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    青海11选五怎么中奖 www.skw3.com 据管理等;能够将大量异构的子系统整合为一体(包括LIS、PACS、NIS(nursing information system,护理信息系统)、CDSS(clinical decision support system,临床决策支持系统)等);最后能够以共享形式被所有授权的用户使用。电子病历系统是高度复杂的,是医院所有信息管理系统的核心。

    二十四、电子病历的作用?

    答:⑴、提高甲级病历合格率

    一方面需要通过各种管理手段以及规章制度来保证,另一方面需要结合各种新技术,通过可行的技术途径来整合各种资源,明确将职责落实到具体个人,提高医院对病案质量的管理能力,通过统计、分析、预警、三级质量评定等事前控制手段,能有效的提醒和督促医务人员按时、按质完成病历书写工作。提高病历甲级率,从而提高医院提供综合竞争力。 ⑵、为医务人员节省出大量的时间

    对于医生来说,每天要接治多名患者,日常工作中70%的时间由于手工书写病历。通过电子病历系统提供的多种规范化的模板及辅助工具,不仅可以将医务人员从繁琐重复的病历文书书写工作中解脱出来,集中精力关注病人的诊疗,而且通过模板书写的病历更加完整、规范,同时,还可使医生将更多的时间用于提高自身的业务水平,收治更多的患者,从而可以提高医院的经济效益和医疗水平。 ⑶、提高病案质量

    电子病历系统通过提供了完整、权威、规范、严谨的病历模板,避免了书写潦草、缺页、漏项、模糊及不规范用语等常见问题,提高病历审核合格率, 提高医院提供综合竞争力。 ⑷、提高医疗纠纷举证能力

    病历是具有法律效力的医学记录,为医疗事故鉴定、医疗纠纷争议提供医疗行为事实的法律书证,如遇到法律纠纷时,没有书写的内容被视为没有询问、检查,那么法院将视为过失,这将对医院造成很大的被动,甚至是损失。通过符合规范的病历记录,避免了语义模糊、书写潦草、缺页、漏项等问题,减少了可能出现的会对医院各方面造成不良影响的、但是可以避免的错误,为举证倒置提供有力的法律依据。不仅维护了医院和医务人员的合法权益,而且对医院名誉、经济效益都能带来益处。 ⑸、稳定和扩大病源

    电子病历系统为患者提供了长期健康记录,并且支持健康记录快速检索,为医务人员决策提供更多的历史参考资料,提高患者对医院的认可度。 ⑹、提高病历规范化

    纸质病历的内容是自由文本形式,字??赡懿磺?,内容可能不完整,意思可能模糊。转抄容易出现潜在错误。只能被动地供医生作决策参考,不能实现主动提醒、警告或建议。涂改现象突出,病史书写随意性强,计算机打印病历不适当复制造成“张冠李戴”现象,缺某项病历记录内容,完成病历记录不及时?!恫±Φ洹返缱硬±低炒痈旧辖饩隽松鲜鑫侍?。

    ⑺、提供第一手有价值的资料

    在医学统计、科研方面,典型病历不易筛选,检索统计困难通过电子病历系统不仅可以快速检索出所需的各种病历,而且使以往费事费力的医学统计变得非常简单快捷,为科研教学提供第一手的资料。

    二十五、什么是LIS系统?

    答:LIS(laboratory information system)为检验信息系统,变为实验室信息系统,是指利用计算机网络技术,实现临床检验室的信息采集、存储、处理、传输、查询、并提供分析及诊断支持的计算机软件系统。 二十六、什么是模式识别?

    答:模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和

    逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。

    模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物的传感器等对象进行测量的具体模式进行分类和辨识。

    模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的,属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容,后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力,已经取得了系统的研究成果。

    模式识别是一种从大量信息和数据出发,在专家经验和已有认识的基础上,利用计算机和数学推理的方法对形状、模式、曲线、数字、字符格式和图形自动完成识别的过程。模式识别包括相互关联的两个阶段,即学习阶段和实现阶段,前者是对样本进行特征选择,寻找分类的规律,后者是根据分类规律对未知样本集进行分类和识别。广义的模式识别属计算机科学中智能模拟的研究范畴,内容非常广泛,包括声音和语言识别、文字识别、指纹识别、声纳信号和地震信号分析、照片图片分析、化学模式识别等等。计算机模式识别实现了部分脑力劳动自动化。

