一、试验服务器在医院网络管理中的应用（论文文献综述）
辛枫[1]（2021）在《论计算机在医院现代化管理中的应用》文中研究指明加强医院信息化建设管理,有助于提高医疗服务水平,顺应信息时代的发展趋势,健全医疗安全保障体系,为医院培养更多的高素质医护人员,促进医院的持续发展。本文将简单分析计算机技术在医院现代化管理中的应用价值,并以医院网络培训管理、患者信息管理、财务管理、药品管理、医院会议和医疗诊断管理为例,综合探讨计算机技术在医院信息化建设和管理中的应用方案。一、计算机技术在医院现代化管理中的应用价值
胡文龙[2]（2021）在《PR民营医院信息化精益管理研究》文中进行了进一步梳理
李茵[3]（2021）在《面向医院管理的数据驱动决策研究》文中认为信息技术的快速发展与应用以及大数据战略的深入实施,使得大数据成为科技创新引领与决策支撑的重要战略资源,科学研究与实践正在完成“假设驱动”到“数据驱动”的巨大转变,大数据的深度挖掘与利用能够为社会发展、政府治理、国家安全等提供新的动能。围绕国家大数据战略,丰富和拓展大数据应用创新领域,推动管理升级,给学术界、产业界以及政府部门带来许多新的重要课题。其中面向健康服务供给侧的决策支持、决策引导和决策创新中的数据驱动、数据价值转换问题即是管理学、数据科学的核心科学问题之一,更是情报学应对大数据环境开展智慧型情报服务必须解决的关键问题之一。健康医疗大数据时代的到来,促使医院管理和医院管理者的观念都随之变化。数据驱动对医院精细化、智慧化管理决策具有重要意义。本研究从提升医疗管理决策质量的角度出发,构建数据驱动医院管理决策过程模型,分析数据驱动医院管理决策的影响因素,进而提出面向医院管理的数据驱动决策模型,并展开实证研究,为数据驱动决策领域的研究理论基础和实证研究提供参考依据,为促进医院精细化管理提供对策及建议。基于此,通过界定“数据驱动”、“医院管理”、“医院管理评价”与“数据驱动决策”等相关概念,以回顾数据驱动决策、面向医疗健康领域的数据驱动决策、面向医院管理的数据驱动决策以及数据驱动决策的影响因素研究现状为基础,综合运用文献调研法、半结构访谈法、问卷调查法、扎根理论法、结构方程法、统计分析法、机器学习法分析了面向医院管理的数据驱动决策的过程模型和影响因素模型,并构建了面向医院管理的数据驱动决策模型。围绕面向医院管理的数据驱动决策模型这一核心研究内容,本文第三章在已有BASM模型研究过程的基础上,结合医院管理决策场景的特殊性,探索面向医院管理的数据驱动决策的运行机理,构建面向医院管理的数据驱动决策过程模型,以梳理驱动的路径,理清其中的内在逻辑。该模型由处理过程模型及支持过程模型两部分构成,旨在分别回答面向医院管理的数据驱动决策过程中两个核心问题,一是数据本身如何转化并如何嵌入到医院管理决策过程中,二是医院中能够支持并且推动数据驱动决策的途径是什么。第四章采用扎根理论进行了面向医疗管理领域数据驱动决策的影响因素识别研究,编码面向医院管理者的半结构化访谈资料,经过饱和度测试,最终识别出了四个维度的影响因素。第五章在对影响因素定性研究的基础上利用结构方程模型方法进一步验证影响因素,探讨相关变量的权重和关系。阐述各个因素对医院管理决策的影响关系,验证数据驱动医院管理决策影响因素模型。第六章整合数据驱动医院管理决策过程模型和影响因素模型,构建支持医院管理决策全过程的数据驱动决策模型,探讨过程模型与影响因素模型的内在联系。第七章根据已构建的面向医院管理的数据驱动决策模型,进行基于DRGs分组的医疗服务能力评价和医生绩效评价管理工作的实证研究,修正和完善已构建的模型。具体内容如下:（1）构建面向医院管理的数据驱动决策过程模型。基于现有的数据驱动决策机制模型,结合医院管理实践,构建面向医院管理的数据驱动决策过程模型,该模型由处理过程模型及支持过程模型两部分构成,处理过程模型包括面向医院管理决策的数据处理过程和数据驱动的医院管理决策处理过程。决策处理过程既是数据处理过程的最后阶段,对数据处理的结果进行展示与应用,又会不断地产生新的数据,前推已有数据的老化和错误,补充和修正数据处理过程。而数据处理过程以决策处理过程中的阶段性需求为导向,能嵌入到决策处理过程的所有阶段,为决策处理的全流程服务。支持过程模型主要涉及两用户一技术。两用户包括数据分析人员和管理者,使能技术是创建和改进能够嵌入到操作系统的分析工具,这三个主体不能割裂独立,而可以互相转化并可能同时存在,共同对数据和决策进行处理,支持处理过程模型运转。（2）系统分析了面向医院管理的数据驱动决策影响因素。对主观及客观上影响管理者数据驱动决策的因素进行整合和相关分析,确定四个核心影响因素范畴分别是医疗数据质量,信息技术,医院组织管理和管理者信息素养,构建了影响因素模型,发现数据驱动医院管理决策能受到管理者信息素养、医院组织管理和信息技术的正向影响,其中管理者信息素养最强,其次是医院组织管理和信息技术;医院组织管理对医疗数据质量、管理者信息素养、决策目标均有影响,对医疗数据质量的影响要强于管理者信息素养;医疗数据质量能够对信息技术产生正向影响;信息技术对决策目标具有正向影响。（3）构建了面向医院管理的数据驱动决策模型。将过程模型与影响因素模型有机结合在一起,构成了面向医院管理的数据驱动决策模型。打造数据驱动决策模型,将医院数据质量标准化管理贯穿于医院管理全流程、智能化管理提升医务人员的信息技术、高效化管理增效医院组织三个方面分析模型的实现,提出模型优化建议。（4）基于DRGs的肺癌医疗服务绩效分析实证研究。模拟医院管理中运用DRGs分组工具解决绩效问题的真实场景,应用数据驱动医院管理决策模型,优化DRGs分组,优化绩效管理。研究最终确定性别、年龄、入院途径、离院方式、住院次数、医保付费方式、是否手术、合并症严重情况八个因素为影响肺癌医疗服务费用的因素,构建了8个DRGs分组,其中合并症严重程度、是否手术、住院次数是决策树分组的分类结点变量。选用医疗服务能力的指标（DRGs总权重、CMI）根据获取的数据进行比较,完成绩效评价工作,实现基于数据驱动决策的绩效管理。
