本电子病历系统主要为医院提供医疗记录依据，协助医务人员在医疗活动过程中通过信息化手段生成的文字、图表、图形、数据、影像等数字化信息记录，并存储、管理、传输和重现的医疗信息，是各种医疗活动的结果记录。
一节复一节，千枝攒万叶。我自不开花，免撩蜂与蝶。 皓首犹贪学，谦虚德益丰。潜神无朕际，悟物不言中。
随着市场的建立和发展，卫生行业面临了很多问题，一些制约卫生事业发展的矛盾和问题日益显现，因此，国家卫生部要求各医院采用信息化管理。前不久，我所在的部门承担了了一个医院管理系统的设计和开发，医院希望以此来转变医院现有的运行机制，提高服务质量。该系统除了目前常见的结费系统、电子病历外，还包括门诊医生工作站、住院医生工作站、护士工作站等分系统。考虑到需要通过Intranet实现功能，并有部分的Internet功能, 本项目平台最后采用了 Java平台。我在项目中主要负责项目的的前期规划，即选择合适的开发方案，并建立部分的数据流，在系统实施过程中推动其顺利前进。此系统开发成功后投入运行，获得医院相关工作人员的好评。
令我惊讶的是，有些人觉得编程并不令人兴奋——只将它当作是一份枯燥的工作。不过，虽然可能的确有很多无聊的编程工作，但这并不意味着你不得不接受这些工作中的一个。程序员有各种各样的机会，运用他们的技能去做一些有趣的事情，特别是如果他们懂Java的话。 Java也许是时下雇主中最流行的语言，这意味着有很多很多不同的工作可供选择。只要稍微用心找一找，你就会发现一个能让你的生活快乐起来，让你愿意一大清早开开心心去上班的工作。当然，青菜萝卜各有所爱，这个人的感兴趣，可能是另一个人的不以为然。所以下面让我们来看看这10个出
令我惊讶的是，有些人觉得编程并不令人兴奋——只将它当作是一份枯燥的工作。不过，虽然可能的确有很多无聊的编程工作，但这并不意味着你不得不接受这些工作中的一个。程序员有各种各样的机会，运用他们的技能去做一些有趣的事情，特别是如果他们懂Java的话。
很多读者都会纠结读研还是工作，因为每个人情况不同，所以没有标准答案。就拿我和我基友现身说法吧，我们是大学同学，由于上的是双非学校，所以大家对现状都不满意。
ElasticSearch是一款开源的分布式搜索分析引擎，它可以提供近实时（Near Real Time）的分布式存储/搜索/分析引擎服务。
本文先给个例子让你看懂了这个设计模式的概念，再分析这个这设计模式的优点，最后再具体的去看看实现方式。 1.一个例子来让你理解门面设计模式概念 最直观的需求是，有多个病人，病人直接挂号、划价、缴费、取药等。
“诊断准确”而且“救治及时”，能推导出“不会死亡”，那逆否命题，就是“死亡则，要么诊断不准确，要么救治不及时”。这里的“要么”，是可以两个同时成立的。如果是“诊断准确”，那一定是“救治不及时”。
文章来自思迈特，CDA获授权转载 专家系统是典型的大数据和人工智能结合的计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，
CNS图表复现之旅前面我们已经进行了10讲，你可以点击图表复现话题回顾。如果你感兴趣也想加入交流群，自己去：你要的rmarkdown文献图表复现全套代码来了（单细胞）找到我们的拉群小助手哈。
AQS（ AbstractQueuedSynchronizer ）是一个用来构建锁和同步器（所谓同步，是指线程之间的通信、协作）的框架，Lock 包中的各种锁（如常见的 ReentrantLock, ReadWriteLock）, concurrent 包中的各种同步器（如 CountDownLatch, Semaphore, CyclicBarrier）都是基于 AQS 来构建，所以理解 AQS 的实现原理至关重要，AQS 也是面试中区分侯选人的常见考点，我们务必要掌握，本文将用循序渐近地介绍 AQS，相信大家看完一定有收获。文章目录如下
潘老师，RUP里这个观点，架构影响用例，与你的课程里的观点不大一致，用例就是什么啥，该用什么药就用什么药
在一份调查问卷中，三个独立专家小组投票选出的十大最有影响力的数据挖掘算法，今天我打算用简单的语言来解释一下。 一旦你知道了这些算法是什么、怎么工作、能做什么、在哪里能找到，我希望你能把这篇博文当做一个
