杜胜海[1]2001年在《医疗检验数据智能分析软件设计》文中研究指明医学检验数据是医疗过程中判定患者病情的主要依据。随着医疗技术的不断更新，充分利用医学检验仪器，提高检验数据的准确性与操作人员业务素质之间的矛盾就越发显的突出。在长期治疗过程中，患者不需要去问咨询医生，自已随时了解病情治疗疗效的情况也增加了。如何能更加方便地使每个患者都能从自己的检验单据上看懂自己的治疗效果，也成为每个患者最关心的问题。质量控制是关系到检验结果准确性的关键问题，在检验时因为医生的经验不同，很容易出现近期的两个检验结果不一样的情况，这是医生与患者最不愿意见到的情况。如果能随时与患者的历史数据进行比较，并随时对异常结果进行报警就可以避免这种的情况发生。因为人员的问题，随时对每个患者的检验结果作历史存档成为每个医院检验科室最难完成的一项工作。解决以上的种种矛盾，最主要解决方法就是建立医疗检验的联机智能分析系统。本文着重介绍了建立医疗检验联机智能分析系统的必然性及如何实现。
扈中凯[2]2015年在《面向医疗数据的商务智能技术研究》文中研究指明随着信息技术的逐渐发展,传统行业的信息化程度越来越高,作为传统行业中介入壁垒最高的领域,医疗行业的信息化进程在近年来广受重视。商务智能技术作为完成行业信息化的重要工具,可以很好的帮助医疗从业者完成现有数据整合、业务逻辑重组、深层数据挖掘和潜在知识发现等一系列工作。一方面,在当下的互联网环境中,利用网络信息流中的医疗健康数据以及商务智能中的数据挖掘分析技术,可以及时发现疾病爆发趋势、医疗热点问题,帮助个人用户建立健康记录,方便个人进行日常健康管理;另一方面,商业智能技术可以应用到医院管理与服务中,可以很好的解决由于医生数量有限、服务人群量大、服务对象属性复杂引起的资源优化问题。围绕上述两个方向,本文重点开展了以下四个方面的研究工作:(1)对于互联网线上的在线医疗数据,本文以互联网医学在线问答社区为背景,针对医学问答社区中用户提问得不到及时有效回答的需求痛点,利用社区中的用户历史活动数据,提出基于查询似然语言模型的用户个人领域关注度模型,用以描述医学问答社区中用户对不同领域的关注程度;同时,提出基于历史答案质量评估的用户个人专长模型,用以描述个人用户自身在回答医学问题时的专业性。通过综合上述两个模型,提出一种加权的用户个人模型,对被推荐用户是否能够对问题做出及时有效的响应进行预测,以提高潜在问题回答者推荐结果的准确性。(2)对于医疗环境线下的信息化数据,尤其是以电子病历为代表的病人个人信息数据,由于其中的非结构化文本中语言文字过分糅杂,阅读者在短时间内难以提取有效信息,本文提出一种面向自然语言文本的电子病历文档关键信息提取算法。通过对电子病历中的关键信息进行明确定义,确定"疾病"、"治疗手段"和"医学测量和检查"叁类基础医学概念作为关键信息的提取目标,本文利用医学自然语言处理和神经网络语言模型,提出基于监督式方法的电子病历关键信息提取算法,然后建立基于深度神经网络的词向量特征学习模型对病历文本进行特征扩展,将学习到的词向量特征用于文本中关键信息的抽取算法中,有效的完成了关键信息抽取工作,帮助医生解读复杂医疗病历中的核心信息。(3)针对当前医疗环境中急诊访问次数过高且不合理的现实问题,为能够给以医院为代表的医疗机构进行急诊服务优化,本文利用电子病历系统中病人的历史就诊数据,提出一种基于随机森林集成学习算法的急诊病人入院风险预测模型。通过使用统计学习方法,发现决定病人未来急诊访问风险的关键特征,并据此利用集成学习方法和迭代式随机森林决策算法对病人未来急诊访问风险建模,以获取病人急诊访问风险系数;在完成风险评估任务后,对识别出来的高风险病人进行聚类分析,识别出高风险病人中医学特征模式,为医疗从业人员对高风险病人提供医疗前期干预提供有效的决策支持。(4)在本文最后,基于前面几个研究工作的基础上,提出针对电子医疗病例进行数据挖掘的整套医疗商务智能解决方案,搭建了全流程的医疗商务智能分析平台,以通用型的医疗领域数据仓库作为数据平台基础,提出跨平台的数据整合集成过程,设计并实现了基于关键绩效指数的医疗商务智能企业仪表板。
