建站
咨詢
售后
建站咨詢
新聞中心
隨著人口老齡化和生活方式的改變，疾病和健康管理越來越成為人們關(guān)注的焦點。醫(yī)療病例數(shù)據(jù)庫的建立和完善，能夠為健康管理提供更多的有效支持，以便更好地保障人們的健康。
創(chuàng)新互聯(lián)建站憑借專業(yè)的設(shè)計團隊扎實的技術(shù)支持、優(yōu)質(zhì)高效的服務(wù)意識和豐厚的資源優(yōu)勢，提供專業(yè)的網(wǎng)站策劃、成都網(wǎng)站設(shè)計、成都網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站優(yōu)化、軟件開發(fā)、網(wǎng)站改版等服務(wù)，在成都10年的網(wǎng)站建設(shè)設(shè)計經(jīng)驗，為成都成百上千中小型企業(yè)策劃設(shè)計了網(wǎng)站。
一、醫(yī)療病例數(shù)據(jù)庫的意義
1. 為疾病的診斷和治療提供有效支持
病例數(shù)據(jù)庫可以有效記錄、保存各種病例與治療方案的信息，為醫(yī)生的診斷和治療提供數(shù)據(jù)支持。在病情復雜或患病不明確的情況下，醫(yī)生可以通過查詢病例數(shù)據(jù)庫，查找相似的病例，以便進行更加準確的診斷和治療。
2. 促進疾病的預防和健康管理
醫(yī)療病例數(shù)據(jù)庫還可以用于疾病的預防和健康管理。通過對已有病例的分析，可以得出一些重要的數(shù)據(jù)，例如疾病的流行病學特征、早期預警標志等。這樣，就能夠及早發(fā)現(xiàn)潛在的威脅，進行預防和管理。
3. 改善醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量
醫(yī)療病例數(shù)據(jù)庫的建立，可以讓醫(yī)生更好地了解病人的病史信息，從而提高醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量。在醫(yī)療行業(yè)中，醫(yī)生的治療方法往往是依據(jù)過去的經(jīng)驗和知識進行判斷。而有了病例數(shù)據(jù)庫，可以對這些經(jīng)驗進行整理和為醫(yī)療工作者提供參考和借鑒。
二、如何建立醫(yī)療病例數(shù)據(jù)庫
1. 數(shù)據(jù)的采集和整合
病例數(shù)據(jù)庫的建立，需要對數(shù)據(jù)進行采集和整合。醫(yī)院可以利用電子病歷系統(tǒng)，記錄病人的病史、檢查結(jié)果、治療過程等信息，通過系統(tǒng)的整合，構(gòu)建完整的病例數(shù)據(jù)庫。此外，也可以通過病人的問卷調(diào)查，從病人的角度得到更加詳細和全面的信息。
2. 數(shù)據(jù)的分析和挖掘
病例數(shù)據(jù)庫的價值在于分析和挖掘數(shù)據(jù)。通過對數(shù)據(jù)的分析，可以找出其中的規(guī)律和特點，為治療和管理提供指導。此外，利用和機器學習等技術(shù)，可以對數(shù)據(jù)進行深度挖掘和分析，得到更加精準和全面的數(shù)據(jù)。
3. 數(shù)據(jù)的安全與隱私保護
醫(yī)療病例數(shù)據(jù)庫的建立，涉及到患者的個人信息。因此，在建立病例數(shù)據(jù)庫的過程中，必須對數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護進行高度重視。需要建立嚴格的數(shù)據(jù)存儲和使用規(guī)范，確保數(shù)據(jù)的機密性和安全性。
三、醫(yī)療病例數(shù)據(jù)庫的應用
1. 疾病診斷和治療
醫(yī)療病例數(shù)據(jù)庫可以為醫(yī)生提供數(shù)據(jù)支持，幫助醫(yī)生更好地進行疾病的診斷和治療。在診斷和治療時，醫(yī)生可以通過對病例數(shù)據(jù)庫的查詢，查找相似病例的治療方案和方法，以便越來越準確地進行治療。
2. 疾病預防和健康管理
醫(yī)療病例數(shù)據(jù)庫的分析可以為疾病的預防和健康管理提供重要支持。通過對病例數(shù)據(jù)庫的分析，可以了解疾病的流行病學特點、潛在威脅、早期預警標志等信息，及早提出防范和管理建議。
3. 醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的提升
