医疗诊断系统（共9篇）
医疗诊断系统 篇1
随着生活水平的不断提高以及生活环境的不断变化,人们的社会生活逐步频繁给加剧了生活的压力,一些疾病也慢慢影响了人们的健康。例如近年来逐步被人们重视的慢性非传染性疾病,其具有隐藏期长且非即发的特性对人们的健康隐患特别大。尤其是糖尿病,我国上个世纪八十年代的患病率为0.67%,然而短短三十年之后的今天患病率已经高达9.7%,两者相差了14倍,可想而知其必须在今天的医疗系统中得以重视。幸运的是随着医疗信息系统的建设力度加大大量的医疗信息被积累下来,如致病因素、病情状况等,这些医疗数据将有利于数据挖掘的工作开展[1]。从而帮助医生更为理性的分析病情,进而起到促进患者康复的作用。因此,如何将医院中的确诊数据变成医疗知识正逐步成为医疗信息系统的关键技术[2]。
随着数据挖掘技术已经在商业领域方面已经应用较广,并逐步成为了商业分析领域的关键领域。从技术上而言[3],数据挖掘就是一个从大量已经存在的数据中,补齐不完整的数据,去掉噪音数据,在模糊和随机的数据中寻找那些人们以往需要依赖经验才能体会的潜在信息和知识的过程。
将数据挖掘技术应用于医疗卫生领域,也是近几年医疗卫生信息化发展的必然趋势。随着多年的医疗信息系统的建设,其已经积累了大量的医疗诊断数据和临床案例数据。那么在医疗卫生领域应用数据挖掘,就是一个在大量确诊数据中找到隐藏在背后的医疗手段的过程。本文介绍了多种数据挖掘的方法,并采用了一种通过分析数据不一致化率[4]的分类方法实现对确诊数据的高效分类,从而利用分类给医生提供更多的医疗手段的决策支持。
1 在线医疗诊断系统结构
1.1 系统描述
本系统所针对的最终用户是医生,医生可以在线借助该系统提供的决策参考意见制定医疗方案,从而促进病人的康复。对本系统的管理角色是系统管理员,系统管理员可以管理医生的权限,设置本系统采用何种方式从既有的医疗系统中提取医疗数据,还可以整理已经提取的医疗数据。
从医生的角度出发,其和病人打交道的主要信息是病例,其可以将当前诊断的病人情况录入系统,系统根据已经挖掘的诊断分类,推荐典型的诊断手段,病情还会列举一组的相关病例。医生如果觉得推荐的典型诊断手段不合适,还可以选择几个典型相似病例的诊断情况进一步预测,直到找到合适的诊断手段。
从系统管理的角度出发,主要是设置策略通过本系统从其他既有的医疗信息系统中抽取出已经确诊的医疗诊断数据。这个过程主要是通过既有的医疗信息系统所提供的外部接口调用。所设置的策略一般是,定时提取周期,以及接口的配置,从接口返回数据的字段如何映射到本系统的数据库中。同时,由于本系统会提取若干个外部系统的数据,所以本系统的数据时非常巨大的,配置数据分片策略和数据库的存储策略也是系统管理的一部分工作。最后,管理医生的权限,设置医生可以访问那些病例数据,不同科室的医生其对医疗数据的使用权限是不一样的。
1.2 系统框架
系统分为三个子系统,分别是用户操作子系统、数据挖掘子系统和外部数据提取子系统。用户操作子系统是给医生以及管理员操作用的,通过Web作为界面供给医生和管理员操作使用。主要为医生提供在线的病情诊断的功能和典型病例查询功能,主要为管理员提供医生的权限配置功能、数据存储策略设置功能、数据挖掘策略配置功能、外部系统提取策略设置功能和系统样式管理等功能。用户操作子系统的WEB服务器采用Apache的tomcat 7作为Web容器管理web应用,数据库采用Oracle的My Sql Server 5.5存储用户操作数据。
其中,数据挖掘子系统一方面提供给用户操作子系统使用的访问接口,一方面从病例实例数据库中挖掘诊断知识。其主要的挖掘手段是通过分析数据不一致化率的分类方法实现对确诊数据的高效分类,这个分类就是从以往病例方案中总结的分类知识。再通过这个分类来映射一个治疗方案,这就是挖掘的最终结果。其利用Weka 3.6作为数据挖掘的基础框架,基于该框架做扩展开发。
其中,外部数据提取子系统用于从既有医疗信息系统中提取医疗诊断数据,存储到病例实例数据库中。一般与既有医疗信息系统约定采用Webservice接口结合导出数据文件的方式提取数据。通过Webservice接口发起命令从既有系统提取数据,既有系统会导出生成一个约定好数据格式的数据文件,生成后会发消息通知本系统,本系统再去约定好的FTP获取数据文件。采用这种异步的方式可以在不影响既有系统工作的前提下,高效的提取数据。提取的数据最后存储到Mysql集群,利用Mysql的集群能力做数据的切片和分割,从而可以存储海量的数据,同时Mysql集群也提供了高效的查询接口,通过普通的SQL查询可以高效的查询存储在集群内的数据。
2 数据挖掘在医疗领域的框架技术研究
2.1 医疗数据挖掘概述
随着生活水平的不断提高以及生活环境的不断变化,人们的社会生活逐步频繁给加剧了生活的压力,一些疾病也慢慢影响了人们的健康。再加上近年来医疗信息化的不断投入,产生了大量的医疗数据,正是在这种背景下,医疗数据挖掘成为了趋势。
就医疗数据挖掘的现状而言,目前主要方法有:演变分析、聚类分析、关联分析、分类分析、孤立点分析和概念/类别描述等方法。其存在多态性、不完整性、周期性和冗余性,这就给数据挖掘带来了一定的复杂度。
针对上述特性,就要求医疗数据挖掘能够对大量的原始医疗数据在确保数据一致性和正确性的前提下进行过滤、降噪,做数据预处理。然后,针对不同的病例诊断选择合适的数据挖掘算法,在保证算法正确性的前提下优化算法的效率快速做出诊断。最后结合专家及医生的个人经验对系统不断完善,对挖掘结果不断优化,形成一个闭环过程。
2.2 数据分类算法现状
分类算法是数据挖掘领域重要的有监督训练问题,其本质是通过给定的训练集,这个训练集的每条记录都包含一个分类标签,即人为预先给定了问题的答案,然后让算法来总结分类,将特例问题转变为通用概念。一般分类算法会包含两个基本步骤,首先通过算法根据已知标签将问题从特例化变为更为抽象层次通用概念模型;最后将通用概念模型应用于未知的数据分类。
目前在数据挖掘领域常用的分类方法有,决策树分类、神经网络分类、贝叶斯分类、支持向量机分类以及其他分类算法。这些算法各有优缺点,在不同环境下采用更加合适的算法才是数据挖掘实践的明智之举。
3 在线病情分析算法
3.1 基于不一致率的特征算法
本文针对糖尿病诊断数据存在特征冗余、特征维度大和相关性的特点,采用了一种新的快速特征选择和数据分类方法有效的提高了可解释性和预测性。该算法一般分为三个步骤,第一是数据离散化与不一致率表示,第二是不一致率特征的选择,最后通过不一致率对数据分类。
数据离散化就是把连续属性的取值范围或取值区间划分为有限个离散小区间,再对每个离散区间进行标记,离散化后数据尽可能的保持和以往数据的一致性。一般采用Chi-Merge方法对数据离散化,其首先要选择训练集中的一个数值属性,然后初始化不同值作为区间节点,对相邻区间计算X2值,合并最小的X2值到邻近区间,不断迭代上述合并过程直到收敛到指定数量的离散小区间为止。其中X2值用如下公式表示。
其中m=2表示两个相比较的区间,n表示分类的数量Aij表示第i个区间第j个累的实例数。Eij表示Aij的期望频率。
数据不一致率是用来描述特征集区间划分数据集,也就是说这个特征是否能够表达这个分类的概率。由于一个训练集有多个特征,那么那些特征组合最能表达分类可以通过下述流程图表达,如图1所示。
如上图所示,通过不断迭代可以找到一组最优组合,通过这组最优组合的特征集表达数据分类。
通过上述最优组合的特征集选择,得到了一个训练集的子集,这个子集最能表达分类。这个子集中可以有p个不同的模式,l表示分类,用Xpl表示第p个模式属于第l个分类,用fpl表示Xpl的个数,那么就可以得到一个列联表,见表1:
最后,利用上表的所有模式得平均权重来产生最终的概率结果,其中分类的概率可以表示为:
上式中权重Wi表示这种模式得分类方式的价值,如下公式:
其中Pil表示这种分类在全部分类的概率,其可用如下公式表达:
其中概率P(i)表示实例在第i个分类中的概率。显然,具有最高概率的类被分配给该实例。
3.2 系统的医疗实践
根据糖尿病的实际情况,一般以三个月为界限,三个月以内的为轻微,以上的为严重。以一个实例数据为例,总共748个患者,其中严重的629例,轻微的119例。从特征选择结果看,糖尿病主要和年龄、钾含量和红细胞积压有关。
最后通过上述算法进行分类,在数据中抽取年龄、钾含量和红细胞积压,来判断病人是严重还是轻微,其正确率可以达到83.2%。根据这个分类,还可以映射到一组治疗方案中,从而帮助医生更为理性的分析病情,进而起到促进患者康复的作用。
4 结束语
本文通过深入分析某些已确诊患者的医疗数据,借助数据挖掘的方法提取医疗数据背后的数据规律,从数据的角度出发帮助医生对疾病采用更为针对性的疗法,从而促进患者的治疗。在实现了基于数据挖掘的在线医疗诊断系统的基础之上应用于糖尿病的诊断,通过这一实践应用证明了本系统提出的方法有一定的效果。
同时,本文相信通过继续实践还有更多需要改进的地方,本文中的系统也是一个不断完善不断更新的年轻系统,所述方法,还待更多的病例研究来持续改进。
参考文献
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[4]陈铁明,马继霞,Samuel H.Huang,等.一种新的快速特征选择和数据分类方法[J].计算机研究与发展,2012,49(4):735-745.
