Современное информационное обеспечение системы медицинского обслуживания является ключевой задачей, позволяющей повысить качество и доступность медицинского обслуживания, одновременно сокращая его себестоимость. Быстрое и удобное предоставление достоверной информации для любых категорий пользователей: пациентов, врачей, руководства отрасли здравоохранения — вот главный приоритет при создании подобного рода информационных систем.
Для решения этой задачи в МИАЦ Тюменской области была разработана Интегрированная Региональная Информационная Система (ИРИС). Система ориентирована на интеграцию всех информационных потоков в отрасли здравоохранения, что позволяет использовать ее как основу для управления здравоохранением региона в целом, и представляет собой единое решение, автоматизирующее процессы обслуживания пациентов в лечебно-профилактических учреждениях (ЛПУ).
Важно отметить, что результатом проекта является созданная система персонифицированного учета медицинских услуг, в которой информация об обслуживании пациентов ведется в режиме реального времени, в процессе оперативной работы в лечебных учреждениях.
Контрольно измерительный прибор ИРИС
Поможет ли система электронной записи на прием к врачам
уменьшить очереди в поликлиниках?
- Да, если ее сделать по уму 54,5%
- Да, я уже пользовался(лась), удобно 12,2%
- Нет, ее создают те, кто идет без талонов и без очереди 23,6%
- Нет, она есть не везде: все по старинке, от руки 9,8%
Чтобы записаться на прием в поликлиники и государственные больницы через Интернет, необходимо попасть на сайт iris72.ru. И перейти на вкладку «Запись на прием»
Запись на прием к врачу начинается с согласия на передачу своих персональных данных (номера медицинского полиса, телефона и др.) на сервер системы для формирования записи.
Без подтверждения (1) Вы записаться к врачу не сможете.
1 шаг — Авторизация
(т.е. идентификация Вас как пациента).
Все наши медицинские полисы уже зарегистрированы в системе. Поэтому Фамилию, Имя, Отчество и Возраст а также другую информацию вводить не надо.
Вводим только данные полиса и дату рождения (1) (для избежания ошибок ввода). Если у Вас старый полис — заполняем все поля, если у Вас полис нового образца заполнять серию полиса не надо.
После заполнения активируется кнопка «Далее» по которой переходим ко 2 шагу — «Записи на прием» (2).
Если что-то не получилось — есть подсказка «Вопрос-ответ» (3).
2 шаг — Запись на прием
(1) Сначала нужно ввести номер своего мобильного телефона, и «Подтвердить». После чего прийдет СМС с кодом, который нужно будет ввести в появившееся поле. Это необходимо для уведомления Вас при необходимости последующих корректировок записи (если врач заболела, или в других непредвиденных случаях).
ИРИС работа с мобильным приложением
(2) — После подтверждения телефона становится активным выбор врача, даты и времени записи, не забывайте — что бесплатный консультативный и диагностический прием пациентов в специализированных учреждениях здравоохранения области осуществляется только при наличии паспорта, полиса и путевки (направления) из лечебного учреждения или от лечащего врача по месту жительства.
(3) — далее выбираем врача, к которому нам нужно попасть на прием, и время приема.
(4) — если есть какие-то вопросы, можно поискать ответы на них в разделе «К сведению»
3 шаг — Окончание записи
Это уже информативный шаг — с него мы можем зафиксировать у себя (1) в блокноте дату и время приема, номер кабинета, ФИО специалиста, к которому идем, и наименование медицинской организации. Если есть подключенный принтер, то можно распечатать талон на запись (2) или вернуться обратно для того чтобы произвести запись к другому специалисту.
Удаление записи на прием
Если при непридвиденных обстоятельствах сложились условия, в которых Вы не можете посетить врача, в выбранное Вами время, то необходимо удалить запись, чтобы Вас не ждали, и освободить прием для записи другим пациентам (будем взаимовежливы!) Вы заново входите в систему проходя 1 шаг — Авторизацию и на 2 шаге можно без подтверждения телефона переходить на вкладку «Вы записаны к:» (1), на которой указаны все ваши действующие записи к врачам. Выбираете запись, когда не сможете посетить врача, и нажимаете красный крестик (2). Подтверждаете удаление.
