数字化医院条件下医疗统计数据分析

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大数据背景下数字化医院统计工作方法

大数据背景下数字化医院统计工作方法

大数据背景下数字化医院统计工作方法随着大数据时代的来临,数字化医院成为了医疗行业的主要发展趋势之一。

数字化医院不仅可以提高医院的工作效率,还可以改善医院的服务质量,提升医疗技术水平。

在数字化医院中,统计工作是非常重要的一部分,它可以帮助医院更好地了解患者的需求、改善医疗服务,提升医院的整体运营效率。

本文将介绍在大数据背景下数字化医院统计工作的方法和技巧。

一、建立完善的数据采集体系在数字化医院中,数据是非常重要的资源。

要想进行统计工作,首先需要建立一个完善的数据采集体系。

这其中包括患者的基本信息、就诊记录、药物使用情况、实验室检查结果等多方面的数据。

为了确保数据的准确性和完整性,数字化医院可以借助大数据技术,采用自动化数据采集工具,从医疗设备、医院信息系统等不同来源获取数据,确保数据的全面性和及时性。

二、利用大数据技术进行数据分析在数字化医院中,由于数据量庞大,常规的统计方法已经不再适用。

这时候就需要借助大数据技术进行数据分析。

大数据技术可以快速处理大规模的数据,挖掘数据中的潜在价值。

通过大数据分析,可以更好地了解患者的疾病情况、就诊偏好、药物使用趋势等信息,帮助医院更好地制定医疗服务策略,提升医院的整体运营效率。

三、建立合理的统计指标体系在数字化医院中,建立合理的统计指标体系是非常重要的。

统计指标体系可以帮助医院更好地了解整体运营情况,发现问题,并及时进行调整。

在建立统计指标体系时,可以根据医院的具体情况,确定一些关键的统计指标,如就诊人数、疾病种类分布、药物使用情况、医疗费用支出等,并将这些指标纳入到医院的日常统计工作中,确保数据的及时性和准确性。

四、加强数据保护和隐私管理在数字化医院中,患者的隐私权是非常重要的。

在进行统计工作时,医院需要加强数据保护和隐私管理。

医院需要建立健全的数据安全管理制度,确保患者的数据不会被泄露或被滥用。

医院需要加强对员工的数据安全意识培训,提高他们对数据安全的重视程度。

医院管理的医疗数据管理与分析

医院管理的医疗数据管理与分析
状况等。
病历管理
整理、分类和存储病历资料,方便 医生快速查阅,提高诊疗效率。
随访计划
根据病患情况制定随访计划,跟踪 病情变化,及时调整治疗方案。
医疗质量管理
01
02
03
医疗质量监测Biblioteka 收集和分析医疗数据,评 估医疗服务的质量和效果 。
医疗质量改进
针对存在的问题,制定改 进措施,提高医疗服务水 平。
医疗纠纷处理
准确的医疗数据可以帮助医生做出更科学 的临床决策,提高治疗效果和患者满意度 。
促进科研与教学
保障患者隐私
医疗数据是开展医学研究、教学和培训的 重要资源,通过有效的管理可以更好地支 持医学教育和科研工作。
保护患者隐私是医疗数据管理的核心要求 ,医疗机构需要采取严格的措施来确保患 者隐私不被侵犯。
医疗数据管理的历史与发展
利用人工智能技术对医学影像、病理切片等进行 智能识别和分析,提高诊断的准确性和效率。
疾病预测
通过分析患者的基因、生活习惯等数据,预测患 者未来患病的风险,提供预防建议。
个性化治疗
根据患者的个体差异,利用人工智能技术制定个 性化的诊疗方案,提高治疗效果。
远程医疗数据的分析与利用前景
远程监测
通过远程医疗技术,实时监测患者的生理数据,为医生提供及时 准确的诊疗依据。
早期阶段
早期的医疗数据管理主要依靠纸质文档和手工记录,数据 质量难以保证,且难以进行有效的分析和利用。
信息化阶段
随着信息技术的发展,医疗机构开始引入电子病历系统、 临床信息系统等,实现了医疗数据的数字化存储和管理。
大数据与人工智能阶段
当前,大数据和人工智能技术为医疗数据管理带来了新的 机遇和挑战,医疗机构需要不断更新技术和管理模式,以 适应不断变化的医疗需求。

大量医疗数据的统计分析及机器学习算法研究

大量医疗数据的统计分析及机器学习算法研究

大量医疗数据的统计分析及机器学习算法研究在当今数字化时代,医疗行业也不例外。

医疗数据的统计分析及机器学习算法研究正逐渐成为医疗领域的重要研究方向。

大量医疗数据的采集、存储和分析,既能提升医疗质量、降低治疗成本,同时也是智慧医疗发展的先导。

在下面的文章中,我将讨论这些医疗数据分析与机器学习技术的应用。

一、医疗数据介绍医疗数据分为三类,分别为临床数据、生化数据和影像数据。

临床数据主要包括病历、化验单和检查报告等。

生化数据主要是生物标记物数据,如血糖、血脂和白细胞计数等。

影像数据则是体内拍摄的CT和MRI等医学图像数据。

据统计,全球医疗数据量每年呈指数级增长,2020年全球医疗数据量预计达到约2600EB(1EB为二进制表示法中的10的18次方字节)。

因此,医疗数据的管理和应用已经成为智慧医疗的必要任务。

二、医疗数据分析1.数据采集与预处理数据采集是医疗数据分析的基础,医疗数据的采集包括从各个医院(乃至病房)的病历等数据系统中提取数据,并进行结构化处理,使其便于使用。

