《中國衛生信息管理雜志》簡介

　　《中國衛生信息管理雜志》于2004年8月正式創刊，為雙月刊，由衛生部統計信息中心主辦。創立之初，聘請衛生部副部長王隴德、馬曉偉任名譽主編，衛生部統計信息中心主任饒克勤任主編，寧義、王才有任副主編，衛生部統計信息中心綜合處處長胡建平擔任編輯部主任，同時聘請了我國衛生信息領域知名專家曹德賢擔任學術顧問。 為確保雜志科學性，保持其在業界的權威性，突出雜志內容的前瞻性，雜志社聘請衛生部副部長尹力擔任編委會主任，衛生部統計信息中心主任饒克勤、北京市衛生局副局長鄧小虹、解放軍總后衛生部原副部長傅征擔任編委會副主任，編委會成員由衛生部、總后衛生部、各省市衛生廳局及醫療機構中的資深衛生信息專家組成。 本刊雜志內容設有編讀互動、專稿特稿、研究論著、衛生信息化應用、信息化論壇、典型案例、新觀察(新技術、新知識 )、技術交流、科學管理、信息特遞等十個主要欄目，主要涉及國家和區域衛生信息網絡建設、衛生信息與管理決策系統(醫院信息系統、疫情和突發公共衛生事件監測信息系統、醫療救治信息系統、衛生執法監督信息系統、突發公共事件應急指揮決策系統)、遠程醫療、醫學影像系統、遠程醫學教育、醫學信息編碼與標準化研究、電子政務、生物醫學文獻檢索系統、生物醫學信號處理技術、人工智能與醫學專家系統、數據庫建立與挖掘技術、生物醫學工程和信息安全等領域的科研論著、綜述、方法、應用與技術介紹，工作與研究進展、典型案例等文章。同時還刊載國內外學術交流信息、會議紀要、科研動態和相關產品信息。

　　《中國衛生信息管理雜志》收錄情況

　　國家新聞出版總署收錄、中文科技期刊數據庫、維普中文期刊全文收錄

　　《中國衛生信息管理雜志》欄目設置

　　主要欄目：本期寄語、信息特遞、專家約稿、信息化論壇、綜合衛生信息管理與信息共享、信息特遞、數字化醫院建設、電子健康檔案、信息分析利用、各地交流、高層訪談、醫院信息化、遠程醫療、解決方案。

　　《中國衛生信息管理雜志》投稿須知：

　　1.來稿要求論點明確、數據可靠、邏輯嚴密、文字精煉，每篇論文必須包括題目、作者姓名、作者單位、單位所在地及郵政編碼、摘要和關鍵詞、正文、參考文獻和第一作者及通訊作者(一般為導師)簡介(包括姓名、性別、職稱、出生年月、所獲學位、目前主要從事的工作和研究方向)，在文稿的首頁地腳處注明論文屬何項目、何基金(編號)資助，沒有的不注明。

　　2.文稿篇幅(含圖表)一般不超過5000字，一個版面2500字內。文中量和單位的使用請參照中華人民共和國法定計量單位最新標準。外文字符必須分清大、小寫，正、斜體，黑、白體，上下角標應區別明顯。

　　3.參考文獻的著錄格式采用順序編碼制，請按文中出現的先后順序編號。所引文獻必須是作者直接閱讀參考過的、最主要的、公開出版文獻。未公開發表的、且很有必要引用的，請采用腳注方式標明，參考文獻不少于3條。

　　4.數字用法：執行GB/T15835-1995《出版物上數字用法的規定》，凡公元紀年、年代、年、月、日、時刻、各種記數與計量等均采用阿拉伯數字;夏歷、清代及其以前紀年、星期幾、數字作為語素構成的定型詞、詞組、慣用語、縮略語、臨近兩數字并列連用的概略語等用漢字數字。