醫(yī)療病例數(shù)據(jù)庫可以為醫(yī)療工作者提供參考和借鑒，從而提高醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量。在醫(yī)療行業(yè)中，醫(yī)生的治療方法往往是依據(jù)過去的經(jīng)驗和知識進行判斷。有了病例數(shù)據(jù)庫，醫(yī)生可以對這些經(jīng)驗進行整理和為醫(yī)療工作者提供更加精準和全面的數(shù)據(jù)支持，提高醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量。
四、醫(yī)療病例數(shù)據(jù)庫的發(fā)展趨勢
隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，醫(yī)療病例數(shù)據(jù)庫的建立和應用也將愈加完善。未來，醫(yī)療病例數(shù)據(jù)庫的發(fā)展趨勢將體現(xiàn)在以下幾個方面：
1. 計算機技術(shù)的深度應用
醫(yī)療病例數(shù)據(jù)庫的建立需要大量數(shù)據(jù)的整合和分析，計算機技術(shù)將在其中得到更深入的應用。例如，利用和機器學習等技術(shù)，對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行深度分析和挖掘，得到更加精準和全面的數(shù)據(jù)。
2. 多部門協(xié)同和數(shù)據(jù)共享
醫(yī)療病例數(shù)據(jù)庫需要多部門協(xié)同和數(shù)據(jù)共享，例如患者、醫(yī)院、研究機構(gòu)等。未來，這一趨勢將更加明顯，各個部門將更加密切協(xié)作，共同完成病例數(shù)據(jù)庫的建設(shè)和運營。
3. 數(shù)字化醫(yī)療服務(wù)的普及
醫(yī)療病例數(shù)據(jù)庫的發(fā)展將推進數(shù)字化醫(yī)療服務(wù)的普及。數(shù)字化醫(yī)療服務(wù)，能夠讓醫(yī)生和患者更加方便地進行交流和治療，為醫(yī)療服務(wù)提供更加高效、安全和優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。
結(jié)語
醫(yī)療病例數(shù)據(jù)庫的建立和完善，可以為疾病的診斷和治療，以及疾病預防和健康管理提供支持與指導。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，病例數(shù)據(jù)庫的應用范圍將進一步擴大，為數(shù)字化醫(yī)療服務(wù)的普及提供更加強有力的支持。
相關(guān)問題拓展閱讀：
- 「數(shù)據(jù)集」醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)集與競賽大全
- 數(shù)據(jù)庫在醫(yī)學上有哪些應用
「數(shù)據(jù)集」醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)集與競賽大全
智能醫(yī)療有很多的發(fā)展方向，例如醫(yī)學影像處理、診斷預測、疾病控制、 健康 管理、康復機器人、語音識別病歷電子化等。當前人工智能昌碧陸技術(shù)新的發(fā)力點中的醫(yī)學圖像在疾病的預測和自動化診斷方面有非常大的意義，本篇即針對醫(yī)學影像中的病例分析，降噪，分割，檢索等領(lǐng)域來介紹一些常用的數(shù)據(jù)集。
1.1 病例分析數(shù)據(jù)集
1.1.1 ABIDE
發(fā)布于2023年，這是一個對自閉癥內(nèi)在大腦結(jié)構(gòu)的大規(guī)模評估數(shù)據(jù)集，包括539名患有ASD和573名正常個體的功能MRI圖像。
1.1.2 OASIS
OASIS，全稱為Open Access Series of Imaging Studies，已經(jīng)發(fā)布了第3代版本，之一次發(fā)布于2023年，是一項旨在使科學界免費提供大腦核磁共振數(shù)據(jù)集的項目。它有兩個數(shù)據(jù)集可用，下面是第1版的主要內(nèi)容。
(1) 橫截面數(shù)據(jù)集：年輕，中老年，非癡呆和癡呆老年人的橫斷面MRI數(shù)據(jù)。該組由416名年齡在18歲至96歲的受試者組成的橫截面數(shù)據(jù)庫組成。對于每位受試者，單獨獲得3或4個單獨的T1加權(quán)MRI掃描包括掃描會話。受試者都是右撇子，包括男性和女性。100名60歲以上的受試者已經(jīng)臨床診斷為輕度至中度阿爾茨海默病。