    模式识别--对表征事物或现象的各种形式的(数值的,文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。

    模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、文字、符号、三位物体和景物以及各种可以用物理的、化学的、生物的传感器对对象进行测量的具体模式进行分类和辨识。

    模式识别问题指的是对一系列过程或事件的分类与描述,具有某些相类似的性质的过程或事件就分为一类。模式识别问题一般可以应用以下4种方法进行分析处理。

    统计模式识别方法:统计模式识别方法是受数学中的决策理论的启发而产生的一种识别方法,它一般假定被识别的对象或经过特征提取向量是符合一定分布规律的随机变量。其基本思想是将特征提取阶段得到的特征向量定义在一个特征空间中,这个空间包含了所有的特征向量,不同的特征向量,或者说不同类别的对象都对应于空间中的一点。在分类阶段,则利用统计决策的原理对特征空间进行划分,从而达到识别不同特征的对象的目的。统计模式识别中个应用的统计决策分类理论相对比较成熟,研究的重点是特征提取。

    人工神经网络模式识别:人工神经网络的研究起源于对生物神经系统的研究。人工神经网络区别于其他识别方法的最大特点是它对待识别的对象不要求有太多的分析与了解,具有一定的智能化处理的特点。

    句法结构模式识别:句法结构模式识别着眼于对待识别对象的结构特征的描述。 在上述4种算法中,统计模式识别是最经典的分类识别方法,在图像模式识别中有着非常广泛的应用。 模式识别研究方向

    模式识别研究主要集中在两方面,即研究生物体(包括人)是如何感知对象的,属于认知科学的范畴,以及在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容,后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作着近几十年来的努力,已经取得了系统的研究成果。

    一个计算机模式识别系统基本上事有三部分组成的,即数据采集、数据处理和分类决策或模型匹配。任何一种模式识别方法都首先要通过各种传感器把被研究对象的各种物理变量转换为计算机可以接受的数值或符号(串)集合。习惯上,称这种数值或符号(串)所组成的空间为模式空间。为了从这些数字或符号(串)中抽取出对识别有效的信息,必须对它进行处理,其中包括消除噪声,排除不相干的信号以及与对象的性质和采用的识别方法密切相关的特征的计算(如表征物体的形状、周长、面积等等)以及必要的变换(如为得到信号功率谱所进行的快速傅里叶变换)等。然后通过特征选择和提取或基元选择形成模式的特征空间。以后的模式分类或模型匹配就在特征空间的基础上进行。系统的输出或者是对象所属的类型或者是模型数据库中与对象最相似的模型编号。针对不同应用目的,这三部分的内容可以有很大的差别,特别是在数据处理和识别这两部分,为了提高识别结果的可靠性往往需要加入知识库(规则)以对可能产生的错误进行修正,或通过引入限制条件大大缩小待识别模式在模型库中的搜索空间,以减少匹配计算量。在某些具体应用中,如机器视觉,除了要给出被识别对象是什么物体外,还要求出该物体所处的位置和姿态以引导机器人的工作。

    模式识别在实际中的应用

    模式识别已经在天气预报、卫星航空图片解释、工业产品检测、字符识别、语音识别、指纹识别、医学图像分析等许多方面得到了成功的应用。所有这些应用都是和问题的性质密切不可分的,至今还没有发展成统一的、有效的可应用于所有的模式识别的理论。当前的一种普遍看法是不存在对所有的模式识别问题都使用的单一模型和解决识别问题的单一技术,我们现在拥有的是一个工具袋,我们所要做的是结合具体问题把统计的和句法(结构)的识别方法结合起来,把统计模式识别或句法模式识别与人工智能中的启发式搜索结合起来,把人工神经元网络与各种以有技术以及人工智能中的专家系统,不确定方法结合起来,深入掌握各种工具的效能和应用的可能性,互相取长补短,开创模式识别应用的新局面。

    二十七、LIS的关键技术? 答:LIS的关键技术有如下几种: 1、 模式识别技术

    模式的原意是供模仿用的样本,模式识别是识别一个未知对象与哪个样本相似,利用事物同类相似、异类相异的特性,把一个对象集合分成许多不同的类,所以,有时也称模式分类。

    模式识别首先要提取样本的特征,建立分类规则,称为识别学习阶段;然后利用已知分类的样本进行特征分类训练,依据识别正确率获得识别的标准,确定识别的步骤和方法,为测试阶段。 2、 条码技术应用

