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  • 简介:摘要目的探讨医院病案统计管理系统采用数据质量控制的临床价值。方法选择2017年2月~2019年2月我院病案2000份,遵照双盲法分组标准分为研究组、对照组,各1000份,分别采取数据质量控制管理与常规管理,对比两组数据管理评分与数据录入错误发生情况。结果研究组数据录入错误发生率为0.30%,与对照组的2.50%相比优势明显;且对照组数据管理评分低于研究组,存在统计学意义(P<0.05)。结论数据质量控制管理应用于医院病案管理过程中,能够保障病案的质量,值得推广。

  • 标签: 病案统计管理 系统管理 数据质量控制
  • 简介:【摘要】目的:探析眼科教学中采取影像数据系统进行干预的效果。方法:抽取医学院2020级临床医学专业的1班学生、2班学生作为研究对象,每班各45人,按照随机分组的原则以对照组(传统教学模式)、观察组(影像数据系统教学)区分,对比两组学生的教学效果。结果:观察组学生经过应用影像数据系统之后,其临床逻辑思维能力、自觉能力、学习效率、学习主动性、学习兴趣、教学方法满意率等教学效果明显好于对照组学生(P<0.05)。结论:眼科教学中应用影像数据系统进行干预能够获得较为理想的效果,能提升整体成绩,为医学生提供优质的课程体验,应全方位推广应用。

  • 标签: 眼科教学 数据影像系统 成绩 教学效果
  • 简介:摘要:随着信息时代的到来,计算机技术在社会不同行业发展中的运用优势越来越突出,医院也需要积极运用信息技术,推动医院信息化管理,从而让医院发展可以有效满足社会发展需求。

  • 标签: 数据挖掘技术 医院信息系统 应用
  • 简介:摘要:基于医院大数据集成平台,设计了信息数据挖掘可视化系统。为医院各类工作人员提供可视化直观的数据分析界面,建设个性化、自主化的数据挖掘机制,提升医院科研水平的信息化。本文从系统架构、数据集成、功能模块、应用效果等几个方面对医院信息数据挖掘可视化系统进行介绍。

  • 标签: 医院信息管理 数据挖掘 可视化
  • 简介:摘要:现如今,随着科技的不断发展,大数据时代到临,人民越来越重视数据化信息,因而数据挖掘技术应运而生。不仅如此,随着我国经济的快速发展,人们对健康也愈加重视,为了提高医疗资源的配置效率、节约人力成本,为人们带来更加便捷的服务,数据挖掘技术被应用至医院信息系统当中。本文对数据挖掘技术进行了简要阐述,同时将数据挖掘技术在医院信息系统中发挥的作用进行了讲解,如下。

  • 标签: 数据挖掘技术 医院信息系统 应用策略
  • 简介:摘要:妇科肿瘤是妇女常见的恶性肿瘤,发病率高,预后差,且有一定的遗传性。对妇科肿瘤高危人群进行风险评估可以及时发现高危患者,预防疾病恶化和提高治愈率。目前我国尚无成熟的基于大数据分析的妇科肿瘤风险评估系统,本研究构建了基于大数据分析的妇科肿瘤风险评估系统,从多源异构数据中挖掘出可能影响女性妇科肿瘤发病的主要因素,包括年龄、妊娠情况、生育情况、性生活史、吸烟酗酒等,通过构建的模型预测出女性发生妇科肿瘤的概率和疾病恶化概率。该系统可以为妇科肿瘤患者提供预防措施,为临床医师制定治疗方案提供科学依据。

  • 标签: 妇科肿瘤风险评估系统 大数据分析 预防措施
  • 简介:摘要:随着信息技术的迅猛发展,医院信息系统不仅提高了医院的管理效率和医疗服务质量,还实现了医疗数据的共享和互通。然而,医院信息系统数据安全问题也随之而来,成为医疗信息化过程中不可忽视的挑战。近年来,医疗数据泄露、网络攻击等事件频发,不仅威胁到患者隐私,还可能导致医疗服务中断,甚至危及患者生命。基于此,本文旨在分析医院信息系统数据安全问题,并提出了具体的应对措施,以供参考。

  • 标签: 医院信息系统 数据安全问题 应对措施
  • 简介:摘要目的探究对医院HIS系统进行数据备份和数据恢复对保护医院HIS系统安全的作用和意义。方法对医院HIS系统进行数据的备份和恢复,比较其前后的信息安全性。结果系统管理员工作量减少,备份效率得到提高,更科学,更高效。结论HIS系统是医院诸多系统中最关键的部分,数据的备份和恢复工作能够有利于信息系统的安全运作,避免意外损失发生,且能够明显的提高工作效率,确保数据安全。

  • 标签: 医院信息系统 数据恢复 数据备份 数据库
  • 简介:本文分析了当前医院信息系统对医院管理辅助决策的现状,对数据仓库技术在医院信息系统中的应用进行了研究,以OracleWarehouseBuilder作为构建数据仓库的技术平台,用Discoverer作为对数据仓库进行联机分析的工具,给出了建立医院信息系统数据仓库的思路和方法,并结合了实例。该实例支持海量数据的深加工和再利用,解决了数据仓库构建、数据分析、客户端程序设计等技术问题,为支持医院管理者的分析决策做出了积极探索。

