2、医疗信息革命:现状、挑战与机遇

医疗信息革命:现状、挑战与机遇

1. 医疗即沟通

现代医疗高度依赖团队协作与沟通。互操作性对于及时、按需提供信息至关重要,它能促进更快速、更合理的决策制定,减少重复工作以降低浪费,并通过减少错误来提高安全性。

数字医疗互操作性、无线传感器、成像技术和基因组学的融合,将彻底改变医疗实践的方式,提升其效率和效果。如今,患者正借助自己的移动设备引领这场革命,即便医生可能需要数年时间才能采用新的医疗进展,患者也不会等待。

然而,大多数医疗流程仍主要依赖纸笔来生成数十亿份文件,医疗领域仍是笔、纸和传真机的最大市场。长期以来所期待的数字医疗革命进展缓慢,仍存在“希望、炒作和危害”的特点。像耗资300亿美元的“有意义使用”计划等大型举措,未能如预期般提高效率,很大程度上是因为未能解决临床层面的互操作性问题。

纸质患者记录被广泛认为不适用。正如20多年前Bleich所抱怨的那样,病历往往又厚又破、杂乱无章且难以辨认,各种记录混在一起,让人难以理解患者的实际情况。纸质记录一次只能供一人使用,且常常不在需要的地方。即便拿到手,在杂乱无章的记录中找到所需信息也十分困难,工作人员需要花费大量时间来查找、运输和查看这些纸质档案。

不过,尽管存在这些不足,纸质患者记录的灵活性和耐用性也容易被忽视。电子健康记录(EHR)需要变得同样灵活、可靠且易于使用。

传统上,医疗信息系统是基于资金和权力的流动进行分层组织的,从支付方到医疗服务提供组织,再到各个部门、临床医生,最后到患者。但这种模式与照顾个体患者所需的自然信息流严重不符,后者更像是一个社交网络,每个患者处于自己网络的中心。

所有人都希望从健康和社会护理中获得相同的东西,包括身心

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建模仿真过程,有助于研究人员理解和复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究工程应用。; 适合人群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网的动态建模方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统分析设计能力。
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