医疗任务

摘要： 在彭鸣皋看来,未来,科技改变世界的节奏将越来越快,给孩子们的教育或许也需要跟随时代不断升级,才会让他们未来能够立足和发展。"这铁箱里装的,是通过3D打印最新研制的微型鬃毛机器人,它们比蚂蚁还小,未来还能在人体内完成医疗任务。

摘要： 军队医院平时担负着保障官兵和人民群众健康,以及各种应急突发事件的抢救任务;战时则担负卫勤保障、救护伤员的任务。2020年某医院在执行重大军事活动卫勤保障任务中首次提出了“联合卫勤保障”的新工作模式,即:分院区与分院区、分院区与后方综合医院、医院与某疾病预防控制中心联合保障的新模式。联合卫勤保障统筹调配多单位、多部门、大量人员和物资,指导落实各项卫勤保障工作。军事活动现场医疗防疫组克服季节性疾病高发且种类多样、医疗任务多、保障对象数量多且年龄跨度大等实际困难,有条不紊地开展各项卫勤保障工作。保障期间无医疗差错,无传染病疫情发生,圆满完成了此次重大活动卫勤保障任务。现总结如下。

摘要： 面对突如其来的新冠肺炎疫情,医疗卫生行业经受了严峻考验,黑龙江省医院作为我省知名三甲医院,亦在这场“大考”中交出了一份令人满意的答卷。疫情伊始,该院选派精锐力量,组建多支医疗队开展援鄂、援绥医疗任务。2021年,黑龙江部分地区疫情出现反弹。一方面,该院再次派员驰援,并派出检测医疗队支援望奎“火眼”实验室,圆满完成了各项救治及检测任务;另一方面,该院院长吴效科提出科技抗疫的理念并付诸实践。疫情初期,该院便着手进行多学科联合攻关,承担了两项黑龙江省科技厅新冠肺炎应急防治诊疗技术重大专项,其中两篇论文分别发表在Engineering和Signal Transduct Target Ther上。

摘要： 从1月到9月,这已经是蒋荣猛第四次出征疫情发生地。两赴武汉,再从北京到乌鲁木齐和瑞丽,蒋荣猛一路战疫不停歇。6月中旬,刚刚结束援鄂医疗任务的蒋荣猛回到地坛医院的第一件事,就是带领应急7区医护团队救治新发地疫情中相关新冠肺炎患者。“临床医生就要到病人床旁,当年的老师就是这样说的,这一条永远不能忘。”

摘要： 公立医院是医疗卫生行业的主体,关系着民生大计,医务人员都肩/负繁重的医疗任务。与此同时,坚持其公益性、服务性是公立医院建I设发展的指导思想。因此,在医院中有效开展党课教育,统一思想,凝聚力量成为党务部门的“核心课题”。如何一手抓高质量的业务工作,一手抓有血肉的思想意识教育,上海儿童医学中心转变工作作风,通过创新党课教育渠道,推进医院思政又“红”又“专”。

摘要： 健康医疗领域的数据挖掘与知识服务已成为健康医疗大数据产业发展的核心需求之一,数据挖掘作为知识提取的关键技术近年来受到较多关注.文章首先对数据挖掘常用于健康医疗领域的模型与算法进行了梳理与说明;然后分别综述了该技术在辅助完成医疗任务、合理管理医疗资源、改进健康信息服务三大方面的应用现状,并归纳了每方面涉及到的细分应用领域、算法及代表性论文;此外,数据挖掘技术在健康医疗领域中的应用局限和问题也不容忽视,文章按照数据采集、数据预处理、算法选择和结果评估的顺序对现有研究中提到的不足进行总结;最后,提出了数据来源多样化,电子病历挖掘语义化,与云计算、人工智能等领域共同发展的三个未来研究方向.

摘要： 糖尿病已上升为影响国民健康的主要公共卫生问题,成为继心脑血管疾病、肿瘤之后严重危害人民健康的重要慢性非传染性疾病,也是内分泌科室就诊的主要病种。然而,目前很多县级医院内分泌科尚无独立仪器或配备、管理不完善,带来医疗资源短缺、病人对疾病缺乏基本认知等不良结果,但这些县级医院又常是当地承担医疗任务的主要载体,因此,对这些县域医院的发展与助力势在必行。《糖尿病预防与控制相关卫生政策研究与县域内分泌学科发展助力工程试点项目（简称：蓝色县域项目）》应用而生。

