以智慧医疗为主题的论文题目

随着社会的发展和人们道德、价值、法律观念的增强,现代社会要求一名合格医生应该具备丰富的专业知识同时具备良好的个人素质。那么医学专业的论文如何选题呢?下面我给大家带来医学 毕业 论文选题与题目参考_医学专业的论文题目有哪些，希望能帮助到大家!

医疗 保险 毕业论文题目

[1]医保药品目录调整之退出机制的国际 经验 借鉴

[2]德国长期护理保险制度的缘起、运行、调整与改革

[3]美国长期照护评估系统最小数据集升级对我国老年护理评估的启示

[4]基于RE-AIM模型的城乡居民大病保险模式评估

[5]“十四五”期间提升老龄人口医养服务路径的思考

[6]人口流动对居民商业保险需求的影响研究——基于CGSS2017数据的实证分析

[7]浅谈中医“治未病”费用补偿机制

[8]政府财政精准施策,助力医疗卫生体制高效运行——以阜南县医改实践为例

[9]美国医疗保险与药物治疗管理

[10]美国药物治疗管理服务的计费模式

[11]东营地区农村医疗保险对农村居民消费的影响

[12]全民医保“十四五”规划发展方向与商业保险的发展建议

[13]“十四五”期间财险业发展前景预测

[14]“管理式医疗+保险科技”模式在健康保险发展中的应用

[15]现行医保结算方式下的医院 财务管理 探讨

[16]公立医院医保基金内部控制的问题与对策探讨

[17]大别山连片特困地区农户多维贫困测度及治理研究——以安徽省W县为例

[18]上海市质子重离子医院商业保险模式实践及思考

[19]医疗协作模式医联体激励相容制度分析

[20]资源配置视角下长期护理险15个城市服务供给模式分析

[21]我国社会保障体系对居民就业的影响研究

[22]“一带一路”背景下针灸推拿英语复合型人才国内外就业情况分析

[23]中国医保预算影响分析的研究范式

[24]中国医保预算影响分析的研究范式

[25]20_—20_年镇江地区烧伤流行病学特征分析

[26]城乡居民医疗保险征缴问题与对策——以镇巴县税务局观音税务分局征缴实践为例

[27]对“锦欣医疗”跨界合作的营销策略分析

[28]老年女性精神分裂症患者乳腺癌患病风险因素

[29]立足新阶段 坚持新理念 开启新征程——关于医疗保障体系现代化的几点思考

[30]社会保险基金财务和会计制度改革的探索与思考——从医疗保障制度改革视角探讨

[31]海南自贸港医疗保障与国际接轨的走向思考

[32]多维度多层次推进医疗保障 应保尽保的珠海实践

[33]宁夏城乡居民大病保险制度运行情况分析与思考

[34]定点医疗机构医保基金使用规范初探

[35]我国心脑血管疾病治疗费用与基本医疗保险支出核算与分析

[36]浅谈外伤与疾病的关联性鉴定在工伤认定中的运用

[37]基本医疗保险按病种分值付费比较研究

[38]某三级公立医院出入院服务时效和患者满意度现况分析

[39]新形势下生育保险费用精细化管理探索与实践——基于某三级综合性医疗机构视角

[40]国内外DRG病种支付应用与发展的探讨

[41]经济法视野下农民工社会保障制度分析

[42]我国互联网医院服务模式分析

[43]北京市16区患者基层医疗卫生机构就诊情况及影响因素研究

[44]经济新常态环境下社会保险与商业保险融合发展研究

[45]基于层次分析法研究门诊患者选择医疗机构的影响因素

[46]农民参加城乡居民基本医疗保险满意度及其影响因素——基于湖南省5市的实证分析

[47]用人单位未缴纳基本医疗保险的侵权损害赔偿——以保定金盛公司医保纠纷案为例

[48]西宁地区ICU老年慢性阻塞性肺疾病伴严重呼吸衰竭的危险因素分析

[49]老龄化背景下我国老年人长期照护社会性保险法制构建初探

[50]政研融合构建医保治理体系与现代化初探

医院管理mba论文题目

1、临床路径在医院管理中的应用

2、以医院管理年为契机 提高医院服务水平

3、患者满意度分析与医院管理对策研究

4、临床路径在我国医院管理中应用的现状

