【福利贴】你想要的最新CHINC精品培训课我们都给你准备好啦：医学术语体系的构建

　　原标题：【福利贴】你想要的最新CHINC精品培训课，我们都给你准备好啦：医学术语体系的构建及应用（含资料下载）

　　2017中华医院信息网络大会（2017CHINC）HIT精品培训课——医学术语体系的构建及应用，本月在国家会议中心隆重举行。培训课共邀请了相关领域4位专家对临床医学术语的价值、构建和应用进行了，并对临床实验室术语标准LOINC、SNOMED CT、中医药术语等多个术语系统进行方和内容层面的专题培训。本次培训课共吸引了来自全国各地800余名医院机构代表及计算机工程技术人员，由OMAHA联盟发起人、OMAHA基金会理事郑杰主持了培训活动。

　　中国中医科学院中医药信息研究所燕副所长结合中医药行业发展现状，主要介绍了基于ISO国际标准的中医药术语标准、中医临床术语系统及其应用和前景展望、中医药学语言系统TCMLS及其应用、中医药学主题词表系统及其应用、医学知识组织系统及其应用等内容。

　　据燕副所长介绍，中医药信息国际标准共包括ISO 18790-1：2015《中医药信息标准体系框架与分类》，ISO 16843-2：2015《针刺表示的语义分类结构 第2部分：进针》，ISO 17938：2014《中医药学语言系统语义网络框架》，ISO 17948：2014《中医药文献元数据》以及ISO 19465：2017《中医临床术语系统分类》5项标准。

　　燕副所长在中提到，中医药学语言系统则基于中医学本体参考UMLS，目前已收录了12万个概念和30万词汇，共有126种语义类型和58种语义关系，形成语义网络，语义关联超过127万。关于中医药主题词表的体系结构，燕副所长介绍到，中医药主题词表共包括序言、前言、使用说明、字顺表、树形结构表、副主题词表、出版类型表、附表、索引表共9组成部分。

　　燕副所长指出，中医药主题词表在收词方面需做到主题词能够反映学科发展的新动态、新概念和新词汇，并兼顾到边缘学科和交叉学科的发展，并表示，截止到目前，中医药主题词表已发布了4个版本。提到中医药主题词表的功能，燕副所长说：中医药主题词表不仅适用于数据库的文献主题标引和检索、编制医药学期刊主题索引等，而且还可用于图书主题编目，在一定程度上能够起到中医药学简明词典的作用，还能与医学主题词表MeSH兼容。

　　白求恩国际和平医院核医学科教授为大家详细解读了临床实验室术语标准，阐述了临床实验室数据的重要性，介绍了临床实验室术语标准化等内容。教授说，实验室术语标准主要包括医疗服务价格项目规范、LOINC、SNOMED CT、UCUM，以及检验设备的统一标识等问题。

　　教授还对LOINC进行了度的阐述，包括LOINC的覆盖范围、实验室类LOINC术语、LOINC的语义模型、LOINC多粒度代码及其用途。同时，教授还为大家介绍了LOINC与SNOMED CT的联合运用、UCUM与LOINC的联合运用；标准制定组织之间协作、与其他标准制定组织之间的协作等，其中，重点介绍了RII与SNOMED INTERNATIONAL之间的合作及合作内容概括。

　　OMAHA联盟发起人、OMAHA基金会理事郑杰及OMAHA项目经理徐美兰则介绍了OMAHA的创立与起源、临床医学术语的需求和应用现状、医学术语的标准化、医学术语集的构建等。据郑杰介绍，OMAHA联盟致力于提供健康信息标准化共性服务，OMAHA基金会聚焦个人的信息获得和再利用。他表示，OMAHA的会员体系由医疗健康生态圈中的各方利益相关者组成，目前已吸纳1100多名会员加入。

　　针对医学术语体系的构建方法，郑杰表示，需要根据医学术语应用的需求来定，大致可通过词汇表类、分类体系和关联组类三种方式来构建。他坦言，上述三种医学术语体系的构建旨在解决不同场景下的问题，有各自的优势和局限，并不适合横向比较，并表示，国际上已有相当一部分医疗卫生健康信息标准化组织制定出标准，适用于不同应用需求并进行不断更新。

　　根据徐美兰经理的介绍，医学术语标准按照适用范围，可分为国家标准、行业标准、地方标准和企业标准四个级别；按照形成方式的不同，可分为事实标准、标准、协议标准、混合标准四类。

　　最后，徐美兰经理表示，构建能够未来发展成为“标准”的医学术语集，离不开顶层设计、人才、协作、工具等关键支撑条件，收集和整合临床实际医学用语、设计完善的术语框架、推广和持续是形成中文术语标准的径。

　　迪时咨询有限公司执行副总经理、CDISC中国协调委员会吴崇胜则从从统计分析的视角为大家深度剖析了数据标准化和医学编码，详细讲述了在数据标准化方便我们面临的困扰、ACN对研究药物采取的措施、SDTMIG 标准域等。

　　术语标准化是解决表达一致性问题，是语义层面信息共享的基础。医学术语标准是对相关的医学知识结构进行表达和有组织阐述的工具。在大数据和智能医疗的时代背景下，术语标准化有助于整合异源异构医疗信息数据。医学术语庞大，更新过程需要长期的投入，希望我们一起来持续推动健康医疗信息技术的术语标准化活动！

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