临床数据库有哪些应用，whonet软件是什么软件

1，whonet软件是什么软件

其主要用途有：①加强实验室数据在当地的应用；②管理实验室常规药物敏感性试验结果；③进行数据统计分析，尤其是抗生素药敏试验结果；④临床选择抗生素，指导临床合理用药；⑤发现医院感染暴发、耐药菌株的流行情况及耐药机制的确定；⑥发现实验室中的质量控制问题；⑦通过数据交换，促进不同实验室间的协作。河南新华电脑为您解答！

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2，医疗大数据有什么作用

医疗大数据，就是通过医疗的大数据进行数据分析，可以进行医疗方面的比较和研究。通全面析病特征数据疗效数据比较种干预措施效性找针特定病佳治疗途径。

医疗健康领域的大数据主要有四个来源：1、制药企业/生命科学 2、临床决策支持及其他临床应用（包括诊断相关影像信息） 3、费用报销、利用率和欺诈监管 4、患者行为/社交网络也就是说，不管是来自制药企业的数据，还是来着临床、社保或是患者的数据都可被当作医疗健康大数据的来源。

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3，做基因检测的理由有哪些

做基因检测能发现健康的遗传风险、对比遗传的信息，对疾病易感基因早发现，早预防，早治疗。推荐去盛景基因做，盛景基因在肿瘤分子诊断领域推出了国际领先的基于高通量测序技术的肿瘤分子诊断产品，涉及靶向用药检测、疗效监测、用药监测、肿瘤易感性检测、肿瘤个体化医疗全方位检测，实现肿瘤分子检测的整体覆盖。此外，盛景基因在肿瘤检测领域累积的数据，已构建为具有中国人群特色的基因组大数据库。通过与国际领先的公司合作，盛景基因未来将借助云存储与云计算平台，实现基因组数据最简化的终端应用和实时共享。

1基因检测有什么用途? 1) 辅助临床诊断：很多疾病表现出来的症状类似，临床上很难进行鉴别诊断，容易混淆。若是通过基因检测，在基因层面找到致病原因，可以辅助临床医生鉴别诊断甚至纠正临床上的诊断。 2) 指导治疗：治疗的效果与很多因素相关，排查外在的原因，人与人之间治疗的差异主要受遗传因素的影响。通过基因检测可以帮助实现个体化治疗，提高疗效，减少不良反应的发生。 3) 携带者筛查：最常见的是唐氏综合征的筛查。传统的唐氏综合征筛查是利用血清学筛查进行的，检出率为65%-75%，容易漏检。而无创产前基因检测则可以准确地筛查出唐氏综合征患儿，还包括对18三体综合征和13三体综合征的筛查

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4，耗材管理类的软件有哪些

有的，常用的是保力耗材管理软件，现在很多医院在用，针对医疗机构的，很普及

上海市红会信息科技有限公司的医疗器械追溯管理系统，对所有耗材进行条形码管理，目前上海地区医院覆盖率90%

以大科技在医药流通领域十多年供应链信息化管理经验，自主研发了医院物流延伸管理系统---SPD，让医疗产业链一体化，院内100米物流精细化管理得以实现；进一步实现全流程质量管理，大幅提高整体运营效率、降低运营成本的目标。医院内部物流管理系统SPD项目上线案例医院列表：http://www.ebigcn.com/cases/spd/SPD是英文单词supply（供应）、processing（分拆加工）、distribution（配送）的缩写。以物流信息手段为工具、对全院的耗材进行统一管理的模式。SPD模式是集中采购、独家开展供货服务、提供商品分拆服务、直接配送到使用科室的一种服务模式。国内大部分医院面临的挑战以领代支，难以监管科室耗材领用以领代支，无法准确统计实际消耗。物品积压、过期、丢失时有发生难以管控。需求与供应结构性矛盾耗材需求计划不准确，采购供应速度不匹配，有些耗材库存积压，有些耗材紧缺导致需求与供应结构性矛盾。信息孤岛，信息不对称与供应商信息交互不畅，采购、验收、入库、分拣、配送等各环节信息化、智能化程度低，库存积压、出错率高，运营效率偏低。解决方案模型（低值耗材管理——SPD）以大科技spd系统应用价值协同交互，一体化管理统一分类、统一编码、统一医疗供应链基础数据；与供应商实现信息互联互通、协同交互，提高采购、配送效率，降低医院和供应商采购和配送管理成本。精细化管理，精准配送取消一级耗材库，根据临床需求和使用方便性定制“定数包”，实现以科室二级库为核心的精细化管理和精准配送，提高运营效率，减少运营成本。全流程闭环和可追溯在信息化的基础上，连接智能设施设备，运用RF、RFID条码和物联网技术手段，实现耗材的全供应链闭环和全流程可追溯管理。零库存管理采用“消耗后结算”模式，实现医院耗材“零库存”管理，大幅降低库存和损耗成本。

