公共文化服务平台

数据中心打造高效、智能护理信息系统: 目的：护理文书等辅助性工作占用了护理人员大量时间.创新护理业务模式,提高护理质量和工作效率,提升护理内涵.方法：有效开发数据和信息的潜能,建立简便、智能、高效的护理信息系统.结果：信息化技术提高了护理文书的及时性、有效性...; 周祖宏廖敏申炜何刚王兵颜鹏; 关键词：医院管理护理工作数据中心信息化建设

绵阳市中心医院电子“护理文书”模块功能特点与应用: 本院2014年3月自主研发"护士工作站"软件系统,其中电子"护理文书"模块经过全院临床护理人员运用并持续性改进两年以来,该系统的高效整合优势得到充分体现,而且通过数据查询等功能提高了护理管理者管理效率.; 李金学何梅周祖宏王海燕申炜何刚曾小红吴瑕; 关键词：医院信息化护理工作资源整合管理效率

智慧医疗创新服务模式: 目的:“以患者为中心”的战略思想真正落实到医院信息化建设的方方面面,为患者提供智慧医疗,提升医院核心竞争力.方法:利用现代化的计算机技术、通信技术、网络技术打破传统医疗服务模式时间、空间上的限制,利用智能化的信息系统实现...; 何健王兵何刚颜鹏周祖宏; 关键词：客户关系管理

边缘场景下动态联邦学习优化方法: 2024年; 边缘计算(Edge Computing)是一种新的计算方式,通过在网络边缘提供计算服务,与传统的云计算模式相比,具有高可信度和低延迟等特点。联邦学习(FL)作为一种分布式机器学习方法,尽管具备保护隐私和数据安全的特性,却仍然面临设备异构和数据不均衡等问题,导致出现部分参与者(边缘端)训练时间长、训练效率低下等问题。为了解决上述问题,该文提出了一种名为FlexFL的动态联邦学习优化算法。该算法引入了两层联邦学习策略,通过在同一参与者部署多个联邦学习训练服务和一个联邦学习聚合服务,将本地数据集平均分配给各个联邦学习训练服务,并每回合激活一定数量的训练服务。未激活的服务将休眠,不占用计算资源,并将资源平均分配给激活的服务,以加快训练速度。该算法能够平衡参与者设备异构和数据不均衡性带来的训练时间差异,从而提高整体训练效率。在MINST数据集和CIFAR数据集上与FedAvg联邦学习算法进行了对比实验,结果显示,FlexFL算法在减少时间消耗的同时,不降低模型性能。; 王志良何刚何刚许康许康刘畅

智慧医疗创新服务模式被引量：7: 2018年; 目的 "以患者为中心"的战略思想真正落实到医院信息化建设的方方面面,为患者提供智慧医疗,提升医院核心竞争力。方法利用现代化的计算机技术、通信技术、网络技术打破传统医疗服务模式时间、空间上的限制,利用智能化的信息系统实现主动服务。结果数字化医院带来的智慧医疗延伸了医疗服务的深度和广度,赢得和保持相当的患者满意度。结论贯彻客户关系管理理念的数字化医院平台建设成功实现了信息化建设向高层次、合理化方向的发展。; 何健王兵何刚颜鹏周祖宏; 关键词：客户关系管理

绵阳市中心医院电子'护理记录'模块功能特点与应用: 本院2014年3月自主研发'护士工作站'软件系统,其中电子'护理文书'模块经过全院临床护理人员运用并持续性改进两年以来,该系统的高效整合优势得到充分体现,而且通过数据查询等功能提高了护理管理者管理效率.; 李金学何梅周祖宏王海燕申炜何刚曾小红吴瑕; 关键词：临床护理护士工作站软件开发功能模块; 文献传递

数字化医院构建智慧医疗创新医疗服务模式被引量：2: 2018年; 目的:将“以患者为中心”的战略思想真正落实到医院信息化建设的方方面面,为患者提供智慧的医疗,提升医院核心竞争力。方法:利用现代化的计算机技术、通信技术、网络技术打破传统医疗服务模式在时间、空间上的限制,利用智能化的信息系统实现主动服务。结果:数字化医院带来的智慧医疗延伸了医疗服务的深度和广度,赢得和保持相当的患者满意度。结论:贯彻客户关系管理理念的数字化医院平台建设成功实现智慧医疗,推动医院服务模式转变,取得初步成效并出现了一些积极现象。; 廖敏王兵何刚申炜颜鹏周祖宏; 关键词：客户关系管理

