电子病历，作为医疗信息化的重要组成部分，记录了患者的病史、检查结果、治疗过程等关键信息，对临床诊断、治疗和疾病研究都具有不可替代的价值。然而，电子病历时序数据通常带有高噪声和非平稳特性，这对于数据处理与分析带来了很大挑战。传统模型在处理此类复杂数据时往往存在局限性，无法很好地提取关键信息并进行准确预测。 为了解决这一问题，本文提出了一种名为VMD-LSTM的混合模型。该模型的核心是“分解-预测-集成”的框架。利用变分模态分解（VMD）方法，将原始病历时序数据分解成若干个相对平稳的本征模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs）。这一步骤有效地减少了数据中的噪声，并使后续的预测工作变得更加可行。 接下来，针对分解后的每个IMF分量，使用长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）进行时序预测。LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它拥有学习长期依赖信息的能力，非常适合处理和预测时间序列数据中的重要事件。 为了进一步提高预测精度，VMD-LSTM模型引入了参数自适应优化策略，如CPO（Constrained Parameter Optimization）算法，用于优化关键参数K和α。通过这种策略，模型能够更好地捕捉数据中的动态变化，同时适应不同患者情况下的病历数据特性。 研究的核心结果显示，VMD-LSTM模型在进行时序预测时取得了显著的性能提升。与单一使用LSTM模型（均方根误差RMSE为0.86，平均绝对误差MAE为0.62）和传统的经验模态分解与LSTM结合的EMD-LSTM模型（RMSE为0.63，MAE为0.45）相比，VMD-LSTM模型的预测精度最高，RMSE和MAE分别达到0.51和0.38。这些成果表明，VMD-LSTM模型在处理电子病历时序数据时，具有更高的预测精度和鲁棒性。 对于临床工作来说，这样的高精度时序分析工具具有重要价值。尤其是在ICU（重症监护室）环境下，医生需对患者病情进行实时监控和风险评估，准确的时序预测可以显著提高监护效率，提前识别患者病情的潜在风险，从而为患者提供更加精确及时的医疗服务。此外，该模型在疾病研究和医疗大数据分析领域也展现了广阔的前景和应用潜力，有助于提高医疗数据的使用价值和分析深度。 VMD-LSTM模型的研究，不仅为我们提供了一个处理高噪声电子病历时序数据的有效工具，更为后续相关研究提供了新的思路和方法。通过该模型的临床转化应用，有望在提高医疗服务质量、降低医疗成本等方面发挥重要作用。

本项目专注于医疗领域内的命名实体识别任务，具体目标是处理并分析大量包含关键医疗信息的电子病历文本。这些文本经过专业人员的标注，总共600份，它们不仅包含了丰富的临床信息，还涉及对解剖部位、疾病名称、药物名称以及其他相关的医学术语进行识别。命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是一种自然语言处理技术，旨在从非结构化的文本数据中识别出具有特定意义的实体，并对其进行分类。在医疗领域，这项技术可以极大提升对电子健康记录（Electronic Health Records，简称EHR）的处理能力，从而有助于医疗研究和临床决策。 项目中涉及的电子病历文本，作为医疗领域重要的数据来源，承载了大量的患者信息，包括但不限于病人的症状、诊断结果、治疗方案以及疗效反馈等。这些信息的准确抽取和分析，对于医疗质量的改进、新药的研发以及疾病传播模式的研究等方面，都具有重要的应用价值。尤其在当前的大数据时代，如何高效地从海量病历中提取有用信息，成为了医疗信息系统研究的热点。 为达成项目目标，项目团队需要利用高级的计算机算法和编程技巧，尤其是熟练掌握Python编程语言。Python因其简洁易学、功能强大，在数据科学、机器学习和人工智能领域广受欢迎。在本项目中，Python不仅用于数据处理和分析，还可能涉及到自然语言处理库，如NLTK（Natural Language Toolkit）、spaCy、gensim等，以及机器学习框架，如scikit-learn、TensorFlow或PyTorch等。这些工具和库的使用，将有助于开发出高效的命名实体识别模型，能够准确地从电子病历文本中识别出关键的医学实体。 项目的另一个重点是处理和分析数据集。由于数据集规模相对较大，因此需要对数据进行预处理，包括清洗、格式化以及标注等步骤。预处理是后续分析工作的基础，直接关系到模型训练的效果和质量。在标注工作中，需要专业的医疗知识以确保标注的准确性，这通常是通过聘请医疗专业人员或者与医疗领域的研究机构合作完成。 此外，为了验证模型的性能和准确性，可能还需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集三个部分。利用训练集对模型进行训练，使用验证集进行调参，最后通过测试集对模型进行最终评估。评估过程中，通常会使用诸如准确率、召回率、F1分数等指标来衡量模型对医疗实体识别的效能。 本项目旨在通过命名实体识别技术，从电子病历文本中高效、准确地提取医学信息，为医疗研究和临床应用提供有力的数据支持。通过深度学习、自然语言处理等技术的应用，本项目不仅有助于提高医疗数据的处理能力，也体现了人工智能技术在医疗领域的巨大潜力和应用前景。