数据预处理则是对获取的数据进行清洗、筛选和统一规范,剔除无用数据并填充缺失数据,使数据能更好地应用于其它的分析流程。

2.统计分析在医疗领域,统计分析是分析临床数据的基础。

统计学方法包括描述性统计、推断统计和回归分析等。

描述性统计用于统计数据的基本特征,如平均值、中位数和标准差等。

推断统计用于根据样本数据推断总体参数,如置信区间和假设检验等。

回归分析用于建立和评估变量之间的关系,如线性回归和逻辑回归等。

3.数据挖掘数据挖掘是指从大量数据中发现有用的信息和模式。

数据挖掘技术可以用于分析生化数据和影像数据。

例如,基于生化数据的健康风险评估模型可以通过挖掘数据中的生物标记物和疾病之间的模式来构建。

在目前的应用场景中,影像数据的应用也非常广泛,通过机器学习算法对大量标注数据的学习可以帮助医生诊断疑难病例。

三、机器学习算法在医疗领域的应用机器学习算法被认为是医疗领域最具潜力的发展方向之一。

大数据分析在医疗领域的应用及前景

大数据分析在医疗领域的应用及前景

大数据分析在医疗领域的应用及前景随着现代医学的快速发展,大数据分析技术在医疗领域中的应用和前景也逐渐展现出来。

在医疗过程中,数字化的医疗信息产生的数据量越来越大,利用这些数据进行分析和挖掘、以及建模预测对于医疗追求高质量和高效的信息化管理具有重要的意义。

一、大数据分析在医疗领域的应用1. 临床数据分析在临床数据分析方面,医疗机构可以通过对医疗记录、电子病历信息进行挖掘和分析,从而发现医疗过程中存在的问题及时解决。

例如,通过分析过去病人的医疗记录,医生可以找到类似病例,并在治疗过程中采用更为有效的方法。

同时,也可以对患者的疾病风险、疾病进展进行预测,从而制定更为个性化的治疗方案,提高治疗效果。

2. 医药研发和生产大数据分析也在医药研发和生产中起到重要的作用。

通过对过往的病例、试验数据和医药相关的文献进行大数据分析,可以寻找到新的治疗路径和新的疾病相关基因,引导医药产业研发更为有效的药物。

此外,针对现有的药物生产过程,大数据分析可以提高生产效率和产品质量,缩短药品的开发时间,更好地满足患者的需求。

3. 医疗资源分配在医疗资源分配方面,大数据分析可以帮助医疗机构更好地理解患者需求和医生用药行为,从而优化医院的资源利用率。

例如,对于普通门诊患者和急诊患者的流动态势分析,则能帮助医院更好地安排医疗资源的分配,避免医疗资源浪费。

4. 疾病预防和控制大数据分析也可以帮助疾病预防和控制。

通过对社交网络、移动设备和网站等大数据的分析,可以得到更加精确的人口统计学指标,从而指导政府和医疗机构制定更为有效和精准的疾病预防措施,帮助政府快速地促进疫情抗击和更好地管理公共卫生。

二、大数据分析在医疗领域的前景大数据分析在医疗领域的应用前景非常广阔。

首先,随着医疗信息数字化进程的加速,医护人员和病人的数据获得方式越来越多样,需要建立一个分析和挖掘的平台来协调病患数据和医生的需求。

其次,对于医疗机构来说,大数据分析能够更加精准地进行资源分配和利用,但需要建立一个完善的数据安全和隐私保护体系。

浅谈数字化医院建设中的医疗统计信息作用

浅谈数字化医院建设中的医疗统计信息作用

医院 是 高 知识 结 构 人 员 集 中 的 地 方 , 何 调 动 各 职 能科 室和 全 体 如 员 工 的积 极 性 , 强责 任 感 , 其 发 挥 最 大 效 能 , 国 家 和 医 院创 造 更 增 使 为 大 的效 益 是 非 常重 要 的。 高 度 现 代 化 的今 天 , 个 医 院 的管 理 水 平 和 一
的层 次 上 。 过 数据 挖 掘 。 够 发 现 大 量 简 单 数 据 背 后 所 隐藏 的 信息 , 通 能 能 够 为 医 院 的领 导 者 提 供 战 略 依 据 和 管 理 依 据 . 可 能发 生 的 问题 扼 将
展 今 天 的必 然 结 果 , 是 医 院提 高 核 心 竞 争力 的必 然 途 径 。2 也 1世 纪 医 院 信 息 系 统 将 会 有 更 大 的发 展 , 医 院 管 理 中作 用 将 更 加 显 著 , 时 在 同 也 能 够 取得 巨大 的 经 济效 益 和 社 会 效 益 。
整体实力几乎可以用 医院信息化水平的高低来衡量 。 的信息化水平 高 成 为 一 个 医 院 在市 场 竞 争 中胜 利 的保 障 。医 院信 息 化 建 设经 历 了几 个
阶段 , 初 级 的 阶段 是 手 工 登 记 和 归 档 阶 段 , 后 是 进 去个 别 系 统 的 最 然
建 设 阶段 , 如 药 品 管 理 系 统 、 疗 器 材 管 理 系统 以及 门诊 管 理 系 统 比 医 等, 当前 已经进入数 字化 医院全面建设阶段 , 这是在信息技术 高速 发
【 关键词】 数字化 医院 医疗统计信 息 作 用


引 言
三、 医疗 统 计 信 息 的应 用
在 数 字化 医 院 中 包 括 的 一 个 重 要 功能 就 是综 合 管 理 与 统 计 分 析 部 分 , 括 病 案 管 理 系统 , 包 医疗 统 计 系 统 , 长 查 询 与 分 析 系统 , 人 院 病 咨询 服 务 系 统 。 字 化 医 院 的 一 大特 征 在 于 系 统 数据 结 构 和 流程 的优 数 化 , 大 提 高 工 作 效 率 , 在线 决 策支 持 分 析 (L P有 更 高 需 求 , 大 对 O A) 因此