(2) 縱向集數(shù)據(jù)集：非癡呆和癡呆老年人的縱向磁共振成像數(shù)據(jù)。該包括150名年齡在60至96歲的受試者的縱向。每位受試者在兩次或多次訪視中進行掃描，間隔至少一年，總共進行373次成像。對于每個受試者，包括在單次掃描期間獲得的3或4次單獨的T1加權(quán)MRI掃描。受試者都是右撇子，包括男性和女性。在整個研究中，72名受試者被描述為未被證實。包括的受試者中有64人在初次就診時表現(xiàn)為癡呆癥，并在隨后的掃描中仍然如此，其中包括51名輕度至中度阿爾茨海默病患者。另外14名受試者在初次就診時表現(xiàn)為未衰退，隨后在隨后的訪視中表現(xiàn)為癡呆癥。
1.1.3 DD
發(fā)布于2023年，這是一個用于篩選乳腺攝影的數(shù)字數(shù)據(jù)庫，是乳腺攝影圖像分析研究社區(qū)使用的資源。該項目的主要支持來自美耐頃國陸軍醫(yī)學研慧差究和裝備司令部的乳腺癌研究計劃。DD項目是由馬薩諸塞州綜合醫(yī)院（D. Kopans，R. Moore），南佛羅里達大學（K. Bowyer）和桑迪亞國家實驗室（P. Kegelmeyer）共同參與的合作項目。數(shù)據(jù)庫的主要目的是促進計算機算法開發(fā)方面的良好研究，以幫助篩選。數(shù)據(jù)庫的次要目的可能包括開發(fā)算法以幫助診斷和開發(fā)教學或培訓輔助工具。該數(shù)據(jù)庫包含約2,500項研究。每項研究包括每個的兩幅圖像，以及一些相關(guān)的患者信息（研究時間，ACR密度評分，異常微妙評級，異常ACR關(guān)鍵字描述）和圖像信息（掃描儀，空間分辨率等）。包含可疑區(qū)域的圖像具有關(guān)于可疑區(qū)域的位置和類型的像素級“地面真實”信息。
1.1.4 MIAS
MIAS全稱為MiniMammographic Database，是乳腺圖像數(shù)據(jù)庫。
乳腺MG數(shù)據(jù)（Breast Mammography）有個專門的database，可以查看很多數(shù)據(jù)集，鏈接地址為：
1.1.5 MURA
發(fā)布于2023年2月，吳恩達團隊開源了 MURA 數(shù)據(jù)庫，MURA 是目前更大的 X 光片數(shù)據(jù)庫之一。該數(shù)據(jù)庫中包含了源自14982項病例的40895張肌肉骨骼X光片。1萬多項病例里有9067例正常的上級肌肉骨骼和5915例上肢異常肌肉骨骼的X光片，部位包括肩部、肱骨、手肘、前臂、手腕、手掌和手指。每個病例包含一個或多個圖像，均由放射科醫(yī)師手動標記。全球有超過17億人都有肌肉骨骼性的疾病，因此訓練這個數(shù)據(jù)集，并基于深度學習檢測骨骼疾病，進行自動異常定位，通過組織器官的X光片來確定機體的 健康 狀況，進而對患者的病情進行診斷，可以幫助緩解放射科醫(yī)生的疲勞。
參考2023年論文：MURA: Large Dataset for Abnormality Detection in Musculoskeletal Radiographs.
1.1.6 ChestX-ray14
參考論文：
CheXNet: Radiologist-Level Pneumonia Detection on Chest X-Rays with Deep Learning
ChestX-ray14 是由NIH研究院提供的，其中包含了30,805名患者的112,120個單獨標注的14種不同肺部疾?。ǚ尾粡垺⒆儗?、浸潤、氣胸、水腫、肺氣腫、纖維變性、積液、肺炎、胸膜增厚、心臟肥大、結(jié)節(jié)、腫塊和疝氣）的正面胸部 X 光片。研究人員對數(shù)據(jù)采用NLP方法對圖像進行標注。利用深度學習的技術(shù)早期發(fā)現(xiàn)并識別胸透照片中肺炎等疾病對增加患者恢復和生存的更佳機會至關(guān)重要。
1.1.7 LIDC-IDRI
LIDC-IDRI數(shù)據(jù)集是由美國國家癌癥研究所(National Cancer Institute)發(fā)起收集的，目的是為了研究高危人群早期肺結(jié)節(jié)檢測。該數(shù)據(jù)集中，共收錄了1018個研究實例。對于每個實例中的圖像，都由4位經(jīng)驗豐富的胸部放射科醫(yī)師進行兩階段的診斷標注。該數(shù)據(jù)集由胸部醫(yī)學圖像文件(如CT、X光片)和對應的診斷結(jié)果病變標注組成。
1.1.8 LUNA16
發(fā)布于2023年，是肺部腫瘤檢測最常用的數(shù)據(jù)集之一，它包含888個CT圖像，1084個腫瘤，圖像質(zhì)量和腫瘤大小的范圍比較理想。數(shù)據(jù)分為10個subsets，subset包含89/88個CT scan。
