基于多元回归法的输注泵风险防控措施研究

目的 通过分析输注泵不良事件相关数据,探讨影响输注泵安全性的相关因素,研究保障输注泵安全使用的防控措施,为临床安全合理使用输注泵提供参考。方法 随机选取212台出现不良事件的输注泵,运用多元回归法分析输注泵不同不良事件类型出现的风险,统计不同类型不良事件的主要表现和原因。结果 观察212例输注泵不良事件,发现输注泵的事件风险等级与使用年限、使用频率有关,通过多元回归法得到拟合函数,分析函数可知使用年限越长、使用频率越高,风险等级越高。结论 在输注泵发生不良事件后,应及时排除,同时加强对输注泵风险防控措施的研究,保证设备的临床使用安全。     

基于人工智能的医院商务智能系统构建

从软硬件环境、基础数据展示模型、医院管理人工智能模型3方面详细阐述基于人工智能的医院商务智能系统结构、功能及构建方法,指出该系统便于医院管理者掌握运营动态、精准决策,提升医疗质量。     

基于注意力机制与深度学习模型的糖尿病眼底图像分类研究

目的：基于注意力机制与经典深度学习模型提出糖尿病眼底图像分类算法,提高糖尿病眼底图像识别的准确率。方法：使用包含5种类别共4 581张图像的开源数据集,进行特征提取、图像增强、批处理、洗牌等操作构建数据张量,将注意力机制与ResNet模型相结合构建ResNet-At模型,比较该模型与经典深度学习模型CNN、ResNet、AlexNet在识别糖尿病眼底图像方面的效果。结果：基于注意力机制的ResNet-At模型的准确率、精确率、召回率、F1值分别为89.5%、74.3%、62.4%、0.678,均高于其他经典深度学习模型。结论：基于注意力机制与经典深度学习模型的糖尿病眼底图像分类算法可以提高糖尿病眼底图像分类的识别效果。     

基于医院运营数据中心的智能报表系统设计与实现

目的 建设基于医院运营数据中心的智能报表系统,整合利用数据资源,适应现代医院管理要求.方法 梳理医院运行中的各项指标和数据源头,使用CDC技术和ETL工具,打通不同的信息系统,建立数据中心.基于Hadoop完成快速运算、即时查询,由智能报表系统工具制作报表及展示输出.结果 职能部门和IT部门共同制定了全面统一的运营指标...     

无监督学习基础上的抑郁症分级模型研究

采用无监督学习算法对105例抑郁症患者的多个实验室检验项目进行分组实验,将分组模型应用在88例测试数据集上,使用统计学方法检验分组结果,最终结果表明大部分组间差异有统计学意义,精神类疾病会对实验室检验项目产生一定影响.