于航舶[4]（2021）在《基于卷积神经网络的乳腺X线影像辅助诊疗系统的设计与实现》文中提出近年来,乳腺疾病发病率逐年升高,而乳腺钼靶X线检测是其有效的检测手段。随着医学影像在病灶检测与图像处理技术方面的发展。基于图像处理算法构建辅助诊疗系统对于医疗影像中病灶的识别具有重要的意义,同时系统提供的远程访问能力可以使具备优秀医疗资源的医院为患者提供远程问诊服务,从而缓解医疗资源区域发展不平衡的问题。本文的主要研究目标为构建基于卷积神经网络的乳腺X线影像辅助诊疗系统,主要研究内容包括图像处理服务和网站服务的建立。图像处理服务主要目的是将乳腺X线影像原图通过训练好的模型得到相应的标注后图像与网站服务进行数据交互。目前国内外对乳腺X线影像处理的研究中对小样本数据集的扩大样本部分的预处理工作相对较少,本文在现有研究的基础上,首先使用翻转图像、调整图像对比度、调整图像亮度等方式扩大MIAS乳腺X线影像公开数据集的数据样本,并将数据集随机以9比1的比例分为训练集与测试集从而实现图像预处理,然后使用基于卷积神经网络的Faster R-CNN算法构建乳腺病灶的目标检测模型,使用测试集进行验证后得到平均准确率为0.9098,能够与网站服务进行集成并使用。网站服务基于SpringBoot框架体系相关技术构建,同时按照软件工程的规范,本文对系统的需求分析过程、设计过程、实现过程与测试过程最终构建了一种具备较齐全的功能且易于使用的辅助诊疗系统,能够使患者进行预约诊疗,辅助影像科医生进行影像诊断,帮助临床医生给出诊疗方案,具备一定的实践意义和应用前景。
林峰[5]（2021）在《血管外科疾病临床资料管理与随访软件的开发与应用》文中提出目的:血管外科疾病发病率逐年增高,患者的影像资料以及术中视频资料对于整体治疗方案制定和调整有重要参考价值,而血管外科患者的临床及随访资料存在管理不规范、不系统以及调阅困难等问题,因此本团队开发一款基于智能移动终端的血管外科患者的临床资料管理及随访系统,命名为血脉相连,并对早期临床应用结果进行分析。方法:建立血管外科疾病临床资料及随访数据库,通过标准的数据接口,向平台中的应用子模块提供数据支撑服务。设计软件的基本组成部分,服务器端、医生端、患者端分别对应不同的权限。共计80例在安徽医科大学第一附属医院血管外科行介入治疗的患者参与本次研究,干预组与对照组各40例,时间为2019年7月-2020年7月。对照组的临床资料采用传统方法保存并进行常规出院指导及随访,干预组在对照组基础上使用血脉相连保存临床资料并进行长期随访。对两组患者出院三个月后的临床资料丢失率、患者满意度和焦虑抑郁状态进行比较。结果:血脉相连系统成功开发并投入使用,可以达到以下功能:（1）患者的临床病历和随访资料以电子版的形式保存于服务器硬盘及云端,进行系统规范化管理。（2）医生可以利用移动终端上传或调阅患者的临床资料。（3）患者可以通过智能手机调阅本人病历资料（包括影像/视频资料）。（4）其它辅助功能模块如随访提醒、网络问诊、专业科普可以正常使用。对纳入的血管外科患者进行为期三个月的随访,干预组检验资料、影像资料和介入手术视频丢失率为2.5%、2.5%和2.5%,显着低于对照组的30%、25%和100%。干预组焦虑自评量表（Self-rating Anxiety Scale,SAS）和抑郁自评量表（Self-rating Depression Scale,SDS）得分为39.38±5.24和40.10±5.00,显着低于对照组的46.73±6.24和48.35±3.36。干预组患者满意度为97.5%,显着高于对照组的87.5%。结论:血脉相连系统的设计与开发是成功的,并且在早期的临床应用中降低患者临床资料丢失率,改善患者情绪和就医满意度。
顾忆芯[6]（2021）在《面向突发公共卫生事件的医院应急管理系统》文中研究指明突发公共卫生事件频频发生,对人类健康与社会发展造成了严重的威胁。医院作为提供医疗救治的专业机构,是突发公共卫生事件应急管理体系中的核心组织,其作用贯穿于突发公共卫生事件的发现、诊断、隔离、治疗等多个环节。近年来通过应对SARS、甲型H1N1流感等大型公共卫生事件,我国医院积累了一些经验,但仍缺乏智能化的手段对院内应急响应的过程进行管控。信息技术的发展为医院抗击疫情提供了新的途径。本研究设计和实现了一个面向突发公共卫生事件的医院应急管理系统。针对应急响应过程中不同人员的需求,分别开发了面向指挥人员的PC端和面向医护人员的移动端。该系统涵盖了突发公共卫生事件处置过程中疑似患者信息上报、指挥中心接报、应急预案启动、应急指令下发、指令执行反馈等多个环节,实现了应急响应快速启动和全流程动态监管。同时基于多智能体仿真评估方法,对本研究提出系统的智能管控能力进行评估,通过突发传染性疾病在医院内传播场景仿真,对比了不同管控措施下的突发传染病的最终感染规模。仿真结果表明,在本系统提供的患者定位和流转过程追踪功能支持下的实验组的最终感染人数相较于对照组下降了44.70%,感染控制能力显着好于对照组（p<0.01）。本系统对提高医院应对突发公共卫生事件响应速度、优化医疗资源配置、提升医院整体应急管理能力具有重要意义。
