基于移动医疗大数据平台下深度最优匹配算法的机会网络转发机制

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大数据技术在互联网医疗行业中的应用案例分析

大数据技术在互联网医疗行业中的应用案例分析

大数据技术在互联网医疗行业中的应用案例分析伴随着互联网技术的不断发展与普及,互联网医疗行业在近年来短时间内得到了全球范围内的快速发展与广泛应用。

而伴随着以大数据为代表的现代化技术的快速普及,在互联网医疗行业中大数据技术的应用也显得格外重要。

在以下文章中,我们将通过分析当前互联网医疗行业中几个典型的大数据技术应用案例来探讨对于大数据技术超级计算效果的优秀处理优势及其在实际中的应用价值。

一、深度学习在病理诊断中的应用病理学作为医学领域的一个重要分支,经常需要大量的组织和切片数据进行病理诊断。

深度学习技术在处理这一问题上有极大的潜力。

以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习模型,根据医学图像的特点和规律,能够有效地对组织图像进行自动判读和分析。

例如应用于乳腺癌的深度学习算法,可以从人们不易察觉的微小细节入手,快速、准确地检测出可能存在的病变细胞组织,进而提高诊断的精准度和效率,降低医疗服务的成本。

当然,深度学习算法在病理学应用中还有很多待完善和实验的问题,但已经可以看到,大数据技术对于医疗行业的技术革新和提升已经带来了很大的促进。

二、远程医疗系统中的数据云平台远程医疗在互联网医疗行业中是一个不可缺少的领域,数据云平台则成为了现代远程医疗的重要基础。

在远程医疗中,传统上由于信息流通受限,医生需要将暴露的患者数据密集地存储在个人电脑表格中,同时需要在各个数据间实现传递与转化,非常容易导致数据的安全问题。

现代远程医疗使用大数据技术获得了增强的信息交流功能,将医生的协作和识别信息集中在一个数据云平台上,方便医生进一步完成数据交互与数据共享,以及监控患者情况的所需质量。

这一技术应用不仅解决了安全问题,还使患者的医疗周期大幅提高,对于互联网医疗的发展起到了积极的推进作用。

三、互联网医疗行业中的医疗数据分析在互联网医疗行业中的医疗数据分析,是大数据技术在医疗领域得到最广泛应用的方向之一。

采用大数据技术对患者大量的医疗数据进行分析,确保为个人医疗诊断提供了最精准、最细致的处理方法,并且进一步提升了患者心理状态下的满意度。

移动互联网技术在医疗行业中的应用案例分享

移动互联网技术在医疗行业中的应用案例分享

移动互联网技术在医疗行业中的应用案例分享移动互联网技术在医疗行业的应用越来越普及,不仅提供了更加便捷和高效的医疗服务,同时也使得医疗行业向着数字化、智能化的方向不断发展。

本篇文章将分享一些移动互联网技术在医疗行业中的应用案例。

一、医疗数据管理传统医疗行业中,病历、检查报告等医疗数据都是以纸质形式存档,不仅占用大量的存储空间,而且容易丢失或遗漏。

随着移动互联网技术的应用,许多医疗机构开始采用电子病历等数字化管理工具,可以实现数据的共享、备份和高效管理。

例如中国最大的互联网医院——康泽荟,采用了云端电子病历管理系统,患者只需注册一个账号即可随时随地查看自己的病历、检验报告等医疗数据,医生也可以通过该系统查看每个患者的详细信息,提高了医生工作效率和患者就诊体验。

二、远程医疗服务远程医疗服务是移动互联网技术在医疗行业中的重要应用之一,可以为患者提供更加便捷的医疗服务,同时也可以解决医疗资源不足的问题。

例如名为“医医同行”的远程医疗平台,通过移动互联网技术实现患者和医生的在线链接,不仅能够随时随地解决患者的健康咨询问题,还可以通过视频会诊等方式进行深入治疗和诊断。

相比传统的看病方式,远程医疗服务不仅省去了患者排队等候的时间,更可以为患者提供更加专业和全面的医疗服务。

三、医疗智能硬件医疗智能硬件是指利用移动互联网技术实现医疗设备和智能硬件的互联互通,以提高医疗行业的效率和安全性。

例如智能手环、智能睡眠仪等智能硬件设备,可以记录患者的身体健康情况,上传数据至云端,医生可根据数据分析患者身体状况,提出医疗建议。

类似的智能硬件设备还可以用于远程监测老年人和慢性病患者的身体健康状况,及时发现健康问题,提供以预防为主的健康方案。

四、AI辅助诊断人工智能技术被越来越多的医疗机构应用至医疗行业中,提高了医疗诊断的精度和效率。

例如北京大学深圳研究生院联合华侨城云谷推出的“华大智能眼科平台”,该平台借助人工智能技术,能够通过图像分析技术对眼部疾病进行初步诊断,大大提高了初诊诊断的准确性和速度。

大学生创业计划移动医疗服务的创新模式

大学生创业计划移动医疗服务的创新模式

大学生创业计划移动医疗服务的创新模式移动医疗服务是指通过手机应用或者互联网平台等信息技术手段,为用户提供医疗健康相关的服务。

随着移动互联网的普及和健康意识的提升,移动医疗服务在中国市场迅速崛起,并且受到越来越多的关注。

大学生作为新生代创业者,积极拥抱新技术和新商业模式,探索移动医疗服务的创新模式,既是对市场需求的把握,也是对健康服务的贡献。

一、背景介绍移动医疗服务作为创新的商业模式,源于人们对于便捷、高效的医疗服务的需求。

传统的医疗体系由于种种原因,如就医难、排队等问题,导致了人们对于医疗服务的投诉和不满。

而移动医疗服务的兴起,提供了更加便捷、智能化的医疗服务方式,满足了人们日益增长的健康需求。

二、市场机遇1. 健康需求持续增长随着生活节奏加快,人们面临的生活、工作压力逐渐增大,健康问题也日益受到关注。

移动医疗服务以便捷、高效的特点,满足了人们对于健康的追求,为市场带来了巨大的机遇。

2. 移动互联网普及程度高移动互联网的快速普及为移动医疗服务的发展提供了基础。

智能手机的普及率不断提升,用户对于移动应用的接受度和使用频率也不断增加,为移动医疗服务的创新模式提供了广阔的发展空间。

三、创新模式1. 移动医疗健康管理平台通过开发移动医疗健康管理平台,为用户提供个性化的健康管理服务。

用户可以通过手机应用或者网页登录平台,记录自己的身体数据、健康习惯等信息,并根据平台提供的智能分析报告,了解自己的身体状况并得到相应的健康建议。

2. 移动在线问诊平台传统就医过程中,往往需要花费大量时间在排队、挂号等环节上。

而移动在线问诊平台则可通过视频通话、图文咨询等方式,让用户远程就医,避免了不必要的时间浪费以及人际接触带来的传染风险。

3. 移动健康产品销售平台随着健康意识的提高,人们对于保健品和健康产品的需求也不断增加。

通过开发移动健康产品销售平台,为用户提供便捷的购买渠道,同时结合数据分析和用户反馈,推荐适合用户的健康产品,实现个性化的健康管理。

计算机网络方面的毕业论文题目有哪些

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计算机网络方面的毕业论文题目有哪些论文题目应以最恰当、最简明的词语反映论文中最重要的特定内容的逻辑组合。

