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【中文期刊】 郭海丽 郭代红  等 《中国药物应用与监测》 2022年19卷3期 176-181页 ISTICCA

【摘要】 目的:在临床ADE主动监测与智能评估警示系统-Ⅱ(ADE-ASAS-Ⅱ)中建立药源性心律失常自动监测模块,探究药物与心律失常的关系,为临床合理用药提供参考.方法:建立心律失常模块的关键词词集,采用文本分类技术识别提取上述词集,优化报警规则;...

【关键词】 药源性心律失常； 自动监测； 文本分类技术；

【中文期刊】 李海艳 郭代红  等 《药物流行病学杂志》 2024年33卷9期 971-977页 ISTICCA

【摘要】 目的 构建基于临床药品不良事件主动监测与智能评估警示系统-Ⅱ(ADE-ASAS-Ⅱ)的中枢神经系统不良反应(CNS-ADR)模块,开展亚胺培南西司他丁相关CNS-ADR大样本真实世界主动监测评价研究.方法 以文献、自发报告、电子病历中CNS...

【关键词】 中枢神经系统； 药品不良反应； 亚胺培南西司他丁；

【中文期刊】 崔利强 郭代红  等 《药物不良反应杂志》 2025年27卷2期 84-90页 ISTICCSCD

【摘要】 目的:借助临床药物不良事件主动监测与智能评估警示系统-Ⅱ（ADE-ASAS-Ⅱ）和文本分类技术，基于医院信息系统（HIS）住院患者信息，构建运动障碍自动监测模块，探索其在开展真实世界药源性运动障碍（DIMD）研究中的应用效果。方法:收集整理...

【关键词】 运动障碍，药物性； 人工智能； 自动监测；

【中文期刊】 王啸宇 郭代红  等 《中国药物应用与监测》 2016年13卷2期 117-120页 ISTICCA

【摘要】 目的：利用医疗电子病历中的文本信息开展住院患者用药安全性评价，为住院患者ADR监测提供新方法。方法：在已有的主动监测系统基础上，设计、开发基于文本分类技术的住院患者药源性变态反应自动监测模块，利用优质文本进行分类算法的机器学习。结果：完成包...

【关键词】 药品不良反应； 医疗电子病历； 自然语言处理；

【学位论文】 作者： 井奚月 导师：马骏  天津医科大学  公共卫生与预防医学 公共卫生与预防医学（博士） 2019年

【摘要】 目的：随着机器学习技术的发展，人类的各种需求（图像识别、音频转录、个性化产品生产等）日益增强，深度学习技术的一系列方法也慢慢走入人类的视野。深度学习可以克服机器学习无法处理原始形态的真实世界数据的缺陷，通过结合多层神经网络，深度学习能够从原...

【关键词】 文本分类技术； 文献筛检；

【中文期刊】 崔利强 郭代红  等 《中南药学》 2025年23卷2期 569-575页 ISTICCA

【摘要】 目的 基于电子病历文本和临床ADE主动监测与智能评估警示系统-Ⅱ(ADE-ASAS-Ⅱ),构建住院人群运动障碍(MDs)自动监测模块,并开展小样本研究,为药源性运动障碍(DIMDs)研究提供辅助工具.方法 整理文献指南、自发报告和电子病历资...

【关键词】 药源性运动障碍； 文本分类； 自动监测；

【中文期刊】 吴萌 康宏宇  等 《中国医学科学院学报》 2023年45卷4期 618-626页 MEDLINEISTICPKUCSCDCA

【摘要】 目的 构建一种可溯源的癌症标志知识本体,支持基因突变、癌症标志和细胞系等相关数据整合、标准化和关联,并基于该本体实现新知识发现.方法 基于"七步法"和现阶段本体的构建方法,明确癌症标志本体覆盖范围、框架结构、可复用的术语和新增术语;以结直肠...

【关键词】 结直肠癌； 本体； 癌症标志；

【中文期刊】 程彪  《中国卫生信息管理杂志》 2023年20卷1期 154-161页 ISTIC

【摘要】 本文介绍了文本分类的发展历史和文本预处理的方法,并通过构建卷积神经网络模型和循环神经网络模型,对预处理后的影像报告进行文本分类.将模型应用于临床决策支持系统后,可预测出CT诊断报告的扫描部位.研究显示,文本数据质量越好、数据量越大,分类准确...

【关键词】 影像报告； 文本分类； 词向量；

【中文期刊】 郭代红 朱曼  等 《解放军药学学报》 2023年36卷2期 95-99页 ISTICCA

【摘要】 目的 构建信息化军队药物警戒系统,强化药物安全数据的挖掘利用,促进临床安全合理用药.方法 利用数据抽取、触发器及文本分类技术逐步研发相关软件,构建起自发报告、自动监测、信息交互3个平台,并在实践应用中相辅相成、不断完善.结果 由3个平台、6...

【关键词】 药物警戒； 药品不良反应； 信息化军队药物警戒系统；

【中文期刊】 朱海 毕雪华  《电脑编程技巧与维护》 2022年6期 52-53,98页

【摘要】 面对繁杂的医疗文本信息,有效的管理与储存、快速和准确的分类,并提取出有用信息是目前的研究热点.针对此热点问题,以文本挖掘和推荐算法为背景,对文本分类技术展开研究.对医疗咨询文本进行疾病分类,将病情描述进行文本预处理;通过TF-IDF算法对经...

【关键词】 医疗咨询文本； 贝叶斯； TF-IDF算法；