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Dis Colon Rectum 2021年12期摘要n
【出 处】
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中华胃肠外科杂志
【发表日期】
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2021年12期
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住院病案首页数据质量是医院管理的重中之重.病案首页数据不仅是各种信息生成、各类统计报表的数据源头,其相关诊断、手术操作的数据还会影响到DRGs的分组结果.为进一步提高病案首页上报准确率,满足病案管理快捷、便利、高质量的需求,医院编码员开始建立审核规则库[1].充分发挥编码员的翻译作用,扩展翻译功能,自行建立编码与非编码审核规则库,并在每个环节自动进行完整性、逻辑性、规范性、合理性校验,控制出院病案首页质量.审核规则库的建立提高了临床医师和编码员病案首页填报的准确率,促进了病案首页填报质量的持续提高.
目的:探讨处方前置审核系统在门诊处方审核及药师循证用药分析能力的作用.方法:利用处方前置审核系统处方审核功能、点评功能、多维度统计功能,再结合药师审核处方技能,比较2018年7-12月与2019年7-12月处方点评结果,统计2019年7月处方前置审核系统上线后系统审核处方结果,汇总分析实施处方前置审核后药师补充系统规则的内容.结果:2018年下半年处方点评合理率为99.07％,2019年下半年处方点评合理率平均值为99.74％,P＜0.05,有统计学差异.2019年7月实施处方前置审核后7-12月医生主动
目的:通过信息化手段实现配方奶流程可追溯.方法:对比母乳闭环流程,对配方奶流程进行改造.结果:现有改造实现了配方奶医嘱的规范开立、配方奶医嘱计费的精确按次收取以及配方奶医嘱的单剂量瓶贴打印.结论:改造后的配方奶流程可提高临床人员的工作效率,有效降低人为因素导致出错的可能,保证患者的膳食安全.
目的:设计抗肿瘤药物监测分析上报系统,实现抗肿瘤药品信息和患者诊疗信息的自动提取与上报.方法:该系统采用ASP.NET开发环境、C#、ORACLE数据库、三层架构模式将医院信息系统数据进行标准化处理,提取HIS、电子病历、PACS等肿瘤患者诊疗信息,将其转换为国家标准编码数据.采取中间库的方案,完成与全国抗肿瘤药物临床应用监测网的对接,实现数据上报.结果:不仅完成了将系统生成的数据上报,而且可以监测分析药品的使用、采购情况和患者的诊疗过程,为部分临床科室提供数据分析与信息反馈.结论:将日常重复性工作标准化
目的:为满足移动办公的需求,提供高效便捷的医疗事务处理途径,将原本只能在线下进行的医疗事务审批同步在线上进行,以提高办公效率.方法:将医院信息系统与微信平台对接,构建一个基于移动互联网平台的医疗事务审批系统.结果:系统实现了医疗事务的实时在线审批,满足了医务人员日常使用,提高了医疗事务的处理效率.结论:通过基于移动互联网平台的医疗事务审批系统,提供了一条处理医疗事务的新途径,实现了医疗事务线上、线下审批的闭环服务,切实提高了医疗事务办公效率.
目的:优化门诊多学科会诊的预约流程和会诊方式,解决多学科会诊患者等待时间长、会诊效率低的问题.方法:通过部署基于智能预问诊的在线预约方式和全景诊疗数据采集服务,实现全时空的会诊模式和高效的多学科电子病历,建立基于智能预问诊的全景多学科会诊平台.结果:缩短了患者等待会诊确认时间,预约会诊人数明显增加,会诊效率显著提高.结论:建立打破时间与空间的多学科预约和会诊新模式,更好地指导患者下一步的诊疗方案,构筑新型的医学教育渠道.
目的:探索利用移动互联网为医院职工提供院内临床数据查询服务的实践方法,实现在手机端调阅在院患者临床信息全景视图,并评价其应用效果.方法:利用微信企业号作为入口,依托院内临床数据中心,建立医院职工与院内信息系统的连接,开发手机端患者全景视图应用.结果:患者全景视图应用从PC端拓展到了移动端,服务范围从院内延伸到了院外,满足医护工作需要,提高工作效率.结论:该系统的设计与应用有着开发成本低、操作简单、易推广等优点,有效提高了医护调阅患者临床数据的速度和便捷性,有助于提高医疗质量和患者的满意度.
目的:为解决电子处方共享流转中存在的数据安全、隐私保护和处方滥用问题.方法:在需求分析的基础上,梳理了电子处方共享流转的业务流程.结果:采用多条联盟链+IPFS(InterPlanetary File System)的存储结构和改进的DPOS+PBFT可监管的共识机制,提出了基于区块链技术的电子处方共享流转模型.结论:模型可确保电子处方共享流转过程中数据不被篡改,保护患者个人隐私,防止处方滥用,为同类应用提供参考.
目的:分析基于深度学习的胎心监护对胎儿窘迫风险的识别.方法:分析2017年1月至2019年12月医院产科收治的1010例孕妇.根据孕妇生产时是否发生胎儿窘迫分为窘迫组和对照组.比较多因素Logistic回归分析模型和深度神经网络模型(DNN)预测孕妇发生胎儿窘迫的预测效能.结果:纳入孕妇有153例发生胎儿窘迫,发生率为16.14％.ROC曲线结果显示多因素Logistic回归模型预测发生胎儿窘迫风险的AUC是0.881,DNN模型预测发生胎儿窘迫风险的AUC是0.974,Z检验结果显示DNN模型的预测效能