一、浅议临床医生与病理科医生之间的联系（论文文献综述）
管枫,袁静萍[1]（2021）在《乳腺癌新辅助治疗残余肿瘤负荷评估系统的实践及管理体会》文中提出新辅助治疗在乳腺癌患者治疗中的应用日益增多。残余肿瘤负荷（residual cancer burden, RCB）为患者提供了有价值的预后信息, 可作为临床试验的主要终点。本研究在实践中总结了RCB评估过程中的难点及要点, 包括瘤床定位及取材经验、镜下评估获取RCB计算参数的具体方法及整个过程中多学科协作的应用, 并针对性地提出了一些管理方法来应对这些挑战, 使标准化、程序化的RCB评估及有序的质量控制管理成为可能。
徐春燕[2]（2021）在《基于全景穿刺图像分析的乳腺癌新辅助化疗疗效预测》文中认为乳腺癌是女性发病率和死亡率最高的恶性肿瘤,新辅助化疗是治疗乳腺癌的有效手段,有利于缩小肿瘤、降低肿瘤分期,将无法手术的肿瘤转化成可手术的肿瘤,提高患者无病生存率。临床医生根据自身经验以及患者的分子分型预估患者是否需要进行新辅助化疗,主观性较强且无法针对单一患者准确预测其化疗后的病理缓解程度,易导致化疗无效后患者错过最佳治疗时机。因此,本文旨在利用计算机图像处理技术对乳腺癌患者新辅助化疗前的全景穿刺图像进行定量化分析,预测患者新辅助化疗病理缓解程度,进而为医生对单一患者的诊断治疗提供客观依据。第一个工作中,本文构建基于深度学习的乳腺癌全景穿刺图像的肿瘤区域和细胞核分割模型。在肿瘤区域分割上,运用了骨架网络为Res Net101的UNet++网络训练肿瘤区域分割模型,取得较好性能。在细胞核分割上,本文提出基于残差单元和正负注意力模块的UNet网络,该网络可以更好地关注细胞核区域信息和非细胞核区域信息,在独立测试集上准确率达到0.9471,实现了细胞核的准确分割。第二个工作是在第一个工作的基础上提取组织形态学定量特征,构建新辅助化疗疗效预测模型。具体而言,本文应用第一个工作中的分割模型对临床370张全景穿刺图像进行肿瘤区域分割和细胞核分割,并基于分割结果提取肿瘤区域全局特征和细胞核局部特征共868维,其中全局特征集包含了全景图像的肿瘤区域分布和形态信息,图像块肿瘤区域内细胞核的纹理、分布、形态则用于表征局部特征。进一步地,本文基于m RMR、Wilcoxon、Relief、Fisher特征选择方法和RF、LDA、KNN、SVM分类器模型在三类分子分型上进行组合建模以预测患者新辅助化疗疗效。独立测试集上的实验结果表明,本文提出的新辅助化疗疗效预测模型在HER2和Luminal B（Her2+）型以及TNBC型患者层面分别取得了0.7564和0.8261的AUC值,相比图像块层面的结果具有更好的预测效能。此外,特征选择实验结果发现,细胞核像素特征和灰度值变换的微观特征在新辅助化疗疗效预测中至关重要。本文对乳腺癌患者全景穿刺图像定量分析,提取肿瘤区域全局特征和细胞核局部特征构建新辅助化疗疗效预测模型。该模型较好地预测了患者新辅助化疗的病理缓解程度,为医生判断乳腺癌患者是否需要进行新辅助化疗提供客观依据。
李茵[3]（2021）在《面向医院管理的数据驱动决策研究》文中进行了进一步梳理信息技术的快速发展与应用以及大数据战略的深入实施,使得大数据成为科技创新引领与决策支撑的重要战略资源,科学研究与实践正在完成“假设驱动”到“数据驱动”的巨大转变,大数据的深度挖掘与利用能够为社会发展、政府治理、国家安全等提供新的动能。围绕国家大数据战略,丰富和拓展大数据应用创新领域,推动管理升级,给学术界、产业界以及政府部门带来许多新的重要课题。其中面向健康服务供给侧的决策支持、决策引导和决策创新中的数据驱动、数据价值转换问题即是管理学、数据科学的核心科学问题之一,更是情报学应对大数据环境开展智慧型情报服务必须解决的关键问题之一。健康医疗大数据时代的到来,促使医院管理和医院管理者的观念都随之变化。数据驱动对医院精细化、智慧化管理决策具有重要意义。本研究从提升医疗管理决策质量的角度出发,构建数据驱动医院管理决策过程模型,分析数据驱动医院管理决策的影响因素,进而提出面向医院管理的数据驱动决策模型,并展开实证研究,为数据驱动决策领域的研究理论基础和实证研究提供参考依据,为促进医院精细化管理提供对策及建议。基于此,通过界定“数据驱动”、“医院管理”、“医院管理评价”与“数据驱动决策”等相关概念,以回顾数据驱动决策、面向医疗健康领域的数据驱动决策、面向医院管理的数据驱动决策以及数据驱动决策的影响因素研究现状为基础,综合运用文献调研法、半结构访谈法、问卷调查法、扎根理论法、结构方程法、统计分析法、机器学习法分析了面向医院管理的数据驱动决策的过程模型和影响因素模型,并构建了面向医院管理的数据驱动决策模型。围绕面向医院管理的数据驱动决策模型这一核心研究内容,本文第三章在已有BASM模型研究过程的基础上,结合医院管理决策场景的特殊性,探索面向医院管理的数据驱动决策的运行机理,构建面向医院管理的数据驱动决策过程模型,以梳理驱动的路径,理清其中的内在逻辑。该模型由处理过程模型及支持过程模型两部分构成,旨在分别回答面向医院管理的数据驱动决策过程中两个核心问题,一是数据本身如何转化并如何嵌入到医院管理决策过程中,二是医院中能够支持并且推动数据驱动决策的途径是什么。第四章采用扎根理论进行了面向医疗管理领域数据驱动决策的影响因素识别研究,编码面向医院管理者的半结构化访谈资料,经过饱和度测试,最终识别出了四个维度的影响因素。第五章在对影响因素定性研究的基础上利用结构方程模型方法进一步验证影响因素,探讨相关变量的权重和关系。阐述各个因素对医院管理决策的影响关系,验证数据驱动医院管理决策影响因素模型。第六章整合数据驱动医院管理决策过程模型和影响因素模型,构建支持医院管理决策全过程的数据驱动决策模型,探讨过程模型与影响因素模型的内在联系。第七章根据已构建的面向医院管理的数据驱动决策模型,进行基于DRGs分组的医疗服务能力评价和医生绩效评价管理工作的实证研究,修正和完善已构建的模型。具体内容如下:（1）构建面向医院管理的数据驱动决策过程模型。基于现有的数据驱动决策机制模型,结合医院管理实践,构建面向医院管理的数据驱动决策过程模型,该模型由处理过程模型及支持过程模型两部分构成,处理过程模型包括面向医院管理决策的数据处理过程和数据驱动的医院管理决策处理过程。决策处理过程既是数据处理过程的最后阶段,对数据处理的结果进行展示与应用,又会不断地产生新的数据,前推已有数据的老化和错误,补充和修正数据处理过程。而数据处理过程以决策处理过程中的阶段性需求为导向,能嵌入到决策处理过程的所有阶段,为决策处理的全流程服务。支持过程模型主要涉及两用户一技术。两用户包括数据分析人员和管理者,使能技术是创建和改进能够嵌入到操作系统的分析工具,这三个主体不能割裂独立,而可以互相转化并可能同时存在,共同对数据和决策进行处理,支持处理过程模型运转。（2）系统分析了面向医院管理的数据驱动决策影响因素。对主观及客观上影响管理者数据驱动决策的因素进行整合和相关分析,确定四个核心影响因素范畴分别是医疗数据质量,信息技术,医院组织管理和管理者信息素养,构建了影响因素模型,发现数据驱动医院管理决策能受到管理者信息素养、医院组织管理和信息技术的正向影响,其中管理者信息素养最强,其次是医院组织管理和信息技术;医院组织管理对医疗数据质量、管理者信息素养、决策目标均有影响,对医疗数据质量的影响要强于管理者信息素养;医疗数据质量能够对信息技术产生正向影响;信息技术对决策目标具有正向影响。（3）构建了面向医院管理的数据驱动决策模型。将过程模型与影响因素模型有机结合在一起,构成了面向医院管理的数据驱动决策模型。打造数据驱动决策模型,将医院数据质量标准化管理贯穿于医院管理全流程、智能化管理提升医务人员的信息技术、高效化管理增效医院组织三个方面分析模型的实现,提出模型优化建议。（4）基于DRGs的肺癌医疗服务绩效分析实证研究。模拟医院管理中运用DRGs分组工具解决绩效问题的真实场景,应用数据驱动医院管理决策模型,优化DRGs分组,优化绩效管理。研究最终确定性别、年龄、入院途径、离院方式、住院次数、医保付费方式、是否手术、合并症严重情况八个因素为影响肺癌医疗服务费用的因素,构建了8个DRGs分组,其中合并症严重程度、是否手术、住院次数是决策树分组的分类结点变量。选用医疗服务能力的指标（DRGs总权重、CMI）根据获取的数据进行比较,完成绩效评价工作,实现基于数据驱动决策的绩效管理。
