
从“替人干活”到“替人思考”:如何借助AI提升医疗数据治理效能?
探索医疗数据治理的业务流自动化、智能化。

探索医疗数据治理的业务流自动化、智能化。

技术协同是核心,操作系统的选型、迁移路线的确定非常关键。

推动数智技术在医疗健康领域的前沿交叉研究与应用。

以数字化、智能化为引擎,推动城市级医疗集团智慧转型。

AI辅助电子病历生成的具体落地场景在不断细化深入。

在护理信息化建设过程中,护理部要从“被动使用者”转变为“主动参与者”。

无论采用何种技术,都是要为患者服务的。

广医二院基于大模型,进行病案数据矫正与CMI优化。

2025年11月1日(周六),与您再赴一年一度的“南湖之约”。

信息科人员的轮岗,能够有效打通“数据采集-数据应用-管理优化”的业务闭环。

OFD-H为医院带来效率与安全的双重升级。

监测指标体系包含指标28个,其中国家监测指标21个。

持续、深度的跨界思考,是轮岗赋予管理者的独特战略资产。

有序推动人工智能在辅助诊疗、健康管理、医保服务等场景的应用。

历时7个多月,从无到有,从一个概念到真正的实现落地。

本次培训由河南省肿瘤医院承办,面向全国医疗机构招生。

2025年8月22日至24日,南京,敬请关注。

信息科的工作经历让我具备了更广阔的视野和更综合的能力。

医疗机构按协议约定上传包括医保结算清单等全量数据,确保数据全面、准确、及时。

AI对于医疗的价值,仍在于提质增效。

海光信息携手卫宁健康等主流ISV,营造医疗AI场景化应用生态。

华为将从研发、营销、销售、供应、服务等方面全方位支撑伙伴。

为医院提供常态化、可复盘的应急演练能力。

2025年9月9日,北京,共拓医疗信创新蓝海。

到2027年,全面建成国家人工智能医疗行业应用基地。

需从战略、政策、技术、业务、应用层面综合考量。

8月16日15:00-17:30,敬请关注。

将人力从基础运维释放出来,转而支撑数据应用需求。

“微服务+异构”(即外挂大模型)的方式具备多种优势。

医院信息化的终极目标不是“技术先进”,而是“服务临床、方便患者”。
最新评论
是的,这需要院内达成一致,领导层面须支持。
非常好,贴合工作实际,有学习借鉴意义。不少年轻人不愿意主动学习,主动思考,主动做事。一是不学习,无能力,二是跟风躺平,做多做少,收入差别不大。
是的
思路很重要,行动更重要
售后服务(治疗,诊疗后有疑问需要咨询医护人员)很好啊,医院应该提供这样的渠道并且不需要收费吧,除非你是土豪,个人觉得,咨询可以有,收费较难接受,利益分配好像也很难合理合规。