曹寅翔[3]2016年在《基于Android智能手机的心电异常监测系统设计》文中指出为了让慢性心脏病患者以及居家老人方便进行长期心电监测,并丰富可穿戴心电医疗设备的功能。本文致力于研制出与便携式心电检测设备相配套的安卓手机App,不仅实现心电图动态显示与存储,还将对心电数据智能分析,自动识别出心电异常波形,辅助心电医师诊断治疗,并配套决策支持。心电(ECG)数据智能分析过程包括预处理、特征值提取和心电异常识别叁步骤。本文综合参考了现有智能算法,采用抗干扰性和时间复杂度折中的、Android系统适用的双正交二次B样条小波变换,对ECG离散数据进行4尺度小波分解。结合软硬阀值去噪实现ECG信号肌电噪声和工频干扰的滤除,结合小波系数模极值对提取实现ECG信号P-QRS-T波的定位。本文采用国际MIT-BIH中心心律失常数据库(Arrhythmia Database)的48例数据作为算法训练样本,对常见的窦性心拍、早搏心拍(室性、室上性)、逸搏心拍(室性、室上性)等7类心拍进行病理分析和心电图特征总结,最终自主设计出心律失常逻辑分支诊断树,用于心拍的分类及心律失常病症的自动识别。最后,本文基于小米2s安卓手机,开发出与心电采集设备相配套的心电监测App。该软件采用低功耗蓝牙4.0完成ECG数据传输,并在Android系统下实现波形显示与智能分析。采用SQLite数据库存储诊断记录,并能够随时回放查阅异常波形。经测试,本软件各功能运行良好,心律失常分类效果满足医学需求,软件运行实时性亦达到实用效果。
李勇鹏[4]2017年在《可穿戴心电监护系统的终端软件设计与实现》文中指出近30年以来,我国经济发展迅速,人民生活水平得到极大的改善并开始逐步进入小康阶段。随着生活富裕起来广大人民的生活节奏被加快,生活方式也与以往相差很大,其中包括生活规律、饮食规律、心理状态等,然而这些改变导致了我国心脏类疾病的患病率和死亡率迅速上升。在经济快速发展的同时我国人口结构逐渐趋于老龄化,老人作为心脏类疾病的高发人群则进一步提高了心脏类疾病的发病率。同时作为青壮年面对日益增强的工作负担与生活压力,因心脏猝死的概率也呈上升化趋势。以上这些都对人民的生命健康产生了极大的威胁,也让家人甚至整个社会承担着巨大的压力。心电信号作为人体生物电信号的一种,它包含了大量可以体现心血管健康状态的生理及病理信息,同时心电信号也能够及时反映人体心脏的健康状况。通过对心电信号的处理、分析能够提前发现心脏类疾病的发病征兆,对心脏类疾病的防治及预防突发性心脏猝死具有积极意义。为了能够高效、快速的采集、分析心电信号,本文在基于可穿戴心电监护系统这一实验室课题的基础上,开发了该系统的终端软件部分并对采集到终端设备上的心电数据进行深入分析与研究。相较于一般心电监护系统的终端设计,本文开发的终端软件进行了大量的创新性优化与扩展,心电终端包括PC端心电软件与移动端心电APP,通过两者相结合的方式增加了系统适用于不同使用环境的可能性。PC端软件采用具有优良跨平台特性的Qt应用架构进行编写,主要负责心电信息的接收、存储和分析。移动端心电APP在PC端软件的功能基础上结合自身强大的社交特性,增加了数据的第叁方分享功能。