潘金鑫[4]（2021）在《分级诊疗背景下智能医疗的服务模式与采纳模型研究》文中研究说明分级诊疗制度的提出旨在合理配置医疗资源,促进基本医疗卫生服务均等化,提高我国医疗服务体系的整体效率与效益。智能医疗服务的临床应用是现阶段解决我国优质医疗资源不足、分布不均问题的重要手段,也是助力分级诊疗制度实施的有效途径。但目前智能医疗服务存在着大量诱发医疗事故风险的潜在因素,例如用于开发的基础数据质量难以保证、算法偏见与过程“黑箱”、监管体系缺失等,导致在其推广过程中遇到了用户认知度不佳、采纳率低等问题。现有研究集中在智能医疗服务系统的构建、技术的提升优化、以及隐私伦理的保护策略等问题,对于智能医疗服务的用户采纳问题还存在较大研究空白,理论界和实践界都迫切需要相关研究进行科学的解释和引导,以推动智能医疗服务的扩散与发展。在总结医疗服务行业现状和国内外研究现状的基础上,本文围绕分级诊疗背景下智能医疗的服务模式和用户采纳问题展开研究。首先系统分析了平台型、产品型、资源整合型三种智能医疗服务模式;然后分别从患者、医生和医院三类主体的视角研究了影响智能医疗服务用户采纳的关键因素,构建了基于平台型智能医疗服务的患者采纳模型、基于产品型智能医疗服务的医生采纳模型、以及基于资源整合型智能医疗服务的医院采纳模型;通过网络爬取、问卷调查、专家小组等多种方式进行数据采集,并利用计量方程、结构方程模型、解释结构建模等方法进行实证分析;最后结合智能医疗服务的发展现状和研究结论,进一步从政府、行业、市场三个层面探讨了促进智能医疗服务发展的对策与建议。本文的具体研究内容及创新点如下:（1）分级诊疗背景下智能医疗服务模式研究。系统分析平台型、产品型和资源整合型三种智能医疗服务模式,深入探讨不同服务模式下患者、医生、医院三类主体之间的关系,对比分析了三种智能医疗服务模式的运营模式、发展现状以及国内外代表性服务等关键要素。（2）提出了基于平台型智能医疗服务的患者采纳模型。以患者采纳行为为研究对象,综合运用双因素理论和服务质量理论提出相关研究假设,并结合患者疾病类型等决策特征构建智能医疗服务患者采纳模型。以在线问诊服务作为研究情境,采集好大夫在线网站上肿瘤内科和心血管内科的问诊数据,结合研究模型和假设选取数据变量。通过构建计量模型进行实证研究,分别验证了服务质量、服务成本、服务多样性以及疾病类型对患者采纳平台型智能医疗服务的影响。（3）提出了基于产品型智能医疗服务的医生采纳模型。基于技术接受模型,从采纳转移的视角出发构建了智能医疗服务医生采纳模型。根据研究模型和常规采纳量表重新设计问卷题项,收集了484位医生的问卷数据,利用结构方程模型和多组分析的方法对研究模型和假设进行检验,分析了移动医疗服务的使用经验和专业差异对于医生采纳智能医疗服务产品的影响。（4）构建了基于资源整合型智能医疗服务的医院采纳模型。对智能医疗服务医院采纳问题的国内外相关研究进行归纳总结,基于技术-组织-环境框架对现有文献中的关键影响因素进行识别和分类,采用专家小组的方式进行数据采集,利用解释性结构建模的方法分别构建了二、三级医院和基层医疗机构的智能医疗服务采纳模型,重点揭示了技术、组织、环境因素对于不同级别医疗机构采纳资源整合型智能医疗服务的影响机理。现阶段,智能医疗服务正在成为解决我国优质医疗资源不足、分布不均问题的有效途径,患者、医生和医院对于智能医疗服务的广泛采纳是助力实现分级诊疗制度实施的重要突破口。总体来说,本文结合分级诊疗的政策背景在智能医疗服务的用户采纳问题上取得了一定研究成果,丰富了智能医疗服务领域的实证研究,为智能医疗服务的推广扩散和长远发展提供了切实可行的建议和实践参考。值得注意的是,用户采纳仅仅是智能医疗服务扩散的第一步,如何获取、处理和融合实际使用行为数据,为患者、医生、医院提供个性化、精准化的智能医疗服务将会成为未来的重要研究方向。
井杰[5]（2021）在《知识和数据双驱动的检验人工智能疾病诊断系统的构建》文中研究表明研究背景:近年来,人工智能（artificial intelligence,AI）技术在医学领域迅速发展,越来越多模拟医生诊断能力的医疗AI被开发,以期为患者提供更优质的医疗服务。然而,目前医疗AI系统在现实世界中的临床应用尚未普及。迄今为止,AI一共经历了两代发展。第一代AI是基于知识驱动AI模型,旨在模仿人类专家的推理和决策能力,其显着优点是输出结果具有可解释性。主要缺点是处理大数据时耗时耗力且计算成本高昂。第二代AI是以深度学习为代表的数据驱动AI模型。该类模型可从大量案例中自动提取规则,而无需专家知识的指导。其优点是具有大数据处理优势,可自动搜索和处理大量变量,从而可靠地对结果进行分类和预测。但输出结果缺乏可解释性是其面临的主要问题。因此,近几年AI学者提出了一个新的概念,即第三代AI,大体说来,是通过结合知识驱动和数据驱动方法的优势,构建更强大、兼具可解释性和鲁棒性的AI系统,推动AI的创新应用。检验医学是现代医学的重要组成部分,临床决策所需信息70%来自检验。检验项目涵盖临床化学、毒理学、血液学、免疫学以及微生物学等在内的数千项指标,为临床医生提供大量客观数据以支持临床决策。众所周知,糖尿病、癌症、内分泌、感染性以及遗传性疾病在内的大量常见病都需实验室检查确诊或协助确诊。然而,目前临床专科化发展趋势不可避免,临床医生只熟悉自己专科常用的检验项目,很容易忽视超出其专科知识范围的关键结果和重要参数。此外,随着检验医学的快速发展,检验项目越来越多。临床医生在疾病诊疗过程中,面临多个检验项目指标异常时,很难从异常检验数据中综合提取其对应的医学信息。由于疾病影响着机体的整体状态,许多异常检验数据之间隐藏着疾病的关键信息或重要趋势。然而,当众多检验指标发生异常时,即使是经验丰富的医生也很容易忽视其内在关系,从而造成疾病的漏诊或误诊。尽管综合分析检验数据的相互关联对临床病情判断具有深远意义,但这一过程涉及了复杂的逻辑推理和计算,给人脑分析带来了巨大的挑战。因此,通过AI技术开发基于实验室检查的可解释检验AI工具以挖掘检验数据中的隐藏价值,为提高实验室诊断价值提供了巨大的应用前景。研究目的:本研究的主要目的是运用知识图谱和ML算法对大量实验室检查数据和实验诊断数据进行训练和分析,建立一个由知识和数据双驱动的,兼具鲁棒性和可解释性的检验AI系统,其核心功能是准确诊断疾病并提供合理的解释。同时,开发集检验数据标准化、智能检验报告解读和智能疾病推荐为一体的多功能智慧检验平台,以便于检验AI系统运用于临床实践。研究方法:本课题所采用的研究方法如下所述:1.