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解决医疗缺工与合规双重挑战:免换 HIS 打造「数据、诊间、柜台」无缝协作生态

解决医疗缺工与合规双重挑战:免换 HIS 打造「数据、诊间、柜台」无缝协作生态
解决医疗缺工与合规双重挑战:免换 HIS 打造「数据、诊间、柜台」无缝协作生态

免更换 HIS也能达标深耕计划合规要求:解析 FHIR API 中台如何降低 90% 维护成本

深耕计划下的信息合规挑战

范畴一:优化医疗工作条件【对应指标:降低护理人员工作负荷、建立友善职场环境、优化资源分配】

深耕计划已明确将 FHIR、SMART on FHIR 及 CQL 列为导入智慧科技医疗的关键技术指标。对于医疗院所的行政与信息主管而言,当前的核心两难在于:既有的 HIS 系统难以实时支持最新的 FHIR R4 国际标准,但若为了合规而全面汰换系统,不仅预算庞大,更将面临极高的转换风险。如何在不更换现有 HIS 的前提下,快速达成符合计划 TW Core IG 与 SMART APP 规范的数据互通,是争取补助与实现数字转型的决胜点。

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2026年网络安全威胁预测及应对策略

2026年网络安全威胁预测及应对策略

2026年的网络安全威胁格局正在经历根本性的重塑,攻击者将主要依赖人工智能(AI)和合法凭证,以更隐蔽、自动化且与商业行为融合的方式进行攻击。
一、威胁核心特征与演化趋势
1、AI武器化:AI从辅助工具变为自主攻击核心;生成式AI滥用导致资料泄露和深度伪造欺诈激增。

2、身份与访问滥用: 攻击从“入侵”转向“登录”;滥用OAuth、API和云原生工具建立持久隐蔽访问。

3、系统性供应链风险: 攻击上游软件供应链(如开源库、CI/CD管道)和数字供应链(如云服务商、第三方集成),引发广泛连锁破坏。

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利用AI优化石化业制程系统

利用AI优化石化业制程系统

人工智能正在重塑石化行业的生产模式,通过深度融入核心工艺流程,为企业带来了显著的效率提升和成本优,增强安全性与环保水平,以下是具体优化策略及成效分析:

一、核心优化策略

1.实时数据驱动的工艺参数优化

通过部署传感器网络,实时采集生产流程中的温度、压力、流量、化学成分等数据,利用机器学习算法(如LSTM神经网络、强化学习)构建动态模型,预测关键参数(如反应转化率、产品纯度)的变化趋势,并自动调整工艺参数(如进料速率、炉膛温度)。

 

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