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电子病历源码 JAVA电子病历系统源码
本系统基于云端SaaS服务方式，通过浏览器方式访问和使用系统功能，提供电子病历在线制作、管理和使用的一体化电子病历解决方案。 这是一套SaaS模式Java语言开发的云HIS系统的子系统云电子病历，本系统采用前后端分离模式开发和部署，支持电子病历四级，纯源码，支持二次开发。 电子病历系统功能：病历管理对病人信息的统一管理，病人办理入院后，电子病历平台通过HIS系统同步病人住院信息。支持病人基本信息、病人联系信息、病人住院信息的修改。 病历模板电子病历模板维护功能可以灵活编制结构化病历模板的内容和样式，可以对病历模板的内容进行定义。用户可以设计符合自身要求的模板，并且能够对模板的使用范围进行规定，如全院模板、本科室模板、个人模板。 电子病历技术栈：本系统采用前后端分离模式开发和部署。
1.9K40编辑于 2023-03-31 - 来自专栏影像PACS源码
SaaS电子病历系统源码
SaaS电子病历系统是一种基于云计算技术的电子病历服务平台，它将传统的病历记录存储在云端，使用者可以通过互联网随时随地访问和查询病历信息。 图片SaaS电子病历系统的应用1.医疗机构SaaS电子病历系统可以帮助医疗机构提高效率、降低成本、提升服务质量。 医疗机构可以通过SaaS电子病历系统实现病历信息的电子化管理，减少人工录入的错误率，提高工作效率。同时，SaaS电子病历系统也可以帮助医疗机构实现数据共享和互通，提升医疗服务的质量和水平。 图片SaaS电子病历系统的未来发展随着SaaS技术的不断发展，SaaS电子病历系统将会变得越来越普遍本系统基于云端SaaS服务方式，通过浏览器方式访问和使用系统功能，提供电子病历在线制作、管理和使用的一体化电子病历解决方案 除实现在线制作内容丰富、图文并茂、功能完善的电子病历模板外，还可按照医疗机构的特色，根据不同业务的需求，使用该系统定制个性化、实用化、特色化电子病历模板；该系统能对电子病历模板进行统一集中管理，通用的电子病历模板能直接提供给不同的医疗机构直接使用
1.1K20编辑于 2023-04-18 - 来自专栏葡萄城控件技术团队
.NET 开发电子病历系统（EMR）
电子病历系统优势优点 电子病历的优点显而易见，方便信息的存储、查阅和使用，而且时效性强、存贮容量大、成本低并且共享性强。它的改进和完善能进一步的加速医院信息化建设的发展。 电子病历报表要求 电子病历与计算机打印病历不同，是指医务人员在医疗活动过程中，使用医疗机构信息系统生成的文字、符号、图表、图形、数据、影像等数字化信息，并能实现存储、管理、传输和重现的医疗记录，是新型的病历记录形式 2.签名信息 电子病历往往只能由部分员工权限操作，所以为了保证医院的正常流程执行，电子病历中都需要有专门的电子签名或印章信息。 常见电子病历报表 1.诊疗日报表 因为医疗机构服务特殊性，很多报表需要当天出具有效，所以在电子病历系统当中会存在诊疗日报表，去记录当天的数据。 点击这里，即可下载试用 电子病历系统中报表工具选择 电子病历系统中报表工具选择，除了满足常规的报表设计，预览，打印外，还需要满足电子病历系统中的特殊需求。
2.3K51发布于 2018-07-13 - 来自专栏大数据文摘
大数据分析提升电子病历临床价值
大数据文摘作品，转载需授权 选文：孙强 翻译整理：孙强, Dr Guo, 胡楠，汪霞 医疗服务从业者理应继续使用大数据分析策略将电子健康档案中的信息转换为临床可执行的洞见。 电子健康档案（EHRs）通过病人信息权限的加速获取，工作流程的优化，成本的减少和信息分享的便捷化，成功变革了医疗保健行业。 但是医疗保健行业从业者现在被电子健康档案系统中产生的海量数据所淹没，并在艰难地尝试将这些信息转换成可执行临床指导。 尽管设计和应用数据管理策略似乎有些让人望而生畏，电子健康档案的服务商和第三方公司正在努力提供更易操作的数据获取方法和分析组件。 服务提供者可以使用电子病历实时地监测临床基本数据，更进一步的应用是通过逻辑运算程序进行前瞻性措施。
