基于医学信息的智能化决策服务研究

阐述医学信息在传统决策中的作用、现状、问题以及新形势下决策需要的要素、要求和特点,分析医学信息决策智能化的实现背景及其在健康领域的应用场景和模式,探讨未来基于医学信息的智能化决策服务发展思路。     

人工智能+大数据在胸外科金课建设中的实践和应用

目的　探讨"人工智能+大数据"在胸外科金课建设中的实践和应用。方法　选择哈尔滨医科大学附属肿瘤医院胸外科实习学生作为研究对象,分为两组,各36例。对照组进行常规课程学习,观察组采用"人工智能+大数据"下的金课体系教学。课程结束后,采用自制考核测评表对两组医学生学习成绩(理论知识考核成绩及技能操作考核成绩)进行考核评估。由带教教师对两组知识掌握优良率进行评价,从学习态度、理论知识掌握程度、临床操作技术掌握程度等方面进行评分。采用自制创新思维能力测量量表对医学生进行考核评估。采用SPSS 22.0进行独立样本t检验和卡方检验。结果　教学前两组理论知识考核成绩、技能操作考核成绩比较,差异无统计学意义;课程结束后,对照组理论知识考核成绩、技能操作考核成绩均高于教学前,差异有统计学意义(t=5.37、4.17,P<0.05);课程结束后,观察组理论知识考核成绩、技能操作考核成绩均高于教学前,差异有统计学意义(t=10.93、8.24,P<0.05);课程结束后,观察组理论知识考核成绩、技能操作考核成绩均高于对照组,差异有统计学意义(t=7.10、5.77,P<0.05)。对照组知识掌握优秀17例,占比47.22%,知识掌握优良率83.33%(30/36);观察组知识掌握优秀26例,占比72.22%,知识掌握优良率100%(36/36),差异有统计学意义(χ²=4.55,P=0.033)。课程结束后,对照组创新思维能力高于教学前,观察组创新思维能力高于教学前,观察组创新思维能力高于对照组,差异有统计学意义(t=7.07,P<0.001)。结论　采用"人工智能+大数据"金课建设教学体系,可提高医学生学习成绩、知识掌握情况以及创新思维能力。     

智能化多源多维大数据融合设计在卫生应急中的应用

目的/意义 针对来源复杂、标准多样的多源多维大数据,提出不同业务应用场景的数据治理和融合技术。方法/过程 以多源多维大数据融合在应对重大突发公共卫生事件的实践为例,重点阐述多源多维大数据融合面临的挑战、应用架构设计、技术集成、实施路径、应用场景等内容,分析应用效果和存在的不足。结果/结论 通过智能化多源多维大数据融合技术的设计,实现对千亿级别高频次更新的实时监听、读取、治理和交互关联,探索有效应对突发公共应急事件的智慧化路径。     

大数据理念下医保报销循证决策框架设计

通过专家咨询探讨基于大数据理念的医保报销循证决策框架,明确决策的维度,结合大数据资源分析医保报销的循证决策步骤,围绕医保决策实践就如何充分利用大数据资源提出建议。     

大数据驱动下的智能化卫生健康社会治理新场景探析

介绍基于大数据的智能化卫生健康社会治理相比于传统治理的优势,详细阐述智能化卫生健康社会治理的新应用场景,包括舆情危机感知、突发公共卫生事件应对、老年慢性病风险预防等,分析智能化卫生健康社会治理视角下的新问题,提出优化方案。     

大数据在生物医学信息学中的应用

大数据在生物医学信息学研究中的作用日益重要,介绍大数据在生物信息学、临床医学信息学、影像信息学和公共卫生信息学4个领域的应用,列举并总结一些最近的工作进展,对未来大数据在生物医疗领域的发展进行展望。     

