医疗保健分析 存储库内容： Python Notebook文件包含用于数据探索，功能工程和机器学习模型（朴素贝叶斯，XGBoost，神经网络）的项目代码。 PDF报告文件包含项目，谓词和结果的概述。 Datasets.zip包含项目中使用的测试和训练数据。 HTML文件是jupyter笔记本的降价促销，其中所有输出均无需使用python或其IDE即可查看。 介绍： 医疗机构承受着越来越大的压力，以改善患者的护理效果并获得更好的护理。 尽管这种情况是一个挑战，但它也为组织提供了一个机会，可以利用其数据中的更多价值和洞察力来显着提高护理质量。 医疗保健分析是指使用定量和定性技术对数据进行分析，以探索所获取数据中的趋势和模式。 尽管医疗保健管理使用各种指标来衡量绩效，但患者的住院时间很重要。 能够预测住院时间（LOS），使医院能够优化其治疗计划以减少LOS，从而降低患者，工作人员和

MAX86150将ECG和SPO2集成在单个芯片上，为计算脉搏传播时间和间接血压提供了新的机会。

内眼深度学习 总览 这是一个深度学习工具箱，用于在医学图像（或更常见的是3D图像）上训练模型。 它与Azure中的云计算无缝集成。 在建模方面，此工具箱支持 细分模型 分类和回归模型 序列模型 分类，回归和序列模型可以仅将图像作为输入，或者将图像和非成像数据的组合作为输入来构建。 这支持了医疗数据的典型用例，在这些用例中，除了图像之外，还经常可以使用测量，生物标记或患者特征。 在用户方面，该工具箱专注于使机器学习团队能够实现更多目标。 它是云计算第一，并依靠来执行，簿记和可视化。 两者合计，得出： 可追溯性：AzureML保留已执行的所有实验的完整记录，包括代码快照。 标签会自动添加到实验中，以后可以帮助过滤和查找旧实验。 透明度：所有团队成员都可以访问彼此的实验和结果。 重现性：使用相同代码和数据的两次模型训练运行将得出完全相同的指标。 所有随机性源（例如多线程）均受到控制。 降低成本：使用AzureML，在开始培训工作时就请求所有计算（虚拟机，VM），并在最后释放它们。 闲置的虚拟机不会产生成本。 此外，Azure低优先级节点可用于进一步降低成本（便宜多达80％）。

eICU协作研究数据库代码存储库 这是研究社区共享的代码库。 该存储库旨在成为共享，完善和重用用于分析的代码的中央枢纽。 要了解有关数据库的更多信息，请访问： : 如何贡献 我们的团队一直在努力创建和共享eICU协作研究数据库。 我们鼓励您共享用于数据处理和分析的代码。 共享代码有助于使研究可重复，并促进协作研究。 要做出贡献，请： 使用以下链接分叉存储库： : 。 有关GitHub分支的背景，请参阅： : 将更改提交到分叉存储库。 使用描述的方法将拉取请求提交到 我们鼓励用户共享通过编写生成实例化视图的代码而提取的概念。 然后，世界各地的研究人员都可以使用这些物化视图来加快

HAPI FHIR HAPI FHIR-用于HL7 FHIR客户端和服务器的Java API CI / CD CI状态（主） 快照管道 当前的版本 测试范围 文档和维基 完整的项目文档可在此处获得： : 此项目的演示可在以下位置找到： : 该项目是开源的，根据Apache Software License 2.0获得许可。 请参阅，以获取有关在何处获得有关HAPI FHIR的帮助的信息。 有关商业支持的信息，请参见 。

南京工业大学数据库大作业 本系统的主要功能；用户注册进入系统，根据用户类型不同登记用户的个人信息。 家庭用户主要功能：输入健康状况，记录家庭诊断测试结果，提出健康问题。可以查看在线专家的诊断，治疗建议和健康问题的回答。 在线专家根据家庭用户的健康状况和测试结果给出相应的诊断，治疗建议，在线专家可以回答多个家庭用户提出的健康问题，但是如果问题类型为私人的话只能由私人在线专家回答。 系统管理员可以手动添加，修改，删除用户的信息。查询用户表和更新表信息等。

OpenHIS 医院信息系统 这是一个专为基层或二级护理而设计的开源医院信息系统。 它包含用于运行医疗机构的所有基本模块，从患者注册到计费。 完全基于开源技术构建，以确保自由和社区的持续支持。 有关详细信息，请访问上面的链接。 安装与配置 为了确保该应用程序首次运行，我决定使用开发版本，但以后可以随时对其进行升级。 以下安装脚本是在Ubuntu 20.04.1 LTS中创建的。 PHP（5.6） 有关详细信息，请访问 sudo add-apt-repository ppa:ondrej/php sudo apt-get update sudo apt-get install -y php5.6 sudo apt-get install -y php5.6-mysql 确认已安装的php版本： php -v 作曲家 有关详细信息，请访问 从任何地方运行作曲家： su

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Siemens X-ray detectors in healthcare and their applications