该项目是一款基于ProseMirror Tiptap框架构建的酷炫文本与电子病历编辑器，源码共包含153个文件，涵盖82个TypeScript文件、37个Vue文件、11个JavaScript文件、6个SVG文件、5个PNG文件、3个JSON文件、2个Markdown文件以及若干配置文件。该编辑器支持TypeScript、Vue、JavaScript、CSS和HTML等多语言开发，旨在提供高效、便捷的文本编辑体验，特别适用于电子病历编辑场景。 在现代医疗信息化管理中，电子病历系统扮演着至关重要的角色，它不仅改善了医院工作效率，还优化了患者就医体验。一个功能完备的电子病历编辑器能够大幅提升医务工作者记录和整理病历的效率。本项目提出的基于ProseMirror Tiptap的酷炫文本与电子病历编辑器，正是着眼于这一需求。 ProseMirror与Tiptap是两个成熟的前端富文本编辑器框架。ProseMirror以其强大的模型构建能力和灵活性而著称，能够处理各种复杂的文本结构，而Tiptap则以其简洁的API和出色的性能而受到开发者青睐。将这两者结合起来，开发团队创造了一个既强大又易用的编辑器，使得医务工作者能够快速录入和编辑病历。 编辑器的源码包含了多种文件类型，表明其后端与前端开发同样重视。TypeScript文件的大量存在显示了项目在类型安全和面向对象开发方面的重视，而Vue文件则反映出项目采用了当前流行的前端框架Vue.js。JavaScript、SVG和PNG文件的使用也符合Web开发的标准实践。 编辑器特别适用于电子病历编辑场景。电子病历的编辑不仅要求编辑器具备基本的文本处理能力，如字体格式调整、图片插入、表格管理等，还需要考虑医疗数据的特殊性和敏感性。因此，源码可能包含对特定医疗数据格式的支持，以及遵循相关医疗数据标准和法规的措施。 项目中的文件列表显示了一个典型的前端项目的文件结构。配置文件如.browserslistrc、.gitignore、vite.config.js、.eslintrc.js、tailwind.config.js、postcss.config.js、jest.config.js、babel.config.js等，提供了项目构建和代码质量检查的基本环境。而index.html和package.json文件则分别标识了项目的入口和依赖管理，是构建现代Web应用不可或缺的部分。 这个基于ProseMirror Tiptap框架开发的文本与电子病历编辑器源码项目，是一个集成了多种前端技术的综合性解决方案，旨在为医疗行业提供一个高效、专业的文本处理工具，尤其适合电子病历的录入与编辑工作。

