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用ActiveReports 报表控,轻松搭建HIS医院

HIS产品也是针对于校医院级别的,因此功能上虽然不如医院的HIS模块多,数据量大,但是麻雀虽小,五脏俱全,内的整体业务流程也是极具专业性的,不差分毫。 总结HIS的开发历时一年多也快接近尾声了,葡萄城给予的帮助是巨大的,否则拖到明年项目也不见得完工。 葡萄城公司成立于 1980 年,是全球领先的集开发工具、商业智能解决方案、管理设计工具于一身的和服务提供商。 西安葡萄城是其在中国的分支机构,面向全球市场提供研发服务,并为中国企业的信息化提供国际先进的开发工具、和研发咨询服务。 葡萄城的控产品在国内外屡获殊荣,在全球被数十万家企业、学校和政府机构广泛应用。

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的熵——进化论

尽管开发几乎不受任何物理定律的约束,熵(entropy)对我们的影响却很大!熵是一个来自物理学的概念,指的是某个中的“无序”的总量。遗憾的是,热力学定律保证了宇宙中的熵倾向于最大化! 熵是一个来自物理学的概念,指的是某个中的 “无序” 的总量,遗憾的是,热力学定律保证了宇宙中的熵倾向于最大化,当中的无序增长时,程序员们称之为 “腐烂(software rot)”很多元素可以崔进腐烂 我们看过整洁、运行良好的,一旦窗户开始破裂,就相当于迅速地恶化,还有其他一些因素能够促生腐烂,但与其他任何因素相比,置之不理都会更快地加速腐烂的进程。 1、依赖关依赖关的基本组成部分,不能完全消除。实际上,我们在设计过程中有意引入了依赖性。每次编写新类时,都会围绕该类的 API 创建依赖关。 单个依赖项或模糊性本身不太可能显着影响的可维护性。之所以会出现复杂性,是因为随着时间的流逝,成千上万的小依赖性和模糊性逐渐形成。

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    使用CNVnator进行CNV检测

    CNVnator是一款CNV检测,基于Read-Depth的分析策略,通过对全基因组测序数据进行分析来预测CNV, 源代码保存在github上,网址如下https:github.comabyzovlabCNVnator 这个的安装比较复杂,我这里直接使用别人装好的docker镜像进行处理,这也是docker的方便之处,直接从源中下载别人已经装好的cnvnator的镜像,代码如下docker pull diploidcnvnator EXTRACTING READ MAPPING FROM BAMSAM FILESCNVnator中依赖ROOT这个包,这个包是专门针对大数据的处理进行开发的,提供了计分析,可视化,数据存储等一列功能 ,基于这个体可以极大的加快运行速度,所以将原始的信息都存在root文中,便于分析。 -his 1000 -chrom 1 -d genome_fa_dir-his参数指定窗口的大小,单位为bp, -d参数指定参考基因组fasta文所在的目录。

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    RPA助力医院数据迁移,如何做到经济与效率兼得?

    1.jpg 尽管康复中心的患者在医院原有HSI中拥有建立有电子病历,但康复中心仍然需要在原有HIS基础上增加一些基于康复中心功能的特殊模块,并另建数据库,以便一对康复中心的病人病历进行个性化管理 最直接的方式是选择一款现成的合适,再将原HIS中的数据导入到新的中来,然而新的和原有的HIS存在数据接口的问题,无论是协调接口,还是协调模块,涉及的花费都可能动辄几十万,而且周期会颇长。 这可让信息科的人愁坏了,该院信息科主管是我一个哥们,上次一起吃饭提到这事,不停吐槽这“鱼和熊掌不可兼得”的事:就目前这条,他真只能将电子病历一条条复制粘贴,将数据搬迁到新。 着他这愁眉苦脸的样,本来高的发际线似乎又被挠秃了不少,我最后给他支了个招:如果人工复制粘贴就能够实现搬迁数据的话,你可以试试用RPA机器人来代劳,不需要商协调接口,配置一个RPA之后就能运行,自动将 HIS中想要的数据批量导出,再录入到新中去就可以了。

