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人工智能诊疗平台在医学领域中的应用
人工智能诊疗平台是今后医学领域中一项重要的措施及发展的方向,在智能用药、智能影像识别、智能健康管理等领域有着重要的作用.随着人工智能的进步,其关键技术大数据技术和自然语言处理技术的发展都对人工智能诊疗平台的建立有着积极推动作用.本文主要从智能用药、智能影像识别、智能健康管理几个方面对人工智能诊疗平台在医学领域中的应用发展现状进行了总结,并提出了其在创造力以及社会伦理方面存在的问题,对未来的发展进行了总结展望.
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医疗大数据的应用
伴随着我国经济的不断发展,网络不断普及,我国的医疗卫生也在向着信息化不断迈进,在医疗信息化中也越来越多地运用到了大数据技术.该文主要讲述了医疗大数据的来源、分类、处理模式,以及实际应用等内容.
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大数据环境下的中医药数据管理策略
针对海量中医药信息中数据对象属性项的不确定性、数据表述的多样性、抽象性,导致传统数据管理模式无法对其进行有效管理的问题,提出基于大数据技术的中医药数据管理策略.该策略基于中医药数据的真实特性,利用大数据技术对存储对象属性的无模式特性来解决中医药信息中描述对象属性项的不确定性与数据表述不统一性问题、采用混合索引模式解决不同存储模式的数据在索引过程中的冲突问题、通过MapReduce高效并行处理能力解决海量数据查询处理.理论分析给出了中医药数据的管理框架及其关键技术,实验以几种常见的中医药和处方在中医药数据源中的真实描述作为测试对象,在Hadoop上对其性能表现进行了检验.实验结果显示,该模型能有效解决中医药信息数据的存储问题,且在查询效率、完备性以及抗灾能力方面有很好的表现.
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大数据技术在中医健康管理中的应用
中医健康管理应当在健康服务业中扮演重要角色.通过分析大数据及其相关技术的特征,从中医健康管理信息和过程层面的需求出发,对大数据、物联网、云平台、云计算、智能设备在中医健康管理中的运用进行了详细阐释.把握大数据时代机遇,灵活有效地将各种相关技术运用到中医健康管理中去,以促进中医健康管理事业的迅猛发展,实现“治未病”的目标.
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利用大数据技术建立免费网络医疗指引系统的设想
1我国医疗目前的现状
1.1“看病难、看病贵”的现状我国医疗服务的主要问题集中于“看病难、看病贵”看病之难，难在大医院一号难求，一床难候，由于我国的医疗卫生资源不足和分布不合理，导致大城市大医院门庭若市，人满为患，而乡镇卫生院则门可罗雀，无人问津；看病之贵，贵在政府投入不足、医保水平低、新药品新技术的高昂费用、“举证责任倒置”所带来的过度检查、药品流通环节中的层层加价，老百姓因病致贫、因病返贫的问题依然严峻。另一方面，大部分临床医生工作时间过长，工作压力巨大，紧张的医患关系常常使他们的工作如临深渊、如履薄冰，再加上现阶段医生的收入偏低，体现不出他们的劳动价值，这又进一步恶化了看病难、看病贵的问题。 -
基于大数据技术的信息共享平台辅助国家药品抽检工作现状分析及展望
目的:实现药品"智慧监管",为提高国家药品质量监管水平提供参考.方法:分析全国药品抽检信息平台的构架、主要功能、采用的大数据技术以及取得的成效,并对今后工作的开展提出建议.结果与结论:全国药品抽检信息平台能促进信息共享,提高药品质量监管效率.未来平台应进一步完善数据规范,创新数据分析方法.
关键词： 大数据技术 药品智慧监管 全国药品抽检信息平台 参考 -
试验装备保障大数据管理体系研究
针对试验装备保障数据规模大、增速快、共享利用不够等问题,介绍了试验装备保障数据概念及特点,通过当前数据建设情况分析引入大数据概念,提出了一种试验装备保障大数据管理体系的研究思路,着重从统一数据标准、规范采集方式、数据分析展现、总体架构设计等方面进行了研究分析,为实现试验装备保障数据共享与利用和提高试验任务保障能力.
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医疗大数据搜索系统的建设与应用
目的:解决医疗数据多源异构、分布式、碎片化等问题,有效整合分散于医院各独立系统中的数据,更好地为临床科研服务.方法:采用Hadoop分布式的列式数据库、ElasticSearch搜索引擎、Spark集群并行计算框架、R语言等开源大数据技术,结合自然语言处理、机器学习等人工智能技术,依据临床科研需求,建立基于临床数据中心的医疗大数据搜索系统.结果:医疗大数据搜索系统已初具规模,该系统的建设解决了数据杂乱、分散的问题,提高了查询效率和利用率,实现了各系统数据的有效整合.在注重保护患者隐私的同时,支持用户对搜索内容的秒级呈现,可满足组合、多级条件查询及常规查询等需求,取得了良好的应用效果.结论:医疗大数据搜索系统在保障数据安全的前提下,为临床科研提供了便捷、有效的数据查询服务,进一步提高了临床科研数据查询效率及科研服务质量.