大数据在医疗卫生中的应用前景

大数据是近年来的一个技术热点,随着卫生信息化建设进程的不断加快,医疗卫生领域也进入了“大数据时代”。本文对最近几年国内外大数据相关的研究成果进行回顾和总结,概述了大数据的定义、研究意义,并介绍了大数据在医疗卫生领域中的应用前景及面临的主要挑战,以期为进一步研究提供参考。     

大数据时代的军事数据管理机制研究

针对军事数据有效支撑未来联合作战、军队建设管理和军事科研活动的迫切需求,深入分析了军事数据管理面临的困难与挑战,筹划设计了大数据时代军事数据管理的总体框架。围绕数据需求生成、采集、审查、共享、维护与激励等6方面,提出了建立军事数据管理机制的设想,为推动军事数据管理机制建设提供思路和方法。     

基于医院大数据的基层医疗机构诊疗决策支持模式

针对目前医疗行业资源分布不均、“看病难、看病贵”的情况,在分析四川省大型卫生信息化建设项目和卫生信息管理的基础上,提出了一种基于医院大数据的对基层医疗机构诊疗决策支持的创新模式（基层“一键通”）,并阐述了基层“一键通”模式的构建,指出了该模式存在的问题。     

大数据在军民融合中的应用

在对大数据军民融合应用技术层面的可行性进行分析的基础上,对当前应用的现状及成果加以阐述,并就大数据技术在军民融合中的应用进行了展望,以促进大数据军民融合应用的深入发展。     

试验装备保障大数据管理体系研究

针对试验装备保障数据规模大、增速快、共享利用不够等问题,介绍了试验装备保障数据概念及特点,通过当前数据建设情况分析引入大数据概念,提出了一种试验装备保障大数据管理体系的研究思路,着重从统一数据标准、规范采集方式、数据分析展现、总体架构设计等方面进行了研究分析,为实现试验装备保障数据共享与利用和提高试验任务保障能力。     

军事大数据应用的风险及其应对措施

军事大数据已成为各国新一轮军事科技竞争的战略制高点。介绍了当前我国军事大数据在指挥作战系统、装备建设、情报工作、军事训练以及反恐中的应用,并就军事大数据应用中的安全与法律风险提出了加强技术开发投入,加强大数据监管,推动大数据立法,重视大数据知识产权保护,积极参与国际大数据立法等应对措施。     

人工智能在临床麻醉教学领域应用现状研究

随着互联网技术和大数据的发展,人工智能在麻醉学领域的应用日益广泛。在临床教学领域,人工智能同样也引发教学模式、内容和评价等一系列的创新和变革。本文结合人工智能在麻醉学领域的应用现状,分析人工智能在临床麻醉教学中对教学模式、教学效果评价、教学管理及涉及伦理问题等方面可能产生的影响,为后期人工智能融入临床麻醉教学实践进行理论铺垫和前期探讨。     

美军大数据战略特点分析

美军大数据战略以数据支撑决策为中心展开,试图运用大数据技术辅助军事决策者做出更有利的判断,并将安全作为军事大数据战略的基础,包括大数据本身的安全以及基于大数据的军事安全。美军大数据战略与美国政府大数据战略具有明确的分工和互补,具有畅通的军民融合机制。     

认知情报学对军事情报学的影响

通过阐述认知情报学这一新兴领域的概念及研究价值,对认知情报学的基础逻辑进行探究,将其划分为认知资源有限性与认知结构个性化两大核心机理,以及与之对应的两大基础领域:情报支援与情报对抗.针对大数据时代军事情报学研究的新形势,分析认知情报学对军事情报学的作用:有利于实现数据优势与认知优势的深度融合,以实现作战优势和指挥优势.     

基于粗糙集的军事医疗设备生产企业评价

界定了军事医疗设备生产企业评价概念内涵和功能作用,提出了企业评价总体思路,分析了企业评价影响因素,构建了基于粗糙集的评价规则和模型,以期为开展军事医疗设备采购实践工作提供理论和方法支撑。