标签：郑西川

2025-04-22HIT阅读(1222)评论(0)赞(0)

不同医疗机构的病历书写规范、诊疗流程以及患者群体存在差异。

2025-04-13HIT明超阅读(1229)评论(0)赞(2)

需要建立“有效提示词管理系统”，对提示词进行分类、存储和更新。

2025-04-01HIT阅读(1143)评论(0)赞(2)

应遵循“小场景、窄应用、深思考、重挖掘”的策略。

2025-03-13HIT明超阅读(2491)评论(1)赞(1)

作为提升模型性能的重要技术手段，RAG和微调各有其独特优势和应用场景。

2025-03-04HIT明超阅读(1845)评论(0)赞(1)

提示词工程的核心是收窄输入问题域。

2025-03-02HIT阅读(2713)评论(0)赞(2)

成为医疗科研提质降本的数字基座。

2025-02-25HIT明超阅读(2673)评论(0)赞(1)

当医疗智能体渗透到每个环节时，医疗资源将实现“量子态”重组。

2025-02-19HIT明超阅读(2703)评论(0)赞(2)

有望改变医疗信息系统的架构，并推动医疗服务模式的创新。

2022-12-21秦勉阅读(5166)评论(0)赞(6)

MIMIC数据集、代码库及相关工具应用为研究过程重复迭代提供了保障。

2022-11-23秦勉阅读(10756)评论(0)赞(4)

通过网络社区开放源代码，为临床协作研究提供基础框架。

2022-10-19秦勉阅读(14792)评论(0)赞(5)

具有开源共享和适合科研协同的特点。

2022-09-07秦勉阅读(8859)评论(0)赞(3)

临床数据是医院进行科研分析的金矿，但拥有数据并不等于拥有黄金。

2022-04-25HIT金子阅读(11043)评论(0)赞(4)

在开放科学的氛围下，医学信息学获得了发展契机。

2022-04-05HIT金子阅读(10964)评论(0)赞(3)

深化医学信息学方法学应用，促进医疗数据信息资源共享协同。

2021-09-16秦勉阅读(12592)评论(0)赞(6)

医疗信息化应转向数据基础设施及以AI提升数据附加值的相关应用建设。

2021-03-15HIT金子阅读(19518)评论(0)赞(4)

基于多源异构临床数据的科研专病数据库的建设需要数据模型标准和工具方法。

2020-05-19HIT阅读(15595)评论(0)赞(12)

互联网医疗3.0的重要目标是在医联体内实现患者信息全程、全域的互联互通，支持区域医疗业务协同，建设难点在于不同医院之间异构信息系统的资源整合。

2020-04-23HIT阅读(14800)评论(0)赞(10)

厘清概念内涵，把握发展趋势。

2020-04-02HIT金子阅读(17659)评论(0)赞(10)

线上线下融合协同任重道远，目前应以解决关键问题为突破口，设立清晰目标。

2020-03-10HIT金子阅读(17160)评论(0)赞(8)

新一代医院信息架构、医联体信息化、医疗数据治理及AI应用将是重点。

2020-01-14HIT金子阅读(15088)评论(0)赞(9)

我们在怀揣梦想中爬坡过坎、脚步匆匆，走得并不容易。

2019-08-28HIT阅读(12896)评论(0)赞(6)

数据治理与团队协作也许是临床信息化建设方法论中的两个法宝。

2019-02-18HIT金子阅读(16621)评论(0)赞(1)

在经历临床电子病历、集成平台、临床数据中心等多轮信息建设后，数据治理与人才培养将是医院信息化的重点。

2019-01-29HIT金子阅读(14045)评论(0)赞(1)

集成学习方法可用于重症病人的ICD自动编码。

2018-11-15HIT金子阅读(16356)评论(0)赞(1)

信息化建设主角将从信息部门转化为临床医护工作者和医院管理者，这个转变是数字化医疗时代医院信息化发展的必然趋势。

2018-09-12HIT金子阅读(21108)评论(0)赞(1)

对于病人数据特别是非结构化病人数据去标识化的研究，能够促进医院临床科研整体水平的提升。

2018-08-30HIT阅读(21357)评论(0)赞(2)

分析研究MIMIC-III数据模型和具体表结构，为临床医学大数据中心和专病数据集数据设计具有重要作用。

2018-08-20HIT金子阅读(24026)评论(0)赞(2)

MIMIC-III已成为重症监护医学研究的重要数据支撑和临床科研工具，也是病人生命体征监测设备数据分析改进的重要数据源。

2018-07-03HIT金子阅读(18457)评论(0)赞(1)

要从应用落地的质量效果上，不断提升医院信息化建设水平。

2018-06-14HIT金子阅读(13091)评论(0)赞(1)

结合发布订阅技术实现数据抽取，能够使数据抽取的灵活性和可扩展性增加，尤其适合数据源涉及多个业务系统的情况。