面向肺结节患者的智慧复诊管理平台应用效果评价

为了探索利用互联网优化就医路径,实现肺部结节患者一站式的复诊流程,整合掌上医院、电子病历等软件,构建智慧复诊管理平台。该平台9个月内共服务了11 498位患者,复诊全程耗时显著缩短,总体满意度和预约专家爽约率有所提高。实践证明,平台扩展了移动智能技术的应用场景,节约了患者的时间和经济成本,体现了便捷就医的服务理念。     

信息系统在防治新型冠状病毒的应用

为提高医院防治新型冠状病毒的信息化应急能力,提出基于信息系统的应急处理办法.依托计算机技术、互联网技术、5G技术快速构建线上应急诊疗专区,搭建门急诊分流限流管理平台,开展新冠患者远程会诊.实现慢病、特病、专病患者线上问诊、在线续方、药品配送到家的全流程应用,搭建了机构之间新冠患者远程会诊服务,调整了门诊放号算法,降低了线下就医人群交叉感染率.通过信息系统的应急响应措施,实现医院从线上到线下的疫情应急防治全覆盖,依托信息化手段采用分流、截流、导流快速助力疫情防控,增强了新型冠状病毒的防治效果.     

基于协同过滤算法的宠物线上问诊平台的设计与实现

当下社会，宠物经济持续火热，但是宠物医疗行业却发展缓慢，如何突破传统宠物医疗困境、打破时间与地理的限制进行医疗资源的合理分配仍是亟需解决的问题。通过充分调研，确定用户的实际需求之后，利用微信小程序开发技术、结合协同过滤算法开发了一个线上宠物问诊平台。通过利用协同过滤算法帮助用户智能推荐医生，得到专业人士的指导，有利于促进线上与线下宠物医疗资源的整合。     

血透智能管理信息系统的建设与应用

探究利用信息化手段优化血透室全流程管理。以华东医院为研究背景，从系统架构、管理流程和功能模块阐述血透智能管理信息系统的建设，选取观察组与对照组进行比较分析，验证系统应用效果。系统上线后，有效减轻了医护工作量，提高了患者就医体验，观察组的护理工作质量考核评分显著高于对照组(P<0.05)。血透信息系统的建设能够实现透析治疗的闭环精准管理，有利于提高服务质量与医疗水平。     

基于物联网的智能问诊与药品售卖系统

为了解决目前市场上现存各类医疗APP的局限性,以“物联网+线上问诊+药品售卖”理念为指导设计了一种基于物联网的智能问诊与药品售卖系统。该系统可实现对各种流行病进行提醒,推送居家防控知识和健康知识,拥有路线规划的功能,并且能够进行智能问诊,实现常见病症及时医治,助力医药服务综合实力和服务效率的快速提升。     

基于微信小程序的医院患者服务管理系统设计

随着信息化技术在医疗健康领域的逐渐深入和移动互联网的快速发展，患者对互联网诊疗的需求不断增多。基于微信小程序设计了面向患者的服务管理系统，使患者足不出户便可享受实体医院同质服务。此管理系统覆盖众多诊前、诊中、诊后众多就诊环节，大大简化了患者就医流程，提升了就医体验，增强了患者就医获得感。该管理系统包含预约挂号、在线问诊、前置审方、处方流转、护理预约以及医联体转诊等丰富的就诊场景，借助数据监控平台实现对管理部门的决策支撑。     

基于自助购药机的O2O式交互系统设计研究

随着网络交互平台在各个领域的广泛使用,医疗服务系统逐渐走向自助化、智能化。为了提高医疗自助服务的效率和安全性,给患者带来更好的就医体验,设计研究了一款基于社区医疗服务的智能一体购药机药机交互系统,可实现集市民自主购药和身体检测、医生在线问诊、社区医疗服务中心全面管理于一体,在增加患者信任度的基础上,满足了市民夜间用药,及时用药,科学用药等需求。     

