刷题入门，北美码农必备

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一、临床诊断辅助系统 通过收集医院各信息化子系统的临床数据，将疾病的表征、患者体征和治疗方式的数据存储起 来，建立特定疾病的数据库。再根据数据的智能分析，可以对患者进行多种诊疗措施比较分析， 制定有效的诊疗路径，帮助医生进行决策。在临床诊断辅助系统中，人工智能技术是一项非常 重要的辅助技术，它可以通过知识的学习，进一步提炼数据的价值。 临床数据首先反映的是人的疾病特征，再辅以以往的医生诊疗数据，就可以实现辅助诊疗。医 疗大数据最大的价值输出，就是在临床诊断辅助系统方面。因为医疗大数据的应用，可以明显 提高医疗服务水平，降低失误。这类应用和医生、医院所追求的目标是一致的，所以医院的付 费意愿较强。医院内部的临床数据是存在数据孤岛的，系统和系统之间，医院和医院之间，医 院和社会公众之间均存在不同程度的数据壁垒。医院现在在政策、技术的推动下，有强烈的意 愿先消除内部的数据壁垒，建立医院临床数据中心，所以对临床数据的集成和应用有较为强烈 的需求。 1.临床数据辅助诊疗。医生在诊疗过程中，需要很多相关信息的辅助，最重要的信息来源是患 者的各种临床检验检查数据。这些检验检测数据，汇入到疾病数据库之后，能够形成疾病辅助 决策支持，对医生的工作进一步形成指导，从而准确判断疾病，给出诊疗方案。 临床数据反映了患者的疾病情况，但是疾病千变万化，疾病种类繁多，医生还需要一些临床指 南、知识库来辅助进行判断。医生在计算机（电子病历）中输入主诉的时候，系统结合症状等 患者综合信息并智能“匹配”后台医疗大数据知识库，提示医生患者可能存在的疾病，避免漏 诊、误诊和医疗纠纷。医生在下医嘱的时候，利用规则引擎推出相应诊断的治疗方案，并对用 药、手术、护理等治疗方案进行详细指导，减少技术上的失误。 案例：惠每科技 CDSS 临床辅助决策系统 惠每科技 CDSS 临床辅助决策系统根据 Mayo Clinic（梅奥）知识体系和最新指南文献为知识 内核，基于病历数据不断运算更新的知识图谱，绘制更加符合临床经验的决策路径。可以实现 疾病的辅助诊断、推荐治疗方案、合理性审核、检验检查结果解读、病案缺陷提醒等功能。惠 每 CDSS 利用自然语言处理智能识别、分析非结构化病历文本，从 EMR、RIS、LIS 等医院数据 平台中读取患者病历数据，经结构化存储形成完整的、符合临床术语标准的中间数据平台，为 医生、医技人员、护士、管理者提供多维度决策支持。通过人工智能技术不断汲取病历经验， 丰富 AI 大脑，训练诊疗模型。开发满足各级医疗机构管理与临床需求的人工智能系统，融入 门诊、急诊、住院环节。通过惠每辅助决策支持系统，能有效提升医疗质量，保障患者安全， 降低医疗风险，助力医疗智能化建设。 案例：嘉和美康 嘉和美康专注于医疗临床信息系统的软件开发和系统建设，在电子病历系统、临床路径系统、 移动医疗系统、心电信息系统、手术麻醉系统、口腔专科化电子病历系统、医学科研平台、医

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《程序员面试金典》 第6版 英文版 ，面试必备。本书是原谷歌资深面试官的经验之作，层层紧扣程序员面试的每一个环节，全面而详尽地介绍了程序员应当如何应对面试，才能在面试中脱颖而出。

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PM

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