通过对非双语字符串和字符串的询问,您可以了解到,在您的计算机中,有哪些字符串和字符串是您所不知道的。

Bùi Mỹ Hạnh, Vũ Thị Ngân, N. Trang
{"title":"通过对非双语字符串和字符串的询问,您可以了解到,在您的计算机中,有哪些字符串和字符串是您所不知道的。","authors":"Bùi Mỹ Hạnh, Vũ Thị Ngân, N. Trang","doi":"10.52852/tcncyh.v171i10.2005","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Phân tích điện não đồ gặp nhiều khó khăn đặc biệt đối với bác sĩ không phải chuyên khoa do đây là loại dữ liệu non-dicom phức tạp, chưa chuyển đổi đồng bộ trên hệ thống HIS. Nghiên cứu nhằm đánh giá kết quả ứng dụng trí tuệ nhân tạo chuyển đổi dữ liệu lên hệ thống HIS dưới dạng dicom và tự động nhận định, trích xuất kết quả. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo cho 900 bản ghi của người bình thường và người mắc các bệnh lý thần kinh từ 1/2021 đến 6/2023 tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội. Kết quả cho thấy chuyển đổi, đồng bộ trực tiếp 100% dữ liệu từ máy ghi chuyên dụng lên hệ thống HIS; nhận diện, phân tích, hiển thị sóng điện não dựa trên các đặc tính về tần số, biên độ, định khu theo các mốc ghi đạt độ chính xác lên đến 98%; tự động trích xuất chính xác 100 % thành phiếu trả lời kết quả. Thời gian thành phần và tổng thời gian được rút ngắn 8,75 lần, tiết kiệm được 465 giờ làm việc với gần 4,6 tỷ điểm dữ liệu được lưu trữ so với quy trình thủ công. Đây là công cụ hỗ trợ đắc lực cho bác sĩ tiếp cận kết quả dễ dàng, nhanh chóng, chính xác đặc biệt cho những cơ sở y tế thiếu bác sĩ chuyên khoa và trang thiết bị.","PeriodicalId":509030,"journal":{"name":"Tạp chí Nghiên cứu Y học","volume":"253 ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-12-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Hiệu quả ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chuyển đổi tín hiệu non-dicom và tự động hóa nhận định kết quả điện não đồ\",\"authors\":\"Bùi Mỹ Hạnh, Vũ Thị Ngân, N. Trang\",\"doi\":\"10.52852/tcncyh.v171i10.2005\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Phân tích điện não đồ gặp nhiều khó khăn đặc biệt đối với bác sĩ không phải chuyên khoa do đây là loại dữ liệu non-dicom phức tạp, chưa chuyển đổi đồng bộ trên hệ thống HIS. Nghiên cứu nhằm đánh giá kết quả ứng dụng trí tuệ nhân tạo chuyển đổi dữ liệu lên hệ thống HIS dưới dạng dicom và tự động nhận định, trích xuất kết quả. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo cho 900 bản ghi của người bình thường và người mắc các bệnh lý thần kinh từ 1/2021 đến 6/2023 tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội. Kết quả cho thấy chuyển đổi, đồng bộ trực tiếp 100% dữ liệu từ máy ghi chuyên dụng lên hệ thống HIS; nhận diện, phân tích, hiển thị sóng điện não dựa trên các đặc tính về tần số, biên độ, định khu theo các mốc ghi đạt độ chính xác lên đến 98%; tự động trích xuất chính xác 100 % thành phiếu trả lời kết quả. Thời gian thành phần và tổng thời gian được rút ngắn 8,75 lần, tiết kiệm được 465 giờ làm việc với gần 4,6 tỷ điểm dữ liệu được lưu trữ so với quy trình thủ công. Đây là công cụ hỗ trợ đắc lực cho bác sĩ tiếp cận kết quả dễ dàng, nhanh chóng, chính xác đặc biệt cho những cơ sở y tế thiếu bác sĩ chuyên khoa và trang thiết bị.\",\"PeriodicalId\":509030,\"journal\":{\"name\":\"Tạp chí Nghiên cứu Y học\",\"volume\":\"253 \",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-12-15\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Tạp chí Nghiên cứu Y học\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.52852/tcncyh.v171i10.2005\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Tạp chí Nghiên cứu Y học","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.52852/tcncyh.v171i10.2005","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

您也可以在您的网站上下载非双语版本,或在您的网站上下载双语版本,或在您的网站上下载双语版本,或在您的网站上下载双语版本。Nghiên cứu nhưằmđáng因为它是一个"......",而不是一个"......",所以它是一个"......"。在此,我们向您推荐900个新用户和新的用户注册,他们都是在2021年1月1日、2021年6月6日、2023年6月6日注册的。如果您对我们的产品有任何疑问,请联系我们,我们会为您提供100%的技术支持;它是一个不完整的系统,它不包括所有的信息,但它是一个完整的系统,包括所有的信息,但它是一个完整的系统,但它是一个完整的系统,但它是一个完整的系统,但它是一个完整的系统;该词的意思是:100% 的质量。该网站的用户数量为465个,其中有4,6个是通过电子邮件发送的。您可以在您的网站上输入您的用户名、密码、身份证号、电话号码、手机号码、电子邮件地址等信息。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Hiệu quả ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chuyển đổi tín hiệu non-dicom và tự động hóa nhận định kết quả điện não đồ
Phân tích điện não đồ gặp nhiều khó khăn đặc biệt đối với bác sĩ không phải chuyên khoa do đây là loại dữ liệu non-dicom phức tạp, chưa chuyển đổi đồng bộ trên hệ thống HIS. Nghiên cứu nhằm đánh giá kết quả ứng dụng trí tuệ nhân tạo chuyển đổi dữ liệu lên hệ thống HIS dưới dạng dicom và tự động nhận định, trích xuất kết quả. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo cho 900 bản ghi của người bình thường và người mắc các bệnh lý thần kinh từ 1/2021 đến 6/2023 tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội. Kết quả cho thấy chuyển đổi, đồng bộ trực tiếp 100% dữ liệu từ máy ghi chuyên dụng lên hệ thống HIS; nhận diện, phân tích, hiển thị sóng điện não dựa trên các đặc tính về tần số, biên độ, định khu theo các mốc ghi đạt độ chính xác lên đến 98%; tự động trích xuất chính xác 100 % thành phiếu trả lời kết quả. Thời gian thành phần và tổng thời gian được rút ngắn 8,75 lần, tiết kiệm được 465 giờ làm việc với gần 4,6 tỷ điểm dữ liệu được lưu trữ so với quy trình thủ công. Đây là công cụ hỗ trợ đắc lực cho bác sĩ tiếp cận kết quả dễ dàng, nhanh chóng, chính xác đặc biệt cho những cơ sở y tế thiếu bác sĩ chuyên khoa và trang thiết bị.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信