预约挂号患者就诊时间算法研究和应用: 2018年; 目的:让患者在预约时就能找到对症专家,让患者在预约后就能知道精准的看诊时间。通过精确的就医时间降低医院无效人流量,降低无谓的医疗资源消耗,保障良好的就医秩序。方法:以历史挂号数据为分析研究对象,利用大数据分析,开发精确的患者就诊时间算法,并督促患者准时就诊。结果:优化的算法能保证预约时间的误差很小,患者只需要准时达到即可快速就诊,候诊和就诊都能保持有序的状态,医生效率和患者就医体验都能得到有效提高。结论:通过数据的分析“对症下药”,为精准医疗提供支撑;通过对运用过程累计的大量数据进行分析,挖掘服务潜能,充分利用医疗资源,提升服务能力。; 王兵廖敏何刚申炜颜鹏周祖宏

基于BM3D的脑MRI图像噪点剔除算法: 2024年; 磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)已经成为一种常见的影像检查方式,MRI的去噪算法影响着MRI的成像效果。基于深度学习的MRI去噪算法需要一定量的数据,绝大部分基于非深度学习的MRI去噪算法都是将MRI数据转化为实数之后进行去噪的,针对复数MRI中的复数数据类型的算法也存在着失真的问题。因此,提出一种通过单张MRI脑图像的原始数据进行噪点剔除的算法,以此更好得去除图像噪声。该算法从MRI的原始数据出发,利用了MRI噪声分布性质和MRI脑图像的特点,以判断MRI图像中噪声明显的点,从而剔除MRI中特定的莱斯分布的噪声。并将所提出的算法结合了MRI去噪中常用的非局部平均算法(Non-Local Means denoising,NLM)与三维块匹配算法(Block-Matching and 3D filtering,BM3D),并和不使用该算法剔除噪点的NLM、BM3D进行了对比评估。对比结果表明,在噪声密度不同的多种情况下,该算法总能优化与之相结合的图像去噪算法,在不同的噪声情况下使峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)与结构相似性(Structural Similarity,SSIM)提高了1%~9%。最后将该算法结合BM3D,对比了DnCNN、低秩聚类算法(Weighted Nuclear Norm Minimization,WNNM)、BM3D、NLM等用于MRI去噪的算法,在莱斯噪声较多时,该算法在PSNR上有更好的表现。; 徐梦笔何刚; 关键词：脑磁共振成像噪声去除

医疗信息化中的医院信息系统建设探析被引量：4: 2021年; 随着社会的不断发展,我国的信息化程度也越来越高,在很多领域都会将信息化元素以及先进的技术融入其中,在医院的建设过程中信息化也得到了广泛的使用,在一定程度上推动了我国的医院整体的发展水平,是我国基层医院水平提升的有力保障,现在一些医院的工作开展尤其是档案管理模块都是与信息化高度切合,档案的管理工作正从传统的纸质化向现代信息化过渡,信息化网络技术的迅猛发展,很大程度上为我国的医院运作形式提供了转型的方向,使得传统模式下医院信息系统模式的一些弊端得到改善。众所周知,现在已经全面步入信息化时代,医疗信息化技术在档案的管理过程中起着很好的梳理作用,对医院的患者档案与医院的资产信息的管理起着推动作用。对于医院进行长时间的跟踪治疗与长期可持续发展起着至关重要的作用,这也要求医院培养更多的信息化化技术专业人员对医院的信息化技术进行不断优化和完善。; 何刚; 关键词：医院建设信息化建设医疗信息化档案管理

渝B2-20050021-1　渝公网安备 50019002500403号　违法和不良信息举报中心　互联网出版许可证　新出网证(渝)字10号

何刚

合作作者

文献类型

领域

主题

机构

作者

传媒

年份

用户反馈

何刚

合作作者

文献类型

领域

主题

机构

作者

传媒

年份

用户登录

用户反馈