1.多因子模型与细分行业多因子测试源码(以医疗行业为例)
2.手麻系统源码AIMS:围术期电子病历和麻醉质量的医疗源码医疗源码智慧医疗管理系统
3.区域LIS系统源码 标本采集、标本核收、医疗源码医疗源码标本检验、医疗源码医疗源码室内质控、医疗源码医疗源码报告发布、医疗源码医疗源码统计分析
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6.OpenDRG——国家医保局CHS-DRG分组器的医疗源码医疗源码rom基地源码开源实现
多因子模型与细分行业多因子测试源码(以医疗行业为例)
本文主要研究基于rank IC分析医疗板块四大类因子(风格类、技术类、医疗源码医疗源码盈利能力类、医疗源码医疗源码基本面类)对盈利预测能力,医疗源码医疗源码并构建医疗板块多因子rank IC赋权模型。医疗源码医疗源码研究内容分为三个主要部分:因子选取及数据预处理,医疗源码医疗源码医疗板块因子分析,医疗源码医疗源码构建医疗板块多因子模型。医疗源码医疗源码
在因子选取及数据预处理阶段,医疗源码医疗源码本文选取四大类因子(风格类、医疗源码医疗源码技术类、盈利能力类、基本面类)作为研究因子,并构建包含申万一级医疗行业非*ST股的股票池,时间维度为年1月1日至年8月1日。数据处理方式包括去空值、去极值、中性化、标准化。因子的去空值处理为将任一因子数据全部为空的股票从股票池中剔除,剩余股票的空值用当天医药行业该因子的平均水平填充;去极值采用中位数去极值法;中性化仅对市值因子进行,因为股票池全部为同一行业的股票;标准化采取传统均值标准化方法。
在医疗板块因子分析阶段,本文采用rank IC均值分析法,小说朗读源码因子IC的求解方式为时间维度上因子与股票收益率相关系数的均值,而因子rank IC则使用因子在股票池中的排名而非数值,以避免统计学问题,数值效果更佳。结果显示,部分基本面因子表现出色,盈利能力因子(ROE)表现也很好,技术面因子与股票收益率有显著的反向关系,风格类因子(市值、PE和PB)的rank IC表现不佳,但绝对值均值仍保持较高水平,说明风格类因子仍然有效。
在构建医疗板块多因子模型阶段,本文通过逐步筛选法筛选出选股效果显著的因子,然后通过因子在不同时间段的rank IC值对因子进行赋权,形成新的组合因子。构建的等权组合在测试周期内表现良好,年化收益达到.%,具有明显的超额收益。常见选股因子在医疗行业内存在显著的选股效果,风格类因子收益高但稳定性较差,技术类因子与收益率呈显著负相关性,而基本面因子中,部分因子有效,部分则不显著。企业盈利能力、资产增长、利润增长、前端源码作用盈利质量以及偿债能力等因素与股票收益表现呈正相关。
手麻系统源码AIMS:围术期电子病历和麻醉质量的智慧医疗管理系统
手术麻醉临床信息系统是专为麻醉医生、手术护士及手术室相关科室医生设计的,它涵盖了手术排程、麻醉前访视、麻醉前分析、用药、评级、麻醉诱导室、手术室、苏醒室、术后访视、麻醉科室管理及数据统计分析等围术期临床应用系统。该系统提供了围术期临床信息、管理和科研系统的整体解决方案,并实现了手术室时间、人员、设备资源和信息资源的高度共享,构建了围术期电子病历和麻醉质量的智慧医疗管理系统。
该系统的技术架构采用php js + laravel + mysql + vue2 element B/S网页版。
手术麻醉信息管理系统涵盖患者从预约申请手术到术前、术中、术后的全程流程控制。
一、手术申请
系统可从HIS中直接读取手术预约申请单,确保手术麻醉数据与HIS数据的一致性和准确性。手工填写手术申请单时,仅需输入患者住院号,powerjob源码解析患者基本信息将自动从HIS中获取。
二、手术安排
系统自动获取已预约申请的手术列表,并可对每条手术进行手术排版。排班信息包括手术时间、手术间、手术台次、麻醉医生、麻醉助手、巡回护士、洗手护士等,同时支持取消手术、编辑手术信息。系统还支持紧急手术,无需经过手术预约申请、手术安排等流程即可进入手术麻醉监测状态。
三、术前访视与麻醉计划
系统可全面了解病人入院基本信息、既往病史、手术史、药物过敏史等相关情况,并对患者进行全面病情评估,制定相应的手术麻醉计划。术前访视记录、麻醉计划、麻醉同意书等电子病历的重要组成部分,支持数据统一定义和模版定义,并支持签名功能,qtcore源码编译同时也可输出打印存档。
四、术中模块
系统对正在手术的患者进行各项生命体征的监测,自动采集并记录术中监测设备监测的数据,并实时、客观地显示。用户可自定义设置显示在麻醉记录单上的数据,并选择设置显示频率。数据展现形式包括数值型、波形图和趋势图等,并自动生成麻醉记录单。
