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张琼瑶-信息化支持患者服务新模式

打破传统的医技预约流程。实现去中心化、虚拟化、智能化预约。 基于知识库、集成平台、HL7标准,可扩展性强。 一站式预约、退费,体现了以“以患者为中心”的服务理念。 实时掌握设备资源,提高利用率及工作效率,作为绩效依据。

  • 2021-10-15
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张海龙 医院HRP系统规划与建设

充分利用信息技术,整合医院已有信息资源,融合现代化管理理念和流程,创建一套支持医院整体运行管理的统一高效、互联互通、信息共享的医院资源管理系统。 保障行医安全,优化患者就医流程、推动医学创新是前台信息化的核心目标 ?提高人、财、物资源运行效率,最大程度保障和指导临床业务开展是后台信息化的核心目标

  • 2021-10-15
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俞小萍 集成平台下业务应用拓展

? 基于HL7医院信息互联互通标准; ? 总线型、高度集成、重复利用性强,所有业务系统都因为统一集成平台而解放; ? 实现医疗系统之间的互联和互操作性、消除数据烟囟。

  • 2021-10-15
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殷伟东 医疗移动支付系统设计与应用

就诊检查丌便捷、医疗纠纷风险高 患者在医院就诊排队时间长,就医时引发医疗纠纷的风险较高 医疗信息共享困难;医疗资源利用率低 同一患者在不同医院的就诊及病患信息共享率低,重复诊疗造成资源浪费 医疗服务压力大;医疗账户丌统一 就诊患者数量多,医疗服务压力大,且各医院患者医疗账户不统一,结算和使用不方便

  • 2021-10-15
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严静东 医院信息平台规划与建设

? “1对1” 于联接口众多:医院系统众多,建设时间、数据结构丌同; ? 跨系统工作流集成:难实现 ? 数据持续性留存难度大:丌通过系统的数据特点。 HIS、电子病历、物资管理系统是数据库型业务系统,影像系统、病理系统是大文件型系统

  • 2021-10-15
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谢颖夫 医院信息系统建设规划

医院信息化确实本身就是复杂的,他几乎包含了我们常见的所有信息系统的形态,财务、金融、物通、客户服务、过程、经办的、智能 辅助的;也包含的我们要求信息系统的严肃性,他是高度实时的、连续的、不可间断的、极度强调数据安全;各种技术要素都高度青睐的, 医疗云、医疗大数据、物联网、互联网+医疗等等。正因为这样,这是一个杂音与主旋律共存的环境,真相就在浮躁的背后。但有一点 医疗信息化在细节、技术的层面多复杂,站在医疗业务的角度都应该主线清晰明了的,离开主线来看,容易迷失和找不到头绪。

  • 2021-10-15
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卫荣 大数据背景下的临床科研平台建设V7

数据接入层通过ESB获取医院信息平台结构化数据的基础上;通过ETL的方式,获取业务系统中非结构化数据,存储在ODS备仹库中,通过机器学习等技术,从中获取有价值的信息。 数据库层采用分片+复制集模式部署,满足高可用+海量数据的要求,幵提供快速(毫秒级别)的查询服务MongoDB + Greenplum>>Storm web计算框架 业务层以医学知识库为依托,采用Restful API服务及API网 关,方便功能扩展和权限管理。 前端采用D3.js技术框架,完美解决医院大数据量展示的需求

  • 2021-10-15
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王晓哲 人工智能技术在医学领域的应用与前景

1. 优化目标定义 2. 可用数据 3. 因果性 / 可解释性;部分临床问题缺乏共识定义,难以借力机器学习 (1) 标注数据缺乏 (2) 临床数据结构化问题 (3) 跨时间维度数据跟踪 (1) 弱监督学习 & 迁移学习 (2) 规范流程 & 数据结构化 (3) 建立临床数据跟踪体系 (1) 机器学习的本质是对自变量(X)和因变量(Y)之间关联性的学习 (2) 非线性关系的映射因其复杂性,难以建立因果关系的映射 (1) 模型分层,在不同粒度上与已知的医学概念进行映射 (2) 模型可视化

  • 2021-10-15
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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最新上线

香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示,由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施,到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍,达到2.6万亿美元。2024年,香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%,增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前,我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中,随着近期招聘企稳,瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升,而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲,尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权:通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争,已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额,但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时,等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点,经济体必须重新思考其对AI主权的策略,并确定如何明智地投资。

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智慧楼宇信息化综合解决方案

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埃森哲-化工行业数字化转型分享(108页PPT)

通过层层系统建设和互联,用技术互联助力管理习惯的生成,实现企业经营决策层在一个计划体系内形成闭环管理,为未来业务的快速增长做好准备

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