在数据分析模块,本文首先对心电信号的消噪算法进行研究,在此基础上应用曲线的波峰波谷查找算法对心电波形的QRS波进行识别提取。最后将生物科学、计算机科学及其他知识进行结合,完成心电终端的心电图显示及心电的自动化诊断、智能化分析目标。测试结果表明,本文研究的心电终端系统能够有效的接收心电数据,并进行数据分析,实现了心电终端智能化目标。最终为用户提供了合理的、具有针对性的健康生活提议。目前,该套系统已经完成初步的测试,相信在一些细节被不断的优化后,系统将很快能够投入使用,实现最终的产品化目标并带来一定的社会及经济效益。
吴珊[5]2015年在《基于商业智能的住院数据分析决策与绩效考核的研究与实现》文中进行了进一步梳理网络技术势如破竹的发展,让医疗行业也希望能够通过这种高效准确的手段和方法最大程度上优化管理工作。而医院现行的信息管理系统对数据的应用仅仅停留在简单的提取和汇总层面,医护、后勤、管理、设施和人员配置的大量数据交织无法满足决策层对数据全方面多方位直观的展现和分析需求,因此,本文建立了一个高效可靠的分析决策系统,用它不仅可以合理分配医院的各项资源,在一定程度上减轻医务人员的劳动强度,提高工作效率和工作质量,而且还可以从现在纷乱复杂的绩效考核管理中脱离出来,建立一个真正公平的自动化绩效考核体系,互利双赢,统筹兼顾,促进医院稳健、高速发展。本文在研究了医疗系统的数据分析和决策支持,掌握了商业智能中数据处理、数据分析和数据挖掘的相关知识的基础上,立足于现阶段医疗数据的发展现状,对住院数据分析决策与绩效考核系统进行了深入的设计与研究。建立了以数据仓库、OLTP和数据挖掘等商业智能为中间技术构成的多层系统构架。确立了以指标体系为基础的五个系统模块,明确了每个模块的基本功能,介绍了数据仓库的建模过程,阐明了数据挖掘技术在系统中应用。本文详细描述了住院医疗和绩效考核模块的设计与实现,讨论了本系统在开发过程中使用的关键技术,创新性的在系统中提出并实现了基于指标的自定义控制结合数据多维钻取的展示方法实现住院数据分析、按岗量化指标的方法实现绩效考评。最后提到了系统在西安市某区医院实际应用效果和项目实施过程中遇到的问题。本文设计的系统已经开发实现两个版本并实施于医院,投入使用之后的作用明显,效果良好。系统以现行医疗管理系统的海量数据为来源,以院方的需求为依托,不但将大量的数据以直观的图表形式个性化的展现到客户眼前,更是对医院业务的监控、分析和预测,按岗量化指标的绩效管理模式也使得绩效考核变得全面高质多样。针对当前医院方面的运行管理状态,为决策层和管理层管理医院提供科学依据。
骆翠萍[6]2018年在《长脉冲射频离子源数据智能分析系统设计》文中认为离子源作为中性束系统的龙头,为中性束注入系统提供一定参数的离子束。为解决射频离子源放电模式下,实验人员需对千秒量级实验数据经过一系列复杂处理得出有效值问题。本文针对长脉冲射频离子源研制过程中产生的实验数据特性,设计并实现了基于自定义匹配算法的数据智能分析系统。为满足系统及实验需求,本课题不仅对实验所得的实验数据进行特性统计及波形运算,而且针对长脉冲射频离子源数据智能分析系统所需满足的条件进行了具体研究。该系统涉及的主要内容如下所述:(1)为实现与现有采集系统及数据服务器间的可靠数据通信,设计并实现了监听与通信模块。该模块实现了实验数据的高效交互、实验原始数据的准确获取(通过对应的LZO(Lempel-Ziv-Oberhumer)解压方式实现)、与数据服务器间实验数据的可靠传输、维护炮号(避免漏炮、重复炮数据传输事件的发生)等功能。