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    针对张逸观点的一些评点

    ”张逸老师的关注点从编码拓展到开发的全部工作流,值得称赞。 SEM(2014)我于2008年写的《四十年工程故事》(http:www.umlchina.combookse40.htm)也可以参考。 我还相信我在《方法》中提倡的过程比ICONIX(以及其他一些类似过程)要更高效实用。不过,绝大多数开发人员基本上是“赤手空拳”,根本没有达到被UML的不完美和ICONIX的不足绊倒的地步。 HIS中,如图13。? 图13 改进方案3.2-通过HIS传递信息,由HIS封装领域逻辑 从图13可以看出,HIS多了两个用例:?图14 HIS多了两个用例要实现这两个用例,可能的类图如下:?

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    的介绍 的安装方法

    但是有时候的更新会使得之前的一些方便好用的自带无法使用,然而大家又想要去使用这些方便的,就不得不通过一些来解决这个问题。那么究竟什么是?这些应该如何安装? image.png 一、的具体工作 所谓,就是指一些可以独立运行的计算机。一般情况下,用户是不需要对这些的工作进行干预的。这些早在计算机被制造出来的时候就已经被安装。 这些与计算机的硬是密切相关的,从中也可以看出这些的重要性。 二、的安装指南 下面就来为大家介绍一种安装的简单方法。当然,最简单的方法就是通过一些其他的进行辅助重装。 那么想要手动安装该这么做呢?首先,要找到想要重装的。可以通过在网上查找、在电脑专卖店里购买得到。 其次,就是将计算机上的重要文进行备份;最后就要根据有关提示来对进行安装,再将重要文进行导入就完成了。 以上就是为大家带来的关于简单地介绍,还有的安装指南。

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    RPA助力医院数据迁移,如何做到经济与效率兼得?

    RPA最合适的业务场景,除了重复有规律的工作流之外,还有就是要求业务稳定。这里提到的业务稳定,其实包含了两个部分:1、性能可好,稳定。2、是界面稳定,不会变动。 1.jpg 尽管康复中心的患者在医院原有HSI中拥有建立有电子病历,但康复中心仍然需要在原有HIS基础上增加一些基于康复中心功能的特殊模块,并另建数据库,以便一对康复中心的病人病历进行个性化管理 最直接的方式是选择一款现成的合适,再将原HIS中的数据导入到新的中来,然而新的和原有的HIS存在数据接口的问题,无论是协调接口,还是协调模块,涉及的花费都可能动辄几十万,而且周期会颇长。 这可让信息科的人愁坏了,该院信息科主管是我一个哥们,上次一起吃饭提到这事,不停吐槽这“鱼和熊掌不可兼得”的事:就目前这条,他真只能将电子病历一条条复制粘贴,将数据搬迁到新HIS中想要的数据批量导出,再录入到新中去就可以了。

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    看了那些 Google 大神 Jeff Dean 的传说后,我跪了!

    Jeff Dean:(也称Jeffrey Adgate Dean)是一名美国计算机科学家和工程师,出生于1968年,毕业于华盛顿大学,主要作品有《MapReduce》等。 主要成就:MapReduce 一个大规模数据处理BigTable 一个结构化数据的分布式存储Spanner 一个全球性的数据库参与谷歌的网络爬虫、索引、查询、AdSense、谷歌翻译的设计与实现 2009年当选美国工程院院士TensorFlow 人工智能学习 项目负责人Jeffrey Dean,简单来说,这货是Google牛逼的源泉之一。 Dean designs software, he first codes the binary and then writes the source as documentation.当Jeff写时 Jeff Dean sorts his phone contacts by their vcards md5 checksums.Jeff通讯录的排序规则是按照联人的md5值 Jeff Dean doesnt

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    看了那些 Google 大神 Jeff Dean 的传说后,我跪了!

