医疗大数据背景下医学检验专业临床实习带教模式的应用效果

探讨医疗大数据背景下医学检验专业临床实习带教模式的应用效果。方法 收录于2020.9-2023.9,检验科实习的80名实习生,采用摸球法分为观察组和对照组,每组40名样本,对照组采用传统教学方法,观察组引入医疗大数据开展教学模式。结果 观察组实习生临床实践(90.41±6.72)、理论知识(88.65±6.36)、综合能力考核(93.33±6.86)成绩优于对照组临床实践(83.49±6.63)、理论知识(80.46±6.01)、综合能力考核(86.46±6.47)成绩(P<0.05);观察组实习生学习态度、检验结果分析能力、临床沟通能力、抱怨处理和咨询解答能力、评价能力、再学习能力等学习效果评分高于对照组(P<0.05);观察组教学满意度高于对照组(P<0.05)。结论 医疗大数据分析教学模式在医学检验专业临床实习中,不仅可以提供更丰富的病例资源和临床指导,又可以提高实习生的数据分析能力,促进实践经验的积累,提高实习生的综合水平。

健康医疗大数据治理的健康权面向

健康医疗大数据的社会价值与科学价值日益受到重视,当前关于健康医疗大数据治理的个人自决模式和积极利用模式均存在相应的问题,从健康权的角度理解健康医疗大数据治理有利于解决这些问题。健康权是当代人权的重要内容,健康医疗大数据应用可以在提高健康决策能力、实现健康资源的公平合理分配、增进健康服务水平、扩展国民健康参与等方面促进健康权的实现,但也可能在对隐私保护、违反不歧视和平等保护原则、过度商业化等方面影响健康权实现,其利益分配也值得关注。从国家对健康权的尊重义务、保护义务和实现(促进)义务的角度,有助于理解国家对健康医疗大数据的治理措施。具体而言,应当从社会共治的角度理解知情同意原则,根据数据来源不同采用不同授权机制,对不同的数据应用场景进行类型化规制,并在数据利用的收益分配方面充分考虑公众健康需求。

医疗大数据信息平台创新医院管理应用的探索与实践

随着医疗信息化的持续推进,与人们生命健康密切相关的医疗数据呈现出爆炸式增长的特点。①医院互联互通、智慧医院建设为医疗大数据的应用奠定了良好的基础;②海量数据的增长对数据处理能力的要求越来越高,如何利用数据挖掘、数据治理、深度学习、大数据可视化等技术,实现医疗数据在采集、存储、治理和服务等多个环节的有效组织和管理成为当前迫切的需求。本文针对现存医院管理问题,构建医疗大数据信息平台,探索其在医院管理方面的创新应用,并提出医疗大数据信息平台未来发展建议,旨在提高医疗管理数字化程度,推动大数据技术在医疗领域的应用和发展。

医疗大数据质量评价及管理研究综述

目的/意义归纳数据质量评价常用维度,概述医疗大数据质量评价和管理方法的类型及特点,为医疗大数据质量评价和管理提供参考。方法/过程梳理国内外医疗大数据质量相关文献,重点分析质量评价的维度、方法及管理。结果/结论数据质量标准有助于医疗大数据规范管理,应尽快建立和完善科学合理且符合我国国情的医疗大数据质量评价体系及全流程数据质量管理体系,促进我国医疗大数据的发展和应用。

健康医疗大数据质量管理方法研究

作为重要医疗行业资源,健康医疗大数据对医疗卫生事业健康发展具有至关重要的科研价值,其质量直接关系到信息的精准度和产出的正确性,但由于技术原因和自身特点等原因,健康医疗大数据无法达到准确的分析要求,未能被充分地挖掘和利用。本文从健康医疗大数据的特点及现阶段我国健康医疗大数据存在的问题和难点出发,在全面数据质量管理理论的基础上,提出健康医疗大数据质量全生命周期管理方案,包括数据传输控制、数据处理控制、数据利用评价、综合分析评价、数据安全和人才团队建设等,并逐条进行阐述,以期优化我国健康医疗大数据质量,提升其利用价值。

基于医疗大数据的临床专科能力评价体系探讨

专科能力是医院高质量发展的核心竞争力。上海申康医院发展中心通过创新专科病例归集方法,依托医联临床信息交换平台大数据,围绕临床服务能力、临床技术水平、临床医疗质量、临床发展能力4个维度构建临床专科能力评价体系,并依托医联临床信息交换平台获取相关数据开展专科能力评价,评价结果能够展示市级医院各专科发展水平,为医院专科能力建设提供依据。