医疗诊断系统 篇2
Crescendo公司现有130名员工，该公司研发的Vectra DA技术，通过验血来跟进类风湿性关节炎患者的病情发展和治疗效果。收购交易完成后，Crescendo将成为Myriad Genetics旗下的全资子公司。
2011年9月，Myriad Genetics曾向Crescendo提供了2500万美元贷款，并附带一份为期三年的收购期权协议。去年11月，Myriad Genetics表示有意落实这项收购，根据当初的约定，收购价格水平将取决于Crescendo公司的收入增长率，而当初那2500万美元也成为如今收购出资的一部分。
这笔收购将有助于Myriad Genetics进军自体免疫疾病研究领域。对Crescendo公司来说，通过这笔收购，能得到诊疗领域成熟企业的支持，还能拓展在类风湿性关节炎和其他自体免疫性疾病方面的研究渠道。
Myriad Genetics的总裁兼CEO皮特·麦德伦（Pete Meldrum）表示，公司与20几家主要制药企业展开的合作，有利于拓展其伴随诊断业务，这能让特定的病人获得专门为他定制的药物。
撰文：Ron Leuty
医疗诊断系统 篇3
青光眼作为当前不可逆性致盲眼病的第二位原因, 对社会和家庭造成的损失较大。青光眼疾病是指眼内压间断或持续升高的一种眼病, 如不及时治疗, 视野可以全部丧失而至失明。临床上将青光眼分成原发性、继发性和先天性三大类。一个青光眼临床病例主要由两大部分信息组成:其一是病人的基本信息, 如病历卡号、姓名、性别、年龄、药物过敏史、联系方式等;其二是病人的病征信息。根据获取途径的不同, 病征信息又可分为两类:一类是通过医疗问诊得来的, 称之为医疗问诊信息, 另一类是通过视野检查得来的, 称之为医疗眼科检查信息。如何把眼科专家在解决问题过程中所使用的知识和经验以及临床所获得的眼科信息, 分成事实和规则, 以适当的形式存入计算机, 建立知识库, 并采用合适的控制和推理机制完成青光眼的临床诊断是青光眼医疗系统的核心任务。
1青光眼医疗智能诊断系统的结构设计
通过临床对青光眼诊治的需求分析, 系统的设计可分为两大部分:一是通过临床问诊、视野检查及青光眼的领域知识建造知识库, 涉及知识库建造中的知识获取和知识表示;二是设计推理机制与控制策略, 涉及推理机制设计的基于知识规则的推理和推理解释。系统的诊断推理模块的基本结构如图1所示。
(1) 知识库
诊断推理子模块的知识库是层次结构的, 它分为元规则和目标规则两个层次。这两个层次的规则在推理过程中发挥着不同的作用。
(2) 事实库
存储着本次眼科临床诊断推理过程的初始已知事实、推理过程中所补充的事实、所产生的中间事实和结论事实等。
(3) 推理机
就是实现推理的程序。诊治推理子模块的推理机采用的是正向启发式推理。推理的结果除了用于实时更新事实库外, 还会被分类存储到MUST表、DELETE表或CONCLUSION表中, 供其它子模块调用。
2生成事实库
所谓事实即青光眼病历事实。其中包括初始已知事实和补充事实, 它们分别表示病人的基本信息和病征表现, 是由RESULT表提供的。因为在病例产生子模块中, 系统已经把病例的所有病征信息和病人基本信息都存放在RESULT表中了, 所以当诊治推理中需要初始化事实库或向事实库中补充新事实时, 可以直接从RESULT表中提取。中间事实主要包括各临床诊断操作的执行情况、初诊结果等;而结论事实则包括病例的确诊结果和治疗方案等。本系统分别用数据表rsPatientBasicInfo、rsPatientSymptom来存储医疗问诊基本信息和医疗检查病症表现信息。它们的结构如表1和表2所示。其中rsPatientBasicInfo和rsPatientSymptom表中的NodeID字段和语义树中节点的NodeID域一一对应。
事实库中的内容包括:从RESULT表中获得的病人基本信息和病征表现, 在诊治推理过程中各临床诊治操作的执行情况, 临床诊治推理的初诊结果、确诊结果和治疗方案。系统用数据表rsFacts来存储这些事实, 数据表的结构如表3所示。
在本系统中事实库的构造表现为青光眼病历的产生过程, 其实质就是根据医生从病人所问诊检查的知识语义树中的节点进行的一次深度优先的不完全遍历过程。
2.1 “语义树”知识表示
根据青光眼领域知识的特点, 系统把病例的每个组成要素都封装成一个语义节点, 用语义树的层次结构体现各要素间的“树状层次结构”关系。树中的每个节点都包含若干个域, 每个域都存储着相应的语义信息和一些内嵌的推理过程。语义树的节点结构有如下九个域:
(1) NodeID域 语义树中的每个节点都有惟一的编号, 这个编号存放在节点的NodeID域中。其中, 根节点的NodeID域值为“0”。
(2) FatherID域 用来存放该节点的父节点的节点编号。其中, 根节点的FatherID域的值为“-1”。
(3) NodeName域 放置节点的名称。各节点的命名遵循“见名知义”的原则。
(4) ContentFrom域 树中的叶子节点代表具体的病征表现或病人的基本信息, 这些病征表现的具体描述、和基本信息的具体内容, 都存放在青光眼病例库中。
(5) Pathology域 存放了一些内嵌的推理过程, 用以确保所产生的病例能够符合各病案的病理逻辑。这些内嵌的推理过程是用产生式规则表示的。如果没有, 则置为“Null”。
(6) PreKnowledge域 存放该节点所需的临床诊治预备知识。它的值是一个三位的二值编码, 从最高位到最低位, 分别代表该节点对原发性青光眼、继发性青光眼和发育性青光眼三种病案的临床诊治预备知识的需求情况。如果该位上的值为“1”, 就代表需要该病案的临床诊治预备知识, 为“0”则代表不需要。
(7) ChildID域 存放该节点的孩子节点的节点编号。如果没有孩子节点, 则该域的值为“Null”。如果有多个孩子节点, 则各孩子节点的编号间用“&”相连。
(8) ChildRelation域 存放各孩子节点间的选择关系。它有三种取值:
· “Must”, 表示孩子节点间是必选关系, 即在病例产生过程中, 每个孩子节点都是必须选的。
· “Simple”, 表示孩子节点间是单选关系, 即在众孩子节点中只能选取一个。
· “Multi”, 表示复选关系, 即可以选取一个, 也可以选取多个。
(9) SelectNum域 该域用来存放该节点被选用的次数。其初始值为0, 该节点每被选用一次, 其值就增加1。在青光眼病例的产生过程中, 在满足难度等级要求和病理逻辑的前提下, 对具有相同父节点的众多子节点, 当它们之间不是必选关系时, 总是选用SelectedNum值最小或较小的子节点, 这样就可以保证每个子节点都有均等的被选用机会。
按照上述节点结构, 把每个组成要素都封装成一个语义节点, 然后按要素间固有的树状层次结构关系, 把这些语义节点用“连线”连接起来, 就形成了一棵“语义树”。表4为存储语义树的数据结构。
表的记录与语义树的节点相对应, 记录的字段与节点的域相对应。采用关系型数据表来存储语义树, 其优点就是可以运用关系型数据库管理系统提供的数据访问方式来方便地访问语义树中的节点内容。