构建检验知识图谱。检验知识图谱的构建主要包括概念设计、知识构建、知识图谱应用和知识补充四个方面。2.数据预处理。数据预处理过程包括数据清洗、数据集成、特征标准化和特征变换。3.数据收集、研究人群和研究设计。以2020年1月1日为时间节点,2010年1月1日至2020年10月31日所有门诊和住院患者的合格参与者被分为回顾性队列和前瞻性队列。其中,回顾性队列以8:2的比例随机分为训练集和验证集。训练集用于训练和构建检验AI系统。前瞻性测试队列用于测试检验AI系统的疾病诊断性能。4.构建多标签疾病诊断系统。模拟医生对疾病诊断推理的全过程,本研究构建了基于不同器官系统的疾病诊断体系。首先,将诊断分为不同器官系统诊断。然后,每个器官系统内又进一步分为不同的疾病诊断。5.构建检验AI系统。采用了LR、XGBoost以及ANN三种ML算法分别构建三种检验AI系统数据驱动模型。基于检验知识图谱的知识驱动模型和基于ML算法的数据驱动模型的集成呈现了知识和数据双驱动检验AI系统的形式与内容。6.检验AI系统的网页应用与图形化展示。开发智慧检验平台,核心组件主要包括检验医师智能助手、临床检验数据中台、检验AI运行监测以及检验大数据看板在内的四大模块。7.数据分析。模型诊断效能的评价使用召回率（Recall）和平均精度均值（m AP）指标。研究结果:1.基线特征。2010年1月1日至2020年10月31日期间,所有门诊和住院患者共730,113名合格参与者被纳入临床研究。其中,训练集509,841人,验证集235,074人,测试队列69,101人。2.数据驱动模型。基于LR算法模型的检验AI系统预测疾病准确性（m AP=87.53%）要略优于ANN（m AP=86.83%）,强于XGBoost（m AP=84.41%）。因此,本研究选择LR算法构建检验AI系统的数据驱动模型。3.知识和数据双驱动检验AI系统的构建。检验AI系统由两个核心模型组成,即基于检验知识图谱的知识驱动AI模型和基于LR算法的数据驱动AI模型。本研究共建立了4,147种知识驱动AI模型和168种疾病的数据驱动AI模型。4.检验AI系统的工作思路。检验AI系统存在四种通用类型诊断模式。模式1被称为“金标准”诊断的知识驱动AI诊断模式;模式2被称为“分类诊断”的叠加知识驱动AI诊断模式;模式3被称为“鉴别诊断”的“知识+数据”双驱动AI诊断模式;模式4被称为“以临床特征驱动诊断”的“知识+数据”双驱动AI诊断模式。5.检验AI系统对多系统多疾病的诊断性能评价。检验AI系统在各个诊断层次水平都实现了高水平的准确性和全面性。预测10种器官系统时,m AP值为95.19%,Recall值为100.00%;预测10种具体疾病时,m AP值为96.01%,Recall值为78.90%。6.检验AI系统的临床应用。检验医师智能助手展示基于患者检验数据的模型算法诊断推荐并附有疾病的诊断解释。临床检验数据中台用于实现检验数据的结构化、标准化以及归一化。检验AI运行监测可记录和展示检验AI系统的预测结果。检验大数据看板展示检验AI系统的运行状态等情况。结论:在本研究中,基于知识和数据双驱动的检验AI系统能够自动识别并综合分析2,071种检验指标,完成对包含感染、呼吸系统以及血液系统等在内10种器官系统疾病和441种具体疾病诊断的多元关系推理,且所有推理过程具备良好的可解释性。预测10种器官系统和10种具体疾病诊断时漏诊极少且准确性高。检验AI系统良好的疾病诊断性能有助于辅助临床医生进行诊疗决策;对复杂及疑难疾病的早期诊断也具有重要意义。
施钦文[6]（2021）在《中文病理报告TNM自动分期技术研究》文中认为癌症分期是癌症诊断、治疗中的重要环节,是临床医生制定医治方案、评估预后的重要依据。癌症分期被划分为临床分期和病理分期,临床医生通过癌症分期系统进行分期。癌症分期系统有多种,针对恶性肿瘤,TNM（Tumor Node Metastasis）分期系统是最常见的并且得到了广泛的应用,其中T、N、M分别代表肿瘤原发灶情况、区域淋巴结受累情况以及远处转移情况。近些年,国内外学者开展了许多利用病理报告进行TNM分期的研究,目前国内利用病理报告进行TNM分期的研究存在如下问题:1)大多数研究针对临床分期;2)分期结果的可解释性不足。此外,临床医生在使用电子病历系统进行TNM分期时有出错的风险,同时由于人工进行分期耗时耗力,很难进行批处理。针对以上问题,本文提出了一种中文病理报告TNM自动分期技术,该技术包括两个步骤:首先是对病理报告进行命名实体识别（Named Entity Recognition,NER）,接着是在命名实体识别的基础上,使用结合信息抽取和规则的方法进行TNM分期。本文使用肺癌病人的术后病理报告数据构建语料库并进行中文病理报告TNM自动分期技术研究,最后实现中文病理报告TNM自动分期系统。本文的主要研究内容如下:（1）本文提出了一种基于改进的Flat-Lattice Transformer（FLAT）模型的病理报告命名实体识别算法。FLAT模型对Transformer模型进行改进使其可以接受Lattice结构作为输入,引入词汇信息,并且使用新的相对位置编码代替原来的编码,使模型既能够感知距离,又能感知方向。此外,引入了Revnet来降低模型的显存消耗。本文参考肺癌分期指南制定了中文病理报告标注规范,对194份病理报告进行标注,构建了本文语料库。使用自建的语料库设计对比实验验证模型效果,最终改进后的FLAT模型在命名实体识别任务中的F1值达到了97.19%,相比未改进的FLAT以及对比模型（Bi LSTM、Lattice LSTM以及TENER）展现出了更好的识别效果。（2）本文提出了一种结合信息抽取与规则的TNM分期算法。在命名实体识别结果的基础上进行否定信息识别以及基于启发式规则的推理,得到分期证据并用于分期。本文使用100份人工标注的病理报告总结规则并验证分期算法的效果,最终本文的自动分期算法的精确率、召回率F1值分别为93.27%、91.85%、92.55%,证明了该算法的有效性。（3）本文设计并实现了一个中文病理报告自动分期系统。该系统实现了病理报告的管理功能、病理报告自动分期功能以及分期证据可视化展示功能。既能辅助医生进行诊断,又可用于医疗质量控制。
刘艳[7]（2021）在《公立医院人力资源配置优化研究 ——以LD医院医生人力资源配置为例》文中研究表明随社会的进步,经济的发展,人民生活水平有所提高,人民随之对于健康水平也有了更高的要求。正因此,人们对健康需求与人们现拥有的卫生人力资源的间的矛盾就变得日渐突出。地区差异,地区经济发展的不平衡,使得医疗卫生人力资源产生失衡,这种失衡现象在城市地区差异上表现的尤为明显。由于医务人员配备的失衡而间接引发的医患矛盾及诸多社会问题也屡见不鲜,严重阻碍了医疗卫生事业的发展。若要谋求医疗长远发展,基础工作就是抓好卫生人力资源的合理配置。而医生人力资源的合理配置则是作为卫生人力资源的配置的基础。本研究是在医疗改革的大背景下,将集医疗、教学、科研于一体的兰州LD大型公立综合医院作为本文研究对象,本研究从案例医院内部医生人力资源配置的视角出发,结合外部就诊患者满意度调查。首先,从案例医院内部视角来运用SWOT分析明确该医院的发展战略目标,利用卫生人力资源配置理论及双因素理论对该医院医生人力资源配置体系进行研究分析。其次,建立案例医院卫生服务需求与医生数量、医生服务质量与医生素质、医生职称结构与医生岗位管理匹配、卫生服务工作负荷与医生满意度及医生人力资源使用效果五个维度的医生人力资源配置理论分析框架。