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1.
大数据技术在医疗行业中的迅速发展,给医院管理带来了机遇和挑战,如何在大数据时代实现高效管理和运营,成为医院管理者在推动医院高质量发展进程中必须面对和解决的时代命题。文章概述了医疗大数据基本特征和医院智慧管理内涵与现状,从技术路线、平台功能与管理成效等方面,详细介绍了基于医院大数据平台建设的智慧管理实践,分析了推进医院智慧管理的重要意义并提出管理建议,以期为医院管理者探索智慧管理建设提供借鉴。 相似文献
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5.
医院图书馆嵌入式学科服务模式探析 总被引:1,自引:1,他引:0
嵌入式服务是医院图书馆学科服务的新方向,对医院图书馆的发展有着重要意义。介绍嵌入式服务理念、模式和对馆员的需求,阐述医院图书馆嵌入式服务的途径,包括嵌入参考咨询、嵌入临床疾病诊治、嵌入临床课题研究、嵌入临床教学,分析存在的问题和对策。 相似文献
6.
Given the versatility of smart phone displays, it was inevitable that applications (apps) providing colour vision testing would appear as an option. In this study, the colorimetric characteristics of five available iPhone apps for colour vision testing are assessed as a prequel to possible clinical evaluation. The colours of the displays produced by the apps are assessed with reference to the colours of a printed Ishihara test. The visual task is assessed on the basis of the colour differences and the alignment to the dichromatic confusion lines. The apps vary in quality and while some are colorimetrically acceptable, there are also some problems with their construction in making them a clinically useful app rather than curiosity driven self‐testing. There is no reason why, in principle, a suitable test cannot be designed for smart phones. 相似文献
7.
介绍医联体的内涵和区块链技术的特征,阐述区块链技术在医联体中具体应用,包括建立医疗大数据、医疗机构认证等方面,提出应用中面临的问题和挑战以及相应应对措施。 相似文献
8.
目的 了解长宁区中学生智能终端的成瘾现况及其相关因素,为指导中学生科学、合理地使用智能终端提供依据。方法 2017年5月采用分层整群抽样的方法在长宁区中学抽取949名学生,通过问卷调查的方式收集学生智能终端的成瘾现况,参考Young网络成瘾评价方法进行成瘾是否的判定,分别通过K10 量表和ULS-8量表收集学生的心理健康状况及孤独感,探讨学生智能终端成瘾的相关因素。结果 中学生智能终端成瘾检出率为14.33%(136/949)。单因素分析显示年级段、学习成绩、使用安排方式、使用目的均与成瘾检出率有关(χ2分别为43.046、8.711、21.652、13.970,P<0.05),成瘾组学生K10量表及USL-8量表总分均高于非成瘾组(Z值分别为-7.998、-7.297)。多因素分析显示年级高中(OR=1.822,95%CI:1.167~2.585)、使用目的为娱乐(OR=1.572,95%CI:1.060~2.330)、K10量表总分>14分(OR=2.788,95%CI:1.786~4.352)、USL-8量表总分>14分(OR=2.013,95%CI:1.320~3.071)是智能终端成瘾的危险因素(P<0.05)。结论 长宁区中学生智能终端成瘾检出率较高,其与年级段及使用目的有关,智能终端成瘾还与心理健康及孤独程度有关,应引起关注。 相似文献
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10.
We evaluated the energy and nutrient intake estimates of popular Japanese diet-tracking mobile applications (apps). We identified five diet-tracking apps in the iTunes store during August 2020. A researcher entered the dietary data from a one-day paper-based dietary record (DR) previously obtained from apparently healthy free-living adults (15 males and 15 females; 22–65 years) into each app. The energy and nutrient intakes estimated by the apps were compared with those calculated using the Standard Tables of Food Composition in Japan based on the paper-based DR (reference method). The number of dietary variables available ranged from one (energy in Mogutan) to 17 (FiNC). Compared to the DR-based estimates, the median energy intake was significantly overestimated by MyFitnessPal, Asken, Calomiru, and Mogutan. Moreover, the intakes of many nutrients were overestimated by Asken and Calomiru and underestimated by MyFitnessPal. For energy intake, the Spearman correlation coefficient between the DR and the apps was lowest for Mogutan (0.76) and highest for FiNC (0.96). The median correlation coefficient for nutrient intakes was lower in MyFitnessPal (0.50) than in the other three apps (0.80 in Asken, 0.87 in FiNC, and 0.88 in Calomiru). These results suggest that intake calculations differ among apps. Further evaluation is needed in free-living settings, where users input their own food intake. 相似文献