那么计算机网络方面的论文题目有哪些呢?下面小编给大家带来计算机网络方面的毕业论文题目,希望能帮助到大家!计算机网络毕业论文题目参考1、一种软件定义网络中基于博弈的混合路由算法2、基于终端属性的矿下机会网络分组转发协议3、基于量子蚁群算法的片上网络映射研究4、尺度变换复双树小波网络隐藏信道深度检测5、面向多类不均衡网络流量的特征选择方法6、基于社会组的高投递率机会网络路由协议7、基于事件触发机制的多智能体网络平均一致性研究8、带可移动存储设备的P2G网络病毒传播模型9、互联网空间下的城市网络格局及结构研究10、负载均衡的水声传感器网络多跳非均匀分簇路由协议11、一种基于分层云对等网络的多属性云资源区间查找算法12、NDN网络中内容源移动的路由更新优化方法13、基于网格覆盖的社交网络位置数据的保护方法14、信道随机性对传感器网络连续渗流密度的影响15、一种支持多维区间查询的云对等网络索引架构16、组合核函数相关向量机的网络安全态势预测17、面向级联失效的复杂网络动态增边策略18、无线传感器网络分布式同步协议19、无线传感器网络中基于网络覆盖的节点睡眠调度机制20、基于社交网络的信息传播模型分析21、移动社交网络中基于共同邻居网络中心度的链路预测方法22、社会网络中基于核函数的信息传播模型23、面向密码协议的半实物网络仿真方法24、新形势下计算机网络通信中存在的问题及改进策略25、计算机网络数据库的安全管理技术分析26、无线传感器网络中基于鲁棒优化的功率控制27、结合网络层次分析法的云推理威胁评估模型28、一种提高网络寿命与节点定位性能的WSNs分群算法29、链路质量感知的无线传感器网络生命最大化算法30、网络虚拟化环境下虚拟网络资源描述及发现模型31、能耗均衡的无线传感器网络无标度容错拓扑模型32、一种高效虚拟化多级网络安全互联机制33、复杂攻击网络的概率可控性34、改进的有向传感器网络多中心部署算法35、细粒度访问控制的电子健康网络双向认证方案36、网络编码P2P流媒体中的动态段粒度研究37、数据中心网络结构鲁棒性指标研究38、贵金属网络管理系统的防窃密信息安全加密技术39、计算机网络安全中虚拟网络技术的应用40、浅谈医院信息管理系统网络的日常维护必要性与策略41、计算机网络信息安全及防护策略研究42、网络信息推荐系统存在的问题及发展方向43、改进网络入侵信号监控系统的设计与应用44、网络安全异常报警系统的设计与实现45、计算机网络实验课程的探索与改革46、电子信息类专业《计算机网络》课程教学的改革与实践47、计算机网络故障防范与处理48、网络编排技术进展研究49、电力调度自动化网络安全防护系统研究50、高职计算机网络技术专业建设问题研究51、计算机网络可靠性提高方法研究52、计算机网络通信常见问题及管控措施探析53、试谈校园网络安全建设与管理方法54、大数据环境下的网络安全问题探讨55、计算机网络应用层存在的故障及排除对策56、计算机网络管理及相关安全技术分析57、探究神经网络的数据安全通信技术58、谈谈云计算下的网络安全技术实现路径59、影响计算机网络应用安全的因素分析60、大数据背景下网络安全分析最火专业网络工程论文题目1、基于协同过滤的个性化Web推荐2、Web导航中用户认知特征及行为研究3、Web服务器集群系统的自适应负载均衡调度策略研究4、动态Web技术研究5、语义Web服务的关键技术研究6、面向语义Web服务的发现机制研究7、Web服务组合研究与实现8、构建REST风格的Web应用程序9、企业架构下WebService技术的研究10、Web回归桌面的研究与应用11、Web服务选择的研究12、Web服务的授权访问控制机制研究13、基于WEB标准的网络课程设计与开发14、基于Web的教师个人知识管理系统的设计与开发15、基于Android平台的手机Web地图服务设计16、基于Web的信息管理系统架构的研究17、基于Web使用挖掘的网站优化策略研究18、基于Web的自适应测试系统的研究19、面向语义Web服务的发现机制研究20、面向语义Web服务的分布式服务发现研究21、企业局域网设计与应用22、无线局域网规划与设计23、校园网规划与设计24、中小企业网络规划与设计25、企业内局域网的规划设计方案26、网络校园网络工程综合布线方案27、ARP攻击与防护措施及解决方案28、路由器及其配置分析29、服务器的配置与为维护30、入侵检测技术研究31、复杂环境下网络嗅探技术的应用及防范措施32、网络病毒技术研究33、网络蠕虫传播模型的研究34、无尺度网络中邮件蠕虫的传播与控制35、网络路由协议研究36、可动态配置的移动网络协议设计研究37、Ipv4/Ipv6 双协议栈以太网接入认证和移动技术38、虚拟路由器的体系结构及实现39、一种基于分布式并行过滤得前置式邮件过滤模型40、XML应用于信息检索的研究41、JMX框架下 SNMP适配器的实现与应用42、MANET 路由协议性能分析43、Internet用户 Ipv6 协议试验网设计与实现44、基于光纤通道的网络文件管理系统设计与实现45、网络拓扑结构的测量协议与技术46、办公业务对象在关系数据库中的存储47、基于 Web的分布式 EMC数据库集成查询系统48、基于 Web的网络课程的设计49、基于工作流的业务系统开发50、B1级安全数据库设计的设计与实现计算机网络技术专业毕业论文题目1、基于移动互联网下服装品牌的推广及应用研究2、基于Spark平台的恶意流量监测分析系统3、基于MOOC翻转课堂教学模式的设计与应用研究4、一种数字货币系统P2P消息传输机制的设计与实现5、基于灰色神经网络模型的网络流量预测算法研究6、基于KNN算法的Android应用异常检测技术研究7、基于macvlan的Docker容器网络系统的设计与实现8、基于容器云平台的网络资源管理与配置系统设计与实现9、基于OpenStack的SDN仿真网络的研究10、一个基于云平台的智慧校园数据中心的设计与实现11、基于SDN的数据中心网络流量调度与负载均衡研究12、软件定义网络(SDN)网络管理关键技术研究13、基于SDN的数据中心网络动态负载均衡研究14、基于移动智能终端的医疗服务系统设计与实现15、基于SDN的网络流量控制模型设计与研究16、《计算机网络》课程移动学习网站的设计与开发17、数据挖掘技术在网络教学中的应用研究18、移动互联网即时通讯产品的用户体验要素研究19、基于SDN的负载均衡节能技术研究20、基于SDN和OpenFlow的流量分析系统的研究与设计21、基于SDN的网络资源虚拟化的研究与设计22、 SDN中面向北向的控制器关键技术的研究23、基于SDN的网络流量工程研究24、基于博弈论的云计算资源调度方法研究25、基于Hadoop的分布式网络爬虫系统的研究与实现26、一种基于SDN的IP骨干网流量调度方案的研究与实现27、基于软件定义网络的WLAN中DDoS攻击检测和防护28、基于SDN的集群控制器负载均衡的研究29、基于大数据的网络用户行为分析30、基于机器学习的P2P网络流分类研究31、移动互联网用户生成内容动机分析与质量评价研究32、基于大数据的网络恶意流量分析系统的设计与实现33、面向SDN的流量调度技术研究34、基于P2P的小额借贷融资平台的设计与实现35、基于移动互联网的智慧校园应用研究36、内容中心网络建模与内容放置问题研究37、分布式移动性管理架构下的资源优化机制研究38、基于模糊综合评价的P2P网络流量优化方法研究39、面向新型互联网架构的移动性管理关键技术研究40、虚拟网络映射策略与算法研究。

多场景移动医疗用户持续采纳行为的影响因素

多场景移动医疗用户持续采纳行为的影响因素

◎2023年第5期◎0前言2018年国务院印发《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》,旨在提升医疗服务效率,满足人民群众日益增长的医疗卫生健康需求[1]。

受疫情影响,近年互联网医疗市场规模进一步扩大[2]。

移动医疗是互联网医疗的重要组成部分,指用户使用智能手机、平板电脑等移动电子设备,所实现的如线上预约挂号、药品选购等在内的医疗功能服务。

随着各类信息技术的发多场景移动医疗用户持续采纳行为的影响因素*李普聪,张珂,董洪据,杨青娟*本文系国家社会科学基金项目“移动互联网环境下基本场景营销的O2O 商务用户采纳”(项目编号:17BGL201)研究成果。

摘要文章探究移动医疗用户持续采纳行为的影响因素及其内在联系,从企业直接可控视角分场景对移动医疗行业的发展提出合理化建议。

基于用户使用行为访谈,使用扎根理论分析,参考经典采纳模型,筛选得到影响移动医疗采纳的因素。

根据市场情况,将影响因素置于预约、诊断、电商、管理4类不同场景,设计并完成问卷调查,选用fsQCA 方法进行组态分析。

4个场景下合计9条组态路径,能够有效促进用户采纳;在相关政策制度信息有明显支持的情况下,高绩效期望是用户采纳的必要因素;其余因素在各场景下的作用均有不同。

关键词用户采纳移动医疗场景扎根理论组态分析引用本文格式李普聪,张珂,董洪据,等.多场景移动医疗用户持续采纳行为的影响因素[J].图书馆论坛,2023,43(5):111-118.Influencing Factors of Mobile Health Users'Continuous Adoption Based on Multiple ContextsLI Pucong ,ZHANG Ke ,DONG Hongju &YANG QingjuanAbstractThis paper explores the influencing factors to mobile health users'continuous adoption and theirinternal relations ,and make some reasonable recommendations for the development of mobile healthcare industryfrom enterprises ’directly-controlled perspective.Based on the interviews and a survey of user behavior ,the paper performs a grounded theory analysis ,using classic adoption models for reference ,on the factors that affect the adoption of mobile health services.According to marketing conditions ,the influencing factors for four different context scenarios (i.e.making-appointment ,medical diagnosis ,e-commerce ,and management )are identified.Then ,a questionnaire is developed ,and a configuration analysis is conducted by means of fsQCA method.Thereare a total of 9configuration paths in 4contexts ,which can effectively boost user adoption ;high performance expectancy is a necessary factor for user adoption when supported by relevant policies and system information ;the other factors have varying effects in each context.Keywords user adoption ;mobile health ;context ;grounded theory ;configuration analysis111展,移动医疗因其便携、快捷的特点逐渐成为当下互联网医疗发展的主流。