通过文献研究法、案例分析法、德尔菲法、问卷调查法、半结构式访谈等法针对LD医院医生对医生配比满意度调查,分析医院内医生人力资源配置的现状及存在问题;再从院外患者视角,设计患者对医生医疗服务质量满意度调查问卷;然后,综合内外部调查结果以及SWOT分析出医院发展的优势、劣势、机会以及所面对的威胁得出:在卫生服务需求方面,该院医生人力资源在岗位方向划分上儿科及部分临床科室医生配置过剩;内科系统及妇科等多数岗位的医生普遍缺乏;按照职称结构划分上,高级人员多于中初级医生,但却缺少“高精尖”优秀人才。依据工作强度划分,中级医生的配置不合理造成医生工作负荷很大、间接引起医患关系紧张等问题。针对案例医院医生配置问题,找出造成医生在医疗服务质量上存在的问题和薄弱环节的原因,其中,外部原因是地区差异造成的;而内部原因之一是医务人员供给数量不足,使得单个医务人员分担工作压力和精神负荷都挺大;原因之二是临床医务人员不堪重负转向相对轻松的行政管理及后勤岗位较多,使得医务人员供给下降。原因之三是综合医院人员身份管理臃肿,同工待遇不等同的现象普遍存在。最后,根据案例医院医生配置问题提出对策建议:设计科学合理的医生人力资源配置的优化方案。第一,优化院内管理体系,拓宽院外医生人力资源招录渠道;第二,合理配置医生人力资源以提高医生卫生服务质量;第三,健全医院岗位管理制度;第四,合理调配医生人力资源卫生服务工作负荷;第五,完善医生人力资源使用效果评估制度。通过有效的手段,提高案例医院的卫生服务质量,降低患者医疗投诉;通过激励机制,提高医务工作者的满意度,降低医生负荷;通过科学设计招聘及医生人才储备计划,提高案例医院整体医生专业素质,降低离职率,从而达到患者满意的卫生服务需求标准,实现案例医院长远稳固发展的战略方针。
罗小娃[8]（2019）在《L医院临床医生激励方案的改进》文中研究说明当前我国正逐渐加大医疗体系改革的力度,如何解决人们看病难的问题,以及采用什么样的方式来提高临床医务人员的绩效,是医院更是医疗主管部门面临的新难题。然而,医院在关键人才的培养与激励方面存在较多的问题,因而造成了严重的人才流失情况,一方面极大的削弱了医院的竞争力,另一方面也会进一步加剧医务人才的竞争。激励既是人力资源管理中的重要内容,也是多数人会忽视的一个方面,国内医院之间的竞争实质上也是核心医务人才之间的竞争,保障医院长远健康的发展,就需要充分的重视这一问题。为了研究L医院临床医生在激励中存在的不足,本文首先对相关背景和与激励相关的理论进行阐述;随后介绍L医院临床医生激励现状,选取L医院290名临床医生进行问卷调查。问卷调查内容主要包括4个方面,基本信息、对各个工作环节中薪酬维度、绩效维度、培训方面和晋升的激励措施进行评分。进而对导致L医院临床医生在激励上出现的问题进行深入的分析,然后参考其他医院在医生激励上的做法,针对L医院临床医生来提出相应的激励策略,并且从思想层面、组织层面以及制度层面提出相应的保障措施。本文以L医院临床医生作为研究的对象来探讨激励相关的问题,并提出了相关的应对策略,有助于提高L医院在临床医生上的管理水平,这既有利于维护医生自身的利益,也能够推动医院人力资源管理水平的提升,对我国整体医疗水平的提高也有着积极的意义。
陈兆军[9]（2018）在《台州医院手术室快切病理标本管理系统的研究与分析》文中提出台州医院是集医疗、科研、教学、预防为一体的三级甲等综合性医院,年手术台次3万,常规手术病理标本2.6万个,快切手术病理标本1万余个。随着业务的扩展,标本量不断增加,手术室急需一个全程管理和追溯功能的标本信息管理软件,能通过该管理系统来提高标本管理质量减少安全隐患,提高工作效率,减少人力支出节省成本。本论文主要是根据我院现行的手术室快切病理标本的管理流程以及结合医院对全院医疗质量实现精准医院的要求,通过UML建模技术使用业务分析提出现有流程存在的不足和缺陷,提出优化后的新业务流程;通过与临床科室以及质控部的多次深入沟通后,通过用例和功能包图等工具明确和划分出手术申请,标本采集,标本送检,标本接收,病理报告反馈和质量监控等功能;在业务分析和功能分析的基础上通过实体关系类图的构建,建立了数据库表结构视图如患者信息表,手术申请单表,病理标本表等,以及与HIS系统同步的相关基础信息表等;最后总结了改论所做的研究和分析的功能,并且在系统在医院内的下一步发展方向进行了展望。
唐琼兰,郑大会,严励[10]（2016）在《非病理专业医学类本科生临床病理素养的培养》文中研究说明临床医务工作者应"懂病理",而临床病理素养的培育需要从医学类学生本科学习阶段开始。近6年来,研究者利用本科生病理科技创新平台、病理科组织学研究平台,通过开设《临床病理学》选修课等形式;分别在基础课程阶段、专业课程阶段和实习阶段,从观念、知识、技能和应用等角度,系统、规范培养医学类本科生的临床病理素养。实践显示,相关教学举措让学生充分认识到临床病理学的重要性,提高了其应用临床病理知识解决临床问题的能力。
二、浅议临床医生与病理科医生之间的联系（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、浅议临床医生与病理科医生之间的联系（论文提纲范文）
（2）基于全景穿刺图像分析的乳腺癌新辅助化疗疗效预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外的研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容及章节安排 |
| 第二章 相关研究现状及理论基础 |
| 2.1 乳腺癌相关知识 |
| 2.1.1 乳腺癌及其数字化全景穿刺图像 |
| 2.1.2 乳腺癌新辅助化疗和分子分型 |
| 2.2 深度学习理论 |
| 2.2.1 卷积神经网络 |
| 2.2.2 UNet网络 |
| 2.3 特征选择与分类器模型 |
| 2.3.1 特征选择 |
| 2.3.2 分类器模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 乳腺癌肿瘤区域的自动分割和细胞核分割 |
| 3.1 研究动机 |
| 3.2 乳腺癌肿瘤区域的分割模型 |
| 3.2.1 数据预处理 |
| 3.2.2 分割模型 |
| 3.2.3 实验数据集 |
| 3.2.4 实验步骤 |
| 3.2.5 实验结果分析 |
| 3.3 乳腺癌肿瘤区域细胞分割模型 |
| 3.3.1 数据预处理 |
| 3.3.2 分割模型 |
| 3.3.3 实验数据集 |
| 3.3.4 实验步骤 |
| 3.3.5 实验结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于组织形态学特征分析的乳腺癌新辅助化疗疗效预测模型 |
| 4.1 研究动机 |
| 4.2 组织形态学特征 |
| 4.2.1 特征提取 |
| 4.2.2 特征选择 |
| 4.3 实验设计 |
| 4.3.1 实验数据 |
| 4.3.2 实验步骤 |
| 4.3.3 实验设备 |
| 4.4 结果评估 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 本文的工作内容及创新之处 |
