智能化疼痛管理决策与质量监测系统在跟骨骨折内固定手术患者中应用

目的探讨智能化疼痛管理决策与质量监测系统在跟骨骨折内固定手术患者中的应用效果。方法选取2019年1-6月收治的跟骨骨折内固定术患者40例为对照组,行常规性疼痛干预,选取2019年7-12月骨科收治的跟骨骨折内固定术患者42例为研究组,应用智能化疼痛管理决策与质量检测系统对患者实施疼痛管理,比较2组干预前后疼痛评分、睡眠质量、术后锻炼依从率、并发症发生率、足踝功能恢复情况及患者满意率。结果研究组干预后数字疼痛评分量表(numerical rating scale,NRS)评分、匹兹堡睡眠质量指数(Pittsburgh sleep quality index,PSQI)、并发症发生率均低于对照组(t=5.464,P<0.001;t=16.940,P<0.001;χ^(2)=5.550,P=0.018),术后锻炼依从率、Morrey评分、MaryLand评分及满意率均高于对照组(χ^(2)=9.217,P=0.002;t=12.906,P<0.001;t=10.687,P<0.001;χ^(2)=6.717,P<0.001)。结论智能化疼痛管理决策与质量监测系统能有效减轻患者跟骨骨折内固定术后的疼痛感,提高锻炼的依从性,降低并发症的发生率,有利于患者术后的康复,提高患者的满意度。

智能广播质量监测系统的设计与实现

智能广播质量监测系统的主要功能是实时获取播出频率的播出状况、接收播出信息反馈,从而使广播节目的制作、播出形成完整的闭合环路,以便于实现节目的实时调度、预先调整,最终达到提升播出质量、增强覆盖效果的目的。首先概述了智能广播质量监测系统的基本需求和整体框架,随后在Visual Studio开发环境下使用C++语言进行该系统数据接收分发软件、音频质量评价软件、音频数据存储软件的设计,并对其功能实现方式展开研究。

基于OBE理念的人工智能技术课堂教学质量智能监测诊改实践——以“机电传动与控制技术”课程为例

基于OBE教学理念,以“机电传动与控制技术”课程为例,文章提出利用蓝墨云班课及课程实施质量智能监测系统平台为教学质量管理工具,并通过设置素养评价模型,对难以评价的“素养”探索出校本评价模式,过程性评价结果按一定的权重整合,形成课程的教学目标达成度的综合分析结果,为持续推行“持续改进”提供可信数据来源,该课程通过一学期的教学实施与监测,总体目标个人达成度平均达到0.93、学生课程目标达成度平均达到0.936,均达到预期目标。