数据挖掘技术在手术室医院感染管理中的应用

目的探讨数据挖掘技术在手术室医院感染管理中的应用。方法在分析数据挖掘技术的基础上,对医院信息系统中的数据进行理解、准备、挖掘,并在手术室医院感染管理领域进行评估与应用。结果数据挖掘技术可应用于手术室医院感染管理的许多领域:手术室无菌物品及一次性用品智能备库系统,预测术后切口感染,合理安排手术,并防止抗菌药物的滥用,根据围术期的抗菌药物应用分析其与耐药性的规律,对参观手术人员和进修生实习生的管理,利用医院信息系统(HIS)中知识解决难点和杜绝差错,对手术室医院感染常规工作动态监测。结论数据挖掘技术作为一门新的技术,能从数据库中识别出有效的、新颖的、潜在的信息与知识,并能在手术室医院感染管理中得到很好的应用。     

数据挖掘技术在医院信息系统的统计分析与决策中的应用

数据仓库和数据挖掘技术是信息技术领域的新兴技术,而如何应用到医院的信息化建设中是医院信息系统（HIS）面临的问题。建立基于HIS的数据仓库并使用数据挖掘技术,可以将大量源数据有效地转化为有用的知识信息,并服务于决策过程。本文结合医院医疗业务提出了系统实现的解决方案,并给出了基于医院医疗业务数据仓库的体系结构和逻辑模型,以及基于医院医疗业务的数据挖掘技术应用方法。     

医院药学管理中计算机软件开发应用现状

医院药学管理中计算机软件开发应用现状潘菡清，于燕莉，贡瑞生计算机在医院药学领域中的应用涉及药学管理、药品供应、药品制剂、临床药学等各个方面，并开始从单机、单职能向网络化、集成化、综合化的方向发展，提高了医院药剂科的现代化、科学化管理水平，促进了药学事...     

数据挖掘技术在医院管理中的应用

传统统计分析技术难以对海量数据进行有效分析,数据挖掘技术可为医院管理决策提供更有力的技术支持。作者介绍了类描述、关联分析、聚类分析、分类和预测、时序模式技术在医院管理中的应用,指出随着数据挖掘技术的日益普及,其必将在医院管理领域得到更加广泛的应用。     

分析运用循证药学方式开展药学信息咨询的工作体会

目的探讨分析循证药学应用于药学信息咨询的过程和效果。方法对我院2009-2011年运用循证药学开展药学信息咨询的工作情况进行回顾性分析,评价循证药学在医院药学信息咨询工作中的应用效果,探寻循证药学应用于药学信息咨询的工作模式。结果循证药学的应用有利于医院在临床治疗和护理中寻找和采取合理、有效的药物治疗方案。临床药学问题的提出、资料的查找和整理、资料评价及临床证据反馈等一系列工作需要系统地组织和协调。结论优化循证药学在药学信息咨询中的工作模式,是提升医院临床药学服务的有效途径。     

浅论医院药学的发展方向——药学保健

药品药学保健(Pharmaceutical Care,简称PC),又称药学监护.这一概念是在上世纪90年代由美国学者首先提出的,PC要求医院药学的各个环节都要以病人为中心,药品为手段,运用药学专业技术知识来开展工作、提供服务.PC不是医院药学的一个专业,也不是与供应、制剂、药检、血药浓度监测、药物信息咨询等并列的业务工作,而是整个医院药学新的工作模式.这一模式使医院药学的工作从过去"面向药品"转变为"面向病人",从"对物"转变为"对人",变被动服务为主动服务,变(在药房)等候服务为上门(病房、门诊)为病人服务.PC代表了现代医院药学的发展趋势.PC也是中国传统药师的出路.     

利用数据挖掘技术构建临床药学知识库

探讨数据挖掘技术在临床药学信息中的作用。结合临床药学知识库的特点及应用要求,重点阐述了构建临床药学知识库的模型及应用情况,指出临床药学知识库的在临床工作和区域医疗中的重要意义。     

数据挖掘在中医治疗支气管扩张症方药文献研究中的应用

数据挖掘技术广泛应用于中医药领域的文献研究,本文主要介绍了中医药治疗支气管扩张症方药文献研究的背景,分析了数据挖掘在中医药文献研究中的应用,讨论了数据挖掘在支气管扩张症文献研究中存在的问题,最后指出数据挖掘在中医治疗支气管扩张症方药文献研究的方向。     

数据挖掘技术在医院管理中的应用

目的：医疗数据挖掘能够对医院现有数据库中数据进行自动分析并提供有价值的医学知识,为医院管理中各项决策提供有力的技术支持。方法：介绍数据挖掘的概念,分析数据挖掘的主要任务,阐明医学数据挖掘的应用现状。结果：对数据挖掘技术在医院中医疗质量管理、医用耗材备货管理、手术室感染管理以及影像科管理中的具体应用进行了分析研究。结论：提出数据挖掘应用时必须注意的问题,肯定了快速发展的图像数据挖掘技术所具有的较高学术价值和广阔的应用前景。     

药学管理中的计算机技术应用分析

随着计算机技术的快速发展和广泛应用，利用计算机软件系统来管理药学已经成为了一种必然的趋势。本文医院从药学管理中的流通环节，探讨了计算机技术从招标到药库管理到药房管理等工作中的各项技术应用；从药学管理的使用环节，探讨了计算机技术在药学信息监测分析服务中的应用；从药学管理方面，研究计算机技术如何在药品管理中进行监测和宏观调控。     