采用语义树知识表示体现了病例组成要素间固有的“树状层次结构关系”;同时可以运用人工智能中的基于“树”的状态空间搜索技术和剪枝技术, 来产生符合上述三大类型青光眼要求的病例。
2.2深度优先的语义遍历
深度优先语义遍历的基本思想和“深度优先搜索”算法是相同的。其在遍历过程中要用到OPEN、CLOSED、CUT、RESULT和TEMP这样五个表。OPEN表用于存放本次遍历中刚生成的节点。由于是“深度优先”, 所以后生成的节点总是排在OPEN表的前面, 先生成的节点则总是被排在OPEN表的后面。CLOSED表用来存放本次遍历中已被扩展的节点。CUT表用来存放在本次遍历过程中已被剪去的节点。RESULT表用来存放本次遍历中节点内容来自青光眼病例库中的节点。TEMP表则是遍历过程中用来暂时存放节点的地方。遍历的具体步骤如下:
(1) 把OPEN、CLOSED、CUT和RESULT表都清空;
(2) 把根节点S0放入OPEN表, 并为之配置指向父节点的指针;
(3) 如果OPEN表为空, 则遍历完成, 退出;
(4) 把OPEN表的第一个节点 (记为节点n) 取出;
(5) 判断节点n是否在CUT表中, 如果节点n在CUT表中, 则转第 (3) 步;否则, 把节点n的SelectNum域值增加1, 然后将其放入CLOSED表;
(6) 理解并执行节点n中的语义, 对树中的节点进行动态调整:
· 理解ContentFrom域的语义:如果内容来自青光眼病例库, 则把该节点放入RESULT表, 并为之配置指向父节点的指针;
· 理解Pathology 域的语义:执行该域中内嵌的推理过程, 把那些不符合病理逻辑的节点或分支都放入CUT表;
(7) 理解ChildID域的语义, 判断节点n是否可扩展:如果不可扩展, 转第 (3) 步;
(8) 扩展节点n, 并为之配置指向父节点的指针:
· 把TEMP表清空;
· 把各孩子节点都放入TEMP表, 并为之配置指向父节点的指针;
· 判断各孩子节点是否已经被放入CUT表, 把已被放入CUT表的孩子节点从TEMP表中删除;
· 理解各孩子节点中PreKnowledge域的语义:把不满足要求的孩子节点从TEMP表中删除, 放入CUT表;
· 理解节点n的ChildRelation域的语义:
a) 如果是必选关系, 则把TEMP表中的所有节点都取出, 放入OPEN表的首部, 并为之配置指向父节点的指针;
b) 如果是单选关系, 则从TEMP表中选出SelectNum值最小的节点, 放入OPEN表的首部, 并为之配置指向父节点的指针;然后把TEMP表中其余的节点都放入CUT 表;
c) 如果是复选关系, 则根据具体的难度等级, 从TEMP表中选出1个或多个SelectNum值较小的节点, 放入OPEN表的首部, 并为之配置指向父节点的指针;然后把TEMP表中其余的节点都放入CUT 表。
(9) 转第 (3) 步。
通过遍历为青光眼病例中的病人基本信息、眼科医疗问诊及检查项目选择合适的取值。该遍历过程是“不完全”的, 在遍历的过程中要根据树中的语义信息以及树中内嵌的推理过程对树中的节点进行动态地调整, 剪去一些不符合要求的节点。遍历的结果是一棵符合要求的病人基本信息和病征信息的“子树”。
3构造领域知识库
领域知识库的设计实质上就是如何在系统中对青光眼诊断所需要的各种知识进行组织。本系统的领域知识库中存放了与青光眼病征相关的专业知识, 包括:事实、概念等陈述性知识, 以及与推理结果有关的过程性知识和元知识等。它们是系统能够进行问题求解、概念解释、诊断推理的基础。在专家系统中领域知识一般采用层次结构或网状结构模式存储。由于诊治推理子模块所需要的知识具有明显的层次性——目标知识和元知识两个层次, 所以当我们用同一种知识表示方法来表示这些知识, 并让它们共存于同一个知识库中的时候, 知识库也就具有了相应的层次结构——目标规则和元规则两个层次。
3.1目标知识和目标规则
目标知识是为了得到正确的确诊结果和有效的治疗方案所必需的领域知识。它具体包括:各病案的医疗问诊项目及其问诊表现、各病案的医疗检查项目及其检查表现、各病案的临床诊断依据和治疗方法等。把目标知识用产生式规则表示出来, 并存储到知识库中, 就成了目标规则。目标规则的使用, 可以帮助我们得到正确的临床诊治结果, 包括三种类型:“初诊”、“确诊”和“治疗”方案。例如,
(1) “初诊”判断
IF 眼压>3.20kPa (24mmHg) AND 视野检查视神经损伤
THEN 青光眼患者
(2) 进一步“确诊”判断
IF 有青光眼家族史 OR 眼压1日内变动>0.97kPa (7.3mmHg) OR 双眼压差>0.667kPa (5mmHg) OR 患者有糖尿病, 高血压或低血压, 脑血管疾病, 近视眼, 视网膜静脉阻塞患者
THEN 原发性开角型青光眼
(3) “治疗”选择
IF 病例已确诊为原发性开角型的慢性单纯性青光眼
THEN 降眼压药物, 视神经保护药物
IF 病例已确诊为原发性开角型的慢性单纯性青光眼AND 药物治疗不理想
THEN 激光治疗 OR 手术治疗
系统用数据表rsObjectRules来存储目标规则, 其结构如表5所示。
3.2元知识和元规则
元知识是关于如何使用目标知识的知识, 它是为了优化诊治推理过程, 降低诊治代价所需的领域知识。主要包括临床诊治的一般流程、医疗问诊策略和医疗检查策略等。其中临床诊治的一般流程用于宏观控制临床诊治推理的执行顺序;医疗问诊策略用于指导医疗问诊项目的合理选择及其执行顺序;医疗检查策略用于指导医疗检查项目的合理选择及其执行顺序。
把元知识用产生式规则表示出来, 并存储到知识库中, 就成了元规则。元规则的使用可以帮助我们对下一步的临床诊治操作做出合理的决策, 从而优化诊治推理过程, 确保所花的诊治代价为最小。它包括“眼科医疗问诊”和“眼科医疗检查”两种类型操作, 而且这些操作都有各自的属性。根据具体病例的病征表现, 它们的属性包括“必需”执行、“可选”执行、或“不必”执行三种可能的取值。
医疗问诊策略的元规则可以帮助我们对下一步的医疗问诊项目做出合理的决策, 决定下一步“必需”问什么、“可选”问什么、或“不必”问什么, 从而建立合理的问诊推理链。
同样医疗检查策略方面的元规则可帮助我们对下一步的医疗检查项目做出合理的决策, 决定下一步“必需”或“不必”做哪项眼科医疗检查, 从而降低在医疗检查方面开销, 优化诊治推理过程。
在具体实现过程中, 用数据表rsMetaRules来存放元规则。其结构如表6所示。
4构造推理机及推理策略
为了使诊断推理能够实现智能的要求, 仅仅让它拥有知识还是不够的, 还必须让它具有运用知识进行推理的能力。为此本系统设计了正向启发式推理, 以此来模仿人类医疗专家的临床诊治思维模式, 从而使诊治推理子模块具有了像人类医疗专家那样的临床诊治推理能力。
