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上海市某三甲综合医院专科能力建设的实践与思考被引量：3: 2024年; 专科能力是医院内涵建设的根本。上海市某三甲综合医院从开展专科评估、遴选重点专科、完善专科设置、凝练专科发展方向、确定专科发展任务、搭建专科发展平台、建设人才队伍、完善管理机制8个方面加强专科能力建设,使专科服务能力、技术水平、质量安全和发展能力得到提高。认为,找准发展定位,提供高品质医疗服务,开展高水平临床研究和成果转化,加强专科运营管理,推进智慧医院建设,是进一步提升专科能力的发展方向。; 姜宏马磊赵英英邹海东郑兴东; 关键词：专科建设内涵式发展

辅助用药的规范化管理被引量：14: 2018年; 辅助用药种类繁多,尚缺乏明确的使用规范。本院以调查问卷、查阅病史、讨论分析、咨询专家等方式确定辅助用药范围,通过制订辅助治疗用药目录,建立辅助用药的评价和追踪机制,发挥药事委员会的管理职能,充分结合本院临床药师在用药审核和指导方面的作用,同时加强信息化管理,使辅助治疗用药品种、金额都较大幅度下降。有效避免辅助用药滥用,促进合理用药,控制药费的不合理增长,提升医疗质量与安全。; 诸美云赵英英丛小军沈兵; 关键词：辅助用药合理用药

基于多层感知器神经网络的住院病案内涵质量预测模型研究被引量：1: 2023年; 目的/意义探讨影响住院病案内涵质量的重要因素,为病案内涵质控提供预测模型,提高住院病案内涵质量。方法/过程收集2022年6—11月上海市第一人民医院经质控督查的住院病案590份,单因素分析初筛影响因素,构建住院病案内涵质量的多层感知器神经网络预测模型。结果/结论预测模型的AUC为0.940,95%CI为0.928~0.951,灵敏度为93.73%,特异度为78.22%。影响病案评为甲级的独立因素集中在手术安全核查表、首次主任查房分析、手术护理记录单等方面。多层感知器神经网络内涵质量预测模型的预测效能较好,能够为住院病案内涵质量管理提供理论参考。; 袁筱祺赵英英; 关键词：神经网络住院病案人工智能

延迟出院风险预测方法: 本发明涉及用于计算机辅助诊断的医疗专家系统领域，具体为一种延迟出院风险预测方法。一种延迟出院风险预测方法，其特征是：按如下步骤依次实施：一、数据采集与治理、二、纳入与排除标准、三、预测因子初筛：提取至少50个临床相关的特...; 郑兴东刘军邹海东俞华胡国勇傅春瑜赵英英范骏翔黄陈石耀罡

公立医院床位利用效率及配置合理性评估研究被引量：1: 2024年; 目的分析上海市某三级甲等公立医院各科室床位利用效率,为评估床位资源配置合理性提供方法学依据。方法以上海市某三级甲等医院2023年的医疗运营数据为基础,利用床位利用模型进行可视化呈现,评价床位资源的利用效率。运用床位评价指标测算各科室床位的合理区间,得出床位调整方案。采用多层感知器神经网络模型评估床位调整方案的准确性、合理性、可行性。结果床位利用模型显示,11个(25.00%)科室属于床位效率型,11个(25.00%)科室属于床位周转型,16个(36.36%)科室属于床位闲置型,6个(13.64%)科室属于压床型。床位评价指标显示,8个科室床位数不需改变,16个科室床位数需要适当减少,20个科室床位数需要结合实际情况增加。利用多层感知器神经网络搭建床位不变、床位减少、床位增加模型。床位不变模型的受试者工作特征曲线下面积(area under curve,AUC)=0.719,灵敏度为100.00%,特异度为40.63%。床位减少模型的AUC=0.875,灵敏度为83.33%,特异度为85.00%。床位增加模型的AUC=0.913,灵敏度为100.00%,特异度为72.22%。结论医院整体床位利用效率较低且不同科室间床位的利用效率存在差异,通过多层感知器神经网络建立的床位增加模型评估结果与床位利用模型和床位评价指标的结果具有较好的一致性,能够为医院床位资源配置管理提供方法学依据,进而实现医院床位精细化管理。; 袁筱祺陈祎炜张颜菲孔雯赵英英; 关键词：利用效率