  • 标签: 数据仓库 医院信息系统 联机分析处理 多维数据集
  • 简介:摘要目的探讨病案统计管理信息系统如何进行数据质量控制。方法选择2016年1月-2017年1月某院病案统计管理信息系统中的数据,将其作为对照组,查找并汇总存在统计错误的数据,找到错误原因,并制定相应防控策略,然后将防控策略在2017年2月-2018年2月进行实施,将其作为观察组,统计和比较两个阶段错误数据情况。结果两组错误数据总数,观察组显著少于对照组,观察组管理质量评分明显高于对照组,具有统计学差异(P<0.05)。结论分析病案统计管理信息系统中的错误数据,发现导致错误的原因,并采取合理防控措施,能够显著提升病案统计管理质量。

  • 标签: 病案统计信息管理 数据质量 控制措施
  • 简介:摘要根据《电力监控系统安全防护规定(国家发改委201414号令)》和《电力监控系统安全防护总体方案等安全防护方案和评估规范(国能安全201536号)》要求,对于不具备电力光纤通信条件的分布式电源,数据采集与传输采用无线通信方式。在采用无线通信方式进行数据接入时,子站终端应采用加密认证措施,实现主站对子站的身份鉴别,确保报文的机密性、完整性保护。

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  • 简介:摘要2014年4月8日,美国放射学院(ACR)发布了第1版肺部影像报告和数据系统(Lung-RADS),即Lung-RADS1.0版。2019年7月8日发布了Lung-RADS1.1版,旨在进一步提高肺结节筛查和判读的准确性,以更好地应用于临床。Lung-RADS1.1 版更新的主要内容包括增加了对裂旁结节的专门分类、调整了非实性结节的分类标准、对4B和4X类结节的管理作了调整、对结节大小的测量和记录方式进行了修正、增加了结节的体积测量、删减了C类结节,并在附录对这些变化作出了相应修订。本文拟对以上更新内容做进一步的解读和讨论。

  • 标签: 肺结节 体层摄影术,X线计算机 低剂量
  • 简介:摘要目的探讨数据质量控制运用在病案统计管理信息系统中的临床效果。方法选择2016年1月—2017年12月期间我院收治的3000例患者为研究对象,其中2016年1月—12月期间采用常规管理为对照组(n=1400),而2017年1月—12月期间运用数据质量控制为观察组(n=1600),对比分析两组管理情况。结果与对照组比较,观察组的数据错误率较低,组间对比差异明显(P<0.05);同时,观察组的病案统计管理质量评分高于对照组(P<0.05)。结论在病案统计管理信息系统中运用数据质量控制可以降低错误发生率,提高病案统计管理质量。

  • 标签: 质量控制 信息系统 病案统计管理
  • 简介:摘要本文主要围绕电力大数据分析的相关问题进行了探讨,概述了电力大数据及其特征,分析了云计算在数据分析中的优势,论述了基于云计算的电力大数据分析技术,旨在不断提升我国电力企业的发展速率,更好地为社会民众提供安全稳定高效的电力服务。

  • 标签: 大数据 电力企业 云计算 数据分析 分析系统
  • 简介:【摘要】在“互联网+医疗”的背景下,医院要想完成现代化管理,就必须重视病案统计信息化建设。为了提高病案统计信息化管理的水平,就必须借助大数据技术,利用大数据技术优化和完善病案统计系统,解决病案统计系统中存在的问题。本文就大数据背景下的病案统计系统管理作简要分析。

  • 标签: 大数据 病案统计系统管理 背景
  • 简介:摘要:目的:研究分析数据质量控制在病案统计管理信息系统中的应用效果。方法:本次实验跨越2021年8月至2022年5月这一时间段,研究人员对1000份病案进行研究。研究人员在本次实验中将2021年8月至2021年12月期间的500份病案设置为常规组,将2022年1月至2020年5月期间的病案设置为质控组,在2022年1月初实施数据质量控制,记录常规组及质控组病案管理质量,分析比较两组病案中错误数据出现情况、数据管理质量评分。结果:常规组及质控组出现错误数据的病案分别为9份及3份,占比分别为1.80%及0.60%,组间对应数据之间存在着不容忽视的差距,(p<0.05);常规组及质控组病案数据管理质量评分之间存在着不容忽视的差异,两组在病案书写、辅助检查、出院记录、病程记录、入院记录、病案首页方面的评分均有着较大的差距,(p<0.05)。结论:数据质量控制在病案统计管理信息系统中有着较高的应用价值。

  • 标签: 病案统计管理信息系统 数据质量控制 病案管理
  • 简介:摘要肿瘤基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)涵盖了多种癌症组学数据,包括转录组数据、表观遗传组学数据、基因突变数据和疾病样本临床数据等,是肿瘤研究中不可或缺的工具。文章介绍近年来围绕TCGA数据库进行的消化系统、呼吸系统部分肿瘤学研究成果,期望利用数据库资源为相关科研人员提供肿瘤基因组学研究的新思路。

  • 标签: 肿瘤基因组图谱 基因突变 表观遗传组学
  • 简介:摘要大数据时代下数据广度与数量的爆炸性增长给数据科学的发展提出了更高的要求,这也给新时期的数据科学家,企业管理人员,普通职员提出了新的挑战。对数据科学,数据处理,数据驱动决策等领域的认识加深将有效地提升企业运营效率,给企业赢取竞争优势。

  • 标签: 大数据 数据科学 数据驱动决策