医学术语。

摘要： 本申请公开了一种医学术语质量监控方法及相关装置、电子设备、存储介质，其中，医学术语质量监控方法包括：获取初始术语库；再基于术语元素模板对医学术语对中标准术语和同义术语分别进行术语拆分，并对拆分词语进行标准化，得到医学术语对的拆分标准化结果；拆分标准化结果包括标准术语的第一拆分标准化组合和同义术语的第二拆分标准化组合，拆分标准化组合包括术语对照术语元素模板拆分后与各个术语元素分别对应的拆分词语经标准化后的标准词语；并基于初始术语库中各对医学术语对的拆分标准化结果对初始术语库进行质检，得到目标术语库。上述方案，能够尽可能地提升术语质检的效率，进而提高术语资源质量。