DRG眼底手术治疗组分组方法研究: 2024年; 目的:借鉴澳大利亚病例临床复杂模型(ECC)对本市眼底手术治疗组(CB1)进行DRG分组优化研究,并拟提分组改进方案。方法:调研收集上海市21家医院CB1组病例数据;使用MATLAB软件构建组内病例费用关系函数,并计算治疗复杂程度值(TCL)和病例临床复杂程度值(ECCS);使用SPSS 24.0对量化的ECCS进行决策树分类;结果采用组内差异值(CV)、组间差异(RIV)、秩和检验(K-W)进行评价和检验。结果:CB1基本组病例被划分成轻度复杂(CV 0.65)、中度复杂(CV 0.39)、重度复杂(CV 0.30),细分组RIV=0.61,P<0.01,符合独立分组规范要求。结论:在CB1组的基础上,应用手术及操作为自变量的ECC模型能进一步体现治疗复杂程度,提升分组性能,更好地满足医保付费和绩效考核的需求。基于研究结果拟提的分组方案已被市医保局采纳,为地方动态调整DRG分组提供决策依据。; 朱春龙赵英英侯冷晨朱鸿许冠吾沈怡; 关键词：DRG 眼底手术 MATLAB

脓毒症凝血功能异常的发生率和临床意义被引量：19: 2010年; 目的:探讨脓毒症患者中凝血异常的发生率和病情严重程度的关系。方法:分析了2009年3月-2009年8月在上海交通大学附属第一人民医院ICU和急诊病房住院符合脓毒症诊断标准的124例。分别在入院第1、7、14天测D-二聚体(D-dimer)、血小板计数、凝血全套。入院当天给以APACHEII评分、SOFA评分。根据D-dimer值分为3组,分别是D-dimmer<256μg/L、256≤D-dimer<1000μg/L、D-dimer≥1000μg/L。结果:所有入选病例第1、7、14天发生凝血异常的比例分别是38.7%、41.1%、45.9%。凝血异常组和无凝血异常组比较,D-dimer差异有统计学意义。随着D-dimer浓度增加,APACHEII和SOFA分值增加。结论:近半数脓毒症患者存在凝血功能障碍,其中D-dimer检测早期凝血功能障碍更为敏感。D-dimer与脓毒症的严重程度相关。; 许晓巍李岩贡伟赵英英沈芸史红潮郑明芳徐侃; 关键词：脓毒症 D-二聚体凝血异常

随机森林模型和Logistic回归模型预测非计划再手术发生风险的效能比较: 2024年; 目的比较随机森林模型和Logistic回归模型预测非计划再手术发生风险的效能。方法在手术麻醉系统中筛选一次住院期间申请2次手术的患者信息。提取所有非计划再次手术患者(n=219)作为研究组,对应科室的计划再次手术患者(n=14311)作为对照组。运用随机森林模型和Logistic回归模型建立非计划再手术预测模型。采用受试者工作特征曲线下面积评价两种模型的预测效能。结果(1)Logistic回归分析结果显示,前次术中输血、罹患恶性肿瘤、合并疾病数量、前次手术切口愈合等级、前次手术级别、前次手术时长、前次手术切口类别是非计划再手术发生的影响因素(P<0.05)。Logistic回归预测模型的曲线下面积为0.922,灵敏度、特异度、准确率分别为92.59%、79.11%、79.28%。(2)随机森林模型特征变量的重要性排序结果显示,前次手术切口类别、前次术中输血、前次手术级别、前次手术切口愈合等级、合并疾病数量、罹患恶性肿瘤等变量的重要性更靠前。随机森林预测模型的曲线下面积为0.866,灵敏度、特异度、准确率分别为80.00%、93.33%、86.66%。Logistic回归预测模型曲线下面积大于随机森林预测模型,但差异无统计学意义(P>0.05)。结论综合使用Logistic回归模型和随机森林模型,并将二者分析结果互为补充,可从各个方面预测非计划再次手术的风险因素,能获得更好的预测效能。; 豆娟王旭吴嘉越赵英英; 关键词：LOGISTIC回归模型

围手术期智能临床辅助决策系统的构建与应用被引量：2: 2022年; 目的建设围手术期智能临床辅助决策系统,为医生提供质量控制和医疗风险提示信息。方法利用智能技术对历史电子病历数据进行挖掘,构建围手术期智能临床辅助决策系统,向医生提示术前各项准备工作、术后并发症预判等10余个围手术期重要医疗行为点的质控工作项和医疗风险点。结果系统应用于胃癌和直肠癌手术患者的结果表明,术前评估完备核查合格率分别上升13.08和11.28个百分点,预防性抗菌药物合理使用率分别上升12.24和4.62个百分点,常见并发症发生率分别下降8.02和5.65个百分点,平均住院天数分别减少1.7天和0.9天。结论本系统能够准确地提示医生诊疗质控项和风险点。人工智能和大数据技术的临床应用,助力了医疗质量的提升。; 俞华陶正玄赵英英; 关键词：围手术期人工智能

一种基于围手术期医护最优行为的智能辅助决策模型: 本发明涉及用于计算机辅助决策的医疗专家系统领域，具体为一种基于围手术期医护最优行为的智能辅助决策模型。本发明涉及一种基于围手术期医护最优行为的智能辅助决策模型、方法及装置。根据患者的手术编码、名称，通过人工智能大数据技术...; 郑兴东刘军邹海东俞华胡国勇傅春瑜赵英英范骏翔黄陈石耀罡

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赵英英

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