基于区域卫生信息平台多卡读写的研究与实现

伴随着健康卡、社保卡、市民卡等在我国医疗卫生行业的普遍应用,原有医疗卫生信息系统需要进行改造、对接以适应新的需求,而终端设备驱动程序的多样性,则进一步增加了各医疗机构信息接入的成本。此外,绑定银行账户、结合金融功能的健康卡等,更加需要通过区域卫生信息平台的对接,实现各医疗机构基于单一线路同多家银行的金融结算功能,以此降低线路租赁的费用。本文基于区域卫生信息平台,构建一套经济适用、功能强大得多卡读写系统,并为我国的健康卡等项目建设提供借鉴。     

一种基于向量夹角的k近邻多标记文本分类算法

在多标记学习中,一个示例可以有多个概念标记.学习系统的目标是通过对由多标记样本组成的训练集进行学习,以尽可能正确地预测未知样本所对应的概念标记集.k近邻算法已被应用到多标记学习中,该算法将测试示例转化为多维向量,根据其k个近邻样本的标记向量来确定该测试示例的标记向量.传统的k近邻算法是基于向量的空间距离来选取近邻,而在自然语言处理中,文本间的相似度常用文本向量的夹角来表示,所以本文将文本向量间的夹角关系作为选取k近邻的标准并结合k近邻算法提出了一种多标记文本学习算法.实验表明,该算法在文档分类的准确率上体现出较好的性能.     

基于智能终端设备的健康管理信息平台架构设计

伴随着我国人口老龄化进程的不断加快,生活环境恶化、食品安全问题严重,以糖尿病、高血压、恶性肿瘤为代表的慢性病逐渐成为我国居民健康的头号杀手。针对慢性病的科学研究、预防治疗,以及公共卫生行业普遍存在的医疗经费匮乏、预防性投入不足等问题,本文提出构建一个结合多种感知、接入及传感器技术,以大数据处理技术为核心的区域性健康云平台。通过结合智能终端设备的区域性健康云平台,公共卫生部门能够为居民的健康提供更有力的服务保障。