　　5.論文一經發表，贈送當期樣刊1-2冊，需快遞的聯系本部。

　　6.基金資助：獲得國家基金資助和省部級科研項目的文章請注明基金項目名稱及編號，按項目證明文字材料標示清楚。

　　7.正文標題：內容應簡潔、明了，層次不宜過多，層次序號為一、(一)、1、(1)，層次少時可依次選序號。

　　8.注釋：是對文章某一特定內容的解釋或說明，其序號為①②③……，注釋文字與標點應與正文一致，注釋置于文尾，參考文獻之前。

　　2018年《中國衛生信息管理雜志》05期投稿論文目錄：

　　醫療健康人工智能發展框架與趨勢分析胡建平;

　　語音智能識別在健康管理系統中的應用研究帥仁俊;陳平;李文煜;王穎;

　　基于人工智能的CDSS診斷符合率研究相鵬;孔祥琛;羅德芳;

　　導醫機器人持續優化的研究與效果分析儲愛琴;司圣波;賀雪梅;孫正琴;

　　江蘇省設區市疾控中心信息化建設現狀分析黃自發;韋微;何小菁;

　　公共衛生大數據平臺探索與實踐張良;李寧;陸蓓蓓;紀威;

　　基于縣域衛生信息平臺的傳染病數據交換實踐桂海燕;楊欣;胡曉先;

　　收錄論文：江蘇省設區市疾控中心信息化建設現狀分析

　　【摘要】：目的評價全省13個設區市疾控中心2016年信息化建設狀況。明確評價指標的合理性、科學性和可操作性。分析市級疾控機構信息化進程中存在的問題,為推進市級疾控機構信息化建設提供決策依據。方法根據全省設區市疾病預防控制中心2016年規范化建設綜合評價中信息化建設評估量表指標進行分析。結果13個設區市疾控中心平均得分66.9分,其中基礎設施、信息安全建設和運維管理類別平均得分率分別為84.8%、73.9%和64.2%;業務系統和指導基層類別平均得分率41.2%和53.2%;28個評價指標中4項評價指標得滿分,12項評價指標的平均得分率低于60%。結論全省13個設區市疾控中心信息化建設水平整體處于較低水平,設區市之間發展不均衡,業務系統和指導基層完成情況較差,亟待改進。信息化建設水平受當地經濟發展水平影響較大。建議當地政府給予重視,增加信息化建設專項投入,盡快提升信息化建設整體水平。

　　中國衛生信息管理雜志雜志最新期刊目錄

公立醫院采購全流程內控管理系統的設計與應用————作者：康寧;許曉璐;陳文瑜;

摘要：目的 構建公立醫院采購全流程內控管理系統，實現采購全流程閉環管理，提升管理效能。方法 基于創新的“三多—動態”采購內控管理機制，自主研發醫院采購全流程內控管理系統。結果 通過應用該系統，解決傳統采購中流程不規范、數據追溯難、統計分析難、全程監管難等問題；創新性實現了大預算包采購的多維度、全流程、精細化管理，有效提升采購效率、降低運營成本。結論 應用醫院采購全流程內控管理系統，實現采購全流程的閉環管...

大語言模型在膿毒癥診療中的應用研究綜述————作者：山其君;王紹博;周翔;

摘要：隨著人工智能技術的快速發展，大語言模型（LLM）在醫療領域的應用逐漸受到關注，在膿毒癥診療中也展現出巨大潛力。本文首先綜述了大語言模型在醫療領域的廣泛應用，包括病歷信息提取、診斷輔助和治療方案推薦等。隨后，重點探討了大語言模型在膿毒癥診療中的具體應用，包括LLM輔助膿毒癥文獻篩選、膿毒癥診療相關的預測模型、膿毒癥管理等。此外，還對比了LLM與其他人工智能方法在膿毒癥診療中的應用效果，發現LLM在處...

大語言模型病歷質控與病程記錄生成評估方法研究————作者：周文粲;陳潔;馮艷芳;劉偉佳;劉麗紅;

摘要：目的 探索大語言模型在病歷內涵質控與病程記錄生成任務中的應用效果，通過合理的實驗設計與評價指標，驗證其在醫療場景中的技術可行性，研究有效的評估方法。方法 設計包含內涵質控和病程記錄生成任務的驗證集，確保數據多樣性與實際應用場景匹配。內涵質控任務通過思維鏈優化構建提示詞，通過對比生成結果與專家質控結果計算準確率；病程記錄生成任務采用小樣本學習機制生成內容，由專家修正后基于ROUGE、BERTScor...

