妊娠高血压人工智能随访系统设计与应用

目的/意义妊娠高血压对孕产妇健康有严重危害,人工智能随访和管理系统有助于产科妊娠高血压患者身体健康。方法/过程基于大数据技术和数据平台,设计建立妊娠高血压专病人工智能随访系统,包括患者信息管理、随访数据管理、随访计划管理、病程管理等模块。结果/结论该随访系统能辅助医生了解患者疾病变化,满足医院对门诊妊娠高血压孕产妇的随访管理要求。

“互联网+护理服务”智能随访干预系统在结直肠肿瘤术后患者中的应用

探究“互联网+护理服务”智能随访干预系统应用在结直肠肿瘤术后患者护理中的效果。方法 选取我院收治的结直肠肿瘤术后患者,共纳入了164例研究对象,选取患者的住院时间跨度为2021年1月~2022年12月,将他们随机分为两组,为对照组与试验组,各组人数一致均为82例。对照组接受常规护理,试验组应用互联网+护理服务”智能随访干预系统进行护理,将患者的护理效果进行组间比较。结果 护理前两组便秘症状积分、生活质量评分无差异(P>0.05),护理1、3个月后试验组便秘症状积分相比对照组,前者明显低于后者,而前者生活质量评分相比后者更高(P<0.05);护理工作完成后对比试验组和对照组的满意度,前者显著高于后者(P<0.05)。结论 “互联网+护理服务”智能随访干预系统随访能改善结直肠肿瘤术后患者便秘症状情况,提高生活质量及护理满意度,值得推广。

“互联网+护理服务”智能随访干预系统在结直肠肿瘤术后患者中的应用

目的 观察“互联网+护理服务”智能随访干预系统随访在结直肠肿瘤术后患者中的应用效果。方法 采用随机数字表将262例结直肠肿瘤术后患者分为观察组132例和对照组130例,对照组给予常规方法随访,观察组实施“互联网+护理服务”智能随访干预系统随访。比较出院时、术后1个月、术后3个月两组患者报告结局测量信息系统、造口适应量表评分的变化。结果 经重复测量方差分析,两组患者报告结局测量信息系统评分在时间及组间交互效应比较具有统计学意义(P<0.05);造口适应量表中接受、积极的生活维度得分两组在组间与时间交互效应比较,差异有统计学意义(P<0.05)。结论 “互联网+护理服务”智能随访干预系统随访能提高结直肠肿瘤术后患者自我照护能力。

人工智能随访系统支持下的延续护理在日间病房甲状腺癌患者中应用的效果分析

总结人工智能随访系统支持下的延续护理在日间病房甲状腺癌术后患者中的应用效果分析。方法 采用便利抽样法选取病例,其来源为2022年1至9月日间病房接受甲状腺癌根治术的236例患者,根据随机数字表法分为两组。对照组118例行常规护理,同时予以出院指导;观察组在对照组护理基础上接受人工智能随访支持下的延续护理。出院4周后,对患者的用药依从性、生存质量、满意率进行比较分析。结果 两组对象出院4周后用药依从性P值8.39(P<0.01);生存质量各项维度P均<0.01;出院满意度P值4.3(P<0.05),三组数据均具有统计学意义。结论 基于人工智能随访系统的延续性护理能显著提高患者用药依从和生存质量,改善护患沟通,患者满意度和就医体会良好,具有临床推广价值。 。

人工智能随访系统与传统电话随访在冠心病患者的出院指导中的应用对比研究

目的探讨人工智能随访系统与传统电话随访在冠心病患者的出院指导中的应用对比。方法 选取2022年1月~4月时间段本院收治的500例冠心病患者为研究主体,将其通过双盲抽签方式分组2组中,即对照组与观察组各250例,前者采用传统电话随访,后者采用人工智能随访系统,对比2组患者随访有效率、依从性及满意度评分。结果观察组总有效率为97.67%,较对照组为84.09%,差异有统计学意义(P<0.05);观察组的总体顺应率为98.00%,与对照组的91.20%相比有显著性差异(P<0.05);结果中观察组患者的满意程度均高于另一组患者(P<0.05);结论与传统的电话问诊相比,该智能问诊系统可以有效地改善问诊的效果,改善病人的遵医率和满意度。