年会互动 80题

年会互动 80题

年会互动 80题1. 2024年泰瑞沙晚期一线适应症的3S获益指的是哪3个S? *SIBOS(正确答案)RWS(正确答案)CNS(正确答案)2. 关于FLAURA序贯多重检验的描述正确的是? [单选题] *PFS→ORR→OSPFS→CNS PFS→OSPFS→OS→CNS PFS(正确答案)PFS→OS→基线合并脑转移患者的PFS3. 关于泰瑞沙晚期市场策略,以下表述正确的有 *从全国层面来看,一二代EGFR-TKI的竞品区隔已经不是一线主要份额来源新兴市场呼吸科的靶向诊疗观念仍有提升空间(正确答案)从过程管理角度,泰瑞沙晚期2024年重点关注肿瘤和呼吸科AB类客户扩面,以及贡献EM市场80%医院的扩面(正确答案)泰瑞沙晚期一线3S获益,既可以用于区隔国产三代竞品,也可以用于区隔一二代TKI(正确答案)4. 泰瑞沙晚期的重点市场活动包括 *完美战役-泰峰会系列(正确答案)完美战役-上下联动系列、肺跃全线系列(正确答案)一呼百应-介入学院/肺癌学院(正确答案)BEST OS系列城市会/院内会(正确答案)5. 在基线伴脑转移的SCLC患者中,英飞凡显示出较好的OS获益趋势 [单选题] * mOS: 11.7 vs 8.8(正确答案)mOS: 12.9 vs 10.4mOS: 11.5 vs 8.6mOS: 12 vs 96. 2024年SCLC优势病人 *脑转移(正确答案)高龄(正确答案)高质生活(正确答案)肝转移7. 英飞凡显著改善患者总生存,是目前唯一*将3年总生存率提升3倍以上的免疫检查点抑制剂 [单选题] *3-Yos 17.8% vs 5.6%)3-Yos 16.2% vs 4.8%)3-Yos 17.6% vs 5.8%)(正确答案)3-Yos 18.8% vs 5.8%)8. 度伐利尤单抗具有良好的的长期安全性与耐受性,免疫介导不良反应发生率低,3年随访SAE [单选题] *35.5% vs 37.5%)32.5% vs 36.5%)(正确答案)38.5% vs 38.5%)43.% vs 48%)9. 建立沃瑞沙治疗MET Exon14 NSCLC标准治疗地位,主要有哪些驱动力? * MET富集(正确答案)品牌引领(正确答案)扩大覆盖(正确答案)10. 2024扩大覆盖策略从以下哪些方面落地? *加速准入(正确答案)增加尝试者(正确答案)增加使用者(正确答案)增加倡导者11. 2023年沃瑞沙在化疗进展或不耐受MET-TKI中的市场份额(不包括克唑替尼)占比(),2024年目标占比达到() [单选题] *67%,80%53%,67%67%,84%(正确答案)53%,84%12. 2024年沃瑞沙的关键信息有哪些? *沃瑞沙®是首个获批的且纳入医保的特异性MET抑制剂(正确答案)沃瑞沙®快速起效,长久生存,各人群均实现OS获益(正确答案)沃瑞沙®口服便利,一日一次,安全性良好(正确答案)13. 泰瑞沙早期市场策略 *提升早期术后EGFR检测观念(正确答案)提高EGFR检测阳性率强化TKI辅助观念,推动辅助SoC(正确答案)强化泰瑞沙ADAURA优势,区隔竞品(正确答案)14. 对于完全切除术后EGFR敏感突变阳性的IB-IIIA期NSCLC患者的“3S获益“是指 *OS获益(正确答案)DFS获益(正确答案)SIB获益(正确答案)Safety获益15. 泰瑞沙早期关键战役包括 *术立典范(正确答案)A+2000(正确答案)完美战役一呼百应16. ADAURA关键信息包括 *泰瑞沙已参加3次国谈,是目前唯一**辅助治疗纳入医保目录的3G EGFR-TKI(正确答案)泰瑞沙是目前唯一能为IB-IIIA期EGFR敏感突变阳性NSCLC患者带来显著OS获益的EGFR-TKI,为患者带来治愈的希望(正确答案)泰瑞沙辅助治疗可带来压倒性DFS获益,中位DFS近5.5年,降低早期复发风险(正确答案)泰瑞沙是目前唯一适应症覆盖IB期患者,能给IB期患者带来DFS&OS双获益的EGFR-TKI(正确答案)17. 2024年英飞凡III期不可切除NSCLC市场策略是? *规范III期不可切诊疗路径,提高PACIFIC模式使用率(正确答案)提升英飞凡品牌份额(正确答案)提高USIII患者治疗率提高USIII患者5年生存率18. 2024年英飞凡III不可切除市场策略关注的比例有? *SIII%PACIFIC%(正确答案)IMFINZI%(正确答案)化疗%19. 2024英飞凡III期不可关键信息中包含以下哪些内容? *PACIFIC方案是USIII治疗金标准(正确答案)英飞凡是唯一*取得OS确证获益的免疫检查点抑制剂(正确答案)III期不等于IV期放化疗是基石20. 2024年英飞凡III期不可切除NSCLC关键信息是? *III期不等于IV期,具备临床治愈希望,放化疗是III期不可切NSCLC的基石PACIFIC方案降低45%的疾病进展风险英飞凡是目前唯一*在不可切除III期NSCLC中取得OS确证获益的免疫治疗药物,其显著(95% CI)延长中位OS至47.5个月,将5年生存率提高至43%,开启III期治愈新时代(正确答案)英飞凡PACIFIC方案是目前不可切除III期NSCLC标准治疗方案,并获得NCCN、CSCO等国内外指南一致推荐(最高级别)(正确答案)21. 如果遇到针对FLAURA研究中位PFS的挑战,以下哪一个回应策略对于品牌区隔是最有力的? [单选题] *不同的研究没有可比性FLAURA研究患者基线更重,所以在PFS数值上较低FLAURA研究的中国真实世界研究数据显示,中位PFS可达23.46个月强调唯一的OS获益,而不是PFS获益(正确答案)22. 以下哪些数据能说明奥希替尼组在一线治疗中的优势? *3 年时,仍在接受一线治疗的患者比例是吉非替尼或厄洛替尼组的 3 倍(正确答案) 1 年、 2 年和 3 年的 OS 率分别为89%、74%和54%(正确答案)1 年时、2 年时和3 年时,仍在接受一线治疗的患者比例分别为70%、42%和28%(正确答案)奥希替尼组的 3 年 OS 率仍超过 50%(正确答案)23. 2024年泰瑞沙晚期一线适应症的3S获益指的是哪3个S? *SIBOS(正确答案)RWS(正确答案)CNS(正确答案)24. 以下关于FLAURA研究的表述,不正确的有: *PFS和OS都是主要研究终点,因此OS的结果有统计学意义泰瑞沙是晚期一线NSCLC治疗唯一有显著OS获益的EGFR-TKI(正确答案)实验组的CNS CR (cFAS集)高达41%(正确答案)CNS PFS HR为0.48,但因为不是主要研究重点,所以没有统计学意义25. 对于三代EGFR-TKI二线治疗的mOS,以下表述正确的有 *AURA3研究的亚裔人群mOS达到30.2m(正确答案)相对于近年获批的三代EGFR-TKI,AURA3研究入组时间早,后续治疗方案少(化疗为主)(正确答案)AURA3对照组后续治疗以交叉至奥希替尼为主,高交叉率也可能影响了OS对比结果(正确答案)阿美替尼APOLLO研究的最新mOS为30.2个月,与AURA系列研究的循证等级及临床意义不相上下26. FLAURA与AURA3研究共同的特点是 *都允许纳入脑转移的患者(正确答案)2:1随机分层入组都是Ⅲ期注册临床研究(正确答案)都允许疾病进展后的交叉用药(正确答案)27. 针对国产三代友商产品传递其一线研究的PFS和泰瑞沙相比一致或更长,以下回应不妥当的有: [单选题] *泰瑞沙是目前晚期一线唯一有显著OS获益的EGFR-TKI,中位OS超过3年虽然阿美和伏美2024年大概率可能公布统计学显著的OS获益结果,但至少目前还没有(正确答案)评估活得更长的金标准是OS阿美和伏美的OS是不能下统计学结论的28. 关于国产三代友商产品传递所谓的“双重入脑”并藉此希望医生推荐患者一线尝试使用,以下回应不妥当的有: [单选题] *目前泰瑞沙的CR率最高,无论是cFAS集还是cEFR集泰瑞沙是目前晚期一线治疗唯一有显著CNS PFS获益的EGFR-TKIFLAURA研究 cFAS集中,泰瑞沙的CNS CR率可达41%放弃对脑转移人群的关注,毕竟脑转移在晚期一线患者中占比有限(正确答案)29. 以下关于FLAURA研究设计描述正确的是? [单选题] *FLAURA研究共纳入556例患者并按1:2随机分配FLAURA研究的主要研究终点是研究者评估的PFS(正确答案)FALURA研究按照按DFS→OS→CNS PFS的顺序进行检验FLAURA研究入为了更好控制II类错误(α=0.05),使用了序贯检验策略30. 关于FLAURA序贯多重检验的描述正确的是? [单选题] *PFS→ORR→OSPFS→CNS PFS→OSPFS→OS→CNS PFS(正确答案)PFS→OS→基线合并脑转移患者的PFS31. 泰瑞沙晚期市场策略中对于2024年过程KPI的关键词是什么 [单选题] *卷竞品扩医院·扩客户(正确答案)守份额推联合32. 泰瑞沙晚期市场的策略重点科室是 *胸外科肿瘤科(正确答案)呼吸科(正确答案)老年科33. 关于泰瑞沙晚期市场策略,以下表述错误的有 *EGFR检测率已经达到瓶颈,没有提升空间(正确答案)新兴市场呼吸科的靶向诊疗观念仍有提升空间从全国层面来看,一二代EGFR-TKI的竞品区隔已经不是一线主要份额来源(正确答案)泰瑞沙晚期一线3S获益,既可以用于区隔国产三代竞品,也可以用于区隔一二代TKI34. 泰瑞沙晚期的重点市场活动包括 *完美战役-泰峰会系列(正确答案)完美战役-上下联动系列、肺跃全线系列(正确答案)一呼百应-介入学院/肺癌学院(正确答案)BEST OS系列城市会/院内会(正确答案)35. 关于泰瑞沙晚期市场的过程和结果KPI,以下表述正确的有 *新兴市场全年同比销量增速达到35%(正确答案)2024Q2,泰瑞沙在晚期一线EGFR敏感突变人群中的的目标份额是45%(来源:PRISM调研)(正确答案)只有呼吸科需要关注AB类客户扩面的问题,肿瘤科不需要关注PRISM调研HCP关键信息自发回忆率的方法是,调研者给到HCP几个选项,请HCP从中选出该适应症的关键信息36. 2024年英飞凡III期不可切除NSCLC市场策略是? *规范III期不可切诊疗路径,提高PACIFIC模式使用率(正确答案)提升英飞凡品牌份额(正确答案)提高USIII患者治疗率提高USIII患者5年生存率37. 2024年英飞凡III不可切除市场策略关注的比例有? *SIII%PACIFIC%(正确答案)IMFINZI%(正确答案)化疗%38. 