健康医疗大数据分析报告

健康医疗大数据分析报告

健康医疗大数据分析报告在当今数字化时代,健康医疗领域产生了海量的数据。

这些数据涵盖了从患者的基本信息、病历记录、诊断结果,到治疗方案、药物使用以及医疗费用等各个方面。

对这些健康医疗大数据进行深入分析,能够为医疗决策提供有力支持,改善医疗服务质量,提高医疗效率,甚至为医学研究带来新的突破。

首先,让我们来看看健康医疗大数据的来源。

医院的信息系统是其中一个重要的数据源,包括电子病历系统、医院管理系统、实验室信息系统等。

这些系统记录了患者在医院内的各种医疗活动和信息。

此外,医疗保险机构的数据库也包含了大量有关患者医疗费用、报销情况以及医疗服务利用的信息。

随着移动健康设备和应用的普及,如智能手环、健康监测 APP 等,个人健康数据的收集也变得更加便捷和丰富。

健康医疗大数据具有诸多特点。

其数据量巨大,且增长速度快。

同时,数据类型多样,包括结构化数据(如患者的基本信息、诊断代码等)、半结构化数据(如病历中的文本描述)和非结构化数据(如医学影像、音频记录等)。

数据的质量和准确性也是一个关键问题,因为医疗数据的错误可能会导致严重的后果。

而且,健康医疗数据涉及个人隐私,需要严格的安全保护和合规处理。

接下来,分析健康医疗大数据的价值和应用。

在临床决策支持方面,通过对大数据的分析,可以为医生提供更准确的诊断和治疗建议。

例如,根据患者的症状、病史和检查结果,结合大量相似病例的数据,预测可能的疾病,并推荐最有效的治疗方案。

在疾病监测和预防方面,大数据可以帮助发现疾病的流行趋势和潜在的风险因素,从而提前采取干预措施,降低疾病的发生率。

在医疗质量评估和改进方面,大数据能够对医疗机构的服务质量、医疗效率进行全面评估。

通过比较不同医院、科室甚至医生之间的治疗效果和费用,发现最佳实践和存在的问题,促进医疗质量的持续提升。

对于医学研究,大数据为大规模的临床试验和观察性研究提供了丰富的资源,有助于发现新的疾病关联、治疗靶点和药物副作用。

大数据环境下医院病案信息管理分析

大数据环境下医院病案信息管理分析

大数据环境下医院病案信息管理分析随着大数据技术的不断发展和应用,医院病案信息管理也迎来了全新的机遇和挑战。

在大数据环境下,医院病案信息管理的分析成为了医院信息化建设中的重要内容。

本文将通过分析大数据环境下医院病案信息管理的现状和挑战,探讨大数据技术在医院病案信息管理中的应用,并提出相应的管理建议,以期为医院信息化建设提供理论指导和实践经验。

1.1 病案信息管理的现状医院病案信息管理是医院信息化建设的重要组成部分,它包括对患者病历、出院小结、手术记录等信息的管理和利用。

目前,医院病案信息管理仍存在以下几个问题:一是信息化程度不高,医院病案信息管理主要依赖人工操作,存在着信息录入不规范、数据质量不高等问题;二是管理和应用水平有待提高,现有的医院病案信息管理系统多为传统的数据库系统,缺乏对大数据的处理和分析能力;三是安全风险较大,医院病案信息涉及患者隐私和医疗机密,存在着信息泄露和数据安全风险。

在大数据环境下,医院病案信息管理面临着一系列新的挑战:一是数据量大、种类多、来源杂,传统的管理方法很难满足大数据管理的需求;二是数据质量和一致性难以保障,医院病案信息来自多个部门和系统,数据质量和一致性是一个难题;三是信息安全风险加大,随着医院病案信息管理的数字化和网络化,信息安全问题变得更加突出;四是数据分析和利用能力不足,传统的信息管理系统往往只能对病案信息进行简单的统计和查询,无法进行深度的数据分析和挖掘。

二、大数据技术在医院病案信息管理中的应用2.1 大数据技术的基本特点大数据技术具有高速、多样、海量、价值密度低和处理复杂度高等特点,这与医院病案信息管理的需求是高度契合的。

