我系師生論文獲選國際醫學信息學會年度最佳論文2019.09.23 153

謝小磊 清華大學工業工程系 2019-08-23


 

清華大學工業工程系博士生崔力文、謝小磊副教授、申作軍教授于2018年發表在醫療信息學權威期刊Journal of Biomedical Informatics(JBI)的論文“Prediction task guided representation learning of medical codes in EHR.”被國際醫學信息學會(International Medical Informatics Association, IMIA)發布的2019年醫療信息學年鑒(Yearbook of Medical Informatics)評選為2018年度最佳論文。本年鑒的主題是“人工智能和健康:新機會、挑戰和實踐影響”,總結了本年度該領域的發展和突出貢獻,其中醫療信息管理(Health Information Management)領域編輯從全年552篇相關論文中選出15篇候選文章,再由獨立外審評委選出4篇最佳論文。統計學研究中心俞聲發表的論文同期入選知識表示與管理領域最佳論文。

△ 2019年醫療信息學年鑒封面

△ 2019年醫療信息學年鑒評選的最佳論文(醫療信息管理領域)


在國家衛健委委托項目支持下,清華大學工業工程系衛生與醫療服務研究中心使用國家醫院質量監測系統(HQMS)住院大數據,圍繞醫療資源消耗預測、數據驅動疾病診斷相關分組(DRG)優化開展一系列研究。本研究突破傳統無監督的圍繞醫療編碼表示學習的局限,基于預測醫療花費和住院時長這一管理實際問題,提出了一種名為預測任務導向的病歷聚合(Prediction Task Guided Healthcare Record Aggregation PTGHRA) 的新分析框架和方法,根據預測任務聚合電子病歷來構建醫療語句,生成對于特定任務具有強預測能力的醫療編碼向量,并驗證了有效性來源。本方法無需繁瑣的迭代調參過程,在數據規模有限的情況下,預測性能提升效果突出,適用于實際應用,為醫院運營管理和醫保支付模型的科學評估的相關研究打下很好的理論基礎。

 


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