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医院患者随访管理系统，充分利用现代计算机、通讯、互联网技术，在医院与患者之间搭起沟通的桥梁，医院通过此平台也可以为患者提供整体的，分门别类的，或个性化的服务；而患者也可以通过这些沟通手段轻松实现医疗服务预约、各种医疗信息的查询等服务，也可在此系统上开展诸如随访呵护、健康教育、咨询预约、科研跟踪、纠察医风等工作，延伸服务，提高患者满意度、提升医院竞争力

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为了通过声辐射力脉冲（ARFI）弹性成像技术评估偏瘫患者的腓肠肌/比目鱼肌和肱二头肌肱肌的刚度，招募了中风后偏瘫的60例患者。 收集基线数据，包括年龄，性别，体重指数，受教育程度，显性面，患侧，中风后时间，中风病因。 所有患者在治疗前和治疗后均采用Broonstroom分期，改良的Ashworth痉挛量表和功能独立性量表进行评估。 该患者分为3组：1）神经肌肉电刺激组，2）康复组，3）神经肌肉电刺激+康复组。 受影响和未受影响的侧二头肌和腓肠肌，使用ARFI弹性成像测量来测量厚度和弹性值。 另外，在治疗之前和之后，测量所有患者的长度和厚度。 在60名受试者中，女性为28名（46.7％），男性为32名（53.3％），平均年龄为58.42±9.03岁。 就Brunstroom分期而言，治疗后上肢和下肢之间存在显着差异。 就改良的Ashworth量表而言，仅在治疗后下肢才有显着差异。 当与患侧/未患侧进行比较时，在治疗前后，三组内侧腓肠肌和外侧腓肠肌的测量值均存在显着差异。 需要对更多患者进行更长时间的进一步研究，以阐明肌肉硬度与痉挛程度之间的关系。

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医疗保健分析 存储库内容： Python Notebook文件包含用于数据探索，功能工程和机器学习模型（朴素贝叶斯，XGBoost，神经网络）的项目代码。 PDF报告文件包含项目，谓词和结果的概述。 Datasets.zip包含项目中使用的测试和训练数据。 HTML文件是jupyter笔记本的降价促销，其中所有输出均无需使用python或其IDE即可查看。 介绍： 医疗机构承受着越来越大的压力，以改善患者的护理效果并获得更好的护理。 尽管这种情况是一个挑战，但它也为组织提供了一个机会，可以利用其数据中的更多价值和洞察力来显着提高护理质量。 医疗保健分析是指使用定量和定性技术对数据进行分析，以探索所获取数据中的趋势和模式。 尽管医疗保健管理使用各种指标来衡量绩效，但患者的住院时间很重要。 能够预测住院时间（LOS），使医院能够优化其治疗计划以减少LOS，从而降低患者，工作人员和