正向启发式推理的基本思想是双层推理, 即把临床诊治推理过程分为元级推理和目标级推理两个层次。其中元级推理是指运用元规则进行的推理, 它是为了合理地决策下一步的临床诊治操作而进行的推理, 推理的结果是下一步的临床诊治操作, 而且操作有“必需”、“可选”或“不必”执行三种属性之分。目标级推理是指运用目标知识进行的推理, 它是为了得到正确的临床诊断结果而进行的推理, 推理的结果是青光眼病例的临床诊治结果, 包括初诊结果、确诊结果和治疗方案。其中, 不论是元级推理还是目标级推理, 规则的运用都是正向的, 即都是将事实库中的当前内容和知识库中的规则“前件”进行匹配来选取可用规则。所以整个推理过程是一个以已知事实为出发点、以事实为驱动的正向推理, 这和人类医疗专家的临床诊治思维方向是相符合的。正向启发式推理的基本过程如图2所示。
正向启发式推理过程是一个不断地把事实库中的当前内容与知识库中的规则前件进行匹配的过程。在匹配的过程中, 如果同一时刻, 知识库中有多条规则件可与事实库中的当前内容匹配成功, 就会发生冲突。为了解决冲突, 以便从中挑选出一条规则来用于当前的推理, 就需要有一定的冲突消解策略。本系统的正向启发式推理所用的冲突消解策略是按针对性排序法。即假设有如下两条产生式规则:
R1: if A1 and A2 and … and An then H1
R2: if B1 and B2 and … and Bn then H2
记R2的条件集{B1, B2, …, Bn }为B, R1的条件集{A1, A2, …, An }为A, 如果B⇔A, 那么就称R2的针对性比R1强。显然, 针对性强的规则比针对性弱的规则更有利于问题的求解。在正向启发式推理中, 当有多条规则可与事实库中的当前内容同时匹配成功时, 推理机就可以把这些匹配成功的规则按针对性排序, 选取针对性最强的规则使用。
正向启发式推理与一般产生式系统的正向推理相比, 具有如下优点:
(1) 分层组织知识库、分层推理, 合理缩小了规则的匹配空间, 具有较高的推理效率。
(2) 元级推理和目标级推理交替进行, 减少了规则激活的盲目性, 能够使推理过程得到优化。
5结束语
本系统利用关系数据库技术, 构造了一个基于C/S结构的青光眼智能诊治专家系统:采用Microsoft Windows XP Service SP2操作系统, 运用关系数据库管理软件SQL Server 2000 来建造知识库及事实库, 利用Visual C++6.0强大的数据库访问功能和标准数据库查询语言 (SQL) 对知识进行逻辑推理, 最终实现一个青光眼检查和诊疗专家辅助系统原型。本系统原型在开发完成后, 就被投入到医院进行试运行, 在整个系统在试用期中, 总共有40位临床医生参加了本系统的试用和评价, 收到有效评价量规40份。对评价结果进行分析, 可以得到如下结论:
(1) 从临床医生的反馈信息来看, 本系统的智能目标已基本实现, 系统具备了较高的灵活性和适应性。系统通过临床问诊和检查产生的病例能够适应三大类青光眼的发病机制;系统的临床诊治推理符合医学临床诊治标准, 推理结果正确、推理过程比较优化;其运行效果是令人满意的, 达到了设计该系统的目的, 实现了青光眼治疗知识的共享, 降低了青光眼疾病的治疗成本。
(2) 医生们对本系统给予肯定评价的同时, 也为电脑视野仪智能检查诊断系统提出了许多宝贵的建议。比如临床病案可再丰富些, 不一定局限于三种青光眼病症, 可结合临床增加其它眼科并发症 (如白内障, 近视眼等) , 提供一个和人类专家交流互动的机会, 这样遇到该系统内无法解决的问题时, 可以得到人类医疗专家的指导和帮助。
参考文献
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英国国家医疗系统：完美的制度？ 篇4
在伦敦奥运会开幕式上，总导演丹尼·博伊尔向全世界呈现了一台惊喜纷呈的晚会。其中的惊喜之一是向英国国家医疗系统(NHS)致敬，这是很感人的。对许多转播开幕式的解说员来说这是需要加以阐述的东西。因为也许对外人来说，NHS的意义并没有那么重大。
在君主制之外，NHS可谓是英国公众最爱戴的机构。在民意调查和测验中，它始终被视为英国最重要和最有价值的机构。保守党是很有市场观念的政党，他们在竞选宣言中将NHS称为神圣不可侵犯的，并宣称即使他们的总方针是削减政府开支，但是如果他们赢得选举，将确保不会削减NHS的开支。这个承诺也在2010年的保守党和自由民主党联合政府的联盟协议上出现了。政党们知道，在英国讨论废除NHS意味着政治自杀。
这一点儿也不奇怪。NHS建立于1948年，对刚刚打了两次世界大战、伤亡惨重的英国人来说是一种承诺。这种承诺就是，作为对国民的牺牲的回报，国家将给他们更好的东西。值得一提的是，NHS的历史刚刚超过半个世纪，并且是争取得来的。它不是一直存在的机构，它是一项成就。
NHS的基本原则是向所有公众免费开放，所有人都应该得到平等的待遇，不分地位、身份。目前，NHS覆盖所有英国居民，人数大约有6200万。它涵盖了从产前保健到咳嗽、感冒这样的常见疾病，再到意外事故、急诊和临终护理。它的资金主要来自于国家税收。NHS的雇员多达170万人。在世界上，只有中国人民解放军、沃尔玛连锁超市和印度铁路公司的雇员数目超过NHS。总之，NHS在英国人的生活中扮演着重要的角色，它为所有英国人提供基本和进一步的医疗，同时也是一个大雇主。
尽管NHS是一个大家所热爱的机构，但并不是说它就没有问题。关于NHS的政治争论往往围绕着效率低下和开支巨大。在目前的联合政府和此前的新工党政府治下都是如此。自成立以来，NHS不断扩大以应对日益庞大的需求，英国人对于政府应当提供怎样的服务的认知也不断拓展。同时，医疗技术的进步使得人们有可能治疗越来越多的病例。此外，NHS的成功也让它自己付出了代价——英国人的平均预期寿命逐年增长，现在的数据是男性78岁，女性82岁。因此，1948年成立之初，NHS的原始成本是90亿英镑(以当时价格计算)，而目前的预算已高达1060亿英镑。
联合政府已经立法来解决这些问题。2010到2011年间，在一番政治斗争之后，NHS经历了自成立以来最大的转变。从本质上讲，新的NHS将建立在更大的内部竞争的基础上：NHS现在围绕着购买“健康服务”来运转，同时扩大病人的“选择权”。以市场的方式组织NHS是想解决效率低下的问题，但目前还不清楚这样是否会违背NHS的基本原则：向所有人免费开放、平等对待、不分地位。例如，病人的选择权以及强调效率可能会导致向某些重点区域倾斜，比如都流向伦敦，因而牺牲了其他人口较少的地区。相比起居住在大城市里的居民，那些生活在其他地区的居民就吃亏了。
博伊尔对NHS的致敬提醒我们，NHS曾经是什么样的，以及英国人希望它是什么样的。但也可能是纪念英国人心目中的NHS的完结。
有些人可能会说，医疗系统严格限制了英国公民的自由，他们不应该缴纳高额的税收来供养效率低下的医疗系统和“搭便车的人”，也就是不纳税而享用公共服务的人。但这是对于“自由”的贫乏的认知。可以说，除非我们免于经济的隐忧，否则我们无法行使政治自由。如果我们总在担心亲人的健康，我们又怎么能为国家分忧呢?