大数据技术可以帮助医院更好地管理和利用病案信息,提高信息化水平和管理效率。

大数据技术可以帮助医院实现病案信息的快速采集和存储。

通过大数据技术,医院可以快速收集和存储各类病案信息,包括病历、化验单、影像资料等,实现海量数据的快速采集和安全存储。

数字化医院条件下医疗统计数据质量的意义

数字化医院条件下医疗统计数据质量的意义

数字化医院条件下医疗统计数据质量的意义数字化医院是指将医院内部的医疗信息和管理过程进行数字化和信息化,利用现代化的信息技术手段进行管理和服务的一种模式。

数字化医院建设的主要目的是提高医院的管理效率和服务质量,使医院的内部流程更加规范和高效。

医疗统计数据质量在数字化医院建设中具有重要意义。

医疗统计数据是指医院内部各个环节产生的与医疗相关的数据,包括患者的个人信息、病历信息、检验数据、医嘱信息等。

这些数据的质量直接影响到医院的决策和服务效果。

医疗统计数据的质量直接关系到医院的决策能力和管理效率。

医院需要根据患者的人口学特征、疾病的流行病学特征等信息来制定相应的医疗服务策略。

如果医疗统计数据质量不高,那么医院的决策将无法得到准确的依据,可能导致决策失误,从而影响到医院的运营效益。

而如果医疗统计数据质量高,那么医院可以通过对这些数据进行分析和挖掘,对医院的资源进行合理配置,提高医疗服务的质量和效率,实现医疗资源的最优利用。

医疗统计数据的质量对于医院的科研和学术研究具有重要意义。

医疗统计数据是医学研究和学术研究的基础,通过对这些数据进行分析可以得出一些有价值的研究成果,提供科学依据和理论支持。

如果医疗统计数据质量不高,那么从中得出的结论可能是不准确甚至是错误的,这样就会对医学研究和学术研究的发展造成负面影响。

医疗统计数据的质量对于医院的医疗服务质量和安全具有重要意义。

医院需要通过对患者的病情进行统计,评估和控制医疗服务质量和安全风险。

如果医疗统计数据质量不高,那么评估和控制的效果将不理想,可能会对患者的安全和医疗质量产生潜在的风险。

医疗统计数据质量对于数字化医院建设具有重要意义。

通过提高医疗统计数据的质量,可以提高医院的决策能力和管理效率,促进医院的科研和学术研究的发展,并提高医疗服务质量和安全水平。

建设数字化医院不仅需要引入现代化的信息技术手段,还需要重视医疗统计数据质量的提升,从而实现医院的可持续发展。

医疗大数据的采集与分析

医疗大数据的采集与分析

医疗大数据的采集与分析一、引言医疗大数据是近年来兴起的一个领域,是指数字化的医疗信息,包括医学影像、病历、药品库存等。

这些数据的采集和分析可以帮助医疗机构、医生和患者更好地管理健康、诊断和治疗疾病。

基于医疗大数据的分析可以更好地理解人体生理变化、疾病的诊断和治疗过程中的影响因素和阻碍因素,从而提高医疗服务的效率和精度。

本篇文章将从数据采集和分析两个方面,探讨医疗大数据的应用和价值。

二、数据采集数据采集是医疗大数据应用的重要一环,它包括从医院信息系统、电子病历、医学影像和实验室报告等系统中搜集医疗信息。

一般来说,医院可以通过以下方式来搜集医疗数据:1、医院信息系统医院信息系统(HIS)是医院信息化管理的基础平台,包含了挂号、医嘱、门诊收费,住院管理等多种模块。

通过HIS,医院可以获取到患者的基本信息、就诊信息和药品使用信息等。

2、电子病历电子病历是随着信息化建设的推广,越来越多医院的记录病历的方式。

电子病历主要包括患者的基本信息、主诉、病史、检查结果、诊断结果和治疗方案等信息。

这些信息的数据化可以帮助医生更好地了解患者的健康状况和疾病报告。

3、医学影像医学影像包括X光、CT、核磁共振等多种影像技术。

这些影像可以帮助医生更好地了解患者的身体结构和病变情况。

医学影像的数据化,可以帮助医生更好地对患者的病情做出判断并给出合适的治疗方案。

4、实验室报告实验室报告可以帮助医生了解患者的生理指标,例如血糖、血压、血常规等。

这些指标的数据化,可以帮助医生更好地了解患者的健康状况,尤其对于慢性病患者的管理具有重要的作用。

以上数据采集方式可以形成医疗健康档案,是后续数据分析的基础。

三、数据分析医疗大数据的价值在于它的分析,如何协调和汇聚这些数据资产,是医院进行系统创新和竞争的优先考虑的问题。

此过程的目标是能够关联这些源数据,方便医护人员分析拓展各自的临床诊断服务和药学研究领域,不断发掘新的价值,以提高医疗效果和降低医疗成本。

医院医疗统计工作发展趋势

医院医疗统计工作发展趋势

医院医疗统计工作发展趋势医院医疗统计工作是医院管理中不可或缺的一环,它用于对医院内各方面工作的数据进行收集、整理、分析和统计,从而为决策提供科学的参考和依据。

随着社会发展和医疗技术的不断进步,医院医疗统计工作也面临着新的挑战和机遇。

本文将就医院医疗统计工作发展趋势进行探讨,以期对医院管理和医疗服务改革提供参考。

一、大数据技术与医疗统计工作互联网技术和智能化设备的普及和应用,导致医院内大量的数字化数据被产生和积累,为医院医疗统计工作提供了更为广阔的数据源。

同时,随着互联网技术与医疗技术的结合,医疗数据的共享和智能化应用成为了医院医疗统计工作的重要发展趋势。

大数据技术可以通过对医院内各类数据的分析和挖掘,为医院管理者提供更科学、更快速、更准确的决策依据,为医院医疗服务的品质和效率提供更好的保障。

二、降低人工干预,提高自动化程度由于医院内数量庞大的数据需要进行收集和统计,做大量的人工处理既费时又费力,因此,医院医疗统计工作的自动化程度越来越高。

以往,医护人员需要手工录入数据,但是这种方式容易出现错误,工作量也很大。

随着技术的不断进步,医院医疗统计工作逐渐实现了自动化。

例如,患者的病历信息可以通过电子化系统来收集和保存,医学影像的处理和诊断可以通过计算机智能系统自动完成,智能化设备可以自动记录患者的生理数据等等。

这样不仅可以大大降低人工干预的风险和误差,也可以提高数据统计和分析的精准度和速度。

三、数据可视化和智能化分析医院内的各个部门会产生各种各样的数据,数据分析往往是比较复杂和繁琐的工作。

在医院医疗统计工作中,数据可视化和智能化分析可以使数据变得更加直观、易于理解和应用。

例如,智能化的内部统计分析可根据患者就诊信息、诊断信息和医院资源等进行精准分析,对医院的就诊规模、资源分配等管理机制进行跟进和调整。

同时,数据可视化的工具也可以将数据处理成饼图、柱形图等等,直观的展现医院中的各项数据,这样有助于医院管理层快速评估医院状况,做出管理决策。

数字化医院条件下医疗统计数据质量的意义

数字化医院条件下医疗统计数据质量的意义

数字化医院条件下医疗统计数据质量的意义随着数字化医院的快速发展,医疗机构和医疗从业人员对统计数据质量的关注越来越高。

医疗统计数据质量的好坏直接影响医院的决策和质量管理。

因此,本文将探讨数字化医院条件下医疗统计数据质量的意义。

数字化医院的普及,使医疗统计数据的采集和管理更加规范化和便捷化。

数字化医院通过电子病历、医院信息系统等工具自动化收集和整理数据,同时也能够提高数据的准确性和时效性。

医院通过对医疗统计数据的收集、整理、分析和利用,可以更加深入全面地了解医疗服务的情况和质量状况,加强医院的服务管理、质控和风险控制等方面的能力。

首先,医疗统计数据质量的好坏直接影响医院的决策。

医院决策的科学性和合理性需要有足够准确的数据作为支撑。

如果医疗统计数据质量较差,将会给医院决策带来不可预测的风险和影响。

而正确的医疗统计数据能够为医院提供全面准确的医疗信息,有助于决策者对医院服务、营运等方面的管理提供有力支持和指导。

其次,医疗统计数据质量的好坏关系到医院的质量管理。

数字化医院可以快速获取各项治疗、手术等数据信息,同时进行精细化分析及时发现问题,为医院提供有效的控制方式。

医疗统计数据整合后得到的全程治疗、全科医生服务数据、医药应用情况,为患者提供更加全面优质的医疗服务。

同时,医疗统计数据的准确性也是保障医疗质量和提升医疗管理效能的重要前提。

医院应该充分利用数字化医疗技术,进一步完善医疗统计数据的收集、整理和分析体系,以满足日益提升的医疗需求。

最后,医疗统计数据质量的好坏关系到医院的风险控制。

数字化医院可以搜集医疗服务中的数据信息,该信息的搜集可提供患者的治疗效果、患者管理等方面信息,可以帮助医院预测风险并及时干预,避免风险扩大。

同时数字化医疗技术能够全面覆盖医院的信息流程,监控医疗风险点并及时发现并处理,从而保证医院服务的质量和安全性。

总之,医疗统计数据质量的好坏在数字化医院中显得尤为重要。

好的数据质量不仅能为决策提供依据,还有助于加强医院的质量管理和风险控制。

数字化医院条件下医疗统计数据质量的意义

数字化医院条件下医疗统计数据质量的意义

数字化医院条件下医疗统计数据质量的意义数字化医院指的是将医疗机构的各项业务进行数字化管理和操作的医院,它通过信息化技术的应用,实现了病历的电子化、诊疗流程的标准化、医疗资源的共享等目标。