    来源:zhihu.comquestion22081653answer20593104Jeff Dean:(也称Jeffrey Adgate Dean)是一名美国计算机科学家和工程师,出生于1968年 主要成就:MapReduce 一个大规模数据处理BigTable 一个结构化数据的分布式存储Spanner 一个全球性的数据库参与谷歌的网络爬虫、索引、查询、AdSense、谷歌翻译的设计与实现 2009年当选美国工程院院士TensorFlow 人工智能学习 项目负责人Jeffrey Dean,简单来说,这货是Google牛逼的源泉之一。 Dean designs software, he first codes the binary and then writes the source as documentation.当Jeff写时 Jeff Dean sorts his phone contacts by their vcards md5 checksums.Jeff通讯录的排序规则是按照联人的md5值 Jeff Dean doesnt

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    看了那些 Google 大神 Jeff Dean 的传说后,我跪了!

    来源:zhihu.comquestion22081653answer20593104Jeff Dean:(也称Jeffrey Adgate Dean)是一名美国计算机科学家和工程师,出生于1968年 主要成就:MapReduce 一个大规模数据处理BigTable 一个结构化数据的分布式存储Spanner 一个全球性的数据库参与谷歌的网络爬虫、索引、查询、AdSense、谷歌翻译的设计与实现 2009年当选美国工程院院士TensorFlow 人工智能学习 项目负责人Jeffrey Dean,简单来说,这货是Google牛逼的源泉之一。 Dean designs software, he first codes the binary and then writes the source as documentation.当Jeff写时 Jeff Dean sorts his phone contacts by their vcards md5 checksums.Jeff通讯录的排序规则是按照联人的md5值 Jeff Dean doesnt

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    计算机和应用

    前面我们了解了计算机的硬组成,但是只有硬是完全不能支持计算机工作的,这时候我们就需要的加持。计算机主要分为两大类,一类是,一类是应用,这里我们来详细了解一下。 2.2.jpg一、所谓就是指我们的电脑,家用电脑常见的有Windows列的,比如小编大学时候最常见的window XP,后来毕业以后常见的主要是Windows 7,随后 说了这么多,大家还是不明白到底是什么,其实你可以理解成一个计算机的灵魂,是所有应用的执行工作任务的生态环境,没有计算机只能算是一台没用的机器。至于应用是什么下面我们就来说说。 比如根据设备不同也有很大区别,我们的手机使用的有安卓,还有IOS,最近华为的鸿蒙也上市了。应用就更不用说了,睡得电脑里没有几十个应用呢。 有时候和应用的分类又不是那么清晰。

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    WaterSonMIMP开发之路(1)-简介

    医疗行业管理,为什么不叫做HIS呢?从HIS缩写解读:HIS即医院信息,医院管理和医疗活动中进行信息管理和联机操作的计算机应用,英文缩写HISHIS是覆盖医院所有业务和业务全过程的信息管理。 注:百度百科近两年,也有不断的HIS频繁上线,也有突破CS架构一跃到BS,有人称为云HIS,更有甚者更新了老版本的HIS并称之为N-HIS(即新一代医院信息管理),那么医疗行业原本痛点得以解决没有 不断日新月异的今天,各行各业飞速发展,各类办公流程的更新,随之带来的流程、办公依赖、无纸化办公、更便捷办公,在医疗行业并没有得到太大的场景应用与长进。 从字面意思上看来一个是医院,一个是医疗行业,一个是,一个是平台,这预示着要做什么,干什么。

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    评点张逸观点(2)对问题域(Problem Domain)的误用

    图13 改进方案3.2-通过HIS传递信息,由HIS封装领域逻辑 从图13可以看出,HIS多了两个用例:?图14 HIS多了两个用例要实现这两个用例,可能的类图如下:? 我先说一下我对建模工作流的划分:A-业务建模——描述所研究组织内部各(人脑、电脑……)如何协作,使得组织可以为其他组织提供服务。 一个封装了若干领域的知识,其中一个领域的知识代表了的核心竞争力,是和其他区分的关键所在。这个领域称为核心域,其他领域称为非核心域。 核心域不一定是物流、医疗、金融等非计算机领域,也可以是计算机和领域。问题域就是这里说的核心域。图30展示了不同的核心域和非核心域概念:? 图30 不同的核心域、非核心域概念在开发中,业务建模和需求工作流致力于解决“好卖”的问题,分析和设计工作流致力于解决“降低开发成本”的问题。二者不能也不应直接映射。