以下关于三期非小细胞肺癌的患者放化疗后的巩固治疗,描述正确的是? *根治性放化疗后选择不巩固治疗,远处复发转移是最大的风险,PFS和OS获益有限(正确答案)绝大多数患者在根治性放化疗后是PR或SD(CR患者比例极少)(正确答案)III期研究显示巩固化疗并未改善患者的PFS和OS,反而增加患者的毒性,因此巩固化疗不是标准治疗(正确答案)III期不等于IV期,具备临床治愈希望,放化疗是III期不可切NSCLC的基石(正确答案)39. 以下对PACIFIC研究描述正确的是? *与对照组比较,PACIFIC研究的中位PFS获益提升至3倍,近1/3患者肿瘤5年内无复发和进展(正确答案)与对照组比较,PACIFIC研中位TTDM延长近30个月,远处转移风险减低41%(正确答案)与对照组比较,PACIFIC研究可减少新病灶发生率(正确答案)PACIFIC研究5年OS率42.9%,近半患者实现”临床治愈“(正确答案)40. PACIFIC研究曾携英飞凡几度登陆新英格兰? *0次1次2次(正确答案)3次41. 针对III期不可切的NSCLC,放化疗后巩固治疗使用以下哪个免疫药物有唯一OS明确获益? [单选题] *帕博利珠单抗舒格利单抗度伐利尤单抗(正确答案)纳武利尤单抗42. 2024英飞凡III期不可关键信息中包含以下哪些内容? *PACIFIC方案是USIII治疗金标准(正确答案)英飞凡是唯一*取得OS确证获益的免疫检查点抑制剂(正确答案)III期不等于IV期放化疗是基石43. 2024年英飞凡III期不可切除NSCLC关键信息是? *III期不等于IV期,具备临床治愈希望,放化疗是III期不可切NSCLC的基石PACIFIC方案中位PFS达16.9个月,3倍获益,降低45%的疾病进展风险英飞凡是目前唯一*在不可切除III期NSCLC中取得OS确证获益的免疫治疗药物,其显著(95% CI)延长中位OS至47.5个月,将5年生存率提高至43%,开启III期治愈新时代(正确答案)英飞凡PACIFIC方案是目前不可切除III期NSCLC标准治疗方案,并获得NCCN、CSCO等国内外指南一致推荐(最高级别)(正确答案)44. durvalumab被哪些指南推荐用于III期不可切除NSCLC巩固免疫治疗? * CSCO(正确答案)CACA(正确答案)CMA(正确答案)NCCN(正确答案)45. 关于durvalumab以下描述正确的是? *durvalumab是NCCN指南唯一推荐的用于III期不可切除NSCLC的免疫治疗药物(正确答案)durvalumab是国内CSCO指南 I 级(最高级别)推荐的用于III期不可切除NSCLC 的免疫治疗药物(正确答案)durvalumab是国内CMA指南 I 类(最高级别)推荐的用于同步放化疗后未进展的III期不可切的巩固治疗药物(正确答案)durvalumab是国内CACA指南推荐用于III期不可切除同步放化疗后巩固治疗药物(正确答案)46. 肺的哪一侧叶数比较多? *左肺右肺(正确答案)两侧一样多无法确定47. OS总生存期的定义 *从随机化至治疗失败或退出试验的时间从随机化到任何因素导致患者死亡的时间(正确答案)从随机化至出现肿瘤客观进展的时间(不包括死亡)从随机化至出现肿瘤客观进展或全因死亡的时间48. 一代TKIs辅助治疗中常见的AE为 *皮疹(正确答案)腹泻(正确答案)呼吸系统疾病肝酶升高(正确答案)49. 以下对于奥希替尼辅助治疗说法正确的是 *ADAURA 研究证实无论既往是否接受过辅助化疗,奥希替尼辅助治疗 DFS 均显著获益(正确答案)ADAURA 研究纳入了 IB 患者,并证实 IB 期患者能从奥希替尼治疗中获益(正确答案)ADAURA 研究安全性良好,未影响患者的生活质量(正确答案)奥希替尼辅助治疗有效控制局部/远处复发,且CNS DFS 显著获益(正确答案) 50. ADAURA研究设计有哪些特点 *纳入ⅠB期患者,填补ⅠB期EGFR-TKI辅助研究空白(正确答案)由研究者决定辅助/不辅助化疗,更符合中国临床时间(正确答案)研究对比化疗,且取得阳性结果辅助时长3年,使更多患者渡过术后脑转移转移高峰期(正确答案)51. 对于奥希替尼突破脑部复发治疗局限,以下说法正确的是 *奥希替尼可穿透正常成年人的血脑屏障(正确答案)对伴有CNS转移的患者治疗疗效显著(正确答案)较一代TKI可显著降低CNS进展风险(正确答案)较一代TKI更易于穿透血脑屏障(正确答案)52. 2023年ASCO上公布了ADAURA的OS结果,针对完全切除术后NSCLC患者,描述正确的是 *II-IIIA期患者HR0.49(正确答案)IB期患者HR0.44(正确答案)II期患者HR0.63(正确答案)IIIA期患者HR0.3853. ADAURA研究中ⅢA期患者OS HR是多少 [单选题] *0.230.270.37(正确答案)0.4654. 关于EVAN研究,以下说法正确的是 *OS有获益且为主要研究终点之一2年DFS为主要研究终点(正确答案)α=0.2,允许20%假阳性(正确答案)mDFS仅为探索性研究结果(正确答案)55. 一代TKIs的治疗模式局限,其主要局限原因是 *一代TKI适应症局限(正确答案)一代没有化疗序贯证据(正确答案)一代TKIs对照化疗有显著获益一代的中位DFS仅三年左右(正确答案)56. 泰瑞沙早期关键战役包括 *完美战役一呼百应术立典范(正确答案)A+2000(正确答案)57. 泰瑞沙早期市场策略 *提升早期术后EGFR检测观念(正确答案)强化TKI辅助观念,推动辅助SoC(正确答案)提高EGFR检测阳性率强化泰瑞沙ADAURA优势,区隔竞品(正确答案)58. 早期市场活动包括以下哪些? *内外兼修(正确答案)手术大赛(正确答案)中外交流(正确答案)质控(正确答案)59. 对于完全切除术后EGFR敏感突变阳性的IB-IIIA期NSCLC患者的“3S获益“是指 *OS获益(正确答案)DFS获益(正确答案)Safety获益SIB获益(正确答案)60. ADAURA关键信息包括 *泰瑞沙已参加3次国谈,是目前唯一**辅助治疗纳入医保目录的3G EGFR-TKI(正确答案)泰瑞沙是目前唯一能为IB-IIIA期EGFR敏感突变阳性NSCLC患者带来显著OS获益的EGFR-TKI,为患者带来治愈的希望(正确答案)泰瑞沙辅助治疗可带来压倒性DFS获益,中位DFS近5.5年,降低早期复发风险(正确答案)泰瑞沙是目前唯一适应症覆盖IB期患者,能给IB期患者带来DFS&OS双获益的EGFR-TKI(正确答案)61. 建立沃瑞沙治疗MET Exon14 NSCLC标准治疗地位,主要有哪些驱动力? * MET富集(正确答案)品牌引领(正确答案)扩大覆盖(正确答案)加速准入62. 目前赛沃替尼在MET-TKI市场份额占比(),2024年目标占比() [单选题] * 67%,80%53%,67%67%,84%(正确答案)53%,84%63. 2024年MET 14外显子跳变检测率目标为: [单选题] *70%80%85%(正确答案)90%64. 对MET 14外显子跳变患者的治疗,赛沃替尼相比谷美替尼,其优势在于? * 1L mPFS更长,13.8vs11.7(正确答案)无头痛AE的发生(正确答案)脑转移患者成熟的OS数据(正确答案)65. 对MET 14外显子跳变患者的治疗,赛沃替尼相比伯瑞替尼,其优势在于? *疗效稳健(正确答案)脑转移患者成熟OS数据(正确答案)无特殊AE的发生66. 在2023 WCLC大会上,公布了赛沃替尼IIIb期1L治疗MET 14外显子跳变的数据,其中PFS为? *11.7m12.9m13.8m(正确答案)15m67. 2024年MET富集策略的关键信息有哪些? *沃瑞沙®️作为首个获批的且纳入医保的特异性MET抑制剂(正确答案)疗效确切,长久生存,被CSCO指南Ⅰ级推荐(正确答案)国内外指南/共识一致推荐晚期NSCLC进行MET外显子14跳变基因检测(正确答案)沃瑞沙®口服便利,一日一次,安全性良好68. 2024年品牌引领策略的关键信息有哪些? *沃瑞沙®是首个获批的且纳入医保的特异性MET抑制剂(正确答案)沃瑞沙®快速起效,长久生存,被CSCO指南Ⅰ级推荐(正确答案)沃瑞沙®口服便利,一日一次,安全性良好(正确答案)69. 2024年扩大覆盖策略的关键信息有哪些? *沃瑞沙®是首个获批的本土原研且纳入医保的特异性MET抑制剂,患者自付费用节省超8成(正确答案)沃瑞沙®快速起效,长久生存,被CSCO指南Ⅰ级推荐(正确答案)沃瑞沙®口服便利,一日一次,安全性良好70. 自2021年6月赛沃替尼获批上市后,受到国内哪些权威指南的一致推荐? * 2022/2023版 CSCO非小细胞肺癌指南(正确答案)2022版中华医学会指南(正确答案)2022中国肿瘤整合诊治指南非小细胞肺癌(正确答案)2022版中国卫健委原发性肺癌诊疗规范(正确答案)71. 2024年SCLC策略驱动 *聚焦CASPIAN优势人群(正确答案)提升免疫治疗率累积小肺真实世界经验(正确答案)区隔稳核心72. 广泛期SCLC有脑转移获益趋势的免疫抑制剂有 *阿得贝利单抗阿替利珠单抗度伐利尤单抗(正确答案)斯鲁利单抗(正确答案)73. 在基线伴脑转移的SCLC患者中,英飞凡显示出较好的OS获益趋势 [单选题] * mOS: 11.7 vs 8.8(正确答案)mOS: 12.9 vs 10.4mOS: 11.5 vs 8.6mOS: 12 vs 974. 2024年SCLC品牌组关键项目 *英有尽有(正确答案)星火燎原后浪计划(正确答案)一呼百应75. 2024年SCLC优势病人 *脑转移(正确答案)高龄(正确答案)高质生活(正确答案)肝转移76. 2024年LS-SCLC报阳的研究是 [单选题] *DURABLELEADTRIDENTADRIATIC(正确答案)77. 英飞凡显著改善患者总生存,是目前唯一*将3年总生存率提升3倍以上的免疫检查点抑制剂 [单选题] *3-Yos 17.8% vs 5.6%)3-Yos 16.2% vs 4.8%)3-Yos 17.6% vs 5.8%)(正确答案)3-Yos 18.8% vs 5.8%)78. 度伐利尤单抗具有良好的的长期安全性与耐受性,免疫介导不良反应发生率低,3年随访SAE [单选题] *35.5% vs 37.5%)32.5% vs 36.5%)(正确答案)38.5% vs 38.5%)43.% vs 48%)79. 2024年策略驱动聚焦CASPIAN优势人群对应项目 [单选题] *英有尽有星火燎原后浪计划(正确答案)一呼百应80. 2024年Q1呼吸肿瘤AB客户覆盖目标 *40%(正确答案)30%20%60%。

