医疗效率

医院计算机信息管理系统（HIM），嗯，真的是现代医疗行业中不可或缺的东西。想象一下，医嘱、护理、检验、影像这些工作，一旦全都自动化了，医院的管理效率直接提升了好几倍。通过计算机各种数据，既可以减少人为错误，又能提高服务质量。你如果是在医院管理或者医疗 IT 这块的同行，肯定会觉得这个系统简直太方便了。主要组成部分，比如说医嘱信息管理系统，它负责生成各种处置单，减少手动输入的麻烦，自动推送到收费处和科室，效率大幅提升。护理信息管理系统也挺有用的，它整合了护理数据管理，确保护理工作有章可循。另外，临床检验信息管理系统会自动录入各种检验数据，减少人工出错的机会。你想想，这样医生就能更专心地做诊断了，

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。

挑战： 频繁扫描事务数据库 海量候选项 候选项支持度计数工作量巨大 Apriori 算法改进思路： 减少事务数据库扫描次数 缩减候选项数量 简化候选项支持度计数 改进方法： 包括散列、划分、抽样等。

在特定应用场景下，DHP算法展现出比Apriori算法更高的效率。

DHP算法在特定应用场景下，相较于Apriori算法，展现出更高的效率。

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