基于深度学习的智能问诊系统设计与实现

基于深度学习框架,以智能问诊为研究对象,设计并实现了一个基于深度学习的智能问诊系统。整个系统的主要功能包括数据预处理、特征提取和问句分类。建立高质量用户训练问答库,问答库与专家知识进行结合,实现智能问诊。基于FastText+BERT模型构建知识图谱,同时对问答库进行训练,搭建了一个医疗问题知识库;建立深度学习医疗模型,实现问诊量统计分析。结果表明,该系统可以提高医生对问题的理解程度和识别率。     

互联网+时代微信信息服务在医院中的应用研究

传统医疗存在就医难、就医慢等问题,互联网+的新技术与医院行业跨界融合,为现代医疗提供新的就医模式,微信公众平台是实现该模式的一个重要途径.通过对目前国内微信信息服务在医院中的应用现状和应用模式的调查和分析,可以看出大部分医院都通过不同模式为患者提供微信信息服务,有效地提高了患者的就医速度,并给大众提供健康和医疗知识,拓宽了医院服务内容.     

MIPS架构的医院智能导诊系统设计

通过研究基于MIPS架构的SMP8654芯片的硬件架构,并且利用芯片内部的图形加速引擎GFX的方式实现了具有高清视频显示和图片文字处理功能的播放器。系统以嵌入式Linux和MiniGUI为平台设计了智能导诊系统,提高了医院的导诊就医的服务效率。智能导诊系统能够播放医院相关的健康宣传资料、专家排班信息。     

基于超星“一平三端”混合式教学设计与实施——以《商务沟通与礼仪》为例

超星"一平三端"是个基于网络资源的学习平台,连通"移动端"、"教室端"、"教学端"的智慧教学系统。以《商务沟通与礼仪》课程教学为例阐述线上线下混合教学在课前、课中以及课后的设计与实施过程,以进一步促进优质在线课程资源应用,提高课堂教学质量。     

基于大数据技术的高职院校O2O智慧教学平台构建

基于大数据技术的高职院校O2O智慧教学平台是一个智慧学习、智慧答疑、精准教学、在线讨论、个性化练习测试、多维度评价等功能的一体化教学服务系统。学生通过平台线上自主学习、多方讨论、多维度评价,教师通过平台进行学情分析、问题答疑、教学设计,教学管理者通过平台实施数据化教学决策,通过线上线下有机结合,形成闭环,有效推进个性化、精准化教学。本文通过对基于大数据技术的高职院校O2O智慧教学平台构建进行研究,提出O2O智慧教学平台的技术框架,为平台的构建提供技术参考。     

Curriculum Reform of Programming and Algorithm Foundation for Competency-based Learning

It is important to transform knowledge-based learning to competency-based learning. This paper describes the exploration and practice of "programming and algorithm foundation" curriculum reform for competency-based learning. In order to cultivate students' ability of high-level program development, the intelligent learning system of "MOOC/SPOC + icoding online experiment and programming ability test Platform + Rain Classroom" is established. In the case of limited class hours, we make full use of online resources to build a student-centered method to internalize knowledge and ability. We guide students to complete the basic knowledge module of MOOC or SPOC, and complete the programming experiment on icoding platform. According to the feedback of learning outcome, teachers use offline classroom and rain classroom to sort out the key and difficult points, expanding the depth and breadth of the curriculum, and stimulate students' enthusiasm to participate in the curriculum.     

基于“雨课堂”的混合教学模式

针对C++程序设计基础课程的特点及传统教学模式存在的不足,使用智慧型教学工具“雨课堂”构建了“线上+线下”的混合式教学模式。这种模式实现了线上线下教学的无缝对接,既能构建生动立体的线下教学课堂,又能打造资源丰富的线上学习环境,并能够实现对学生线上学习的有效监督及管理。教学实践证明,基于“雨课堂”的混合教学模式能有效地保证课前、课上以及课后每一个环节的学习效果,提高师生互动性。     

