医疗卫生行业

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医疗信息系统
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。
卫生信息数据元安全控制点
5.2安全控制点5.2.1集群管理大数据平台是由各种组件组成的复杂系统,需要进行全面的集群管理,包括运行管理、状态监控、故障诊断、以及线性扩展等功能。表5-1分类检查项显示了集群管理的不同方面,包括能够自动化部署和卸载受控大数据组件,实现扩容和缩减,以及调整组件角色。运行管理方面,可以对整个大数据组件进行启动、停止、重启等操作,同时也可以针对特定节点或角色进行操作。状态监控能够全面监控集群硬件,包括CPU、内存、存储空间和网络连接状态,同时提供大数据组件的运行状态和性能监控。通过开源工具或自研系统,建立完善的监控和告警系统,确保及时识别并响应节点健康和故障事件。此外,系统还能监控关键组件如YA
医疗数据主控
这些数据经过Matlab处理,专门用于图像处理。
卫生统计分析报告指南
本指南可供卫生系统工作者参考,以撰写清晰且有见地的卫生统计分析报告。该指南涵盖了报告写作的各个方面,从数据收集和分析到报告撰写和展示。
Spark医疗数据预处理
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
基于分类的医疗影像分割技术
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。
卫生信息数据元相关标准适用范围及安全技术要求
适用范围 本要求适用于集团公司及其所属各单位,为各单位开展大数据平台安全建设、配置自查以及大数据平台安全配置核查提供参考依据。 大数据平台安全基线规范技术要求 基本技术要求 大数据平台作为具备数据采集、存储、分析、应用能力的信息系统,除具备传统信息系统所需的基本安全要求外,还需满足针对其特有的安全技术要求。参考《电信网和互联网安全防护基线配置要求及检测要求》中对各类系统的安全基线要求,并结合大数据平台特有的安全技术,可从以下安全维度指导构建大数据平台安全基线规范: 网络安全(大数据平台中的网络设备) 网络设备自身应具备防护能力,防止恶意攻击; 网络协议应进行严格配置,防止协议滥用影响网络
金融行业与制造行业的商务智能展示文档
在金融行业和制造业中,商务智能解决方案的演示文档展示了其在数据分析和业务优化方面的关键作用。
卫生检验数据处理系统演示版
这是一款专为食品和水质检验设计的实用数据处理系统,由本人为本单位开发并持续维护升级。系统已获得成都市金牛区2003年度科技创新一等奖。 本版本为演示版本,记录数限制在200条以内。
医疗机构管理系统
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。