摘要： 南通州基督医院（南通市第一人民医院前身）,从1907年创办到1951年由人民政府接办,南通州基督医院45年的办医历程贯穿民国始终,见证和参与了中国近代社会一次次的嬗变,最终汇聚入民族解放运动的浪潮中去,成为中华民族复兴史的一部分。一、现代医学的先声南通作为近代较早与西方接触的城市,是西方医学输入的窗口城市之一。

摘要： 一是完善医疗服务体系,解决群众看病远问题。根据形势发展需要,义马市在全市事业编制总量内为市人民医院调剂增加了事业编制;对2所街道卫生院,根据其所承担的医疗任务轻重,合理核定了事业编制;按照"一社区一卫生室"的要求,建立了21个社区卫生室。在此基础上,该市还加快城市社区卫生服务机构建设步伐,结合各类医疗机构较

摘要： 本发明公开了一种医疗数据计算任务智能调度方法及系统，首先构建任务队列，任务队列分为首尾相接的排序任务队列和排队等候队列，排序任务队列将规定时间内未完成的任务淘汰，进入排队等候队列，排队等候队列首部元素进入排序任务队列，根据队列内的任务数据计算得到预测模型，通过预测模型对新任务预测执行耗时，根据预测耗时与实际耗时差值对队列内任务优先级进行调整，并根据模型的决定系数判断是否更新模型。本发明在动态调节调度任务执行的情况下，能及时调整长时间占据计算资源的任务，以防止服务器等硬件资源因某个单一资源而一直处于高负载状态，对任务调节挂起后充分利用资源，减少任务等待执行时间，使得整体任务执行的效率提升。

摘要： 本申请实施例提供了一种医疗数据ETL任务中的数据核查方法及装置，包括：在配置医疗数据ETL任务的任务流程过程中，确定至少一个需要进行数据核查的目标数据抽取组件；对于每一目标数据抽取组件，在该目标数据抽取组件之后添加数据核查点标志；执行医疗数据ETL任务的任务流程，在执行完每一目标数据抽取组件之后，基于该数据抽取组件对应的数据核查配置信息对该数据抽取组件进行数据核查得到核查结果。该方案在确定需要进行数据核查的数据抽取组件时，在配置任务流程的过程中对各数据抽取组件进行数据核查，节约了核查时间，提高了核查效率，考虑了各数据抽取组件的业务类型和所需处理的数据量，数据核查的适用性更强，且映射关系调整的难度更低。

摘要： 本发明公开了一种多任务问答驱动的医疗实体关系抽取方法，通过给定一个症状描述文本和实体类型集合，对每个实体类型构造实体抽取问题查询描述；构建多层语义表征模型；构建预测模型，得到起始索引集合和结束索引集合；将起始索引集合和结束索引集合的索引号两两配对，通过构建预测模型对每个起始和结束位置进行匹配预测，抽取起始和结束位置匹配的实体，得多个候选实体；通过构建多元分类器判别候选实体所属类型，得到候选实体集；构造候选实体集中任意两个实体间的关系抽取问题描述，并与原始病历描述拼接后构成新的句子；利用学习整个新句子的上下文语义表征和接全连接层逐个预测两两实体间的关系类型。本发明解决了电子病历中的实体存在词语多义性和嵌套性问题时引入了阅读理解机制。

摘要： 本发明提供一种医疗数据ETL任务同步方法和装置，其中方法包括：基于待同步的数据源与目标数据库中目标数据表之间的关联关系，确定待同步的数据源对应的待写入目标数据表；基于待写入目标数据表之间的数据关联性，确定待写入目标数据表对应的中间文件；其中，存在数据关联的待写入目标数据表对应同一中间文件；基于待写入目标数据表，获取待同步的数据源中属性名与待写入目标数据表的字段名称相匹配的待同步数据；将待同步数据写入至待写入目标数据表对应的中间文件中；将中间文件中的数据批量写入至对应待写入目标数据表中。本发明降低了目标数据库的存储空间占用率以及数据库写入的负载，提高了数据同步的效率，同时避免了导入过多无用数据。

