#TrakCare

0

InterSystems TrakCare 是专为满足您的需求而开发的国际领先的多语言、多币种医疗健康服务信息系统。

了解更多信息。

在这篇文章中，我试图找出多个领域来开发我们能够使用python和机器学习的功能。

每家医院都在努力利用技术和服务来提高其服务质量和效率。

医疗保健部门是一个非常大的、可供选择的服务领域，而python是做机器学习的最好技术之一。

在每个医院里，人们都会有一些感觉，如果这种感觉能够被计算机理解，使用技术就有机会提供更好的服务。

在这里，我们可以把这两者结合起来，在医疗部门，我正试图理解/识别各种选择，以提供更好的服务。

首先，我们可以尝试使用python的机器学习来识别人并了解他们目前的感受。比如，在医院信息系统中，每个病人至少有一张照片，使用该照片我们可以识别病人，然后一旦病人到达医院，使用视频监控和机器学习技术需要识别这个人的感觉。

在医院设施中会看到多种类型的感觉。

1）紧张

2）平静和冷静

3)   哭泣

4)  暴力的病人/亲属

5)  生病的病人

6)  高烧鉴定

像上面的情况，我们可以看到多种不同的类型。

如果一个已经登记的病人发高烧，那么使用闭路电视识别这个病人的情况，并捕捉温度热像仪，护理人员可以给予更好的支持，这在接待服务领域是非常大的区别。

0 0
0 39

“过敏”是生活中常见的病理表现，大众所熟知的荨麻疹、过敏性鼻炎、花粉症等都是常见的过敏性疾病。“过敏”在医学上归类为变态反应，是机体对外界有害物质（过敏原）的免疫应答，通常发挥保护作用。当变态反应过于激烈，以至于正常身体组织连同被攻击和损害时，则会对健康造成不利。本文将针对临床最为关心的医学信息系统如何支持“药物过敏”的识别、记录和管理进行探讨。

0 0
0 56

手术室是医疗机构最重要和最紧缺的医疗资源之一，也是节奏最快、强度最高、人员最密、责任最大的临床场景之一。传统基于人工和纸质的手术申请、手术排期、手术记录和交接转移等耗费了医务人员大量的时间和精力，导致手术室资源运用效率欠佳，且数据时限性与准确性均有待提高。医学信息系统问世和应用后，手术室系统的实施与优化一直是临床用户与医学信息工作者共同热议的话题。

0 0
0 65

众所周知，医生和护士是临床一线最主要的决策者和执行者，二者的紧密衔接与顺畅合作是医疗质量和患者转归的重要决定因素。其中，医生更侧重于病例分析、诊断确认和方案制定，护士则在医嘱执行、任务管理和患者教育方面更胜一筹。将上述临床工作内容映射到医疗信息系统的使用时，我们不难发现，护士与系统的交互更为频繁、复杂和多样。因此，尽管本系列标注为“临床医生与信息系统”，本文则主要探讨如何应用便捷、清晰、高效、完整的系统功能给予护士更多支持。

0 0
0 123

门诊医生工作站是帮助医生规范和高效的完成日常处方、病历书写、结果查询、会诊转诊等一系列诊疗行为的综合应用平台。该平台以电子病历为中心，内置常用模版和术语库；与医嘱系统、实验室系统、影像系统等相联通，为医生提供便捷、快速的辅助工具。

0 0
0 42

提到临床医生与信息系统的交互，除外“病历书写”，恐怕最常见的临床场景就是“医嘱开具”了。医嘱是临床医生根据患者病史、体征、检验检查结果下达的医学指令，是医疗过程的重要环节和医疗质量的决定因素。在传统纸质医嘱时代，医生每天花费在医嘱开具、修改和确认等环节上的时间甚至接近于其与患者沟通的时间；且尽管上级医生、药剂师、护士等角色都会在不同阶段参与医嘱审核，依然难以避免医嘱差错的发生。因此，医学信息系统被广泛应用后，提升医嘱开具的便捷性和准确性成为其首当其冲的职责。那么，哪些系统功能是临床医生眼中的医嘱“助力神器”呢？

1 1
0 92
文章
Qianzhu Liu · 四月 2, 2021 阅读大约需 7 分钟
数据应用方案分享之一：新生儿先天性心脏病筛查

着手书写“数据应用方案分享”系列文章的初衷是，希望从终端用户的视角阐述我们所期待的数据应用方式及其可能为医疗领域带来的获益，为医学信息工作者提供参考。在这个系列中，笔者会以临床常见疾病和流程为例，用真实的数据录入、获取、展现和使用场景说明需求；尤其是如何细致、精准的构建数据源头，以确保现代医学信息技术“有数可用”、“数用必达”。其中肯定有思虑不周全或逻辑不严谨之处，望各位读者按需审阅，取其精华、弃其糟粕。此外，本系列更多在于探讨数据应用的“可能性”，而非“可行性”。文中部分图片尚处于设想模拟阶段，并非真实系统图片，请知悉。

2 0
0 118