体格智能随访对婴幼儿早期发育的影响

目的:开展婴幼儿定期体格及智能随访工作,并施行早期干预。方法:体格发育采用国际通用的WHO推荐的NCHS标准。智能发育按照鲍秀兰编写的《挖掘儿童潜能始于0岁》中的0～3岁教学大纲进行测试及训练。结果:定期进行体格智能随访的婴幼儿4个月体格发育指标身高、体重、头围、胸围均高于对照组,智能发育指标明显好于对照组。结论:婴幼儿定期体格智能随访能促进婴幼儿体格及智能发育。

基于教育机器人的孕产保健智能随访系统设计与实现

目的:提高孕产妇自我健康管理及健康随访效果。方法:拓展传统成熟教育机器人为健康随访机器人,设计与开发孕产保健智能随访机器人系统,开展个性化主动随访和健康教育服务。结果:利用智能随访机器人,实现孕产人群的个人院外健康随访。结论:孕产保健智能随访机器人系统能够有效拓宽健康管理渠道与方法,提高孕产妇健康管理依从性,提升健康管理效率。

日间手术患者智能随访服务系统的设计与应用

目的提高日间手术患者延续护理服务质量.方法设计并应用智能随访服务系统,制定和应用日间手术患者延续智能服务方案,包括连续性随访表格设计、随访问卷自动发送、随访结果实时上传、随访结果智能判断、服务计划智能制定等.以实施后为观察组,以实施前同时段常规随访患者为对照组,比较两组患者人均随访次数、非计划性再就诊率、患者对医院服务的满意度.结果观察组患者380人次,人均随访1.54±0.72人次,对照组329人次,人均随访1.08±0.78次,差异有统计学意义(P<0.001);观察组患者非计划性再就诊率1.32%,低于对照组的4.26%(P<0.05);观察组患者住院服务满意度97.17%,高于对照组的91.43%(P<0.01).结论智能随访服务系统利用信息化远程服务,可提高患者人均随访频次,降低非计划性再就诊率,提高患者满意度.

教育机器人智能随访系统在早产儿中的应用

目的探讨教育机器人智能随访系统在早产儿随访中应用的效果。方法将200例早产儿按住院时间分为对照组和观察组各100例。对照组按早产儿常规随访,观察组在对照组基础上采用教育机器人智能随访系统进行随访。结果对照组和观察组分别92例和100例完成随访。观察组早产儿12个月身长、体质量、头围,家长照护知识及护理技能和随访满意率显著高于对照组,且早产儿1岁时发育商异常检出率及父母亲职压力显著低于对照组(均P<0.05)。结论应用教育机器人智能随访系统有利于促进早产儿生长发育,缓解父母亲职压力,提高家长随访满意度及随访管理效果。

智能随访系统对心血管内科出院患者连续护理认知水平影响研究

目的:探讨基于智能随访系统下心血管疾病患者的连续性护理认知水平。方法:对2017年6月至2018年6月在心血管内科收治的90例患者,随机分成干预组和对照组,各45例。对照组患者采用常规随访方式,干预组使用智能随访系统对患者进行后期随访工作。结果:出院6月后,干预组与对照组心血管疾病患者连续护理认知水平得分分别为(229.08±32.37)分与(199.17±57.41)分(P<0.05),干预组疾病相关维度、治疗相关维度、康复相关维度和社会生活相关维度得分均高于对照组(P<0.05)。结论:采用智能随访系统对心血管疾病患者进行连续护理干预,有助于对患者进行更好的疾病管理。

基于Cordova的跨平台智能随访APP设计与实现

针对目前医疗随访途径单一、效率低下,医生不能及时、持续地跟进患者出院后康复情况的问题,设计并实现了一套基于Cordova技术的跨平台智能随访APP。该APP主要包含监测指标录入、异常指标预警、用药信息查询、电子病历管理、自评量表、科普文章阅读等功能,辅助医生进行多方位、个性化的随访管理,随时掌握患者身体监测指标的情况。并且,使用Cordova技术开发跨平台APP,具有功能容易快速更新迭代、开发成本低等优点,适应医疗随访应用条件复杂,需求多变的环境。经测试,该系统运行良好,能够满足医院对出院患者随访管理的要求。