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    智慧医疗:数字医护对讲综合方案

    数字化医院是我国现代化医疗发展的趋势,为提高医护工作效益和医院管理水平,搭建优质的医患沟通平台,MEEYI美一E6数字医护对讲采用国际主流技术,具有良好的人机交互界面,功能强大,操作简单便捷。 本采用TCPIP协议,纯数字传输,可以与医院原有的HIS良好对接,除了常用的双向呼叫及对讲外,还可以实现强大的数据共享和查询定制功能,是真正意义上的智能化和信息化对讲。 一、拓扑图二、适用场所中西医院、美容院、卫生院、月子中心和专科医院等三、功能MEEYI美一数字医疗整体建设解决方案主要有医护呼叫对讲、家属探视及信息发布三部分,由管理、病床分机 · 信息显示:显示病人一览表,病人基本信息等,方便编辑与查询· 广播功能:多路广播,支持MP3,喊话,采播,消防广播等多种方式· 对接HIS;对接HIS数据库,实现数据更新,便于数据查询· 信息发布:管理可视终端发布的信息 ,支持文字,图像,视频风信息· 可视化分析:对数据进行记录,生成计分析图,便于医护工作的管理· 在线升级、拓展功能等2)家属探视· 可视对讲:支持全双工可视对讲· 通话管理:可以允许或拒绝家属对病患的探视请求

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    OA集成40多类业务,轻松实现平台化办公

    13、档案类管理:包括:清华紫光档案、东档案、中信档案、飞扬档案应用场景:OA与档案集成后,各类公文、人员、产品等信息,会随着OA流程的审批变动,根据信息类型自动同步到档案 OA表单不仅可以自动抓取ERP业务信息,OA流程发生的新业务信息也能自动同步到ERP。 20、医疗、医药行业服务:包括:HIS、联众智慧信息集成平台、手麻(监护设备数据采集和麻醉信息管理)、英克(INCA)、HRP应用场景:① HISOA与HIS实现信息共享 ,各类住院、停诊、开药等业务直接从OA发起流程申请,审批完成的业务信息会同步回写到HIS记录,比如:·通过生成的住院号医护人员可以直接在HIS中提取病人的基础信息。 ·HIS中各类专家的坐诊信息会随着OA中的停诊流程变动,同步更新。·医生在HIS中点击开药后自动触发OA流程,经过审批后回写至HIS

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    公有云发展的四大趋势

    2、客户部分业务上云,首先是将互联网业务上云,而内部财务等业务暂时保留在私有云。3、政务云业务,将政务网业务放在电子政务云区,而将面向互联网的业务放置在互联网区。 在大型客户的云业务选择中,一般选择两个不同的云服务商承载业务。 例如,将关联性较强的网站、OA等放在其中一朵云,发挥云服务商在丰富产品的能力优势;将面向内部生产的业务放在另一朵云,发挥云服务商在数据第三方中立的安全优势。 ? :(四、Paas是增长最快的领域现在客户上云,基本是把原有业务简单搬了一个家,如果原来是单体架构,不做架构的优化无法享受到云带来的弹性扩展的能力。 现在云化的方式,许多商在开发时,已充分利用了云的优势,使用Docker、Redis等云原生的方式进行业务架构,因此iaas业务的需求已经在paas产品的需求延伸。

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    ERP≠ERP,ERP是一种思维!