5，ICA有哪些应用

ica的应用：ICA 的主要应用是特征提取、盲源信号分离]、生理学数据分析]、语音信号处理、图像处理及人脸识别等. 在这部分, 我们综述一下ICA 的主要应用范例.1　在脑磁图(MEG) 中分离非自然信号脑磁图是一种非扩散性的方法. 通过它, 活动或者脑皮层的神经元有很好的时间分辨率和中等的空间分辨率. 作为研究和临床的工具使用M EG 信号时, 研究人员面临着在有非自然信号的情况下提取神经元基本特征的问题. 干扰信号的幅度可能比脑信号的幅度要高, 非自然信号在形状上像病态信号. 在文献[36 ]中, 作者介绍了一种新的方法( ICA ) 来分离脑活动和非自然信号. 这种方法是基于假设: 脑活动和非自然信号(像眼的运动或眨眼或传感器失灵) 是解剖学和生理学上的不同过程, 这种不同反映在那些过程产生的磁信号间的统计独立性上. 在这之前, 人们用脑电图(EEG) 信号进行过试验[ 37 ] , 相关的方法见文献[43 ].试验结果表明, ICA 能很好地从M EG 信号里分离出眼运动及眨眼时的信号, 还能分离出心脏运动、肌肉运动及其它非自然信号. Fast ICA 算法是一个很合适的算法, 因为非自然信号的去除是一个交互式的方法, 研究者可以很方便地选择他所想要的独立成分的数目. 除了减少非自然信号外, ICA 还能分解激活区[ 38 ] , 使我们直接访问基本的脑功能成为可能. 这一点在神经科学的研究领域将很可能起非常重要的作用, 我们也正从事将ICA 运用到fM 2R I 数据分析这方面的工作.2　在金融数据中找到隐藏的因素将ICA 用在金融数据中是一个探索性的工作. 在这个应用中存在许多情况(并行的时间序列) , 例如流通交易率或每日的股票成交量, 这里存在一些基本的因素, ICA 可以揭示一些仍隐藏着的驱动机制. 在近年来的证券研究中, 人们发现ICA 是对PCA 的一种补充工具, 它允许数据的基本结构能更轻易地观察得到. 在文献[ 44 ]中, 将ICA 用在了不同的问题上, 属于同一个销售链的商店的现金流量, 尽量找到对现金流量数据有影响的一些基本因素. 对独立成分的假设有可能不现实, 例如假期和年度的变化, 顾客购买力的变化, 政府和经营策略(像广告) 等等因素, 通通假设它们之间是相互独立的. 通过ICA , 利用现金流量时间序列数据, 能分离出一些基本的影响因素和它们的权重, 并且以此还能对商店进行分组. 对于试验和解释, 详细情况请参见文献[44 ].3　自然图像中减少噪声第三个例子是为自然图像找到ICA 过滤器. 它是基于ICA 分解, 从被高斯噪音污染的自然图像中去掉噪声. 文献[45 ]采用了一些数字的自然图像, 向量x 代表了图像窗口的像素(灰度) 值. 注意, 相对前面的两个应用, 这次考虑的不是多值的时间序列或图像随时间而改变, 相反元素x 已经由图像窗口的位置固定不变了. 采样窗口采样的是随机位置, 窗口的22D 结构在这里并不重要, 一行一行的扫描整幅图像使其变成像素值的向量. 实验结果发现, 没有经过边界的模糊及锐化操作, 窗口的大部分噪声被去掉了, 详细的情况参见文献当前去噪声方式有许多, 例如先作DFT 变换, 然后在作低通滤波, 最后作IDFT 恢复图像, 这种方式不是很有效. 较好的方法是近年来发展起来的小波收缩方法(它用到了小波变换) 和中值滤波. 但这些对图像统计量来说并没有很好的优越性. 