基于B/S架构的云计算技术区域健康云HIS系统源码 SaaS多医院模式

简介: 该系统通过区域云HIS的方式,按照信息系统三级等保相关要求统一部署在总院信息中心,通过政务外网和各基层卫生院互通。基层医生打开浏览器即可访问系统。整套系统统一管理统一维护,加强系统安全防护能力,全力保障医疗卫生大数据安全。

云HIS系统源码技术架构:Angular+Nginx+ Java+Spring,SpringBoot+ MySQL + MyCat


云HIS系统具有以下几个显著特点:

统一标准,云端部署

围绕推动医疗数据互联互通互认,通过在云端统一数据标准,实现各医疗卫生机构数据标准化管理,切实提高医疗卫生数据质量,让数据产生价值、发挥作用。

优化结构,增强安全

该系统通过区域云HIS的方式,按照信息系统三级等保相关要求统一部署在总院信息中心,通过政务外网和各基层卫生院互通。基层医生打开浏览器即可访问系统。整套系统统一管理统一维护,加强系统安全防护能力,全力保障医疗卫生大数据安全。


提高效率,深化拓展

该系统极大地增强了医生对患者全程管理和持续关注的能力,尤其在院内流程和病人转归管理上得到了显著的提升。对患者而言,医院的一些基本服务如挂号、缴费、查询检查报告等可以在线上完成,使得他们从繁琐的排队等候中解脱出来,让患者在家就能方便快捷地获取医疗服务。

封面.jpg

门急诊挂号管理

门急诊挂号管理主要完成对门急诊病人挂号业务的处理,可针对普通病人、设置的免挂号病人、医保、农合病人等多种不同患者类型的挂号,并支持预约挂号、网上挂号等不同形式的挂号。对于退号的患者也可以进行退号业务。从医院管理角度来讲,系统能够采集到各个医疗部门(科室)所属医生的工作量,使科室核算有了较准确的统计数据资料,从而为医院管理层提供决策支持。


门诊收费管理

门诊收费管理系统是一套对医院门诊的收费发票、门诊处方、门诊收费明细汇总等进行全面管理的系统,门诊医生电子处方的使用,将大大减轻收费人员的工作量,从根本上防止价格误划。系统包含发票管理、收费套餐、费用类型、结算方式、门诊收费、门诊查询统计报表等模块。


门诊医生工作站


门急诊医生工作站系统是用于支持门诊医生诊疗工作的应用系统,主要任务是处理病人接诊、诊断、处方、检查、检验、治疗处置、手术、门诊病历和卫生材料等信息,提供科室、医生常用临床项目字典,电子处方模板及相应编辑功能。支持医生查询相关资料:可对病人病情的诊断、历次就诊信息、检验检查结果,同时可以按病人的就诊时间、姓名、挂号编码等对病人的历史处方进行查询,同时可结合相关医疗知识、相关诊疗知识库和药品知识库,供门诊医生进行用药的分析。


药房管理系统


药房管理系统包含门诊药房和住院药房两部分,门诊药房系统主要面向对象是门诊病人,住院药房管理系统主要面向对象是病区病人,两者都包括库存管理、药房配发/退药和药房财务三大块。库存管理包括:入库、出库、药品申领、盘点、报损、调拨、低储预警等,另外还有库存调整、库存禁用等特殊操作及报表打印和查询功能;药房配发药可极大地方便病人取药,有效地减少病人排队次数和等待时间,退药管理保障了药品的安全性;财务主要是药房的台账功能等,方便财务核算药房的成本。


药库管理系统

药库管理系统主要用于药品信息维护、库存管理、药品调价、盘点结存、药品采购计划以及一些药品信息汇总查询统计等管理。包含采购计划、药库入库、药库出库、申领出库、退库审核、调拨出库、药库移库、移库审核、药库安全量、药库入库冲正、药库出库冲正、药库库存管理、药库批次管理、生产厂家管理、产地管理、供应商管理等模块。


静脉配置中心



静脉配置中心将原来分散在病区治疗室开放环境下进行配置的静脉用液体,集中由专业技术人员在洁净、封闭的配置室中进行配置。建立功能完善的静脉配置中心是药品安全使用的保障。包括输液管理、单据打印、输液记录、皮试管理等功能模块。


住院管理系统

住院管理系统主要实现住院病人在院进行各种诊治行为过程中发生费用的记账登记管理,以及病人的中途结账、出院结账、病人费用查询、一日费用清单以及各种住院费用报表查询。


住院医生工作站

住院医生工作站系统作为临床信息系统的重要组成部分和电子病历系统的核心部件,既是电子病历的信息源,也是电子病历最重要的展现载体。系统以电子病历为核心,以医生、患者为视角进行整合,使医生能够在一个医生工作站平台中完成对住院病人的所有诊疗工作。


住院护士工作站

病人入院登记后,护士可为病人分配床位和主治医师,在主治医师医嘱下达后,护士对病人医嘱校对、执行,病人相关的药品记录即可到药房为病人领药,给药。在病人出院时可进行费用复核,经检查无误后病人可办理出院手续。

