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分析解读:药品全流程信息化管理迫在眉睫

药品的信息化管理,离不开药品电子监管码。所谓药品电子监管系统,其实就是给药品最小包装附上一个电子监管码,相当于给药品建了独一无二的身份证,使得药品不管走到哪里都能被实时监控

美国远程患者监控公司 Vivify Health 再融资 1700 万美元

近日,远程患者监控公司Vivify Health宣布,已经完成了金额为 1700 万美元的新一轮融资,以支持其远程健康监测技术的研发。

南航急救门并非特例:专家呼吁加强急救服务动态监控

近日,一名南航乘客在飞机飞行中突发急病,就医过程却遭遇一波三折,并险遭不测。一时间,作为医疗服务活动的前沿窗口,院前急救成为社会各界广泛关注的焦点问题。

英特尔:帮助老年人重回优雅生活

...乏有实用价值的智能居家服务、居家健康照护服务和安全监控服务。科技的发展,能否改变这些问题呢?当我们老了,我们希望如何养老?

飞利浦星云工作站助跑“云”时代精准诊疗

...模态心脏成像领域一直致力于为影像医生提供准确的患者监控、干预程序、帮助临床医师规划手术方案并指导相关手术。

未来2-3年家庭可享受云健康服务

...软硬件设备的发展,以及对大数据技术的运用,人们实时监控自身的健康情况,并通过调节营养、适度运动和有效睡眠等来改善自己的健康状况已经成为可能。这也为众多医疗机构、健康服务机构提供了一种高效、及时的健康服...

盛京医院:不招医生“待见”的医务部如何更好工作

医务部作为医院从事医疗管理工作的职能部门,往往不招医生“待见”。人为进行医疗质量监控的局限性,令盛京医院医务部张晓纲主任十分无奈。

心脏远程监护中心实时监控心血管患者

7月18日,华南地区首个心脏远程监护中心在福田人民医院挂牌,标志着传统的“等待”心血管病患者发作就诊的医疗模式将逐步被“源头”预防控制这一崭新模式所取代。

个人健康管理时代 网络攻击有了新目标

如今,医疗设备联网逐渐成为常态,从心脏监控到注射器,均可自动连接到电子健康信息系统且实时预警。从患者与医院运营的角度来讲,这是好的事情;但从安全的角度来讲,可能是“梦魇”。

互联网医疗用于招募临床试验患者势不可挡

...已势不可挡的五大原因。David Lee Scher医学博士是远程患者监控和电子健康档案数据整合的先驱应用者,担任mHIMSS咨询委员会路线图工作组的主席。马上带您了解这位互联网医疗的先驱和倡导者是如何看待互联网技术在临床试验领...

医疗新科技在台湾应用的经验分享

...换药,病人吃一堆药又没改善,由医院透过智慧手机随时监控用药和每日饮食,得到了有效控制。

“远程+移动”攻克全世界最致命的疾病【独家】

能治疗心脏病的不仅仅是移动健康技术。近期的研究还指出远程监控作为一项针对心脏病患者的成功解决方案将对二次入院和医护总成本带来巨大影响。

房企扎堆“从医” 养老产业成资本关注热点

...院领域的上市公司或可提前布局;其次是以老年慢性病为监控和管理对象的智能化诊疗设备、可穿戴设备行业或迎来发展春天。

腾讯“糖大夫”遭投诉 用户反应测量数据不准确

上月,腾讯发布了它的首款智能医疗设备——“糖大夫”血糖仪。一个月过去,首批预订的用户终于陆续收到这款号称“打通微信”“数据管理”“智能监控”的血糖仪。事实上,这款设备测量的数据准确性有待考量。

基于私有云的医院数据利用

...,北医三院信息管理中心探索以临床运营指标、临床质量监控及临床科研分析为主要研究方向的临床智能应用,以患者为中心,以时间为轴线,建立临床事件数据模型,基于事件连续性建立数据集,数据展现围绕临床事件展开。

盘点:三大运营商与移动医疗的亲密接触

...院看病的阶段,更趋向于对利用移动终端设备随时随地的监控自身健康状态。为满足广大用户的医疗健康养护需求, 那么请跟随小编的脚步,盘点一下我国三大运营商是如何拓展移动医疗应用的,也好对未来进行一个全面的预...

2015移动互联网:健康医疗APP异军突起

随着移动智能终端的普及,人们对医疗健康的需求已经不再局限于曾经的有病才去医院看病的阶段,更趋向于对利用移动终端设备随时随地的监控自身健康状态,健康医疗类APP已经开始呈现高速增长状态。

智能手机成未来医疗业利器

1月11日,据《华尔街日报》网站报道,随着可穿戴智能设备在医疗发挥着越来越重要的作用,业界认为,智能手机也将成为未来医疗行业的重要利器。未来,医生和病人将能够通过智能手机中的应用工具,来检测和监控病情。

张文中:物联网技术在卫生领域诸多应用

物联网在日常生活当中无处不在,高速公路上的电子眼监控、空气污染质量监测、航空行李托运,最近发生的波士顿爆炸案案犯锁定,以及近期的雅安地震受灾人员搜救,都应用了物联网技术。

探索实践经验分享:大数据如何服务临床

...,北医三院信息管理中心探索以临床运营指标、临床质量监控及临床科研分析为主要研究方向的临床智能应用,以患者为中心,以时间为轴线,建立临床事件数据模型,基于事件连续性建立数据集,数据展现围绕临床事件展开。