| 5.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（3）面向医院管理的数据驱动决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 数据驱动决策的研究现状 |
| 1.3.2 数据驱动医疗健康领域决策的研究现状 |
| 1.3.3 数据驱动医院管理决策的研究现状 |
| 1.3.4 数据驱动决策的影响因素研究现状 |
| 1.3.5 研究现状述评 |
| 1.4 研究框架与研究内容 |
| 1.4.1 研究框架 |
| 1.4.2 主要研究内容 |
| 1.4.3 拟解决的关键问题 |
| 1.5 研究方法和技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 第2章 相关基础理论和方法 |
| 2.1 医院管理相关概念 |
| 2.1.1 医院管理 |
| 2.1.2 医院管理评价 |
| 2.1.3 医院管理者 |
| 2.2 决策支持相关理论 |
| 2.2.1 西蒙决策理论 |
| 2.2.2 数据驱动决策相关理论 |
| 2.3 信息链理论 |
| 2.3.1 信息链与信息技术 |
| 2.3.2 “信息”上溯到“数据”带来的变化 |
| 2.3.3 信息链视域下的数据驱动医院管理决策 |
| 2.4 BASM模型 |
| 2.4.1 BASM模型的产生 |
| 2.4.2 BASM模型的研究现状 |
| 2.4.3 基于BASM模型的数据驱动医院管理决策研究 |
| 2.5 相关研究方法 |
| 2.5.1 扎根理论 |
| 2.5.2 结构方程模型 |
| 2.5.3 决策树算法--CHAID |
| 2.6 相关应用场景 |
| 2.6.1 医疗服务绩效 |
| 2.6.2 DRG在医疗服务绩效管理中的应用 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 面向医院管理的数据驱动决策过程模型构建 |
| 3.1 面向医院管理决策的数据驱动过程模型 |
| 3.1.1 数据驱动决策模式运行机制 |
| 3.1.2 BASM的过程模型 |
| 3.1.3 基于BASM过程模型的数据驱动医院管理决策过程模型构建 |
| 3.2 面向医院管理的数据驱动决策过程模型要素分析 |
| 3.2.1 驱动要素 |
| 3.2.2 需求要素 |
| 3.2.3 支持要素 |
| 3.2.4 要素间关系 |
| 3.3 数据驱动的医院管理决策中数据处理过程 |
| 3.3.1 医疗数据存在的问题 |
| 3.3.2 面向医院管理决策的数据处理原则 |
| 3.3.3 面向医院管理决策的数据处理过程 |
| 3.4 面向医院管理的数据驱动决策过程模型运行机制 |
| 3.4.1 面向医院管理决策的信息链转化过程 |
| 3.4.2 数据驱动的医院管理决策制定过程 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于扎根理论的数据驱动医院管理决策的影响因素分析 |
| 4.1 研究问题与研究程序 |
| 4.1.1 研究问题 |
| 4.1.2 研究方法 |
| 4.1.3 研究程序 |
| 4.2 研究设计 |
| 4.2.1 研究对象选取 |
| 4.2.2 资料收集 |
| 4.2.3 信效度检验 |
| 4.3 编码分析 |
| 4.3.1 开放式编码 |
| 4.3.2 主轴编码 |
| 4.3.3 选择性编码 |
| 4.3.4 理论饱和度检验 |
| 4.4 数据驱动医院管理决策影响因素理论模型与阐释 |
| 4.4.1 影响因素理论模型构建 |
| 4.4.2 影响因素分析 |
| 4.4.3 影响因素关系分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 数据驱动医院管理决策的影响因素模型构建 |
| 5.1 数据驱动医院管理决策影响因素变量选择与界定 |
| 5.1.1 医疗数据质量维度 |
| 5.1.2 信息技术维度 |
| 5.1.3 医院组织管理维度 |
| 5.1.4 管理者信息素养维度 |
| 5.1.5 数据驱动医院管理决策维度 |
| 5.2 相关研究假设 |
| 5.2.1 医疗数据质量 |
| 5.2.2 信息技术 |
| 5.2.3 医院组织管理 |
| 5.2.4 管理者信息素养 |
| 5.3 调查问卷的编制与问卷修正 |
| 5.4 数据获取与统计分析 |
| 5.4.1 研究对象 |
| 5.4.2 样本量的选择 |
| 5.4.3 信度分析 |
| 5.4.4 样本分布 |
| 5.4.5 样本数据相关性 |
| 5.5 效度分析 |
| 5.5.1 探索性因子分析 |
| 5.5.2 验证性因子分析 |
| 5.6 基于结构方程的影响因素模型构建与检验修正 |
| 5.6.1 影响因素模型构建 |
| 5.6.2 模型基本适配评估 |
| 5.6.3 假设检验的结果 |
| 5.7 结构方程模型检验结果分析 |
| 5.7.1 影响因素强度分析 |
| 5.7.2 医疗数据质量对信息技术影响的验证结果分析 |
| 5.7.3 信息技术对数据驱动医院管理决策影响的验证结果分析 |
| 5.7.4 医院组织管理对医疗数据质量影响的验证结果分析 |
| 5.7.5 医院组织管理对管理者信息素养影响的验证结果分析 |
| 5.7.6 医院组织管理对数据驱动医院管理决策影响的验证结果分析 |
| 5.7.7 管理者信息素养对医疗数据质量影响的验证结果分析 |
| 5.7.8 管理者信息素养对信息技术影响的验证结果分析 |
| 5.7.9 管理者信息素养对数据驱动医院管理决策影响的验证结果分析 |
| 5.8 本章小结 |
| 第6章 面向医院管理的数据驱动决策模型研究 |
| 6.1 数据驱动医院管理决策模型构建 |
| 6.2 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动机制 |
| 6.2.1 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动目标 |
| 6.2.2 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动特征 |
| 6.2.3 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动过程 |
| 6.3 数据驱动医院管理决策模型影响因素的作用机制 |
| 6.3.1 医疗数据质量在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.3.2 信息技术在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.3.3 医院组织管理在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.3.4 管理人员素养在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.4 数据驱动医院管理决策模型对医院管理的提升策略 |
| 6.4.1 提升医疗数据质量 |
| 6.4.2 发挥信息技术使能作用 |
| 6.4.3 发挥医院组织管理支持作用 |