在数字化医院条件下,医疗统计数据质量的意义十分重要。

医疗统计数据是数字化医院管理决策的重要依据。

数字化医院通过数字化系统记录和存储了大量的医疗数据,如病历、检验结果、药物处方等等,这些数据对于医院管理者来说是十分宝贵的信息资源。

医院管理者可以通过对医疗统计数据的分析和挖掘研究,了解医院的运营情况和病患的健康状况,从而制定相应的管理策略和优化资源配置。

如果医疗统计数据质量不高,数据的准确性和完整性受到影响,那么管理者所做出的决策可能会失去科学性和合理性,从而导致医院的运营问题和资源浪费。

医疗统计数据质量的高低直接关系到医院的临床检验和医患沟通的质量。

数字化医院通过电子病历系统和电子设备等工具记录和传输医疗数据,这为医务人员的临床工作提供了便利。

如果医疗统计数据质量不高,数据的准确性和真实性无法得到保障,这不仅会影响医生对病患的临床判断和医疗诊断,还可能导致医生之间的误解和沟通不畅,从而对病患的治疗产生不良影响。

医疗统计数据质量的好坏直接关系到医院的科研和学术交流。

在数字化医院条件下,医疗统计数据是医院进行科研和学术交流的基础。

科研人员通过对医疗统计数据的分析和研究,可以发现病患群体的特征、疾病的变化趋势和治疗效果等重要信息,从而推动医学科研的进展。

如果医疗统计数据质量不高,数据存在缺失、错误或不一致等问题,那么科研人员的研究成果可能会失去科学性和可靠性,影响医学科研的进展和学术交流的质量。

数字化医院条件下,医疗统计数据质量的意义十分重要。

医疗统计数据质量的高低直接影响到医院管理决策的科学性和合理性、医患沟通的质量和医院的科研和学术交流。

医院应该加强对医疗统计数据的管理和质量控制,提高数据的准确性、完整性和真实性,为医院管理和临床工作提供可靠的依据。

数字化医院条件下医疗统计数据质量的意义

数字化医院条件下医疗统计数据质量的意义

数字化医院条件下医疗统计数据质量的意义1. 引言1.1 数字化医院条件下医疗统计数据质量的意义在数字化医院条件下,医疗统计数据质量的意义是十分重要和必要的。

随着医疗信息化的发展,医疗数据越来越多地以数字化形式存在。

而这些数据的质量直接影响着医疗服务和决策的准确性和效率。

提高医疗统计数据的质量是至关重要的。

数字化医院条件下高质量的医疗统计数据可以提高医疗决策的精准性。

通过分析准确的数据,医疗工作者可以更好地了解疾病的发病规律、患者的生活习惯以及治疗效果,从而制定更科学的治疗方案。

优化医疗资源的分配效率也是数字化医院条件下医疗统计数据质量的重要意义之一。

通过精准的数据分析,可以更好地了解医疗资源的分布情况和利用率,有针对性地调整资源配置,提高资源利用效率。

高质量的医疗统计数据还可以支持医疗科研与学术研究,促进医学知识的积累和传播。

通过分析大量的数据,可以发现新的治疗方法、疾病预防策略等,推动医学领域的发展。

数字化医院条件下医疗统计数据的质量提升不仅对医疗工作有着重要意义,也是医疗行业发展的必然趋势。

只有确保数据质量,才能更好地提升医疗服务的质量,增强医院管理的智能化水平,推动整个医疗行业向前发展。

2. 正文2.1 提高医疗决策的精准性在数字化医院条件下,提高医疗决策的精准性是非常重要的。

通过优化医疗统计数据质量,可以为医生和医疗团队提供更准确、全面的信息,从而帮助他们做出更好的治疗和护理决策。

高质量的医疗统计数据可以帮助医生更好地了解病人的病情和病史,包括患病时间、病因、症状等信息。

这些数据可以帮助医生更快速地做出诊断,并制定更有效的治疗方案,提高治疗成功率和患者生存率。

通过分析大量的医疗统计数据,可以发现不同患者之间的共性和差异性,帮助医生更好地进行个性化治疗。

可以根据患者的基因型和病史预测治疗效果,减少治疗过程中的不确定性,提高治疗的准确性和效率。

2.2 优化医疗资源的分配效率在数字化医院条件下,医疗统计数据质量的提升对优化医疗资源的分配效率具有重要意义。

数字化医院条件下医疗统计数据质量的意义

数字化医院条件下医疗统计数据质量的意义

数字化医院条件下医疗统计数据质量的意义
随着数字化医院的建设和发展,医院的医疗数据也得到了不断增加和丰富。

这些数据
包括患者的基本信息、病史、诊断结果、治疗方案及效果等等,是医疗机构管理和决策的
重要依据。

但是,在数字化医院环境下,医疗数据的完整性、准确性和及时性等问题也成
为了需要解决的问题。

因此,数字化医院条件下医疗统计数据质量的意义非常重要。

一方面,优良的医疗统计数据质量是医院开展有效医学研究的基础。

医疗数据经过清洗、加工后,可以在各种数据挖掘、机器学习等算法和模型中应用,以发现和验证医疗领
域中的科学问题和医学假说。

医疗统计数据的质量高低,直接关系到研究结论的可靠性和
科学性。

如果数据质量不高,就可能出现误导性的研究结果,给医学研究的发展带来负面
影响。

因此,数字化医院应该致力于提高医疗数据的质量,打造科学、可靠的数据环境,
保障医学研究的发展。

另一方面,医疗统计数据质量的提高,可以促进医疗机构的管理和决策的科学化。


数字化医院中,医院管理者可以通过对医疗数据的分析和研究,发现患者的生病规律和特点,预测患者的住院时间和花费,评价医生和护士的工作表现等,从而为医院的管理和决
策提供科学参考。