十几天没有更新自己的博客了，因为目前在算法和数据结构的学习中，碰到了一些问题，例如之前就在优先队列，堆这个数据结构面前，感觉到有点吃不透概念，而使用的那本书上写的实在太抽象了，所以又查找了很多资料，最终对优先队列这个数据结构有了一定的了解。花了点时间才啃下来的知识，当然要把它记录下来了，所以今天就来回顾一下优先队列。
如果需要靠AI来扭转病人的处境，那我们需要了解当人类真正地使用AI时，它在现实情况下到底是怎么工作的。
预测接下来会发生什么是机器学习的应用领域。那么在你通勤时预测交通状况，或者在英语翻译到西班牙语时预测下一个词，这些类型的机器学习是否也可以用于临床预测呢？在实践中，实用的预测至少应该是这样的：
2020年伊始，新冠病毒席卷全国，对人们的生活造成了严重的影响，成为了人们最受关注的话题。新冠病毒起源于武汉华南海鲜市场，在发现该冠状病毒具有传染性后，武汉作为国内第一个采取了应对措施的城市，然而由于该病毒具有高传染性、潜伏期长并且潜伏期可传染等特点，依然使得武汉成为了重灾区，具有大量的人员被该病毒感染。
睡鱼(61***1) 12:51:04 比如在某个医院治疗科室里，操作员首先要从一个信息系统里下载这个患者的治疗数据，然后把这个数据推到某个治疗设备上，设备上还有控制台软件，收到数据后开始自己的操作步骤 睡鱼(61***1) 12:53:29 而对于操作员和这个信息系统的交互来说，就是操作员请求信息系统"打开患者治疗数据"，这样理解有问题吗 睡鱼(61***1) 17:24:30 我这里的信息系统是有终端的，操作员只有在这个终端上能下到治疗数据 睡鱼(61***1) 17:26:01 设备不直接和数据打交道，它只接收各个部件的运动目标和速度，流程大概是，操作员在终端选择病人-》选择病人的某个治疗-》点实施治疗-》控制台获得数据，准备治疗 潘加宇(3504847) 14:52:16 可以。不过你之前已经写了"操作员首先要从一个信息系统里下载这个患者的治疗数据"，所以信息系统能为操作员提供的服务是"下载。。。数据"或"提供。。。数据" 潘加宇(3504847) 14:55:03 "申请做治疗"改为"做治疗"，两个"加载。。。"混乱，什么叫"推到"治疗设备上，谁和谁接口？ 潘加宇(3504847) 15:04:46 如果说"下载数据"，那就是把"终端"和"数据服务器"分开为两个系统（实际上不应该分开），图上要说明数据来源 从图上看，"治疗终端"和"设备"有接口，所以操作员使用"治疗终端"能达到的目的应该是"请求设备按患者治疗数据治疗"，这也是消息上应该出现的文字。 阳光(908***355) 15:19:57
对于一名医生而言，跟踪病人的检查结果、各项指标，其实是一件非常耗时的工作，但又是不得不做的工作：大家可以设想一下，一名医生每天要面临多位病人，而且还要把每位病人的各项数据整合，才可以决定下一步的治疗方案。例如病人之前在另一家医院做过检查，但病人手头并没有相关的检查单据，这对医生来说是一件麻烦的事（可能要重新检查或者去之前做检查的医院调取相关的检查数据）。 根据最新消息， MIT计算机科学与人工智能实验室 CSAIL 的研究员在最近的一篇论文中，提出了两套帮助医生更好做治疗方案决策的系统。 其中一支团队开
器官损伤总是不易察觉，往往会因此错过最佳治疗时机。基于人工智能的新方法能持续监测病人的健康数据并及时预测即将发生的肾脏损伤。
---- SE模型 缺点： 没有考虑接触到的人中还有一部分病人，所以所有人并不会全部被感染。 建立模型： 已感染人数（病人） 每个病人每天有效接触（足以使人致病）人数为 根据(1)(2)可以建立模型： 等式两边同时除以\Delta t 由导数定义有 同时，取\Delta t = 1天 由(1)(5)两式可得最终的模型： Logistic模型 缺点： 区分已感染者（病人）和未感染者（健康人），但没有考虑病人可以治愈。 建立模型： 假设有 每个病人每天有效接触人数为 建模得到 两边同时除\D
---- 新智元报道 编辑：桃子 好困 【新智元导读】除了霍金，除了冰桶挑战，你对渐冻症了解有多少？6月21日是世界渐冻人日，商汤研究团队用AI已经为他们带去暖意。 6月21日是世界渐冻人日。 或许我们最先了解渐冻人这个词可能都是从史蒂芬·霍金开始的。 那个歪着头、咧着嘴，蜷缩在轮椅的老头却给人们带来无与伦比的黑洞理论。 还有一位著名的英裔美国机器人科学家Peter Scott-Morgan博士同样患上了渐冻症，但他逆天改命将自己改成了「半机械人」。 他们都是这个时代伟大的科学家，却遭受着自己被