刘成[7]（2020）在《基于服务器集群的负载均衡系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理随着医疗行业信息化的发展,医疗系统服务器架构设计这一研究方向深受重视。大多数医疗相关信息系统在进行需求分析、构建设计之时并未考虑到高并发业务流量冲击带来的负载不均和集群无法满足高可用的问题。负载均衡技术作为该问题的一种解决方案,是当下非常热门且研究趋势良好的技术,与传统的单点服务器架构技术相比具有巨大的优势。首先为了实现服务器集群在高并发下的负载均衡,本文针对一致性哈希方法中的数据倾斜问题,对比了现有的数据均衡方案,基于改进一致性哈希设计了一种可扩展、高效的负载均衡方法。该方法构建了虚拟节点最大线性值计算模型和虚拟节点冗余值计算模型,将虚拟节点的构建数量与节点性能值和集群节点数相关联,可以防止哈希倾斜带来的调度不均。接着针对原生master-slave节点主备模型中的主备失效和Session共享问题,对比了现有的主备构建方案和Session共享方案,本文基于选举队列和Redis设计出一种可拓展、可备份的高可用模型。该模型构建了基于选举状态的选举队列,同时将业务逻辑Session管理解耦,可以防止主备失效后缓存数据丢失而造成服务中断。最后本文对系统进行软硬件环境构建,并对功能模块进行原型实现和系统测试,根据测试结果表明该系统在负载均衡和高可用性上满足医疗系统的业务需求。该系统已在医院正式上线运行一年,得到了所有科室医疗工作人员的肯定。
孟啸[8]（2019）在《基于大数据的智能辅助诊疗全流程管理系统的研究与实现》文中进行了进一步梳理随着我国互联网及信息化产业的飞速发展,大数据应用市场不断扩大。同时在智慧医疗领域,近几年国家相关主管部门也多次发布医疗大数据相关的政策文件和行业发展指导意见。在这样的政策背景下,如何基于健康医疗大数据,运用云计算、大数据、人工智能等相关技术,搭建合理先进的大数据云服务平台,从海量的医疗健康大数据中提取有价值的信息并合理、有效地利用,为广大患者、医务人员、科研人员提供服务和协助,正快速成为医疗卫生信息化行业重要的研究和工作方向。本文结合当前国内医疗行业现状及需求,依据国家相关主管部门政策文件,对基于大数据的智能辅助诊疗全流程管理系统的建设进行了分析研究。本文以传统文献检索为主要手段,辅以实地调研、网络、数据库等手段,对当前医疗大数据国内外研究现状、医疗大数据来源及特征、医疗大数据应用技术及普遍存在的问题进行了分析研究。同时,本文作者结合多年医院信息化工作经验,分析总结了所研究系统在数据整合、医疗服务、信息安全等各方面的需求。本文研究对传统诊疗服务过程中产生的患者基础信息及临床诊疗数据、康复健康数据等进行采集、归并、挖掘,综合关联患者就诊过程中的医疗大健康数据,创建基于大数据的智能辅助诊疗全流程管理系统,提出了系统设计方案并对其应用场景进行了设计。该系统能够分析患者疾病分布,挖掘患者就诊行为模式,助力患者高效就诊,促进患者从就诊医疗到健康管理的转换,并且辅助医生的临床决策,评估就诊效果,助力医院诊疗服务的高效提供。本文提出的基于大数据的智能辅助诊疗全流程管理系统,是能够充分发挥大数据技术优势,针对医疗健康行业的医疗大数据的应用支撑平台,旨在将医疗健康行业的宏观样本数据与每个个体的微观定性定量数据进行融合利用,从而促进医疗健康行业新应用场景和新服务模式的创新。
彭荣荣[9]（2020）在《W市采供血信息系统的管理机制研究》文中指出研究目的本研究以政府责任理论、信息社会理论为基础,对W市采供血信息系统管理的现状进行调查,明确W市采供血信息系统管理中存在的问题及产生的原因,并以此为依据,结合我国国情,探寻构建和完善W市采供血信息系统管理机制的对策措施。研究方法1.文献分析法查阅中国优秀博硕士学位论文全文数据库、中国期刊全文数据库、维普全文期刊数据库、信息管理书籍等,收集国内外采供血信息系统管理相关文献、政策报告等资料,在广泛阅读的基础上,对采供血信息管理的研究成果进行分析、整理和归纳;2.专家咨询法选择采供血信息管理和卫生管理领域专家,对访谈提纲设计的合理性提供建议,对后期采供血信息系统的管理机制构建和完善进行咨询论证。3.深度访谈法通过半结构式访谈提纲,对W市4家采供血机构信息科负责人进行深度访谈,深入了解采供血机构信息安全、权限设置、系统维护、责任主体等相关信息,了解信息系统管理中存在的问题及影响因素,对后期信息系统的管理机制构建和完善提供建议。4.规范分析法对收集到的访谈信息及文献资料,运用多学科理论进行逻辑推理并结合我国国情,寻求完善W市采供血信息系统管理机制的方法和途径。研究结果1.W市采供血信息系统的运行及保障2019年1月W市已建立起覆盖全市的采供血信息系统,该系统由血液调剂、献血者屏蔽、用血费用报销及血液行政综合管理等4个板块组成。目前,各采供血机构内部血液信息系统均已与市级采供血信息系统联网,各机构两套系统同时运行。（1）市级采供血信息系统管理责任主体市级采供血系统信息系统管理的责任主体是W市卫健委医政医管处,承担血液调剂审批等行政综合管理职责;系统运行维护管理由血液中心负责。（2）采供血信息系统管理人员W市16家采供血机构信息管理人员共36人,其中专职人员15人,占41.67%,兼职人员21人,占58.33%。血液中心和中心血站信息管理人员均有计算机专业学历,而中心血库则均为临床医学毕业。（3）采供血信息系统经费保障市级采供血信息系统由W市政府全额出资构建,系统运行前3年由软件开发公司免费维修保养;各采供血机构内部血液信息系统运行及维护费用自付。（4）采供血信息系统设备设施市级采供血信息系统的机房按国家标准《电子信息系统机房设计规范》中B级机房标准构建,设置在血液中心,面积80㎡左右,机房内配置有温湿度监控、防雷系统、气体消防、精密空调等必需设备;各采供血机构自身机房的建设及设备配置均未达到国家标准。2.W市采供血信息系统管理（1）采供血信息管理未开通采供血业务管理板块,因此无法实现血液采集、制备、检测、报废、储存、出库等整个业务链的管理;未开通献血者招募板块,也无法实现预约献血、献血记录查询及血液检验结果查询等。（2）信息安全管理市级采供血信息系统的信息安全保护等级达到国家三级;根据人员的不同层级和职能系统设置了不同的权限范围,并对账号和密码进行动态管理,系统里的数据不能进行编辑、删除等操作。（3）系统应急管理市级采供血信息系统的数据未实行全市统一备份,原始数据依然由各采供血机构保存。尚未形成应急管理体系,如应急管理责任机构、相应的职责权限、各采供血机构如何协作、上报流程、应急流程等均是空白。