检索结果-内蒙古大学图书馆

世界科学技术-中医药现代化 2024年第7期26卷 1779-1785页

作者：王晰柯丽娟李海燕高彤孙华君雷蕾中国中医科学院中医药信息研究所北京100700 北京元素领域信息技术有限公司北京101200

目的基于针刺RCT文献数据集,提出一种基于“深度学习模型和字典”结合的针刺效应命名实体识别方法,为构建针刺效应知识库提供技术支撑。方法本文比较了基于word2vec、ALBERT和“ALBERT+词典”的向量表示效果,并在此基础上提出了结合领... 详细信息

目的基于针刺RCT文献数据集,提出一种基于“深度学习模型和字典”结合的针刺效应命名实体识别方法,为构建针刺效应知识库提供技术支撑。方法本文比较了基于word2vec、ALBERT和“ALBERT+词典”的向量表示效果,并在此基础上提出了结合领域词典的ALBERT-BiLSTM-CRF深度学习模型的命名实体抽取方法。结果从实体抽取效果来看,“ALBERT-BiLSTM-CRF+词典”的实体识别效果最好,P值92.57%、R值91.42%、F1值91.85%,而ALBERT-BiLSTM-CRF模型的效果稍差一些,P值83.10%、R值81.14%、F1值81.98%,word2vec-BiLSTM-CRF的效果最差,P值81.82%、R值70.76%、F1值75.48%。从实体类别看,精确率最高的前三种实体为针法、刺法、针刺部位,分别为98%、97%、97%,精确率最低的三种实体为配穴对应症状、疾病名称、样本量,分别为50.00%、50.68%、52.43%。结论“ALBERT-BiLSTMCRF+词典”模型相比于原始的ALBERT-BiLSTM-CRF模型,精准率P、召回率R和F1值都有明显提高。模型用于针刺效应命名实体识别是有效的。

关键词： BiLSTM-CRF 针灸随机对照试验命名实体识别

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ChatGPT在风湿科中医电子病历症状信息预处理中的应用

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中华中医药学刊 2025年第3期43卷 24-29,I0043页

作者：喻金龙张磊许宁法立峰杨扩韩真真郭洪涛中国中医科学院中医药信息研究所北京100700 中国中医科学院中医药数据中心北京100700 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100081 河南中医药大学第一附属医院河南郑州450000

目的信息抽取是自然语言处理的重要手段,基于ChatGPT的自然语言处理能力,通过ChatGPT对风湿科中医电子病历进行症状信息抽取。方法通过基于ChatGPT大模型的小样本学习,实现对风湿科电子病历中主诉及现病史、专科检查和舌脉象数据的信... 详细信息

目的信息抽取是自然语言处理的重要手段,基于ChatGPT的自然语言处理能力,通过ChatGPT对风湿科中医电子病历进行症状信息抽取。方法通过基于ChatGPT大模型的小样本学习,实现对风湿科电子病历中主诉及现病史、专科检查和舌脉象数据的信息抽取与规范,同时选择ChatGLM大模型进行与ChatGPT相同的小样本学习,完成相同的信息抽取任务并比较两个大模型抽取结果的正确率。结果针对医学命名实体识别问题,小样本学习后的ChatGPT在主诉症状抽取任务上的准确率达到了98.7%,在专科检查抽取任务上的准确率达到了92%,在舌脉象抽取与规范任务上的正确率达到了98%。ChatGLM在同样3个任务上的正确率分别为85.7%、91%和98%,从抽取结果上来看,两个大模型在抽取任务中存在不同的缺陷,但从整体上看,ChatGPT表现更为出色。结论实现了基于ChatGPT小样本学习的中医症状信息预处理,相比传统模型更便捷高效,且与ChatGLM相比整体上表现更优,这为中医临床文本信息抽取研究提供了新的思路。

关键词： ChatGPT 中医电子病历症状数据预处理信息抽取

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图表示学习在中药组合研究中的应用探讨

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南京中医药大学学报 2024年第12期40卷 1424-1429页