5、医院管理与医疗保险的关系与利益探讨

6、医院管理信息系统的建设与发展

7、医院管理干部培训需求与建议

8、浅谈如何加强医疗风险管理

9、精细化管理是医院管理的好模式

10、医院管理干部制度改革的实践

11、《中华医院管理杂志》被引分析研究

12、医疗设备管理在医院管理中的地位和作用

13、如何在医院管理中更好地使用激励

14、论建设高素质职业化医院管理人才队伍

15、试论建立我国现代医院管理会计制度

16、华西医院管理模式探讨

17、公立医院管理与考核的国际经验及启示

18、经济转型期公立医院管理者的激励与约束机制研究概述

19、当前医院管理中几个 热点 问题的辨识

20、医疗保险费用支付方式改革对医院管理的影响

预防医学毕业论文选题

1、公众如何预防新型冠状病毒感染的肺炎

2、 儿童 乙型肝炎疫苗预防接种效果探讨

3、预防新型冠状病毒感染的肺炎口罩使用指南

4、健康 教育 在社区传染病预防控制中的应用效果评价

5、孕前检查预防出生缺陷的优生优育对策分析

6、预防接种薄弱区量化甄别与考核效果分析

7、出生缺陷的相关因素及预防现状分析

8、青少年流行性传染病的控制及预防 方法 研究

9、浅谈煤矿尘肺病预防及粉尘危害防治

10、呼吸道传染病的主要特点及预防控制办法

11、研究学校学生传染病的预防与控制 措施

12、探讨宫血宁胶囊预防药物流产后子宫出血的效果

13、室内装修过程中的职业危害预防

14、社区传染病的预防和控制措施

15、职业性布鲁氏菌病的预防

16、职业性中毒性肾病的危害和预防

17、靖江市儿童家长预防接种服务满意度调查分析

18、高危人工流产术后宫腔粘连的预防疗效观察

19、于计划免疫月龄前发生麻疹的预防措施分析

20、健康教育在儿童保健和预防接种中的效果分析

21、公共卫生管理在传染病预防工作中的作用

22、探讨调查细菌性食物中毒的病原菌与预防对策分析

23、儿童家长预防接种知识知晓情况分析

24、公共卫生监测对传染病预防控制的影响

25、瑞昌市新入学儿童预防接种情况及影响因素分析

26、20_-20_年禽流感流行情况及其监测和预防

27、中国破伤风免疫预防的现状、问题与展望

28、儿童计划免疫预防接种依从性影响因素分析

29、常见肾脏疾病儿童的预防接种

30、流行传染病的控制及预防方法探讨

31、芬吗通在临床中预防术后宫腔粘连的应用效果

32、一例接种卡介苗后疑似预防接种异常反应的分析

33、职业性急性钡及其化合物中毒的预防

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医药分家刻不容缓。

自己写。。。。。

摘要： 为进一步整合开放医疗数据和社会其他资源，本文提出了一套数据利用方案。以无锡市局部路网为原型，构建了一基于互联网+医疗的用户终端应用模型。该模型包括路径寻优与数据分析，本模型将交通数据应用于智慧医疗终端，采用Dijkstra最优路径算法与多层级TOPSIS归一化法评价方案为患者规划最优就诊医院与相应路径。该模型能实现医院就诊数据的拟合分析，为用户择日就医提供参考。本文据此搭建了智慧医疗终端仿真系统。 关键词： 智慧医疗终端；数据利用；TOPSIS评价模型；Dijkstra最优路径算法一、引言 大城市路况复杂、道路相对拥挤，综合性诊疗医院、专科医院相对集中，诸多外地患者前来就诊，使得医院人流量过大并对医院周边交通产生影响。对于患者而言，时间就是生命，在遭遇交通事故或家中突发意外的情况下，及时就医显得尤为重要。 路径选择为本系统一重要组成部分，国内外文献对其研究已相当成熟。日本在1973年推出CACS项目，开发了基于RF射频通信的车载动态路径诱导系统，该系统可减少13%的行程时间。美国推出两个典型的自治型路径诱导系统TravTek和Advance，为车辆进行动态路径选择。德国在80年代开发了基于红外信标通信的LISB系统和AutoGuide系统，而后英国推出了世界上第一个商用车载路径诱导系统Tramc Master[1]。