浅谈体外诊断医疗器械的检测 篇5
关键词：体外诊断,安全标准,性能要求
0.前言
体外诊断医疗器械是指制造商预定用于体外检查从人体取得的样品, 包括血液及组织供体的, 无论单独使用或是组合使用的任何医疗器械, 包括试剂、试剂产品、校准材料、控制材料、成套工具、仪表、装置、设备或系统。而体外诊断设备 (IVD) 目前在医院实验室被广泛地应用, IVD是英文In Vitro Diagnostic Products的缩写, 中文译为体外诊断产品。下文笔者简单介绍了体外诊断设备在型式检验中的一些相关标准及要求。
1. 涉及的相关安全标准
(1) GB4793.1-2007等同采用IEC61010-1:2001 (第二版) 测量、控制和实验室用电气设备的安全要求第1部分:通用要求;
(2) YY0648-2008等同采用IEC61010-2-101:2001 (测量、控制和实验室用电气设备的安全要求第2-101部分:体外诊断 (IVD) 医用设备的专用要求) ;
(3) GB/T14710-2009医用电气设备环节要求及试验方法。
2. 涉及的相关仪器性能要求
体外诊断设备在临床的应用中主要用于血液、尿液的测试, 这对仪器的精准提出重要的先决条件, 目前体外诊断设备也有一些相关的性能标准, 但并不能完全覆盖体外诊断医疗设备的种类, 很多产品目前暂无标准可以参照。通过一些标准的总结, 产品的检测, 性能指标主要应注意以下几点:
(1) 精密度
精密度 (precision) 是指在规定的测试条件下, 同一个均匀样品, 经多次取样测定所得结果之间的接近程度。精密度一般用标准 (偏) 差 (standard deviation, SD或S) ;相对标准 (偏) 差 (relative standard deviation, RSD) , 也称变异系数 (coefficient of variation, CV) 。分析时, 常用RSD表示精密度, 并可细分为批内 (或日内) 精密度及批间 (或日间) 精密度。公式如下:
偏差、标准偏差 (SD) 或相对标准偏差 (RSD) 越小, 说明测定结果越集中, 精密度越好。好的精密度是保证获得良好准确度的先决条件, 一般说来, 测量精密度不好, 就不可能有良好的准确度。反之, 测量精密度好, 准确度不一定好, 这种情况表明测定中随机误差小, 但系统误差较大。而重复性和再现性是精密度的两个极端值, 分别对应于两种极端的测量条件:前者表示的是几乎相同的测量条件 (称为重复性条件) , 重复性衡量的是测量结果的最小差异;而后者表示的是在完全不同的条件 (称为再现性条件) , 衡量的是测量结果的最大差异。
当测量条件是在以下4个状况下实验时, 相同的待测量的测量结果有一致性的称为重复性。
4个条件如下:
(1) 相同的测量环境;
(2) 相同的测量仪器及在相同的条件下使用;
(3) 相同的位置;
(4) 在短时间内的重复。
(2) 稳定性
稳定性是指“测量仪器保持其计量特性随时间恒定的能力”。通常稳定性是指测量仪器的计量特性随时间不变化的能力。对于测量仪器, 尤其是基准、测量标准或某些实物量具, 稳定性是重要的计量性能之一, 示值的稳定是保证量值准确的基础。在对于稳定性的检测中, 一般会进行开机后0小时、4小时、8小时的检测, 分别计算4小时与0小时、8小时与0小时之间的误差。
(3) 准确度
指在一定实验条件下多次测定的平均值与真值相符合的程度, 以误差来表示。它用来表示系统误差的大小, 但准确度不等于误差。在准确度的实验中, 通常要求应用国家标准物质或者质控品来进行检测。
(4) 线性
线性误差是衡量通过的整个量程范围的端点组成直线的最大偏差。即实测曲线与理想直线之间的偏差。线性误差通常以量程的百分比表示。通常实验方法是用标准物质等比稀释成五个浓度, 使高浓度接近线性范围上限, 使低浓度接近线性范围下限。以各浓度梯度上机每份样本测试3次,
各去测量平均值, 然后以稀释度为自变量, 以各稀释度的平均值为自变量, 由回归方程求出各稀释浓度点对应的理论值, 计算测量平均值的绝对误差或相对百分误差。
线性相关系数, 或称线性相关系数、皮氏积矩相关系数等, 是衡量两个随机变量之间线性相关程度的指标。实验方法与线性误差一致, 通过公式计算线性相关系数, r建议大于等于0.975。公式如下:
(5) 携带污染
由测量系统将一个检测样品反应携带到另一个检测样品反应的分析仪物不连续量, 由此错误地影响了另一个检测样品的表现量。仪器的携带污染只应用于全自动的仪器, 应用比较广泛的携带污染率的实验方法是先用低值样品测试三次测定值分别为i1, i2, i3;再用高值样品测试三次, 测定值分别为j1, j2, j3。按公式计算携带污染率, 公式如下:
3. 结束语
以上描述只是对体外诊断医疗设备在型式检验过程中一些简单的总结。由于笔者能力有限, 所述有误之处还请读者多提宝贵意见。
参考文献
医疗监护仪的故障诊断及维修 篇6
1.1 监护仪的系统结构
PM-9000便携式的监护参数以参数模块为基本单元获取信号, 通过转接板把结果送给主控板, 完成数据与波形的处理和显示。整个系统的结构如图1所示。
由图中可以看出, 五个参数模块通过袖带和测量电缆分别对无创血压、血氧、心电/呼吸/体温、有创血压/心排量、二氧化碳进行实时监测, 结果送给主控板处理和显示, 需要时还送到记录仪输出打印。
1.2 监护仪各模块功能
电源板:PM9000电源是一个外接的隔离型反激式多路输出的开关电源。
主控板:主控板包含CPU/存贮器、显示电路、网络电路和I/O接口。
血氧板:血氧板包含CPU/存储器、光电驱动、A/D转换、信号处理电路和电源电路等部分。
无创血压模块:无创血压模块由电路板、一个充气马达和两个放气阀组成。
CO/IBP模块:CO/IBP模块主要包括以下几个部分:TI通道、TB通道、IBP1通道、IBP2通道、单片机和电源。
体温板:体温电路可以对体温探头输入的信号进行放大、滤波, 输出到心电/呼吸板的A/D采样电路。
按键板:按键板具有按键输入 (S1-S5) 、旋钮输入 (连接J1) 、声音输出 (U4等) 、报警灯输出、TFT背光电源输出 (P4、P5) 以及电源指示 (连接J4) 等功能。
CO2测量模块:该产品采用基于红外光谱吸收原理的测量方法, 根据红外传感器的连接方式不同可以分成主流式和旁流式。
记录仪模块:记录仪模块包括热敏头、电路板两部分, 板上带有一个W78E52单片机, 通过串行口与主控板CPU通讯, 根据主控板CPU的命令完成字符与波形打印, 并把记录仪的状态实时传送给主控CPU供显示。
PM-9000心电/呼吸/体温板:包括心电放大电路、呼吸电路、体温电路、控制与数据采集电路和隔离电源与隔离光耦电路, 其中心电放大电路又分为三个单元, 分别是心电前置放大级、心电主放通道一和心电主放通道二。其原理框图如图2所示。
2 监护仪的故障诊断及解决方案
2.1 监护常见故障
有黑屏, 血压通信错误, 白屏, 测不出血压值, 测不出血氧, 无心电波形, 电池充不进电。以测不出血氧为例其故障判断思路如图3所示。
2.2 PM9000的故障判断及维修
故障现象:电源指示灯亮、黑屏、风扇转。
分析思路:如图4, 首先检查主板供电是否正常, 其中+5V、+12V正常, 但给各模块和显示屏的+12V只有+2V, 电压不正常, 判断应该是电源板问题。现在测得, MC34167的4脚输入电压为17.7V (电压正常) , 但其他脚均为0V (无电压) 。首先怀疑MC34167外围电路, 查看MC34167工作所需的外围条件是否满足。其中3脚接地正常, 4脚输入电压正常, 其他条件也满足。D9、D10都正常, 场效应管IRF520也正常。于是怀疑MC34167坏了, 但并不能很肯定。断开L8, 给其加上12V, 用示波器测无正弦波, 则判断MC34167坏了。更换MC34167, 仍无12V输出, 说明MC34167并没有坏, 重新查找原因, 后来发现还有一个控制信号接到R32右端, 进行抄图, 其开关控制信号电路图5所示:测p87ab (cd4066) 其电压12脚为0V, 13脚为5V。资料显示图如下, 13脚电压应为0V, 则工作正常。现在以13脚为主线继续往下查, 74hc14的10脚和p87ab的12脚相连, 则依次类推74hc14的9脚应为低电平时是正常, 但实际测出来也是0V, 则判断是74hc14坏了, 更换74hc14, 测其各个引脚电压, 均正常。现+12V电压也有了。机器正常工作, 问题解决。
