专科医院复杂环境排队叫号系统设计与应用

从信息技术层面出发,根据门诊医生诊区和检查区域的实际情况和特点,设计并实现专科医院复杂环境排队叫号系统,介绍系统架构、操作流程、优化前后对比、具体应用,该系统上线应用后能够改善各诊区的就诊秩序,提高医生和患者满意度。     

项目管理机制在医院机房搬迁中的运用体会

医院中心机房搬迁是运行维护工作中的一项重难点工程,特别是对医院中心机房的整体搬迁。在搬迁工程中。引入严格的项目管理制度。全面的考虑如何规避搬迁中的风险。把成本和影响降至最低。从理论上研究了项目管理的各个要素,并且结合搬迁实际从人力资源管理、范围、沟通管理等方面具体阐述了项目管理关键要素在医院机房搬迁中的应用。对在医院信息系统运维管理上进行了探索。     

基于期望确认模型的智能预问诊患者持续使用意愿研究

目的 探究患者对智能预问诊的持续使用意愿及其影响因素，为系统的管理优化提供参考。方法 基于期望确认理论构建模型并提出假设，对172位使用智能预问诊的用户进行代填式问卷调查。数据利用偏最小二乘法结构方程模型进行分析。结果 模型中各因素对患者持续使用意愿的解释程度为75.5%。满意度（P<0.001）、感知有用性（P<0.01）对患者的持续使用意愿有正向影响，期望确认度对满意度（P<0.001）和感知有用性（P<0.001）均有正向影响。结论 在建设和推进智能预问诊的过程中，患者的持续使用意愿是系统有效实施和可持续发展的重要保障。关注患者的用户体验、完善优化系统功能、适度宣传有助于提升患者的感知有用性和满意度，从而使其愿意持续使用智能预问诊。     

基于全院数据中心平台的医院药事管理应用

根据复旦大学附属眼耳鼻喉科医院数据中心平台建设经验,重点介绍了在平台基础上实现数据汇聚、离散化处理和构建视图,使处理后的数据能更灵活地满足用户的数据利用需求。通过平台建设,形成全院数据整合与利用的一整套规范,可以反过来驱动现有医疗业务信息系统的改造及对医院业务流程的再造。构建在规范的数据模型之上的用例,结合用户需求和智慧,辅助临床和管理决策,从而有效提升医疗质量和管理绩效。     

基于自然语言处理技术的互联网医疗眼表疾病咨询需求分析

目的 通过对某三级甲等眼耳鼻喉科医院互联网医疗平台眼表疾病咨询的对话文本进行自然语言分析，挖掘咨询眼表疾病的患者的特征、眼表疾病领域需要重点关注的病种及健康需求，为制定结构化的医疗咨询平台及线上健康教育方案提供参考。方法 采用文献回顾、循证方法构建眼表疾病健康教育需求维度，运用基于统一信息抽取（universal information extraction,UIE）的自然语言分析法对该医院2020—2022年互联网医疗平台的18 654条眼表疾病对话文本进行清洗、归类、分析。结果 咨询患者女性多于男性，小于60岁的咨询人群占比高达89.69%。研究构建了眼表疾病非结构化对话文本规范词词库，以及症状管理、就医流程等9个健康咨询需求维度，生成了每个维度词频排名前10位的高频词，所有关键词中排名前5位的高频词分别是“泛红”“玻璃酸钠”“痒”“环孢素”“干眼”。结论须重点关注的眼表疾病有眼干燥症、变应性结膜炎等，用药知识、症状管理、疾病知识、就医流程是患者咨询的热点，医护人员应加快构建这类疾病的线上健康教育方案，推动眼科智慧医疗和护理向纵深发展。     

基于电子就诊卡的“无卡”自助就诊模式研究

在“互联网+医疗”的时代背景下,对现有患者就医流程的不足进行分析,在此基础上,提出扩展医院信息化系统服务面,设计基于电子就诊卡的“无卡”自助就医模式,并根据应用实践提出展望,这一就医模式的推广不仅能够更好地改善就医体验,提升满意度,更将在未来脱卡结算全面推行以后,为群众全周期健康管理带来新机遇。     

三级专科医院非计划再次手术智能识别系统构建及使用成效分析

目的 通过在三级专科医院搭建非计划再次手术智能识别系统，形成医疗质量监管“抓手”，以降低医院非计划再次手术的漏报率，提高主动上报率。方法 使用头脑风暴、专家访谈等方法总结非计划再次手术的判断逻辑，输入医院信息系统中进行若干轮试运行，不断优化系统判断逻辑，最终使系统能够较为准确地识别出医院所有二次手术中的非计划再次手术。结果 智能识别系统实施后4个月的总识别率达到82.35%。非计划再次手术的主动上报率提升至82.59%，相比系统使用前的同期数据提高56.72个百分点。结论 系统智能识别准确度较高，能够提高医疗质量管理工作效率，减轻管理者筛选非计划再次手术的工作负担，并且形成监管“抓手”机制，有效降低非计划再次手术漏报率，提高主动上报率，进而提高医疗质量。