作者：何佳怡谢佳东胡晨骏杨涛胡孔法南京中医药大学人工智能与信息技术学院江苏南京210023 中国中医科学院中医药信息研究所北京100700 江苏省中医药防治肿瘤协同创新中心江苏南京210023 江苏省智慧中医药健康服务工程研究中心江苏南京210023

近年来,图表示学习方法备受瞩目,它能够有效地处理图结构数据。中药以其多成分、多靶标、多通路的特点,在复杂疾病的治疗中展现出显著优势,特别是中药的不同组合能够产生独特的协同效果。图表示学习为中药组合的深入研究提供了新的视角... 详细信息

近年来,图表示学习方法备受瞩目,它能够有效地处理图结构数据。中药以其多成分、多靶标、多通路的特点,在复杂疾病的治疗中展现出显著优势,特别是中药的不同组合能够产生独特的协同效果。图表示学习为中药组合的深入研究提供了新的视角。介绍了图表示学习的相关方法,论述了当前图表示学习方法在中药组合的应用现状,以及所面临的挑战及相应的解决方案。通过梳理该领域的研究动态和前沿趋势,旨在为后续的深入研究提供有价值的参考和启示。

关键词：中药组合图表示学习图神经网络

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基于方剂树形分析算法对《伤寒杂病论》中桂枝类方组方规律研究

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国际中医中药杂志 2022年第11期44卷 1292-1297页

作者：刘欣源邢雁辉于琦王映辉张君冬田野王一萌黄燕李敬华中国中医科学院中医药信息研究所北京100700 中国中医科学院中医药信息研究所信息技术研究室北京100700 中国中医科学院中医药信息研究所大健康智能研发中心北京100700 湖北中医药大学武汉430065

目的基于方剂树形分析算法分析《伤寒杂病论》中桂枝类方的组方规律。方法收集《伤寒杂病论》中桂枝类方,运用古今医案云平台的方剂树形分析算法对每一层的方剂进行共现计算,以获取桂枝类方的分层树形结构图。结果纳入方剂79首,药物96味... 详细信息

目的基于方剂树形分析算法分析《伤寒杂病论》中桂枝类方的组方规律。方法收集《伤寒杂病论》中桂枝类方,运用古今医案云平台的方剂树形分析算法对每一层的方剂进行共现计算,以获取桂枝类方的分层树形结构图。结果纳入方剂79首,药物96味,总用药频次529次,涉及7种功效。高频药物包括桂枝、炙甘草、生姜、大枣等。主要功效包括解表、温通经脉、温阳利水等。方剂树形结构图共分为7层,包含最大项为桂枝、炙甘草、生姜、大枣、芍药、麻黄、葛根,侧支药物有茯苓、白术、泽泻、干姜等。结论方剂树形分析算法可串联药物之间的相关性,展示方剂里高频共现药物间的联系,可用于经方的学习。

关键词：《伤寒杂病论》方剂树形分析算法桂枝组方规律

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基于机器学习的阴阳二十五人手诊体质辨识模型探索

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南京中医药大学学报 2024年第12期40卷 1323-1330页

作者：张晓维娄彦梅周炜翔王豪陈琪张晓雨赵晨胡爽胡孔法商洪才徐雪湖南中医药大学中西医结合学院湖南长沙410208 北京小汤山医院健康管理中心北京102211 武汉科技大学医学部湖北武汉430081 中国中医科学院中医临床基础医学研究所北京100010 南京中医药大学人工智能与信息技术学院江苏南京210023 北京中医药大学中医内科学教育部重点实验室北京100700 北京中医药大学东方医院北京100078

目的结合机器学习的手诊图像分析,探索阴阳二十五人体质辨识模型的构建,以期丰富体质辨识特征输入。方法基于阴阳二十五人理论,采用自主研发的手诊采集设备,对542名心血管科就诊患者的手部图像进行标准化采集。通过Mediapipe手掌关键点... 详细信息

