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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
  • 阅读148
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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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土方智慧工地V220160312(43页)

? 与传统方法相结合,为传统方法提供决策辅助: ? 指示压实过程信息,如:压实遍数、区域、振幅、行驶速度及方向、高程等; ? 指示薄弱区域的空间及时间信息; ? 在一定程度上提高传统方法的效率: ? 优化测点的选择,如在薄弱区域选择或减少测点; ? 现场实时指示压实质量; ? 使用数字化连续压实施工工艺,辅以传统方法进行质量验收: ? 在工艺试验段上确认连续压实施工工艺; ? 进行多个循环的工艺验证; ? 利用连续压实施工工艺进行施工,减少碾压次数;

  • 2021-10-15
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全生命周期智慧工厂建设方案(77页)

智慧工厂是指以产品全生命周期的相关数据为基础,在计算机虚拟环境中,对整个生产过程进行仿真、评估和优化,并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。 现代数字制造技术与计算机仿真技术相结合的产物,它的出现给基础制造业注入了新的活力,主要作为沟通产品设计和产品制造之间的桥梁。

  • 2021-10-15
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