目前仅由市血液中心信息科人员进行过为数有限的几次模拟断网以及服务器宕机的演练。3.机构间协作与管理（1）采供血机构间的协作W市各采供血机构可以共享献血者信息,只要采血点与市级采供血信息系统联网,就能在采集血液时及时筛选并屏蔽不适宜献血者,避免人力物力财力的浪费。献血者屏蔽板块主要起黑名单屏蔽作用,但目前各采供血机构对血液检验试剂以及检验结果认定标准及屏蔽时限等缺乏统一的规定。血液调剂板块主要为各采供血机构血液调配提供信息,但现今系统上血液调剂板块尚未投入使用,仍是纸质申请调配,且在实际调配操作中因血液编码信息标准不同,故在调配中必须进行编码转换。（2）采供血机构与医院间的协作主要涉及市级采供血信息系统中的用血费用报销板块,实现无偿献血者异地报销和统一结算问题,但目前还未实现与医院联网,该板块未投入使用。另外,该系统未开发医院临床输血信息板块,因此采供血机构与医院不能共享血型鉴定、交叉配血、抗体筛查、输血不良反应和血液库存等信息,同时,血液预订功能不能实现。（3）卫生行政部门对各采供血机构、医院的管理W市卫健委医政医管处可以通过市级采供血信息系统查询和监控各采供血机构以及医院的血液信息并进行业务审批。研究结论1.W市采供血信息系统运行及保障中存在的问题市级采供血信息系统管理的责任主体不明确,权利及责任规定不明晰;采供血机构信息管理专职人员少,中心血库缺乏计算机专业人才;血液补偿金取消后,差额拨款和自收自支的采供血机构在信息系统运行及维护费用方面存在一定困难;各采供血机构机房的设施设备未达到国家标准,采供血信息存在一定的安全风险。2.W市采供血信息系统管理中存在的问题市级采供血信息系统未开通采供血业务管理、医院临床输血管理及献血者招募管理功能;血液信息数据未备份,遭遇灾难时数据恢复困难,完善的应急预案未形成,应对安全风险的能力低。3.采供血机构间协作与管理中存在的问题采血点未全部与市级采供血信息系统联网,无法筛选不宜献血者;采供血机构间屏蔽标准、血液编码标准不统一;市级采供血信息系统中血液调剂板块的功能未启动,全市血液调配与联动机制不健全;市级采供血信息系统缺乏相应功能板块,因此卫生行政部门无法监控和查询采供血机构和医院的全部血液信息。对策建议1.完善W市的市级采供血信息系统W市各采供血机构取消使用内部血液信息系统,统一使用和完善市级采供血信息系统,该系统由4个板块组成:采供血业务管理、医院临床输血管理、行政综合管理、对外公众信息管理。将原献血者屏蔽纳入采供血业务管理板块,用血费用报销纳入医院临床输血管理板块,血液调剂纳入行政综合管理板块。2.W市的市级采供血信息系统运行及保障（1）明确市级采供血信息系统管理的责任主体W市卫健委主导,委托市输血协会管理,并明确规定市输血协会应承担的责任、拥有的相关权利及相应的奖惩措施。（2）加强人才队伍建设引进和培养信息技术人才。（3）信息系统经费保障运行维护费用由W市财政负担。（4）信息系统设备设施机房已按照国家标准《电子信息系统机房设计规范》中B级机房标准建设,后期维护费用由W市财政负担。3.完善W市采供血信息系统管理（1）采供血业务管理实现采血点与市级采供血信息系统联网,筛选不宜献血者;W市卫健委为主体,委托W市输血协会统一规定血液检验试剂、献血者屏蔽标准及屏蔽时限;规范血液信息编码标准。（2）医院临床输血管理增加血液库存管理、输血信息管理以及预约用血管理功能,同时实现与医院联网。（3）行政综合管理实现卫生行政部门对采供血机构和医院血液信息的查询和监控,同时完善全市血液调配与联动机制。（4）对外公众信息管理实现献血者招募以及提供预约献血、献血信息查询及血液检验结果查询等功能,并与微信联通。4.完善血液信息安全管理系统信息安全等级保护设计;完善信息系统权限设置;建立灾难备份中心;完善信息系统应急预案。
李颖[10]（2020）在《医院计算机应用在医院网络安全管理中的进展》文中认为本文通过对医院计算机网络安全的重要意义阐述,分析了现阶段中的医院网络安全管理情况,研究了医院网络安全管理的措施,以此促进医院计算机应用的安全管理。
二、试验服务器在医院网络管理中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、试验服务器在医院网络管理中的应用（论文提纲范文）
（1）论计算机在医院现代化管理中的应用（论文提纲范文）
| 一、计算机技术在医院现代化管理中的应用价值 |
| 二、计算机技术在医院信息化建设和管理中的应用方案 |
| （一）计算机技术在医院网络培训管理中的应用 |
| （二）计算机技术在医院会议和医疗诊断管理中的应用 |
| 三、结语 |
（3）面向医院管理的数据驱动决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 数据驱动决策的研究现状 |
| 1.3.2 数据驱动医疗健康领域决策的研究现状 |
| 1.3.3 数据驱动医院管理决策的研究现状 |
| 1.3.4 数据驱动决策的影响因素研究现状 |
| 1.3.5 研究现状述评 |
| 1.4 研究框架与研究内容 |
| 1.4.1 研究框架 |
| 1.4.2 主要研究内容 |
| 1.4.3 拟解决的关键问题 |
| 1.5 研究方法和技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 第2章 相关基础理论和方法 |
| 2.1 医院管理相关概念 |
| 2.1.1 医院管理 |
| 2.1.2 医院管理评价 |
| 2.1.3 医院管理者 |
| 2.2 决策支持相关理论 |
| 2.2.1 西蒙决策理论 |
| 2.2.2 数据驱动决策相关理论 |
| 2.3 信息链理论 |
| 2.3.1 信息链与信息技术 |
| 2.3.2 “信息”上溯到“数据”带来的变化 |
| 2.3.3 信息链视域下的数据驱动医院管理决策 |
| 2.4 BASM模型 |