基于医疗大数据挖掘的护理决策支持系统模型设计研究

探讨基于医疗大数据挖掘的护理决策支持系统模型在临床实践中的应用价值,采用多源医疗数据集、数据预处理及集成技术,利用机器学习算法构建决策支持模型。结果显示,该模型在预测护理需求、患者病情变化及应对随机事件方面表现出较高的准确性,能够有效减少护理人员工作负担,提高护理精确度和响应速度。通过深度挖掘患者数据,系统为护理提供个性化建议,促进患者护理结果优化。

基于医疗大数据环境的疾病预测模型设计

在大数据时代背景下,为了从海量医疗数据中挖掘出有价值的信息,保证医生疾病诊断结果的精确性和可靠性,应用大数据挖掘技术完成对基于医疗大数据下的疾病预测模型的构建。首先,介绍了决策支持、数据挖掘、知识发现等大数据挖掘相关技术。其次,从数据集成与清洗、数据填补与降维和模型构建与评价3个方面入手,完成对疾病预测模型的构建。最后,验证了模型的有效性和可靠性。结果表明:该模型在医疗疾病数据集中取得良好的预测效果,其预测正确率达到77.47%,为医生诊断患者疾病提供了重要的依据和参考。希望通过这次研究为相关人员提供有效的借鉴和参考。

基于数据仓库与数据服务中台的医疗大数据中心构建

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。

基于“三全育人”理念的健康医疗大数据专业人才培养体系研究与实践

依据健康医疗大数据专业人才培养定位,分析讨论健康医疗大数据专业在人才培养过程中面临的问题与挑战。基于“三全育人”理念,构建健康医疗大数据专业应用型人才培养体系,并开展专业人才培养实践研究。实践结果表明,基于“三全育人”理念,全要素参与人才培养,可在一定程度上有效提升人才培养质量,更好地为健康医疗行业培养大数据应用专业人才。

健康医疗大数据视角下医院档案管理的需求及策略分析

发展健康医疗大数据是国家的战略要求,在此背景下,医院档案管理工作有了更高的要求,工作人员应在健康医疗大数据框架内做好工作规划,转变思想观念,积极开展相关工作以推动医院档案管理的升级,发挥档案工作在健康医疗大数据建设中的重要作用,为人民群众服务,为国家医疗卫生事业贡献力量。

健康医疗大数据背景下医院档案管理的改进与完善思路分析

目的分析健康医疗大数据背景下医院档案管理的改进与完善思路。方法纳入2022年1—12月恩施土家族苗族自治州中心医院的30名档案管理员,采取常规管理办法,设为对照组;纳入2023年1—12月本院的30名档案管理员,采用健康医疗大数据背景下的综合管理模式(互联网+PDCA循环管理法)设为观察组。观察组抽取51份档案,对照组抽取50份档案。比较两组工作人员档案管理能力(档案规范、履职能力、及时归档)评分、档案管理正确率、对管理的满意度。结果实施不同档案管理模式后,观察组工作人员管理能力高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组档案管理正确率高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组工作人员对管理的满意度为96.67%(29/30),明显高于对照组的73.33%(22/30),差异有统计学意义(P<0.05)。结论在健康医疗大数据背景下,互联网+PDCA循环管理法应用于医院档案管理中获得良好效果,明显增强了工作人员的档案管理能力,提升了档案管理的正确率,使得工作人员满意度更高。

联仁健康释放健康医疗大数据价值

联仁健康医疗大数据科技股份有限公司(简称联仁健康)以健康医疗大数据汇聚、治理和运营服务赋能“三医联动”和大健康管理服务等领域应用场景,打造“五惠”数据产品和服务体系,释放健康医疗大数据价值,入选“2021中国数字医疗企业百强·医疗大数据企业TOP10”“2022中国潜在独角兽企业”“2022―2023大数据产业影响力企业”“2024中国医疗健康产业链服务榜TOP100”等榜单。

健康医疗大数据背景下医院档案资源管理策略

在健康医疗大数据背景下,提升医院档案资源利用率成为一项关键任务。基于此,文章提出了优化档案管理制度、推进信息化建设、开发利用档案资源及加强保密安全工作等策略。通过这些策略的综合运用,可以有效提升医院档案资源的利用率,为医疗决策、患者服务等方面提供有力支持,对于推动医院档案管理的现代化、智能化发展具有重要意义。

