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基于上海市三甲医院的医院智慧管理评价指标分析
被引量：
9
1
作者
李程锦
袁加俊
+2 位作者
施莉莉
陈允灏
赵列宾
《中国医院管理》
北大核心
2023年第10期48-50,共3页
目的深入分析国家医院智慧管理评估标准体系,为推动医院智慧管理建设以及科学评价提供参考依据。方法选取上海市43家三甲医院,对60名医院管理者开展问卷调查。结果运营管理、财务资产管理、基础安全具有较高的相关性和需求性,药品耗材...
目的深入分析国家医院智慧管理评估标准体系,为推动医院智慧管理建设以及科学评价提供参考依据。方法选取上海市43家三甲医院,对60名医院管理者开展问卷调查。结果运营管理、财务资产管理、基础安全具有较高的相关性和需求性,药品耗材管理相关性较高但需求性较低,医疗护理管理具有较低的相关性和需求性。质量效率、医患满意度、辅助决策能力以及成本控制是衡量智慧管理效果的重要维度。结论公立医院智慧管理评估要以运营管理和资源配置为核心,基于实际需求和发展问题,动态化调整标准体系,实施差异化评估,以提升医患满意度,实现提质增效。
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关键词
公立医院
智慧管理
评价指标
上海
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职称材料
深度学习在儿童心脏超声标准切面自动智能识别中的应用
被引量：
3
2
作者
刘贻曼
韩啸翔
+8 位作者
张玉奇
张志芳
沈蓉
陈丽君
董斌
袁加俊
胡孟晗
李庆利
陈建刚
《海军军医大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期822-829,共8页
目的 探讨深度学习在儿童心脏超声标准切面自动识别中的可行性和准确性。方法 在上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心心脏超声诊断中心影像归档和通信系统数据库中,选取2022年9-10月行心脏超声检查儿童的4 035张心脏超声图像,按照6...
目的 探讨深度学习在儿童心脏超声标准切面自动识别中的可行性和准确性。方法 在上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心心脏超声诊断中心影像归档和通信系统数据库中,选取2022年9-10月行心脏超声检查儿童的4 035张心脏超声图像,按照6∶2∶2的比例将图像随机分为训练集(2 421张)、验证集(807张)、测试集(807张)。通过改进密集连接网络(DenseNet)开发了一个轻量、高效的深度学习模型,实现对15个儿童心脏超声标准切面的自动识别,并与DenseNet121、InceptionV3、MobileNetV3 3种常用的深度学习模型进行比较。以人工手动标注结果为金标准,采用准确度、精确率、特异度、召回率和F1指数评价深度学习模型的识别性能。使用参数量、模型大小和浮点运算数3个指标评估模型的识别效率。采用混淆矩阵展示模型的识别结果,并通过热力图反映模型对图像特征的关注度。结果 DenseNet121、InceptionV3、MobileNetV3模型和所提出的深度学习模型识别15个儿童心脏超声标准切面和非标准切面的平均F1指数分别为94.59%、95.13%、92.41%、94.73%,参数量分别为7.0×10~6、24.4×10~6、4.2×10~6、1.8×10~6,模型大小分别为13.941、48.777、8.445、3.588 MB,浮点运算数分别为11.16×10~9、12.89×10~9、0.86×10~9、3.05×10~9。从混淆矩阵和热力图可以看出,所提出的模型对15个儿童心脏超声标准切面和非标准切面的识别率高于DenseNet121、InceptionV3、MobileNetV3模型,且能够关注到超声切面中的关键特征区域。结论 所提出的深度学习模型可准确地识别儿童心脏超声标准切面,且模型的参数量较少,运行效率较高。
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关键词
心脏超声
儿童
深度学习
标准切面
智能识别
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职称材料
题名
基于上海市三甲医院的医院智慧管理评价指标分析
被引量：
9
1
作者
李程锦
袁加俊
施莉莉
陈允灏
赵列宾
机构
上海
交通大学医学院公共卫生学院
上海
交通大学医学院附属新华医院
上海智慧儿科临床诊治技术工程技术研究中心
上海
交通大学医学院附属
上海
儿童医学
中心
出处
《中国医院管理》
北大核心
2023年第10期48-50,共3页
基金
国家自然科学基金重大项目(72293585)
上海申康医院发展中心管理研究项目(2021SKMR-10)