浅析“互联网+”移动医疗APP在临床试验中的应用

浅析“互联网+”移动医疗APP在临床试验中的应用

浅析“互联网+”移动医疗APP在临床试验中的应用随着互联网技术的发展和移动设备的普及,移动医疗APP成为现代医疗领域的新宠。

移动医疗APP通过结合医疗服务和互联网技术,为患者提供便利的医疗服务和个性化的健康管理。

在临床试验中,移动医疗APP也扮演着重要的角色。

一、招募和筛选患者:移动医疗APP通过互联网技术,可以快速地获取广大用户的信息,并对患者进行初步筛选。

通过APP平台的问卷调查和个人信息收集,移动医疗APP能够准确地判断患者是否适合参与特定的临床试验,并且能够快速建立起与患者的联系。

二、随机化和分组:临床试验中的随机化和分组是确保试验结果的科学性和可靠性的重要步骤。

移动医疗APP可以在试验开始前通过随机算法将患者分配到不同的分组中,确保试验的随机性和公正性。

移动医疗APP还可以记录下每个患者的详细信息和分组情况,便于后期的数据分析和统计。

三、数据收集和监测:移动医疗APP可以帮助试验人员实时收集和监测患者的临床数据。

患者可以通过APP平台记录自己的健康数据,如血压、心率、体温等,试验人员可以通过远程监控患者的健康状况,并及时调整试验方案。

移动医疗APP还可以提供患者的日常生活和饮食习惯等相关信息,帮助试验人员深入了解患者的生活环境和健康状态。

四、数据分析和统计:移动医疗APP可以收集大量的临床数据,试验人员可以通过数据分析和统计软件对这些数据进行处理和分析。

移动医疗APP可以提供实时的统计图表和报告,帮助试验人员全面了解试验结果,并及时发现异常情况和问题。

移动医疗APP还可以将数据的分析结果同步到云端,便于试验结果的存储和共享。

移动医疗APP在临床试验中的应用,可以提高试验的效率和准确性,同时也方便了患者的参与和管理。

移动医疗APP还可以提供患者的健康教育和健康指导,帮助患者更好地管理自己的健康。

移动医疗APP在临床试验中还面临一些挑战,如安全性和隐私保护等问题。

在使用移动医疗APP进行临床试验时,需要加强数据的保护和监控,并完善相应的法律和政策保障。

中国移动和健康医疗大数据解决方案

中国移动和健康医疗大数据解决方案

中国移动和健康医疗大数据解决方案
背景
随着医疗行业的改革,“互联网+医疗”的发展,信息技术的进步,特别是云计算、物联网、大数据等新兴技术的发展,推动医疗行业迈向新的阶段。

如何把医疗大数据转换为经济价值,关键是怎么能够提取出与诊疗有关的数据。

医疗行业的大数据集量大且繁杂,其中蕴含的信息价值也多样且丰富,如果能够对其进行有效的存储、处理、查询和分析,那么就可对于小到辅助某个临床医生做出更为科学和准确的诊断和用药决策,或帮助某个医院根据患者潜在需求开发全新个性化服务及自动服务,大到帮助相关研究机构突破医疗方法和药物革新,或支持地区甚至全国医疗行业主管部门优化医疗资源及服务配置,提供前所未有的强力支持。

中国移动对于和健康的分析如下:医疗大数据平台需要提供长周期的数据存储能力;提供数据获取、存储、处理等服务能力以及提供大数据应用服务。

典型案例
和健康医疗数据通常来源于诸如公共卫生系统、院内系统、区域卫生平台等,数据规模不一,类型复杂。

有的公卫系统相对独立,其数据量相对较小,通常情况下,单一公卫系统中一年的数据规模约为10T;院内系统的应用类型繁多,诸如CISC、PACS等均会产生大量的数据,普通三甲医院的数据规模约为几十T;和健康是基于EMR(个人电子病历)及EHR(个人健康档案)建立的,其数据量比上述两种系统的总和还要庞大,通常的市级区域卫生平台的一年的数据规模约为上百T。

根据日趋完善的国家标准,各系统产生的数据格式也日趋标准,但由于医疗的业务系统诸多,数据类型也呈现多样化趋势。

不仅仅具有病人主索引系统中的结构化数据,PACS系统中还存在Dicom、JPG的文件,手术系统中还会有视频文件,用于病历中的XML文件也是医疗应用中重要的数据类型之一。

基于深度学习的智能医疗大数据处理与分析研究

基于深度学习的智能医疗大数据处理与分析研究

基于深度学习的智能医疗大数据处理与分析研究近年来,智能医疗大数据处理与分析已经成为一个备受关注的热点话题。

随着深度学习技术的不断发展,其在医疗领域的应用被认为将会是医疗行业未来发展的方向。

本文将从深度学习的基本原理入手,介绍基于深度学习的智能医疗大数据处理与分析研究的相关概念、技术和应用。

一、深度学习基本原理深度学习是一种基于大数据和神经网络的模式识别技术,其主要特点是能够让机器对大量数据进行学习和训练,并从中自动提取出特征,最终实现任务的自动化处理。

深度学习的核心原理是神经网络。

神经网络是一种模拟生物神经系统的数学模型,其基本构成单元是神经元。

神经元之间的连接和信息传递形成了网络。

深度学习中的神经网络通常是由多层神经元组成的,每一层处理的都是上一层提取出的特征信息。

深度学习算法通过不断调整每一层中的权重和偏差,使得神经网络能够自适应地学习和提取特征,最终实现任务的自动化处理。

二、基于深度学习的智能医疗大数据处理与分析2.1 基本概念与技术智能医疗大数据处理与分析,是指通过对医疗领域中产生的大量数据进行分析和挖掘,为医疗决策提供支持和辅助,从而实现更加精准、可靠、高效和人性化的医疗服务。

基于深度学习的智能医疗大数据处理与分析,主要利用深度学习算法来对医疗大数据进行处理和分析。

与传统数据挖掘和机器学习方法相比,基于深度学习的方法具有以下几方面优势:(1)自动化学习:深度学习算法能够自动从数据中学习并提取出各种特征,不需要严格的规则和特征工程。

(2)数据可视化:深度学习算法能够将高维度、复杂、抽象的数据可视化,在医疗领域中有利于医务人员对大量数据的理解和分析。

(3)精度高:深度学习算法在处理复杂数据和非线性关系上的准确性比其他方法更高,适用于医疗领域中复杂疾病和数据较多的情况。

2.2 应用研究基于深度学习的智能医疗大数据处理与分析在医疗领域中有着广泛的应用:(1)疾病预测:通过分析医疗大数据,建立深度学习模型,能够对患者的疾病进行预测,提高疾病的早期诊断和治疗效果。

医疗大数据平台技术研究与应用

医疗大数据平台技术研究与应用

医疗大数据平台技术研究与应用随着互联网和数字化技术的快速发展,医疗行业也迎来了数字化时代。

随着医疗信息化进程的不断推进,医疗大数据已成为医疗信息化的重要内容之一,医疗大数据分析与应用也成为了医疗信息化领域关注的焦点。

在医疗信息化领域,医疗大数据平台技术是关键技术之一,医疗大数据平台技术在大数据资产的归集、存储、加工、分析和挖掘等环节都发挥着重要作用。

一、医疗大数据平台技术的优势医疗大数据平台技术的介入,对于医疗行业意义重大。

医疗行业每天接收的数据量非常庞大,而医疗大数据平台可以收集和处理数据,从而实现关键数据的分析与挖掘,快速准确的对患者病情进行诊断,对于医疗行业来说有着显著的优势。

