山西省医疗机构服务能力分析与评估系统开发与应用

介绍了山西省医疗机构服务能力分析与评估系统开发的必要性,描述了具体的系统设计方案、运行流程、分析方法及应用情况。通过该系统的应用,及时收集全省二级以上医疗机构病案首页数据、门诊患者的诊疗数据与医疗机构经济运行数据,及时分析评估医疗机构的医疗技术服务能力、医疗质量、管理水平、患者费用负担、经济运行状况以及影响全省人群的主要疾病等指标,为卫生行政部门实施医疗卫生体制改革、医疗机构日常监管、全省范围内疾病防控等提供数据支持。     

物联网环境下,智能医养融合电子平台设计

为缓解"医养融合"发展模式中养老者电子健康档案、电子病历实时传输和不同服务主体间信息共享的难题,本文提出智能医养融合电子平台模型。系统利用使用物联网技术的智能医疗设备采集养老者的生理信息数据,使用Map Reduce挖掘数据,快速有效的完成养老者生理数据的分析和整理。     

物联网各层安全研究探讨

随着互联网技术的完善和云计算技术的兴起,物联网的实现也变得触手可及。而物联网的建设与发展必将面临安全因素的制约。本文概述了物联网各层级的框架结构,并对各层安全策略进行初步的探讨,总结了各层面临的安全威胁及相关的安全技术。     

关于iFlora创建工作框架的建议

iFlora是依据传统植物分类学及相关学科的研究基础,融入现代DNA测序技术,应用高速发展的信息、网络技术及云计算分析平台,收集、整合和管理植物物种相关信息,以建成智能物种鉴定和数据提取的开放应用系统（智能装备）。通过与该系统的双向交流,一方面,可以不断整合新的数据和技术充实iFlora的内容和功能;另一方面,可以通过该系统的多种鉴定途径实现快速、准确和方便的物种鉴定,获取所需物种的相关信息,满足专业机构和公众对物种和生物多样性的认知要求。本文重点介绍了构成iFlora的应用装置和支撑该装置的实物库（凭证标本、分子材料和DNA库）的建设及其重要性;阐述了构成iFlora各单元的高度整合和集成的特点,以及基于计算机技术的物种信息数字化和开放的云计算数据分析处理服务平台的枢纽作用;并讨论了iFlora创建过程所面临的困难和挑战,以及拟研发的智能装备的框架和应用前景。     

基于Yarn云平台的生物基因多序列比对并行算法

为了解决生物信息学中基因多序列比对的计算速度慢和软件陈旧的问题,提出了基于Yarn(Yet Another Resource Negotiator)云平台的生物基因多序列比对并行计算方法Yarn_clustalW。分析了clustalW算法的数学模型及其面向MapReduce的任务划分方式,Yarn_clustalW中综合考虑了基因的长度和数目,采用一种基于阈值刻度的任务划分方式。利用NCBI的GenBank生物基因数据作为案例程序进行了测试。实验结果表明:Yarn_clustalW比起多序列比对clustalW串行计算方法具有更快的运行时间与加速比,可以使生物科研人员节省很多时间与精力,方便对于药物靶标的发现,缩短生物药物的开发周期。     

基于云计算的区域医疗信息服务体系构建

分析了云计算对网络信息服务体系的影响,研究了云计算应用的特点,并以上海新华（崇明）区域医疗体系的构建为例,从网络服务结构和模块两个方面讨论分析了基于云计算的新华（崇明）区域医疗信息服务体系构建的内容, 最后完成了新华（崇明）区域医疗信息化云计算服务平台的设计。     

基于移动云的急救医疗信息协同平台设计

现代急救医疗要求在正确的时间和地点,将正确的信息交接给正确的人,因此建立一套覆盖急救医疗全程,既能满足单一环节信息支持,又能满足各环节信息协同的管理平台,对提高城市急救能力及重大灾难救援能力起着重要作用。但由于急救医疗服务具有涉及部门多、参与人员多、流转过程多、地域跨度大的特点,信息交互共享涉及不同系统间的信息标准和规范、异构信息系统间的互操作性、跨机构系统间的信息协同等问题,因此具有很大的实施难度。文章探讨利用移动云技术构建低成本、高效率、高安全性的分布式信息资源整合方案,实现各类信息跨业务系统、跨机构、跨地域的在线存储、创建、编辑、共享及协同管理。     

基于云计算的农作物种质资源数据挖掘平台研究

针对作物种质数据量大、多维带来的挖掘效率偏低的问题,通过探讨云计算技术及其解决方案,提出了一种基于Hadoop的农作物种质资源数据挖掘平台,详述了平台的各功能模块并给出了具体的开发方案。通过改进经典的Apriori算法并在平台上对其进行效率测试,验证了平台的有效性、可行性。     

云计算环境下电子病历一体化管理初探

在文件生命周期理论和文件连续体理论的基础上提出了电子病历一体化管理思想,分析电子病历一体化管理存在的障碍,阐述利用云计算技术进行电子病历一体化管理的必要性,从顶层设计、云服务模式选择、云平台构建、标准化建设、业务流程重组等方面加强电子病历一体化管理,使电子病历数据保持云端同步,从而提高电子病历的管理水平,方便数据提取和数据共享。     

基于云计算的蛋白质折叠模拟计算

为了解决生物信息学中蛋白质折叠模拟计算的速度慢和软件老旧的问题,提出了基于云计算的蛋白质折叠并行化算法Cloud_PERM。分析了PERM算法的运行流程及其面向MapReduce的子任务划分方式。Cloud_PERM算法实现采用Hadoop云计算环境作为工作平台,其蛋白质序列数据的存储与管理、子任务调度及工作单元的执行都由MapReduce规范来透明的完成;实验结果表明:Cloud_PERM比PERM串行计算具有更快的计算速度,在吞吐量和可扩展性上也有明显的优势。Cloud_PERM可以使生物科研人员节省很多时间与精力,有益于新型蛋白质结构预测与生物特性的研究。