上海市卫生法学研究会研究项目(2022WF06)。
文摘
目的深入分析国家医院智慧管理评估标准体系,为推动医院智慧管理建设以及科学评价提供参考依据。方法选取上海市43家三甲医院,对60名医院管理者开展问卷调查。结果运营管理、财务资产管理、基础安全具有较高的相关性和需求性,药品耗材管理相关性较高但需求性较低,医疗护理管理具有较低的相关性和需求性。质量效率、医患满意度、辅助决策能力以及成本控制是衡量智慧管理效果的重要维度。结论公立医院智慧管理评估要以运营管理和资源配置为核心,基于实际需求和发展问题,动态化调整标准体系,实施差异化评估,以提升医患满意度,实现提质增效。
关键词
公立医院
智慧管理
评价指标
上海
Keywords
public hospital
smart management
evaluation indicators
Shanghai
分类号
R197.323.1 [医药卫生—卫生事业管理]
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职称材料
题名
深度学习在儿童心脏超声标准切面自动智能识别中的应用
被引量：
3
2
作者
刘贻曼
韩啸翔
张玉奇
张志芳
沈蓉
陈丽君
董斌
袁加俊
胡孟晗
李庆利
陈建刚
机构
华东师范大学通信与电子
工程
学院
上海
市多维度信息处理重点实验室
上海
交通大学医学院附属
上海
儿童医学
中心
心内科
上海智慧儿科临床诊治技术工程技术研究中心
上海
理工大学健康科学与
工程
学院智能医学影像与计算医疗实验室
出处
《海军军医大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期822-829,共8页
基金
国家自然科学基金(61975056)
上海市自然科学基金(19ZR1416000)
上海市科学技术委员会资助项目(20440713100)。
文摘
目的 探讨深度学习在儿童心脏超声标准切面自动识别中的可行性和准确性。方法 在上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心心脏超声诊断中心影像归档和通信系统数据库中,选取2022年9-10月行心脏超声检查儿童的4 035张心脏超声图像,按照6∶2∶2的比例将图像随机分为训练集(2 421张)、验证集(807张)、测试集(807张)。通过改进密集连接网络(DenseNet)开发了一个轻量、高效的深度学习模型,实现对15个儿童心脏超声标准切面的自动识别,并与DenseNet121、InceptionV3、MobileNetV3 3种常用的深度学习模型进行比较。以人工手动标注结果为金标准,采用准确度、精确率、特异度、召回率和F1指数评价深度学习模型的识别性能。使用参数量、模型大小和浮点运算数3个指标评估模型的识别效率。采用混淆矩阵展示模型的识别结果,并通过热力图反映模型对图像特征的关注度。结果 DenseNet121、InceptionV3、MobileNetV3模型和所提出的深度学习模型识别15个儿童心脏超声标准切面和非标准切面的平均F1指数分别为94.59%、95.13%、92.41%、94.73%,参数量分别为7.0×10~6、24.4×10~6、4.2×10~6、1.8×10~6,模型大小分别为13.941、48.777、8.445、3.588 MB,浮点运算数分别为11.16×10~9、12.89×10~9、0.86×10~9、3.05×10~9。从混淆矩阵和热力图可以看出,所提出的模型对15个儿童心脏超声标准切面和非标准切面的识别率高于DenseNet121、InceptionV3、MobileNetV3模型,且能够关注到超声切面中的关键特征区域。结论 所提出的深度学习模型可准确地识别儿童心脏超声标准切面,且模型的参数量较少,运行效率较高。
关键词
心脏超声
儿童
深度学习
标准切面
智能识别
Keywords
echocardiography
child
deep learning
standard view
intelligent recognition
分类号
R445.1 [医药卫生—影像医学与核医学]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于上海市三甲医院的医院智慧管理评价指标分析
李程锦
袁加俊
施莉莉
陈允灏
赵列宾
《中国医院管理》
北大核心
2023
9
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下载PDF
职称材料
2
深度学习在儿童心脏超声标准切面自动智能识别中的应用
刘贻曼
韩啸翔
张玉奇
张志芳
沈蓉
陈丽君
董斌
袁加俊
胡孟晗
李庆利
陈建刚
《海军军医大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
3
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