其次,医疗大数据平台可以提高医疗质量,促进患者健康管理。

医疗大数据平台可以从大数据的分析中发现患者病情的规律,并能够实现精准化的诊疗,提高医疗质量,提升医疗服务水平。

此外,医疗大数据平台可以帮助患者实现全面的健康管理,通过对健康数据的实时监控,提高患者的生命质量。

此外,医疗大数据平台能够有效降低医疗成本,并提高医院的收入。

通过对患者的数据进行分析,医疗大数据平台能够识别病例的特性,从而减少不必要的医疗开销,通过有效的控制医疗成本,提升医疗服务水平,从而增加医院整体的经济效益。

二、医疗大数据平台技术的应用医疗大数据平台技术目前已经在医疗领域得到了广泛的应用。

从医院门口的扫码挂号、诊间支付,到患者的管理,医疗大数据平台在这些场景下都有着显著的应用。

1. 电子病历电子病历是医疗大数据平台技术最为典型的应用场景之一,它已经得到了广泛的应用。

电子病历对医疗行业的发展起到了重要的促进作用,减少了传统纸质病历的繁琐操作,通过对患者信息进行整合,从而实现信息共享和流转,提高医护人员的工作效率和医疗质量。

2. 医疗影像医疗影像也是医疗大数据平台技术的一个重要应用领域。

医疗影像所涉及的数据量非常大,如果没有医疗大数据平台的支持,那么医疗影像的处理与管理会变得非常困难。

基于“互联网+医疗”的MDT线上会诊平台实践

基于“互联网+医疗”的MDT线上会诊平台实践

基于“互联网+医疗”的MDT线上会诊平台实践作者:蒋抒朱卉李扬单清来源:《中国信息化》2021年第06期作为移动互联时代的新生事物,“互联网+医疗”逐渐成为年度热点。

2018年9月,国家卫生健康委员会出台《互联网诊疗管理办法(试行)》《互联网医院管理办法(试行)》和《远程医疗服务管理规范(试行)》等文件,为快速发展的“互联网+医疗”指明方向的同时规范了各类远程医疗行为,其中就包含多学科会诊(Multi-Disciplinary Treatment,简称MDT)。

与外界的“热”相映成趣是内部的“冷”,无论是患者还是医生,对MDT积极性都不高,其原因是多方面的,以我院为例,我院门诊、住院电子病历系统中存在大量的中文自然语言描述,医疗以专科治疗为主,综合治疗少,系统内会诊记录不完善,停留在纸质材料居多,更无法共享。

其次,医生工作繁忙,帮扶、进修、出差等情况较多,难于集中精力会诊,让多个医生同时坐在一起MDT更是难上加难,最后,从病人角度对会诊认知不够,获益不多,导致医患双方的主动参与度都不高。

因此,笔者医院专门开发设计MDT线上会诊平台,实施线上MDT活动,并取得一定成效,特以本文将实践过程分享。

一、MDT线上会诊平台应用建立基于线上活动的MDT团队以恶性肿瘤诊疗、难治性癌痛、肺结节等为试点,参照参照中国医师协会外科医师分会多学科综合治疗专业委员会于2016年5月发布的《MDT的组织和实施规范》建立MDT线上团队,由团队秘书启动MDT会诊和录入基本信息,各成员在固定时限内应用线上会诊平台自由发表意见。

