简介:摘要:随着信息技术的快速发展和医疗领域的信息化进程,医院的网络系统已经成为医院运营的核心基础设施。然而,随之而来的是医院网络面临的威胁和安全风险也越来越多。网络攻击、数据泄露和系统崩溃等事件已经引起了医院和患者的关注。因此,研究医院网络安全成为提高医院信息化水平、保护患者隐私和确保医疗服务正常运作的重要课题。本文从全光网络的视角出发,对医院网络安全进行了深入研究,并探讨了应对策略。
简介:摘 要:随着网络信息技术的高速发展,网络信息通讯已经被广大群众所接受并且广泛使用。病案管理的网络化建设就是以计算机、通信技术、数据库为基础,资源共享、共同发展。整合病案信息,建立综合搜索平台和搜索引擎,使医务人员能够通过其办公室医疗系统的计算机网络,随时检索信息资源。跟随网络技术的高速发展,为病人就医看病提供更加便利高效的服务,同时还为医生在为病人看病时提供最详细的病人病史,医生就可更加方便为病人进行病情确诊。所以,病案管理的网络化建设是未来医院管理的发展大趋势。本文就病案管理网络化建设问题进行了探讨,分析了其对医院病案管理工作的影响及其构建内容和方式,对医院病案管理网络化建设提出相关建议,以期促进医院管理水平提升。
简介:摘要 目的 探讨口服复方短效避孕药减少胎停育人工流产术后宫腔粘连临床效果。方法 选取我院收治的100例胎停育人工流产患者,随机进行分组,对照组和观察组,每组各50例。对照组:术后选择常用消炎药物治疗;观察组:在常规基础上给予口服复方短效避孕药进行治疗,比较两组患者术后阴道出血及宫腔粘连情况。结果 治疗后,观察组患者术后阴道出血时间和出血量明显低于对照组,观察组患者宫腔粘连发生粘连率低于对照组,子宫内膜厚度高于对照组,对比差异均有统计学意义(P<0.05)。结论 对人工流产患者,采用口服复方短效避孕药进行治疗能够有效的降低胎停育人工流产术后宫腔粘连率,有助于患者身体顺利康复。
简介:摘要:药品关乎着国计民生,是确保人民群众身体健康的核心利益重要因素之一。药品虽然也是商品,但显然药品在交易过程中不能等同于普通商品的要求标准。药品的使用前提是安全,首要标准是有效。所以,药品生产、经营及检验等相关从业人员不仅要掌握较高的专业技能水平,更要有职业道德感、社会责任感。因此,若要药品从业人员具备上述品质,在高校药学专业相关核心课程开展思政建设既是必然要求也是大势所趋。本文在基于“三全教育”背景下,对医学高职药学专业核心课程《药物化学》思政建设体系的构建进行研究,从拟定构建方案、分析方案可行性以及方案评价标准3个方面进行介绍,旨在为推动医学高职院校《药物化学》课程思政体系建设提供借鉴。
简介:摘要:药品关乎着国计民生,是确保人民群众身体健康的核心利益重要因素之一。药品虽然也是商品,但显然药品在交易过程中不能等同于普通商品的要求标准。药品的使用前提是安全,首要标准是有效。所以,药品生产、经营及检验等相关从业人员不仅要掌握较高的专业技能水平,更要有职业道德感、社会责任感。因此,若要药品从业人员具备上述品质,在高校药学专业相关核心课程开展思政建设既是必然要求也是大势所趋。本文在基于“三全教育”背景下,对医学高职药学专业核心课程《药物化学》思政建设体系的构建进行研究,从拟定构建方案、分析方案可行性以及方案评价标准3个方面进行介绍,旨在为推动医学高职院校《药物化学》课程思政体系建设提供借鉴。
简介:摘要:目的:探讨在临床医学研究生群体中构建思想政治教育育人体系的作用和结果。方法:以问卷调查的形式向我校研究生群体中开展调查工作,总共有783例临床医学研究生参与研究,结合调查研究结果分析临床医学研究生群体的思想政治基本素养,并提出完善思想政治教育育人体系的建议,在半年后重新开展问卷调查以了解前后差异,对研究进行总结。结果:通过调查研究结果得知,临床医学研究生在思想政治基本素养方面始终存在一定的局限性,比如在学习临床医学目的方面,倾向于追逐名利和找到理想工作的比重高达53.77%(421/783),造成研究生学术失范行为的主要原因中,缺乏道德自律的比重有27.97%(219/783),在医德医术认知状况中可以看到,认为医德医术均十分重要的临床研究生比重高达92.08%(721/783),针对这些情况完善临床医学研究生思想政治教育育人体系,在半年后重新开展问卷调查,使相关统计结果得到明显改善,前后对比存在显著差异(P<0.05),统计学意义符合存在标准要求。结论:加强对临床医学研究生群体的思想政治教育工作,掌握研究生思想动态,是现如今培养优秀临床医学研究生的重要任务,对促进临床医学研究生的全面发展具有十分重要的意义与价值。
简介:摘要目的研究和搭建人工智能深度学习网络,在两个公开的大脑MRI图像数据集上实现高准确率的MRI脑肿瘤的四分类。材料与方法提出一种多尺度残差网络的MRI脑肿瘤分类模型,实现脑肿瘤的四分类任务。模型包括多尺度输入、改进残差、下采样和双通道池化共四个模块。将Kaggle中正常人和Figshare中肿瘤患者的脑部MRI图像进行数据集组合,对提出的模型进行训练和性能评估,优化网络超参数,提高分类准确率。结果在352张MRI图像上测试模型,仅使用多尺度输入模块时,得到平均分类准确率为96.59%。添加下采样模块后,准确率达到98.58%。对比最大池化、均值池化和双通道池化,准确率分别为96.02%、97.16%、98.58%。多尺度残差网络对脑肿瘤具有很好的分类效果,对胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤和正常无肿瘤图像的分类准确率分别为99.14%、99.14%、99.42%和99.42%。结论MRI是一种典型的检查脑肿瘤的医学成像方法,但放射科专家手工对脑肿瘤进行准确分类极具主观性和不确定性。提出的多尺度残差网络能为脑肿瘤自动分类提供有效的方法,且该网络提高了MRI脑肿瘤分类的准确率,很好地解决了梯度消失问题,提升了模型的泛化能力。