3 结论
通过对PM9000仪器的电路分析和维修, 总结如下:维修人员在维修设备时应先拿出方案, 再动手。根据故障现象, 理论判断出故障位置;先安检后加电。维修人员在维修之前首先应做外观检查和安全性检查 (例如用万用表低阻档做测量) , 在至少排除明显的外部短路点后, 再开始加电测试;先简单后复杂。列出全部故障部位疑点后, 先做简单的容易实现的检测;先弱载后强载。对于出现故障的设备, 在测试电性能或故障定位时, 电源功率、输入信号、输出功率等要根据具体情况由弱渐强;先静态后动态, 先做静态、稳态下的检测;先外部后内部。先验证外部疑点, 后验证内部疑点, 避免
摘要：本文阐述了PM9000监护仪的工作原理, 及故障的判断和维修。
关键词：PM9000监护仪,心电/呼吸/体温板,故障诊断及维修
参考文献
[1]罗安琪, 袁芝梅, 杜伟业主编:《常用医疗诊断电子仪器》, 南京大学出版社, 1995年。
[2]李秀忠主编:《常用医疗器械原理与维修》, 机械工业出版社, 2002年。
[3]余学飞主编:《医学电子仪器原理与设计》, 华南理工大学出版社, 2006年。
[4]叶慧贞, 杨兴洲主编:《新颖开关稳压电源》, 国防工业出版社, 1999年。
[5]吴建刚主编:《现代医用电子仪器原理与维修》, 电子工业出版社, 2004年。
放射诊断对医疗器械的依赖性分析 篇7
放射诊断是基于放射技术的医疗诊断,在医院里应用很普遍。放射诊断是诊断医生通过放射医疗器械所提供的医学影像来进行分析研究,进而诊断、辅助诊断患者病情的诊断[1]。常用的放射技术为X线摄影(CR)、数字化直接成像系统检测(DR)、电子计算机断层扫描技术(CT)、磁共振成像(MRI)、数字减影血管造影技术(DSA)、数字化X线透视等。
放射诊断贯穿于患者的常规检查、精细检查,是各类疾病的重要辅助检查手段,也在临床上发挥着积极作用。放射技术在临床上的运用包括诊断、放射治疗、治疗后检查治疗结果,几乎贯穿着整个医院行为的始终。放射诊断的适用范围非常广泛,一般医院会设有放射科,为医生进行病因诊断、病理形态诊断、病理生理诊断等都发挥作用。在症状诊断、超声波诊断、体检诊断、心电图诊断、X射线诊断、实验诊断等各类诊断中为临床医生提供临床资料[2]。
放射诊断是一个医院诊断水平的重要体现,放射技术的运用和放射医疗器械的使用,对增进医院的治疗水平、医生的治疗、患者的康复等具有重要意义。
2. 放射诊断是依赖于医疗器械的诊断
放射诊断医生主要通过医疗器械呈现的医学影像来分析患者的病情,所以对医疗器械的依赖程度非常高。放射诊断常用的医疗器械有普通X拍片机、CR、DR、CT、MRI、DSA等。在放射诊断中,X射线的运用是最基本的。
2.1 X射线
X射线发现于1895年,又称伦琴射线,在医学上的运用是使X线透射过人体后,通过对X射线的分布和强度进行测量实现人体的成像,通过对成像的分析研究人体的内部、外部构造中所呈现的问题,对医学诊断意义重大。X射线是一种波长极短的电磁波,具有穿透、电离、荧光、感光、反射、折射等作用,还能被转化成热能,升高物体的温度[3]。X射线带来了医学的革命是实现了透视检查,并被运用于放射诊断中。
2.2 放射诊断常依赖的医疗器械
(1)普通X线拍片机
普通X线拍片机是医院放射科最基本的医疗器械。它用于人体的头部、胸部、腹部检查,也可检查腰椎、四肢等,检查时可以检查正位、卧位、侧位等较多的体位,普通X线拍片机不仅能普通摄影,还可以进行点片摄影、高千伏摄影,是非常实用而基本的医疗仪器。普通X线拍片机近年来已经升级成数字化拍片,实用性增强。
(2)CR
CR是计算机X线摄影系统,运用于人类临床学的时间是上世纪80年代,CR实现了普通X摄像的数字化,大大提高了摄影系统的质量和效率,经过不断的发展,CR正逐渐的在临床医学上发挥着重要作用[4]。CR也是通过X射线的医学影像来实现放射诊断的,但它的数字化升级实现了很多普通X摄像系统没法拥有的优点:产生的医学影像更清晰;图像的获取更方便快捷。CR系统由关键性元件IP(成像板)、CR阅读器、影响后处理工作站、存储装置等几个部分组成。一般情况下,乳腺摄影常用高分辨率IP,常规摄影大多用普通型IP,是采集X线的重要介质。CR阅读器分为点激光扫描和线激光扫描两种,CR阅读器负责读取IP所记录的信息,并进行简单的处理后输出,CR阅读器是可以取出的。影后处理工作站是指具有影像处理软件的工作站,可以实现对数字影像的各种处理、存储、传输,经过前面处理的医学影像最终可以通过存储装置进行备份和保存,以供日后调用。CR性价比高、适用于各种体位,剂量小,所以在临床诊断中很常用,为重症患者带来了便利。
(3)DR
DR即直接数字化X线摄影系统。DR是在计算机的直接控制下完成的,放射检测时,穿过人体的X射线由计算机控制变为数字信号,这些数字信号可由计算机采集、重构成医学影像,还可以对医学影像进行图像处理[5]。DR性能优越。1 DR与CR都实现了影像的数字化,比起CR,DR的准确率高达百分之七十四;2成像速度迅速。DR的图像成像只需三秒就能完成,诊断医生看完图像后马上就可以进行处理、得出诊断报告,效率高;3分辨率高、低噪。DR是采用非晶硅平板探测器对X射线进行转化的,转成的是电信号,不会减少图片的锐度,所以成像清晰。4具有强大的后期处理功能。DR对数字成像可以进行自由缩放、拼接、压缩、边缘处理、改变灰度等常规处理;5剂量小,减小了辐射损害。X射线对人体会有一定的损害,但DR接受的X照射只相当于普通屏片组合照片的几十分之一,辐射伤害得到减轻;6 DR采用直接转换技术,减少了人力成本,提高了工作效率,而且DR的存储、传输非常便利。因为具有上述优点,所以DR在临床诊断上极受青睐,也提高了医学影像的发展水平。
(4)CT
计算机X线断层扫描被称为CT。CT是针对人体某一部位的断面扫描,可使用X线束、超声波、γ射线等扫描。CT第一次用于检查病人是在1971年,一年后诞生了人类第一台CT机,现在已发展到第五代。扫描时,X射线、超声波、γ射线等穿透人体后穿透率和人体的吸收情况是不同,CT通过高灵敏度的探测仪的探测,将这些数据采集入计算机进行处理形成图像,这样诊断医生就可以直观的通过形成的断面或整体图像对患者的身体情况进行分析和诊断。CT应用很普遍,对头颈部、胸腹、心血管、骨关节,甚至是中枢神经都可以检测。
(5)MRI
MRI即磁共振成像。MRI获得人体信息是利用磁共振现象产生的电磁信号来重建医学影像的,MRI的成像是断层成像,它的成像是数字的,病理的断面图像、解剖的不同结构在机器上会由不同的灰度显示出来,分辨率较高,方位多样,极度便捷。而且MRI对人体的伤害很小。在诊断中,子宫、阴道、膀胱、中枢神经等的检测很依赖MRI。
(6)DSA
数字减影血管造影系统为DSA。数字减影血管造影机是对应数字减影血管造影技术而言的。DSA以常规血管造影术为基础,结合了计算机的图像处理,通过检查部位摄入和未输入造影剂的血管医学成像来分析单纯的血管影像的技术设备。它实现了骨骼、肌肉、其他组织的影响,断面的呈现某个剖面的图面,增加了手术的安全系数。
3. 结论
放射诊断是基于放射技术的诊断方法,是电子信息技术与生物学、物理学等高科技与传统科学结合的产物,所以极度依赖先进的医疗器械,没有相应的医疗器械,放射诊断不可能完成。文章对此作了具体分析,希望能引起相关单位和诊断医生对医疗器械的重视,积极更新医疗器械、正确使用和维护设备,提高仪器的使用质量和使用效率。
参考文献
[1]李战江.放射技术在放射科工作中的重要性[J].求医问药(下半月),2011,09(12):506-507.
[2]任健强.放射技术在放射科的重要性及现代影像质量控制体会[J].大家健康(学术版),2014,8(20):65.
[3]葛先权,王名声,王新明.北京地区计算机X射线摄影设备应用现况调查分析[J].中国医学装备,2012,9(1):33-35.
[4]赵坚.放射诊断设备管理的研究进展[J].中国医药导报,2015,31(30):70-73.
