标签：薛万国

2022-04-24秦勉阅读(3414)评论(0)赞(4)

HIT专家网邀请业界专家薛万国、陈金雄组成调研组，对三家WiNEX典型医院用户进行访谈调研。

2022-03-14秦勉阅读(4430)评论(0)赞(8)

在医院信息系统规划中，要认清历史遗留问题，看清未来发展趋势。

2022-02-14秦勉阅读(5251)评论(0)赞(5)

医院数字化转型是一个长期的、多元因素作用的过程。

2021-12-15秦勉阅读(6910)评论(0)赞(3)

文末可下载薛万国主任演讲课件。

2021-11-07秦勉阅读(6584)评论(0)赞(4)

医疗数据的长期保存是一个复杂的系统工程，涉及到对既有系统的重构。

2021-10-25秦勉阅读(6290)评论(0)赞(3)

医院需建立能够解决各种发展矛盾的、完善的数据归档管理和日常巡检机制。

2021-07-13秦勉阅读(6082)评论(0)赞(2)

通过数据与界面的集成，在PACS与医学影像AI之间形成“无缝连接”。

2021-05-25HIT阅读(5673)评论(0)赞(8)

作为一项多学科交叉融合的工作，临床数据分析研究自有其规律所在。

2021-03-09HIT阅读(5727)评论(0)赞(4)

治理体系、治理策略及技术能力是主导医院信息化建设的三大要素。

2021-02-22秦勉阅读(12097)评论(0)赞(8)

理想的状态是：信息中心提供原始数据，大数据中心分析数据、建立模型，所得成果再通过医院信息系统赋能临床。

2021-02-01HIT金子阅读(7971)评论(0)赞(5)

2021年HIT热点趋势研讨会的文字综述+视频回放来啦！

2021-01-11HIT金子阅读(16035)评论(0)赞(33)

医院IT工程师要勇于“跨界”，成为“工程师中的医学专家，医务人员中的工程师”。

2020-09-07HIT阅读(8378)评论(1)赞(4)

从业务与技术的双重角度，看待HIS创新的得与失。

2020-07-07HIT阅读(10674)评论(0)赞(8)

破解曲高和寡，医疗大数据建设和应用需转变观念。

2020-04-16HIT阅读(13426)评论(1)赞(22)

这一堂“系统架构课”让人印象深刻。

2020-03-29HIT金子阅读(28062)评论(1)赞(20)

如何用系统工程的观念梳理医院信息系统的发展，是关系到整个HIT行业健康发展的核心命题。

2020-03-20HIT金子阅读(11791)评论(0)赞(18)

大咖云集，共话热点，迎接新基建机遇。

2019-11-17HIT阅读(11043)评论(0)赞(10)

既要鼓励医疗数据的利用和共享，又要保证安全，要拿捏好折中的度。

2019-11-11HIT阅读(8570)评论(0)赞(7)

从医院IT治理到数据治理，医院信息化正从以建设信息系统和业务应用为主，转变为以数据资源利用为关注焦点。

2019-09-10HIT金子阅读(12263)评论(0)赞(7)

近三年《中国医院信息化状况调查报告》都在CHIMA官网上全文发布。

2019-09-01HIT阅读(9117)评论(0)赞(19)

医学人工智能在现阶段的落地范围还是呈散点式、单一式的应用。

2019-08-18HIT金子阅读(7721)评论(0)赞(6)

医院信息中心和医疗大数据中心工作的异同点。

2019-08-07HIT金子阅读(9438)评论(0)赞(10)

Hadoop不是医疗大数据平台的“标配”。

2019-07-31HIT金子阅读(12457)评论(0)赞(20)

集成平台像一条路，CDR像个仓库，二者相互独立，没有必然联系。

2019-07-16HIT金子阅读(10609)评论(0)赞(17)

从广义上来讲，医疗大数据平台至少包括两个层面：技术和人员，二者缺一不可。

2019-05-20HIT阅读(7828)评论(0)赞(1)

如何选择医疗大数据平台技术供应商？原有给临床科室做科研的供应商可否考虑？

2019-05-12hit2012阅读(9869)评论(0)赞(2)

CHIMA发布的《医疗机构医疗大数据平台建设指南》引发行业关注，授权HIT专家网独家选登《建设指南》附录部分专家论点。

2019-04-21hit2012阅读(6849)评论(0)赞(1)

4月20日，北京卫生信息技术协会（PHITA）2019年学术年会如期举行，京内外专家的精彩分享为医疗信息化版图平添更多春的气息。

2018-11-05HIT阅读(14117)评论(0)赞(1)

信息技术在临床的应用正处于从事务性处理转向辅助诊疗的新阶段。

2018-05-18HIT金子阅读(16315)评论(0)赞(1)

大数据融入智能医生，需要不断迭代，不要指望医学AI的能力马上就能超过医生，最重要的是系统逐渐走向成熟，这跟医生变为专家的过程是一样的。