标签:医疗信息化
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从传统的保障“设备和网络可用”,进阶为驱动“流程重构与业务增值”。

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国家支持医疗数据流通共享,数据使用需要恪守合规底线。

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对确定参加绩效监测的医院名录、采集住院病案首页数据等工作作出要求。

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让医生做医生该做的事,让机器做机器擅长的事。

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当下CDSS研究高度偏向数据驱动技术架构,与临床实际需求严重背离。

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征文截稿日期为2026年8月10日。

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从六个维度提升学员在医学数智化领域的综合能力。

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关于2026 GDMI的五点印象。

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既要埋头踏实苦干,也要主动谋划未来。

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探讨数智技术赋能儿科医疗提质增效的可行路径。

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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。

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AI Coding让我们重新思考信息部门在医院数字化转型中的定位。

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定于2026年8月29日(星期六)下午在京举办。

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医疗设备效益数据监测,需综合考虑管理成本与精准性。

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数据治理绝非技术问题,实质上还是管理问题。

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医生应积极拥抱AI,而不是仅仅拿着放大镜找不足。

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本次会议同时也是第二届“南方数智医疗健康大会”。

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推进全民健康数智化建设。

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信息化留痕、数据提取只是技术手段,数据治理才是核心。

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展示海光信息面向数据中心、边缘计算、物理端侧的全场景AI计算布局。

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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。

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建议相关单位和用户立即开展全面排查和处置,防止敏感数据违规外传。

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医疗智能体评估的未来方向,需要从“考试”升级为“实战演习”。

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回首过去十年中西医结合信息化发展历程,探讨行业数字化转型的机遇和挑战。

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两种主流的信创选型与建设思路,各有优劣,适配不同医院情况。

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技术与医者不是对立关系,而是相互成就、协同进化的命运共同体。

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既要区域医疗数据的“广度”,也要临床专病数据的“深度”。

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熟练度可以被工具替代,而判断力会越来越有价值。

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围绕医疗AI的技术突破、场景落地与产业生态展开深度研讨。

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医疗AI开发者需走进临床科室,理解各层级的医生效率痛点。
最新评论
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。
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。