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基于云計算的農(nóng)村基本醫(yī)療信息系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)

發(fā)布時間:2021-08-12 17:37
  我國農(nóng)村人口基數(shù)大,醫(yī)療需求極其旺盛。目前,由鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院和村衛(wèi)生室組成的農(nóng)村醫(yī)療機構(gòu)為農(nóng)村群眾提供了絕大多數(shù)的農(nóng)村醫(yī)療服務。然而,由于傳統(tǒng)的醫(yī)療信息化發(fā)展模式存在醫(yī)療信息壁壘、系統(tǒng)功能不全、維護費用昂貴、系統(tǒng)操作繁瑣和IT人才匱乏等問題,導致農(nóng)村醫(yī)療機構(gòu)基本醫(yī)療信息化發(fā)展滯后和醫(yī)療信息資源難以共享,在一定程度上制約了其醫(yī)療服務水平的提升,間接地加重了農(nóng)村患者的就醫(yī)負擔。本文通過對國內(nèi)外醫(yī)療領(lǐng)域的調(diào)研,針對農(nóng)村醫(yī)療機構(gòu)基本醫(yī)療信息系統(tǒng)建設(shè)進行了研究,分析了建設(shè)過程中的重點和可能存在的問題,提出了一種基于云計算的農(nóng)村醫(yī)療機構(gòu)基本醫(yī)療信息系統(tǒng)實現(xiàn)方案,可以降低農(nóng)村醫(yī)療機構(gòu)基本醫(yī)療信息化建設(shè)成本,實現(xiàn)基本醫(yī)療服務與公共衛(wèi)生等應用系統(tǒng)信息互聯(lián)互通,減輕農(nóng)村患者醫(yī)療負擔,提高農(nóng)村醫(yī)療機構(gòu)服務質(zhì)量和水平。本文主要內(nèi)容包括:(1)利用云計算技術(shù)便于動態(tài)擴展、分布式共享和泛在接入等特性,設(shè)計了切實可行基于云計算的農(nóng)村醫(yī)療機構(gòu)基本醫(yī)療信息系統(tǒng)的私有云部署方案。實現(xiàn)了共享硬件網(wǎng)絡(luò)資源、數(shù)據(jù)資源、系統(tǒng)軟件和應用軟件資源,降低了建設(shè)投入和系統(tǒng)運維管理費用。(2)研究并實現(xiàn)山東省某市基于云計算的農(nóng)村醫(yī)療機構(gòu)基本醫(yī)... 

【文章來源】:山東農(nóng)業(yè)大學山東省

【文章頁數(shù)】:67 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于云計算的農(nóng)村基本醫(yī)療信息系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)


/S架構(gòu)圖

基于云計算的農(nóng)村基本醫(yī)療信息系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)


用戶Fig.3User

界面圖,界面,醫(yī)囑,執(zhí)行模塊


5.1 開發(fā)工具及環(huán)境變量開發(fā)工具采用 Caché2010 數(shù)據(jù)庫 web 開發(fā) studio;開發(fā)語言采用 Caché2010 數(shù)據(jù)庫自帶 CachéObjectScript;服務器操作系統(tǒng)采用 Win 2008 Server ;客戶端操作系統(tǒng)采用 Win7;客戶端瀏覽器采用 Internet Explorer 11。5.2 系統(tǒng)模塊功能基于云計算的農(nóng)村醫(yī)療機構(gòu)基本醫(yī)療信息系統(tǒng)涉及的業(yè)務復雜,需要實現(xiàn)的功能界面較多,本文負責實現(xiàn)護士常用功能模塊,具體實現(xiàn)功能如下表述。5.2.1 門診護士執(zhí)行模塊門診護士執(zhí)行模塊如圖 21 所示。界面顯示檢驗、皮試、輸液、注射、病理、治療單等常用治療的單據(jù),護士可以在該模塊對需要治療的患者進行接單、排隊,打印需要執(zhí)行醫(yī)囑的貼瓶簽或者執(zhí)行單,然后執(zhí)行醫(yī)囑。

【參考文獻】:
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[2]基于云計算的區(qū)域醫(yī)療信息平臺的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 張巍.湖南大學 2016
[3]基于機器學習算法的糖尿病預測模型研究[D]. 洪燁.哈爾濱工業(yè)大學 2016
[4]局部支持向量機的研究及其在分類中的應用[D]. 浩慶波.山東農(nóng)業(yè)大學 2016
[5]湖州市村衛(wèi)生室管理系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 陳彬.山東大學 2015
[6]基層醫(yī)療機構(gòu)信息化管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 袁偉.貴州大學 2015
[7]村衛(wèi)生室信息系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[D]. 張有芳.電子科技大學 2015
[8]基于支持向量機的優(yōu)化在圖像分類中的應用研究[D]. 王曉云.上海交通大學 2013
[9]基于支持向量機的小樣本事件預測[D]. 王雙娥.華中科技大學 2012
[10]基于核密度的半監(jiān)督學習算法在視頻語義標注中的應用[D]. 游前慧.北京交通大學 2008



本文編號:3338769

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