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简介：摘要： 在信息时代背景下，数据信息量爆炸式增长，为新时期大数据产业发展做出了重大的贡献。为了顺应社会发展要求，医院信息化建设中灵活运用大数据，构建数据系统，可以全面呈现医院整体运营情况，在临床科研服务、医院运营管理和质量控制方面具有重要作用。依托于大数据技术，整合各系统多源异构数据，构建数据共享和联通平台，在提升数据分析能力的同时，为数据质量提供保障。本文就医院大数据内涵进行分析，探究如何灵活运用到实处，提出合理有效措施。

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简介：摘要： 随着医院管理进一步完善，传统档案管理模式已无法满足现阶段档案管理工作需求。互联网时代背景下，大数据为基础的医院档案管理成为必然趋势，要求医院档案管理人员不仅需要具备档案管理专业能力，也需熟练应用计算机等信息化知识，实现医院管理工作的电子化、数据化管理，有效提升医院档案管理工作效率，促进医院事业更好发展。

简介：摘要：医院在对政府提出的会计制度进行落实的过程中，由于双基础核算方法影响，很可能造成同样一笔业务在不同预算下产生差异，按照差异标准在后续核算过程中能否对其进行抵消可以直接将其分为时间性差异或是永久性差异。一般时间性差异更为复杂。为此本文就将对医院作为基础研究对象，进一步分析财务会计和预算会计差异的处理方式，希望对医院财务工作的顺利开展提供必要帮助和指导作用。

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简介：摘要：目前生活节奏加快，心理障碍患者增多，精神卫生专业医院护工和专科医生面临短缺。随着科技的发展，人工智能登上历史的舞台，并开始下沉到各个行业和产业。人工智能的基础就是大数据，大数据归集后的标注数据为行业发展提供了重要驱动和基础保障，标准数据集可以作为验证或构建更优良解决办法的良好起点，在医疗辅助技术领域开展数据集建设，为将来智慧医疗打下先期基础，缓解精神卫生专科医院现有困局，是我们当下要研究的重要课题。

简介：摘要：目的：就综合医院健康体检大数据标准化构建与应用进行研究、分析。方法：抽取2022年1月至2023年1月我院健康体检者作为本次研究对象，分析健康体检数据，根据《体检检查项目数据集》和《体检检查项目数据值域代码》标准化处理我院体检数据。结果：处理、分析我院体检数据后，总结大数据标准建设的核心内容及应用原则，从而构建医院体检标准数据库，改善了体检质量，促进了体检者满意度的提高，反应用前体检者满意度则相对较低，呈现的差异较大（P＜0.05）。结论：健康体检大数据标准化构建和应用在健康管理学科内涵建设中占据重要地位，可实现医院体检质量的控制，或是服务流程的优化，在促进医院健康体检水平提高方面起着积极的意义。

简介：【摘要】随着中国工业化、城市化的发展，水资源成为重要的战略资源，由于我国水资源人均占有量少，如何更高效的利用是重中之重。在这样的大背景下，污水处理行业正在蓬勃发展，但仍处于发展的初级阶段，属于新兴朝阳产业。医院污水作为污水处理的一部分，有着来源和成分复杂性，含有众多有毒有害的污染物，如果处理不当会造成环境的严重污染和疫病的扩散传播。医院污水处理站是医院污水的源头防线，对污水的治理和排放有着直接影响。

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简介：【摘要】目的：探究PDCA循环在三级综合医院院内心肺复苏急救技能培训体系建设中的应用，为临床提供一定的理论参考，旨在提高三级综合医院心肺复苏的急救水平。方法：选取我院急诊科、ICU和心血管内科的24名新员工及一二线值班临床医生为研究对象，均给予AHA心肺复苏指南（含BLS、ACLS）中涉及的急救技术培训。2015年给予常规模拟人培训，2017年在 2015年的基础上实施师资同质化培训，2019年运用PDCA循环改进培训体系，比较各年份考核成绩、考核优良率，分析不同类别学员的培训情况。结果：在急救前处置、徒手CPR、电除颤、气管插管、ACLS团队协作等评分方面，2019年均高于2017年和2015年，2017年均高于2015年，差异均有统计学意义（P均＜0.05）。在考核总体优良率方面，2019年高于2017年和2015年，差异均有统计学意义（P＜0.05），但2015年和2017年差异无统计学意义（P＞0.05）。2019年运用PDCA循环改进培训体系后，不同性别、工作年限、文化程度学员之间考核情况无明显差异（P＞0.05），接受2次或3次培训者考核情况优于只接受1次培训者，差异有统计学意义（P＜0.05）。结论：运用PDCA循环持续改进三级综合医院院内心肺复苏急救技能培训体系，对培训的效果提升有重要的促进作用，值得广泛推广及应用。

简介：摘要：本文深入研究了医学影像技术在癌症筛查领域的创新发展，特别聚焦于CT图像处理与自动化分析的应用与性能评估。随着医学技术的飞速进步，癌症筛查的紧迫性逐渐凸显，而传统方法的主观性和耗时问题促使对更为准确和高效的策略的需求。文章首先追溯了医学影像技术的发展历程，强调数字化医疗时代为癌症筛查带来了新的机遇。重点关注了CT图像处理与自动化分析技术，通过深度学习等人工智能技术，实现对大规模数据的智能处理，为癌症早期检测提供有力支持。文章详述了该技术在肺癌筛查中的具体应用，展示了其在提高诊断速度和准确性方面的卓越表现。