医疗后送

如果你在做医疗后送研究，排队论的相关应用研究会对你有。比如《排队论在医疗后送研究中的应用》这篇资料，它不仅了排队论的基础，还深入探讨了其在医疗行业的实际应用，挺实用的。比如如何通过排队模型来优化病患流转，减少等待时间。还有《基于排队论的银行排队问题研究》也不错，涉及到了银行窗口排队问题的模型，简单直接。最关键的是，资料中了不少现实案例，给你了直观的思路。对于想要进一步研究排队论或应用排队论的你来说，这个资料可以作为一个好的参考。你也可以看看相关的技术文献和研究，比如急诊室护理管理、城市轨道客流时序数据等，给你一些启发哦。，资料丰富，内容充实，对实际应用挺大。

易迅医疗信息系统以医生为核心，注重满足其需求。利用软件系统帮助医生高效、智能、安全地完成非主观性的临床工作。系统通过积累临床经验知识，并促进医生间的经验交流和信息共享，提升医疗水平，让医生解脱重复性的工作。

这些数据经过Matlab处理，专门用于图像处理。

Spark 的数据预能力真的是蛮强的，是在医院这种结构复杂又数据量大的场景下，表现挺稳定。你可以把结构化的就诊记录、非结构化的检查报告，统统扔进去，跑个 RDD 转换或者用 DataFrame 清洗一下，效率还不错。 Spark 的分布式计算在多节点下跑预任务，几百万条数据压力也不大。比如用withColumn搞字段拆分，用filter剔除无效记录，用groupBy做一些分组统计，整个链路下来，代码量不多，可维护性也不错。 如果你对数据预这一块还想扩展一下思路，我给你找了几个还不错的资料： 基于 Spark 的交互式数据预：讲得比较细，适合深入了解。 光谱数据预：主要是非结构化数据的

这个程序是用M文件编写的，运行环境为Matlab，也可以转化为C++运行。它的功能是自动执行医疗影像的分割操作。

医疗机构管理系统是一种基于Access开发的专用软件，优化医院内部运营管理。它集成了诸如患者信息管理、医疗记录存档等功能，有效提升了医院工作效率。

使用软件代理进行数据挖掘的参考（Hillol Kargupta, Brian Stafford, Ilker Hamzaoglu）

现代医疗机构管理系统采用MySql和JSP技术，提升医院管理效率和服务质量。

医院医疗机构健康评估网站源码KZB智慧医疗健康评估系统源码包含丰富的健康信息和图形展示功能。管理员后台提供基础信息和健康数据管理，用户后台包括个人信息管理和健康数据监测。系统开发环境为Visual Studio 2010，数据库采用SQL Server 2008。

艾滋病/埃斯图多病项目 项目履历表中说明了项目进展，包括动机和环境。 佩斯基塔斯·佩斯基萨达多斯基地 Elencar de dados candidatas que serão utilizadas no projeto. 准专业资格证书 机器学习 网络分析 统计分析 集成技术 使用的工具 [此处省略]