简介:摘要:近年来,中国医疗事业得到了非常迅猛的进展,其不但可以为民众的生命健康保驾护航,同时还为医院的快速转型供应了强有力的支撑,在以前医院所做到主要工作便是救治病人,而现在伴随计算机与网络技术的迅速进展,大数据技术也在医院中获得了广泛运用,医院可以运用这一技术来针对众多数据信息实行深入发掘,为医院的进展供应关键的决策依据,进而为民众的身体健康供应全方面的指导。文章针对大数据技术进行了相关阐述,同时也针对大数据在医院信息系统中的应用进行了相关研究。
简介:摘要目的探讨医师学习并掌握超声乳腺影像报告和数据系统(breast imaging reporting and data system,BI-RADS)所需要的最少病例数,为使用BI-RADS进行临床教学提供参考。方法对2017年10月至2018年10月在北京大学第三医院参加住院医师规范化培训(以下简称"住培")的第一年8名住培医师、第二年10名住培医师和10名进修医师进行BI-RADS培训。培训后,将100个乳腺病例随机分成5组,每组20个病例,分5次对医师进行考核。考核以主任医师读图结果为标准,通过对比每次医师读图的正确与否计算评分,绘制3类医师的学习曲线并进行分析。结果3类医师BI-RADS学习曲线从第二次考核评分开始明显升高,而第二次至第五次考核评分走势较为平稳。第一年住培医师、第二年住培医师、进修医师各组自身的前2次考核评分之间的差异均具有统计学意义[(28.8±16.9)分比(50.0±9.3)分,(31.5±7.5)分比(53.5±6.7)分,(50.5±8.0)分比(62.0±13.4)分,均P<0.05]。结论住培医师和进修医师经过理论培训和40例病例的读片培训后即可以基本掌握BI-RADS。
简介:【摘要】目的:探究基于疫情数据分析的传染病模拟系统构建方法及效果。方法:自 2018年 1月至 2018年 12月在我 中心构建基于疫情数据分析的传染病模拟系统,对比构建模拟系统前后一年我中心对突发传染病的检出总例数、每例传染病平均检出时间、处理时间、大规模暴发流行控制率。结果:构建模拟系统前一年(2017年 ),我 中心检出突发传染病例数显著低于构建模拟系统后一年(2019年 ),且构建模拟系统后,我 中心对每例传染病平均检出时间、处理时间均显著短与构建模拟系统前,我中心对突发传染病的大规模暴发流行控制率显著高于构建模拟系统前。结论:构建基于疫情数据分析的传染病模拟系统,不仅能提高疾控中心对突发传染病的检出效率,还能缩短对突发传染病的处理时间,从而有助于避免突发传染病大规模暴发流行。
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。
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。