同时，还有Eck等人以GIS技术为分析手段，进行了基于可达性的药店区位选择问题研究[2]。 吴建军等以河南省兰考县为例，分析了农村医疗设施空间可达性[3]。熊娟等以可达性为基础，对湖北省松滋市医疗服务均等化进行了分析[4]。张莉等以江苏省仪征市为例，开发了基于时间最短的路径选择信息系统，对医院的可达性进行了评价[5]。 以上研究仅从交通角度考虑了道路可达性，而本文所提出的基于互联网+的智慧医疗终端应用模型在道路可达性的基础上，结合互联网开放数据，将交通数据与医疗数据结合利用，引入医院人流量等医院内部因素及病人病情需求等因素，构建了基于多指标评价的目标选择与对应路径规划的模型。在互联网的支持下，该系统可为百姓提供更加快捷、舒适的医疗辅助服务，并在一定程度上引导医疗资源的合理分配，大量数据同时也为政府管理部门高效决策提供指导性建议[6]。 二、智慧医疗终端应用模型的建立 （一）模型总体设计 在互联网+时代，可获取城市道路路况信息、今后可获取城市各医院（医疗机构）实时门诊在院人数、各医院各科室实时等候人数、各医院专家门诊周预约量等就诊信息。现基于以上数据构建一个应用模型。本文以此方案开发一仿真系统，实现患者就诊信息化、快速化、舒适化[7]。整体方案框图如下：（二）路网结构与医院设置 1.以无锡市滨湖区、北塘区、崇安区、南长区部分路段为原型，构建城市路网。路网配置不同等级的道路，分别为城市快速路和普通城市道路。根据道路交通安全法规，模型中设定汽车在城市快速路的行驶平均速度为40km/h，在普通城市道路的平均速度为28km/h。 2.城市中道路可能出现拥堵，且拥堵概率以市中心为原点向四周辐射降低，一旦发生拥堵，该模型算法自动选择绕行该路段。 3.选取四家医院作为本系统设置的医院点，如下图框中所示，分别赋予虚拟等级无锡市人民医院（三星级）、无锡101医院（二星级）、太湖街道卫生服务中心（一星级）、滨湖雪浪社区卫生服务中心（一星级）。（三）建立最优路径评价模型 对于给定的四所医院，最终得分由三部分加权组成。分别为路程用时得分、医院实时拥挤程度得分、医院等级得分。单项分数越高，表示患者越倾向于选择该医院。该模型主要包含最短路径问题与评价问题。其中路程用时得分、医院实时拥挤程度两项得分采用TOPSIS法进行分析计算。 TOPSIS法是系统工程中有限方案多目标决策分析常用的一种决策方法。它从归一化的原始数据中找出有限方案中的最优方案和最劣方案，然后通过评价对象与最优方案和最劣方案之间的距离，求出评价对象与最优方案和最劣方案的相对接近程度，作为综合评价的依据。该法具有计算简便、结果合理、应用灵活的特点[8]。 1.路程用时得分 由于通行耗时，路程量可转化为时间量，即最短路程对应于最短时间。在该模型中，将所有路段距离表达为邻接矩阵A，A（i,j）表示路段ij的长度，若无路段连通，则设为无穷。最优路径计算采用Dijkstra单源最短路径算法 ， 即利用邻接矩阵计算。求解两指定顶点u0和v0之间最短路的Dijkstra算法，下为该算法流程图。Dijkstar算法结束时，从u0到v0的最短距离由L(v0)给出，且其中d（u0,v0）表示两点间的距离[9]。 而不同的道路等级对应于不同的平均车速，将速度的变化转化为路程变化以便于修改距离矩阵（仿真系统设计中予以介绍），城市普通道路通行耗时为城市快速路的倍，故，依此更新距离矩阵，在实际计算路程耗时得分时使用更新后的矩阵进行计算，而计算路程值时仍使用原邻接矩阵。在城市道路中加入拥挤因素、道路等级等因素后形成新的邻接输入矩阵。通过最短路径算法可分别求得到四个医院的最短距离。因在评分时，需保证评分尺度的一致性，即首先求解所有医院的最短距离，再以四个最短距离为比较对象，进行“优中选优”。设四个最短距离分别为需对距离进行TOPSIS归一化处理，有如下公式：该值位于[0,1]之间，因约定分数越高，该路径越优，则而当时，得分为0。将该得分修正为通过该公式计算得分，既不会出现0分，又可具有良好的区分度。 