同时,为后续数据的分析和处理提供准确数据源。(2)依据系统需求,为实现系统主要功能,设计并实现了数据智能分析模块。该模块前后分别设计并实现了方差窗数据处理算法、频域分析法并最终结合 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)改进算法设计实现了匹配算法。解决了以往需实验人员人工读取有效值的问题,统一了数据读取的标准,增加了有效数据读取的可靠性。(3)结合监听与通信模块及数据智能分析模块,根据实验与工程需求,设计并实现了有效数据自动存储录入模块。该模块实现了有效值自动录入、炮号唯一性维护、数据库自动刷新、数据按需回调、交互式界面设计等功能。解决了需人工建表、录入数据、手动刷新数据库等问题。并将后台工作可视化,实现了降低人力消耗,提高人机交互等功能。(4)为验证整个系统是否可以稳定可靠的运行,设立了系统测试模块。该模块首先分别对各个功能模块进行功能测试,然后对各模块运行结果进行可靠性检验,最后完成系统整体测试,以保证系统完备、可靠的功能输出。数据分析与自动存储系统的成功搭建,解决了当前简单数据处理算法仅适合短数据处理、依靠经验设置参数、单点读取数据有效值的问题。添加了数据自动存储录入、数据回调等功能。实现了实验原始数据的可靠获取、千秒量级数据的智能处理及自动录入等功能。提高了系统整体人性化、智能化水平,为射频离子源的进一步研制和实验测试奠定基础。
蔡健[7]2018年在《大型临床医疗设备智能管理平台的设计与实现》文中研究表明医疗质量和医疗安全是医院管理的核心和发展的根本,大型医疗设备管理在医院的管理中占了很大份额,医疗设备的稳定运行和高效安全对于医疗质量和医疗安全具有举足轻重的作用,所以规范医疗设备管理不仅需要规范的流程控制、还需要对设备运行数据进行多方位的监测采集和控制,移动通信技术与物联网技术相结合的技术在医疗领域的应用越来越广泛,其中基于移动性管理的网络前端设备具备实时大数据收集、多源自组织、可靠数据转发等功能,同时具有部署成本低、密度高、数据传输可靠等方面的特性。此外,物联网软硬件应用平台的具有维护便捷、应用拓展方便等优点,用户可以直接获取应用数据,技术人员基于物联网前端设备的射频接口一致性可进行方便的调试和及时更新系统。智能管理平台通过多系统协同,充分利用物联网技术,结合智能化处理手段,建立各软硬件高度融合的可扩展管理平台,有效管理大型医疗设备日常运维工作,严密监测设备运行环境,实现数据自动分析和提醒的智能化管理平台。本文研究的主要工作是:(1)构建大型医疗设备智能管理平台,可以承接医疗设备生命周期全程管理流程、设备效益分析、数据采集等业务,提供用户分析查询并做可视化展示和智能分析和管理。(2)通过部署异构多功能物联网前端节点,组建适用于医疗设备智能管理平台的移动物联网监测应用,部署在大型临床医疗设备上的异构传感器节点之间的通过协同分工,实时采集外部环境数据和电源支持数据等,具体如:设备电压电流、环境温湿度、水质和气体情况、环境电磁感应、工作场强和设备移动等参数被物联网前端设备采集,用户可通过访问服务器,实时获取数据并作相应管理和设置,监控各种管理流程和数据变化,分析制定或优化维护维保工作流程,最大限度保障设备的正常运行,同时利用智能化手段进行运行趋势预判、智能运维、应急处置智能提醒等。(3)管理平台结合大中型医疗设备管理制度和管理流程要求,使用无线通信技术和叁边定位算法的定位技术,实现医疗设备的室内定位功能,使得资产管理和质量追踪更高效。管理平台在医院的部署及不断深入研究,能够满足医院精细化管理的要求;采用标准化规范化流程管理,确保医疗设备安全运行,采用物联网技术的前端采集设备,确保了临床医疗采集数据的准确性、健壮性和通用性;通过有线和无线协议及分布式消息机制,将各类数据准确传输到平台构架的管理系统,使应用更灵活更稳定,既能满足需求又方便扩展;最后通过机器智能手段进行数据分析和故障趋势预判,能有效应对故障带来的风险,保证医疗质量,到达智能管理目的。
