李建均
- 作品数：5 被引量：10H指数：2
- 供职机构：广州医科大学更多>>
- 发文基金：广东省医学科学技术研究基金更多>>
- 相关领域：医药卫生机械工程经济管理电子电信更多>>
- 按病种分值付费模式下医用耗材信息化管理的实践被引量：3
- 2023年
- 在按病种分值付费(DIP)模式下,医院需探索医用耗材的合理使用,以达到节约成本、提高效率、优化医疗资源配置的目的。该研究旨在介绍医院医疗器械唯一标识(UDI)信息化系统的建设和优势,并通过建立耗占比动态监控机制,实时监测和分析医用耗材使用量、费用、占比等数据,以优化医疗行为、调整耗材使用结构,控制不合理的耗材费用增长;同时阐述医院如何通过议价降价谈判和专项管控策略,降低医院采购成本,并保证耗材的质量和安全性。
- 庄良婷潘弟莫明聪李建均
- 关键词：医用耗材信息化
- 超导型MRI的安装要求被引量：5
- 2013年
- 目的探讨超导型核磁共振系统的安装要求。方法从机房选址、场地设计及土建施工等方面了解超导核磁共振系统安装场地的准备流程;从场地、机房、空调、电源等方面探讨超导核磁共振系统的具体安装要求。结果总结出了一系列适合超导核磁共振系统的安装要求。结论这些要求对于核磁共振的安装具有重要的指导意义。
- 曾锦清李建均冯罕博
- 关键词：空调冷却水液氦
- 一种基于机器学习识别医疗设备异常运行状态方法的建立被引量：2
- 2024年
- 由于传统识别医疗设备异常运行状态方法是通过手工预定义的关键字与设备响应数据的字段相匹配完成设备异常识别,易导致医疗设备识别结果不精确。基于此,本研究提出基于机器学习的医疗设备异常运行状态识别方法。基于机器学习的医疗设备异常运行状态识别方法通过传感器采集医疗设备的电压、电流、工作温度等异常特征数据,对多特征数据进行叠加融合,引入GRU网络构建机器学习识别模型,输入数据训练模型完成医疗设备异常运行状态识别。实验结果表明,基于机器学习的医疗设备异常运行状态识别方法可识别医疗设备不同类型的异常运行状态,误报率为4.43%,识别异常运行状态时间较短,准确度更高。
- 李建均
- 关键词：识别方法
- 智能查房生命体征获取平台的设计与实现
- 2019年
- 目前医院的查房效率较低,且相关查房设备使用成本较高,难以获得普及.为提高查房效率,现搭建智能查房平台,以有效辅助医务人员完成查房,并将存储在生命体征设备内的生理数据回传至医院信息系统(HIS)进行同步更新.该平台在手持设备端开发的应用程序,可通过蓝牙模块控制生命体征设备测量、收发和存储数据,并将数据回传至HIS,且该平台可基于医院原有设备进行搭建,有效利用生命体征设备等资源,降低了投入成本,提高了医务人员的查房效率.
- 谭志坚许煜聪李建均潘弟
- 关键词：生命体征查房医院信息系统
- 基于医疗器械唯一标识的检验试剂精细化管理
- 2025年
- 目的 通过医疗器械唯一标志(UDI)码实现检验试剂从采购申请、入库到使用全过程追踪,实现检验试剂的精细化管理。方法 应用医院耗材信息平台,供应商管理和维护检验试剂UDI码,通过扫描试剂UDI码制作送货单。利用个人数字助理(PDA)将检验设备固定资产二维码与试剂UDI码关联,实现二级库消耗管理,并精确到每台设备的耗材消耗情况。结果 通过上线UDI码扫描消耗,检验科对自身成本控制效率提高,管理科室对试剂的管理更加精确。结论 通过UDI码的扫描消耗,实现了医院检验试剂的精细化管理,试剂管理部门可实现从供应商出库到仪器消耗的全过程追踪,提高了试剂管理部门的工作效率和试剂的使用效率,为检验部门提供了有效的后勤保障。
- 黄强潘弟庄良婷李建均
- 关键词：检验试剂