肺结节全程管理智能电话随访系统设计及应用

目的/意义探讨智能电话随访系统在肺结节随访中的应用方法及效果。方法/过程基于全程管理平台,结合智能机器人随访功能,设计肺结节随访话术和流程。结果/结论肺结节全程管理智能电话随访系统每日成功拨通量约为人工的7.5~10.0倍,完成随访量约为人工的9.5~14.3倍,极大提高随访效率,提升随访效果,实现肺结节患者的优质随访。

基于AI智能语音随访的口腔科互联网门诊患者使用现状分析

目的:分析口腔科互联网门诊的使用现状及效果满意度情况,探索口腔科互联网医疗模式和平台搭建模式。方法:选择2021年1月—6月于上海交通大学医学院附属第九人民医院口腔科互联网门诊就诊的患者,采用自行设计问卷进行诊后AI智能语音随访。采用SPSS 21.0软件包对数据进行统计学分析。结果:共收集到有效问卷372份。口腔复诊患者男女比为1.25:1,平均35.96岁,学历以本科及以上为主,患者主要来自长三角地区。53.76%的患者需要配药,81.72%的口腔科患者认为互联网门诊的就诊流程方便,79.83%的患者认为互联网门诊的系统操作方便。二元Logistic回归分析显示,互联网门诊效果满意度与数字素养、就诊流程便捷度显著相关,而与性别、文化程度、网上就诊时长、系统操作便捷度无相关性。结论:口腔科互联网诊疗具有可行性,仍需突破其局限性,进一步创新口腔科互联网诊疗服务功能。互联网复诊患者以中青年为主,但仍需关爱老年特殊人群。需进一步优化流程、升级系统和创新管理,强化政策支持和激励机制,促进口腔科医疗服务模式转型。

基于微信公众号智能化随访的延续性护理干预对腺性膀胱炎膀胱灌注患者治疗依从性及疗效的影响

目的:探讨基于微信公众号智能化随访的延续性护理干预对腺性膀胱炎(cystitis glandularis,CG)膀胱灌注患者治疗依从性及疗效的影响。方法:选取2021年1—6月中山市中医院收治的77例CG患者作为研究对象,采用随机数表法将其分为对照组39例和实验组38例。对照组采用常规护理干预,实验组在对照组常规护理的基础上实施基于微信公众号智能化随访的延续性护理干预。比较两组患者治疗依从性、不良反应、复发及随访满意度情况。结果:干预后6个月,两组患者治疗依从性比较,实验组治疗依从性明显高于对照组,差异有统计学意义(χ^(2)=4.047,P<0.05)。灌注后1个月,实验组尿路感染、胃肠道反应、膀胱刺激征发生率明显低于对照组,差异有统计学意义(χ^(2)=3.961、4.988、3.835,P<0.05);两组患者尿道狭窄发生率比较,差异无统计学意义(χ^(2)=2.402,P>0.05)。干预后3个月、6个月、12个月,两组患者CG复发情况比较,差异无统计学意义(P>0.05)。干预后6个月,实验组随访满意度明显高于对照组,差异有统计学意义(Z=1.977,P<0.05)。结论:对CG膀胱灌注患者采用基于微信公众号智能化随访的延续性护理干预,能够提高患者治疗依从性,降低不良反应发生率、CG复发率,提升患者随访满意度。

多模块康复护理模式在脑卒中患者智能化随访中的应用价值研究

目的:研究多模块康复护理模式在脑卒中患者智能化随访中的应用价值。方法:选择2022年10月~2023年04月本院收治的脑卒中患者106例,按照不同的护理模式分组,单组53例,分作实验组和对照组,分析护理价值。结果:入院时,两组内患者症状体验量表评估值在频率方面、强度方面、困扰度方面、生活质量、自我管理行为对比(P>0.05);出院前、出院后1周、出院后1个月、出院后3个月在频率方面、强度方面、困扰度方面、生活质量、自我管理行为对比(P<0.05)。结论:运用多模块康复护理模式对脑卒中患者实施智能化随访,可明显的降低患者的症状体验量表评估值,提升患者生活质量、自我管理能力,建议运用。