LUNA16的CT圖像取自LIDC/IDRI數(shù)據(jù)集，選取了三個以上放射科醫(yī)師意見一致的annotation，并且去掉了小于3mm的腫瘤，所以數(shù)據(jù)集里不含有小于3mm的腫瘤，便于訓練。
1.1.9 NSCLC
發(fā)布于2023年，來自斯坦福大學。數(shù)據(jù)集來自211名受試者的非小細胞肺癌（NSCLC）隊列的獨特放射基因組數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集包括計算機斷層掃描（CT），正電子發(fā)射斷層掃描（PET）/ CT圖像。創(chuàng)建該數(shù)據(jù)集是為了便于發(fā)現(xiàn)基因組和醫(yī)學圖像特征之間的基礎(chǔ)關(guān)系，以及預測醫(yī)學圖像生物標記的開發(fā)和評估。
1.1.10 DeepLesion
DeepLesion由美國國立衛(wèi)生研究院臨床中心（NIHCC）的團隊開發(fā)，是迄今規(guī)模更大的多類別、病灶級別標注臨床醫(yī)療CT圖像開放數(shù)據(jù)集。在該數(shù)據(jù)庫中圖像包括多種病變類型，目前包括4427個患者的32,735 張CT圖像及病變信息，同時也包括腎臟病變，骨病變，肺結(jié)節(jié)和淋巴結(jié)腫大。DeepLesion多類別病變數(shù)據(jù)集可以用來開發(fā)自動化放射診斷的CADx系統(tǒng)。
1.1.11 ADNI
ANDI涉及到的數(shù)據(jù)集包括如下幾部分Clinical Data（臨床數(shù)據(jù)）、MR Image Data（磁共振成像）、Standardized MRI Data Sets、PET Image Data（正電子發(fā)射計算機斷層掃描）、Gennetic Data（遺傳數(shù)據(jù)）、Biospecimen Data（生物樣本數(shù)據(jù)）。
1.2 醫(yī)學降噪數(shù)據(jù)集
1.2.1 BrainWeb數(shù)據(jù)集
發(fā)布于1997年，這是一個仿真數(shù)據(jù)集，用于醫(yī)學圖像降噪。研究者可以截取不同斷層的正常腦部仿真圖像，包括T1，T2，PD3種斷層，設(shè)置斷層的厚度，疊加高斯噪聲或者醫(yī)學圖像中常見的萊斯噪聲，最終會得到181×217大小的噪聲圖像。
1.3 醫(yī)學分割數(shù)據(jù)集
1.3.1 DRIVE數(shù)據(jù)集
發(fā)布于2023年，這是一個用于血管分割的數(shù)字視網(wǎng)膜圖像數(shù)據(jù)集，它由40張照片組成，其中7張顯示出輕度早期糖尿病視網(wǎng)膜病變跡象。
1.3.2 SCR數(shù)據(jù)集
發(fā)布于2023年，胸部X光片的分割，胸部X光片中解剖結(jié)構(gòu)的自動分割對于這些圖像中的計算機輔助診斷非常重要。SCR數(shù)據(jù)庫的建立是為了便于比較研究肺野，心臟和鎖骨在標準的后胸前X線片上的分割。
本著合作科學進步的精神，我們可以自由共享SCR數(shù)據(jù)庫，并致力于在這些分割任務(wù)上維護各種算法結(jié)果的公共存儲庫。在這些頁面上，可以在下載數(shù)據(jù)庫和上載結(jié)果時找到說明，并且可以檢查各種方法的基準結(jié)果。
1.3.3 醫(yī)學圖像分析benchmark
在網(wǎng)址
1.3.4 Ardiac MRI
ardiac MRI 是心臟病患者心房醫(yī)療影像數(shù)據(jù)，以及其左心室的心內(nèi)膜和外膜的圖像標注。包括33位患者案例，每個受試者的序列由沿著長的20幀和8-15個切片組成，共7980張圖像。
1.3.5 NIH
發(fā)布于2023年，這是一個胸部X射線數(shù)據(jù)集，包含30,805個患者，14個疾病圖像標簽（其中每個圖像可以具有多個標簽），112,820個正面X射線圖像，標簽是使用自然語言處理從相關(guān)的放射學報告中自動提取。十四種常見的胸部病變包括肺不張，鞏固，浸潤，氣胸，水腫，肺氣腫，纖維化，積液，肺炎，胸膜增厚，心臟擴大，結(jié)節(jié)，腫塊和疝。由于許多原因，原始放射學報告（與這些胸部X射線研究相關(guān)）并不是公開分享的。所以文本挖掘的疾病標簽預計準確度 > 90％，這個數(shù)據(jù)集適合做半監(jiān)督的學習。
1.4 List of Open Access