82030发布于 2018-05-24 - 来自专栏数据派THU
【独家干货】医院电子病历体系的构建与应用
首先对电子病历的定义，大家的认识有很大差距，很多大夫对电子病历的认识往往就是中心的这一块儿，很多都是描述，写病程的记录，很多都是自由文本。 对于电子病历的使用，不同的人感觉都是不一样的，现在所建的电子病历绝大部分是为满足医生的。现在建这个系统的时候，不光有档案的记录，同时还把医疗过程的信息包括了，又扩大了范围。 ? 第三，我跟大家报告一下现在整个国家电子病历建设的情况。 4代，可能在2015年或者2020年以后会逐渐有第5代的电子病历出现。 第四个方面，电子病历目前怎么应用和主要的问题。
1.2K60发布于 2018-01-30 - 来自专栏魏琼东
基于自然语言处理技术的智能电子病历系统
一、设计理念&产品介绍 智能电子病历系统采用独有的NLP技术对病历进行细致的、专业的结构化处理，使得病历内容的内在含义为计算机“理解”，实现监控和利用。 ，把临床决策引擎接入全结构化的电子病历系统，通过赋能电子病历系统，让医生感知智能医疗：辅助诊断、智能推荐、智能输入、智能纠错、智能质控、智能编码等，让医生从上一代的业务操作系统进入到新一代的智能化时代。 二、产品特点优势 如果为了电子病历的结构化，把应该用自然语言自由化输入的电子病历，组织成用固定的词或词组选择性输入的电子病历，会影响医生的思维，破坏汉语以字成句、以字组词、多样化词语的自然语言结构，破坏医生的专业思维方式和语言习惯 为避免以上问题，并且又能对丰富的病历资源进行二次利用，NLP自然语言电子病历系统可支持前台自然语言录入，后台自动通过独有的NLP技术将病历内容进行结构化处理和存储。 2.3 病历输入法 应用NLP、机器学习技术并结合海量的电子病历以及相关医学内容进行训练的专用病历输入法提供诸如基于书写上下文的超级联想、自动补齐、自然文本自动替换输入。
2.8K31发布于 2020-07-03 电子病历与知情同意书电子化：腾讯电子签如何破解医疗合规难题
随着医疗数字化进程加速，电子病历与患者知情同意书的法律效力问题备受关注。 本文从法律合规性、技术可靠性、产品功能等维度解析电子签名的适用性，并重点推荐腾讯电子签医疗解决方案，助力医疗机构实现高效合规的电子签约管理。一、电子病历与知情同意书能否使用电子签名？法律效力如何？ 国家卫健委《电子病历应用管理规范（试行）》也明确支持电子病历的合法性，但需满足以下条件： 电子签名通过第三方认证机构认证； 数据电文未被篡改，且签名人身份可验证。 典型案例：杭州某医院通过腾讯电子签签署的电子病历，在医疗纠纷中被法院采纳为有效证据，判决支持其法律效力。2. 腾讯电子签凭借区块链存证、医疗场景深度适配、腾讯生态联动等优势，已成为医疗机构数字化转型的首选工具。立即体验腾讯电子签，让电子病历与知情同意书的安全合规管理触手可及！
65300编辑于 2025-09-30电子病历中神经症状标注的一致性研究
电子病历中神经症状标注的一致性研究从电子健康记录中提取以自由文本形式记录的患者体征和症状对于精准医学至关重要。一旦提取出来，通过映射到本体中的体征和症状，可以使这些信息变得可计算。 机器标注器机器标注器（NN）是一个神经网络，经过训练可以识别电子健康记录医师笔记中包含神经学概念的文本片段。 NN在11000个手动标注的句子上进行了训练，这些句子来自神经科教科书、在线神经疾病描述和电子健康记录笔记。标注每轮标注五份患者电子健康记录笔记。 尽管每轮标注了五份电子健康记录笔记，但笔记长度各不相同。电子健康记录笔记中的每一行都被转换为JSON文件中的单独一行，并在Prodigy标注器中生成一个标注界面。 尽管通过手动方法对电子健康记录进行高通量表型分析是不切实际的，但电子健康记录中自由文本的手动标注可用于训练神经网络进行表型分析。神经网络也可以加速手动标注过程。
