简介：摘要：随着信息技术的迅速发展，大数据技术的应用逐渐深入到各行各业。高职护理专业教育作为培养护理人才的重要途径，也开始积极探索如何利用大数据技术提升教学质量。本文基于大数据视域，探讨了高职护理专业精准教学方法的应用与实践。首先，介绍了大数据技术在高职护理专业教学中的优势，包括个性化教学、精准评估和智能推荐等方面。然后，结合具体案例，分析了高职护理专业精准教学方法的具体实施步骤和效果评估。最后，总结了高职护理专业精准教学方法的应用前景和挑战，并提出了相应的建议。通过本文的研究，旨在为高职护理专业教育者提供一种新的教学方法，以提高教学质量和效果。

简介：【摘要】目前在经济快速发展与人们高质量生活水平的影响下，人们对身体健康越来越重视。为强化医疗工作质量与疗效，我国不断进行优化与改革医疗体系。本文主要对大数据技术置入医院人力资源管理，探讨该技术对加强人力资源管理的影响，并对出现问题给予完善举措，进而为医院发展与医疗水平的提升发挥重要作用。

简介：摘要：本文重点研究基于图计算的大数据分析与挖掘技术，通过对图计算在大数据领域的应用进行深入探讨，分析其在数据处理和信息挖掘中的优势和局限性，旨在为相关领域的研究提供理论支持和技术指导。

简介：

简介：摘要：目的 了解某企业石墨烯作业人员职业健康体检情况，为职业病防治提供依据。方法 对2019年-2021年某石墨烯企业进行职业健康体检的接尘人员的连续2年健康体检结果进行分析。结果 该企业共有石墨烯作业人员2019年54人职业健康体检异常15例，异常率27.8%，其中右心功能异常7例，肺功能异常8例。随着年龄和工龄的增长，心功及肺功异常率有升高趋势（P＜0.05），2021年49人职业健康体检异常13例，异常率26.5%，但两年体检结果对比未见明显异常。结论 随着石墨烯的广泛应用，工作人员接触与暴露石墨烯的机会增多，本文旨在研究石墨烯工作人员的职业健康状况，两年体检结果对比无显著变化。

简介：摘要：目的：探讨住院患者医疗质量与安全监测指标数据采集环节的管理措施，以提升医疗服务的质量和安全水平。方法：采用问卷调查和实地观察相结合的方法，对住院患者医疗质量与安全监测指标数据采集环节进行了系统评估，并对医护人员的访谈和数据统计分析，对信息系统进行改造升级。结果：在住院患者医疗质量与安全监测指标数据采集环节中，存在信息记录不规范、数据采集不及时等问题。经过改造升级，引入了智能化信息系统，简化了数据录入流程，提高了数据准确性和及时性，同时加强了医护人员的培训和指导，提升了他们对数据采集工作的重视程度。结论：对住院患者医疗质量与安全监测指标数据采集环节的管理措施的探讨和实施，可以有效提升医疗服务的质量和安全水平。进一步的研究和实践需要不断完善和深化现有管理措施，加强信息技术的应用，以适应医疗服务的不断发展和需求的变化。

简介：摘要：为评价药品质量、查控假劣药品及促进药品质量提升，重要手段是药品监督抽检，药品监督抽检工作发挥着越来越重要的作用。为助推药品监督抽检工作高质量开展，现阶段广泛应用药品监督抽检数据管理系统，凸显出“数据管理”的重要地位。数据管理在药品监督抽检工作中的应用可集中体现在四方面，即抽检数据实时录入、抽样任务的分配和部署、增强监督抽检数据的完整性、药品监督抽检数据的分析。

简介：摘要：伴随着网络和信息科技的进步与发展，大数据、智能技术应用也逐渐渗透到各行业、各大领域，数据自身价值以及带来的经济价值也越来越大，在药品监督管理系统中，基于大数据技术构建和应用质量数据分析系统，利用大数据环境下涌现出来的新科技，推动药品质量监督管理工作，既符合大数据时代的发展需要，也符合国家药品质量监督管理的更高要求。本文就主要分析药品监督管理中质量数据分析系统的应用，以期推动药品监督管理工作成效稳步提升。

简介：摘要：目的：本研究旨在评估超声乳腺影像报告和数据系统在诊断乳腺良恶性病变中的应用价值。方法：回顾性地分析了60例接受超声乳腺检查的患者的影像报告和相关数据，全部病例均经B超诊断，并按BI-RADS分级标准判断其良、恶性程度。以病理学为依据，将病人分成恶性与良性两组。通过对两组病例常规声像图特点的对比分析，探讨BI-RADS在乳腺良、恶性病变中的应用价值。结果：共纳入22例恶性肿瘤和38例良性肿瘤患者。在常规超声特征方面，相比于良性肿瘤组，恶性肿瘤组表现出更多的不规则形状、边界模糊和后方回声增强等异常特征。此外，BI-RADS对乳腺良恶性肿瘤的诊断均具有较高的敏感性和特异性。结论：超声乳腺影像报告和数据系统在诊断乳腺良恶性病变中具有重要的应用价值。通过分析常规超声特征，可以辅助医生判断肿瘤的良恶性。BI-RADS分类系统对乳腺良恶性肿瘤的诊断具有较高的准确性，这些结果表明，超声乳腺影像报告和数据系统在临床实践中可作为一种有效的辅助工具，提高乳腺疾病的早期诊断和治疗效果。

简介：摘要：