贾志忠[8]2016年在《DR公司红外医疗健康检测智能分析产品的营销策略研究》文中研究说明随着中国经济的不断发展以及城镇居民消费水平的提高,人们对健康养生质量的需求也在日益加深,为红外热成像技术在医疗领域的应用带来了巨大的市场。DR公司是一家高新技术企业,主要从事红外医疗健康检测智能分析平台研发和销售,自产品在2014年投入市场后取得了良好的销售成绩,但在产品导入期仍然面临,如何快速占领市场份额、获得快速发展的问题。在这种背景下,本文对DR公司红外医疗健康检测智能分析平台销售现状进行研究,使用渠道管理理论、4P市场营销策略、SWOT分析方法,对DR公司经营的内外部环境进行分析,得出DR公司在红外医疗健康检测智能分析平台营销中所具备的优势与机会,存在的危险以及自身的问题,并使用更切合产品特点的4C营销策略,DR公司在国内的快速扩张营销策略。本文通过大客户的客户策略、以及服务和产品的品牌中的策略、产品销售价格的制定策略及其渠道的推广到市场中的策略,全方位提升DR公司客户忠诚度,为迅速扩大DR公司红外医疗健康检测智能分析平台在医疗领域的影响力寻找一套直接有效的营销策略。通过对DR公司营销策略的分析以及后续措施,一方面希望能够对DR公司的营销有较好的指导意义,另一方面也希望处于同样环境面临相似问题的公司能有所借鉴。
张国强[9]2012年在《嵌入式多参数水环境智能分析仪研究和设计》文中提出水环境智能分析仪是一种检测水环境中某些元素浓度的仪器。这种仪器在工业、农业、商业以及人们的生活等中有着广泛的应用。可靠、及时、准确的测量出水环境中一些元素的浓度具有重大的实际价值。开展多参数水环境智能分析仪的研究具有较大的理论意义和应用价值。本文介绍了水环境中元素浓度的检测方法,选用离子选择性电极测量法开展水环境中某一些元素浓度测量的研究,该测量法是一种电化学方法,它具有测量方便、快速等特点；提出了离子选择性电极传感器的标定方法和测量数据稳定的判定方法。根据智能仪器设计目标,采用嵌入式处理器芯片LPC2124,进行了智能仪器整体方案和硬件电路的设计,其中包括：触摸屏电路的设计、A/D转换电路的设计、进样电路的设计和通信模块电路的设计等。基于智能仪器的功能要求,采用模块化的软件设计方法,设计了系统的软件框架、人机交互界面和多个软件功能模块,功能软件包括A/D转换、打印机驱动、触摸屏驱动、数据处理软件、数据稳定判定软件和传感器标定软件等。开展了智能仪器的实物系统调试和实际测试,测试数据表明,本文设计的水环境智能分析仪工作稳定,测量精度较高,使用方便,达到设计的目标。
张彦红[10]2007年在《基于案例智能分析的中医临证训练系统设计》文中进行了进一步梳理中医医案是祖国医学的重要组成部分,为中医临证实录,承载着历代医家宝贵的临床经验,因此医案成为中医学习中不可缺少的重要内容。虽然对医案的学习在中医教育中颇受重视,也尝试引进案例教学模式,但还不够普遍,教学的方式和手段仍以教师讲授为主,也亟待改进。本课题尝试改进目前中医医案的教学模式,将名医医案之精华用信息技术来重复和表达,使之变得易理解、可操作,故此开展了“基于案例智能分析的中医临证训练系统设计”的研究。本课题是以十五国家科技攻关项目“基于信息挖掘技术的名老中医临床诊疗经验及传承方法研究(名老中医学术思想、经验传承研究)”为背景的,因此传承名医的经验和学术成为本课题的研究宗旨。