基于智能“云随访”APP的延续护理对婴儿湿疹的预防作用

目的探讨延续性护理干预配合智能"云随访"APP对婴儿湿疹的预防效果。方法将340例新生儿随机分为观察组和对照组各170例。对照组行常规随访,观察组在此基础上采用智能"云随访"APP进行随访。结果随访至婴儿6月龄时,观察组婴儿湿疹发生率显著低于对照组,湿疹持续时间显著短于对照组;观察组乳母经常进食致敏食物的比例显著高于对照组(P<0.05,P<0.01)。结论利用智能"云随访"APP对乳母饮食及婴儿喂养进行个性化指导,可提高乳母对致敏食物的认识,有效预防婴儿湿疹及复发率。

基于智能“云随访”APP的延续护理对早产儿神经行为和 生长发育的影响

目的评价基于智能“云随访”APP的延续护理对早产儿神经行为和生长发育的影响。方法选取2018年5月-11月在本院出生并收治于本院新生儿科的141例早产儿及其父母共141名,按照电脑生成随机数字法,单数纳入对照组71例,施以常规随访模式;双数纳入观察组70例,实施基于智能“云随访”APP的延续护理,干预至早产儿出院后6个月。比较干预前后两组早产儿父母照护相关知识和技能的差异;比较干预前后两组早产儿生长发育情况、神经行为评分及出院后6个月内的门诊预约复诊率、再入院率的差异。结果干预后观察组早产儿父母照护相关知识和技能优于对照组,两组比较,差异有统计学意义(P<0.05)。干预后,观察组早产儿神经行为总分(36.66±4.61)分高于对照组得分(34.21±4.35)分,差异有统计学意义(P<0.05);观察组早产儿身长、体重、头围值及复诊率高于对照组,差异有统计学意义(均P<0.05);观察组早产儿的再入院率低于对照组(P<0.05)。结论基于智能“云随访”APP的延续护理,提高了早产儿父母照护相关知识和照护技能,进而促进早产儿神经行为发育及生长发育,降低早产儿再入院率。

人工智能语音随访系统在儿童日间手术中心的应用

人工智能语音随访系统通过计算机模拟人类语音,将随访内容规范、准确地推送给患者,并采集患者病情数据信息。借助该系统,可自动完成儿童日间手术术前术后注意事项告知、饮食和用药指导、复诊提醒等,显著节省了工作人员时间,为医生改进诊疗操作提供了数据支持,有助于提高日间医疗服务质量及患者安全管理水平。

基于大数据的随访智能平台的研究与设计

针对目前医疗随访方式效率低、落后的问题,基于大数据技术和ZLBH平台,文中设计并开发了一套慢性病随访智能平台。该平台系统主要包括患者信息管理、数据字典管理、随访数据管理、随访计划管理、短信平台管理、手术标本管理等模块,并能与现存的HIS、LIS等医疗系统快速对接,辅助医生全方位地了解病人的身体变化情况,为病患提供必要的慢性病康复及预防指导。经过测试,该系统运行良好,各项功能均实现正常,能够满足各医院对慢性病随访系统的要求。

智能个体化随访模式在癌痛患者中的研究与应用

探索智能个体化随访模式运用于癌痛患者的延续护理,促进癌痛患者出院后的规范化管理。方法:采用便利抽样法选取我院2019年1月-2020年1月的90例癌痛患者作为研究对象,电脑随机分为观察组(n=45例)和对照组(n=45例)对照组采用常规的电话随访,观察组采用智能个体化随访模式进行随访,比较两组患者的服药依从性,疼痛缓解率和患者满意度。结果:观察组的服药依从性优于对照组(p<0.05),疼痛缓解率优于对照组(p<0.05),且观察组的患者满意度也高于对照组(p<0.05),差异有统计学意义。结论:智能个体化随访模式应用于癌痛患者的随访中可提高癌痛患者的服药依从性,疼痛控制有效,同时减轻护理工作量,使随访工作高效科学。