55、医疗数字化:机遇、挑战与未来展望

医疗数字化:机遇、挑战与未来展望

1. 医疗数字化研究现状

目前,多数医疗数字服务研究主要聚焦于用于改变患者行为的短信系统,而对强化数字服务系统的研究较少。在临床有效性、成本、患者接受度等方面的文献有限,在公平性和安全性问题上的研究更是匮乏。关于专业人员数字技能要求的论文仅有四篇。尽管数字工具在改善健康方面有大胆承诺,但对于能否以及如何实现这一目标,仍有许多未知之处。

不过,大规模、多维度数字干预的临床试验方案已被确定,这表明当前有限的证据基础在未来几年将得到扩展。

2. eHealth/mHealth的作用

eHealth/mHealth可作为应对健康老龄化和普及医疗服务挑战的工具,尤其在慢性病负担日益加重的背景下,其具体作用如下:
- 促进健康生活方式的采用和自我护理。
- 改善对广泛医疗服务的获取,涵盖精神疾病、心脑血管疾病、糖尿病和癌症等病症。
- 使放射学和康复等服务受益。
- 通过促进医疗服务提供者之间的沟通,提高临床决策和处方的效率。
- 以较低成本推动个性化、以患者为中心的护理。
- 提高长期护理机构和家庭中慢性病管理的有效性。

3. 欧洲eMedicine政策与服务类型

欧洲委员会采取政策鼓励eMedicine(EM)的发展,确定了EM服务帮助患者的方式,特别是对偏远地区或有特殊医疗需求的患者。EM服务还具有改善医疗服务获取、缩短患者等待名单、优化资源利用和提高生产力等具体益处。

在过去十年中,欧洲发起了多项支持EM发展的倡议。目前,EM主要通过以下三种服务类型存在:
|服务类型|具体内容|
|

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值