基于SPOC的Java课程网络教学平台设计与实现

SPOC(Small Private Online Course,小规模限制性在线课程)克服了现有慕课教育MOOC(Massive Open Online Courses,大型开放式网络课程)教学模式中受众面过于广泛、学员学习情况无法有效管理等不足,更加有利于线上线下的混合式教学。针对大学软件工程的重点专业基础课Java程序设计,构建了一个基于SPOC混合式教学模式的在线学习平台。应用表明,该平台教学素材丰富,教学方式多样,提高了学生的自主学习兴趣,并增强了教学效果和教学质量。     

智慧云课堂背景下,高职社招生计算机课程“线上线下”混合式教学模式的研究

以《计算机应用基础》课程为例,面向社会扩招生这个特殊的群体,必须有切实可行的教学模式。采用“线上和线下混合式教学模式”,依托数字资源为基础,以“移动学习平台+大数据分析”为手段线上学习,应推动新媒体新技术和教学深度融合,充分利用在线课程平台、在线教学资源,按照教学计划安排,融合在线学习与传统课堂教学的优势,优化各种教学资源,教室实体课程与网络虚拟课程相互搭配,教师主导与学生自主并重,以最高效率获取最高学习产值的新型信息化教学模式。     

基于个性化学习的线上线下混合教学模式研究--以操作系统课程教学为例

传统的填鸭式教学形式单一,教学效率低下,随着"互联网+"下智慧教学环境的到来,基于个性化学习的线上线下教学应运而生,本文对这种教学形态设计了一种混合教学模式,对其中的个性化学习系统做了分析和设计,以操作系统课程教学为例,对学生信息获取到知识重构及最终达成知识内化的途径进行了分析探讨,教学实践表明:这是一种高效的教学模式。     

突破智慧教育:基于图学习的课程推荐系统

近年来随着互联网技术迅猛发展，以慕课（MOOC）为代表的在线教育平台广泛普及.为助力”因材施教”的个性化智慧教育，以推荐算法为代表的人工智能技术受到了学术界与工业界的普遍关注.虽然在电子商务等领域获得成功应用，推荐算法与在线教育融合时仍面临严峻挑战：现有算法对隐式交互数据的挖掘不充足，推荐背后的知识指导作用不明显，面向实践的推荐系统软件有缺失.对此，设计了一套面向工业化场景的智慧课程推荐系统：（1）提出基于图卷积神经网络的推荐引擎，将”用户-课程”隐式交互数据建模为异构图；（2）将课程知识信息融入”用户-课程”异构图，深入挖掘了”用户-课程-知识”关联关系；（3）设计高效的在线推荐系统，实现了”预处理-召回-离线排序-在线推荐-结果融合”的多段流水线原型，不仅能够快速响应课程推荐请求，更能有效缓解推荐算法落地最大障碍——冷启动问题.最后，基于真实课程学习平台数据集，以对比实验证明了离线推荐引擎相比其他主流推荐算法的先进性，并基于两个典型用例分析验证了在线推荐系统面临工业场景需求的可用性.     

深度学习在医学影像智能处理中的应用与挑战

利用深度学习方法对医学影像数据进行处理分析,极大地促进了精准医疗和个性化医疗的快速发展。深度学习在医学图像领域的应用较为广泛,具有多病种、多模态、多组学和多功能的特点。为便于对深度学习在医学图像处理领域的应用进行更深入有效的探索,本文系统综述了相关研究进展。首先,从深度学习在影像基因组学中的应用出发,理清了深度学习在医学影像领域应用的一般思路和现状,将医学影像领域分为智能诊断、疗效评估和预测预后等3个模块,并对模块内的各病种进行总结,展示了深度学习各算法的优缺点及面临的问题和挑战。其次,对深度学习中出现的新思路、新方法以及对传统方法的改进进行了阐述。最后,总结了该领域现阶段面临的问题,并对未来的研究方向做出了展望。基于深度学习的医学图像智能处理与分析虽然取得了一些有价值的研究成果,但还需要根据临床的实际需求,将深度学习与经典的机器学习算法及无创并且高效的多组学数据结合起来,对深度学习的理论和方法进行深入研究。