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医院双活数据中心的建设与应用: 随着信息技术的不断完善与高速发展,医院信息化系统的完善已经成为医院服务与管理的重要工具.医院信息系统规模的不断扩大,数据量的不断增加,势必会增加医院的维护成本.如果信息系统在运行过程中出现中断或者出现数据丢失的情况,将会...; 涂志炜曹磊; 关键词：数据存储系统数据同步运维管理

基于深度学习的肺炎智能定量评价和疗效评估系统的建设与应用被引量：1: 2020年; 目的:建立肺炎智能识别和评价系统,提高影像诊断精准率和效率,为临床疗效评估提供依据。方法:结合迁移学习技术,训练一个融合的深度卷积神经网络模型,对肺区域进行病灶识别、对比随访、渲染分割、严重程度的评定和病变体积的计算等。结果:结合迁移学习方法训练的融合深度学习模型对肺炎评价的敏感性达97.3%,特异性99%,疗效评估相关值R达0.87、P<0.01。结论:基于深度学习的肺炎智能定量评价和疗效评估系统,能够精准评价病情、定量评价疗效、合理评估预后。; 曹磊付翠琴

医院网络安全服务新模式研究与实践被引量：1: 2023年; 目的针对传统信息安全建设的痛点,开展医院网络安全服务新模式实践,总结归纳医疗行业的网络安全建设最佳选择。方法基于网络安全服务新模式,医院从技术、管理、组织3个维度强化安全建设,引入服务等级协议与网络安全保险强化网络安全防线,研究实践医院信息安全管理路径及方法。结果创新了网络安全服务工作模式,构建了全方位的网络安全防护体系与运营体系,实现全院网络资产的统一纳管和细粒度安全防护,形成实验室(检验科)信息系统数据安全管理试点。结论医疗行业的网络安全生态正逐步从传统被动防御模式转化为主动治理的模式,纵深的网络安全运营体系,以及统一安全风险管控的建设模式成为数字化医疗的最佳选择。; 曹磊涂志炜; 关键词：信息安全管理

基于DRG和DIP的新型运营效率计算方法: 本发明公开了基于DRG和DIP的新型运营效率计算方法，包括第一步，进行数据的收集，第二步，进行患者的分类，第三步，进行成本计算，第四步，进行收入计算，第五步，进行盈利状况的计算和第六步，进行运营效率的评估和优化，根据盈利...; 曹磊刘强

我省大学生健康现状自测调查: 2009年; 目的了解我省在校大学生健康的现状。方法采用自测健康评定量表(SRHMS)、大学生健康自测调查表,对600例大学生进行问卷调查评定。结果受试者中生理健康率为55.45%,心理健康率为78.94%,社会健康率为75.13%,健康结构的3个方面发展均衡。结论大学生健康总体水平良好。; 曹晓琳田忠民曹磊张晓锋; 关键词：大学生 SRHMS

基于人工智能的VTE管控平台建设被引量：9: 2021年; 基于人工智能技术,探索构建涵盖患者全就诊信息的VTE管控平台,对患者进行实时风险评估。通过闭环管理,医护人员能够及时获得患者VTE预警结果并及早干预。该平台的构建与应用,使医院VTE风险评估效率大幅提升,针对风险人群的预防措施实施率提高,并实现了评分标准统一与全过程数据留痕,具有参考价值。; 蓝淳愉曹磊; 关键词：静脉血栓栓塞症风险评估信息化人工智能

优化初始聚类中心的电子病历聚类算法: 1.引言电子病历是临床医学常见的文本数据,不同病人的不同病种构成了一类文本数据集,对这些数据集进行数据挖掘及归类是非常有必要的。聚类分析是多元统计分析中的一种,也是非监督模式识别的一个重要分支。它把一个没有类别标记的样本...; 刘强曹磊; 文献传递

基于互联网的前列腺癌筛查系统设计与实现被引量：2: 2017年; 介绍基于互联网的前列腺癌筛查系统设计与实现,包括总体情况、流程、模块、软硬件架构等方面,把前列腺癌筛查的关键检验检查进行信息化和流程化,提高筛查质量,让更多患者享受到精准医疗服务。; 蓝淳愉曹磊; 关键词：互联网

基于集成平台的医院一体化综合运营管理平台研究与设计被引量：1: 2020年; 本项目建立以财务为中心的医院运营管理一体化平台,实现资金流、业务流、数据流的同步和信息共享。通过建立数据中心,利用大数据分析技术提供管理辅助决策,合理调配医院人财物各项资源,并有效提高医院管理效率。结合医院管理理念,建立成本、预算、物流、绩效、科教研管理体系,并形成事前、事中、事后控制机制,促进医院运营目标的落实和实现。; 曹磊刘强; 关键词：运营管理信息共享管理效率

创伤性颅脑损伤输血预测模型的特征加权选择方法研究: 2024年; 目的:通过构建的特征加权方法筛选出最佳特征子集,构建创伤性颅脑损伤输血机器学习预测模型。方法:通过对临床输血多维数据的异常值与缺失值处理、特征方差与相关性系数计算、特征评分归一化与特征分数加权相加和基于相关性的特征选择(CFS),建立单病种输血大数据的特征加权选择方法,并筛选出最佳特征子集,采用XGBoost算法模型验证特征子集的应用性能。结果:本研究建立了创伤性颅脑损伤输血大数据的特征加权选择方法,通过对医院3579例颅脑创伤患者临床输血大数据纳入的46个特征进行筛选,最终纳入16个特征作为最佳特征子集。XGBoost算法模型预测结果显示特征加权选择的特征子集构建的模型的准确率、ROC曲线下面积、召回率和F1值均高于卡方算法、随机森林和逻辑回归特征选择。结论:特征加权选择方法可有效提取临床输血多维数据中的重要特征,可提升临床输血模型预测准确性,为构建输血预测机器学习模型和人工智能开发提供支持。; 刘强曹磊熊伟吴承高乐爱平刘威; 关键词：创伤性颅脑损伤临床输血

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曹磊