参考博客1（建议先通读该博客）介绍了MySQL通过Undo+Redo Log的机制实现事务的原子性、一致性和持久性（关于事务的隔离性是通过锁机制来保障的，请参考我的另一篇博文MySQL常见的七种锁详细介绍）。以下为博客1给出的Undo log和Redo log实现的简化示例：- 用Undo Log实现原子性和持久化的事务的简化过程- 用Undo + Redo实现原子性和持久化的事务的简化过程假设有
临床决策支持系统即CDSS（Clinical Decision Support System, CDSS），一般指凡能对临床决策提供支持的计算机系统，这个系统充分运用可供利用的、合适的计算机技术，针对半结构化或非结构化医学问题，通过人机交互方式改善和提高决策效率的系统定义最早，Osheroff把临床决策支持定义为“运用相关的、系统的临床知识和
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2023-08-26 15:00:10
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一、感冒1. 风寒证：辛温解表－荆防败毒散2. 风热证：辛凉解表－银翘散、葱豉桔梗汤3. 暑湿证：清暑祛湿解表－新加香薷饮4. 气虚感冒：益气解表－参苏饮5. 阴虚感冒：滋阴解表－加减葳蕤汤二、咳嗽1. 风寒袭肺：疏风散寒、宣肺止咳－三拗汤、止咳散2. 风热犯肺：疏风清热、宣肺化痰－桑菊饮3. 风燥伤肺：疏风清肺、润肺止咳－桑杏汤4. 痰湿蕴肺：健脾燥湿、化痰止咳－二陈汤、三子养亲汤5. 痰热郁肺
原创
2021-07-27 17:37:30
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目前，临床决策曲线分析（clinical decision curve analysis, DCA）在业界已经被超过1500文献使用，也被多个主流的临床杂志所推荐，更被写进了临床预测模型撰写标准（TRIPOD）中，但是许多预测模型的文章却仅仅把它当做另外一个模型评价的指标，显然是没有完全了解DCA对于预测模型的作用和意义。概括来说，DCA不仅为预测模型向临床应用的转化提供了一个接口，更反过来规范了
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2023-08-17 00:27:31
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# 实现临床文档架构指南
## 1. 流程概述
在实现临床文档架构的过程中，我们需要按照以下步骤操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建数据库表 |
| 2 | 定义数据模型 |
| 3 | 创建API路由 |
| 4 | 实现API接口 |
| 5 | 前端页面设计 |
| 6 | 数据展示与操作 |
## 2. 具体操作步骤及代码示例
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原创
2024-06-05 04:44:34
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在我们在讲解ROC曲线之前 首先要明确混淆矩阵的概念 如下图：真正率 TPR：预测为正例且实际为正例的样本占所有正例样本（真实结果为正样本）的比例。假正率 FPR：预测为正例但实际为负例的样本占所有负例样本（真实结果为负样本）的比例。公式： 文章目录一 :ROC曲线简介二:ROC曲线的绘制三. 利用ROC曲线选择最佳模型不同模型之间选择最优模型ROC曲线之间没有交点ROC曲线之间存在交点同一模型中
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2024-01-10 14:03:21
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# 临床系统架构的科普介绍
随着数字技术的迅速发展，医疗领域的临床系统架构也在不断演变。这些架构的设计和实现不仅提升了医院的运营效率，也改善了患者的医疗体验。本文将深入探讨临床系统架构的基本组成部分，提供相应的代码示例，并通过序列图和旅行图帮助理解。
## 一、临床系统架构的构成
临床系统架构通常由以下几个主要组件构成：
1. **用户界面层**：用于与医生、护士、患者等不同用户进行交互。
原创
2024-09-11 03:58:49
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临床预测模型的评价可以从：1.区分能力，2.临床有效性，3.校准度这三个方面去评价1.临床预测模型的区分度评价 区分度的评价标准：1.1C指数1.1.1 C指数原理推导重点：AUC也称为C指数1…1.2 C指数研究案例1.2.净重新分类指数NRI1.2.1 NRI计算原理1.2.2 研究实例1.3.综合判别改善指数IDI1.3.1 IDI的计算公式1.3.2 IDI的研究实例2.临床预测模型的校准