2.医院拥挤度得分 实时门诊在院人数=医院当天已挂号人数-门诊就诊完成人数。 门诊在院人数越多，往往意味着挂号、检查、治疗等候时间越长，本文用实时门诊在院人数近似为就诊时需要排队等候时长的度量尺度。而将门诊在院人数与医院饱和人数的比值表示该医院实时拥挤程度。 各医院人流量拥挤度公式表示为：rate值为介于0与1之间的数，采用TOPSIS归一化后拥挤度得分公式为：3.医院等级得分 由于上述两项得分均大致分布于30-100分之间，故为表现“等尺度性”，设定三星级、二星级、一星级医院得分如下表2所示： 4.路线得分的计算公式考虑到每位患者的需求不同，故该系统在路径规划中设定了系统推荐最优、通行耗时最短、医院等级最优、医院排队等候最短优先四个路径规划偏好。其中路程的长短对应于路途耗时，人流量的饱和度对应于拥挤程度，而医院的不同星级对应于医院等级得分。最后按一定权重进行加权平均得到最终得分，反推其最优路径方案，求解最优方案的行驶距离与耗时。 5.医院实时统计数据 该模型中假定可获取各医院门诊实时在院人数（在院人数=今日已挂号数-就诊已完成人数）、各科室实时等候人数、上周预约量TOP5、各医院周人流量。以上各条数据均可实现数据的可视化。而专家门诊周预约量可能是呈现周期性变化，故对该数据进行三次多项式拟合，呈现人流量趋势图，可对未来人流量进行预测。 拟合曲线采用三次曲线最小二乘法，由于三次曲线最多有两个极值点，其变化趋势能满足一周七天中的变化趋势描述。其计算原理为：假设三次函数曲线为 通过最小二乘算法找到向量a，使得曲线上的点到真实值的点的距离平方和最小。 三、系统仿真设计 1.医院与道路仿真 （1）结合图2，分析构建路网结构，并标注出每段路的长度，以便于计算最短距离。仿真系统中，构建一城市与v、b、w、x四家医院（下文均以节点号代替），分别对应图4中蓝色标注四点，其他节点均为交叉道口。假定除医院外的节点均可作为用户出发地，如图4所示。假设v-m所在地区为城市中心。依据城市中心以及附近主干道可能出现拥堵的情况，设定部分路段分别以不同概率出现拥堵。通过随机数函数生成一个0~1之间的随机数，设为x，通过判断x所属区间范围（该区间长度即为该路段发生拥堵的概率）来确定为某一路段拥堵。如：x为时路段kl发生拥堵，而x=，则可确定为kl路段拥堵。 （2）道路等级设置：系统按照一定的道路级配设定城市快速路与普通城市道路，将hb、li、ic、mv、jd、rs、sx路段设定为普通城市道路（包括乡村道路和主城区旧路），上述七条路段平均行驶速度设为28km/h，其余路段设为40km/h。 2.医院拥挤度仿真实现 在该系统中采用随机生成人流量的方法，首先需确定各医院人流量的基数与饱和人流量，由于是比值问题，在加权时仅考虑得分，故此处忽略过饱和情况。 按照不同的医院等级对四家医院分配如表2所示的人数基数和饱和人数： 系统采用模拟实时监控人流量的方式，于MATLAB中设定一个定时器，通过随机函数产生一个基于基数变化的值，从而达到仿真的效果。模拟人流量公式：定时器每触发一次，人流量进行一次更新。3.路线综合得分仿真实现 系统在路径规划中设定了系统推荐最优、通行耗时最短、医院等级最优、医院排队等候最短优先四个路径规划偏好，此处需考虑生成四组不同的权重，以满足不同用户的需求。 现将权重分配如下： 4.各医院统计数据仿真实现 仍采用上文拥挤度数据模拟方法，对不同等级的医院设定人流量基础值与变化范围，因篇幅限制，此处仅列出不同医院周人流量数据的基数值。 医院流量统计数据仿真效果图如下：四、模型评价与仿真测试 该智慧医疗终端应用模型首次将获得的路况数据、医院实时人流量、医院等级等因素综合考虑，结合使用者的偏好和TOPSIS评价模型，求解出从当前地点出发就医的最佳医院和到达该医院的最佳路径。在系统中，加入了不同等级公路对行车速度的影响，再将车速的影响折算成距离的变化。系统在筛选医院时，会根据患者的偏好给不同的路径影响因素分配不同的权重。