团队秘书同时承担质控工作。

电子病历信息在MDT线上会诊平台中的直接获取通过患者主索引,利用互联网技术抓取电子病历系统和其它系统内的所有医疗信息(文字和图像),在会诊层面实现数据互联互通。

数据经脱敏后,对非结构化文本采用自动特征分析形成结构化,展现在MDT团队成员的移动终端,供实时查阅参考。

实现医联体内部MDT专家资源共享将三级医院的MDT线上功能推向医联体基层单位,实现三级医院专家团队资源的院间共享。

医疗健康领域互联网平台的技术创新与应用

医疗健康领域互联网平台的技术创新与应用

医疗健康领域互联网平台的技术创新与应用随着科技的不断发展,互联网已经深入到人们的生活中的方方面面。

在医疗健康领域,互联网平台的技术创新与应用带来了巨大的改变和机遇。

本文将详细探讨医疗健康领域互联网平台的技术创新与应用,并对其未来发展进行展望。

一、医疗健康领域互联网平台的技术创新1.大数据分析互联网平台的技术创新之一是利用大数据分析。

通过收集和整理医疗健康领域相关数据,互联网平台可以进行深入的分析和研究。

这些数据包括患者的病历、医生的经验和医药研发的结果等。

通过大数据分析,互联网平台可以提供更加个性化和精准的医疗服务,帮助患者获得更好的治疗效果。

2.人工智能技术互联网平台还可以利用人工智能技术进行技术创新。

人工智能技术可以用于诊断和辅助决策。

通过分析患者的病历和症状,人工智能可以给出精确的诊断结果,并提供治疗建议。

此外,人工智能还可以帮助医生进行手术模拟和训练,提高手术的安全性和成功率。

这些技术的创新将大大提升医疗健康领域的效率和质量。

3.云计算技术互联网平台的技术创新还包括云计算技术的应用。

通过云计算技术,医疗健康领域的各方可以共享和存储大量的数据和信息。

这样一来,不仅可以提高数据的安全性和可靠性,还可以方便医生和患者之间的交流和协作。

云计算技术的应用将加速医疗健康领域的信息化进程,提高医疗服务的质量和效率。

二、医疗健康领域互联网平台的应用1.在线问诊互联网平台可以提供在线问诊服务。

患者可以通过在平台上输入症状和疾病信息,获取诊断和治疗建议。

医生可以通过视频或文字与患者进行交流,从而提供及时和便捷的医疗服务。

在线问诊的应用大大方便了患者就医的过程,同时也减轻了医生的工作压力。

2.移动医疗应用程序互联网平台还可以通过移动医疗应用程序为用户提供个性化的健康管理服务。

用户可以通过手机随时随地监测自己的健康状况,包括心率、血压等指标。

应用程序还可以根据用户的健康数据提供相应的健康建议和风险评估。

移动医疗应用程序的应用有助于预防疾病和提高生活质量。

了解智慧医疗技术的核心技术与关键算法

了解智慧医疗技术的核心技术与关键算法

了解智慧医疗技术的核心技术与关键算法智慧医疗技术是一种将计算机科学和医学科学相结合的新兴技术,它主要应用于医药行业,以改善医疗服务的水平。

智慧医疗技术有助于准确诊断疾病,采用计算机技术来指导治疗方案,并采用预测分析的方式检测病人可能出现的问题,以便及时发现并解决问题。

机器学习是智慧医疗技术最重要的核心技术之一,它用于针对医学数据,利用机器学习模型来预测病人的发病趋势及其对应的治疗方案。

它也可以用来检测病人患病的可能性,例如有色盲,帮助医生为病人制定治疗方案。

计算机视觉技术也是智慧医疗技术的一个重要技术,它利用计算机视觉技术来检测病人的身体状况,并可以帮助诊断一些疑难症状,例如急性颅脑外伤、头颅病变等。

算力应用在医疗健康管理中的关键技术突破

算力应用在医疗健康管理中的关键技术突破

算力应用在医疗健康管理中的关键技术突破在当今数字化时代,算力技术的发展对医疗健康管理产生了深远影响。

算力技术,即计算机处理数据的速度和能力,已经成为医疗领域的重要支撑之一。

通过算力技术的应用,医疗健康管理变得更加高效、精准和智能。

本文将探讨算力在医疗健康管理中的关键技术突破,以及对医疗行业的积极影响。

一、大数据分析算力技术的关键技术突破之一是大数据分析。

医疗健康管理领域积累了大量的医疗数据,包括病人的病历、医学影像、实验室检查等。

利用算力技术进行大数据分析,可以快速识别数据中的模式和规律,帮助医生做出更为准确的诊断和治疗方案。

例如,通过分析大量患者的病历数据,可以发现潜在的疾病风险因素,为医生提供及时预警和干预措施。

二、人工智能辅助诊断除了大数据分析,算力技术的另一个关键技术突破是人工智能辅助诊断。

基于深度学习和神经网络算法,人工智能系统可以自动识别医学影像中的病变和疾病,为医生提供辅助诊断。

这种辅助诊断系统可以大大提高诊断的准确性和速度,减少漏诊和误诊的风险。

同时,通过不断学习和优化算法,人工智能系统可以不断提升诊断的能力,为医生提供更加可靠的诊断支持。

三、个性化治疗方案算力技术还可以帮助医生制定个性化的治疗方案。

通过分析患者的基因组数据、生理数据和病历数据,医生可以了解患者的疾病风险、治疗反应和预后情况,从而为患者制定最适合的治疗方案。

个性化治疗方案可以最大限度地提高治疗效果,减少不必要的治疗和药物副作用,提升患者的生活质量。

四、远程医疗服务算力技术的应用还促进了远程医疗服务的发展。

通过互联网和移动设备,医生可以远程查看患者的健康数据和监测结果,实时进行诊断和治疗指导。

这种远程医疗服务可以让患者享受到更为便捷和快速的医疗服务,避免了因交通或时间限制而无法及时就医的问题。

总结算力技术在医疗健康管理中的关键技术突破为医疗行业带来了巨大的变革。

大数据分析、人工智能辅助诊断、个性化治疗方案和远程医疗服务等技术的应用,使医疗服务更加智能化、个性化和高效化。

互联网加共享医疗大数据服务云平台技术解决方案

互联网加共享医疗大数据服务云平台技术解决方案

数据来源:医院、 诊所、体检中心 等医疗机构
数据类型:包括患 者基本信息、诊疗 信息、检查结果等
数据存储:将采集 到的数据存储在云 平台,便于后续分 析和处理
数据库类型:关系型数据 库、非关系型数据库
数据存储方式:分布式存 储、集中式存储
数据备份策略:定期备份、 实时备份
数据安全措施:加密存储、 访问控制、数据隔离
海量数据处理:能够处理海量数据,提高数据处理效率 数据挖掘算法:采用先进的数据挖掘算法,提高数据挖掘准确性 数据可视化:提供数据可视化工具,方便用户直观了解数据 实时数据分析:实时分析数据,为用户提供实时数据分析结果 安全与隐私保护:采用安全与隐私保护技术,确保用户数据安全
利用图表、图形等方式直观展示医疗大数据,便于理解和分析 支持多种数据格式,如Excel、CSV、JSON等 提供多种可视化工具,如柱状图、折线图、饼图等 支持自定义数据展示方式和风格,满足不同需求
数据存储:将清洗后的数据 存储到数据库中
数据清洗:去除无效、错误、 重复数据
数据采集:从各种医疗设备、 信息系统中获取数据
数据分析:利用大数据技术对 数据进行分析,挖掘有价值的
信息
数据可视化:将分析结果以图 表、图形等形式展示,便于理
解和使用
数据安全:确保数据的安全存 储和传输,防止泄露和篡改。
数据共享:实现医疗数据的跨 机构、跨地域共享,提高医疗 资源利用率
提高医疗资源利用率:通过共享医 疗大数据,提高医疗资源的利用率, 降低医疗成本。
促进医疗科技创新:通过共享医疗 大数据,促进医疗科技创新,提高 医疗技术水平。
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提高医疗服务质量:通过大数据分 析,为患者提供更加精准、个性化 的医疗服务,提高医疗服务质量。

面向医疗诊断的深度学习算法应用与优化

面向医疗诊断的深度学习算法应用与优化

面向医疗诊断的深度学习算法应用与优化深度学习算法在医疗诊断中的应用与优化引言:近年来,随着人工智能技术的迅猛发展,深度学习算法在医疗领域的应用越来越广泛。

深度学习算法具有自动学习和特征提取的能力,可以有效地在医疗诊断中发现潜在的病理特征,提高诊断准确性。

本文将对面向医疗诊断的深度学习算法的应用进行探讨,并讨论如何优化这些算法,以提高其性能和可靠性。

一、深度学习算法在医疗诊断中的应用1. 图像诊断深度学习算法在医学影像分析中的应用,取得了巨大的成功。

通过卷积神经网络(CNN)等算法,可以对CT、MRI等医学影像进行智能分析,自动提取病灶特征,帮助医生进行早期筛查和诊断。

此外,深度学习算法还可以辅助医生对肿瘤、癌症等疾病进行分级和预后评估,提高了医疗诊断的准确性和效率。

2. 医疗数据分析深度学习算法能够处理多种类型的医疗数据,如生理信号、病历数据等。

通过对这些数据进行学习和分析,可以提取出潜在的病理特征,辅助医生进行疾病诊断和治疗决策。

例如,利用深度学习算法对心电图数据进行分析,可以检测心脏疾病和异常心律,并对患者的风险进行评估。

3. 医疗辅助决策深度学习算法还可以用于医疗辅助决策,帮助医生制定更科学的治疗方案。

通过对大量医疗数据和临床试验结果进行分析,深度学习算法可以发现潜在的疾病风险因素和治疗效果,为医生提供科学依据和建议。

此外,结合患者的个人特征和基因信息,深度学习算法还可以进行个性化医疗推荐,提高治疗效果和患者满意度。

二、面向医疗诊断的深度学习算法的优化方法1. 数据增强数据增强是提高深度学习算法性能的关键步骤之一。

通过对医疗数据进行数据增强,可以扩充数据集,提高算法的鲁棒性和泛化能力。

例如,在图像诊断中,可以通过旋转、缩放、翻转等方式增加数据样本,从而提高算法对不同角度和尺寸的影像的识别和分析能力。

2. 深度网络结构设计合理设计深度网络结构是优化深度学习算法性能的关键因素。

根据不同的医疗诊断任务,可以选择适合的网络结构和层数,提高算法的学习能力。

移动互联网技术在医疗服务中的应用研究

移动互联网技术在医疗服务中的应用研究

移动互联网技术在医疗服务中的应用研究移动互联网技术的快速发展对各个行业产生了巨大影响,尤其是医疗服务领域。

随着智能手机的普及和移动宽带的推广,人们对医疗信息的获取和医疗服务的提供有了更高的期望。

移动互联网技术的应用为医疗服务带来了许多改变,包括远程医疗、医疗数据管理和医疗健康监测等方面。

本文将探讨移动互联网技术在医疗服务中的应用,并对其影响进行研究。

首先,移动互联网技术为远程医疗提供了新的解决方案。

远程医疗可以让患者远离医院,在家中或者其他地方接受医疗服务。

利用移动互联网技术,医生可以通过智能手机或平板电脑与患者进行远程会诊。

患者可以通过视频通话与医生进行实时交流,医生可以远程查看患者的病历和检查结果,并给予诊断和治疗建议。

这不仅能够方便患者,减少医院的负担,还可以缓解人口密集地区医疗资源短缺的问题。

通过远程医疗,患者可以更加方便地获得专业的医疗服务,同时也减少了医疗服务的时间和费用。

其次,移动互联网技术在医疗数据管理方面发挥了重要作用。

传统的医疗数据管理通常采用纸质档案和手工记录,存在着数据丢失、信息传递不及时等问题。

而移动互联网技术可以实现医疗数据的电子化管理,将医生和患者的病历、检查结果、化验报告等数据进行数字化。

医生可以通过移动设备随时查看和更新患者的数据,提高了医疗服务的效率和质量。

此外,患者也可以在需要的时候随时查看自己的医疗数据,了解自己的健康状况,进行自我管理。

移动互联网技术的数据管理不仅提高了医疗服务的效率,还有助于医学研究和健康管理的发展。

再次,移动互联网技术在医疗健康监测方面具有广阔的应用前景。

利用传感器、智能设备和移动应用程序,可以实现对患者的生理状态、病情变化等进行实时监测和记录。

例如,可穿戴设备可以监测心率、血压、血氧饱和度等重要生理指标,将数据传输到手机或云端,医生可以通过移动设备随时监测患者的健康状况。

同时,移动应用程序可以提醒患者按时服药、进行定期检查等,帮助患者管理自己的健康。

基于机会网络有效数据预测转发路由算法

基于机会网络有效数据预测转发路由算法

基于机会网络有效数据预测转发路由算法吴嘉;陈志刚;王丹;陈雪寒【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2015(32)10【摘要】在机会网络中,节点信息传输成功率和路由开销是衡量网络性能的主要指标,提高传输成功率能够有效降低数据的丢包率,减少路由开销能够减缓节点消耗和死亡,保证网络性能.但是由于机会网络算法中,基于洪泛策略的算法会造成节点过高的路由开销,通过对机会网络中节点及其邻居数据包发送和接收过程进行分析,建立了有效数据预测转发路由算法(effective data prediction transmission routing algorithm,EDPT).该算法通过模型分析,建立了合理的数据包发送和接收机制;通过仿真实验,并与机会网络中spray and wait和binary spray and wait比较,该算法提升了网络的平均传输成功率,减少了节点的平均路由开销.【总页数】4页(P3083-3086)【作者】吴嘉;陈志刚;王丹;陈雪寒【作者单位】中南大学软件学院,长沙410075;“移动医疗”教育部—中国移动联合实验室,长沙410083;中南大学软件学院,长沙410075;“移动医疗”教育部—中国移动联合实验室,长沙410083;中南大学软件学院,长沙410075;“移动医疗”教育部—中国移动联合实验室,长沙410083;中南大学软件学院,长沙410075;“移动医疗”教育部—中国移动联合实验室,长沙410083【正文语种】中文【中图分类】TP393.07【相关文献】1.时延容忍网络中基于效用转发的自适应机会路由算法 [J], 王博;黄传河;杨文忠2.基于移动医疗大数据平台下深度最优匹配算法的机会网络转发机制 [J], 雒续源;陈志刚;王云华;吴嘉;关培源;李乐3.机会网络中基于社会信任的数据转发算法 [J], 袁江涛;张振宇;杨文忠4.基于节点差异性的机会网络数据转发算法 [J], 高彩霞;祁昌平5.移动医疗机会网络中基于时间窗口的数据转发算法 [J], 任丽丽;林清芳;吕道文因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

医疗行业数据交换与共享技术方案

医疗行业数据交换与共享技术方案

医疗行业数据交换与共享技术方案在医疗行业中,数据交换与共享对于提高医疗服务的质量和效率至关重要。

医疗数据交换的目标是实现数据的无缝传输和共享,从而提供准确、全面的病患信息。

目前,以下几种技术方案在医疗行业数据交换与共享中得到广泛采用:1.HL7标准(Health Level 7 standard)HL7标准是医疗信息交换的国际标准之一、它定义了医疗数据的结构和格式,使得不同的医疗信息系统可以通过HL7接口来进行数据交换。

通过HL7标准,医疗机构可以共享病患的基本信息、病历、检查报告等。

目前最常用的是HL7 v2.x版本,但HL7 v3和最新的FHIR(FastHealthcare Interoperability Resources)标准也在逐渐被应用。