基于醫療大模型的患者咨詢問答安全及倫理管控————作者：王天笑;于佳婕;錢琨;

摘要：目的 面向患者醫療咨詢領域，研究大模型技術應用的安全及倫理管控體系。方法 通過分析大模型技術在患者醫療咨詢問答領域面臨的安全和倫理挑戰，結合實際案例，設計基于大模型的患者咨詢問答系統，評估該系統在實際環境中對安全和倫理的風險管控效果。結果 構建了大模型在患者醫療咨詢問答場景中的安全和倫理框架，基于此框架能夠對可能出現的風險進行識別和管控。結論 該體系通過對患者醫療咨詢領域中出現的隱私保護、數據安全...

基于人工智能技術的患者統一隨訪平臺構建與應用————作者：王增;張夢嬌;

摘要：目的 構建患者統一隨訪平臺，提升隨訪效率，減少系統對接，改善患者體驗。方法 改革隨訪管理模式，依托人工智能技術實現包含患者信息、隨訪任務管理、隨訪數據接入管理和隨訪數據分析四大功能模塊的隨訪平臺。結果 系統實施后，隨訪患者59 917例，隨訪成功率為89.07%；加入慢病服務的患者同期增長42.55%，科研入組患者同期增長9.37%，差異有統計學意義（P<0.05）。結論 患者統一隨訪平臺能有效提...

3歲以下嬰幼兒照護智慧化管理系統的建立與應用————作者：馬冰潔;黃逸文;胡艷;

摘要：目的 建立3歲以下嬰幼兒照護智慧化管理系統，規范托育服務工作，推進區域托育管理水平高質量發展。方法 基于智慧托育各方使用需求，從部門管理-機構服務-家庭照護打造多維度、多角色、場景化管理模式。結果 嬰幼兒照護智慧化管理系統在廣州市全面應用，為行政管理部門、婦幼保健單位、托育機構、嬰幼兒家庭提供一體化服務，提高托育機構管理效率。結論 嬰幼兒照護區域性、行業性綜合管理初見成效，為廣東省智慧托育管理體系...

我國長三角地區婦幼保健機構患者醫療信息共享意愿研究————作者：石晶金;邱駿;郭燕子;袁瑞;

摘要：目的 為增進醫療信息共享的社會認同度，優化女性患者就醫服務體驗，深入剖析婦幼保健機構門診患者對于醫療數據共享的認知態度及其共享意愿的影響因素。方法 采用便利抽樣方法開展橫斷面研究，運用描述性統計分析、χ²檢驗、有序Logistic回歸進行數據分析。結果 絕大多數患者認為在醫療機構間實現數據共享所帶來的感知收益超過了感知風險，且相較于科研用途，患者對于醫療場景下的數據共享表現出...

多模態醫學影像大數據AI科研平臺的建設與應用————作者：李爽;義玉思;許杰;朱倩;黃沛鈺;

摘要：目的 構建多模態醫學影像大數據AI科研平臺，提升醫院基于醫學影像和臨床信息的科研能力，推進醫工交叉領域的健康醫療大數據融合創新應用，打造可推廣、復制的醫學數據處理新范式。方法 通過采集并治理醫院醫學影像（包括放射、數字病理等）和臨床信息等數據，實現數據采集、數據治理和數據分析等平臺功能模塊，規范科研課題管理和科研數據管理，實現科研活動全生命周期的統一管理和規劃。結果 截至2025年3月31日，該平...