在List of Open Access Medical Imaging Datasets網(wǎng)站上可以看到更多的相關(guān)方向的數(shù)據(jù)集。
2.1 VISCERAL
VISCERAL 是Visual Concept Extraction Challenge in Radiology的縮寫，是放射學中的視覺概念提取挑戰(zhàn)賽。他們提供幾種不同成像模式（例如CT和MR）的幾種解剖結(jié)構(gòu)（例如腎，肺，膀胱等）的放射學數(shù)據(jù)以及一個云計算實例。
2.2 Grand Challenges
提供了醫(yī)學圖像分析領(lǐng)域內(nèi)所有挑戰(zhàn)的概述，下面舉的例子是2023年的醫(yī)學圖像方面將要舉辦的競賽。
2.3 Dream Challenges
這個挑戰(zhàn)賽中包括有數(shù)字乳腺攝影夢想挑戰(zhàn)；ICGC-TCGA DREAM體細胞突變稱為RNA挑戰(zhàn)（C-RNA）等等。
最后提供給對醫(yī)學影像處理感興趣的童鞋一個超級贊的github鏈接如下：
這是Github上哈佛 beamandrew機器學習和醫(yī)學影像研究者貢獻的數(shù)據(jù)集，包括了醫(yī)學影像數(shù)據(jù)、競賽數(shù)據(jù)、來自電子 健康 記錄的數(shù)據(jù)、醫(yī)療數(shù)據(jù)、UCI數(shù)據(jù)集、生物醫(yī)學文獻等。
數(shù)據(jù)庫在醫(yī)學上有哪些應用
醫(yī)學類核心期刊一般都對論文有比較高的要求，什么樣的論文可以快速的發(fā)表在醫(yī)學核心期刊上呢？下面·創(chuàng)新醫(yī)學網(wǎng)·來介紹核心期刊發(fā)表醫(yī)叢信學論文的條件。
1.2 收稿 接收國內(nèi)外稿件，歡迎先進X(創(chuàng)新)、科學X(設(shè)計合理、數(shù)據(jù)可靠和統(tǒng)計方法正確)、實用X(對科研、臨床等有指導意義)及可讀X強的文章. 文稿應表達準確，重點突出，文字簡練. 研究原著及文獻綜述約5000字， 研究快報、經(jīng)驗交流約1200字. 采用A4紙隔行打印. 簡化漢字按國務(wù)院批準重新公布的《簡化字總表》書寫.
1.3 術(shù)語 應規(guī)范，前后統(tǒng)一， 如原詞過長且多次出現(xiàn)者， 可于首次出現(xiàn)簡稱時寫出全稱加括號， 以后直接用簡稱. 醫(yī)學名詞以《醫(yī)學名詞》系列(全國自然科學名詞審定委員會公布)、 藥名以《中華人民共和國藥典》為準. 新譯名詞應附外文. 公認通用縮略語可直接應用. 如ACTH, DNA, LD50, HBsAg, ATP, RIA,ELISA,PCR,ECG, IJJ等. 基因符號一律用斜體字符表示, 如ras, myc, ced等；基因產(chǎn)物如蛋白質(zhì),常用相應的基因符號命名，一律用正體字符表達，如Ras, Myc, Ced蛋白等.
1.4單位 采用法定計量單位. 紅細胞、 白細胞等用“/L”； 血壓、 眼壓、 腦脊液壓、 血液氣體分壓等用mmHg或cmH2O(首次出現(xiàn)時應在后面括號內(nèi)注明1 mmHg=0.133 kPa)； M(克分子), N(當量)改用mol/L; 血中血紅蛋白配鄭皮、 總蛋白、 白蛋白、 球蛋白、 脂蛋白、 總脂用“g/L”， 免疫球蛋白用mg/L. 血鉀、 葡萄糖、 尿素氮、 膽固醇、三酰甘油用mmol/L. 膽紅素、 鐵、 肌酐等用μmol/L; 腎上腺素、 孕酮、 雌二醇等培差用nmol/L; 胰島素、 ACTH等用pmol/L. “分子量”應稱相對分子質(zhì)量(Mr), 不需單位. 酶的催化活X：量符號z，單位kat (1 kat=1 mol/s)；質(zhì)量催化活X(也稱比催化活X)：量符號z/m，單位kat/kg； 催化活X濃度， 量符號b, 單位kat/L; 1 U=16.67 nkat. 1秒, 1 s; 2分鐘, 2 min; 3小時, 3 h; 4天, 4 d; 5周, 5 wk; 6月, 6 mo; 8年, 8 a等. 離心力g或r/min (>8000 r/min時用“g”). 數(shù)字和單位間留適當空隙， 如4 mg, 不應寫4mg. 注意大小寫和上下角標， 如mL不應寫ML. 縮略語cpm (counts per minute)不是單位， 應改用Bq. 方法： cpm鱁%(通常為60%，指儀器效率)=dpm(一個核衰變數(shù))； dpm?0=dps; 1 dps=1 Bq. pH不應寫為PH. 萬位以上數(shù)字， 每3位空1/2字符， 不用千分撇， 如14 861, 不寫成14,861.
