XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemEHRS
应用程序开发人员和数据集成商的观点
随着最近收集、显示和使用多种健康数据的应用程序（包括连接到远程监控设备、健身追踪器、调查工具和电子健康记录 (EHR) 的应用程序）的激增，人们越来越需要和有机会以标准化格式提供数据，以用于医疗保健和健康研究。应用程序编程接口 (API) 可用于交换这些数据，应用程序可以支持临床决策和管理功能，例如计费、病情管理、研究、人口健康等。API 允许不同的系统、医疗保健组织和利益相关者共享外部数据。通过增加来自源系统的数据数量和质量，研究人员和临床医生可以使用额外的健康数据来支持他们的工作。
自动化在进行医学微生物学中的作用
自动化的另一个关键方面是其与电子健康记录（EHR）和实验室信息管理系统（LIMS）无缝集成的能力。这种整合允许实时数据共享和分析，从而促进了立即的临床决策（Al Mallah，A。等，2010）。7访问最新诊断信息的能力增强了患者护理的整体效率，从而允许更多个性化的治疗计划。自动化与远程医疗和数字健康平台的集成也具有巨大的潜力。由自动化系统提供支持的远程诊断，即使在地理遥远或资源有限的设置中，也可以为临床医生提供实时数据。这可能会彻底改变医疗保健服务，尤其是在获得诊断设施有限的领域。
使用AI和...
摘要区块链技术为增强医疗保健领域的安全数据共享提供了宝贵的机会。尽管具有潜力，但有关电子健康记录（EHRS）的有效管理和共享仍然存在一些挑战。要克服这些挑战，一种利用区块链技术的患者健康监测平台，尤其是提出了以太坊的智能合约。本文旨在通过利用区块链的分散和透明的性质来提高数据安全性，提高互操作性并实现更有效的医疗保健数据管理。此外，将AI模块与医疗保健系统集成在一起可以提供先进的分析和决策能力，从而进一步增强医疗保健领域的价值主张。本研究论文概述了安全的AI和基于区块链的E-Healthcare Management系统的框架，详细介绍了关键功能，所采用的技术以及人工智能和区块链在医疗保健管理中的作用。此外，它探讨了大区块链在增强电子保健结果中的协同应用，并讨论了该领域的潜在未来进步。
根据紧急情况优先考虑入院...
摘要此评论将相关研究分为三个主要领域：住院，出院和死亡率预测；基于ML的分类系统；以及疾病的预测和检测。智能系统和数据驱动算法技术迅速部署在急诊医学中。使用医疗照片和电子健康记录（EHRS）的数据集，将高级计算技术，特别是机器学习算法用于疾病预测领域。许多方法证明了在检测模式和预测疾病过程中的功效，包括诸如逻辑回归和天真的贝叶斯分类等技术，这些技术能够实现随机森林，多层感知器（MLP），支持矢量分类器（SVC）和长期记忆网络（长期短期记忆网络（LSTM）。可以分析大量结构化和非结构化数据，并用于查找微妙的趋势和统计关系，包括相关性，这有助于发现人类医疗保健专业人员可能会错过的。关键字 - 逻辑回归，天真偏见，随机，森林，MLP，SVC，LSTM
医疗保健数据生态系统的安全和隐私数据共享解决方案
1简介1 1.1 EHR的比较优势。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.1.1电子健康记录收益。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.2 EHR增强技术的协同整合。。。。。。。5 1.2.1 EHR缺点。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.3 EHR中的机密性，完整性和可用性（CIA）。。。。。。。。。。7机密性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>7完整性。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8可用性。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 1.3.1网络攻击者对医疗保健系统的流行和影响。 div>。 div>91。1.3.2全球医疗保健数据政策的比较分析。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 HIPAA。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>10 HIPAA。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 GDPR。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 10比较挑战。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 10。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 11 1.3.3 EHR的学术前景。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>10 GDPR。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10比较挑战。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 1.3.3 EHR的学术前景。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>11 1.3.3 EHR的学术前景。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。11 1.4 EHR隐私保护。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.5集中式与分散的EHR系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 1.5.1选择集中式EHR系统的理由。。。。。。。。。14 1.5.2集中式EHR系统的理由。。。。。。。。。。。。。。16增强的互操作性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16提高了数据完整性和质量。。。。。。。。。。。。。16