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基于大数据技术的糖尿病临床决策支持系统分析与展望
糖尿病是一种慢性非传染性疾病,目前只能通过长期用药和自我管理来缓解病情,无法根治.临床决策支持系统能够模拟糖尿病医疗专家诊断疾病的思维过程,向医生提供常规诊疗方案,推荐优方案.现有的临床决策支持系统大多基于临床指南、规则、案例推理以及本体.大数据技术可获取和处理多元异构的各类数据,提供更科学的个性化诊疗方案.近年来已有基于决策树、神经网络、模糊逻辑、支持向量机、APRIORI关联规则与多维分析和时序挖掘等多种大数据处理方法应用于糖尿病的临床诊断,但其尚处于起步阶段.对基于大数据技术的糖尿病临床决策支持系统的框架进行了分析,并展望了未来的诊疗方式.
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基于大数据技术的临床数据中心与智能分析应用 平台构建研究
将大数据技术在医院临床数据管理中进行应用,可以解决医院临床数据存在的问题,提高临床系统服务的能力与水平.因此,本文主要就大数据技术在医院临床数据管理中应用的意义、方法两个方面内容进行论述.
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顽固性高血压痰瘀互结证治疗方药方案精准化的思路和方法
中医走精准发展路是改变自身弱势学科地位的必然趋势,真实世界与大数据技术能解决辨证论治存在的客观证据与精细化、量化不足的难题,据此本研究在既往肯定痰瘀辨治顽固性高血压(Resistant Hypertension,RH)有效的基础上,提出了基于真实世界和大数据技术的RH痰瘀互结精准方药方案的思路和方法,为解决辨证论治中方药方案精准的共性技术提供方法学上新发现.
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新形势下地方性砷中毒科学防治的新机遇与挑战
2018年12月国家卫生健康委会同9个相关部门联合制定印发了《地方病防治专项三年攻坚行动方案(2018-2020年)》,明确了六大行动及要求,为新时期地方性砷中毒(以下简称地砷病)的科学防治指明了方向.实现地砷病防治水平的提高需要思维创新、技术创新,而大数据相关技术的涌现为突破该病防治瓶颈提供了重要的途径和方式.本文围绕新形势下地砷病防治工作要求和大数据时代医学研究新特征,侧重梳理和分析了地砷病现阶段需重点解决的科学问题,为推进地砷病防治策略的优化提供参考.
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论大数据技术在医院管理应用的风险与防范
文章以信息化时代大数据技术为背景,将大数据理论与医院管理实践相结合,分析大数据形成的原因及对医院管理的影响,指出医院管理中大数据技术应用的不足,并就此提出针对性的对策与建议.
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基于大数据技术的中药饮片外观性状与内在成分数据的研究与应用
目的:探讨大数据技术在中药饮片外观性状与内在成分数据结合分析("内外结合")中的应用.方法:总结现有中药饮片鉴别中外观性状与内在成分检测技术的不足,就中药饮片"内外结合"大数据库的研究现状与应用前景进行综述.结果与结论:现有的智能感观技术存在数据不完整、不准确和对多维数据缺乏整合的不足,内在成分检测方法也存在诸多不足.大数据分析流程包括前期数据采集、数据预处理、数据分析与处理、数据可视化处理以及数据应用几个阶段.收集中药饮片形、色、气、味外在性状与内在成分数据以及文献知识库信息,构建中药饮片"内外结合"大数据库,再根据大数据处理流程与算法,可实现人工智能辅助中药饮片真伪优劣鉴别,实现对中药产地的辨别区分,挖掘影响中药饮片质量的因素,为其质量控制提供规范化标准.大数据技术的应用能准确、高效地处理中药饮片"内外"多维数据,可为传统中药行业研究提供新思路,为中药饮片客观化发展提供新动力.
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基于大数据技术的电子产品节能环保性信息应用
对国内外电子产品节能与环保指令/法规/标准进行探讨与分析,以及如何结合大数据技术实现电子产品节能与环保信息的应用.
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探讨大数据技术在医院教育管理中的应用
目的:前大数据技术在我国诸多领域均有应用,但在医院教育管理中的应用报道较少.本文针对医院在各类教育实践中的重要地位,从大数据技术的应用概况出发,介绍其在医院教育中的应用与展望,为医院教育管理提供参考.