医疗数据的质量越高,医院管理者所得到的信息就越准确、全面和及时,医院的管理和决策的效果也会越好。

数字化医院应该从数据收集、存储、加工等环节入手,不断提高医疗数据的质量,确保医院的管理和决策能够科学地进行。

现代数字化医院统计工作的现状及完善措施

现代数字化医院统计工作的现状及完善措施
信息安全风险
随着数字化医院统计工作的普及,信息安全风险也随之 增加。黑客攻击、数据泄露等事件时有发生,给医院信 息安全带来威胁。
数字化医院统计工作的挑战与机遇
挑战
面对数字化医院统计工作的现状和问题, 医院需要采取有效措施来应对挑战,包括 加强标准化建设、提高数据质量、加强信 息安全保障等。同时,还需要加强人才培 养和技术创新,以适应数字化医院统计工 作的发展需求。
数字化医院统计工作的特点与优势
特点
数字化医院统计工作具有高效性、实时性、准确性、可追溯性等特点,能够实现数据共享和数据分析 ,提高数据利用价值。
优势
数字化医院统计工作可以减少人力成本,提高工作效率,实现数据标准化和规范化,为医院管理和决 策提供有力支持。
数字化医院统计工作的发展趋势
趋势
数字化医院统计工作正朝着数据挖掘、大 数据分析、人工智能等方向发展,将为医 院管理和决策提供更加精细化和智能化的 数据支持。
数字化医院统计工作的现状及问题
标准化程度低
由于不同医院和地区数字化水平存在差异,导致数字化 医院统计工作的标准化程度较低。缺乏统一的数据格式 和标准,增加了数据整合和共享的难度。
数据质量不高
数字化医院统计工作的数据质量受到多种因素的影响, 如数据采集、整理、分析过程中的误差等,导致数据不 准确、不完整或不及时。
的安全性和可靠性。
建立完善的统计指标体系
01 02
建立科学的统计指标体系
根据医院管理和决策的需要,建立科学、合理的统计指标体系,包括 医疗质量、工作效率、病人满意度等指标,为医院管理和决策提供依 据。
完善数据质量评估和控制机制
通过对统计数据的定期评估和质量控制,确保数据的准确性和可靠性 ,为指标体系的建立提供可靠的基础。

医疗健康大数据的统计分析与应用

医疗健康大数据的统计分析与应用

医疗健康大数据的统计分析与应用第一章:引言近年来,随着医疗技术的不断进步和医疗服务的普及,医疗健康大数据的生成量呈现出爆发式增长的态势,这种趋势也带来了巨大的机遇和挑战。

在这个背景下,医疗健康大数据的统计分析与应用成为一种非常重要的手段。

本文将从统计分析和应用两个方面分析医疗健康大数据的特点和应用,旨在促进医疗健康领域的创新和发展。

第二章:医疗健康大数据的特点1. 数据规模大,数据类型复杂:医疗健康大数据的规模非常庞大,数据类型也非常复杂,包括医疗记录、生物医学影像、基因组学数据、生命体征数据等不同类型的数据。

2. 数据源头广泛,数据质量参差不齐:医疗健康大数据来自于多个渠道,包括医院、科研机构、医疗设备等,数据质量参差不齐,存在噪声、缺失值和异常值等问题。

3. 隐私保护难度大:医疗健康大数据涉及到患者的隐私和机密信息,如何在满足数据利用需求的同时保护患者的隐私成为了一个挑战。

第三章:医疗健康大数据的统计分析1. 数据清洗:医疗健康大数据往往存在着噪声、缺失值和异常值等问题,因此需要进行数据清洗工作,对数据进行清洗和预处理,以去除无用信息并提高数据质量。

2. 数据分析:医疗健康大数据分析往往需要多种统计方法进行分析,包括描述性统计、归纳统计和推断统计等方法。

通过这些分析,可以识别出可能存在的风险和趋势,以辅助决策。

3. 数据挖掘:数据挖掘是从数据中发现新的信息和规律的一种方法。

在医疗健康大数据中,可以通过数据挖掘来发现一些疾病的发展规律、发生率高的因素、预测治疗效果等信息。

第四章:医疗健康大数据的应用1. 临床应用:医疗健康大数据可以用于疾病诊断、治疗和预测等方面。

通过数据分析和数据挖掘,可以发现医疗健康数据中隐藏的信息,辅助临床医生做出更好的诊疗决策。

2. 疾病预防:医疗健康大数据可以帮助发现疾病的风险因素、制定预防措施和改进公共卫生工作。

例如,在饮食、运动、药物等方面,可以根据医疗健康大数据的分析结果制定出更为科学的预防措施,降低相应疾病的发病率。

智能医疗数据分析与毕业设计

智能医疗数据分析与毕业设计

智能医疗数据分析与毕业设计在当今数字化时代,智能医疗数据分析成为了医疗领域的重要课题。

通过对大量医疗数据的整理、分析和挖掘,智能医疗数据分析能够为医疗机构和医疗从业者提供有力的支持,帮助他们做出更准确和科学的诊断、治疗方案,提高医疗效率和质量。

智能医疗数据分析在医疗领域的应用前景巨大,因此,本文将探讨智能医疗数据分析在毕业设计中的应用。

一、智能医疗数据分析的现状当前,智能医疗数据分析在医疗领域得到了广泛的应用。

利用大数据技术和人工智能算法,医疗机构可以对患者的病历、影像、实验室检查、基因信息等数据进行深入分析,帮助医生更好地了解患者的健康状况和疾病风险,提供更个性化和精准的诊疗方案。

