简介:摘要:目的:本研究旨在全面分析某高校职工体检数据,识别慢性病高发人群,通过体检结果的数据分析揭示主要健康问题及其成因,以实现健康预警目的,并为高校职工健康管理提出对策和建议。方法:本研究采用定量数据分析方法,回顾性分析2022年与2023年职工体检结果,主要关注心血管系统和内分泌系统异常。数据包括疾病患病率、性别差异等统计信息。结果:分析显示心血管系统疾病和内分泌系统疾病为最常见异常,其中心脏瓣膜轻度反流、高密度脂蛋白偏低、甲状腺结节为主要问题。与2022年比较,内分泌系统异常上升,特别是甲状腺结节和高甘油三酯血症;心血管疾病性别差异显著,男性患病率普遍高于女性。结论:高校职工存在显著的心血管和内分泌系统健康问题,特别是甲状腺结节和脂质代谢异常。应加强健康风险管理和预防策略,通过定期体检、健康教育和生活方式干预,提高职工健康水平,减少慢性病风险。
简介:【摘要】目的 探索家庭、学校和医疗机构三方协同合作模式对某高校心理疾病的大学生复学后的健康管理效果。方法 采用“家-校-医”三方协同合作对某高校心理疾病大学生复学后进行健康管理。观察复学半年后的心理健康状况、学业表现和日常生活适应能力。结果 接受“家-校-医”三方协同健康管理的心理疾病复学学生在返校半年后心理健康状况、学业表现和日常生活适应能力上的表现均有稳定提高。结论 “家-校-医”三方协同对于心理疾病的大学生复学后的健康管理实践模式在提高学生的心理健康状况、学业表现和日常生活适应能力方面均有明显效果,应持续动态管理至顺利毕业,值得进一步推广应用。
简介:摘要:医学影像大数据处理与人工智能技术的发展为医院信息工程带来了重大的变革和进步。本文通过综述相关文献和实践案例,探讨了医学影像大数据处理与人工智能技术在医院信息工程中的应用现状和未来发展趋势。分析了医学影像大数据处理的重要性,包括数据采集、存储、处理和分析等方面的挑战与解决方案。探讨了人工智能技术在医学影像诊断、辅助决策、病例管理等方面的应用,以及其在提高医疗服务效率、降低医疗成本、改善医疗质量等方面的潜在优势。展望了医学影像大数据处理与人工智能技术在未来医院信息工程中的发展趋势,包括技术创新、应用拓展、政策支持等方面的展望。