2.电子病历(EMR)与电子健康记录(EHR)电子病历和电子健康记录是存储和管理病患数据的基础。

通过将数据统一存储在电子病历系统或电子健康记录平台中,不同机构和部门可以共享病患的基本信息、医嘱、检查结果等。

同时,通过EMR和EHR系统可以实现对数据的安全访问和权限控制,确保数据的隐私和机密性。

3.云计算技术云计算技术为医疗行业数据交换与共享提供了强大的支持。

医疗机构可以将病患数据存储在云服务器中,实现数据的分布式存储和共享。

同时,云计算还可以提供高可用性和可扩展性的服务,确保数据的可靠性和灵活性。

4.应用编程接口(API)应用编程接口允许不同系统之间通过接口进行数据交换和共享。

医疗行业可以利用API来连接不同的医疗信息系统,实现数据的无缝传输和共享。

另外,利用API还可以将医疗数据与第三方系统进行集成,例如与保险公司的理赔系统进行集成,提供更加便捷的服务。

5.区块链技术区块链技术可以提供分布式账本,确保数据的透明性和安全性。

在医疗行业中,利用区块链技术可以建立起可信任的数据交换和共享平台。

通过区块链技术,不同的医疗机构可以共享病患数据和研究结果,同时保护病患隐私。

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熊永平等人在文献[6]中提到 Epidemic算法, 它 的 核 心 思 想 是 当 两 个 节 点 相 遇 时 ,交 换 对 方 没 有 的消 息。 但 是,它 本 质 上 是 一 种 洪 泛 算 法,每 个 携 带消息的节点都会将消息转发给它所遇到的所有 邻居节点,如果网 络 资 源 足 够 的 话,该 算 法 可 以 找 到目的节点的最 短 路 径,而 在 实 际 网 络 中,由 于 消 息的大量转发所造成的拥塞可以大大降低其性能。
摘 要:通过分析在移ห้องสมุดไป่ตู้医疗大数据平台下,机会网络中节点传递 信 息 方 式 的 特 点,遍 历 所 有 邻 接 节
点 ,对 两 节 点 的 数 据 进 行 比 较 ,通 过 最 优 匹 配 方 式 ,选 择 匹 配 结 果 最 优 的 邻 接 节 点 作 为 下 一 跳 的 节 点 ,从 而
找出一条使数据高效转发的路径。根据此过程,提出一种基于移动医疗大数 据 平 台 下 深 度 最 优 匹 配 算 法
另 一 方 面 ,随 着 科 学 技 术 的 发 展 以 及 市 场 的 激 烈 竞 争 ,大 大 推 动 了 移 动 设 备 的 发 展 。 当 前 中 国 移 动电话 用 户 高 达 12.86 亿 户,普 及 率 94.5 部/百 人 。 其 中 北 京 、辽 宁 、上 海 、江 苏 、浙 江 、福 建 、广 东 、 海南、内蒙 古、宁 夏 的 普 及 率 超 100 部/百 人。4G 与3G 用户分别达到9 728.4万户和4.85亿户,因 此移动医疗的普及将带来极大便利。通过移动医 疗 不 但 降 低 了 医 疗 机 构 的 成 本 ,还 拉 近 了 医 生 与 病 人的距离,病人可 以 随 时 随 地 用 手 机 免 费 挂 号、咨 询 医 生 、远 程 就 诊 。
关 键 词 :移 动 医 疗 ;大 数 据 ;机 会 网 络 ;深 度 最 优 匹 配
中 图 分 类 号 :TP393
文 献 标 志 码 :A
doi:10.3969/j.issn.1007-130X.2015.10.001
A depth optimal matching algorithm in opportunistic network forwarding mechanism based on mobile medical big data platform
2 相关工作
随 着 移 动 互 联 网 技 术 的 快 速 发 展 ,以 及 移 动 设 备的普及,移动医 疗 已 成 为 现 实,在 医 疗 的 各 个 领 域得到广泛应用。
吴民在文献[5]中 提 到,移 动 医 疗 针 对 病 人 可 以提供医学知识教育和医学咨询的公共卫生服务、 大 众 健 康 热 线 服 务 、门 诊 预 约 、电 子 健 康 档 案 查 询 、 用 药 管 理 、慢 性 病 管 理 、远 程 诊 断 和 治 疗 应 用 ;针 对 医 护 人 员 可 以 提 供 医 护 人 员 的 个 人 应 用 、医 院 内 部 信息交流、RFID 应用、灾 难 管 理 等。 但 是,在 实 际 应 用 中 ,由 于 大 量 数 据 的 产 生 往 往 导 致 效 率 十 分 低 下 ,网 络 延 迟 极 高 。
3.The Second Xiangya Hospital,Central South University,Changsha 410000,China)
Abstract:We analyze the ways that nodes pass information in opportunity networks on mobile medi- cal big data platform.By covering all the nearby nodes and comparing the data of each pair of nearby nodes,the optimal matching method is used to select the adjacent nodes with the optimal matching re- sults as the next-hop nodes,thus finding apath of forwarding the data efficiently.Based on the afore- mentioned process,we put forward a depth optimal matching algorithm in opportunistic network for- warding mechanism on mobile medical big data platform,called the Depth Optimal Matching (DOM)al- gorithm.It is used to match the data between the nodes in order to find a path that can forward data effi- ciently.Experimental results show that compared with classical algorithms in opportunistic networks, the DOM algorithm can reduce the redundant data in the process of data transmission and improve the successful transmission rate significantly.
的 规 律 中 解 脱 出 来 ,从 而 将 注 意 力 放 在 相 关 关 系 的 发 现 和 使 用 中 来 ,只 要 发 现 两 个 现 象 之 间 的 关 联 即 可有巨大的突破。
机 会 网 络 不 同 于 传 统 的 无 线 移 动 自 组 网 ,它 是 一 种 新 型 的 无 线 移 动 自 组 网 ,不 需 要 源 节 点 与 目 标 节点之间必须存 在 完 整 链 路,而 是 利 用 节 点 移 动, 通过在移动中和其他节点的相遇机会来实现通信 的、时延和可容忍的自组织网络 。 [1] 这一特点 使 网 络中节点密度显 著 降 低,并 达 到 降 低 成 本 的 目 的。 目前机会网络主要应用在偏远地区网络传 输[2]、野 生动物追踪 和 [3] 数据存储与检索应用 等 [4] 领域。
当今中国,在 改 革 开 放 之 后 经 济 大 踏 步 前 进, 人 口 数 量 突 破 14 亿 ,人 民 的 生 活 水 平 逐 步 提 高 ,对 医 疗 资 源 的 需 求 日 益 增 强 ,卫 生 服 务 需 求 与 医 疗 卫 生资源的矛盾日益突显。根据卫生部门公布的数 据显示,我国80%的医疗资 源 集 中 在 大 城 市,而 其 中30%的医疗 资 源 又 分 布 在 大 医 院,可 以 看 出 地 区 之 间 的 卫 生 医 疗 资 源 分 配 严 重 不 均 ,同 一 地 区 不 同等级的 医 院 医 疗 卫 生 资 源 的 分 配 差 异 也 很 大。 再 加 之 我 国 医 疗 资 源 本 身 就 是 有 限 的 这 一 现 状 ,使 老 百 姓 形 成 了 看 病 无 论 大 小 病 都 要 涌 向 大 城 市 、大 医院就医 的 观 念,这 也 导 致 了 医 疗 资 源 的 严 重 浪 费。从国家卫生计生委医院管理研究所日前发布 的 《全 国 部 分 三 甲 医 院 门 诊 患 者 满 意 度 监 测 项 目 报 告 (2014)》中 可 以 看 出 ,问 题 主 要 出 在 挂 号 难 、优 质 医疗资源紧张方 面,这 与 三 甲 医 院 人 满 为 患、一 号 难求是普遍问题有关。提升服务可及性并非仅是 医 院 管 理 问 题 ,更 多 是 医 疗 服 务 的 结 构 性 问 题 。 因 此,中国作为此类 问 题 的 代 表,必 须 找 到 一 条 切 实 可行的解决问题途径。
基于移动医疗大数据平台下深度 最优匹配算法的机会网络转发机制*
雒续源1,2,陈志刚1,2,王云华3,吴 嘉1,2,关培源1,2,李 乐1,2
(1.中南大学软件学院,湖南 长沙 410075;2.“移动医疗”教育部-中国移动联合实验室,湖南 长沙 410083; 3.中南大学湘雅二医院,湖南 长沙 410000 )
的机会网络转发机制,即 DOM 算 法,用 来 匹 配 节 点 中 的 数 据 分 组,从 而 选 择 一 条 数 据 高 效 转 发 的 路 径。
通过与机会网络中的经典算法比较,表明 DOM 算 法 能 够 在 数 据 传 播 的 过 程 中 减 少 冗 余 数 据 并 且 显 著 提
高传输成功率。
LUO Xu-yuan1,2,CHEN Zhi-gang1,2,WANG Yun-hua3,WU Jia1,2,GUAN Pei-yuan1,2,LI Le1,2
(1.School of Software,Central South University,Changsha 410075; 2.“Mobile Health”Ministry of Education-China Mobile Joint Laboratory,Changsha 410083;
Key words:mobile medical;big data;opportunistic network;depth optimal matching
* 收稿日期:2015-08-10;修回日期:2015-09-28 基金项目:国 家 自 然 科 学 基 金 资 助 项 目 (61379057,61309001,61272149);教 育 部 博 士 点 基 金 优 先 发 展 领 域 课 题 资 助 项 目 (20120162130008);中 南 大 学 中 央 高 校 基 金 科 研 业 务 费 专 项 资 金 资 助 (2015zzts232,2015zzts233) 通信地址:410075 湖南省长沙市中南大学软件学院 Address:School of Software,Central South University,Changsha 410075,Hunan,P.R.China
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