医疗诊断系统 篇8
关键词：远程病理学,远程医学,医疗援疆
远程病理会诊是通过利用先进的信息与电子图像技术,扫描切片生成图像或数字切片,把数字化的病理图像和相关诊断信息上传至服务器,再由远程端的病理专家进行阅片并提供诊断报告的新型信息化远程医疗方式。远程病理诊断现可应用于远程病理初步诊断、疑难病例的专家咨询、寻求二次病理诊断意见、远程教学和研究等[1]。据报道,远程病理诊断具有较高的准确率或一致性[1,2],现已在国内外的医院与基层得到应用[1,3,4,5,6]。2012年7月,上海市闵行区在上海市率先将远程病理诊断技术应用于医疗援疆,在泽普县人民医院和复旦大学附属闵行医院(以下简称“附属闵行医院”)之间建立了远程病理诊断,经过近2年的运行,取得了良好的成效。
1 远程病理诊断的基础软硬件配备情况
泽普县人民医院现今病理科仅有技术员2人负责全院各个科室送检的病理标本切片制作,尚未拥有具有病理诊断资质的医师。在2012年7月远程病理诊断开通之前,所有需要进行病理诊断的切片均由喀什地区上级医院指派病理科医师定期到泽普县阅片诊断。远程病理诊断平台开通后,泽普县人民医院的病理切片全部交由附属闵行医院病理科进行远程病理诊断。
复旦大学附属闵行医院与泽普县人民医院的远程病理诊断通过中国数字病理远程诊断与质控平台下属的远程会诊系统进行,该系统由国家卫生计生委医政医管局领导,卫生计生委病理质控中心与第三方联合开发的数字远程病理会诊与数字切片交流平台,是目前国内唯一一家经过卫生行政主管部门批准独立开展临床病理诊断业务的医疗机构。该平台的基本功能是提供各类病理实时、动态会诊,除此之外,还能协助开展相关的技术培训交流以及质控工作。硬件设备方面,双方医院病理科配备有相应的计算机、宽带网络和显微镜及扫描设备;附属闵行医院病理科的2名具有高级职称的医师专门负责完成泽普县人民医院的远程病理诊断工作。
2 远程病理诊断开展流程
远程病理开展流程包括:(1)制片、扫描、传输患者资料。泽普县人民医院将手术中或活检取得的标本送至该院病理科制成数字切片,同患者的病史、切片信息、初步病理诊断及其他相关检查报告等一同上传至病理诊断平台。(2)病理诊断。收到诊断请求后,复旦大学附属闵行医院病理科具有高级职称的医师在平台上对已经上传的切片进行病理诊断,并电子签名后发出,经诊断平台反馈至泽普县人民医院。(3)切片质控与制片指导。除病理诊断之外,附属闵行医院病理科的诊断医师还需对泽普方面提供的切片质量进行评价。在阅片过程中遇到切片质量不符合要求或对诊断的影响较大的情况时,复旦大学附属闵行医院病理科可向对方要求重新制片并应对方要求提供相应的制片技术指导,具体见图1。
3 病理诊断开展情况
从2012年7月20日至2013年12月31日,附属闵行医院共完成泽普县人民医院远程病理诊断979例,其中2012年356例,月平均71例;2013年623例,月平均78例。在所有病例中,有明确诊断的共894例,占总例数的91.4%;894例确诊病例中,2012年明确诊断316例,占同年总例数的89.0%;2013年明确诊断578例,占同年总例数92.8%;与2012年相比,2013年的每月平均诊断例数和诊断明确率均呈上升趋势(表1)。
诊断病例的主要标本种类为妇产科系统标本以及消化系统标本,其中子宫和阑尾是最主要的标本部位。其余取材部位还包括输卵管、卵巢、肛门及肛周、胆囊和软组织,具体见表2。图2为远程病理会诊的主要疾病谱,图中会诊数量前十的疾病分别是阑尾炎、子宫内膜增生、宫颈炎、异位妊娠、子宫肌瘤、痔疮、胆囊炎、软组织肿瘤、卵巢囊肿和宫颈息肉等基层医院的常见病。
4 援疆远程病理诊断的特点
4.1 采用数字切片取代传统玻片
本次援疆远程病理诊断采用了数字切片来取代传统切片。不同于静态的切片图像,数字切片是由显微镜经过扫描数千个视野后在计算机上处理、融合而成,具有高分辨率、高解析度、无失真的特点,并且支持无级放大和局部标注[6,7],体现出了切片图像所不能拥有的巨大优势。
4.2 灵活安排诊断时间与地点
中国数字病理远程诊断与质控平台具有传输与存储功能,双方不需要同时在线也可以完成会诊。负责会诊的医师可以随时登录平台处理新增的会诊请求,另外,除了使用计算机进行会诊之外,便携电子设备(如平板电脑、笔记本电脑等)也可经由无线网络随时随地进行远程会诊。
4.3 会诊平台功能多样化
该会诊平台除了能够传输数字病理切片外,还可以传输患者的影像学资料和其它相关病史等进行辅助诊断。除了能提供多样化的资料外,该远程会诊平台还可用于远程带教及业务指导等。
5 优点与不足
5.1 优点
5.1.1 会诊平台可同时用于教学与科研
两院之间的会诊平台除了能进行病理诊断之外,还能够应用于带教。在援疆过程中,闵行区中心医院要求泽普县人民医院病理科提供初步诊断意见,收到会诊结果后,泽普县人民医院病理科的被带教医师通过比较两次的诊断结果,通过在线交流并加以思考与总结,其业务水平能够得到提高;除带教之外,带教方还可对对方提供的切片质量进行评价,当病理切片不符合要求时,闵行区中心医院病理科可线上及时与泽普相关技师联系,为切片的取材、制作提供指导。另外,诊断平台上的数字病理切片能为两地的科研提供第一手的病理临床资料,使得两地能用于科研的临床资源整合到一起,提高了资源的利用率。
5.1.2 节省了人力、时间与金钱
目前病理诊断医师人才资源紧缺,且泽普县人民医院的病理诊断业务量较小,平均每天不到3例,专门指派病理科医师长期驻扎可造成人力资源的浪费。开展了远程数字化病理诊断和带教后,闵行区中心医院无需专门指派病理科医师前往泽普县长期支援,与泽普县人民医院病理科的会诊、质控、交流均可通过诊断平台进行,同时不会阻碍闵行区中心医院病理科的正常工作。另外,由于新疆地广人稀,交通不发达,泽普县至喀什有3 h的车程,若患者的病理标本需要立即转诊至上级医院,需要在交通上花费大量的时间。有研究表明,运用动态电子病理诊断系统诊断一例病例耗时约为15至40 min,且该时间随着诊断医师对系统的运用熟练程度的提升而降低[8,9],在目前闵行-泽普的远程病理会诊中,一例远程病理会诊最短可在5 min之内完成,与远程会诊开通之前相较,患者得到诊断所需的时间大大缩短了;相比之下,远程病理会诊的快捷性是现有的其他会诊方式所不具备的,并且能够大大缩减患者求医的时间、旅途成本,为确诊后的治疗赢得了宝贵的时间。在Leong的研究中,远程病理诊断被认为是降低建设病理实验室成本的有效手段之一[10],因此,在援疆中应用远程病理会诊可以减轻医疗援疆的经济负担;另外,出于医疗支援的目的与性质,所有通过远程病理诊断处理的病例均不收取会诊费用,减轻了患者及家属的经济负担。
5.1.3 深度整合两地医疗资源
通过远程数字化病理带教,闵行区中心医院的医师可以建议泽普县人民医院在当地或新疆寻求更好的治疗手段或技术支持。同时,来自于泽普县的病理资料也可以为闵行中心医院的科研提供样本。通过远程病理会诊平台,闵行区与泽普县两地的医疗资源能够互通有无,经过整合后,两地的医疗资源利用率得到提升。
5.1.4 可长期用于医疗援疆
该病理远程诊断系统及其配套硬件设施在泽普县人民医院病理科已经安装到位,当其他医院接手与泽普县人民医院病理科的会诊任务时,双方都可以利用现有的软硬件设施和网络诊断平台进行远程病理诊断。此举在于保证了远程病理会诊的可持续性,大大方便了日后的医疗援疆工作的开展。
5.2 不足
5.2.1 诊断资料有限
在两院远程病理诊断的过程中,患者的临床资料由泽普县人民医院提供,包括患者的简要病史、数字切片和初步诊断等,闵行区中心医院病理科根据泽普方提供的临床资料进行诊断。在实际的操作过程中,闵行方面在进行病理诊断时受制于资料的缺失,会出现难以进行诊断的情况。当出现以上情况时,闵行方面需要联络泽普县人民医院病理科相关人员,根据情况重新取材、制片、扫描,这一过程会耗费会诊双方大量的时间与精力,降低远程病理会诊的效率与确诊率。