    ERP≠ERP将两者混为一谈,是目前大多数人对ERP的最大误解!这也是ERP商对企业的最大忽悠和误导,ERP实施中的各种障碍和烦恼大都源于此。 ERP只是对ERP的提炼和简化,二者属于内容与形式的哲学范畴。二者最大区别是:ERP是企业运行体与人的高度融合,是活性的管理;而ERP只是一套管理工具,是供人使用的工具。 认识不到这点,很容易想当然ERP是万能的,可以解决所有业务问题。再次,无法根据企业实际状况灵活实施ERP。ERP对企业来说永远是客观存在的,但ERP的功能可多可少。 ERP是一套复杂、专业的产品,专业性是其决策关键。只有专业的人员才有资格参与选择决策。外行强势参与,往往添乱!业务需求直接来自于操作层面,并以此作为选择决策依据。 在ERP中,IT技术、ERP只是其中的组成部分。

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    的稳定性

    的稳定性,主要决定于整体的架构设计,然而也不可忽略编程的细节,正所谓“千里之堤,溃于蚁穴”,一旦考虑不周,看似无关紧要的代码片段可能会带来整体的崩溃。 我经常因为某些本该24x7运作的宕机,而在半夜三点受到惊扰。 关于设计和架构的书籍往往只告诉你怎样满足功能需求,的确这类书籍对你在QA面前过关会有很大帮助。 然而这本书中的重点将放在怎样才能使一款成为真正的产品这个话题上。如果你不想整日被电子紧箍所束缚,这本书应该正是你所想要的东西。显然,我们低估了此书的价值,在国内较少看到对此书的推介。 之所以运用这一原则,是因为的核心功能是生产照片。这样的生产过程不允许因为的原因而导致生产线停下来。这就决定了渲染管道的设计,必须在最早的过程中进行验证。 的稳定性,主要决定于整体的架构设计,然而也不可忽略编程的细节,正所谓“千里之堤,溃于蚁穴”,一旦考虑不周,看似无关紧要的代码片段可能会带来整体的崩溃。

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    数据字典

    在实际商用开发中,考虑到的配置经常需要变更,而每次都要修改功能或设置甚至数据内容则太过复杂,因此可以考虑引入 数据字典 这一设计,来完成功能的配置,对数据进行细化配置。 数据字典数据字典的实现,总结起来大致如下:对应用程序不同类型数据集合,进行分类,管理 用code标识数据,在存储时存储code就行了数据字典的好处数据集合一在一个地方管理,便于阅读所有数据集合,理解程序 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT=字典类型条目表说回到数据字典不论怎么设计数据字典的表都可以,按照自己的实际项目的需要,对数据字典表进行设计,以实现最方便的配置数据,配置项目参数

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    医疗信息化升级,硬平台如何做好支撑?

    近几年,各地医院在医疗信息化方面的投入逐年增加,越来越多的临床诊疗数据分散在HIS、LIS、PACS、EMR等业务中。 其中,大型综合医院的信息化逐渐进入整合时期,和硬的升级需求增加,然而,医院由于各业务的特殊性,对升级占用的时长、数据安全等方面要求较为苛刻,想要达成理想的升级效果并非易事。 项目背景:可以支撑从HIS到CDR的强大硬平台 该医院为省属公立医院,是以三级甲等及国际JCI认证为标准建设的综合性医院,兼备新医院的硬优势和医学领域的深厚积淀,实现医疗、教学、科研全面发展。 解决方案:“硬兼施”4小时完成全部迁移服务 在仔细调研客户需求和现场的实际情况后,东云科技CSS运维部制定了详细的解决方案,组建了集成小组并分成硬和割接两个团队对应相关工作:硬团队由服务器 通过医院数据中心的升级,使得从HIS、PACS、LIS、EMR等中抽取数据,构建医院的数据仓库成为可能。

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    • 智能预问诊

      智能预问诊

      智能预问诊( IPC)是腾讯云推出的患者就诊前智能预问诊产品。基于医疗AI、自然语言处理技术、医学知识图谱等核心技术,智能理解患者主诉,模拟医生真实问诊思路进行智能追问;可对接HIS自动生成电子病历帮助医生提前了解患者病情,提高问诊效率。

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