健康信息学中的道德考虑
健康信息学是一个快速发展的领域，利用技术和数据来改善医疗保健结果和交付。随着医疗保健行业越来越受数据驱动，围绕健康信息学的道德考虑已成为最前沿。本文研究了健康信息学的三个至关重要的道德维度：隐私，同意和数据所有权。我们探讨了这些考虑因素的重要性，它们所提出的挑战以及道德框架和法规的不断发展的景观。隐私是健康信息学中的基本道德关注。它涵盖了个人个人信息的保护以及控制谁可以访问其健康数据的权利。电子健康记录（EHR），远程医疗，可穿戴设备和健康应用程序的爆炸激增引起了人们对与健康相关数据的安全性和隐私的担忧。健康信息学中隐私的几个方面值得小心。
健康信息学在增强牙科护理提供和患者预后的作用
牙科信息学有时称为牙科计算或牙科信息科学，是一个多学科领域，包括数据科学，信息技术和牙科通信系统。它需要创建，实践和评估数字工具和技术，以增强用于患者护理，研究和教学的牙科数据的管理，分析和应用1。由于电子健康记录（EHR）的可访问性扩大，数字成像和其他诊断工具的普遍性以及对远程医疗和移动健康应用的兴趣日益增长，近年来牙科信息学大大加速了。这些事态发展对促进患者护理和增加口腔健康成果具有巨大的希望，并且它们完全改变了牙科实践，研究和教育领域。
护理的未来：将技术整合到患者护理中Marzouq Shayiz Alanazi 1，Sulaiman Saleh Aljamhan 2，Hilah Musaad Marzouq Alharbi 3
护理的未来：将技术整合到患者护理中Marzouq Shayiz Alanazi 1，Sulaiman Saleh Aljamhan 2，Hilah Musaad Marzouq Alharbi 3，Meznah Mohmmed Abdullah Alseafy 4，Wejdan yesef Alshuhytan 5 。1-5*卫生部 - Qassim Health-health-saudi Arabia 6*卫生部 - 麦地那健康集群-Saudi Arabia 7*卫生部 - 贾扎恩健康群 - 苏迪亚阿拉伯人通讯作者：Marzouq Shayiz Alanazi。摘要本研究研究了技术与护理实践及其对患者护理的影响。随着护理响应快速技术进步的发展，本研究探讨了电子健康记录（EHRS），远程医疗和人工智能（AI）等工具如何提高护理效率，患者结果和整体医疗保健。通过混合方法的方法，包括调查和对护士的访谈，研究确定了护理中技术采用的好处和挑战。关键发现表明，尽管技术可显着改善患者的护理和满意度，但诸如系统兼容性问题之类的障碍以及对全面培训的需求仍然存在。该研究以对医疗组织和政策制定者的可行建议结束，以优化技术在护理中的作用，以确保其补充以人为中心的护理方法。关键词：护理实践，技术整合，患者护理，电子健康记录（EHRS），远程医疗，人工智能（AI），医疗保健提供，混合方法研究，患者结果，护理挑战。引言护理正在经历重大的转变，因为技术进步重塑了医疗保健领域。将技术整合到患者护理中，可以彻底改变护理实践，增强患者的结果并提高医疗保健提供的总体效率和质量。本研究探讨了护理的未来，重点关注技术的作用及其对患者护理的影响。通过分析当前的趋势，挑战和机遇，本研究旨在提供有关技术将技术整合到护理实践中以改善患者体验和结果的见解。作为一种充满活力的，以患者为中心的职业，护理不断发展，以满足患者和医疗保健系统的不断变化的需求。快速技术进步为护士提供了创新的工具和系统，从电子健康记录（EHR）到远程医疗，可穿戴设备和人工智能（AI）。这些技术有可能使护理更有效，准确和可访问。但是，将技术纳入护理并非没有挑战。护士必须适应新系统，确保患者隐私和数据安全，并保持以人为本的护理方法。本研究研究了这些复杂性，确定了成功将技术整合到护理护理中的策略和最佳实践。通过利用现实世界中的例子，案例研究和专家见解，本研究对数字时代的护理未来进行了全面分析。它突出了基于技术的护理的好处，同时解决了这种转变的道德，法律和实际考虑。最终，该研究旨在为护理技术中不断增长的技术知识提供贡献，为护士，医疗保健组织和政策制定者提供可行的建议。文献综述了医疗保健技术的发展。医疗保健行业数十年来一直受到技术进步的影响，创新会改变医疗服务及其交付。早期的医疗工具已演变为复杂的设备，高级成像技术和复杂的数字解决方案。
工业革命的影响4.0对生殖健康和不育管理
IR 4.0对人类健康的某些主要影响是：（a）改进诊断和治疗：使用AI和机器学习，医疗保健提供者可以访问大量患者数据并使用它来制定更准确的诊断并制定个性化治疗计划2； （b）远程医疗：广泛使用互联设备和互联网使患者有可能在舒适的家中获得医疗建议和治疗。这对居住在偏远或服务不足地区的人们特别有益。 （c）电子健康记录（EHRS）：电子健康记录的使用提高了医疗信息的准确性，效率和可访问性。这有助于减少医疗错误并改善患者的结果； （d）预测分析：在医疗保健中使用大数据分析，使医疗保健提供者能够分析大量患者数据，以识别模式并对未来的健康结果进行预测。这有助于改善人口健康并预防疾病； （e）可穿戴技术：智能手表和材料跟踪器等可穿戴设备已变得越来越流行，并为用户和医疗保健提供者提供了宝贵的健康数据。该数据可用于跟踪和监测健康趋势，确定潜在的健康问题并支持疾病管理。2
大数据、机器学习和人工智能
近年来，随着信息大规模数字化的趋势日益明显，医疗保健行业正在经历一场范式转变。世界上大多数医院都在使用电子健康记录 (EHR) 来记录所有与患者相关的数据，1 并且由于这种数字化，生成了大量结构化和非结构化数据。2 此外，技术进步使得医疗设备和可穿戴物联网 (IoT) 设备能够不断生成数据。这导致医疗保健数据在短时间内呈指数级增长，并产生了所谓的大数据。2–4 尽管有所增长，但神经外科界在大数据及其影响方面的知识仍然存在巨大差距。虽然有一些关于大数据的优秀评论