About me
- Name: 王海生 ( WangHaiSheng )
- Email: edwin_uestc@163.com
Profile
一入IT深似海。
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喜欢尝试新鲜的事物，爱折腾，爱观察，业余时间喜欢看动漫、电影、压马路、扯淡等。
Skills
- HL7 CDA & XML/XPath/XSLT相关技术
- 会点 Java / Nodejs / Python
- 用过 HTML / JS etc.
Book
卫计委发布的医疗信息化相关标准我整理的卫计委发布的数据标准、数据元标准、数据集标准以及各种系统规范，功能规范，其中包括了excel版本和XML版本
FHIR IN ACTION介绍FHIR的设计理念、数据类型和应用示例 FHIR ,a new emerging and appealing healthcare standards, with the all difficulty embedded,through the off the shelf Web standards,you can flood health information anywhere on the web 2.0.
inspired ehrs designing for clinicians本书一方面从医生的角度阐述了对电子病历系统的需求，另一方面从人机交互的角度思考了如何来设计电子病历系统，同时提供了一些交互式的界面设计供大家参考.
Research
Clinical Quality LanguageCQF项目的新进展，这种当作language的提法还是蛮新颖的,目前已经是R1,为了深入的了解该项目，考察是否可以采用其来表达卫生部发布的临床路径和 诊疗指南，对如下文档进行了梳理
欧盟的AXLE项目的学习研究 概述 AXLE-欧盟资助的创新型项目,旨在欧盟范围内进行超大规模数据的分析,与此同时要解决数据质量,隐私,安全和审计的问题. 时间节点-2012年11月到2015年11月 主要的参与机构:Portavita和其他来自工业界和学术界的四个合作伙伴 看起来承办方是这个机构 Portavita,看了一下,荷兰的一家医疗IT供应商,号称拥有6万5千的在线自管理病人,欧洲第一远程医疗供应商,覆盖了70家医疗机构,6000多医务人员,为38万病人提供服务,看起来顶多也就是天朝一个县的量. 数据分析的应用场景 公共卫生 要能够提供去表示话的患者数据集用以大众型的科学研究.主要 做慢病治疗的管理 比如说 患者随访的频率 ,随访对于患者健康的影响,不同的医疗机构 医务人员效率的比较... BI 主要是内部研究,研究人员只能获取已经去标识化后的患者数据.机构内部对不同医生 科室的质量评估,对不同治疗方式的监督和上报............ 法律诉求 欧盟范围的:Directive95/46EC和Genral Data Protection Reguldation 第一点要求:数据是属于患者个人的,敏感信息需要个人的授权 匿名化数据不受此法律约束 荷兰的法律: 满足以下其中一点无需授权即可在研究中使用患者数据,这里的研究必须是大众型的,必须需要这些数据才能进行研究,病人本身不反对参与研究. 征询患者授权不方便,不可能暴露患者隐私的情况 鉴于研究的性质,征询授权不可行,而且数据本身已经匿名化处理了,无法再标识 病人授权 Consent CDA来实现 去标识化技术 直接标识符:姓名,电话 各种号码(mask-suppression/移除字段,randomization/随机值替换,shffling/数据重组,hashing单向哈希) 降低数据可用性 间接标识符:性别 年龄 籍贯等地址() 其他医疗数据:诊断,用药,日期,() HIPAA中的Safe Harbor:18类标识符(16种采用mask技术,2种采用泛化(邮编,日期类)) 传统statistical method(Re-identiication risk threshold depends on the risk of exposure) 再标识风险评估:k匿名算法 HCS组件 材料 官网 基于HL7 RIM数据库针对行数据的权限控制 仿真数据库和性能基准测试 基于 Optimal Lattice Anonymization algorithm 算法的匿名化实现原型-python语言 Commodity12项目学习研究 材料 官网
SALUS-Research项目简介: III期临床试验(Pre-approval clinical trials)无法确保药物上市后不会有严重的不良反应。IV期临床试验(Post-approval drug safety data studies) 旨在考察在广泛使用条件下的药物的疗效和不良反应、评价在普通或者特殊人群中使用的利益与风险关系以及改进给药剂量等。 但IV期临床试验的效率一直是老生常谈的问题，只要原因在于现在的IV期临床试验数据依赖的是自发的个案上报，但不报和漏报是主要问题。 急需一种更加有效的方式，能够及时对多个数据源进行监控，进行关联和分析。与电子健康档案/电子病历的整合能够很好的改善IV期临床试验的效果，有一些针对商用EHR/EMR系统接口的 原型研究，主要是做基于EHR/EMR系统的ADE上报，筛检的信号检测等，但是由于其接口是专用的，不具备可扩展性。为了实现前瞻性的可扩展的IV期临床试验的研究，我们需要能够从多个异构EHR数据源中 获取数据，该项目致力于提供一种标准化的互操作性框架，使得我们能够进行实时与异构EHR系统进行通信，对实时的患者数据进行挖掘分析，主要目标如下： EHR数据交换的互操作性功能规范 合理解读EHR数据的互操作性技术解决方案 EHR数据共享的安全和隐私框架 基于EHR系统的开放式模式发现的分析框架 IV期临床试验中EHR数据二次利用经典应用场景的试点 研究方法： 对SALUS的研究，供我们研究的材料来源是SALUS项目的官方网站(访问日期:2014-09-10)，首先有一个大体的介绍，主体是项目进展过程中产生的 一些工作制品，分为三类，文档、开源源代码和发表的论文(这里面还有一篇题为“AN EXTENSIBLE SECURITY INFRASTRUCTURE FOR THE SECONDARY USE OF ELECTRONIC HEALTH RECORDS IN CLINICAL RESEARCH”的硕士学位论文)。对此三类材料进行整理总结，看看有没有我们能够借鉴和运用到 实际工作当中去的营养成分，是为初衷。