| 6.4.4 提高管理人员信息素养 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 面向医院管理的数据驱动决策的实证研究 |
| 7.1 资料来源与研究对象 |
| 7.2 原发性肺癌患者的DRGS分组 |
| 7.2.1 数据基础 |
| 7.2.2 数据纳入 |
| 7.2.3 术语映射 |
| 7.2.4 DRGs分组结果对比 |
| 7.3 基于DRGS细分组的医疗服务绩效评估 |
| 7.3.1 基于决策树的原发性肺癌患者DRGs细分组模型 |
| 7.3.2 基于DRGs细分组的医疗服务绩效评估指标 |
| 7.3.3 医生医疗服务绩效指标统计结果 |
| 7.3.4 科室医疗服务绩效指标统计结果 |
| 7.4 讨论 |
| 7.4.1 数据驱动医院管理决策过程 |
| 7.4.2 数据驱动医院管理决策影响因素 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 结论与创新 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 研究创新点 |
| 8.3 研究局限 |
| 参考文献 |
| 附录1 病案组DRGS分组情况 |
| 附录2 医生组DRGS分组情况 |
| 附录3 访谈提纲 |
| 附录4 调查问卷 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 后记与致谢 |
（4）分级诊疗背景下智能医疗的服务模式与采纳模型研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 智能医疗相关研究 |
| 1.2.2 智能医疗服务相关研究 |
| 1.2.3 智能医疗服务采纳研究现状 |
| 1.2.4 国内外研究总结 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究思路与章节安排 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 论文章节安排 |
| 第二章 分级诊疗背景下智能医疗服务模式研究 |
| 2.1 平台型智能医疗服务模式 |
| 2.2 产品型智能医疗服务模式 |
| 2.3 资源整合型智能医疗服务模式 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于平台型智能医疗服务的患者采纳模型研究 |
| 3.1 问题分析 |
| 3.2 研究理论基础 |
| 3.2.1 双因素理论 |
| 3.2.2 服务质量理论 |
| 3.3 智能医疗服务患者采纳模型构建与假设提出 |
| 3.4 研究设计与实证分析 |
| 3.4.1 数据收集与变量定义 |
| 3.4.2 数据预处理与描述性统计 |
| 3.4.3 模型估计与实证结果 |
| 3.4.4 稳健性检验 |
| 3.5 结果讨论与启示 |
| 3.5.1 实证结果讨论 |
| 3.5.2 理论启示 |
| 3.5.3 实践启示 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于产品型智能医疗服务的医生采纳模型研究 |
| 4.1 问题分析 |
| 4.2 研究理论基础 |
| 4.2.1 技术接受模型 |
| 4.2.2 采纳转移理论 |
| 4.3 智能医疗服务医生采纳模型构建及假设提出 |
| 4.3.1 基于技术接受模型的假设 |
| 4.3.2 基于采纳转移视角的假设 |
| 4.3.3 专业差异的调节作用假设 |
| 4.3.4 研究模型的构建 |
| 4.4 研究设计与实证分析 |
| 4.4.1 问卷开发 |
| 4.4.2 数据搜集 |
| 4.4.3 测量模型分析 |
| 4.4.4 测量不变性评估 |
| 4.4.5 结构模型分析 |
| 4.5 结果讨论与启示 |
| 4.5.1 实证结果讨论 |
| 4.5.2 理论启示 |
| 4.5.3 实践启示 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于资源整合型智能医疗服务的医院采纳模型研究 |
| 5.1 问题分析 |
| 5.2 智能医疗服务医院采纳的影响因素识别 |
| 5.3 解释结构建模法和MICMAC分析步骤 |
| 5.4 智能医疗服务医院采纳模型构建 |
| 5.4.1 数据收集 |
| 5.4.2 智能医疗服务医院采纳的解释结构建模过程 |
| 5.4.3 MICMAC分析结果 |
| 5.5 结果讨论与启示 |
| 5.5.1 实证结果讨论 |
| 5.5.2 理论启示 |
| 5.5.3 实践启示 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 分级诊疗背景下促进智能医疗服务发展的对策与建议 |
| 6.1 促进智能医疗服务发展的政府政策建议 |
| 6.1.1 设立基层医疗机构专项扶持基金 |
| 6.1.2 创新智能医疗产品审评审批制度 |
| 6.1.3 完善智能医疗法律体系与责任划分 |
| 6.1.4 加大智能医疗服务宣传力度 |
| 6.2 促进智能医疗服务发展的行业对策建议 |
| 6.2.1 建立统一的数据标准体系 |
| 6.2.2 构建严谨的隐私保护机制 |
| 6.2.3 创新人才培养和引进计划 |
| 6.2.4 推动多学科融合发展与科研共享 |
| 6.3 促进智能医疗服务发展的市场培育建议 |
| 6.3.1 制定市场细分战略 |
| 6.3.2 开展智能医疗服务试点 |
| 6.3.3 加速优质服务扩散 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 研究总结 |
| 7.2 研究主要创新点 |
| 7.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间的学术活动及成果情况 |
（5）知识和数据双驱动的检验人工智能疾病诊断系统的构建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词表 |
| 前言 |
| 一、AI简介 |
| 二、AI的发展历程 |
| 三、医疗AI发展面临的问题 |
| 四、检验医学研究现状 |
| 五、可解释检验AI研究开展的可行性和优势 |
| 六、本课题的创新性工作 |
| 材料与方法 |
| 一、构建检验知识图谱 |
| 二、数据预处理 |
| 三、数据收集、研究人群和研究设计 |
| 四、基于检验知识图谱的多标签疾病诊断系统 |
| 五、构建检验AI系统 |
| 六、检验AI系统的网页应用与图形化展示 |
| 七、数据分析 |
| 实验结果 |
| 一、参与者的基线特征 |
| 二、数据驱动模型 |
| 三、知识和数据双驱动检验AI系统的构建 |
| 四、知识和数据双驱动检验AI系统的工作思路 |
| 五、检验AI系统对多系统多疾病的诊断性能评价 |
| 六、检验AI系统的临床应用 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 文献综述 可解释人工智能助力检验医学在疾病诊疗中的应用 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表论文和参加科研工作情况 |
