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基于HIS 系统的医院信息管理效能提升分析 被引量：12
1
作者 张浩 《中国管理信息化》 2020年第16期94-95,共2页
医院是一个高度依赖信息系统运行的机构,特别是现阶段信息技术快速发展,使患者从进入医院挂号看病到检查取药,每一个环节都由医生、患者与信息系统三者协同完成。这种高度信息化的运行模式使医生看病诊断以及对患者信息管理等工作变得... 医院是一个高度依赖信息系统运行的机构,特别是现阶段信息技术快速发展,使患者从进入医院挂号看病到检查取药,每一个环节都由医生、患者与信息系统三者协同完成。这种高度信息化的运行模式使医生看病诊断以及对患者信息管理等工作变得更加高效。其中,特别是医院在信息管理中应用HIS系统,对提高医院信息管理效率具有重要意义。本文以提升医院信息管理效能为目标,在分析HIS系统对医院信息管理作用的基础上探究医院信息管理现状,并提出提升医院信息管理质量的措施,希望能为提升医院信息管理效能提供参考。 展开更多
关键词 HIS系统 信息管理 效能 医院
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基于Spark大数据平台与改进Adaboost算法的医院预分检系统研究
2
作者 李宗仁 陈辉 +1 位作者 常俊 王能才 《中国医学装备》 2024年第9期102-106,共5页
目的:设计基于Spark大数据平台与改进Adaboost算法的医院预分检系统,用于医院就诊患者诊前分流,加速患者就医流程。方法:基于Spark大数据平台实时采集初次进入医院就诊患者的基础数据,将区块链技术应用于数据采集、存储与传输全过程,通... 目的:设计基于Spark大数据平台与改进Adaboost算法的医院预分检系统,用于医院就诊患者诊前分流,加速患者就医流程。方法:基于Spark大数据平台实时采集初次进入医院就诊患者的基础数据,将区块链技术应用于数据采集、存储与传输全过程,通过改进Adaboost算法对数据进行分析,采用2011—2020年联勤保障部队第九四〇医院10年间门诊患者的就诊数据为数据集,对患者在院内就诊进行快速甄别并引导就诊。分析基于Spark大数据平台与改进Adaboost算法的医院预分检系统应用效果。结果:改进Adaboost算法设置自定义限制权重阈值为0.52时,算法准确率为95.56%,预检分诊准确率较传统Adaboost算法提高4.24%。患者平均候诊时间由采用预分检系统前的0.8 h缩短为0.5 h,患者平均就诊时间由6 min缩短为4.8 min。结论:基于大数据平台与改进Adaboost算法的医院预分检系统能够提前将医院就诊患者进行诊前分流,提高分检效率和分检准确率,缓解医院就诊压力。 展开更多
关键词 预分检 实时采集 Spark大数据平台 改进Adaboost算法
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可穿戴设备在医疗健康领域研究热点的可视化分析
3
作者 鲍明悦 郭建魁 +1 位作者 王能才 常俊 《中国医学装备》 2025年第3期115-119,共5页
目的:分析医疗健康领域可穿戴设备研究的热点、前沿及发展趋势,为可穿戴设备在医疗健康领域研究提供参考。方法:检索2012年1月1日至2022年12月31日中国知网数据库收录的医疗健康领域可穿戴设备相关文献,检索主题词为“可穿戴或可穿戴设... 目的:分析医疗健康领域可穿戴设备研究的热点、前沿及发展趋势,为可穿戴设备在医疗健康领域研究提供参考。方法:检索2012年1月1日至2022年12月31日中国知网数据库收录的医疗健康领域可穿戴设备相关文献,检索主题词为“可穿戴或可穿戴设备和医疗”,分类号选择R模糊查询的期刊文献,排除篇名、关键词和摘要中含“综述、进展、现状和现况”等词的综述类文献后共获取相关文献1267篇,通过人工剔除最终筛选出580篇期刊类文献纳入研究。采用CiteSpace可视化软件对580篇期刊文献关键词进行分析,运用中国知网自带的可视化功能对检索到的文献发文量、学科分布、作者发文量进行可视化分析。结果:2012年至2022年我国可穿戴设备在医疗健康领域的期刊类文献发文量总体呈上升趋势。580篇发表文献中排名前5位期刊分别为中国医院院长、生物医学工程学杂志、中国医院建筑与装备、智慧健康和生物医学工程学进展。发表文献分布于生物医学工程、医药卫生方针政策与法律法规、医学教育与医学边缘学科、自动化技术、临床医学、电信技术、心血管系统疾病等学科领域。出现频率较高的关键词主要为可穿戴、移动医疗、可穿戴式、传感器及互联网+等,近年的研究热点关键词包括老年人、心律失常、心电信号和脑卒中。结论:我国可穿戴设备在医疗健康领域研究主要集中在移动医疗、人工智能及互联网+等方面,研究前沿体现在可穿戴设备在老年人、心律失常和心电信号等方向的研究。 展开更多
关键词 可穿戴设备 医疗健康 可视化 CitesPace软件
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基于数据仓库与数据服务中台的医疗大数据中心构建
4
作者 王能才 王玉珍 +1 位作者 李宗仁 赵正军 《中国医学装备》 2024年第11期126-131,共6页
目的:设计基于数据仓库(DW)与数据服务中台的医疗大数据中心,融合不同信息系统与组织架构之间的信息资源,搭建数据共享安全渠道,满足临床应用数据需求。方法:以数据流向为基础,以医院临床服务、运营管理、科研发展为依据,采用自上而下... 目的:设计基于数据仓库(DW)与数据服务中台的医疗大数据中心,融合不同信息系统与组织架构之间的信息资源,搭建数据共享安全渠道,满足临床应用数据需求。方法:以数据流向为基础,以医院临床服务、运营管理、科研发展为依据,采用自上而下的数据应用层、数据服务层、DW层和操作型数据存储(ODS)层设计架构,设计基于DW与数据服务中台的医疗大数据中心,以医院数据和业务为导向,依据“对象-事件-报告”数据拆分逻辑,对各主题域包含角色对应的活动进行拆解和梳理,方便临床应用中快捷调用。结果:医疗大数据中心设置患者主索引管理和主数据管理基础模块,共设置可以覆盖医院的临床服务、医院管理、患者标识等16大业务主题域和52个业务子域,医疗大数据中心应用包含临床数据中心、运营数据中心和科研数据中心,并对各大类信息间的关联逻辑进行明确定义,对服务应用程序接口全生命周期进行集中管理,结合主数据信息,全面治理医疗数据,实现了医院数据归一化,并借助大数据技术建立高质量的数据资产和有弹性的DW模型。结论:基于DW与数据服务中台的医疗大数据中心能够对医院不同信息系统与医院内的其他数据进行整合,实现接口服务便捷调用和医院数据的规范化、持久化管理,保障临床应用、运营决策及科研分析等数据应用需求。 展开更多
关键词 数据仓库(DW) 数据服务中台 医疗数据融合 数据中心 医疗大数据
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