本体医学术语体系及应用专题培训1月杭州班

-会议内容-

一、培训目的

临床医学术语表达的多样性成为了健康医疗信息在语义层面互操作的最大困难，为了解决这一问题，行业内众多企业都进行了探索，然而单个企业的摸索是艰难且低效的。我院OMAHA联盟于2015年12月成立术语和数据工作组，不断在医学术语领域进行深入垂直的探索和尝试，致力于形成可供行业复用的中文医学术语集。

在对医学术语进行深度理论研究和多种研制模式探索的过程中，我院数位从事医学术语的老师研积累了无数宝贵经验，并形成了一套完整的“本体医学术语体系及应用专题培训”课程。通过该培训帮助大家了解医学术语的发展和现状，以及如何应用本体医学术语集来充分发挥它应有的价值。

我们希望通过这种专业的培训输出给需要的相关从业人员，从而进一步推动中文医学术语的发展与应用。同时，该专题培训所得的酬劳将用于OMAHA七巧板医学术语集的持续维护，招募更多优秀的志愿者，为中文健康医疗信息领域添砖加瓦，贡献一份力量。

二、培训出品方

浙江数字医疗卫生技术研究院

中国卫生信息与健康医疗大数据学会健康医疗大数据标准研究院

三、培训对象

1.   医疗卫生管理部门、医疗服务机构的主管信息相关的领导和管理人员；

2.   医疗服务机构的信息化建设相关的业务或技术人员

3.   传统医疗信息化企业的管理、产品、开发等相关人员；

4.   健康医疗大数据和人工智能企业的相关从业者，包括管理、产品、项目（数据）、医学、技术等人员；

5.   健康医疗数据相关的研究人员、高校博士生、研究生与高年级本科生。

四、培训内容

培训围绕着医学术语体系概述与发展、关联组类医学术语体系、本体医学术语的应用模式和应用场景四大方面，依次展开：

1.   医学术语体系介绍：介绍医学术语体系的基本概念、分类、国内外医学术语体系发展情况，深入解读不同类型医学术语体系的特点及其所适用的场景；

2.  关联组类术语体系介绍：深入讲解不同种类型关联组类术语体系的特点，并重点展开介绍国际上具有一定知名度和代表性的成熟的关联组类医学术语体系；

3.  本体医学术语应用模式：基于本体医学术语集的特点和优势，对本体术语集中的子集和映射进行详细说明，并结合案例介绍本体术语集的不同应用模式；

4.  本体医学术语集应用场景：以电子病历、临床辅助决策和医学科研数据分析等角度为切点，结合具体应用案例，介绍本体医学术语的多种应用场景。

五、课程安排

发票会在培训结束后1-3个工作日发出。

浙江数字医疗卫生技术研究院介绍

1.  参与的卫生信息标准研制

历史研制标准

【行业标准】

― WS 364.9-2011卫生信息数据元值域代码第9部分:实验室检查

― WS/T 500.6一2016电子病历共享文档规范第6部分:检查报告

― WS/T 500.7一2016电子病历共享文档规范第7部分:检验报告

― WS 539-2017远程医疗信息基本数据集

― WS/T 545-2017远程医疗信息系统技术规范

― WS/T 546-2017远程医疗信息系统与统一通信平台交互规范

―    ……

【浙江省地方标准】

― DB33/T 854.1-2011卫生数据共享访问接口技术规范第1部分:电子病历数据传输

― DB33/T 854.2-2011卫生数据共享访问接口技术规范第2部分:电子健康档案数据传输

― DB33/T 855-2011(2015) 临床疾病分类与代码

― DB33/T 893.1-2013(2016) 临床实验室信息系统第1部分:基本功能规范

― DB33/T 893.2-2013(2016) 临床实验室信息系统第2部分:数据传输与交换

― DB33/T 893.3-2013(2016) 临床实验室信息系统第3部分:工作流程规范

― DB33/T 903-2013(2016) 临床实验室试验项目分类与编码

―    ……

目前在研标准

【国家标准】

―  健康体检基本内容与格式规范：国家标准：健康体检基本内容与格式规范

【团体标准】

―  基于本体的医学术语模型：建立基于本体的医学术语组织体系的模型规范，促进系统之间的语义互操作

―  患者产生型数据（PGHD）基本内容与格式规范：规范市场数据标准，使PGHD能被有效纳入个人健康信息

―  个人健康档案的文档格式规范：定义个人健康档案.phr文档格式，实现个人全生命周期信息归集

―     ……

中国卫生信息与健康医疗大数据学会健康医疗大数据标准研究院介绍

健康医疗大数据标准研究院是中国卫生信息与健康医疗大数据学会下属组织，于2017年12月由中国卫生信息与健康医疗大数据学会会长金小桃揭牌成立。研究院专注于健康医疗大数据领域的标准研制和推广，秘书处设于浙江数字医疗卫生技术研究院OMAHA联盟，我们将联合联盟成员开展健康医疗大数据领域的相关标准的研制，促进信息的互操作。

-主办方介绍-