《电子病历编辑器——构建高效医疗信息化的关键》 电子病历编辑器是现代医疗信息系统中的重要组成部分，它由陈联忠开发，以其强大的功能和广泛的应用，成为了国内电子病历生成数量最多的工具。在医疗行业中，诸如天健、军字一号等知名HIS（医院信息系统）都采用了这款电子病历控件——EMRPad，这足以证明其在医疗数据管理和交换领域的卓越性能。 EMRPad控件的核心价值在于，它为医疗机构提供了便捷、安全且规范的电子病历创建平台。与传统的纸质病历相比，电子病历具有许多无可比拟的优势。它们提高了病历的存储和检索效率，医生和护士可以迅速获取患者的历史医疗信息，从而更准确地制定治疗方案。电子病历有助于减少人为错误，通过预设的模板和自动化的数据录入，可以降低信息录入的不一致性。再者，电子病历支持远程访问，有利于实现医疗资源共享，尤其在紧急情况下，能够快速传递患者信息，提高救治速度。 在技术层面上，EMRPad30.dll、EMRPad30.lic和EMRPad30.ocx是该控件的主要组件。其中，EMRPad30.dll是一个动态链接库文件，它包含了实现电子病历编辑所需的各种功能模块，如文本编辑、图表绘制、数据计算等。EMRPad30.lic则是许可证文件，用于验证软件的合法性和使用权限，确保控件的正确运行。而EMRPad30.ocx则是一个ActiveX控件，它可以在支持的环境中嵌入到应用程序中，提供图形用户界面和交互功能，使得医生和其他医疗工作者可以直观地操作和编辑电子病历。 为了确保数据的安全性，EMRPad还可能集成了一些加密和身份验证机制，防止未经授权的访问和数据泄露。同时，其兼容性强，能与多种医疗信息系统无缝对接，实现数据的互联互通。此外，EMRPad还支持自定义模板，可以根据不同科室的需求定制化病历格式，提升工作效率。 陈联忠开发的EMRPad电子病历编辑器是医疗信息化进程中的一把利器，它通过高效、安全的电子病历管理，促进了医疗服务质量的提升，推动了整个行业的数字化进程。随着技术的不断发展，我们可以期待电子病历编辑器在未来的医疗系统中发挥更大的作用，为患者带来更优质、更便捷的医疗服务。

随着信息技术的不断进步，医疗行业正逐步迈入数字化时代。智慧医疗作为这一趋势的集中体现，对提升医疗服务水平和管理效率具有重要意义。智慧医疗分级评价方法及标准（2025版）意见稿的提出，旨在替代原有的《电子病历应用水平分级评价标准》，对电子病历的应用水平进行更全面、系统的评估，以推动医疗信息化建设的发展。 智慧医疗分级评价方法的核心在于构建一个涵盖不同应用层次的评价体系。该体系将电子病历的应用水平分为若干等级，每一等级都有明确的评价指标和标准。这有利于医疗机构根据自身信息化水平制定合理的发展规划，并为政策制定者提供参考依据，以便于对医疗信息化建设进行有效监管和指导。 新标准将重点考虑电子病历系统在临床诊疗、运营管理、质量管理、决策支持等多方面的功能实现程度。不仅评价电子病历本身的记录功能，更关注其在提高诊疗效率、保障医疗安全、促进医疗质量提升等方面的作用。这要求医疗机构在实施电子病历时，必须重视系统的全面性和智能化水平。 再者，智慧医疗分级评价方法及标准（2025版）还将关注电子病历数据的安全性、隐私保护以及数据互联互通能力。在数据规模日益增长的背景下，如何确保电子病历数据的安全传输和存储，防止信息泄露和滥用，成为了评价体系中的重要环节。同时，强化数据的标准化和互操作性，使得电子病历能够在不同医疗机构间实现有效共享，进而提高医疗服务的整体协同效果。 此外，新标准将鼓励医疗机构利用大数据分析、人工智能等新技术手段，提升电子病历的智能化应用水平。例如，通过分析电子病历数据，医疗机构可以对患者的病情趋势进行预测，并给出个性化的治疗建议。同时，电子病历的应用还可以辅助临床决策，提高医疗决策的科学性和精准性。 智慧医疗分级评价方法及标准（2025版）的提出，将推动我国医疗信息化建设迈上新台阶。在政策引导和标准约束下，医疗机构有望加速电子病历系统的更新迭代，以满足日益增长的医疗需求。与此同时，医疗机构之间的服务水平差异也将随着标准的统一而逐步缩小，最终达成医疗服务质量的整体提升。

