目的为了提高纸质医疗设备质控检测原始记录表手写数据的电子化录入效率,替代传统手工录入方式,实现手写检测数据的批量化自动录入。方法基于Python语言,开发一套基于深度学习光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)的医疗设...目的为了提高纸质医疗设备质控检测原始记录表手写数据的电子化录入效率,替代传统手工录入方式,实现手写检测数据的批量化自动录入。方法基于Python语言,开发一套基于深度学习光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)的医疗设备质控检测原始数据记录表智能识别系统。深度学习OCR技术采用百度智能云OCR云服务,实现批量识别质控检测记录表电子图片,获取结构化的检测数据识别结果,并将识别结果以电子表格的形式导出。结果该系统已实现8种常用医疗设备质控检测原始记录表的智能化识别,经实验测试,8种质控检测记录表平均识别耗时为5.45 s,平均识别正确率为95.94%。系统应用后,医疗设备质控检测原始记录表手写数据电子化录入用时显著低于传统手工录入方式,且差异有统计学意义(P<0.001)。结论该系统识别速度快,识别正确率高,实现了医疗设备质控检测原始记录表批量化、智能化、电子化自动录入,节省了大量人力,提高了质控检测数据整理效率,为质控检测数据的深度分析打下坚实基础。展开更多
输血是现代医学治疗的重要手段。输血科的主要任务是为临床提供合格、安全的血液及血液制品,以满足临床需要。为保证血液安全,医院输血科应建立质量管理体系,对输血科内部及临床输血的各个环节进行质量控制。作者所在科室于2006年6...输血是现代医学治疗的重要手段。输血科的主要任务是为临床提供合格、安全的血液及血液制品,以满足临床需要。为保证血液安全,医院输血科应建立质量管理体系,对输血科内部及临床输血的各个环节进行质量控制。作者所在科室于2006年6月通过美国病理家协会(College of American Pathologists。CAP)现场认可检查。现结合我国卫生部《临床输血技术规范》要求、美国CAP对输血的要求以及作者所在输血科的实际情况,就试剂、仪器设备、环境及血液运输储存、患者标本采集、输血等方面的质量控制作以介绍,供同行参考。展开更多
文摘目的为了提高纸质医疗设备质控检测原始记录表手写数据的电子化录入效率,替代传统手工录入方式,实现手写检测数据的批量化自动录入。方法基于Python语言,开发一套基于深度学习光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)的医疗设备质控检测原始数据记录表智能识别系统。深度学习OCR技术采用百度智能云OCR云服务,实现批量识别质控检测记录表电子图片,获取结构化的检测数据识别结果,并将识别结果以电子表格的形式导出。结果该系统已实现8种常用医疗设备质控检测原始记录表的智能化识别,经实验测试,8种质控检测记录表平均识别耗时为5.45 s,平均识别正确率为95.94%。系统应用后,医疗设备质控检测原始记录表手写数据电子化录入用时显著低于传统手工录入方式,且差异有统计学意义(P<0.001)。结论该系统识别速度快,识别正确率高,实现了医疗设备质控检测原始记录表批量化、智能化、电子化自动录入,节省了大量人力,提高了质控检测数据整理效率,为质控检测数据的深度分析打下坚实基础。
文摘输血是现代医学治疗的重要手段。输血科的主要任务是为临床提供合格、安全的血液及血液制品,以满足临床需要。为保证血液安全,医院输血科应建立质量管理体系,对输血科内部及临床输血的各个环节进行质量控制。作者所在科室于2006年6月通过美国病理家协会(College of American Pathologists。CAP)现场认可检查。现结合我国卫生部《临床输血技术规范》要求、美国CAP对输血的要求以及作者所在输血科的实际情况,就试剂、仪器设备、环境及血液运输储存、患者标本采集、输血等方面的质量控制作以介绍,供同行参考。