單位符號正體，通常小寫，如m,g,s,min,d,wk,mo,a,但來自人名者，首字母大寫，如Pa,Hz,Bq,N,V,A,Gy;另外，升采用大寫L，如mL,μL,nL. 十進位詞頭，千以下為小寫，兆以上為大寫，一律用正體，如kg為千克，mg為毫克，而Mg則為兆克. 中文句中的外文， 除專用詞或句首外一律小寫.
廢除百分濃度，應采用量濃度(c)，如血鉀3.5 mmol/L;或質(zhì)量濃度(ρ)，如AFP
1.5 斜體 需排斜體字的外文， 如生物的屬名和種名Ilex pubescens Hook et Arn. var. glabes Chang, 常數(shù)K. 西文拼寫的作者姓名，如HUANG Liang-Tian. 量符號如m(質(zhì)量),t(時間、溫度)，c(量濃度)，p(壓力)，A,S(面積)，V(體積)，l,L(長度)，v(速度)，F(xiàn)(力)，E(能量)，r,R(半徑)，d,D(直徑)等. 統(tǒng)計學符號如t檢驗，F(xiàn)檢驗，P值，x眘(均值?標準差), x眘x (均數(shù)?標準誤)等. 拉丁詞如in vitro, in vivo, vs,in situ, et al. 內(nèi)切酶如EcoRⅠ, HindⅠ等.
2撰稿
2.1研究原著 應包括文題、 作者、 單位、 英文文題、 作者、 單位、 摘要及關(guān)鍵詞、腳注；中文摘要、關(guān)鍵詞；引言、 材料和方法、結(jié)果、 討論、 致謝及參考文獻.
(1)文題要鮮明而有特色，能確切反映全文的特定內(nèi)容， 不用副標題.要便于檢索，勿用阿拉伯數(shù)字開頭，請少用“的研究”，“的觀察”等. 左頂格寫， 一般中文文題不超過25個漢字， 英文文題不超過10個實詞.
(2)作者和單位論文署名作者應限于參加研究工作并能解答有關(guān)問題、能對文稿內(nèi)容負責者， 如論文學術(shù)內(nèi)容的創(chuàng)始構(gòu)思或設(shè)計者；實驗數(shù)據(jù)的采集并能給予解釋者；能對編輯部提出的審改意見進行核修者；能在學術(shù)界就論文內(nèi)容進行答辯者. 對研究工作有貢獻的其他人可放入致謝欄內(nèi). 左頂格寫， 按貢獻大小統(tǒng)一排序，姓名之間用逗號“，”隔開. 2位以上如系多單位時， 則在作者的右上角分別用阿拉伯數(shù)字注明. 單位在作者后， 加圓括號.
(3)關(guān)鍵詞3～8個， 盡量用Index Medicus當年醫(yī)學主題詞表(Medical Subject Headings, MeSH)中的詞， 以便國際檢索. 中文名用《漢語主題詞表》、 《醫(yī)學主題詞注釋字順表》中的譯名. 中醫(yī)藥參照《中國中醫(yī)藥主題詞表》選用. 未被收錄的詞如確有必要也可作為關(guān)鍵詞標注. 關(guān)鍵詞間用分號“；”分隔.
(4)摘要中英文摘要應文意一致， 以400字為宜， 能獨立成文， 可進入數(shù)據(jù)庫作二次文獻檢索. 要求按目的(AIM)、 方法(METHODS)、 結(jié)果(RESULTS)和結(jié)論(CONCLUSION), 即AMRAC四層次結(jié)構(gòu)寫.
(5)腳注注明收稿和接受日期YYYY-MM-DD;資助課題的基金項目及編號(編號寫在圓括號內(nèi))， 通訊作者姓名、Tel及Email, 之一作者簡介包括姓名、學位、職稱、職務(wù)、和Email等.
(6)正文
引言 通常不超過300字. 概述立題的目的和國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，一般應引用參考文獻1~3條，勿作詳細的歷史回顧和綜述.
材料和方法 應翔實、 具體，注明動物品種、雌雄、年齡、體質(zhì)量等；患者應注明X別、年齡、診斷及其標準等；對關(guān)鍵X的試劑、 藥品和測試儀器應注明品種、 規(guī)格、 型號和來源. 中藥處方必須全部列出. 一般方法可引文獻， 按試劑盒說明書操作不須再描述，如有創(chuàng)新或改進， 則應具體描述, 具有可重復X.