东软电子病历信息系统用户手册 本文档旨在为用户提供东软电子病历信息系统的使用指南和相关说明。通过阅读本文档，您将了解如何登录系统、系统界面布局、基本操作流程以及常见问题解答。在使用本系统之前，建议您仔细阅读本手册，以便更好地理解和操作。 一、系统登录 在浏览器地址栏输入系统 IP 地址，然后按回车键。在登录页面输入用户名和密码，点击“登录”按钮。进入系统后，您将看到主界面。 二、系统界面布局 1. 菜单栏：包括系统的主要功能模块，例如病历管理、病人信息、医嘱管理、统计查询等。 2. 快捷工具栏：包含常用功能的快捷按钮，例如新增病历、修改病历、删除病历等。 3. 左侧导航栏：提供系统导航菜单，方便用户快速切换不同模块。 4. 主工作区：展示病历信息、病人信息、医嘱信息等核心数据。 三、基本操作流程 1. 新增病历：在主工作区点击“新增病历”按钮，填写相关信息，然后点击“保存”按钮即可。 2. 修改病历：在主工作区选择需要修改的病历，点击“修改病历”按钮，修改相关信息，然后点击“保存”按钮。 3. 删除病历：在主工作区选择需要删除的病历，点击“删除病历”按钮，确认删除操作即可。 4. 查询病历：在左侧导航栏选择“病历查询”模块，输入查询条件，点击“查询”按钮，即可获取符合条件的病历信息。 5. 导出病历：在主工作区选择需要导出的病历，点击“导出病历”按钮，选择导出格式（如 PDF、Excel 等），然后点击“导出”按钮。 四、常见问题解答 1. 无法登录系统：请检查用户名和密码是否正确，或尝试重新安装浏览器插件。 2. 无法保存病历：请检查填写信息是否符合规范，或尝试重新提交表单。 3. 无法导出病历：请检查系统是否正常运行，或尝试重新导出。 五、Phis 系统流程 Phis 系统流程主要包括患者就诊、医生诊断、药品管理、病历管理和财务管理等环节。 1. 患者就诊流程：患者挂号、就诊排队、医生诊断、缴费取药、就诊结束。 2. 医生诊断流程：医生查询患者信息、就诊排队、患者就诊、开具医嘱、病历管理。 3. 药品管理流程：药品采购、药品入库、药品领用、药品盘点、药品报废。 4. 病历管理流程：病历生成、病历存储、病历查询、病历共享。 5. 财务管理流程：收费结算、票据打印、财务统计、预算控制。 六、系统特色与优势 1. 全面覆盖：系统涵盖了基层医疗管理的各个方面，包括患者信息管理、病历管理、药品管理、财务管理等。 2. 高效便捷：通过优化业务流程，系统提高了医疗管理效率，减少了人力成本。同时，电子化存储和管理方式使得信息查询和共享更加便捷。 3. 安全可靠：系统采用了先进的数据保护措施，确保了医疗信息的安全和可靠性。

《电子病历评级六级系统源码解析及模板管理》 在医疗信息化进程中，电子病历（Electronic Medical Record, EMR）系统扮演着至关重要的角色。电子病历评级六级，是中国卫生信息学会针对医疗机构电子病历应用水平设立的一个评价标准，旨在推动医疗信息化建设，提高医疗服务质量和效率。本文将深入探讨一套符合六级评级标准的电子病历系统源码，以及其关键功能模块，如模板管理等。 一、系统架构与功能 这套电子病历系统的核心在于满足三甲医院的全方位需求，涵盖医生病历编辑、护理病历编辑、医务管理、质控管理、传染病管理、院感管理、会诊管理以及模板管理等多个方面。这些功能模块相互协同，构建了一个全面、高效、安全的医疗信息平台。 1. 医生病历编辑：医生可以通过系统录入患者的病情信息，包括病史、体征、诊断、治疗计划等内容，实现病历的数字化存储和管理。 2. 护理病历编辑：护理人员可记录患者护理过程中的各项数据，如生命体征、护理操作、康复进度等，确保护理工作的规范和透明。 3. 医务管理：涵盖医疗资源调度、医疗质量监控、医疗纠纷处理等功能，提升医院运营效率。 4. 质控管理：通过系统对病历进行质量控制，确保病历的准确性和完整性，降低医疗风险。 5. 传染病管理：对传染病病例进行跟踪和报告，协助疾控部门及时掌握疫情动态。 6. 院感管理：监测医院感染情况，采取预防措施，保障医疗安全。 7. 会诊管理：支持线上多学科会诊，促进医疗资源的共享和优化。 8. 模板管理：允许用户自定义模板，简化病历录入工作，提高工作效率。 二、源码解析 在提供的文件名列表中，我们可以看到以下几个关键类： 1. `ArchiveBorrowModel.java` 和 `ArchiveBorrowAction.java`：可能涉及病历借阅或访问的模型和控制逻辑，确保病历的安全访问和管理。 2. `InOuthosPatient.java` 和 `InHosPatientQuery.java`：可能涉及入出院患者信息的管理及查询功能，支持快速查找和分析患者信息。 3. `DataStatConfigure.java`：可能与数据统计和配置相关，用于收集、整理和展示各类医疗数据。 4. `ArchiveBorrowSet.java` 和 `ArchiveBorrowSearchioPatient.java`：可能涉及到病历借阅设置和患者信息搜索的实现。 5. `ArchiveBorrowFore.java` 和 `ArchiveBorrowView.java`：可能与病历的预览和查看功能有关，提供对病历内容的直观呈现。 这些类共同构成了系统的基础框架，通过合理的模块化设计，实现了电子病历系统的各项功能。开发者可以根据实际需求，通过修改或扩展这些类来完善系统。 三、模板管理详解 模板管理是电子病历系统的一大亮点。它允许医生根据常见疾病或诊疗流程，创建和保存标准化的病历模板。这样，在处理相似病例时，只需选择相应的模板，即可快速填充病历，大大节省了医生的工作时间。此外，自定义模板还可以促进医院内部的诊疗规范统一，减少错误和遗漏，提高医疗服务质量。 总结，这套电子病历评级六级系统源码充分体现了医疗信息化的先进理念，通过丰富的功能模块和灵活的模板管理，为三甲医院提供了强大的信息支持。同时，源码的结构清晰，方便开发者进行二次开发和定制，有助于医疗信息化的持续发展。