8600编辑于 2026-01-22- 来自专栏DrugOne
Commun | 从大规模电子病历中估算疾病遗传参数
Correlations from Large Health Datasets in the Absence of Genetic Data”，本研究的主要目的是在不引入新的遗传数据的情况下，利用现有的电子病历和遗传参数 随着电子病历的普及，如果能够利用这些记录对遗传参数进行估算，就能将原来只能基于家庭成员间的分析扩展到数百万人群中进行分析。 芝加哥大学Andrey Rzhetsky教授的团队和沙特阿卜杜拉国王科技大学高欣教授的团队（http://sfb.kaust.edu.sa）开发出一种新的方法（第一作者为芝加哥大学的贾耿介博士），基于大规模的电子病历去估算遗传参数 这里，作者利用美国、丹麦和瑞典的国家级电子病历数据库，定义和计算了疾病患病率曲线和疾病嵌入，证明了疾病的特征变量可以用来评估遗传率(h2)、疾病间遗传/环境/表型相关性(corr)。
64940发布于 2021-01-28 技术指南：电子签名在电子病历和患者知情同意书中的法律效力与应用
摘要 本技术指南旨在解析电子签名技术在医疗领域的应用，特别是在电子病历和患者知情同意书中的使用，并探讨其与纸质文件法律效力的等同性。 在医疗领域，电子签名被广泛应用于电子病历和患者知情同意书，以提高工作效率、减少纸质文件的存储和管理成本，并确保医疗记录的可追溯性和不可篡改性。 配置电子签名系统：在腾讯云控制台中配置电子签名系统，包括印章管理、授权管理等功能。 集成电子签名到业务流程：将电子签名集成到电子病历和患者知情同意书的业务流程中，确保在关键步骤中使用电子签名。 某大型医疗机构通过腾讯云电子签名服务，实现了电子病历的快速签署和存储，显著提高了工作效率，并确保了文件的法律效力。 通过本技术指南，我们详细介绍了电子签名技术在电子病历和患者知情同意书中的应用，并展示了如何利用腾讯云产品来增强其安全性和合规性。
37900编辑于 2025-07-24- 来自专栏新智元
邓侃解读谷歌首篇电子病历论文：完整披露谷歌医疗大脑野心
作者：邓侃 【新智元导读】上周，谷歌公布了首篇电子病历相关论文，由Jeff Dean率队联合众多大牛和顶级医学院完成。然而，不少业内人士，包括康奈尔大学副教授王飞博士都认为该论文质量一般。 总共只收集了 21.6 万条住院病历数据，训练数据量太小。 收集海量病历； 把每一个病历转换成一条临床路径时间序列； 用深度学习算法，预测时间序列。包括用病情描述，预测疾病诊断，预测死亡率。用病情描述加治疗方案，预测复诊率和住院天数等等。 3. 规定了整合多源异构病历数据的标准：沿用开源的 FHIR 标准。 6. 因此，谷歌大脑这首篇电子病历论文的意义在于，不仅完整地披露了 Google Medical Brain 项目的目标、方法、规划和进展，还实际上给 “深度学习在医疗领域的应用”，定义了一套标准。
1.3K70发布于 2018-03-20 - 来自专栏跟着小郑学JAVA
基于SpringBoot+Vue医院电子病历管理系统的设计和实现(源码+文档+部署讲解)