五、手术护理与小结
系统包含术中护理模块和手术护理交接班术后模块,支持麻醉医生记录已完成手术的患者相关生命体征等,从而完成“术后麻醉小结”。
区域LIS系统源码 标本采集、标本核收、标本检验、室内质控、报告发布、统计分析
区域LIS系统源码,采用SaaS模式与B/S架构,为基层医疗机构提供全方位检验业务管理平台。系统流程涵盖标本采集、标本核收、标本检验、室内质控、报告发布与统计分析,助力提升检验业务水准。技术架构基于ASP.NET CORE 3.1 MVC、SQLserver与Redis。
系统具备以下特点:
1. SaaS模式,支持医联体、医共体等扩展模式,实现统一管理与数据维护。
2. 自主知识产权,确保与其它模块无缝对接。
3. 设备驱动技术,兼容大部分设备,支持单向与双向通讯。
4. 强化质控,从样本到结果审核,自动判定异常,减少错漏。
5. 提供全面统计分析功能,对数据进行多维度、多种形式的统计。
6. 综合管理模块,包括标本管理、两癌筛查、数据分析、试剂管理、人员管理、收费管理、成本管理与质控管理。
7. 创新技术采用,包括.Net Core新框架、DEV报表、前端js封装、分布式文件存储与分布式缓存,支持LIS独立部署与Docker部署。
8. 预设多种报告模板,支持个性化报告出具与服务端独立队列生成报告,实现快速报告生成与历史数据随时查看。
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OpenDRG——国家医保局CHS-DRG分组器的开源实现
OpenDRG作为一项开源解决方案,旨在应对国家医保局推行的DRG付费改革中的挑战。DRG是一种关键的医疗支付工具,但各地规则差异和动态调整给医院带来了困扰。商业软件在规则适应性和灵活性上存在问题,且往往封闭不透明。因此,一群开发者投入大量精力,自主研发了OpenDRG分组器,以开放、透明的方式分享源代码,旨在促进全国医院更好地应对DRG改革。
OpenDRG的优势在于它支持各地区的定制化分组方案,如宁夏银川、福建南平等地,开发工作正在进行中,后续将陆续发布。产品核心包含国家医保局CHS-DRG、浙江ZJ-DRG等官方分组规则的知识库,以及各种数据集,如ICD编码、支付标准和医院病案资料。此外,还提供了Java、Csharp、Python和JavaScript版本的源代码,方便医疗机构根据需求进行定制或集成到内部系统中。
为了方便直观展示和使用,OpenDRG还设立了分组器演示平台,用户可以直接在线操作,根据不同省市的分组规则对病案进行分析。此外,用户可通过github.com/OpenDRG/Open...链接下载源代码,或通过邮件至OpenDRG@hotmail.com联系开发团队获取更多信息。
总之,OpenDRG通过开源的形式,为全国医院提供了有力的DRG分组工具,助力医保支付改革的实施。
JAVA云HIS医院管理系统源码:可医保对接的云HIS运维平台源码 SaaS模式
云HIS是专门为中小型医疗健康机构设计的云端诊所服务平台,提供内部管理、临床辅助决策、体检、客户管理、健康管理等全面解决方案。系统集成了多个大系统和子模块,助力诊所和家庭医生在销售、管理和服务等方面提升效率。
基于SaaS模式的Java版云HIS系统,在公立二甲医院应用三年,经过多轮优化,运行稳定、功能丰富,界面布局合理,操作简单。
系统融合B/S版电子病历系统,支持电子病历四级,拥有自主知识产权。
技术细节方面,前端采用Angular+Nginx,后台使用Java+Spring、SpringBoot、SpringMVC、SpringSecurity、MyBatisPlus等技术。数据库为MySQL + MyCat,缓存为Redis+J2Cache,消息队列采用RabbitMQ,任务调度中心为XxlJob。接口技术包括RESTful API、WebSocket和WebService,报表组件为itext、POI和ureport2,数据库监控组件为Canal。
云HIS系统对接医保流程包括准备阶段、技术对接阶段、业务协同阶段和后续维护与优化阶段。在准备阶段,需了解医保政策和要求,准备系统环境。在技术对接阶段,确定接口规范,开发医保接口,并进行测试和验证。在业务协同阶段,实现业务流程对接和数据同步。在后续维护与优化阶段,监控与故障处理,政策更新与适配,安全与保密工作。
云HIS系统具有成本节约、高效运维、安全可靠和政策支持等优势,为医疗机构提供便捷、高效的医保服务。无论是大型三甲医院、连锁医疗集团还是中小型医疗机构,云HIS都是实现高效低成本云计算的最佳选择。