| 2.4.1 BASM模型的产生 |
| 2.4.2 BASM模型的研究现状 |
| 2.4.3 基于BASM模型的数据驱动医院管理决策研究 |
| 2.5 相关研究方法 |
| 2.5.1 扎根理论 |
| 2.5.2 结构方程模型 |
| 2.5.3 决策树算法--CHAID |
| 2.6 相关应用场景 |
| 2.6.1 医疗服务绩效 |
| 2.6.2 DRG在医疗服务绩效管理中的应用 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 面向医院管理的数据驱动决策过程模型构建 |
| 3.1 面向医院管理决策的数据驱动过程模型 |
| 3.1.1 数据驱动决策模式运行机制 |
| 3.1.2 BASM的过程模型 |
| 3.1.3 基于BASM过程模型的数据驱动医院管理决策过程模型构建 |
| 3.2 面向医院管理的数据驱动决策过程模型要素分析 |
| 3.2.1 驱动要素 |
| 3.2.2 需求要素 |
| 3.2.3 支持要素 |
| 3.2.4 要素间关系 |
| 3.3 数据驱动的医院管理决策中数据处理过程 |
| 3.3.1 医疗数据存在的问题 |
| 3.3.2 面向医院管理决策的数据处理原则 |
| 3.3.3 面向医院管理决策的数据处理过程 |
| 3.4 面向医院管理的数据驱动决策过程模型运行机制 |
| 3.4.1 面向医院管理决策的信息链转化过程 |
| 3.4.2 数据驱动的医院管理决策制定过程 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于扎根理论的数据驱动医院管理决策的影响因素分析 |
| 4.1 研究问题与研究程序 |
| 4.1.1 研究问题 |
| 4.1.2 研究方法 |
| 4.1.3 研究程序 |
| 4.2 研究设计 |
| 4.2.1 研究对象选取 |
| 4.2.2 资料收集 |
| 4.2.3 信效度检验 |
| 4.3 编码分析 |
| 4.3.1 开放式编码 |
| 4.3.2 主轴编码 |
| 4.3.3 选择性编码 |
| 4.3.4 理论饱和度检验 |
| 4.4 数据驱动医院管理决策影响因素理论模型与阐释 |
| 4.4.1 影响因素理论模型构建 |
| 4.4.2 影响因素分析 |
| 4.4.3 影响因素关系分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 数据驱动医院管理决策的影响因素模型构建 |
| 5.1 数据驱动医院管理决策影响因素变量选择与界定 |
| 5.1.1 医疗数据质量维度 |
| 5.1.2 信息技术维度 |
| 5.1.3 医院组织管理维度 |
| 5.1.4 管理者信息素养维度 |
| 5.1.5 数据驱动医院管理决策维度 |
| 5.2 相关研究假设 |
| 5.2.1 医疗数据质量 |
| 5.2.2 信息技术 |
| 5.2.3 医院组织管理 |
| 5.2.4 管理者信息素养 |
| 5.3 调查问卷的编制与问卷修正 |
| 5.4 数据获取与统计分析 |
| 5.4.1 研究对象 |
| 5.4.2 样本量的选择 |
| 5.4.3 信度分析 |
| 5.4.4 样本分布 |
| 5.4.5 样本数据相关性 |
| 5.5 效度分析 |
| 5.5.1 探索性因子分析 |
| 5.5.2 验证性因子分析 |
| 5.6 基于结构方程的影响因素模型构建与检验修正 |
| 5.6.1 影响因素模型构建 |
| 5.6.2 模型基本适配评估 |
| 5.6.3 假设检验的结果 |
| 5.7 结构方程模型检验结果分析 |
| 5.7.1 影响因素强度分析 |
| 5.7.2 医疗数据质量对信息技术影响的验证结果分析 |
| 5.7.3 信息技术对数据驱动医院管理决策影响的验证结果分析 |
| 5.7.4 医院组织管理对医疗数据质量影响的验证结果分析 |
| 5.7.5 医院组织管理对管理者信息素养影响的验证结果分析 |
| 5.7.6 医院组织管理对数据驱动医院管理决策影响的验证结果分析 |
| 5.7.7 管理者信息素养对医疗数据质量影响的验证结果分析 |
| 5.7.8 管理者信息素养对信息技术影响的验证结果分析 |
| 5.7.9 管理者信息素养对数据驱动医院管理决策影响的验证结果分析 |
| 5.8 本章小结 |
| 第6章 面向医院管理的数据驱动决策模型研究 |
| 6.1 数据驱动医院管理决策模型构建 |
| 6.2 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动机制 |
| 6.2.1 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动目标 |
| 6.2.2 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动特征 |
| 6.2.3 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动过程 |
| 6.3 数据驱动医院管理决策模型影响因素的作用机制 |
| 6.3.1 医疗数据质量在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.3.2 信息技术在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.3.3 医院组织管理在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.3.4 管理人员素养在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.4 数据驱动医院管理决策模型对医院管理的提升策略 |