重癥醫學科專病數據庫構建策略與實踐————作者：楊睿;葛小玲;

摘要：目的 探索重癥醫學科專病數據庫的建設策略，構建智能化、標準化、高效化的重癥醫學科專病數據庫，提升臨床研究效率和科研能力，支持精準醫療與多中心協作。方法 通過大數據管控平臺采集多源數據，利用專病庫管理平臺進行智能化數據整合與管理，并通過自然語言處理（NLP）等技術處理非結構化數據，確保數據質量和一致性。制定統一的多中心協作原則，通過多中心登記研究平臺實現多中心數據采集與標準化治理。結果 完成重癥感染...

我國醫學人工智能監管沙盒模式構建思路————作者：邱英鵬;姚涵;任平;田雪晴;游茂;

摘要：形成包容審慎的新型監管體系，是當下醫學人工智能監管方面的發展需求。本研究結合國內外監管沙盒在金融科技、人工智能和衛生健康領域的建設特點和運作模式，從釋放醫療健康數據要素價值的角度出發，探析了監管沙盒在醫學人工智能領域的作用機制。此外，從制度、技術、環境等層面探討了監管沙盒在數據要素治理中的監管框架、監管流程、準入機制、動態監管機制和退出機制的可行性，以期為我國醫療健康數據治理、醫學人工智能創新發展...

醫院人工智能算力平臺建設研究與評估————作者：王力華;郭鈴琛;王鵬飛;劉升平;唐立瑤;

摘要：隨著新一代信息技術的發展，衛生健康行業積極推進“人工智能+”應用創新。人工智能應用貫穿患者就醫全流程，尤其是大模型的應用，需要強大算力支持，醫院人工智能算力平臺建設面臨諸多挑戰。本研究聚焦于醫院算力平臺建設，闡述算力基礎設施組成與平臺架構，結合理論與醫院實踐評估人工智能算力平臺建設模式與建設規模。通過提出院內訓推一體模式、云上集中訓練邊緣推理模式、全云化算力平臺3種建設模式，測算出訓練、推理的算力...

醫療大語言模型幻覺問題剖析及緩解機制研究————作者：李曉瑛;劉宇煬;羅妍;劉輝;

摘要：目的 針對醫療大語言模型易生成偏離現實或完全虛構的輸出問題，探索數據與技術雙驅動的幻覺緩解機制。方法 從語料數據、訓練技術、調優技術和推理策略4個維度剖析大語言模型幻覺問題產生根源，探索其在醫療領域應用的問題表現與影響，研究提出融合醫學知識體系與多種技術策略的醫療大語言模型幻覺緩解機制。結果 此機制適用于中英文醫療大語言模型的訓練調優，并有助于未來多模態健康醫療大數據治理。結論 醫療大語言模型幻覺...

基于國產化生態系統的醫院信息系統智能運維助手構建與應用————作者：李俊偉;林龍;王力華;

摘要：目的 研究構建基于大模型的醫院信息系統智能運維助手，以解決因醫院信息系統功能復雜性高和學習成本大導致的系統功能咨詢工單多、運維成本高的問題。方法 利用國產化軟硬件平臺實現知識庫的原始積累及持續更新閉環，并利用大模型+增強檢索技術實現面向醫護人員的智能問答。結果 該智能運維助手可同時滿足醫院信息系統分別從管理者和使用者（醫護人員）兩個角度實現閉環式知識庫構建和交互式系統問題自動解答。結論 基于國產化...

基于大模型的DRG醫保結算清單智能生成系統探索與應用————作者：劉曉坤;朱衛國;李乃適;崇偉峰;韓丁;

摘要：目的 研究基于大語言模型的醫保結算清單智能生成系統，以解決傳統醫保結算清單填報耗費人力、缺乏專業人才、填報質量不高等痛點，從而提高工作效能。方法 以定制化大語言模型為基座，通過繼續預訓練、指令微調和人類對齊等手段構建醫保結算清單智能生成系統，利用思維鏈、搜索增強、樣例學習等技術，實現病歷語義理解、國際疾病分類（ICD）編碼匹配，以及主診斷、主手術和其他診斷、其他手術自動選擇，生成醫保結算清單，并經...