【新智元导读】新智元AI WORLD2017 世界人工智能大会上，康奈尔大学威尔医学院助理教授王飞带来 《人工智能与智慧医疗》的演讲。他以一些研究上的实例，探讨了临床数据分析领域遇到的问题和成果，以及
翻译 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 参与 | 尚岩奇，刘畅 AI可以是杀戮的武器，也可以是救世的良方。 上周，在日内瓦举行的联合国特定常规武器公约会议上，伯克利大学教授Stuart Russell向大众发出了警告：基于AI的杀人机器人将会对人类造成极大的威胁。 与此同时，吴恩达所在的斯坦福团队又将AI在医疗领域的作用往前推进了一不。与此前的“AI看片”不同，这次，吴恩达希望利用深度学习技术，为那些身患绝症、时日不多的病人，更好地提供临终关怀服务，让他们更有尊严地度过剩下的日子。
最近我又双叒叕写了个BUG，一个线上服务死锁了，不过幸亏是个新服务，没有什么大影响。
关键时刻，第一时间送达！ 📷 据国外媒体 Eurasia Review 报道，来自斯坦福大学的研究人员已经开发出了一种使用人工智能来预测病人何时死亡的系统，其准确率已达 90%。 科学家们希望该系统能够帮助那些已经弭患绝症的住院病人提供更好的临终关怀。而为了提高系统的准确性，斯坦福大学 AI 实验室的一个研究小组使用了来自斯坦福医院和 Lucile Packard 儿童医院的 16 万成人及儿童患者档案，近 200 万份医疗数据训练他们所研发的神经网络，其中数据涉及诊断、手术、病人扫描、服用药物等非常详细的
在许多实验中（尽管还并没有出现在许多临床中），人工智能系统在诊断疾病、分析医学图像以及预测健康状况方面展示出很好的前景。它们在某些任务中，甚至比医生们做的还要好，例如手术缝线和诊断婴幼儿自闭症。 据《IEEE科技纵览》报道，英国诺丁汉大学的研究人员创造出一种系统，可以扫描患者的日常医疗数据并且预测他们当中的哪些人可能在未来十年内患有心脏病或中风的可能。当它与标准的预测方法进行比较时，人工智能系统多预测对了355名患者的命运。 众所周知，预测这些心血管疾病是一件极其困难的事。在《公共科学图书馆·综合》杂志最
本文由西安石油大学梅子青，天津科技大学赵贺斌，西安汽车职业大学曹宇宁，顺德职业技术学院林星龙，四位撰写并授权同意发表于云加社区，“协力抗疫，码力全开”线上公益黑马-21-“疫情隔离诊断系统”-梦长安队
摘自：华大基因 微信：BGI1999 大数据与健康的关系日益紧密，用华大基因CEO王俊的“基友论”来解释，这也意味着硅基数据对碳基生命越来越重要了。 公开医疗数据的价值 医疗信息涵盖许多，包括CT、核磁共振、血液检测、基因检测结果，接种经历，医生诊断，手术视频……这些数据是典型的“整体大于部分之和”，至少，对科技型创业者Jonathan Hirsch和MIT博士Steven Keating来说是这样的。 科技型创业者Jonathan Hirsch在手被生锈的金属割伤后匆匆前往医院，但他忘记了自己是否接种
刚过二十四节气中的立春，很多地方气温开始回升，而北京地区昨天还迎来了一场漂亮的雪，很多人都想要出门。但是，现在到可以出门的时候了吗？NO！
众所周知，早期脑机接口(BCI)的开发专注于帮助瘫痪病人恢复一定的运动能力，后来，人们在算法，材料，结构上不断改进，希望实现脑机之间的精确交互。目前基于脑机交互的原理，BCI技术在恢复感觉能力甚至治疗精神疾病方面都有了用武之地。最近，研究人员甚至实现了利用BCI技术让瘫痪病人开口说话，去年7月，在《新英格兰医学杂志》上报道了一项来自加州大学旧金山分校的(UCSF)研究团队的BCI技术，一种神经植入物帮助一名瘫痪男子说出了18年来可被人类认知理解的第一句话：“我的家人在外面。”这一成就不仅突显了BCI工程的最新进展，还给了我们大胆想象该技术能为人类带来福祉的空间。
生老病死是自然规律，死亡更是人类不可避免的过程。那么，死亡是不是可以被预测呢？随着科技越来越发达，目前正火热的人工智能或许可以做到这一点。
ADR智能监测系统由系统管理、规则管理、监测报告三个大的功能模块组成。方便药师维护监测规则知识库，以及监测主题库，提高临床工作效率。
我在生信技能树发布的很多关于varscan 软件找somatic mutation教程都过时了，如下：
在一份调查问卷中，三个独立专家小组投票选出的十大最有影响力的数据挖掘算法，今天我打算用简单的语言来解释一下。