摘要： 本发明公开了一种基于联邦学习的多任务混合监督医疗图像分割方法及系统，包括：基于各种弱监督数据以及完全监督和未标记数据的数据采集模块；基于联邦学习的第一阶段多任务网络模型模块，基于第二阶段伪标签生成模块，基于第二阶段动态样本选择模块，基于不同阶段的联邦模型动态更新模块。本发明打破了单一标签类型的限制，提出一种基于联邦学习的多任务混合模型架构，通过检测任务辅助医学图像分割任务联合各方数据进行协同建模，确保患者隐私的基础上，打破各方的数据孤岛，不仅充分地挖掘多机构数据的潜能和深层价值，而且充分利用任务之间的关系进而挖掘有效的上下文特征，实现不同层次特征之间的信息互补，进而提高模型的准确性和鲁棒性。

摘要： 本发明公开了一种基于多中心的医疗ETL任务调度方法、系统及装置，包括以下步骤：步骤S1：对ETL任务进行测试与验证；步骤S2：将ETL任务部署至医院中心，将ETL任务调度到若干个执行机执行；步骤S3：筛选满足待调度ETL任务的资源需求的执行机集合；步骤S4：计算所述执行机集合中各个执行机的当前任务负载；步骤S5：选择当前任务负载最小的所述执行机执行ETL任务；步骤S6：所述调度机根据优先级从所述执行机活动队列中选择ETL任务执行。本发明通过分析出任指标为当前调度机上的待调度任务选择最合适的执行机器。执行机从执行队列中选择任务进行执行，同时监测当前任务的阶段信息，从而实现集群资源利用的最大化。

摘要： 本申请实施例提供了一种医疗数据ETL任务中的数据核查方法及装置，包括：在配置医疗数据ETL任务的任务流程过程中，确定至少一个需要进行数据核查的目标数据抽取组件；对于每一目标数据抽取组件，在该目标数据抽取组件之后添加数据核查点标志；执行医疗数据ETL任务的任务流程，在执行完每一目标数据抽取组件之后，基于该数据抽取组件对应的数据核查配置信息对该数据抽取组件进行数据核查得到核查结果。该方案在确定需要进行数据核查的数据抽取组件时，在配置任务流程的过程中对各数据抽取组件进行数据核查，节约了核查时间，提高了核查效率，考虑了各数据抽取组件的业务类型和所需处理的数据量，数据核查的适用性更强，且映射关系调整的难度更低。

摘要： 本发明提供一种医疗数据ETL任务同步方法和装置，其中方法包括：基于待同步的数据源与目标数据库中目标数据表之间的关联关系，确定待同步的数据源对应的待写入目标数据表；基于待写入目标数据表之间的数据关联性，确定待写入目标数据表对应的中间文件；其中，存在数据关联的待写入目标数据表对应同一中间文件；基于待写入目标数据表，获取待同步的数据源中属性名与待写入目标数据表的字段名称相匹配的待同步数据；将待同步数据写入至待写入目标数据表对应的中间文件中；将中间文件中的数据批量写入至对应待写入目标数据表中。本发明降低了目标数据库的存储空间占用率以及数据库写入的负载，提高了数据同步的效率，同时避免了导入过多无用数据。

摘要： 本发明公开了一种基于多中心的医疗ETL任务调度方法、系统及装置，包括以下步骤：步骤S1：对ETL任务进行测试与验证；步骤S2：将ETL任务部署至医院中心，将ETL任务调度到若干个执行机执行；步骤S3：筛选满足待调度ETL任务的资源需求的执行机集合；步骤S4：计算所述执行机集合中各个执行机的当前任务负载；步骤S5：选择当前任务负载最小的所述执行机执行ETL任务；步骤S6：所述调度机根据优先级从所述执行机活动队列中选择ETL任务执行。本发明通过分析出任指标为当前调度机上的待调度任务选择最合适的执行机器。执行机从执行队列中选择任务进行执行，同时监测当前任务的阶段信息，从而实现集群资源利用的最大化。

摘要： 本发明公开了一种基于多任务学习的医疗知识图谱的处理方法及系统，其中所述方法包括：选择目标医疗知识图谱和多个参考医疗知识图谱；将所述目标医疗知识图谱与所述多个参考医疗知识图谱输入基于注意力机制的实体‑关系共享网络；对所述实体‑关系共享网络的输出采用基于GCN的图谱表示；更新对齐种子集；基于所述实体‑关系共享网络的共享参数和更新后对齐种子集分别对所述目标知识图谱进行处理。与现有技术相比，本发明考虑了知识图谱中实体之间的关系和属性信息，以及关系的重要程度，提升实体表示质量；采用迭代式对齐种子更新方法，不断更新和扩充对齐种子集；提出多任务的迁移学习方法提升实体对齐效果，能够更好的地对知识图谱进行扩充。