| 6.4.1 提升医疗数据质量 |
| 6.4.2 发挥信息技术使能作用 |
| 6.4.3 发挥医院组织管理支持作用 |
| 6.4.4 提高管理人员信息素养 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 面向医院管理的数据驱动决策的实证研究 |
| 7.1 资料来源与研究对象 |
| 7.2 原发性肺癌患者的DRGS分组 |
| 7.2.1 数据基础 |
| 7.2.2 数据纳入 |
| 7.2.3 术语映射 |
| 7.2.4 DRGs分组结果对比 |
| 7.3 基于DRGS细分组的医疗服务绩效评估 |
| 7.3.1 基于决策树的原发性肺癌患者DRGs细分组模型 |
| 7.3.2 基于DRGs细分组的医疗服务绩效评估指标 |
| 7.3.3 医生医疗服务绩效指标统计结果 |
| 7.3.4 科室医疗服务绩效指标统计结果 |
| 7.4 讨论 |
| 7.4.1 数据驱动医院管理决策过程 |
| 7.4.2 数据驱动医院管理决策影响因素 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 结论与创新 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 研究创新点 |
| 8.3 研究局限 |
| 参考文献 |
| 附录1 病案组DRGS分组情况 |
| 附录2 医生组DRGS分组情况 |
| 附录3 访谈提纲 |
| 附录4 调查问卷 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 后记与致谢 |
（4）基于卷积神经网络的乳腺X线影像辅助诊疗系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.2.1 图像预处理与深度学习模型搭建 |
| 1.2.2 Web系统的设计与实现 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 相关概念及技术介绍 |
| 2.1 WEB系统实现相关技术介绍 |
| 2.1.1 Spring Boot框架 |
| 2.1.2 Spring Data JPA框架 |
| 2.1.3 Flask框架 |
| 2.1.4 Vue.js框架 |
| 2.1.5 MySQL数据库 |
| 2.1.6 Redis数据库 |
| 2.2 目标检测算法概述 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于卷积神经网络的乳腺病灶目标检测模型的研究 |
| 3.1 数据集 |
| 3.2 数据预处理 |
| 3.3 模型搭建 |
| 3.4 实验结果 |
| 3.5 实验分析 |
| 3.6 图像处理服务构建 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于卷积神经网络的乳腺X线影像辅助诊疗系统的需求分析 |
| 4.1 总体需求 |
| 4.2 系统功能需求分析 |
| 4.2.1 系统管理员角色用例分析 |
| 4.2.2 医院管理员角色用例分析 |
| 4.2.3 患者角色用例分析 |
| 4.2.4 临床医生角色用例分析 |
| 4.2.5 影像科医生角色用例分析 |
| 4.3 系统非功能需求分析 |
| 4.3.1 稳定性 |
| 4.3.2 可维护性 |
| 4.3.3 易用性 |
| 4.3.4 安全性 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于卷积神经网络的乳腺X线影像辅助诊疗系统的设计 |
| 5.1 系统软件架构设计 |
| 5.2 系统的数据库设计 |
| 5.2.1 数据库概念模型设计 |
| 5.2.2 数据库基表设计 |
| 5.3 系统功能模块设计 |
| 5.3.1 注册与登录模块 |
| 5.3.2 系统管理模块 |
| 5.3.3 医院信息管理模块 |
| 5.3.4 个人信息管理模块 |
| 5.3.5 患者信息管理模块 |
| 5.3.6 诊疗信息管理模块 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于卷积神经网络的乳腺X线影像辅助诊疗系统的实现 |
| 6.1 系统运行环境 |
| 6.2 系统功能模块的实现 |
| 6.2.1 注册与登录模块实现 |
| 6.2.2 系统管理模块实现 |
| 6.2.3 医院信息管理模块实现 |
| 6.2.4 个人信息管理模块实现 |
| 6.2.5 患者信息管理模块实现 |
| 6.2.6 诊疗信息管理模块实现 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 基于卷积神经网络的乳腺X线影像辅助诊疗系统的测试 |
| 7.1 系统的功能测试 |
| 7.1.1 注册与登录模块 |
| 7.1.2 系统管理模块 |
| 7.1.3 医院信息管理模块 |
| 7.1.4 个人信息管理模块 |
| 7.1.5 患者信息管理模块 |
| 7.1.6 诊疗信息管理模块 |
| 7.2 系统的性能测试 |
| 7.3 本章小结 |
| 第八章 结束语 |
| 8.1 论文工作总结 |
| 8.2 问题与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）血管外科疾病临床资料管理与随访软件的开发与应用（论文提纲范文）
| 英文缩略词 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1.前言 |
| 1.1 血管外科疾病的特点 |
| 1.2 移动医疗软件在国内外应用现状 |