相关文章
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 并行计算
【AI系统】Kernel 层架构
推理引擎的Kernel层负责执行底层数学运算,如矩阵乘法、卷积等,直接影响推理速度与效率。它与Runtime层紧密配合,通过算法优化、内存布局调整、汇编优化及调度优化等手段,实现高性能计算。Kernel层针对不同硬件(如CPU、GPU)进行特定优化,支持NEON、AVX、CUDA等技术,确保在多种平台上高效运行。
52 32
|
4天前
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
【AI系统】计算图优化架构
本文介绍了推理引擎转换中的图优化模块,涵盖算子融合、布局转换、算子替换及内存优化等技术,旨在提升模型推理效率。计算图优化技术通过减少计算冗余、提高计算效率和减少内存占用,显著改善模型在资源受限设备上的运行表现。文中详细探讨了离线优化模块面临的挑战及解决方案,包括结构冗余、精度冗余、算法冗余和读写冗余的处理方法。此外,文章还介绍了ONNX Runtime的图优化机制及其在实际应用中的实现,展示了如何通过图优化提高模型推理性能的具体示例。
25 4
【AI系统】计算图优化架构
|
7天前
|
存储 人工智能 监控
【AI系统】推理系统架构
本文深入探讨了AI推理系统架构,特别是以NVIDIA Triton Inference Server为核心,涵盖推理、部署、服务化三大环节。Triton通过高性能、可扩展、多框架支持等特点,提供了一站式的模型服务解决方案。文章还介绍了模型预编排、推理引擎、返回与监控等功能,以及自定义Backend开发和模型生命周期管理的最佳实践,如金丝雀发布和回滚策略,旨在帮助构建高效、可靠的AI应用。
50 15
存储 人工智能 自然语言处理
36 6
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 API
【AI系统】昇腾异构计算架构 CANN
本文介绍了昇腾 AI 异构计算架构 CANN,涵盖硬件层面的达·芬奇架构和软件层面的全栈支持,旨在提供高性能神经网络计算所需的硬件基础和软件环境。通过多层级架构,CANN 实现了高效的 AI 应用开发与性能优化,支持多种主流 AI 框架,并提供丰富的开发工具和接口,助力开发者快速构建和优化神经网络模型。
20 1
|
10天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
【AI系统】AI 编译器基本架构
本文承接前文关于AI编译器发展的三个阶段,深入探讨通用AI编译器架构。文章首先回顾现有AI编译器架构,如PyTorch的转换流程及优化策略,然后介绍理想化的通用AI编译器架构,涵盖从前端接收多框架模型输入到后端生成特定硬件代码的全过程。重点解析了编译器的中间表达IR、前端与后端优化技术,以及现有AI编译器全栈产品的层次结构,为读者提供了全面的技术概览。
15 2
|
6天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 调度
【AI系统】推理引擎架构
本文详细介绍了推理引擎的基本概念、特点、技术挑战及架构设计。推理引擎作为 AI 系统中的关键组件,负责将训练好的模型部署到实际应用中,实现智能决策和自动化处理。文章首先概述了推理引擎的四大特点:轻量、通用、易用和高效,接着探讨了其面临的三大技术挑战:需求复杂性与程序大小的权衡、算力需求与资源碎片化的矛盾、执行效率与模型精度的双重要求。随后,文章深入分析了推理引擎的整体架构,包括优化阶段的模型转换工具、模型压缩、端侧学习等关键技术,以及运行阶段的调度层、执行层等核心组件。最后,通过具体的开发流程示例,展示了如何使用推理引擎进行模型的加载、配置、数据预处理、推理执行及结果后处理。
25 0
|
26天前
|
缓存 负载均衡 JavaScript
探索微服务架构下的API网关模式
【10月更文挑战第37天】在微服务架构的海洋中,API网关犹如一座灯塔,指引着服务的航向。它不仅是客户端请求的集散地,更是后端微服务的守门人。本文将深入探讨API网关的设计哲学、核心功能以及它在微服务生态中扮演的角色,同时通过实际代码示例,揭示如何实现一个高效、可靠的API网关。
|
7天前
|
弹性计算 API 持续交付
后端服务架构的微服务化转型
本文旨在探讨后端服务从单体架构向微服务架构转型的过程,分析微服务架构的优势和面临的挑战。文章首先介绍单体架构的局限性,然后详细阐述微服务架构的核心概念及其在现代软件开发中的应用。通过对比两种架构,指出微服务化转型的必要性和实施策略。最后,讨论了微服务架构实施过程中可能遇到的问题及解决方案。
|
24天前
|
Cloud Native 安全 数据安全/隐私保护
云原生架构下的微服务治理与挑战####
随着云计算技术的飞速发展,云原生架构以其高效、灵活、可扩展的特性成为现代企业IT架构的首选。本文聚焦于云原生环境下的微服务治理问题,探讨其在促进业务敏捷性的同时所面临的挑战及应对策略。通过分析微服务拆分、服务间通信、故障隔离与恢复等关键环节,本文旨在为读者提供一个关于如何在云原生环境中有效实施微服务治理的全面视角,助力企业在数字化转型的道路上稳健前行。 ####