电子病历系统不仅能够提高病历管理的效率和准确性，还能为医生提供更加全面、准确的患者信息，从而提高诊疗质量和患者满意度。此外，电子病历系统还有助于实现医疗资源的共享和优化配置，提高医疗服务的整体水平。 5.2 国内外研究现状 随着信息技术的快速发展，医院电子病历管理系统（EMR）在国内外医疗领域得到了广泛应用。电子病历管理系统是一种将患者病历信息数字化、存储和共享的系统，旨在提高医疗服务质量和效率。 欧洲各国也在积极推进电子病历系统的实施，如英国的NHS数字战略和德国的电子健康卡项目。在亚洲地区，日本、韩国和新加坡等国家也在积极推动电子病历系统的普及。 在中国，随着医疗改革的不断深入，电子病历系统也得到了越来越多的关注。目前电子病历系统已经覆盖了大部分公立医院和部分私立医院，实现了患者病历信息的数字化和共享。 首先，电子病历系统能够提高病历管理的效率和准确性，减少纸质病历的存储和管理成本，同时降低病历丢失或损坏的风险。
1.7K10编辑于 2024-07-25 - 来自专栏大数据文摘
【慢性病管理】: 大数据、电子病历、物联网三合一
如何能让供应商、开发商、消费者和数据专家携起手来，共同创造一个有意义、有魅力、有效率的慢性病管理环境，并充分利用电子病历和物联网以达到最佳效果？ ◆ ◆ ◆ 奠定大数据分析的基础工作 ? 当涉及到日常工作流程，医疗保健利益相关者可能对电子病历的真正好处产生分歧。然而，无法否认的是，正是由于电子病历，我们得以同时查阅大量的病历，以发现新的关系，并使得大规模人群管理得以实现。 最近，加州大学洛杉矶分校的研究人员分享了他们的工作，他们使用机器学习和电子病历的数据帮助确定了一批2型糖尿病患者——这些人并不知道自己已经得病。 到目前为止，大多数电子病历在将新兴的物联网技术整合到卫生保健提供工作流程方面做的并不好，在患者认为提供商应该所了解的和实际上健康咨询室所获得的两者之间存在着逐渐的脱节。 随着“我的卡罗莱纳州跟踪程序（My Carolinas Tracker app）”软件的广泛使用，卫生系统希望能够解决这一问题：即如何将物联网上不同的数据流整合到一个统一的标准文档中，与电子健康病历分别存储
1.1K30发布于 2018-05-22 - 来自专栏AI科技评论
学界 | 谷歌联手斯坦福等高校研究电子病历，深度学习准确预测病人病程
AI 科技评论消息，谷歌在 ArXiv 上公开了一篇论文，也很可能是谷歌使用深度学习模型在电子病历建模分析方面的首篇文章。 在这篇文章里，Google 选择了 UCSF、Stanford、UChicago 作为合作单位，在两个大的医院系统——CSF 和 UChicago 的电子病历数据上，用深度学习模型预测四件事情：住院期间的死亡风险 在输入模型之前，所有电子病历中的事件全都被嵌入到一个统一的低维空间中。 我们使用了两个美国学术医疗中心的 EHR 数据来验证我们的方法，其中包括住院至少24小时的216221名病例。 用 FHIR 标准对电子病历进行映射 使用计算机系统从「高度组织和记录的数据库」中学习临床数据具有悠久的历史。 通过电子健康记录和深度学习方法的发展，对电子健康记录数据的深度学习的应用迅速发展。在一项著名的研究中，研究人员使用自动编码器预测一组特定的诊断结果。
1.9K90发布于 2018-03-15 - 来自专栏数据结构与算法
12:加密的病历单
12:加密的病历单 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 小英是药学专业大三的学生，暑假期间获得了去医院药房实习的机会。
2K40发布于 2018-04-03 - 来自专栏AI掘金志
专访英国 NHS 首席医疗科学官：2024年，NHS将全部实现病历电子化