数据挖掘技术在医院管理中的应用

数据挖掘技术可为医院管理者提供更高层次的数据分析功能，为医院制定竞争策略提供有力的技术支持。作者明确了数据挖掘中的数据抽取、分类发现、聚类及关联规则等4项任务，介绍了数据挖掘的常用方法，指出数据挖掘技术在医疗质量管理、门急诊管理、病区管理、医院资源配置及跃院经济管理中具有广泛的应用性，提出随着信息技术广泛而深入的应用，医院管理水平将得到显著地提高。     

数据挖掘技术在名老中医防治传染病经验传承中的应用体会

数据挖掘能从海量的中医药文献中发现知识,对于以医案、医著、学术论文为主要表现形式的名老中医学术思想和临床经验的传承具有现实意义。本文从理论和实践两方面对聚类分析、关联规则等数据挖掘技术在名老中医防治传染病经验整理中的应用进行介绍,提供应用实例分享。     

医院数据中心建设研究

为了充分利用医院数据信息资源,挖掘出对医院管理有用的模型、规律和知识,本文就医院数据中心建设进行研究,运用商业智能技术建设医院数据中心。通过数据仓库（DataWarehouse,DW）、数据萃取、转换、载人（Extraction—Transformation—Loading,ETL）T具、联机分析处理（OnlineAnalyticalProcess,OLAP）和数据的多维度分析与展现技术,形成统一的数据视图和综合决策分析支持系统,并以此为基础,结合医院的战略管理和业务运营,对医疗数据资源进行充分的应用、分析与挖掘。     

基于数据仓库的口腔医院决策支持系统的建立

目的：设计基于数据仓库的口腔医院决策支持系统,为口腔医院的日常运营管理提供决策支持.方法：由数据仓库提取医院信息系统中的数据,通过联机分析处理技术为医院决策提供有效的支持.结果：口腔医院决策支持系统为医院管理中的各种具体工作提供了分析数据,也为医院改进工作和建设发展提供了决策支持.结论：数据仓库、联机分析处理以及数据挖掘相互结合在一起可以为医院决策提供信息化支持.     

数据挖掘技术在生物信息学基因变异规律研究中的应用

目的聚类分析中适宜类别数的确定和结果的验证一直是难以解决的问题，而在生物信息学研究中这一矛盾尤为突出，本文试图将数据挖掘技术引入这一领域，以期能有所帮助。方法以甲型流感病毒的H3序列为例，按照数据挖掘的思想将其拆分为训练集和验证集，然后使用两阶段聚类法和自组织图进行聚类分析，利用验证集对聚类结果进行验证，并进行各类的特征描述。结果两阶段聚类法可自动搜索适宜的类别数，两种聚类方法结果相互验证，以及验证集的结果验证都证实了聚类结果的准确性。结论数据挖掘方法体系中的智能聚类技术可以满足基因序列数据聚类问题的需求，其相关技术可较好的解决类别数判定、结果验证等问题，值得在该领域中推广。     

自动摆药机差错风险防控

目的分析自动口服药品摆药机在医院使用时存在的问题,探讨通过加强管理降低发生差错的方法。方法对本院自动摆药机的使用情况、遇到的问题及解决方法进行总结分析。结果通过建立有效的管理模式可以降低自动摆药机发生差错的风险。结论自动化操作是医院药局发展的必然趋势,自动摆药机适合医院药局发展应用,通过有效管理可降低发生差错的风险,有助于提高医院的药学服务水平。     

探讨新医改模式下的医院药学服务

目的：介绍中国新医改的主要内容及其对医院药学服务的影响,探讨医院药学适应新医改要求的具体做法。方法：综合国内外的文献,结合作者单位的工作实际,从多方面论述医院药学服务的发展方向。结果：新医改对医院药学服务提出了更高的要求,医院药学服务人员要从加强自身学习、优化管理模式、发挥临床药师作用、引入药物经济学方法等多个方面加强医院药学服务,为患者提供安全、有效、经济的药疗服务。结论：医院药学服务人员要根据本地区、本单位的实际,探索适应新医改要求的医院药学服务发展之路。     

数据挖掘在高校突发公共卫生事件预警和控制中的应用

[目的]研究数据挖掘在高校突发公共卫生事件预警和控制中的应用。[方法]利用数据挖掘技术对高校突发公共卫生事件进行管理。[结果]数据挖掘能够应用到高校突发公共卫生事件预警和控制中。[结论]数据挖掘可以提高高校进行突发公共卫生事件管理的水平,为高校突发公共卫生事件预警、控制与管理提供了一种新的研究思路和分析方法。     

医院药事管理在临床药学服务的应用价值研究

目的探究临床药学服务当中应用医院药事管理应用效果。方法选取2017年4月—2018年4月本院收治的200例患者作为研究目标,并将其中100例并未实施药事管理的患者纳入到参照组,实施药事管理的100例患者纳入到观察组,对两组患者用药服务价值进行对比分析。结果两组不良反应观察组(5例)显著低于参照组(50例),两组数据差异具有统计学意义(χ^2=50.784,P<0.05)。服务满意度对照组(85%)远高于参照组(50%)。两组数据差异具有统计学意义(χ^2=27.9202,P<0.05)。结论临床药学服务当中应用医院药事管理能够更好的提升服务质量,降低患者用药后不良反应,提升服务满意度。