可以根据HIS厂商的技术配合度进行不同程度的改造,标准的做法应参照相关的消息交换标准规范,要求HIS系统提供相关的数据调用服务即可,对HIS系统本身的业务并不需要整体改造。
主索引在多院区及区域互联中使用的场景比较常见,患者就诊时注册了多张就诊卡,例如医保和自费卡。在集成平台对患者进行数据集成时,就会发生患者无法唯一识别的问题。而EMPI可以帮助医院识别患者的唯一标识,将医院多个系统
手术也有常用的编码,例如ICD9-CM3。没有统一标准的情况下,也可以通过做编码对应来进行识别。
BI应用偏向于统计分析,通常运行在OLAP环境内,是对生产数据进行清洗处理后,根据统计要求进行报表的制作和展示。人工智能平台旨在将数据观察结果与行业知识联系起来,从而影响决策人员的决策,以便改善相关业务质量,当下采用更
集成平台建设是个艰巨和长期的任务,作为院方的项目经理,最重要的还是识别项目的重要干系人,将其需求作为项目的重点建设目标和方向,首要保证院领导的需求得到满足;从集成平台和CDR项目建设来看,最耗费时间的是数据的清洗、
从医院角度,主要有三点是比较重要的:1、保证院内数据质量,数据可关联,有意义并且无歧义;2、业务上由临床主导,为深度学习指定明确的目标和训练数据的范围,有条件的可以进行标注,从而更好地帮助分析专家理解业务;3、在院内搭建
影像数据比较容易通过深度学习来进行特征点的识别,主要是因为影像数据较为标准,并且数据量足够庞大,加上有专业的影像科医生进行标准;通过高质量的训练集训练,能够帮助影像科医生识别到微小且不明显的特征,再由医生进行判断
DRGS是近期政府主推的政策之一,从对药品加成的管控,对临床医生的评价和职称改革来看,都在为推进DRGS在进行护航,临床区域大数据平台的建立可以帮助管理部门收集各医院相关重点病种的数据,对病种诊疗难度进行经济评价,一方面
人工智能在CT影像方面的筛查产品应该是市面上比较常见的了,在病理、X射线等方面的应用大都基于相同的深度学习技术,主要的天花板还是在于实际应用,达不到一定精度的人工智能对临床是没有意义的。对于人工智能而言也许他
临床数据相对其他数据而言较难处理,由于其数据结构比较复杂,没有统一的标准,并且很难从现有的词库对临床业务进行解释,是一项比较艰难的工作。相似性病历查询和语义检索是现在公认比较贴近临床实际的两个应用,这两个应用建
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