Источник: goutmk.ru
Блог
Распознавание радужной оболочки глаза — это еще одно подразделение биометрии, аналогичное распознаванию отпечатков пальцев и лиц, в котором шаблоны радужной оболочки глаза используются для аутентификации личности человека.
Данная система включает в себя получение изображения IRIS, извлечение паттернов/признаков с использованием алгоритмов и сравнение его с паттернами/признаками, хранящимися в базе данных. Было научно доказано, что каждый человек имеет уникальный и стабильный паттерн IRIS на протяжении всей жизни, и поэтому эта область вызывает огромный интерес исследователей. Профессору Джону Даугману из компьютерной лаборатории Кембриджского университета приписывают успешную разработку алгоритма обнаружения IRIS для использования в различных коммерческих продуктах.
С Уважением, МониторБанк
Читать также: Что такое ЛИДАР?
Источник: monitorbank.ru
Русские Блоги
Классификация Iris — начинается машинное обучение Python
введение
Я всегда очень интересовался искусственным интеллектом. Недавно я купил книгу г-на Чжоу Чжихуа, которая также полна сухих товаров. В последнее время я также хочу начать с реального боя и узнать о машинном обучении. Эта статья ориентирована на «Базовый курс машинного обучения Python».
окружающая среда
Sublimetext 3 и Jupter Notebook;
Библиотека ML: scikit-learn
Проект: Классификация ирисов
Известно, что цветы ириса можно разделить на три разновидности: setosa, versicolor и virginica. Теперь нам нужно построить модель и ввести конкретные данные, чтобы определить, к какой категории он принадлежит.
1. Импорт набора данных:
Набор данных импортируется в наборы данных scikit-learn, вызывая load_iris ():
from sklearn.datasets import load_iris iris_dataset=load_iris()
Во-вторых, тренировочный набор и тестовый набор
Импортированный набор данных должен быть разделен на обучающий набор и набор тестов. Как правило, мы применяем метод случайного распределения 3: 1;
Чтобы распределить данные равномерно во время разделения, мы должны сначала рандомизировать данные, чтобы обеспечить полноту данных испытаний и данных обучения;
В scikit-learn мы можем вызвать функцию train_test_split для достижения деления и использовать random_state для указания случайного числа для генерации начального числа.
X_train, X_test, y_train,y_test=train_test_split(iris_dataset[‘data’], iris_dataset[‘target’],random_state=0)
3. Данные наблюдения
Качество данных напрямую влияет на успешность построения вашей модели. На самом деле у наших данных может быть много проблем (единицы не являются единообразными, некоторые данные отсутствуют и т. Д.), Поэтому нам нужно заранее наблюдать за набором данных.
Лучший способ наблюдать — это увидеть картину Pandas предоставляет нам функцию для рисования матрицы рассеяния, которая называется scatter_matrix.
iris_dataframe=pd.DataFrame(X_train,columns=iris_dataset.feature_names) grr=pd.plotting.scatter_matrix(iris_dataframe,c=y_train,figsize=(15,15),marker=»o»,hist_kwds=20>,s=60,alpha=.8,cmap=mglearn.cm3)
В-четвертых, построить модель
Алгоритм:K алгоритм ближайшего соседа
Все модели машинного обучения в scikit-learn реализованы в своих собственных классах, которые вместе называются классом Estimator.
Алгоритм ближайшего соседа K реализован в классе KNeighboursClassifier в модуле соседей. Для параметра соседа установлено значение 1.
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
Поскольку knn инкапсулирует алгоритм, включающий в себя как алгоритм построения модели, так и алгоритм прогнозирования, нам нужно только вызвать метод fit для обучения данных.
knn.fit(X_train,y_train)