目的结合机器学习的手诊图像分析,探索阴阳二十五人体质辨识模型的构建,以期丰富体质辨识特征输入。方法基于阴阳二十五人理论,采用自主研发的手诊采集设备,对542名心血管科就诊患者的手部图像进行标准化采集。通过Mediapipe手掌关键点算法提取手部关键点,利用几何学分割手掌区域,得出不同部位的长度和色域特征,并由具有资质的医师根据电子病历确定患者的阴阳二十五型体质,对比随机森林、逻辑回归、Xgboost算法和LightGBM,对患者进行体质辨识。结果成功构建了基于手部特征的中医体质辨识模型,能够辨识包括金木、金火、金水、金土、木火、木水、木土、水火、水土和火土在内的十种基础体质类型。在样本均衡化处理后,随机森林模型在体质辨识中表现最佳,准确率达到了0.69,这一结果显著优于其他模型。结论基于手部特征的中医手诊体质辨识模型能够实现中医五行人体质辨识,但是由于仅使用中医望诊之一的手诊数据,准确率有待提升。相较于传统的体质量表更加具有客观性,具有便捷、高度稳定、一致性强的特点。未来可与面诊、全身躯体望诊等进行多模态融合,促进中医体质辨识技术的精准性、智能化和多维度评估能力。

关键词：手诊阴阳二十五人中医体质辨识深度学习机器学习

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基于Drools规则引擎糖尿病证候及并发症预测研究

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中国数字医学 2021年第6期16卷 43-47页

作者：吴恙朱玲亢力高彤田少磊李敬华中国中医科学院中医药信息研究所北京市100700 北京睿思鸣信息技术有限公司北京市100089 中国中医科学院中医药信息研究所中医药大健康智能研发中心北京市100700

目的:基于Drools规则引擎构建的糖尿病证候及并发症诊断辅助决策系统(以下简称"糖尿病诊断辅助决策系统"),可有效预测糖尿病的具体证候及并发症,达到提高诊断效率、保障医疗安全的目的。方法:系统通过构建后台数据处理、规则... 详细信息

目的:基于Drools规则引擎构建的糖尿病证候及并发症诊断辅助决策系统(以下简称"糖尿病诊断辅助决策系统"),可有效预测糖尿病的具体证候及并发症,达到提高诊断效率、保障医疗安全的目的。方法:系统通过构建后台数据处理、规则引擎、接口网页显示的总体架构来实现系统管理者、用户的一系列操作功能。结果:系统将现有中医诊断糖尿病证候及并发症的知识和经验整理规范为刻下症、实验室检查、查体、现病史、既往史五个维度,基于Drools规则引擎实现了对糖尿病证候及并发症的预测。结论:系统提供证候及并发症诊断预测和便捷的糖尿病诊断操作页面,可提高罹患糖尿病人群的自测能力以及辅助医护人员的临床诊断和决策能力。

关键词：糖尿病辅助决策系统证候并发症 Drools规则引擎

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术语工作计算机应用术语信息置标框架

术语工作计算机应用术语信息置标框架

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作者：周洪伟曹馨宇商洪才吴斌李想王雪玭王海涛石维彬杨斐叶钦赐吕学强刘耀魏洁郝天永徐术坤贡桑卓玛刘晓东贾仰理谢琪朱宪超姚渊严可瞿瑛瑛中国中医科学院中医药信息研究所中国标准化研究院北京中医药大学东直门医院湖北省标准化与质量研究院厦门业盛电气有限公司中国中医科学院望京医院西藏自治区标准化研究所北京信息科技大学中国科学技术信息研究所华南师范大学中国质量标准出版传媒有限公司开封大学聊城大学四川语言桥信息技术有限公司北京集贤弘文文化传媒有限公司广州智语信息科技有限公司

标准类型：国家标准

本文件规定了表示术语数据集中所记录数据的框架，该框架包括了元模型及用 XML表示的描述特定术语置标语言的方法。本文件界定了术语置标语言中约束（而不是某个术语置标语言的特定的约束）的实现机制以及允许将一种术语置标语言表示的...