5.2.2 网络通信安全与稳定性较低
目前附属闵行医院与泽普县人民医院的远程病理会诊通过普通宽带网络进行,并没有架设专用的网络进行传输,易受到恶意攻击而导致信息泄露,网络的稳定性和信息安全是影响病理会诊的因素。另外,出于政治和历史原因,新疆的网络环境与管理与其他地区相比较为特殊,当采取网络管制措施时,两院之间的病理会诊也会受到影响。
5.2.3 远程病理会诊缺乏法律支持
目前没有相关的法律对网络远程会诊的责任进行划分与明确,目前仍然是默认为发出诊断报告的一方为诊断负责。但是在遭遇医疗纠纷的时候,情况往往会相对复杂,若无法律作为依据,患者、会诊请求方与会诊方三方的责任界定不清,存在医疗安全隐患。
6 意义与展望
附属闵行医院与泽普县人民医院的远程数字化病理诊断作为数字化远程医疗的组成部分,首次应用于数字化医疗援疆并取得成功。目前远程诊断已经基本上满足了泽普县人民医院日常的病理诊断需要,弥补了该院病理科医师队伍的缺陷,整合了两地的医疗资源,使两地的医疗资源能够得到充分利用[11]。通过卫生计生委官方数字化病理诊断平台运用,远在上海的病理科医师可以为泽普县人民医院的病理科提供诊断、教学会诊和切片质控等多方面的支持,同时,两地医务人员的交流亦可通过该平台得以加强。对医疗援疆而言,附属闵行医院与泽普县人民医院之间的远程数字化病理会诊平台为援疆作出了很大的贡献,开辟了用信息技术来支持医疗援疆的新篇章,也为全国医疗援疆提供的新的思路。现有的远程会诊系统以其高效、优质、灵活的特点将上海与新疆远程会诊的水平提高到了一个新的层次,在接下来的援疆工作中,应该坚持以医疗信息化建设为医疗援疆的重点,扩展和完善会诊平台的功能并建立长效的运行机制,使数字化远程病理会诊功能更为多样,内容更为丰富,且能长期、可持续地运转,实现其应有的价值。
作者声明本文无实际或潜在的利益冲突。
[本文链接]http://doi.org/10.13688/j.cnki.chr.2016.15325
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医疗诊断系统 篇9
1 病理诊断引发医疗纠纷的成因
目前病理诊断失误引发医疗纠纷主要有两大原因: (1) 技术性原因, 导致诊断过头或诊断过低; (2) 责任心缺失, 导致漏诊或其他明显过失。
1.1技术性原因
由于对疾病的认知和病理检查技术的有限性, 病理诊断也存在技术方面的局限性[1]。
1.1.1病理医师知识欠缺, 诊断经验不足, 容易受到经验性和主观性的误导。
如案例:某男, 15岁, 因左肘关节包块1年, 在某附属医院就诊, 临床诊断为左肘部结核, 行左肘关节皮下包块切除术, 病理诊断为左肘部结核, 并给予抗结核治疗。后包块复发, 转我院再次行包块活检, 病理诊断为孢子丝菌病。患者家属以耽误了患者治疗为由, 与某附属医院发生医疗纠纷。病理医师经验不足, 而该患者第一次临床诊断为左肘部结核, 这在很大程度了误导了病理医师, 造成了误诊。
1.1.2细胞病理学检查存在局限性
(1) 假阴性:在恶性肿瘤患者有关标本中未能见恶性细胞, 假阴性率一般为10%左右; (2) 假阳性:在非恶性肿瘤标本中查见“恶性细胞”, 假阳性率通常≤1%[2]; (3) 疾病是不断发展的, 而一次活检不能反映某一疾病发展过程中所有阶段的变化。
1.1.3
正确的病理诊断需要多种辅助检查, 单一的常规染色只能对形态学已经改变的疾病进行诊断, 不能满足诊断对许多特殊疾病的需要。
1.1.4病理诊断不能独立于临床之外。
由于受检验设备、技术、时间限制以及标本自身因素的影响, 标本检查的范围受到限制, 病理诊断仅能反映送检标本的局部病变。对于一些良恶性交界病变来说, 病理诊断只能是初步诊断, 供临床参考, 不能完全依靠病理标本作出准确诊断。
1.2责任性缺失
除了技术性原因导致病理诊断误诊或漏诊外, 责任性缺失是很重要的误诊原因。在涉及病理诊断的医疗纠纷中, 医院往往要为责任性缺失产生的误诊而承担民事责任, 应该引起我们的警惕。
1.2.1缺乏管理规范
病理诊断既涉及病理科, 也涉及临床科室, 如果管理不严, 容易出错。从标本离开人体到病理室, 多个环节均可引起诊断失误, 如:取材不当导致漏诊;未及时固定标本导致标本变性;制片过程中造成标本污染;丢失标本或标本编号错误等因素都会影响到病理诊断的准确性。
1.2.2临床医师与病理医师缺乏沟通
现在临床医师和病理医师之间缺乏了解, 导致工作脱节。病理诊断需要结合临床部位、症状以及是否使用过药物来做出诊断[3], 否则容易导致诊断错误。
1.2.3临床医师对于外院病理报告过于信任, 不重视再次阅片诊断, 是导致纠纷的重要原因。
如案例:某男, 70岁, 因餐后上腹部疼痛2个月, 在某市级医院胃镜下取活检, 病理诊断为未分化癌, 遂去肿瘤医院行手术治疗, 术后病理诊断慢性胃溃疡。患者以市级医院不负责任, 导致其人身损害为由, 与医院发生医疗纠纷。
1.2.4病理医师能力和责任心问题
标本处理不当, 如病理切片过厚, 切片染色不良等, 容易误诊为肿瘤。不善于应用特殊染色、免疫组化和电镜技术等, 对发现可疑病理诊断不进行鉴别诊断;少数病理医师过于自信, 对疑难诊断不请上级医师指导诊断而草率报告, 导致误诊[4]。
2 病理诊断引发医疗纠纷的预防对策
2.1规范管理, 加强工作责任心
高质量的医疗工作是由高素质的员工来完成, 通过持续学习来提高病理医师的素质, 提高责任心, 依法行医, 谨慎诊断, 才能保证医疗安全。技术人员应提高病理切片的质量和技术水平[5];病理医师管理应该规范化、落实病理报告两级审签制度[6], 以提高病理诊断质量, 确保医疗安全, 降低误诊漏诊率。
2.2病理医师应当及时更新知识, 提高技术水平
进行病理诊断除了常规HE染色检查, 还应该积极开展免疫组化、PCR定性定量检测和电镜检查技术, 提高病理诊断的精确性。
2.3尊重患者, 落实知情同意权
病理诊断许多纠纷发生在快速冰冻切片和常规HE片诊断存在差异, 医疗机构严格履行告知义务, 获取患者书面申请。知情同意权有两个层面:其一使患者了解快速冰冻切片诊断有限性, 存在误诊或漏诊可能;其二是自决权, 患方自己决定是否接受快速冰冻切片。医方必须在患方知情同意、自愿申请的基础上免除责任[7]。
2.4注意病理诊断与临床表现是否符合
虽然肿瘤诊断最终必须靠组织病理学诊断, 但如果病理诊断与临床表现不甚符合, 病理医师应该与临床医师加强沟通, 应以慎重的态度对病理进行复查或会诊。2.5坚持疑难病会诊制度对于不确定的病理报告, 不能随便发布猜测性诊断, 建议进一步检查或申请会诊以确诊, 坚持疑难病理会诊制度。
病理误诊带给我们的教训是深刻的。因为误诊, 有的患者错过了最佳治疗时机, 有的则接受了不必要的治疗, 医患双方都付出了不必要的代价。在医疗纠纷越来越多的今天, 医疗机构和病理医师更应增强责任意识和法律意识, 加强学习, 积极开展新技术、新业务, 提高自身病理诊断水平, 为临床治疗提供准确可靠的病理诊断。
摘要：正确的病理诊断有助于临床治疗方案的制定和预后判断。由于技术局限性或者责任心缺失等原因, 近年来因病理诊断失误引发的医疗纠纷越来越多。在当前医疗法制环境日趋严峻的情况下, 本人结合临床工作经验, 通过分析病理诊断失误的典型案例, 总结该类医疗纠纷的成因, 并提出预防对策。
关键词：病理诊断,医疗纠纷,成因,预防对策
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