| 致谢 |
（6）中文病理报告TNM自动分期技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 本文结构安排 |
| 第二章 基于FLAT模型的命名实体识别改进算法研究 |
| 2.1 命名实体识别研究 |
| 2.1.1 命名实体识别国内外进展 |
| 2.1.2 中文医学实体识别研究进展 |
| 2.1.3 中文医学实体识别现有问题分析 |
| 2.2 本文算法设计与实现 |
| 2.2.1 理论基础 |
| 2.2.2 Flat-Lattice Transformer模型 |
| 2.2.3 FLAT模型优化 |
| 2.3 癌症分期指南解析与标注规范 |
| 2.3.1 癌症分期指南解析 |
| 2.3.2 标注规范设计 |
| 2.4 实验设计与结果分析 |
| 2.4.1 实验数据来源 |
| 2.4.2 数据预处理 |
| 2.4.3 对比实验 |
| 2.4.4 评价指标 |
| 2.4.5 结果与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 结合信息抽取和规则的TNM分期推断算法 |
| 3.1 理论基础 |
| 3.1.1 否定信息识别 |
| 3.1.2 基于规则的分类 |
| 3.2 算法设计与实现 |
| 3.2.1 否定信息提取 |
| 3.2.2 基于规则的分期推理 |
| 3.3 实验设计与结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 中文病理报告自动分期系统的设计与实现 |
| 4.1 系统需求分析 |
| 4.2 系统总体设计 |
| 4.2.1 系统架构设计 |
| 4.2.2 系统开发框架介绍 |
| 4.3 系统详细设计与实现 |
| 4.3.1 系统数据库设计 |
| 4.3.2 系统通信模块设计与实现 |
| 4.3.3 自动分期模块设计与实现 |
| 4.3.4 病理报告管理模块设计与实现 |
| 4.4 系统部署与测试 |
| 4.4.1 系统部署 |
| 4.4.2 系统功能测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（7）公立医院人力资源配置优化研究 ——以LD医院医生人力资源配置为例（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和研究意义 |
| 1.2.1 研究目标 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究综述及评析 |
| 1.3.1 国内研究综述 |
| 1.3.2 国外研究综述 |
| 1.3.3 国内外研究评析 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 创新与特色 |
| 第二章 研究对象概念界定及理论分析框架阐述 |
| 2.1 核心概念界定 |
| 2.1.1 公立医院 |
| 2.1.2 人力资源配置 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 卫生人力资源配置理论 |
| 2.2.2 双因素理论 |
| 2.2.3 医院人力资源配置的分析框架 |
| 2.2.3.1 卫生服务需求与医生数量维度 |
| 2.2.3.2 医生服务质量与医生素质维度 |
| 2.2.3.3 医生职称结构与医生岗位管理匹配维度 |
| 2.2.3.4 卫生服务工作负荷与医生满意度维度 |
| 2.2.3.5 医生人力资源使用效果维度 |
| 第三章 兰州市LD医院人力资源配置现状 |
| 3.1 兰州市LD医院人力资源配置现状分析 |
| 3.1.1 医院人力资源配置战略分析 |
| 3.1.2 医院人力资源配置规划目标分析 |
| 3.1.3 医院医生人力资源配置概况 |
| 第四章 兰州市LD医院医生人力资源配置问题及原因分析 |
| 4.1 调查问卷设计 |
| 4.1.1 调研对象 |
| 4.1.2 调查样本分布情况 |
| 4.1.3 抽样方法 |
| 4.1.4 问卷设计 |
| 4.1.5 问卷回收 |
| 4.1.6 问卷1 的信度、效度、整体满意度及差异检验 |
| 4.1.7 研究对象的描述性统计分析 |
| 4.1.7.1 问卷1 调查分析 |
| 4.1.7.2 问卷2 调查分析 |
| 4.2 .访谈设计 |
| 4.2.1 访谈目的 |
| 4.2.2 访谈对象 |
| 4.2.3 访谈过程 |
| 4.3 LD医院医生人力资源配置存在的问题 |
| 4.3.1 医院内部医生人力资源配置与卫生服务量化不足 |
| 4.3.1.1 儿科、发热、重症、及其它系统医生人力资源配置过剩 |
| 4.3.1.2 内科系统、妇科等相关专业医生人力资源配置贫乏 |
| 4.3.2 医生人力资源配置与外部卫生服务质量不匹配 |
| 4.3.2.1 部分专业“高精尖”人才匮乏致使服务质量不佳 |
| 4.3.2.2 医学人文精神不够高 |
| 4.3.2.3 医生服务态度有待提高 |
| 4.3.3 医生职称结构与医生管理模式不匹配 |
| 4.3.3.1 医生人力资源管理模式不合理 |
| 4.3.3.2 后备医生人员匮乏,加剧断层面 |
| 4.3.4 医生配置工作负荷偏高 |
| 4.3.4.1 医生人力资源配置,整体满意度不高 |
| 4.3.5 医生人力资源使用效果评估制度不完善 |
| 4.3.5.1 评估模式单一陈旧,缺乏能力评估机制 |
| 4.4 LD医院医生人力资源配置存在问题的原因分析 |
| 4.4.1 医院卫生服务量与医生数量配比失衡的原因 |
| 4.4.1.1 内外部因素致使部分科室医生岗位配置供需矛盾分析 |
| 4.4.2 造成医生专业素质与卫生服务质量有差距的原因分析 |
| 4.4.2.1 人才被“挖走”致使中坚力量流失严重 |
| 4.4.2.2 文凭与实操有差距造成实用性不强 |
| 4.4.2.3 医学人文素养培养及考核机制缺失 |
| 4.4.3 管理模式不规范导致医生结构失衡 |
| 4.4.3.1 医生人力资源管理模式不合理 |
| 4.4.4 案例医院卫生服务中医生承受工作负荷过重 |
| 4.4.4.1 医生人力资源配置不均衡难以量化分配 |
| 4.4.4.2 缺乏医生职业精神评估及调节机制 |
| 4.4.5 医生使用效果评估制度单一 |
| 4.4.5.1 医生个人业绩考核维度单一 |
| 第五章 公立医院医生人力资源配置的优化对策 |
| 5.1 优化院内管理体系、拓宽院外医生人力资源招录渠道 |
| 5.1.1 根据医院战略目标及医生人力资源配置需求量制定招录计划 |
| 5.1.2 首要解决稀缺岗位需求,并出台稀缺岗位人员支持鼓励政策 |
| 5.2 合理配置医生人力资源以提高医生卫生服务质量 |
| 5.2.1 完善医生人力资源管理机制 |
| 5.2.2 完善医生人力资源医学人文主义精神的培训考核机制 |
| 5.2.3 创新招引“高精尖”医生人力资源的模式 |
| 5.2.4 探索医生职业精神评估体系 |
| 5.3 健全医院岗位管理制度 |
| 5.3.1 全面建立医院岗位管理制度,实行全员聘用制 |