具体研究方法包括4个方面。①文献研究:采用文献研究方法研究医案的入选原则,以遴选出最适合用来进行训练的案例。②案例信息化处理:对入选的中医医案利用解析标引方法进行要素解析和数据规范化处理,包括中医医案文献信息的解析处理和对解析后的数据进行主题标引,将医案内容处理为计算机能够识别的信息数据。③信息技术的应用:用人工智能近似推理的理论和方法,完成案例要素的定性定量分析,以实现对医案辨证论治思路的挖掘;利用支持向量机技术,完成处方分类的模式识别,以作为评判训练效果的方法。④基于虚拟现实技术的设计:采用人机交互技术虚拟中医临证诊治过程(情境),并从中医临证训练需求的角度完成设计。信息行业有句名言“不怕做不到,就怕想不到”,本研究课题就是“要想到”的一次科学实践。本课题的研究是在北京中医药大学中医学信息研究室前期科研成果的基础上进行的。通过文献调研,制定了医案的入选原则,确定了整理医案文献的解析方法,编制了“医案文献解析细则”;研究并编写了适用于医案文献标引的主题词,制订了医案需标引的项目及“医案文献标引手册”;实践了用处方智能分析软件(CPIAS)以及基于SVM技术的中医处方分类识别软件(CMSVM)对数十例医案相关因子进行定性定量的综合分析和分类识别,在此基础上探讨了方证一致性评价技术和对照案例的符合率比较评价技术的应用效果,以确定系统开发所涉及的关键技术的可行性;完成了以中医临床基础训练和中医临证技能训练为目的的系统需求分析,并从结构、功能上进行了训练系统的需求设计。本课题的研究目的是让中医名医医案以智能案例教学模式走进课堂,在虚拟临证情境的环境中对学生进行临床基础和临床技能的训练。通过几百个甚至上千个医案案例的训练,不仅可以扩大学生对临床病症的接触面,还能让他们感到仿佛是名医在世、亲临佐诊;在充分发挥学生知识建构的主动性的同时,让他们学习到名医辨证论治的思路和方法;在利用系统评价功能了解自己的同时,激发出学生要提高临证能力的欲望和创造力。总而言之,能为提高培养新名医之效率做出贡献,是基于案例智能分析的中医临证训练系统研制的意义所在。
参考文献：
[1]. 医疗检验数据智能分析软件设计[D]. 杜胜海. 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所. 2001
[2]. 面向医疗数据的商务智能技术研究[D]. 扈中凯. 浙江大学. 2015
[3]. 基于Android智能手机的心电异常监测系统设计[D]. 曹寅翔. 东南大学. 2016
[4]. 可穿戴心电监护系统的终端软件设计与实现[D]. 李勇鹏. 杭州电子科技大学. 2017
[5]. 基于商业智能的住院数据分析决策与绩效考核的研究与实现[D]. 吴珊. 西安电子科技大学. 2015
[6]. 长脉冲射频离子源数据智能分析系统设计[D]. 骆翠萍. 中国科学技术大学. 2018
[7]. 大型临床医疗设备智能管理平台的设计与实现[D]. 蔡健. 东南大学. 2018
[8]. DR公司红外医疗健康检测智能分析产品的营销策略研究[D]. 贾志忠. 北京化工大学. 2016
[9]. 嵌入式多参数水环境智能分析仪研究和设计[D]. 张国强. 南京邮电大学. 2012
[10]. 基于案例智能分析的中医临证训练系统设计[D]. 张彦红. 北京中医药大学. 2007
标签：计算机软件及计算机应用论文; 大数据论文; 用户研究论文; 智能医疗论文; 医疗论文; 用户分析论文; 工作管理论文; 功能分析论文; 医院系统论文;