智能医疗数据分析还能够挖掘隐藏在庞大数据中的疾病规律和临床知识,为医生提供参考和辅助决策。

通过对大量的医疗数据进行模型训练和算法优化,智能医疗数据分析不断提升医疗服务水平,改善医疗资源分布不均和医患矛盾的问题。

二、智能医疗数据分析在毕业设计中的应用在进行毕业设计时,利用智能医疗数据分析技术可以提高课题的科学性和实用性。

以下将从数据收集、数据分析、模型建立和结果验证等方面详细介绍智能医疗数据分析在毕业设计中的应用。

1. 数据收集在进行毕业设计时,首先需要收集与课题相关的医疗数据。

可以从医疗机构或者医学研究机构获取已经脱敏和清洗过的大规模医疗数据,包括病历、影像、实验室检查、基因信息等。

也可以利用自己设计的调查问卷来收集患者的个人信息、生活习惯、疾病史等数据。

数据收集要遵守相关的伦理规定和法律法规,确保数据的真实性和可信度。

2. 数据分析在收集到医疗数据后,需要对数据进行整理和加工,常用的数据处理软件有Excel、Python、R等。

通过数据可视化和统计学方法,对数据进行可视化展示和统计分析,揭示数据的潜在规律和关联性。

同时,也可以利用机器学习等人工智能算法对数据进行挖掘和分析,构建预测模型和分类模型。

3. 模型建立根据毕业设计的课题要求,可以选择合适的模型进行建立。

医疗健康数据分析

医疗健康数据分析

医疗健康数据分析随着信息技术的快速发展和医疗行业的数字化转型,大量的医疗健康数据被生成和收集。

这些数据的分析和应用已经成为医疗行业的一项重要任务。

医疗健康数据分析能够帮助医护人员和决策者更好地了解和利用数据,提高医疗服务的质量和效率,促进健康管理和疾病预防,推动医疗科研创新。

一、医疗健康数据的来源和类型医疗健康数据的来源包括医院电子病历、医疗设备传感器、个人健康监测设备和移动医疗应用等。

这些数据包括的类型也非常多样,如临床数据、生理信号数据、医疗影像数据、基因组学数据等。

同时,医疗健康数据还包括患者的基本信息、病历资料、医保数据、药品数据等,形成了一个庞大而复杂的数据生态系统。

二、医疗健康数据分析的意义与挑战医疗健康数据分析的意义不言而喻,它能够帮助医护人员实时监测患者病情、提供精准的诊断和治疗方案;对公共卫生事件进行监测与预测,及时采取措施防控疾病传播;通过大数据分析,识别和防范患者的风险,做好健康干预和疾病预防,降低医疗成本等。

然而,医疗健康数据分析也面临着一些挑战。

首先,由于医疗数据的涉密性和复杂性,数据的采集和整合存在一定的困难。

其次,医疗数据的质量和准确性对分析结果的可靠性有着至关重要的影响。

另外,由于医疗数据的规模庞大,如何高效地处理和分析数据也是一个难题。

同时,医疗数据分析需要有专业的技术和工具支撑,缺乏这些条件的机构和个人往往难以进行有效的分析。

三、医疗健康数据分析的方法与应用针对医疗健康数据分析的挑战和需求,研究人员和企业针对不同类型的数据提出了多种分析方法和应用。

比如,在临床数据分析方面,可以利用数据挖掘和机器学习技术,实现对疾病风险的预测和诊断的精准化;在生理信号数据方面,可以通过信号处理和模式识别等方法,识别和监测患者的生理状态和病情进展;在医疗影像数据方面,可以应用计算机视觉和深度学习技术,提高医生对影像的解读和诊断的准确率。

医疗健康数据分析的应用非常广泛。

一方面,它可以帮助医院和临床医生进行临床决策支持,提高医疗质量和患者安全。

智能化医疗数据处理与分析研究

智能化医疗数据处理与分析研究

智能化医疗数据处理与分析研究医疗行业作为一项高风险行业,对数据的准确性和及时性要求十分高,因此医疗数据的采集、处理和分析显得尤为重要。

而随着科学技术的不断发展,智能化医疗数据处理与分析已经成为了医疗领域的一个重要研究方向。

一、智能化医疗数据处理智能化医疗数据处理是指利用人工智能、大数据等现代科技手段来对医疗数据进行采集、提炼、整合和处理的过程。

这种处理方式不仅可以提高医疗数据的处理效率和准确性,还能够对医疗领域的医疗资源进行优化分配。

智能化医疗数据处理主要通过以下几个方面进行:1.大规模数据采集智能化医疗数据处理需要大规模的数据支持,因此需要对医院内部的各类设备进行医疗数据采集。

例如,利用医疗传感器对病人的身体指标进行监测,将这些指标与医疗记录进行关联,建立出病人的电子病历。

2.数据的清洗和整合一些医院的医疗数据收集不规范,需要对这些数据进行清洗和整合。

利用自然语言处理技术,可以将手写医疗记录转化为结构化数据。

这样,医生和医护人员可以更好地获取病人的信息,进而提高诊断效率。

3.自动化数据传输智能化医疗数据处理可以利用现代化的智能传输技术,如云计算和物联网技术等,实现数据的自动传输,比如将不断变化的病人身体指标推送至云端,以便医务人员随时查看。

二、智能化医疗数据分析智能化医疗数据分析是指利用人工智能、机器学习和数据挖掘等现代科技手段来对医疗数据进行分析模型建立和结果预测等工作。

智能化医疗数据分析有以下几个方面:1.医疗资源分析智能化医疗数据分析可以对医院内部的医疗资源进行分析,以便更好地进行资源配置和利用。

分析数据可以包括医院消费者偏好、就诊历史、门诊就医人群统计等方面。

2.疾病预测智能化医疗数据分析可以通过对大量病人数据的统计和分析来发现疾病的易感性和发病率等规律,以便提前预警。

比如,通过建立一个医疗数据分析模型,可以预测某种疾病的爆发情况,从而对疫情进行更好的防控。

3.医疗风险评估智能化医疗数据分析可对医疗数据中的风险因素进行评估,通过分析和建模,提取出医疗风险因素,使得医生和医护人员可以快速识别患者的风险因素,提前采取相应的调控措施。

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数字化医院条件下医疗统计数据分析
摘要:在医院管理工作中,医疗统计数据是一个关键,直接影响医院的经济效益和社会效益。

本文首先介绍了医疗统计数据的内容和质量影响,然后分析了数字化医院条件下医疗统计数据的特点,最后指出目前医疗统计数据质量存在的问题,并阐述了几点质量提升措施,以供参考。

关键词:数字化医院;医疗统计数据;质量;影响;提高措施
医疗统计数据是医院统计工作的生命,提高统计数据的质量,一直都是统计部门的工作重点[1]。

随着信息技术的发展,不少医院建立了信息管理系统HIS,不仅加快了数字化医院的建设速度,也提高了医疗统计数据的要求。

一、医疗统计数据的内容和质量影响
(一)统计数据内容
医疗统计数据的内容主要包括:①患者数据,在住院登记过程中,记录了患者的姓名、性别、年龄、职业等基本信息。

②入出转数据,在护士工作站,记载了患者的入院信息、出院信息、转科信息,以及床位属性。

③电子病历,首先建立结构化病历和数据库,然后利用监控、打印、功能扩展等技术,将医疗信息集合在一起。

电子病历不仅能展示患者的静态信息,还能实现功能扩展,开展相关服务。

④诊疗数据,患者在门诊和住院期间,接受医疗服务时,产生的诊断、治疗、处方、手术、检验、转归等数据,一般会呈现在病案首页。

⑤护理数据,患者接受护理服务期间,产生的护理天数、护理等级、查房
记录、特殊护理事项等。

⑥影像学数据,以PACS系统的应用为例,可对患者的影像学数据进行记录和传输。

⑦医学管理数据,患者在门诊、住院、接受医疗服务时产生的管理数据,例如手术费、床位费、器材使用费等。

(二)质量影响
医疗统计数据的质量影响是:①将统计数据存储在信息管理系统和数据库中,低质量数据具有潜在风险,可能导致专项研究结果偏性[2]。

②在患者诊疗过程中,医护人员处于主导地位,一旦治疗、护理、医嘱不当,就会增加患者的痛苦,引起医患纠纷和矛盾,甚至出现医疗事故。

③一定时期内的医疗工作,要通过一系列指标来表现和评价,数据不真实、不准确,会影响决策的合理性。

二、数字化医院条件下医疗统计数据的特点
(一)统一性和可靠性
以往统计工作,是以各个科室为落脚点,对数据进行记录、处理、归档,由于案例工作分散,责权不清,影响数据的统一性。