同时，系统还加入了医院的实时人流量的分析，方便患者选择合适额度时间段就医，以减少排队等候的时间。综上所述，该系统综合考虑了就医路上和到达医院后可能出现的情况，具有良好的可行性。 仿真系统运行流程图如下： （1）单次实验记录如上图所示，当以q为起点，并选择系统推荐时，系统根据设定的算法给出最佳医院为无锡市人民医院（v），其最佳路径为q-l-m-v，最短距离为。此距离相对其余三个医院（b医院：，w医院：，x医院：）最小，而且v医院是唯一一个三星级医院。确定医院和路径之后系统将自动在地图上用绿色线条标注出该路径[10]。（2）多次实验记录 测试总得分分值分布：对a、p、q三个起点分别以不同的路径规划偏好进行实验并记录每次每个医院得分和最优医院编号。选取系统推荐最优的得分值记录如下： 而对于不同的路径规划偏好，选择最佳医院结果如下： 五 、结论 本文提出的智慧医疗终端应用模型，以路况数据、医院实时人流量、医院等级基础数据，将人流量、路程耗时通过TOPSIS评价方法进行归一化，使得分具有尺度一致性。综合耗时、医院拥挤度、医院等级三项得分，将用户路径规划偏好转换为三项得分权重，计算总得分，从而得到当前地点出发就医的最佳医院并规划最佳路径，用户就医出行更加便捷化。在仿真系统中，直接采用无锡市路网结构，引入不同等级公路对行车耗时的影响，根据真实道路状况分配不同的随机概率产生拥堵路段并绕行，根据不同等级医院以随机数方式在一定范围内动态生成医院人流量，该仿真具有现实价值。同时在模型中加入相关医院历史数据并对其进行函数拟合，以得到数据变化趋势。 上述仿真结果可见，单次实验结果路径规划合理，符合一般用户需求。多次实验记录中（如表5所示），用户处于a点，采用模型评价方案为四所医院打分结果分别为、、、，不同医院间得分距离合理，分数呈阶梯分布、具有较强的区分度。当用户分别处于a,p,q三点处时，由地图可见推荐医院均符合用户需求。不同出发点的三组数据中四所医院得分数据标准差为、、，其离散程度接近，即每次执行评价算法时打分一致，模型鲁棒性强。当选择医院拥挤度低优先时，系统均会推荐w医院（即社区医院），该方案可为大医院分流病情较轻又亟待处理的急症患者，从而促进医疗资源的合理配置、促进分级诊疗落实实施。结合地图与软件计算结果，可确定该地区（无锡城区）的医疗覆盖情况。 参考文献 [1]夏立民.交通系统中最优路径选择算法的研究[D].首都师范大学, 2007. [2] Van Eck J R, De Jong T. Accessibility analysis and spatial competition effects in the context of GIS-supported service location planning. Computers, Environment and Urban System, 1999, 23(2): 75-89. [3]吴建军,孔云峰,李斌.基于GIS的农村医疗设施空间可达性分析:以河南省兰考县为例.人文地理, 2008, 23(5): 3742. [4]熊娟,罗静,彭菁,等.基于可达性的县域医疗服务均等化分析:以湖北省松慈市为例.人文地理, 2012, 27(5): 2529. [5]张莉,陆玉麒,赵元正.医院可达性评价与规划——以江苏省仪征市为例[J].人文地理, 2008(2):60-66. [6]徐所凤,乔雅莉,杨斌,等.大数据时代下的智慧医疗建设探讨[J].医学信息, 2015(15):1-1. [7]常朝娣,陈敏.大数据时代医疗健康数据治理方法研究[J].中国数字医学, 2016, 11(9):2-5. [8]程莉玲,曹健.加权TOPSIS法在医院综合评价中的应用[J].中国医院统计, 2006, 13(1):17-19. [9]鲍培明.距离寻优中Dijkstra算法的优化[J].计算机研究与发展, 2001, 38(3):307-311. [10]周心明,兰赛,徐燕.图像处理中几种边缘检测算法的比较[J].现代电力, 2000, 17(3):65-69.