結(jié)果 應按邏輯順序真實、 準確地描述研究所獲得的數(shù)據(jù). 可用文字、 圖或表進行表達， 但三者不應重復. 所有數(shù)據(jù)需經(jīng)統(tǒng)計學處理. 顯著X檢驗應注明何種方法及具體P值，如P=0.00126. 層次系統(tǒng) 1～3層， 如：“0”， “1”， “1.1”， “1.1.1”， 各級標序均左頂格， 第2層后空1字距排標題. 正文內(nèi)連續(xù)敘述中的序號采用①……; ②……; ③…….
表和圖 用中文表述,應少而精， 文字能說明的問題， 不用表和圖. 表和圖不要重復同一數(shù)據(jù)， 其設(shè)計應正確、 易懂， 有自明X. 采用三線表. 表序和表題置于表上方. 組織病理照片(大小為8.2 cm?.1 cm)特別是免疫組化染色的照片等必須采用彩圖,其背面用鉛筆注明圖序及圖題并標明最小可用范圍,勿剪裁. 在表、圖中用特定單位表示量的數(shù)值時，其標目應采用量和單位相比的形式，如t/min, p/kPa, c/(mol/L). 一般情況圖不超過4幅，表不超過2個.
數(shù)字 一系列數(shù)值的計量單位相同時， 可在最末一個數(shù)值后標明單位， 如5， 10， 15， 20， 25 mol/L. 單位相同的量值范圍,前一個量值單位可以省略,如10~15 mol/L. 其他如: (25?)℃， 3萬~8萬， 50%~80%， 3?05~8?05， 體積2 cm? cm? cm. 完整數(shù)字不移行. 測量數(shù)據(jù)的有效位數(shù)由測量儀器的精度決定，只允許最后一位有誤差. 在x眘表示的一組數(shù)中，考慮到個體的變異，一般以s的1/3來定位，例如(3614.5?20.8) g, s的1/3約為140.3 g. 平均波動在百位數(shù)，故應寫成(3.6?.4) kg. 又如(8.40?.27) cm, s/3=0.09, 達小數(shù)點后第2位，故該組數(shù)的有效位數(shù)應寫到小數(shù)點后兩位. 多余位數(shù)行一次X修約，即小于5去掉，大于5進位；逢5時，如其左方為奇數(shù)則進，偶數(shù)則不進,如0.5561→0.56; 0.5548→0.55;0.5550→0.56; 0.5650→0.56. 分數(shù)則橫寫，如2/3,1/5.
討論 宜充分而簡明扼要， 重點要深入而突出， 著重討論新發(fā)現(xiàn)及由此得出的結(jié)論和觀點. 避免應納入引言的內(nèi)容放在討論中. 不重復在結(jié)果中已敘述過的內(nèi)容.
致謝 對修改文稿、提供樣品、協(xié)助實驗、幫助制圖、制表及統(tǒng)計等人員表示感謝. 應征得被致謝者的同意簽字.
參考文獻 按原文著述表達. 以親自閱讀近1～3 a核心期刊或中國科學技術(shù)信息研究所統(tǒng)計源期刊，以及重要論著為主.歡迎引用本核心期刊的相關(guān)文獻，以體現(xiàn)研究的科學X、創(chuàng)新X和延續(xù)X. 參照《GB/T》, 按文內(nèi)出現(xiàn)先后編序. 正文內(nèi)引用時， 其序號注于右上角方括號內(nèi)，如：汪美先等〔1〕報道…，HCC中p53基因的研究已有文獻報道〔2-6, 8〕，采用文獻〔7〕的方法測定血清中sIL2的含量. 文末按引文順序列出. 務(wù)必注意文獻的準確X. 文獻作者僅列出前3位，后加“等”字. 參考文獻一般10~15條，書寫格式如下.
〔期刊〕
〔1〕 蔣爾鵬，張遠強，張金山，等. p38 MAPK在小鼠睪丸出生后不同發(fā)育階段的表達〔J〕. 第四軍醫(yī)大學學報, 2023,24(11):.
〔2〕 Chaib H, MacDonald JW, Vessella RL, et al. Haploinsufficiency and reduced expression of genes localized to the 8p chromosomal region in human prostate tumors〔J〕. Genes Chromosomes Cancer, 2023,37(3):.
〔3〕 Huang X, Ren P, Wen AD, et al. Pharmacokinetics of traditional Chinese syndrome and recipe: A hypothesis and its verification 〔J〕. World J Gastroenterol, 2023,6:.(每卷內(nèi)連續(xù)標頁碼者，可省略期號)
〔專著〕
〔1〕邱力軍. 新編計算機基礎(chǔ)與應用〔M〕. 西安：第四軍醫(yī)大學出版社，2023:96-131.
〔2〕 Griepp EB. The heart 〔A〕// Weiss L. Cell and tissue biology 〔M〕. 6th ed. Baltimore: Urban & Schwarzenberg Inc. 1988:.