数字化医院条件下,将各个部门和科室的医疗、服务、管理等数据,进行计算机处理和网络传输,可以实现数据的统一管理。

结合医院的信息需求,对数据进行反馈,确保信息提取是同一个数据源,保证数据的可靠性。

(二)可用性和适用性
数字化医院的典型特征,是数据的处理流程更加优化,能提高医院的运作效率,满足在线决策分析的需求。

基于此,只有保证统计数据的可用性,才能开展在线提取分析工作。

另外,随着医院快速发展,
传统的医疗指标不再适用,要求部门科室提供个性化的数据,更好地满足不同分析需求[3]。

基于此,统计数据必须具有较高的适用性。

(三)多级别数据共存
提高统计数据的适用性,要求分析不同部门、不同层次的数据处理要求,同时尽量降低损失效率。

实践证实,如果粒度过低,开展年度分析时,大部分精力会浪费在数据的提取、归纳、汇总上;如果粒度过高,每天进行分析,又会增加人力、物力的投入。

多级别数据共存,才能满足统计数据的实用性需求。

(四)有权限实时共享
医院的运行管理工作是一环扣一环的,各个部门只有密切协作,才能提供最佳诊疗方案,提出合理的意见和建议。

在不同部门内产生的数据,应该及时输入系统,方便相关部门进行查询和获取,实现数据在不同部门、不同层次的共享。

但是,考虑到这些数据存在误修改、误删除的风险,共享必须建立在一定权限上。

(五)高效监控和反馈
在医院运营的各个阶段,都要保证统计数据的质量,基于“垃圾进、垃圾出”的理论下,无用数据只会带来无用决策,提示医院必须重点关注。

对于医院本身而言,针对统计数据的质量应该建立监控和反馈机制,从数据的产生开始,到数据的分析为止,全程保证数据质量。

三、目前医疗统计数据质量存在的问题
(一)数据失真
从医疗系统的整体发展来看,统计部门发布的统计数据是可靠的,
但在部分基层医疗机构中,统计数据可能存在不真实的情况。

分析其原因,主要包括以下几点:①医院管理层不重视,统计人员的专业水平低,尤其是基层填报人员经常更换,导致原始记录不全。

②统计部门的执行力度不足,没有严格按照我国统计法的要求执行,导致虚假数据出现。

③医院内统计部门的地位低,管理人员可能干预统计数据,或者监督控制不到位,导致数据失真。

(二)适用性差
医疗统计数据的适用性差,原因包括以下几点:①统计指标缺失,或者随意更改统计指标,无法和整个体系完美衔接。

②医疗统计的指标、方法、口径不统一,或者指标设置有歧义,统计人员使用指标时有困难,无法进行对比或滥用数据。

③数据产生环节控制不到位,以患者信息为例,没有准确记录来源地,在数据分析时会影响深入性和准确性,没有发挥出统计信息的功能。

四、数字化医院条件下医疗统计数据质量的提升措施
(一)依法进行统计
医疗统计工作有章可循,是提升数据质量的有效手段。

一方面,如果是重要的统计数据,应该制定完善的政策规定,保证统计工作的独立性和权威性,避免受到其他部门的干扰,从而提高统计数据的真实性、客观性。

另一方面,完善法制建设,结合国外成功经验,对现行的法律法规进行改进,杜绝虚报、伪造、篡改数据的行为,也不能擅自发放统计调查表。

依法开展医疗统计工作,才能推动统计作业顺利实施,从源头上保证统计数据的质量。

(二)规范统计方法
我国医疗统计工作中,不仅调查方法单一,而且指标设置不合理,制度和实际情况相脱节。

对此,应该加快统计改革步伐,首先统计部门明确自身职责,了解统计工作的类型、范围,数据收集后,还要进行深入分析。

其次完善医疗统计指标体系,在医院发展的特定时间段内,这些指标应具有统一性和稳定性,尤其是统计的含义、口径、计算方法等,应有明确的界定[5]。

最后对统计数据进行对比,反映出现象背后的特征;结合医院的发展情况,对统计调查方法进行创新,以减少医疗统计报表的数量,减轻统计人员的工作量。

(三)优化统计指标
数字化医院条件下,必须对统计指标进行不断优化,分析医院统计工作的不足和问题,采取有效的解决对策。

其一,确定统计指标时,应满足多元化、全面性的特点,保证统计工作落实和推进。

其二,统计指标要有具体描述,不能存在歧义,以科室成本数据为例,要结合医院自身发展情况,参考国家或地区标准制度,能服务于后续的查询、考核等工作。

其三,在医院发展的特殊阶段,应对统计指标进行调整,切实满足统计工作的需求。

五、结语综上所述,数字化条件下,医疗统计数据增多,如何保证数据质量成为一个关键。

分析可知,目前医疗统计数据质量存在的问题,主要是数据失真、适用性差、孤岛效应、人才缺乏。

对此,应该依法进行统计,规范统计方法,优化统计指标,加强监控评估,并提高人员素质,保证医疗统计数据的真实性。

财参考文献:
[1]刘洪云,曲巍,王秀霞,等.某三甲医院病案数字化浅析[J].现代养生(下半月版),2018(1):169-170.
[2]陈彩贺.关于医疗卫生统计在数字化医院环境下的应用与思考[J].基层医学论坛,2018,22(13):1831-1832.
[3]刘芳.医疗卫生统计在数字化医院环境下的应用与探讨[J].世界临床医学,2016,10(12):249.
[4]谢若清.数字化医院统计工作理论模式与实践研究[J].信息化建设,2015(9):317-318.
[5]俞斌,许健,邹丽萍,等.医疗卫生统计在数字化医院环境下的应用与探讨[J].中国医院管理,2012,32(7):8-9.
作者:郑文佳单位:聊城市传染病医院。

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