    要保证标本与信息系统中的检验申请、检验结果正确关联,不出差错,条码技术是目前LIS解决这个问题的主要方法。

    一维条码是由一组规则排列的条、空以及对应的字符组成的标记,“条”指对光线反射率较低的部分,“空”指对光线反射率较高的部分,这些条和空组成的数据表达一定的信息,并能够用特定的设备识读,转换成与计算机兼容的二进制和十进制的信息。二维条码根据不同的条空比例每平方英寸可以容纳250到1100个字符,约500个汉字信息,比普通条码信息容量高几十倍,可以将照片、指纹、掌纹、签字、声音、文字等凡可数字化的信息进行编码,具有多重防伪特性,译码可靠性高,修正错误能力强,容易制作且成本低。 3、 自动控制技术

    全实验室自动化(total laboratory automation,TLA)将实验室的各种标本处理设备和检验仪器通过网络和标本自动流水线连接在一起,由流程控制软件、数据管理软件进行控制,形成一个高度自动化的工作环境。全实验室自动化提高工作效率,加快检验速度,减少差错,改变了检验的工作流程。

    TLA的组成包括硬件和软件两部分,硬件包括标本处理和检测所需的全部设备,软件则主要是执行进程控制。 二十八、什么是远程医学?

    答:远程医学(telemedicine)即以电子通信手段实现远程医学和医疗服务的活动。

    远程医学(telemedicine)从广义上讲,是指不受“时间”和“地点”限制的医学活动,是电子医学数据和信息(高分辨率图像、声音、视像和患者记录)在异地间的传递,也是使用通信技术和计算机多媒体技术提供远程医学信息服务。远程医学包括远程医疗、远程护理、远程教育、远程医学学术研讨和远程医学信息服务等医学活动。

    Telemedicine从狭义上讲,是远程医疗,却是以现代通信、计算机和现代医学等先进技术为手段,以诊断和治疗为目的,以患者为对象的远程医疗服务。

    二十九、什么是临床决策支持系统(clinical decision support system,CDSS)是一类辅助临床工作人员、患者以及其他潜在用户智能化工获取或筛选临床医学知识,进行专项问题的辅助判断,达到改善医疗服务和提高医疗质量目的的系统,而在患者的诊断过程中为临床医生提供不同程度知识和辅助作用的计算机系统,被称之为临床决策支持系统(clinical diagnostic decision support system,CDDSS)。 三十、什么是C/S和B/S模式?

    C/S结构,即Client/Server(客户机/服务器)结构,是大家熟知的软件系统体系结构,通过将任务合理分配到Client端和Server端,降低了系统的通讯开销,可以充分利用两端硬件环境的优势。 B/S结构,即Browser/Server(浏览器/服务器)结构,是随着Internet技术的兴起,对C/S结构的一种变化或者改进的结构。在这种结构下,用户界面完全通过WWW浏览器实现,一部分事务逻辑在前端实现,但是主要事务逻辑在服务器端实现,形成所谓3-tier结构(三层架构(3-tier architecture) 通常意义上的三层架构就是将整个业务应用划分为:表现层、业务逻辑层、数据访问层)。B/S结构利用不断成熟和普及的浏览器技术实现原来需要复杂专用软件才能实现的强大功能,并节约了开发成本,是一种全新的软件系统构造技术。这种结构更成为当今应用软件的首选体系结构,microsoft.net也是在这样一种背景下被提出来的架构,但微软的方案只是一种构想,要成为现实还需要几年,而JAVA技术已经是很成熟的应用了。

    三十一、HL7标准包含256个事件、116个消息类型、139个段、55种数据类型、408个数据字典,涉及79种编码系统。

    三十二、HL7通讯协议中有那四个最基本的术语概念

    HL7通讯协议中,有四个最基本的术语概念: 1、触发事件(trigger events):当现实世界中发生的事件产生了系统间数据流动的需求,则称其为触发事件。 2、消息(message):它是系统间传输数据的最小单位,由一组有规定次序的段组成。每个消息都是用一个消息类型来表示其用途。 3、段(segment):它是数据字段的一个逻辑组合。每个段都用一个唯一的三字符代码所标志,这个代码称作段标志。 4、字段(field):它是一个字符串,是段的最小组成单位。





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