
医疗数据治理,从补短板与立规则做起
医疗数据治理没有标准答案,也没有“开箱即用”的捷径。

医疗数据治理没有标准答案,也没有“开箱即用”的捷径。

扫码填写问卷,可免费获得《医疗信创100问》(数据库篇)电子版。

再好的平台,也替代不了清晰的管理逻辑。

HRP信息化是骨架,业财融合是运营管理的灵魂。

医疗鸿蒙生态建设是一次重新出发的契机。

按国家监测要求输出标准化数据报表,是信息中心固有职责。

AI越能写代码,我们越应该少一点时间盯着代码,多一点时间看看临床怎么干活。

医院如何把语言服务建设成一套可管理、可调度、可追溯、可质控的临床信息基础设施?

引导学员系统性学习医疗AI核心知识。

医院需在合同中明确免费维保周期,约束厂商保障运维质量。

分组器再先进,喂进去的是错的编码,吐出来的分组和支付预测也将是错的。

针对临床两类核心医嘱,制定差异化统计逻辑,贴合真实诊疗场景。

“AI诊疗”领域专门规则供给不足、部门监管衔接不畅、责任认定标准模糊等问题仍然突出。

中医智能化平台集成上千本中医药古籍推进“古方今用”。

顺德区以一体化医院信息系统和湖仓一体数据中心为基础,探索医疗数据价值的合规释放。

创新发展的雄心、守护患者的初心。

福州大学附属省立医院从五个方面入手,创新以专病为中心的高质量数据集建设。

AI助力医学科普实现从“医生想说”到“患者想听”的转变。

医疗设备网络安全需打破科室壁垒,形成合力。

打造信息中心内部管理系统,将零散工作整理为可辅助决策的数字化闭环。

国家支持医疗数据流通共享,数据使用需要恪守合规底线。

让医生做医生该做的事,让机器做机器擅长的事。

从六个维度提升学员在医学数智化领域的综合能力。

既要埋头踏实苦干,也要主动谋划未来。

建立信息化治理体系,每个系统从立项到建设都要遵循完整的制度要求。

医疗设备效益数据监测,需综合考虑管理成本与精准性。

数据治理绝非技术问题,实质上还是管理问题。

医生应积极拥抱AI,而不是仅仅拿着放大镜找不足。

信息化留痕、数据提取只是技术手段,数据治理才是核心。

论坛从标准制定、基础底座建设、场景选择等角度给出解题思路。
最新评论
太棒了
写的非常好,很真诚,我也是在医院信息科工作了19年,走了很多弯路,吃了很多亏,才知道这些。
您好,请发稿件到zhu_xiaobing@HIT180.com
请问,怎么投稿
是的,这需要院内达成一致,领导层面须支持。