厦门医学院:大数据支撑精准决策与管理

过去的几年中,厦门医学院累积了大量数据,为大数据综合分析平台提供了良好的数据支撑。在此基础上,学校认为,有必要建设“大数据综合分析平台”项目,为综合运用学校大数据提供技术平台支撑,为学校的进一步发展奠定基础。厦门医学院的大数据综合分析平台,主要由点击流大数据分析平台、综合分析数据仓库建设及学生行为心理指标体系平台共同搭建完成。根据厦门医学院的数据情况和分析需求,学校采用多层次的校园数据仓库系统架构,保证在复杂的数据种类和关系的海量数据上进行业务分析和查询。对全校的数据和信息进行分层、分类存放,并制定相应的数据分层、分类规范,使得数据分析人员能够用最短的时间熟悉并掌握各类数据。考虑到应用方便、高效查询的问题,学校对源系统进行适当整合、拆分,裁减掉源系统中没有必要整合的数据,同时对各系统冗余及标准不一致的数据进行规范和整合。而针对数据隐私保护,学校也建立了相关制度,严格管理权限,访问留痕,并对外发布采用数据脱敏技术。

基于计算思维的地方医学院校计算机基础课程改革

分析当前地方医学院校计算机课程教学中存在的问题,从教学理念、课程体系、教学内容、教学模式、考核方式等方面阐述以计算思维为导向的计算机课程改革方案,实践结果表明学生对课程满意度较高,教学改革取得一定成效。

基于IDV的医学软件实验室及教学平台构建

为了加强医学软件实验室信息化管理、增强医学教师信息化教学能力和推进构建实验教学统一平台,建设信息化、扁平化、集中化的医学软件实验室及教学平台是十分有意义的。在分析比较4种主流云桌面模式基础上,提出基于IDV模式的医学软件实验室及平台建设方案,进一步分析IDV模式运行机制,分别从硬件、网络、镜像、平台部署建设2间医学软件实验室及1套统一的教学平台。该平台建设以来运行效果良好,有利于实现快速部署系统、减少管理者工作量、丰富信息化教学、统一平台建设、提高实验教学质量。

基于多信源互联网信息的大学生人格特质计算

本文提出了一种依据多个来源的网络信息计算用户的人格特质的方法。对高校等能获取用户网络访问日志的机构,先收集用户一段时间内所访问的URL地址;然后使用爬虫技术提取用户访问网页的文本内容;使用情感词典计算各网站文本所体现的情感倾向;根据不同网站的特性给出网站在情感倾向上的不同权重,从而由各网站的情感倾向加权计算获得最终的人格特质评分。实验中以志愿者填写自我报告量表作为结果验证的基准数据。实验结果表明:志愿者在不同网站上表现出的人格特质不同,基于单一社交媒体的人格特质结果与真实情况有偏差。基于多源网络信息进行整体的、综合的人格特质计算方法,可以得到更准确的结果。

医学院校卫生信息管理专业创新创业"生态圈"模式构建的思考

本文分析了医学院校卫生信息管理专业创新创业人才培养模式的现状;阐述了医学院校卫生信息管理专业创新创业"生态圈"建设的基本思路;论述了如何在大数据与人工智能背景下,构建以"大数据与人工智能创新创业平台"为中心,以医学院及其附属医院、医疗相关企业、技术公司为主体,以创业学院、创业实验室、创新工作室、创业公司为组织形式的创新创业人才培养"生态圈"。在这"生态圈"中,组织在学生成长的不同阶段逐渐分享利益、资源和发展。

教育信息化2.0与高校信息化建设

信息化正成为推动教育创新的强有力引擎,教育部提出到2022年基本实现"三全两高一大"的发展目标。高校教育信息化建设关乎办学水平和人才培养质量,是高校提升教育改革的重要环节。通过分析阻碍高校教育信息化建设推广的主要因素,针对《教育信息化2.0行动计划》的"提高信息化应用水平和师生信息素养"目标,提出了高校信息化建设推广的有效策略。

基于大数据的医学生综合素质评价算法研究

本文利用大数据中的聚类算法确定影响医学生综合素质的主要因素,构建医学生综合素质评价指标体系。根据评价指标体系内的各指标采集相关数据,生成医学生综合素质评价大数据集,选用约束参量分析法,分析融合后医学生综合素质评价大数据的控制变量和解释变量,实现医学生综合素质评价大数据评价。实例分析结果显示所研究方法评价所花费时间均值约为1.3s,与主观评价方法相比平均等级相关系数达到0.97,可提升医学生综合素质评价效率。

融合注意力机制的电子病历命名实体识别

命名实体识别是自然语言处理中的一项基础性关键任务,基于电子病历命名实体识别是临床决策支持和医疗知识图谱构建等任务的基础。针对传统的双向长短时记忆神经网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)结合条件随机场(conditional random field,CRF)的BiLSTM-CRF模型在处理医疗文本命名实体识别问题时面临的文本特征提取不够充分和未登录词不能充分识别等问题,引入注意力机制(attention mechanisms),提出一种基于注意力机制的BiLSTM-CRF命名实体识别模型。该模型以字向量作为神经网络的输入,BiLSTM层建模上下文信息,捕捉双向的语义依赖;ATTENTION层重点关注输入数据中显著的与当前输出相关的特征,抑制无用信息;CRF层充分考虑了句子级别的标签依赖信息,对整个句子进行解码预测输出。实验结果表明,在电子病历的命名实体识别中,该模型较传统模型提升了一定的识别效果。

创赛结合的医学生信息素养模式探索及应用

在查阅文献、项目实践、教师指导的基础上介绍信息素养与医学生信息素养,阐述医学生信息素养培养的"五力"意义,探索并构建了创赛结合的医学生信息素养培养模式,包括"创赛结合"培养、"四员协同"培养和"五维发展"培养。实践表明,模式的应用能丰富医学院校信息素养教育体系,提升医学生的信息素养水平,从而达到医学生信息素养培养的"五力"意义。

基于Kinect的颈部康复训练系统的设计与实现

为帮助颈部受伤患者在社区家庭环境中有效地进行颈部康复训练,本文设计并实现了一种基于Kinect的颈部康复训练系统。系统通过Kinect体感设备捕获到人体的头部、颈部、肩部等骨骼关节点的位置信息,跟踪人体的动作,将动作与标准康复动作进行匹配,进而判断动作是否正确和达标。同时,系统可以调整训练难度,以适应不同使用者的需求。系统能够有效地帮助患者进行颈部康复训练,具有较好的应用价值。通过人机交互实现对患者康复过程的指导。

四新专业建设背景下计算机公共课教学改革与实践

新型冠状病毒肺炎疫情期间高校广泛开展的在线教学实践,催生了新的教学模式。信息化最大限度地打破了教育的时间和空间限制,传统教育环境正转向开放、智能、个性和精细。文章在以高校"四新"专业建设背景下,探讨在有限的计算机公共课课时里,如何通过重构教学内容和优化线上教学来提升学生的信息素养,培养学生计算思维,以满足新时代"四新"专业建设,培养"六卓越一拔尖"人才需要。