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本文概述了公共医疗服务在社区及乡村的应用情况,包括糖尿病并发症、高血压的标准范围、乡村医生的收入来源、两癌筛查的重要性及其在农村地区的普及率,并提到了与医疗相关的专业术语如职业暴露和特殊血型。

1.社区和村医做公卫,3甲3乙不做公卫

2.糖尿病并发症:心梗,心力衰竭,脑梗,脑出血,昏睡,双脚发冷,走路疼痛,皮肤溃烂,痉挛截肢,失明,性无能,闭经

3.高血压超标标准:收缩压>140||舒张压<90 (根据年龄判断,60岁以上 148/86)

4.村医收入来源:挂号-开药(新农合 返利40%)--诊断--公卫--转诊(两癌筛查眼科等大疾病3000元/人,普通600元/人)

5.两癌筛选:乳腺癌和宫颈癌同时排查的双癌筛查便以“双丝带”为标志,每年10月份都是乳房关爱月,农村发病率大于城市

6.69岁以上成为老年人

7.职业暴露:因为职业关系将自己暴露在危险之中

8:RH血型:恒河猴(Rhesus Macacus)外文名称的头两个字母,大多数人为阳性,阴性为熊猫血

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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