| 5.3.2 健全职称评价体系,进一步规范聘任评价管理 |
| 5.4 合理调配医生人力资源卫生服务工作负荷 |
| 5.4.1 做好岗位分析和评价,实现人岗匹配 |
| 5.4.2 精确测算门诊工作量,降低医生工作负荷 |
| 5.5 完善医生人力资源使用效果评估制度 |
| 5.5.1 构建双向评估,做到人岗相宜 |
| 5.5.2 建立长效激励机制 |
| 第六章 研究结论 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 卫生专业技术人员(医生)调查问卷 |
| 附录2 案例医院医生就诊满意度调查问卷 |
| 附录3 访谈提纲及访谈人员 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（8）L医院临床医生激励方案的改进（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 硏究背景及研究意义 |
| 1.1.1 硏究背景 |
| 1.1.2 研究目标及意义 |
| 1.2 研究方法 |
| 1.3 研究思路与内容 |
| 第二章 相关理论概述 |
| 2.1 激励理论相关概述 |
| 2.1.1 激励的概念 |
| 2.1.2 需要层次理论 |
| 2.1.3 双因素理论 |
| 2.2 激励体系与分类 |
| 2.2.1 物质激励 |
| 2.2.2 非物质激励 |
| 2.3 医生激励的研究述评 |
| 2.3.1 医生激励现状研究 |
| 2.3.2 医生激励存在的主要问题 |
| 2.3.3 医生激励的对策研究 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 L医院临床医生激励的现状及满意度调查分析 |
| 3.1 L医院简介 |
| 3.1.1 L医院概况 |
| 3.1.2 L医院人力资源状况 |
| 3.1.3 L医院组织管理架构 |
| 3.1.4 L医院临床医生人力资源构成情况 |
| 3.2 L医院临床医生激励方案现状 |
| 3.2.1 物质激励 |
| 3.2.2 非物质激励 |
| 3.3 L医院临床医生激励方案的满意度调查分析 |
| 3.3.1 问卷设计 |
| 3.3.2 统计方法 |
| 3.3.3 问卷调查的样本特征分析 |
| 3.3.4 激励方案满意度调查结果数据分析 |
| 3.4 L医院临床医生激励方案存在的问题分析 |
| 3.4.1 薪酬激励方面 |
| 3.4.2 绩效激励方面 |
| 3.4.3 晋升激励方面 |
| 3.4.4 培训激励方面 |
| 3.5 L医院临床医生激励方案问题的原因分析 |
| 3.5.1 薪酬分配缺乏竞争力和公平性 |
| 3.5.2 绩效考核有效性不足 |
| 3.5.3 晋升机制建设滞后 |
| 3.5.4 教育培训体系不完善 |
| 第四章 L医院临床医生激励方案改进设计 |
| 4.1 总体设计思路 |
| 4.1.1 L医院临床医生激励方案的设计目的和思路 |
| 4.1.2 L医院临床医生激励方案的设计原则 |
| 4.2 L医院临床医生激励方案的改进 |
| 4.2.1 建立激励性薪酬体系 |
| 4.2.2 完善绩效激励体系 |
| 4.2.3 晋升激励方案的改进 |
| 4.2.4 改进培训激励方案 |
| 4.3 L医院临床医生激励方案实施的保障措施 |
| 4.3.1 基于思想层面 |
| 4.3.2 基于组织层面 |
| 4.3.3 基于制度层面 |
| 第五章 结束语 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（9）台州医院手术室快切病理标本管理系统的研究与分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 项目背景 |
| 1.2 同类系统研究与应用现状 |
| 1.3 研究的内容和主要工作 |
| 1.3.1 研究的内容 |
| 1.3.2 本人主要工作 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 业务分析 |
| 2.1 业务描述 |
| 2.1.1 业务问题概述 |
| 2.1.2 组织结构分析 |
| 2.1.3 业务人员分析 |
| 2.2 原有业务流程分析 |
| 2.2.1 医生手术申请 |
| 2.2.2 标本采集流程 |
| 2.2.3 标本送检流程 |
| 2.2.4 病理科接收标本 |
| 2.2.5 病理结果报告 |
| 2.2.6 质控管理 |
| 2.3 业务流程优化 |
| 2.3.1 医生手术申请 |
| 2.3.2 标本采集流程 |
| 2.3.3 标本送检流程 |
| 2.3.4 标本接收流程 |
| 2.3.5 病理结果报告流程 |
| 2.3.6 质控管理 |
| 第三章 功能分析 |
| 3.1 角色分析 |
| 3.2 系统用例分析 |
| 3.2.1 总体用例 |
| 3.2.2 子用例分析 |
| 3.3 系统功能包图 |
| 3.3.1 标本管理系统总包图 |
| 3.3.2 子功能包图 |
| 第四章 数据分析 |
| 4.1 功能数据分析 |
| 4.1.1 手术申请缩略图 |
| 4.1.2 标本采集缩略图 |
| 4.1.3 标本送检管理缩略图 |
| 4.1.4 标本接收管理缩略图 |
| 4.1.5 病理结果报告管理缩略图 |
| 4.1.6 质控管理缩略图 |
| 4.1.7 基础资料管理缩略图 |
| 4.1.8 系统管理缩略图 |
| 4.2 实体类关系分析 |
| 4.3 数据库表 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 下一步的工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、浅议临床医生与病理科医生之间的联系（论文参考文献）
- [1]乳腺癌新辅助治疗残余肿瘤负荷评估系统的实践及管理体会[J]. 管枫,袁静萍. 中华内分泌外科杂志, 2021(05)
- [2]基于全景穿刺图像分析的乳腺癌新辅助化疗疗效预测[D]. 徐春燕. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [3]面向医院管理的数据驱动决策研究[D]. 李茵. 吉林大学, 2021(01)
- [4]分级诊疗背景下智能医疗的服务模式与采纳模型研究[D]. 潘金鑫. 合肥工业大学, 2021(02)
- [5]知识和数据双驱动的检验人工智能疾病诊断系统的构建[D]. 井杰. 中国人民解放军海军军医大学, 2021(09)
- [6]中文病理报告TNM自动分期技术研究[D]. 施钦文. 电子科技大学, 2021(01)
- [7]公立医院人力资源配置优化研究 ——以LD医院医生人力资源配置为例[D]. 刘艳. 兰州大学, 2021(02)
- [8]L医院临床医生激励方案的改进[D]. 罗小娃. 电子科技大学, 2019(04)
- [9]台州医院手术室快切病理标本管理系统的研究与分析[D]. 陈兆军. 云南大学, 2018(01)
- [10]非病理专业医学类本科生临床病理素养的培养[J]. 唐琼兰,郑大会,严励. 中华医学教育探索杂志, 2016(05)