简介:摘要:随着信息技术的快速发展和医疗领域的信息化进程,医院的网络系统已经成为医院运营的核心基础设施。然而,随之而来的是医院网络面临的威胁和安全风险也越来越多。网络攻击、数据泄露和系统崩溃等事件已经引起了医院和患者的关注。因此,研究医院网络安全成为提高医院信息化水平、保护患者隐私和确保医疗服务正常运作的重要课题。本文从全光网络的视角出发,对医院网络安全进行了深入研究,并探讨了应对策略。
简介:摘 要:随着网络信息技术的高速发展,网络信息通讯已经被广大群众所接受并且广泛使用。病案管理的网络化建设就是以计算机、通信技术、数据库为基础,资源共享、共同发展。整合病案信息,建立综合搜索平台和搜索引擎,使医务人员能够通过其办公室医疗系统的计算机网络,随时检索信息资源。跟随网络技术的高速发展,为病人就医看病提供更加便利高效的服务,同时还为医生在为病人看病时提供最详细的病人病史,医生就可更加方便为病人进行病情确诊。所以,病案管理的网络化建设是未来医院管理的发展大趋势。本文就病案管理网络化建设问题进行了探讨,分析了其对医院病案管理工作的影响及其构建内容和方式,对医院病案管理网络化建设提出相关建议,以期促进医院管理水平提升。
简介:摘要目的研究和搭建人工智能深度学习网络,在两个公开的大脑MRI图像数据集上实现高准确率的MRI脑肿瘤的四分类。材料与方法提出一种多尺度残差网络的MRI脑肿瘤分类模型,实现脑肿瘤的四分类任务。模型包括多尺度输入、改进残差、下采样和双通道池化共四个模块。将Kaggle中正常人和Figshare中肿瘤患者的脑部MRI图像进行数据集组合,对提出的模型进行训练和性能评估,优化网络超参数,提高分类准确率。结果在352张MRI图像上测试模型,仅使用多尺度输入模块时,得到平均分类准确率为96.59%。添加下采样模块后,准确率达到98.58%。对比最大池化、均值池化和双通道池化,准确率分别为96.02%、97.16%、98.58%。多尺度残差网络对脑肿瘤具有很好的分类效果,对胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤和正常无肿瘤图像的分类准确率分别为99.14%、99.14%、99.42%和99.42%。结论MRI是一种典型的检查脑肿瘤的医学成像方法,但放射科专家手工对脑肿瘤进行准确分类极具主观性和不确定性。提出的多尺度残差网络能为脑肿瘤自动分类提供有效的方法,且该网络提高了MRI脑肿瘤分类的准确率,很好地解决了梯度消失问题,提升了模型的泛化能力。
简介:数字技术在结核病方面的应用主要侧重于疾病的预防和患者的管理,它的优势在于突破了时间和空间的限制,加强了医务人员之间和医患之间的信息沟通,促进患者的服药依从性;同时向医务人员提供不同风险患者的分类数据,便于更高效地利用现有资源。目前,对如何利用网络信息化技术对结核病管理的研究很少,本文对网络信息化应用于结核病管理进行综述,为我国推广相关网络信息化技术的应用、改善结核病患者治疗依从性提供依据。
简介:摘要:目的:分析网络教学模式在护士分层培训中的应用价值。方法:将我科各层级的护理人员18名实施分组培训,分为两组,研究组和对照组各9人,其中研究组在传统分层培训的基础上加入网络教学模式,而对照组仅使用传统课件培训模式,比较两组护理人员培训效果、考核后护理指标以及对分层培训的满意程度。结果:研究组护理人员在经过培训后其护理主动性、积极性、自主学习能力、护理质量以及技能考核评分等方面明显高于对照组护理人员,差异具有统计学意义(P<0.05),与此同时,相较于对照组而言研究组护理人员对分层培训的满意度更高,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:针对护理人员实施网络教学模式护士分层培训以及考核效果更优,其对于低年级护士护理主动性以及护理质量的提升有积极的促进作用。