中国数字医学期刊投什么论文

　　中国数字医学期刊投稿什么论文?中国数字医学是医药综合刊物，主要反映国内外数字医学发展动态，接收数字医学相关论文，也传播数字医学理论方法，探究数字医学发展趋势论文，发表论文是比较受认可的。

　　下面学术顾问也分享了几篇中国数字医学期刊近期接收的论文，大家可作为参考：

　　论文一、智能语音技术在门诊电子病历中的应用实践

　　摘要：目的:在门诊电子病历系统中展开智能语音技术的深度应用。方法:在我院搭建智能语音云平台,构建大规模医学知识图谱与语音服务引擎。采集大量脱敏医疗数据和医生的音频数据,通过深度学习技术,全面优化语言与声学模型。结果:门诊所有科室开展语音应用,语音识别准确率达98%,医生工作效率与临床智能化水平大幅提升。结论:智能语音技术在医疗领域有较好的应用前景,能够提供操作简便、实用高效的应用服务,辅助临床医疗工作,明显提高诊疗效率。未来可进一步与业务系统深度对接,开展专科语音助手的拓展应用。

　　关键词： 门诊;电子病历;智能语音;知识图谱;定制优化;

　　论文二、大型三甲医院患者智能随访语音平台设计与应用

　　摘要：目的:探索人工智能语音技术在医院随访工作中的应用,减轻医护人员负担,提升随访效率和医疗服务水平,推动医院智能化建设。方法:基于大数据和深度学习技术,开发了智能随访语音平台,对接医院大数据平台,支持各科室根据需求个性化定制随访模板,实现智能化的患者随访。结果:智能随访语音平台已经在院内多个科室试点使用,实现了患者的智能随访和信息采集,极大地提升了工作效率和质量。结论:人工智能随访语音平台作为一种新型的医院智能应用,具有广泛的应用前景。人工智能随访语音平台不仅可显著提升随访工作效率,减轻工作强度,延伸医疗服务,提高患者满意度,也有助于收集患者院外数据,为临床或科研应用提供院外数据支持。

　　关键词： 医疗信息化;智能语音;患者随访;系统设计;

　　论文三、基于提升树的卫生数据价值模型的构建与应用

　　摘要：针对卫生数据资产未得到合理评估的问题,本研究提出一整套基于梯度提升树的数据资产价值评估体系。选取来自卫生领域的183项数据集作为样本,选取10个评估维度作为特征,结合机器学习技术,选用梯度提升树作为预测模型,其校正决定系数为0.869,模型稳定性为0.001。本研究还对模型的实际应用效果进行了验证,证明其对于卫生数据的精细化管理和智慧建设具有一定作用。

　　关键词： 卫生数据资产;价值评估;机器学习;

　　以上都是中国数字医学期刊近期接收的论文范例，相信大家对该期刊接收论文内容有所了解，或者您还想了解中国数字医学期刊征稿要求，或者其他医学科技刊物都可以随时咨询在线学术顾问。