| 1.3 本研究拟解决的问题 |
| 1.4 本研究的可行性分析 |
| 1.5 本研究的创新之处 |
| 2.材料与方法 |
| 2.1 血脉相连软件系统设计 |
| 2.2 血脉相连软件功能介绍 |
| 2.3 血脉相连软件应用评估 |
| 3.结果 |
| 3.1 两组患者的一般资料 |
| 3.2 两组患者临床资料丢失率比较 |
| 3.3 两组患者出院时和出院后3 个月的SAS评分比较 |
| 3.4 两组患者出院时和出院后3 个月的SDS评分比较 |
| 3.5 两组患者出院后3 个月满意度比较 |
| 3.6 MARS评分结果 |
| 4.讨论 |
| 4.1 影像学技术在血管外科疾病的诊断与治疗中的发展 |
| 4.2 血脉相连APP保存出院患者临床资料的效果及意义 |
| 4.3 血脉相连APP可以改善患者不良情绪 |
| 4.4 血脉相连APP可以提高患者满意度 |
| 4.5 本研究的局限性 |
| 4.6 本研究的后续研究思路 |
| 5.结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 综述 移动医疗在慢性病管理中的应用 |
| 参考文献 |
（6）面向突发公共卫生事件的医院应急管理系统（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外突发公共卫生事件应急处理体系研究现状 |
| 1.2.2 国内外医院应急管理体系研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 相关理论与技术 |
| 2.1 服务端技术 |
| 2.1.1 Node.js |
| 2.1.2 Express框架 |
| 2.1.3 MongoDB |
| 2.2 跨平台开发技术 |
| 2.2.1 Cordova |
| 2.2.2 Vue.js |
| 2.3 即时通信协议 |
| 2.3.1 WebSocket协议 |
| 2.3.2 WebRTC协议 |
| 2.4 物联网技术 |
| 3 医院应急管理系统设计 |
| 3.1 系统总体设计 |
| 3.1.1 需求分析 |
| 3.1.2 系统整体架构设计 |
| 3.1.3 系统业务流程设计 |
| 3.2 系统数据库设计 |
| 3.3 指挥中心PC端功能设计 |
| 3.4 医生App端功能设计 |
| 4 医院应急管理系统实现 |
| 4.1 系统服务器实现 |
| 4.1.1 数据库连接 |
| 4.1.2 数据库数据建模 |
| 4.1.3 RESTful API实现 |
| 4.2 物联网追踪定位服务实现 |
| 4.3 指挥中心PC端实现 |
| 4.3.1 多医疗单元实时监控功能实现 |
| 4.3.2 患者流转过程监控功能实现 |
| 4.3.3 通讯与指令功能实现 |
| 4.3.4 应急管理功能实现 |
| 4.4 医生APP端功能实现 |
| 4.4.1 患者管理模块 |
| 4.4.2 资源管理模块 |
| 4.4.3 院内沟通模块 |
| 4.5 系统仿真验证 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者在硕士研究生期间的科研成果 |
（7）基于服务器集群的负载均衡系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 课题来源及研究内容 |
| 1.3 本文的组织架构 |
| 第二章 相关技术研究 |
| 2.1 基础知识 |
| 2.1.1 集群技术 |
| 2.1.2 负载均衡技术 |
| 2.2 服务器集群负载均衡技术研究 |
| 2.2.1 国内研究现状 |
| 2.2.2 国外研究现状 |
| 2.2.3 小结 |
| 2.3 服务器集群高可用技术研究 |
| 2.3.1 国内研究现状 |
| 2.3.2 国外研究现状 |
| 2.3.3 小结 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于服务器集群的负载均衡系统总体设计 |
| 3.1 系统模块分析 |
| 3.1.1 系统的设计目标 |
| 3.1.2 系统的功能分析 |
| 3.2 总体架构设计 |
| 3.2.1 系统总体架构 |
| 3.2.2 系统网络部署总体架构 |
| 3.3 系统功能设计 |
| 3.3.1 用户管理子系统设计 |
| 3.3.2 版本控制子系统设计 |
| 3.3.3 负载均衡子系统设计 |
| 3.3.4 集群高可用子系统设计 |
| 3.3.5 集群状态监控子系统设计 |
| 3.4 数据库设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于改进一致性哈希的负载均衡方法 |
| 4.1 一致性哈希在负载均衡中的现存问题 |
| 4.2 基于改进一致性哈希的负载均衡方法详细设计 |
| 4.2.1 虚拟节点数量计算模型 |
| 4.2.2 节点性能比 |
| 4.2.3 虚拟节点最大线性值 |
| 4.2.4 虚拟节点冗余值 |
| 4.3 实验与分析 |
| 4.3.1 实验环境与方法 |
| 4.3.2 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于Redis的服务器集群高可用模型 |
| 5.1 高可用模型在服务器集群中的现存问题 |
| 5.2 基于Redis的高可用模型详细设计 |
| 5.2.1 架构设计 |
| 5.2.2 集群主备构建策略 |
| 5.2.3 Session共享策略 |
| 5.3 实验与分析 |
| 5.3.1 实验环境与方法 |
| 5.3.2 实验结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 系统原型实现与测试 |
