集团医院一体化住院预约系统的设计与实现

随着医疗信息化的迅猛发展,住院预约管理成为医院信息系统中不可忽视的一环,尤其在集团医院中发挥着关键作用。文章通过深入剖析传统住院预约管理的缺陷,旨在构建一个一体化、高效、准确的住院预约系统,实现集团医院的床位信息与资源整合。文章综合应用最新的信息技术和医疗管理理念,设计了一套标准化、自动化的预约流程,以提高预约准确性,缩短患者等待时间,并优化医护人员的工作流程。实证分析结果表明,该系统能有效提升住院预约效率,增强患者满意度,减轻医护人员工作负担,并加强集团医院内部资源整合能力。

医院感染监测系统对医院感染发生率的影响

目的:医院感染监测系统是通过信息化的手段获取各项感染相关数据,从而对可能的感染进行预警的系统。本文分析医院感染监测系统对医院感染发生率的影响。方法:回顾性分析某三甲医院自2013年开始使用医院感染监测系统至2021年底各年度的医院感染监测数据,包括住院患者医院感染发生率、Ⅰ类手术切口感染率、器械相关感染率及多重耐药菌检出率。采用卡方检验比较数据间的差异。结果:2013年至2021年住院患者医院感染发生率由2.81%降至1.76%(P=0.000),Ⅰ类手术切口的感染率在2015年和2018年出现两次高峰,2018年之后逐年减低(P=0.000);导管相关血流感染发生率由2013年的2.89‰降低至2021年的0.00‰(P=0.001);呼吸机相关性肺炎发生率由3.61‰降低至0.88‰(P=0.020);导尿管相关尿路感染发生率由1.20‰降低至0.62‰(P=0.241);耐甲氧西林金黄色葡萄球菌的检出率逐年减低,由原来的50.41%下降至40.80%。结论:通过院感监测系统可有效降低医院感染的发生率,提高医疗质量和保障患者安全。

产科门诊专科管理系统设计与实现

结合南京鼓楼医院产科门诊实践,阐述产科门诊专科管理系统流程架构设计和功能,包括建档、预诊分诊、结构化产检病历、产前筛查与诊断等,指出该系统有助于规范产检流程,优化诊疗服务,加强高危管理,开展特色诊疗,提供决策支持。

基于深度学习的图像识别技术在食管癌早期筛查中的应用研究

目的:探索基于深度学习的图像识别技术在食管癌早期筛查中的应用,从而为基层医生的临床内镜筛查工作提供辅助与参考,以提高基层医疗机构的服务质量和效率.方法:构建一种新的深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Networks,DCNN),首先在ImageNet数据集上完成预训练,进而在食道白光内镜影像数据集上做迁移学习,自动提取疾病相关的病灶特征,完成对正常、反流性食管炎(Reflux Esophagitis,RE)和浅表性食管鳞状细胞癌(Esophageal Squamous Cell Carcinoma,ESCC)的分类建模.结果:食管癌早筛模型在独立测试集上的分类准确率达到89.83%,且模型对ESCC的敏感性(95.18%)和特异性(97.99%)明显高于资深内镜医生(分别为81.87%、95.62%).结论:人工智能辅助诊断系统对ESCC和反流性食管炎具有良好的诊断能力,可以在食管癌的早期发现中发挥重要作用.

基于深度学习的宫颈癌智能辅助检测系统构建

目的:探索基于深度学习的图像语义分割和图像识别技术在宫颈癌早筛中的应用,并构建基于全切片宫颈细胞涂片的宫颈癌智能辅助检测系统。方法:联合图像语义分割和图像识别技术构建宫颈癌智能辅助检测系统。首先通过语义分割完成对宫颈细胞核的分割定位,进而识别异常细胞。结果:在细胞核定位阶段,平均像素精确度(Mean Pixel Accuracy,MPA)达到87.85%,频权交并比(Frequency Weighted Intersection over Union,FWIoU)达到96.69%。在异常细胞识别阶段,灵敏度达到95.00%,准确率96.00%,与此同时,辅助检测系统还能实现细胞计数功能。结论:基于深度学习的宫颈癌智能辅助检测系统能够为临床宫颈癌早筛提供良好的辅助功能,降低检测成本,提升检测效率,减轻病理医生的阅片工作量。