近年来又发展了一种统计原理的方法, 叫稀疏代码收缩法 , 该方法与独立成分分析法非常接近.4　人脸识别人脸识别从20 世纪70 年代开始一直是一个很活跃而且很重要的研究领域, 当时比较常用的方法是主成分分析(PCA ) 和本征脸. 后来,Bart let t 和Sejnow sk i 提议用ICA 来表示人脸.将ICA 运用到人脸识别, 随机变量为训练的图像. x i表示一个人脸的图像. 用m 个随机变量来构造一个训练图像集?, sn的线性组合. 采用前面所讲过的矩阵的记法: X = (x1, x2, ?, xm ) T , S = (s1, s2, ?, sn ) T ,则有X = A S. 从这个表达式可看出, 每个图像x i由s1, s2, ?, sn与ai1, ?, ain的线性组合来表示. 因此, 混合矩阵A 也称特征矩阵, 可看作是所有训练图像的特征. 与PCA 相比, ICA 有如下几个优点: 1) ICA 是从训练信号里去高阶统计量的相关性, 而PCA 则只对二阶统计量去相关性; 2) ICA 基向量比PCA 基向量在空间上更局部化, 而局部特征对人脸表示很重要; 3) 实践证明, ICA 基向量识别精度比PCA 要高. 为此, ICA 可以作为模式识别分类的一个预处理步骤.5　图像分离我们曾用Fast ICA 算法将三幅混合图像进行了成功的分离. 仿真结果表明, 原图像与分离出来的图像十分相似, 而且每次迭代的次数不超过15 次, 计算量非常小. 下一步, 我们的的工作是对快速定点算法进行改进, 争取在节省内存方面取得一定的成效.6　语音信号处理ICA 最经典的应用是“鸡尾酒会“问题. 在n 个麦克风记录的n 个声音源中, 通常仅仅希望得到其中感兴趣的一个声音源, 而把其他的声音源视为噪声. 如果仅一个麦克风, 我们可以用普通的去噪声方法来去噪声, 例如, 线性滤波, 小波或稀疏码收缩方法. 当然, 这种去噪声的方法不是很令人满意. 我们能利用多个麦克风来收集更多的数据, 以便更有效的去噪声. 因为在现场麦克风的位置是任意的, 而且混合过程也未知, 为此必须实行盲估计. 采用的方法就是, 盲源信号分离中的一种, 即ICA 方法.7　远程通信最后, 提一下另外一个很有潜力的应用——远程通信. 实时通信的应用例子是, 在CD2MA 移动通迅[ 48 ]里, 从有其他用户干扰的信号里分离用户自己的声音. 这个问题从某种意义上说, 在CDMA 数据模型中预先给出了一些优先信息. 但是需估计的参数数目很大, 因此选定某种合适的信号分离方法, 它考虑了这种优先信息, 从而产生了比传统估计方法更优越的性能.

一、考试内容　　 1.对外汉语教学基础理论　　（包括对外汉语教学概论、第二语言习得理论、中国文化、跨文化交际）；　　2.对外汉语教学应用理论　　（包括语音及语音教学、词汇及词汇教学、语法及语法教学、汉字及汉字教学）；　　3.模拟课堂教学。二、报名条件　　 1. 参加过中国语言资源开发应用中心各地对外汉语教师培训但尚未参加考试者；　　2. 大学本科及以上学历（含在读学生），且有志于从事对外汉语教育事业者；　　符合上述条件之一即可申请考试，考试同时要求考生普通话标准，具有一定的外语基础；　　无普通话水平证书（二级甲等及以上）者需加试普通话；　　无规定外语水平证书者（见第七条）需加试外语口语。　　3. 本考试同样适用于汉语非母语者及持非中国护照的海外华人，报考者需大学本科及以上学历　　（含在读），汉语水平相当于hsk六级水平。