创新病历管理系统是一款免费的病历管理软件，软件功能强大，操作简单，使用方便，是医生管理病人的好助手。 创新病历管理系统主要功能： 1. 操作简单方便，易学易用， 简洁，美观，大方标准的用户界面。 2. 支持自建病历模版，也可自动生成病历模版，使你快速、方便的生成患者病历。 3. 可保存大量日常门诊病历、可以随时调用，各种自动化功能方便快捷，免除您手工输入字符的繁琐。 4. 复诊患者查询、诊疗简单方便，处理复诊病人时，只需输入患者姓名、间拼即可快速自动查找。免去你二次输入病人基本信息的麻烦。 5. 可实现病人电子照片的多张添加，从而进行察看、对比，及时了解病人的治疗效果。 6. 对病人的治疗疗程实现自动提醒的功能。 7. 完善的系统备份功能；安全、稳定的可操作性：错误操作提示功能；具有保密性及其具备升级功能以及操作员操作日志。

柠檬汽水 用于电子病历（EHR）数据的开源深度学习库。 在此库的初始发行版中.. 它基于流行论文实现了2种深度学习模型（LSTM和CNN） 使用合成的EHR数据，该数据是使用开源的 预测最重要的4种 最终目标是 继续添加更多的模型实现 不断添加其他公开可用的数据集 并设有排行榜，以跟踪哪些模型和配置在这些数据集上最有效 安装 可安装的lib即将推出 如何使用 现在，git克隆仓库并运行笔记本.. 仔细阅读以下Quick Start guides以了解基本信息 Quick Walkthrough Running Experiments 设置合成器并生成您喜欢的数据集 进行实验 路线图 排行榜，用于跟踪哪些模型和配置在不同的公开可用数据集上效果最佳。 回调，混合精度等 升级库以使用fastai v2。 或者至少，为fastai风格的回调和构建功能。 更多型号 从中挑选一些最佳的EHR模型并加

本标准按照GB/T1.1—2009给出的规则起草。 第1部分：病历摘要； 第2部分：门（急）诊病历； 第3部分：急诊留观病历； 第4部分：西药处方； 第5部分：中药处方； 第6部分：检查报告； 第7部分：检验报告； 第8部分：治疗记录； 第9部分：一般手术记录； 第10部分：麻醉术前访视记录； 第11部分：麻醉记录； 第12部分：麻醉术后访视记录； 第13部分：输血记录； 第14部分：待产记录； 第15部分：阴道分娩记录； 第16部分：剖宫产记录； 第17部分：一般护理记录； 第18部分：病重（病危）护理记录； 第19部分：手术护理记录； 第20部分：生命体征测量记录； 第21部分：出入量记录； 第22部分：高值耗材使用记录； 第24部分：入院评估； 第25部分：护理计划； 第26部分：出院评估与指导； 第26部分：手术同意书； 第27部分：麻醉知情同意书； 第28部分：输血治疗同意书； 第29部分：特殊检查及特殊治疗同意书； 第30部分：病危（重）通知书； 第31部分：其他知情告知同意书； 第32部分：住院病案首页； 第33部分：中医住院病案首页； 第34部分：入院记录；