〔專利文獻〕
〔1〕 劉加林. 多功能一次X壓舌板：中國，.2〔P〕..
〔電子文獻〕
〔1〕蕭鈺. 出版業(yè)信息化邁入快車道〔EB/OL〕.()〔〕.
2.2研究快報 研究工作完成且獲得一定創(chuàng)新成果，創(chuàng)意新、意義大，可直接推向國外者，立即整理直接用英文撰寫，隨期刊出,以爭首發(fā)權(quán). 屬國內(nèi)領(lǐng)先者則用中文撰寫，爭取盡早發(fā)表. 研究快報包括文題、作者、單位(注明科室、郵政編碼，Tel.及Email.)、關(guān)鍵詞及正文. 可采用最重要的圖和表. 參考文獻5~8條. 全文1500字以內(nèi).
2.3經(jīng)驗交流及病例報告 用中文表達，包括文題、作者、單位(注明科室、郵政編碼;及Email),關(guān)鍵詞、正文及參考文獻.
2.4述評與綜述 ①述評：歡迎資深學者撰寫具有新觀點、新見解、有指導X的述評或評論; ②研究綜述：系作者及其科室研究課題系列論文(已公開發(fā)表)的綜述，國際領(lǐng)先者可用英文發(fā)表；國內(nèi)領(lǐng)先者采用中文發(fā)表; ③文獻綜述：以近1～3 a中外核心期刊論文為基礎(chǔ)，引用文獻必須充分，選題先進，適于國情，請預先與編輯部聯(lián)系.
3投稿
3.1投稿規(guī)則 來稿由相應單位作政治和保密審查，附單位介紹信及作者投稿信， 內(nèi)容包括： ①論文內(nèi)容真實，文責自負， 數(shù)據(jù)準確， 無泄密； ②參考文獻確系親自閱讀，核對無誤，并提供摘要作核對； ③同意編輯部作文字X修改； ④臨床研究必須遵循《赫爾辛基宣言》的原則，對任何涉及人體的研究均應注明得到受試者知情同意. ⑤投稿將意味著作者將出版及上網(wǎng)權(quán)轉(zhuǎn)交給本刊編輯部，保證無一稿兩投；⑥每位作者均需在信末簽名負責；⑦研究原著必須由統(tǒng)計學專業(yè)工作者及英語專業(yè)工作者審核簽名后投稿；⑧投稿時應附稿件處理費及打印費. 一旦發(fā)現(xiàn)一稿兩投(指主要內(nèi)容相同)，將追究其法律責任，作出賠償. 在本刊公開發(fā)表過的研究快報，其全文仍可在他刊發(fā)表. 研究生論文必須經(jīng)導師修改并簽名認可. 文稿被接受且按編輯部審修意見修改定稿后，可將電子版(Word格式)、修改稿和相關(guān)費用一并寄送編輯部.
3.2稿件處理 編輯部有權(quán)對來稿進行必要的文字X刪改. 不采用的稿件于3 mo內(nèi)通知作者， 原稿存檔. 作者自留底稿. 凡稿件退修表示已被核心期刊初步接受，請勿再投他刊. 優(yōu)秀研究原著、研究綜述及研究快報經(jīng)編委會主任、 主編或?qū)徃鍖＜彝扑]可提前發(fā)表，也可推薦給核心期刊英文版發(fā)表. 論文刊出后贈送當期核心期刊雜志.
可以存儲很大資源，查詢方便，統(tǒng)計方便，匯總也很方便，總之想要看到什么結(jié)果，都可以清晰的看到。
醫(yī)療病例數(shù)據(jù)庫的介紹就聊到這里吧，感謝你花時間閱讀本站內(nèi)容，更多關(guān)于醫(yī)療病例數(shù)據(jù)庫,打造醫(yī)療病例數(shù)據(jù)庫，助力健康管理,「數(shù)據(jù)集」醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)集與競賽大全,數(shù)據(jù)庫在醫(yī)學上有哪些應用的信息別忘了在本站進行查找喔。
香港服務(wù)器選創(chuàng)新互聯(lián)，2H2G首月10元開通。
創(chuàng)新互聯(lián)（www.cdcxhl.com）互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商,擁有超過10年的服務(wù)器租用、服務(wù)器托管、云服務(wù)器、虛擬主機、網(wǎng)站系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗。專業(yè)提供云主機、虛擬主機、域名注冊、VPS主機、云服務(wù)器、香港云服務(wù)器、免備案服務(wù)器等。
新聞標題：打造醫(yī)療病例數(shù)據(jù)庫，助力健康管理(醫(yī)療病例數(shù)據(jù)庫)
轉(zhuǎn)載源于：http://m.fisionsoft.com.cn/article/cojscje.html
