基于数据挖掘的门诊信息资源分析

目的：随着各级医院信息化建设的不断加强,医院的信息化水平也日益提高。目前各医院都有自己完善的信息化系统,在日常的门诊中,信息化系统积累了大量的门诊就诊数据,但长久以来这部分数据只是处于低层次的应用。对数据的深层次分析、加工以及对医院管理层的决策支持能力较弱。面对着这些宝贵的数据,医院迫切需要数据挖掘和分析工具从积累的就诊数据中分析出更深层次的、高价值的信息,从而为医院的管理决策提供高价值的决策信息。方法：以聚类算法进行数据挖掘建模,对某院门诊信息资源中有用字段进行挖掘分析。结果：根据数据挖掘模型进行挖掘分析,对有价值字段进行聚类分析,得到相关字段数据挖掘结果。结论：将得到相关字段数据挖掘结果进行分析,并将所分析的结果在医院管理决策和医疗质量管理等方面的应用进行探讨。     

构建医疗质量决策平台 促进精细化管理

信息技术为医院全面质量管理提供了巨大支持。本文通过建立医疗质量决策平台对医院终末质量管理进行提升。利用来自各环节医疗活动的数据,通过融合、加工、分析,获得医疗质量相关指标,并通过图形化报表工具进行展现,为医疗质量控制和精细化管理提供了决策依据。     

回归分析在医院门诊量预测的应用

对医院未来发展主要业务数据进行预测是实行医院科学管理的重要手段之一,是制定决策和计划的前提条件。门诊是医院医疗工作的一个重要组成部分,是医院直接对外服务的“窗口”。目前不少的医院都在要求医院职工重视门诊,树立“大门诊”的概念,医院的门诊量是反映医院工作效率的一项重要指标。     

面向药品决策支持系统的数据仓库模型设计

医院药品的业务庞杂,数据集成与分析不完善,缺少信息全面、集成的数据仓库系统。研究医院药品数据,运用“业务维度生命周期法”进行数据仓库项目的设计、开发和部署。解决的问题有：创建数据仓库总线结构,建立主题模型,使用维度建模来进行逻辑建模,数据存储的物理设计,数据转储与开发。总体逻辑结构模型设计清晰,构建方法新颖,给出一个较好的医院药品数据仓库的分析模型。     

基于知识库和商业智能的临床用药指引及监测系统

目的 有效规范临床用药，进行合理用药指标的监控，降低临床用药风险。方法 依据临床用药知识库，将用药规范和制度与医嘱系统流程融合；采用商业智能技术，抽取医院管理、医嘱、检验等临床业务数据库，建立主题模型，监测临床用药的各项指标。结果 软件化定制了临床用药规范和制度，在医嘱系统中实现提醒和审批流程。实时、精细化展示合理用药指标报表，并能进行潜入分析。结论 减少不合理用药医嘱，同时极大提高了合理用药数据统计、分析的效果和效率。     

公立医院财务管理信息一体化策略研究与应用探讨

????? 随着计算机及网络技术的高速发展,医院信息化建设得到大力推进,为构建医院财务管理信息一体化平台提供了可能。财务处根据相关配套文件要求,对现有的财务管理系统进行了重新整合与优化。致力于构建起数据统一规范、业务信息互联互通的医院资源管理系统,努力提升财务管理能力与综合决策水平。

     

基于医院核心财务的医院资源规划业务管理分析

以核心财务系统为落脚点,依次展开医院资源规划系统对应的业务设计,为医院资源规划系统的实施提供有力的参考方案。基于核心财务系统,医院资源规划业务主要包括预算业务、科研教学业务、费用管理业务、固定资产及物资业务、药品材料试剂业务。业务数据与核心财务系统实现对接,数据最终汇集至核心财务系统完成成本核算和绩效考核,形成完整的以“财务一体化”为主线的运营管理平台。     

组学时代下机器学习方法在临床决策支持中的应用

随着组学技术的不断发展,对于不同层次和类型的生物数据的获取方法日益成熟。在疾病诊治过程中会产生大量数据,通过机器学习等人工智能方法解析复杂、多维、多尺度的疾病大数据,构建临床决策支持工具,辅助医生寻找快速且有效的疾病诊疗方案是非常必要的。在此过程中,机器学习等人工智能方法的选择显得尤为重要。基于此,本文首先从类型和算法角度对临床决策支持领域中常用的机器学习等方法进行简要综述,分别介绍了支持向量机、逻辑回归、聚类算法、Bagging、随机森林和深度学习,对机器学习等方法在临床决策支持中的应用做了相应总结和分类,并对它们的优势和不足分别进行讨论和阐述,为临床决策支持中机器学习等人工智能方法的选择提供有效参考。     

临床决策支持知识库研究

目的 运用知识管理的理念和方法,探讨切合实际应用的临床决策支持知识库概念模型,使医院能够通过知识管理提升其核心竞争力。方法 收集国内外相关资料,系统化研究及分析具有人工智能的临床决策支持知识库的框架。结果 实施医院知识管理的关键就是必须建立一个动态的,并具有自我学习能力的临床决策支持知识库,该知识库不仅需要通过医院信息系统收集传统的医学知识,而且需要建立用于临床指南等的标准医学知识收集的引擎和隐性知识转化模型,并嵌入智能化工具,通过知识库的自我学习功能,保证其动态更新和智能化的临床决策支持能力。结论 医院知识库创建过程实质也是医院价值的创造过程,智能化的临床决策支持知识库开发不仅涉及知识的收集和处理, 还包括知识的表达,人工智能技术的嵌入和各种规则、条件及分类方法等的应用,有待进一步研究。     

深圳市社会办医院发展的PEST嵌入式SWOT分析

多元化办医是推动我国公立医院改革和增加医疗卫生资源供给的有效方式。社会办医院是医疗卫生服务体系不可或缺的重要组成部分,是满足人民群众多层次、多元化医疗服务需求的有效途径。通过对深圳市社会办医院的发展现状进行梳理,利用PEST嵌入式SWOT分析模型总结深圳市社会办医院探索过程中的经验和问题,为今后制定和完善社会办医院的发展规划和政策决策提供支持。