HCRM医院客户回访管理系统:提升医疗服务质量

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"HCRM医院客户回访管理系统.pdf" HCRM(医院客户回访管理系统)是针对医疗机构设计的一款专业系统,旨在提升医疗服务的质量和效率,通过信息化手段加强与患者的沟通和回访工作。该系统深入剖析了医院信息化的现状和发展趋势,以及医院服务营销的状况,旨在构建一个高效、安全、可扩展的网络平台。 1. 医院信息化的现状和发展趋势:当前,医院信息系统(HIS)在提升医院工作效率和经济效益方面发挥了关键作用,推动医院办公自动化、网络化和信息化。然而,我国的医院信息化水平相较于欧美发达国家仍有较大差距,主要集中在病床管理和财务管理方面,而患者管理信息的利用不足。 2. 需求分析: - 网络平台需求分析:包括对发展趋势的分析,技术的开放性和兼容性评估,以及对可扩展性的探讨,以确保系统能够适应未来的需求变化。 - 数据库分析:强调网络数据库平台的选择和安全性,以保护敏感的医疗信息不被泄露。 3. 软件体系架构设计:采用了三层体系架构,这种架构有利于系统的维护和升级,同时设计了功能模块结构,确保各模块间协同工作。 4. 系统设计: - 应用平台设计:考虑了用户体验和操作便捷性。 - 数据库设计:进行了数据流程分析,设计了数据库的整体逻辑结构,确保数据的安全存储和有效管理。 - 短信平台子系统设计:提供了系统功能说明,模块结构及功能,功能模块结构和功能说明,以及主要技术特点,用于实现快速、准确的患者回访和信息传递。 5. 系统功能描述: - 人性化设计理念:关注用户体验,使得操作简单直观。 - 功能模块:包括登录模块、系统主界面、管理系统模块、短信模块、数据信息模块和帮助模块,覆盖了回访管理的各个环节。 - 登录模块和系统主界面:提供用户验证和进入系统的入口,主界面清晰展示各项功能。 - 管理系统模块:涉及医院内部的管理操作,如患者信息管理、回访计划设置等。 - 短信模块:支持自动发送回访短信,增强与患者的互动。 - 数据信息模块:收集、整理和分析回访数据,为医院决策提供依据。 - 帮助模块:为用户提供操作指南和支持。 HCRM系统通过整合医院资源,优化回访流程,旨在提升患者满意度,提高医院服务质量和管理水平,是现代医疗机构不可或缺的一部分。
2024-09-06 上传
1 目标检测的定义 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。 目标检测任务可分为两个关键的子任务,目标定位和目标分类。首先检测图像中目标的位置(目标定位),然后给出每个目标的具体类别(目标分类)。输出结果是一个边界框(称为Bounding-box,一般形式为(x1,y1,x2,y2),表示框的左上角坐标和右下角坐标),一个置信度分数(Confidence Score),表示边界框中是否包含检测对象的概率和各个类别的概率(首先得到类别概率,经过Softmax可得到类别标签)。 1.1 Two stage方法 目前主流的基于深度学习的目标检测算法主要分为两类:Two stage和One stage。Two stage方法将目标检测过程分为两个阶段。第一个阶段是 Region Proposal 生成阶段,主要用于生成潜在的目标候选框(Bounding-box proposals)。这个阶段通常使用卷积神经网络(CNN)从输入图像中提取特征,然后通过一些技巧(如选择性搜索)来生成候选框。第二个阶段是分类和位置精修阶段,将第一个阶段生成的候选框输入到另一个 CNN 中进行分类,并根据分类结果对候选框的位置进行微调。Two stage 方法的优点是准确度较高,缺点是速度相对较慢。 常见Tow stage目标检测算法有:R-CNN系列、SPPNet等。 1.2 One stage方法 One stage方法直接利用模型提取特征值,并利用这些特征值进行目标的分类和定位,不需要生成Region Proposal。这种方法的优点是速度快,因为省略了Region Proposal生成的过程。One stage方法的缺点是准确度相对较低,因为它没有对潜在的目标进行预先筛选。 常见的One stage目标检测算法有:YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。 2 常见名词解释 2.1 NMS(Non-Maximum Suppression) 目标检测模型一般会给出目标的多个预测边界框,对成百上千的预测边界框都进行调整肯定是不可行的,需要对这些结果先进行一个大体的挑选。NMS称为非极大值抑制,作用是从众多预测边界框中挑选出最具代表性的结果,这样可以加快算法效率,其主要流程如下: 设定一个置信度分数阈值,将置信度分数小于阈值的直接过滤掉 将剩下框的置信度分数从大到小排序,选中值最大的框 遍历其余的框,如果和当前框的重叠面积(IOU)大于设定的阈值(一般为0.7),就将框删除(超过设定阈值,认为两个框的里面的物体属于同一个类别) 从未处理的框中继续选一个置信度分数最大的,重复上述过程,直至所有框处理完毕 2.2 IoU(Intersection over Union) 定义了两个边界框的重叠度,当预测边界框和真实边界框差异很小时,或重叠度很大时,表示模型产生的预测边界框很准确。边界框A、B的IOU计算公式为: 2.3 mAP(mean Average Precision) mAP即均值平均精度,是评估目标检测模型效果的最重要指标,这个值介于0到1之间,且越大越好。mAP是AP(Average Precision)的平均值,那么首先需要了解AP的概念。想要了解AP的概念,还要首先了解目标检测中Precision和Recall的概念。 首先我们设置置信度阈值(Confidence Threshold)和IoU阈值(一般设置为0.5,也会衡量0.75以及0.9的mAP值): 当一个预测边界框被认为是True Positive(TP)时,需要同时满足下面三个条件: Confidence Score > Confidence Threshold 预测类别匹配真实值(Ground truth)的类别 预测边界框的IoU大于设定的IoU阈值 不满足条件2或条件3,则认为是False Positive(FP)。当对应同一个真值有多个预测结果时,只有最高置信度分数的预测结果被认为是True Positive,其余被认为是False Positive。 Precision和Recall的概念如下图所示: Precision表示TP与预测边界框数量的比值 Recall表示TP与真实边界框数量的比值 改变不同的置信度阈值,可以获得多组Precision和Recall,Recall放X轴,Precision放Y轴,可以画出一个Precision-Recall曲线,简称P-R