MedCopilot賦能住院病歷輔助生成與質控————作者：潘勝東;相鵬;王貴宣;宋瑤姿;梁俊;

摘要：目的 根據實際臨床環境，使用MedCopilot醫學助手賦能住院病歷輔助生成與質控。方法 利用人工智能（AI）工具MedCopilot，采用4層架構設計，構建輔助診療助手等多個臨床醫學智能體，并支持動態擴展。結果 2024年7月在浙江大學醫學院附屬第二醫院系統試運行顯示，交接班文書和出院小結書寫時間分別從15分鐘和20分鐘縮短至5分鐘。內分泌等專科提供的診斷和治療建議準確率達95%以上。病歷文書合...

大語言模型與知識圖譜在體檢報告解讀中的應用————作者：朱靜;趙艷;

摘要：目的 提出一種基于大語言模型與知識圖譜的體檢報告智能解讀系統，旨在解決傳統方法效率低、個性化不足的問題。方法 體檢報告智能解讀系統基于結構化的醫療知識圖譜，結合檢索增強生成技術與大語言模型的深度協同，能夠從體檢報告中自動識別潛在疾病風險，并生成針對性的健康管理建議。結果 實驗結果表明，本系統在準確性和體檢者滿意度方面顯著優于傳統方法，準確率提升12.8%，體檢者滿意度評分達4.7分（滿分5分）。結...

我國醫療機構大語言模型建設現狀調查與分析————作者：田雪晴;李泉江;游茂;肖月;邱英鵬;

摘要：目的 調查我國醫療機構大語言模型建設現狀，為醫療大語言模型發展決策提供參考。方法 通過文獻研究法、實地調研法、成本分析法和專家咨詢法，對我國醫療機構大語言模型應用及研發部署情況進行分析。結果 當前我國大語言模型技術在醫療機構中的應用發展勢頭迅猛；應用場景局限于低風險場景；在文本生成領域凸顯技術優勢；院企合作為當前醫療大語言模型研發主要模式，不同研發部署模式成本差異大，運行成本高。結論 對于我國醫療...

北京市屬醫院多院區信息化建設現狀調查及分析————作者：史森;琚文勝;張世紅;譚鵬;鄭建鵬;

摘要：目的 研究北京市屬醫院多院區的數量規模、管理模式、業務協同模式及信息化建設模式，以指導多院區醫院的信息化決策和規劃。方法 以問卷調查法、人物訪談等研究方法，面向北京市屬22家醫院開展調研，運用統計分析法對調研結果進行描述性分析。結果 歸納多院區的2種管理模式及特點，劃分3類業務協同模式及4類信息化建設模式，提出18個信息化建設模式的影響因素。結論 通過分析市屬醫院多院區信息化建設現狀、提出相關建議...

基于哈希學習算法的數字化醫院非結構化數據智能檢索————作者：陳慶華;

摘要：目的 為解決當前數字化醫院非結構化數據管理過程中利用Mapreduce算法實現目標數據檢索時面臨的數據沖突碰撞問題，提出基于哈希學習算法的數字化醫院非結構化數據智能檢索方法。方法 以多層Transformer（變換網絡）編碼單元為核心搭建預訓練網絡模型，將海量非結構化數據輸入其中進行學習，抽取數據實體知識，并通過深度卷積神經網絡提取數據包含的特征；利用哈希學習函數處理非結構化數據特征，為其匹配二進...

醫院信息系統云原生架構升級研究與實踐————作者：張貝貝;陳宇;余莎莎;李成偉;

摘要：目的 提升HIS系統業務處理效率，解決在應用過程中出現的技術瓶頸問題，以滿足醫院日益增長的業務需求，確保醫院信息化系統的高效穩定運行。方法 提出云原生架構升級策略，從云原生平臺構建、住院藥房發藥功能升級、系統升級效果3個環節，詳細闡述醫院信息系統優化方案及實踐，對云原生架構升級的關鍵問題進行總結。結果 醫院信息系統住院藥房發藥功能升級完成后，藥房工作人員日常操作更流暢，工作效率得到很大提升。結論 ...

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