| 6.1 系统环境 |
| 6.1.1 硬件环境 |
| 6.1.2 软件环境 |
| 6.2 系统原型实现 |
| 6.2.1 用户管理子系统原型 |
| 6.2.2 版本控制子系统原型 |
| 6.2.3 集群高可用子系统原型 |
| 6.3 系统功能测试 |
| 6.3.1 用户登陆测试 |
| 6.3.2 版本控制测试 |
| 6.3.3 集群高可用测试 |
| 6.3.4 负载均衡测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
（8）基于大数据的智能辅助诊疗全流程管理系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 专用术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究的目的和意义 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 本文研究的内容 |
| 1.6 本文的组织结构 |
| 1.7 相关概念 |
| 第二章 医疗大数据特点研究 |
| 2.1 医疗数据来源 |
| 2.2 医疗数据特性 |
| 2.3 医疗大数据现状 |
| 2.4 医疗大数据应用探索 |
| 2.5 医疗大数据应用技术 |
| 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 数据整合需求 |
| 3.2 医疗服务需求 |
| 3.3 信息安全需求 |
| 本章小结 |
| 第四章 系统设计 |
| 4.1 系统设计 |
| 4.2 系统环境 |
| 4.3 系统安全设计 |
| 本章小结 |
| 第五章 业务应用场景设计 |
| 5.1 患者端应用 |
| 5.2 医护端应用 |
| 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 内容总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）W市采供血信息系统的管理机制研究（论文提纲范文）
| 英汉缩略语名词对照 |
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1 研究背景 |
| 2 国内外采供血信息系统管理机制研究 |
| 3 研究目的和意义 |
| 4 研究内容 |
| 5 研究方法 |
| 第二章 信息管理基本概念及相关理论 |
| 1 信息管理的基本概念 |
| 2 采供血信息管理的基本概念 |
| 3 信息管理的相关理论 |
| 第三章 W市采供血信息系统的管理现状 |
| 1 信息系统责任主体与资源配备现状 |
| 2 采供血信息管理现状 |
| 3 血液信息安全管理现状 |
| 4 机构间协作及管理现状 |
| 第四章 W市采供血信息系统管理中存在的问题 |
| 1 信息系统责任主体与资源配备中存在的问题 |
| 2 市级采供血信息系统部分功能缺失 |
| 3 血液信息安全管理中存在的问题 |
| 4 采供血机构间协作中及卫生行政部门对采供血机构、医院管理中存在的问题 |
| 第五章 构建和完善W市采供血信息系统的管理机制 |
| 1 明确采供血信息系统管理总体目标和责任主体 |
| 2 强化采供血信息系统运行保障措施 |
| 3 完善市级采供血信息系统管理 |
| 4 完善血液信息安全管理 |
| 第六章 研究总结与展望 |
| 1 主要的研究结论 |
| 2 本研究的特色之处 |
| 3 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 文献综述:国内外血液信息管理的发展研究 |
| 参考文献 |
| 附件 |
| 致谢 |
| 硕士期间发表的论文 |
（10）医院计算机应用在医院网络安全管理中的进展（论文提纲范文）
| 1 医院计算机网络安全的重要意义 |
| 2 现阶段中的医院网络安全管理情况 |
| 2.1 计算机硬件安全 |
| 2.2 计算机软件安全 |
| 2.3 计算机人为安全 |
| 3 医院网络安全管理的措施 |
| 3.1 加强计算机硬件安全管理 |
| 3.2 加强计算机软件安全管理 |
| 3.2.1 保证软件产品的安全性 |
| 3.2.2 保证数据资料的备份性 |
| 3.2.3 预防病毒的入侵 |
| 3.2.4 计算机网络的维护和监管 |
| 3.3 加强计算机人为安全管理 |
| 4 结束语 |
四、试验服务器在医院网络管理中的应用（论文参考文献）
- [1]论计算机在医院现代化管理中的应用[J]. 辛枫. 中国信息化, 2021(09)
- [2]PR民营医院信息化精益管理研究[D]. 胡文龙. 云南师范大学, 2021
- [3]面向医院管理的数据驱动决策研究[D]. 李茵. 吉林大学, 2021(01)
- [4]基于卷积神经网络的乳腺X线影像辅助诊疗系统的设计与实现[D]. 于航舶. 北京邮电大学, 2021(01)
- [5]血管外科疾病临床资料管理与随访软件的开发与应用[D]. 林峰. 安徽医科大学, 2021(01)
- [6]面向突发公共卫生事件的医院应急管理系统[D]. 顾忆芯. 浙江大学, 2021(01)
- [7]基于服务器集群的负载均衡系统的设计与实现[D]. 刘成. 南京邮电大学, 2020(03)
- [8]基于大数据的智能辅助诊疗全流程管理系统的研究与实现[D]. 孟啸. 南京邮电大学, 2019(03)
- [9]W市采供血信息系统的管理机制研究[D]. 彭荣荣. 重庆医科大学, 2020(01)
- [10]医院计算机应用在医院网络安全管理中的进展[J]. 李颖. 电子技术与软件工程, 2020(11)