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孙淼

作品数:6 被引量:37H指数:3
供职机构:武汉市中心医院更多>>
发文基金:湖北省科技计划项目更多>>
相关领域:医药卫生自动化与计算机技术经济管理更多>>

文献类型

  • 4篇期刊文章
  • 1篇会议论文
  • 1篇科技成果

领域

  • 5篇医药卫生
  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇经济管理

主题

  • 2篇医保
  • 2篇移动互联
  • 2篇移动互联网
  • 2篇在线支付
  • 2篇人脸
  • 2篇人脸识别
  • 2篇互联
  • 2篇互联网
  • 1篇移动门户
  • 1篇异构
  • 1篇用户
  • 1篇用户体验
  • 1篇语言处理
  • 1篇智能终端
  • 1篇数据处理
  • 1篇终端
  • 1篇自然语言
  • 1篇自然语言处理
  • 1篇结构化数据
  • 1篇结节

机构

  • 6篇武汉市中心医...

作者

  • 6篇左秀然
  • 6篇孙淼
  • 4篇杨国良
  • 2篇陈健
  • 1篇黄娟
  • 1篇夏家红
  • 1篇赵一鸣
  • 1篇杨明顺
  • 1篇周凤
  • 1篇刘晶

传媒

  • 4篇中国数字医学

年份

  • 1篇2022
  • 1篇2018
  • 1篇2017
  • 2篇2016
  • 1篇2015
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
医院移动门户App的设计与实现被引量:3
2018年
目的:目前针对医院职工的App应用种类众多,功能繁杂、重复性的问题,开发统一的医院移动门户App。方法:移动门户App以C/S与B/S相结合的模式进行设计,由客户端应用和后台管理系统两部分组成。结果:优化了医护工作者和医院管理者在移动办公方面的工作模式,提升了院内职工的工作效率,同时推进医院信息化建设水平,为移动医疗门户App的研发与应用提供参考。结论:统一的医院移动门户App具有良好的扩展性,能满足多源异构系统的接入需求,开发周期短,开发成本低。
郭垚垚孙淼左秀然
关键词:移动门户
运用移动互联网优化就医流程的实践研究被引量:24
2015年
为了促进医院就医流程优化,提升患者就医体验,对目前医院就医流程进行分析,定位瓶颈环节,以需求为导向,对医院移动互联网应用功能以及业务场景进行设计,并提出了医院移动互联网应用构建的技术实现架构,阐述了架构中各层次所包含的内容。实际应用效果的分析证明了移动互联网方式对优化就医流程的有效性,并提出了今后在顶层设计、思维方式转变及关键技术实现三个方面努力的方向。
左秀然孙淼杨国良
关键词:移动互联网用户体验
基于医疗联合体的智慧医疗应用云平台研究
夏家红杨国良左秀然方联青刘晶赵一鸣杨明顺孙淼彭明毅陈健罗进城杨谨菲杨志宾周凤黄娟
医疗信息化在国家相关政策指导下及医疗资源紧缺严峻形势的推动下,经过近几年的发展,医疗服务质量、效率及区域卫生信息整合的程度已经取得了较大的提升,但仍然存在以下问题:病人就医体验未得到根本改善,分级诊疗机制尚未形成,看病仍...
关键词:
关键词:智能终端
基于人脸识别的医保在线支付模式实践被引量:9
2016年
目的:解决目前移动互联网医疗应用中医保在线支付瓶颈问题,达到全面优化就医流程的目的。方法:提出基于人脸识别技术实现医保在线支付的模式。结果:实现了银行金融身份信息、公安身份证信息、医保身份信息的三重比对。结论:此模式在医保在线支付的精准身份确认及保障医保账户安全方面具有优势,且在网络医院远程医保在线支付方面具有较好的应用前景。
左秀然孙淼杨国良
关键词:移动互联网人脸识别
基于人脸识别的医保在线支付模式实践
移动互联网医疗已成为医院就医流程优化的有力措施,但医保的在线支付一直是移动互联网医疗应用中难以攻克的瓶颈,基于此问题,本文提出了基于人脸识别实现医保在线支付的模式,通过阐述应用实践中的实现方式和技术原理,分析这种模式在身...
左秀然孙淼杨国良
关键词:人脸识别
基于BERT在非结构化医疗文本数据处理中的研究与应用被引量:1
2022年
目的:基于BERT对医院近4年的肺部影像非结构化文本报告中的肺结节直径大小进行归类处理,以开发和利用非结构化数据的临床应用效能。方法:通过KETTLE清洗医院近4年有关肺结节的影像文本报告数据,随机选取500个样本报告,对报告中关于肺结节直径大小进行3分类标注,分别是:<8 mm、≥8 mm和未作描述;将标注的样本数据利用第四范式的基于BERT模型的文本分类模块进行自动机器学习,并发布成服务。结果:训练过程中,500个样本报告数据通过自动学习后,模型的准确率达到88.46%;之后对近4年13万份的肺结节报告通过训练后的模型进行了分类推论,并从中随机抽查了500份归类报告(不同于训练用数据),有462份符合实际情况,准确率高达92.40%。结论:BERT在非结构化医疗文本数据处理中更加方便,训练的样本量更少,准确率更高,降低了医疗文本利用最新自然语言处理技术进行学习的门槛。
陈健左秀然孙淼
关键词:非结构化数据肺结节KETTLE自然语言处理
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