优先级队列（堆）：按照优先级的大小动态出队（动态指的是元素个数动态变化，而非固定）
AI 科技评论按：医疗AI已经火热了很有一阵子了，计算机视觉相关研究的进步让医学图像辅助诊断改头换面，不仅准确率日新月异，医疗影像创业公司也已经遍地开花。 那么除了医疗影像之外，深度学习还能以别的方式
JVM的堆大小设置是一趟很深的水，既要有对架构高度认识和落地，也要有对语言内部机制深入理解和掌握。 首先，需要对JVM的Heap大小有一个预设和监测，见这篇文章选择合适Java堆大小的五个建议(5 Tips for Proper Java Heap Size) https://dzone.com/articles/5-tips-proper-java-heap-size 其实文中主要普及了一些JVM设置基础知识，强调需要了解的几个知识点和一般经验，也没有给出实战中具体可行的操作办法，其实每个系统是不一样
现代数字成像技术带来了大量的创新和巨大的有用的应用。从医疗研究到达的那一刻起，医生就可以在他们的工作站上，甚至是在医疗中心以外的地方通过移动设备轻松方便地看到高质量的成像系列。联合图片存档和通信系统（PACS）可以从多个登记处收集病人的全部历史，并通过电子邮件向病人发送摘要。在几秒钟内，计算机辅助诊断系统通过人工智能提供对临床病例和第二意见的洞察力，以帮助决策支持过程。
例如我们希望用算法来预测癌症是否是恶性的，在我们的训练集中，只有 0.5%的实例是恶性肿瘤。假设我们编写一个非学习而来的算法，在所有情况下都预测肿瘤是良性的，那么误差只有 0.5%。然而我们通过训练而得到的神经网络算法却有 1%的误差。这时，误差的大小是不能视为评判算法效果的依据的
【新智元导读】智能医疗过去20年来发展缓慢，但在AlphaGo名利双收之后，谷歌DeepMind宣布进军医疗，是什么让这家公司敢于“啃这块硬骨头”？DeepMind联合创始人、DeepMind Health负责人Mustafa Suleyman日前发表演讲，表明其宗旨是“永远跟随一线医护人员”（Always be clinicians led）。NHS公共医疗数据风波时，DeepMind Health也明确自己只作为“数据处理器”。服务于医护人员而非病患，或许是DeepMind这个智能医疗新玩家最大的不同。
目前，该研究结果已在 Nature Medicine 上在线发布，展示了其 AI 系统能够对常规临床实践中的眼球扫描结果进行快速诊断，准确率打破以往记录。它可以准确推荐患有 50 余种危害视力的眼病患者进行转诊治疗，准确程度堪比世界顶级的专家医生。
并发（concurrency）是指在一段时间内，有多个程序都处于启动运行到运行完毕之间，但任一时刻点上只有一个程序在处理机上运行。它是一种逻辑上的同时性，不一定要在物理上同时发生。
(464***03) 2012-04-23 10:08:04 潘老师，麻烦看一下这个分析序列图对不对
近日，美国食品药品监督管理局逐步向社会开放医疗和健康大数据的新闻引起巨大关注。美国当地时间6月2日，FDA的公共数据开放项目OpenFDA(open.fda.gov)正式上线。其先导项目开放了“300万份药物不良反应报告”的数据。这些数据是2004至2013年间被提交给FDA的药物不良反应和医疗过失记录。在OpenFDA项目之前，这些数据虽也可获得但难以应用。而OpenFDA则提供了开放的应用程序接口(API)、原始数据下载、技术文档和应用实例，甚至还为重要的公共数据集建立开发者社区。 美国公布医疗和健康
贝叶斯公式允许我们使用 、 和 这三项来计算 。乍一看，似乎不是那么有用，但贝叶斯公式在实践中很有用
选文：孙强 翻译／校对：丁一，Dr Guo, 焦剑，Hehe, 王婧，孙强，汪霞 链接：http://healthitanalytics.com/news/how-big-data-ehrs-iot-combine-for-chronic-disease-management ◆ ◆ ◆ 美国的医疗系统正在抛弃从前的应激性的、有病看病的旧模式，并开始重塑自己成为一个积极的、数据驱动的、以团队为基础的为健康服务的生态系统。由此，供应商中形成了强烈的共识，既临床医生和患者都需要一系列的新工具，以应对从未出现的挑
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