智能采血管理系统在门诊采血护理工作中的应用效果

目的:探讨智能采血管理系统在门诊采血护理工作中的应用效果。方法:我院自2018年引入智能采血管理系统,将选管、贴标工作交予设备完成,智能分配采血人群队列、重塑门诊采血流程,让护理人员将更多精力集中在采血操作;对比智能采血管理系统实施前与实施后的日均采血次数、采血人群的等候时间及满意度评分。结果:智能采血管理系统实施后上午时段及全天的采血次数高于实施前,差异有统计学意义(P<0.05);智能采血管理系统实施后采血前等候时间及整体采血等候时间均短于实施前,差异有统计学意义(P<0.01);实施后采血人群对采血处环境、采血等候时间、出血等候流程的满意度评分及总分均高于实施前,差异有统计学意义(P<0.01)。结论:智能采血管理系统可提升采血工作效率,缩短候诊时间,提升满意度评分。

一种基于轻量级孪生神经网络的绿色仓库环境治理图像相似度检测模型

为监控和改善仓库环境的卫生状况,对仓库管理人员进行有效的评估,从而确保仓库的绿色运营。文中提出了一种基于轻量级孪生神经网络(Light-Siamese Network,简称L-SN)的相似度检测模型,通过输入两张仓库垃圾清理前后的图像,经过设计的轻量级注意力膨胀网络(Light and Attention Dilated Network,简称LADNet)提取输入图像的特征,最后,进行特征对比输出两张图像相似度检测结果来确定垃圾清理前后的图像是否是同一场景,解决仓库管理人员上传图像作假、效率低等问题,并且在自构建的环境监管数据集上与以VGG、Xception、MobileNet等为主干网络的孪生神经网络模型进行实验对比。最终实验结果表明,L-SN模型对图像预测的准确率是95.30%,精确率是95.13%,召回率是95.89%,证明了L-SN网络模型可以在模型参数量与计算量减少的情况下,能够较好的对仓库环境图像进行相似度检测,减轻云端模型算力负荷,实现对仓库管理人员的工作进行有效评估,进而更好的保证和监管仓库环境的卫生状况。

急诊护理在多发性骨折合并休克患者中的临床效果观察

目的:探究在多发性骨折合并休克患者中急诊护理的临床效果.方法:自2019年1月-2019年12月本院收治的72例多发性骨折合并休克患者,随机分为2组,其中观察组36例采用急诊护理,对照组36例采用常规护理.记录并对比2组护理效果、并发症发生率及满意度.结果:观察组有效率97.22%,对照组有效率83.33%,组间比较差异显著,有统计学差异(P<0.05).观察组并发症发生率5.56%,显著低于对照组并发症发生率19.44%,有统计学差异(P<0.05).同时,观察组护理满意度(95.3±3.2)分,高于对照组(82.7±4.4)分,有统计学差异(P<0.05).结论:对于多发性骨折合并休克患者,急诊护理有利于患者预后,大大减低患者并发症的发生,有效缓解患者疼痛,是救治患者的重要措施,值得推广.