基于医疗大数据技术的个性化医疗推荐系统研究

随着大数据技术的快速发展,其在医疗服务领域的应用也日益广泛,政府为规范和推动“互联网+健康医疗”服务,倡导全面建立远程医疗应用体系。虽然个性化医疗推荐系统在很大程度上得到了一定的实现,但还存在推荐准确性和个性化较低的问题。文章针对医疗大数据的特点和医疗推荐系统的需求,提出了一种基于知识图谱和大模型应用的用户模型构建方法,有效提高了系统的推荐准确性和个性化程度。文章通过收集到的医疗数据对模型进行了测试,准确率在95%以上,在提高推荐准确性和个性化程度方面取得了一定效果,具有较好的应用前景和实用性。

医疗大数据视域下人工智能在中医诊断中的应用

近年来,伴随着人工智能技术的发展,在我国中医领域的应用范围也在不断扩大。人工智能技术的应用可以为传统的中医诊断提供一定的借鉴,同时也可以促进我国中医药发展领域和人工智能的深度融合,有利于提高诊断的科学性,同时还促进了人工智能技术的广泛应用。本文首先针对医疗大数据背景下人工智能在中医诊断中的应用价值进行阐述,通过分析当前人工智能在中医诊断过程中的应用问题,重点提出了医疗大数据视域下人工智能在中医诊断中的应用和常见的应用场景。希望可以切实实现人工智能赋能中医研究与诊断工作,提高中医信息化发展水平,为促进中医诊断的准确性,提高其智能化发展水平奠定基础并提供保障。

儿童健康管理中健康医疗大数据的应用分析

随着医疗大数据技术的迅速发展,其在儿童健康管理中的应用越来越受到重视。本文探讨了在儿童健康管理领域中,如何通过构建和应用一个全面的健康医疗大数据分析框架来优化和改进服务。本文介绍了创建适合儿童健康管理的基础环境,包括选择合适的云计算平台、优化基础设施并标准化以及建设安全的网络环境,详细阐述了框架的五个关键组成部分,包括数据采集层、数据整合层、价值挖掘层、数据可视化层和数据管理层,每层都针对儿童健康数据的特点进行了特别设计和实施策略。通过这种系统的方法,不仅可以提高医疗服务质量,还能确保数据的安全和合规性,为儿童健康管理提供了一个创新的视角。

浅析医疗大数据在医院绩效管理中的应用

医疗大数据为医院提供了数据驱动的决策支持,能够帮助管理者做出更加科学合理的决策。大数据还可用于医疗质量的监控与改进,及时发现并解决医疗过程中的质量问题,评估不同治疗方案的效果,为患者提供更加个性化的服务。此外,大数据有助于医院实现成本控制和运营效率的提升。但是,医疗大数据应用中也存在数据质量参差不齐、数据安全隐私风险大以及技术人才短缺等问题。为此,医院应建立完善的数据质量管理体系,采取数据加密、访问控制等多种措施保证数据安全性,并且重视大数据技术人才的培养与引进。充分利用医疗大数据,是实现规划纲要提出的“提高医疗服务质量和效率”的重要手段之一。

医疗大数据技术在医院信息系统中的应用

作为近年来热门的高新技术之一,大数据技术凭借着强大的数据集成、处理能力,已被广泛应用于各个领域。而医院信息系统存储了庞大且重要的数据资源,亟需一种高效可靠的数据处理技术来管理和操作这些数据,以实现精准医疗。针对这种情况,本文详细探讨了医疗大数据技术在医院信息系统中的应用,包括数据采集、数据清洗,并重点分析了医疗大数据技术在精准诊断系统的构建、精细化治疗策略的制定以及个性化用药计划的优化中的应用策略。最后本文从多个方面探讨了医疗数据以及隐私安全的可靠保护路径,以期为相关从业者提供理论参考。

医疗大数据背景下医学检验专业临床实习带教模式的研究

目的:评价医疗大数据背景下医学检验专业临床实习带教模式的应用效果。方法:以2018年的28名实习生作为对照组,采取传统教学方法;2019年的32名实习生作为观察组,在临床实践过程中引导实习生利用医疗大数据,培养学生科研思维和解决临床问题的能力。比较2组理论测试成绩、国家检验师资格考试的通过率及对检验报告单的分析能力、与临床的沟通能力、对抱怨处理和咨询解答能力等量化考核指标。结果:实习期间采用不同教学模式后,观察组出科理论考试成绩高于对照组(P<0.05)。观察组国家检验师资格考试的通过率与对照组差异无统计学意义(P>0.05)。观察组学生对检验报告单的分析能力、与临床的沟通能力、对抱怨处理和咨询解答能力均明显优于对照组(P<0.01),观察组学生量化考核总分明显高于对照组(P<0.01)。结论:引导检验实习生对医疗大数据的分析,可以提高其对临床相关知识的学习兴趣,促进理论知识与临床实践相衔接,为检验医学生更好地服务临床、服务病人打下坚实的基础。