Simon Eccles表示，2024年，NHS将会在每一个医院以及诊所当中实现病历的电子化。在此基础上，利用更好的使用技术和数据来服务患者。 NHS是世界上唯一一个利用电子影像传送技术的公立医疗体系，在NHS所有的公立医院里面没有人会再用传统的胶片方式，病理科的影像也都是用电子方式储存和传输。 医院除了电子档案全部用电子化的方式记录以外，我们还引入了很多确保信息安全的技术，让医院在信息化的进程当中有安全的保障。 采用NLP的方法，我们就可以口述当天搜集到的患者信息，AI系统可以通过结构化的数据采集方式，还有国际认证的编码形式，把患者的信息安全地记录在电子病历里。 其次，把患者的健康管理计划和处方信息，也放在这些病历里，这些病历也可以在我们的同事之间进行流转。 所以，从医生的角度来看，NLP可以帮我组成一个非常有力的虚拟团队。
83930发布于 2019-09-16 - 来自专栏新智元
谢国彤：解决分布式异构数据共享，交叉视角看区块链电子病历系统
最近看了MIT Media Lab做的MedRec，一个基于区块链的电子病历共享系统，有点儿感想，分享一下。 电子病历数据却不太一样。相比金融交易系统，电子病历的频次要低很多。在这个“买买买”的时代，一个人可以在一天内轻轻松松扫20次以上的支付宝或微信支付，但他/她一年也不见得会有20次电子病历数据交易。 可是单次电子病历数据却相当复杂度，一个患者一次就诊就可以产生挂号信息、病历信息、检验单、检查结果、医学影像、入院记录、手术记录、护理记录和出院小结等结构复杂、模态多样的电子病历数据。 参考Linked Data的四大设计原则，会发现在基于区块链的电子病历共享系统设计中，有一些基本的问题要思考： 什么是数据资源？ ，如IP地址，数据库用户名等； EMR queries & hashes：在医疗机构本地数据库中查询某个患者电子病历信息的SQL语句，还有电子病历信息的哈希值。
1.3K20发布于 2018-12-25 - 来自专栏新智元
谷歌与全球顶级医学院联手，Jeff Dean等扛鼎首篇电子病历论文，康奈尔大学王飞解读
从题目上看，深度学习就不必多说了，电子病历数据也是近些年来研究的热点，尤其是医学信息学领域。 研究概述：用深度学习分析电子病历，预测4大关键指标 文章开篇写得也很大气，基本是想要一统江湖的架势。 为了使用这种方法，我们需要将病人的电子病历事件序列转换为向量表示。 文章一上来就提到，作者用FHIR标准来对电子病历进行映射，而不必将电子病历数据进行标准化和归一化。 电子病历分析，任重道远 当然，以上提出的这些点也是电子病历数据分析的一些常见的挑战，Google的这篇文章也再次印证了这些问题不是很容易轻易被解决，而这也为我们指明了要攻克的难关。
1.1K100发布于 2018-03-20 - 来自专栏新智元
邓侃解读：深度学习病历分析前沿进展
最常见的用于电子病历（EHR）分析的深度学习架构 【新智元导读】邓侃博士又一力作，看深度学习如何让电子病历分析取得突破：Word2Vec、AutoEncoder让文字转换为张量，有助于更精准的预测；医学知识图谱 把深度学习技术应用于病历数据分析，原先是深度学习这个热门领域中的冷门。谷歌大脑这篇论文，把冷门引爆成了热门。 其实，把深度学习技术应用于病历数据分析，并非只有谷歌大脑在做。 也就是说，医学知识图谱与电子地图相比，点相似，而边不同。 HIPAA 法案规定，病历中 18 项数据涉及患者隐私，譬如姓名和住址。脱敏的问题，等同于在病历的各个段落中，识别这 18 项数据。数值张量的编码，让脱敏问题变得简单。 只需要用 attention，在病历的各个段落，找到与患者姓名和住址相近的张量即可。 一句话的总结：深度学习技术，让病历分析取得突破性进展。
1.2K100发布于 2018-03-21 - 来自专栏不能显示专栏创建者
“夜莺计划”将数百万病历移交给Google
Brase补充说：“除非患者所在州有隐私法，否则患者将失去对病历的所有同意权。” 对共享的误解 Redox是医疗数据共享平台的制造商，位于威斯康星州麦迪逊。
68920发布于 2019-12-13
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