标准号: GB/T 29181-2024

本文件规定了表示术语数据集中所记录数据的框架，该框架包括了元模型及用 XML表示的描述特定术语置标语言的方法。本文件界定了术语置标语言中约束（而不是某个术语置标语言的特定的约束）的实现机制以及允许将一种术语置标语言表示的数据映射到其他术语置标语言上的条件。本文件适用于支持术语数据计算机应用的开发和使用，以及不同应用间的数据交换。

关键词：

来源：评论

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术语资源管理术语数据库交换（TBX）

术语资源管理术语数据库交换（TBX）

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作者：魏洁商洪才王海涛陈炎明高瑞凤陈翔曹馨宇黄树福郝天永赵春艳刘耀吕学强鲁曦黄琼瑶贾仰理陈桂林徐术坤袁斌王建文刘磊朱宪超周洪伟严可瞿瑛瑛中国标准化研究院北京中医药大学东直门医院山西方是科技股份有限公司湖北省标准化与质量研究院厦门坤锦电子科技有限公司西藏自治区标准化研究所华南师范大学中国科学技术信息研究所北京信息科技大学聊城大学广东省职业研究院北京工业大学四川语言桥信息技术有限公司中国中医科学院中医药信息研究所北京集贤弘文文化传媒有限公司华北电力大学(保定) 广州智语信息科技有限公司

标准类型：国家标准

本文件规定了描述术语资源的基本概念、元模型、数据类目、XML样式：DCA（属性式数据类目）和DCT（标签式数据类目），描述了定义TBX专用标记语言的方法。本文件适用于分析和理解术语数据集或设计符合国际标准、国家标准和最佳实践的新...

标准号: GB/T 44227-2024

本文件规定了描述术语资源的基本概念、元模型、数据类目、XML样式：DCA（属性式数据类目）和DCT（标签式数据类目），描述了定义TBX专用标记语言的方法。本文件适用于分析和理解术语数据集或设计符合国际标准、国家标准和最佳实践的新术语数据库。典型用户是程序员、软件开发人员、术语专家、分析师和其他语言专业人士，应用领域包括翻译和编写。

关键词：

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中国-东盟传统医药数据库系统概述

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国际中医中药杂志 2020年第2期42卷 107-109页

作者：唐红珍李宗友雷蕾亢力广西中医药大学中国-东盟传统医药发展研究中心南宁530004 中国中医科学院中医药信息研究所北京100700 中国中医科学院中医药信息研究所信息技术研究室北京100700

中国及东南亚国家联盟(以下简称"东盟")各国均有传统医药应用历史,随着东盟经济区的建立和发展,传统医药已被纳入中国与东盟经济、社会合作的重点领域。以软件工程设计方法为原则,参考中医药数据库的建设思路、功能模块与构... 详细信息

中国及东南亚国家联盟(以下简称"东盟")各国均有传统医药应用历史,随着东盟经济区的建立和发展,传统医药已被纳入中国与东盟经济、社会合作的重点领域。以软件工程设计方法为原则,参考中医药数据库的建设思路、功能模块与构建方法设计和构建中国-东盟传统医药数据库,为中国与东盟传统医药研究领域相互交流、合作与开发提供基础的数据信息服务,为继续建设更高层次的知识库及智能应用系统积累数据、奠定基础。

关键词：中医药信息数据库医学,传统国际合作信息化服务平台

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中医药数据挖掘系统V2.0构建与应用研究

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中国中医药图书情报杂志 2025年第3期49卷 5-10页

作者：柯丽娟李海燕王晰高彤孙华君雷蕾中国中医科学院中医药信息研究所北京100700 南京大学信息管理学院江苏南京210023 北京元素领域信息技术有限公司北京101200

中医药数据挖掘系统V2.0在V1.0版本的10个功能模块基础上,围绕中医药数据标注、数据变换、机器学习建模与训练预测等数据挖掘需求,增加文本相似度对比、PubMed题录结构化、词性标注、实体和关系标注等功能模块及多分类机器学习模型构建... 详细信息

中医药数据挖掘系统V2.0在V1.0版本的10个功能模块基础上,围绕中医药数据标注、数据变换、机器学习建模与训练预测等数据挖掘需求,增加文本相似度对比、PubMed题录结构化、词性标注、实体和关系标注等功能模块及多分类机器学习模型构建模块和自然语言处理深度学习模型构建模块。中医药数据挖掘系统V2.0有效解决中医药数据挖掘中文本处理、信息提取和分类预测等问题,可有效提高中医药科研效率和数据质量,提升中医药数据处理自动化水平。

关键词：中医药数据挖掘机器学习深度学习

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