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2024-06-13 15:29:29
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【PMP证书与临床PM】
在现代项目管理领域，PMP（项目管理专业人士）认证已成为衡量项目管理人员专业能力的国际标准。这一认证不仅为项目管理人员提供了专业的知识体系，还为他们在实际工作中运用这些知识和技能提供了指导。特别是在临床项目管理（Clinical Project Management, 简称临床PM）领域，PMP认证的重要性更加凸显。
PMP认证是由美国项目管理协会（PMI）发起的，它
原创
2024-02-07 11:02:55
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如何实现临床决策曲线（Python）
## 概述
在医学领域中，临床决策曲线是一种用于评估医疗诊断测试效果的工具。它可以帮助医生判断一个诊断测试的准确性和可靠性，从而指导临床决策。本文将介绍如何使用Python实现临床决策曲线。
## 流程概述
下面是实现临床决策曲线的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 收集数据 |
| 2. | 数据预
原创
2023-12-27 06:02:09
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## Python在临床医学中的应用
### 引言
临床医学是指医生通过临床观察、检查和实验室检验等手段，对病人的病情进行诊断、治疗和预防的一门学科。在临床医学中，Python作为一种简洁、易于学习和使用的编程语言，被广泛应用于数据分析、图像处理、模型建立和预测等方面。本文将介绍Python在临床医学中的应用，并通过代码示例阐述其功能和优势。
### 数据分析
数据分析在临床医学中起着至关
原创
2023-10-02 10:41:43
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1.什么是ROC:ROC曲线：接收者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve)，是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标，roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。2.如果学习ROC，首先必须知道什么： 要学习ROC曲线首先得知道什么是TPR，什么是FPR。 TPR的英文全称为：True Positive R
# NLP提取临床特征的入门指导
自然语言处理(NLP)在医疗领域的应用越来越广泛，特别是在提取临床特征方面。本文将帮助刚入行的小白了解如何实现这一目标。我们将通过一个整体流程的概述和每一步所需的具体代码教学，以便于你逐步掌握这一技术。
## 整体流程
在开始之前，让我们先通过表格了解一下整个项目的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|
# Python与临床大数据的应用
随着医疗科技的发展，临床大数据的应用越来越广泛。通过对大量的医疗信息进行分析，研究者可以发现新的疾病模式、改善治疗方案并提高患者的生活质量。而Python，凭借其简洁明了的语法和强大的数据处理库，如Pandas、NumPy和Matplotlib，成为分析临床大数据的首选语言。
## 什么是临床大数据？
临床大数据包括患者的电子健康记录（EHR）、影像学数据
原创
2024-10-23 05:34:55
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作者：高乐提到数据分析，首先会想到的可能是t检验、回归分析等各种具体的分析方法，但对于经历过完整数据分析的同学来说，最复杂、最耗费时间的步骤往往是数据的清理，也就是将数据整理成为能够进行上述统计分析的格式。因此，本节内容我们将对数据的准备进行简要介绍，重点介绍数据审核，其次会用少量篇幅简单介绍数据在进行分析时的适用性。在数据审核方面，主要考虑的是数据的完整性和合理性，也就是对缺失数据
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2024-10-29 07:55:31
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首款专用器械，可在经导管主动脉瓣置换术中实现冠脉通路、防止冠脉阻塞 以色列雷霍沃特--(美国商业资讯)--开发用于治疗心脏瓣膜的非植入式、基于导管的解决方案的全球领导者Pi-Cardia Ltd.今天宣布，其ShortCut™器械已成功实施首次应用于人体的手术。ShortCut™是全球首款旨在分离既有瓣膜的叶瓣，使冠脉阻塞或冠脉通路高危患者能实施安全的经导管主动脉瓣置换术(TAVR)的专
临床预测模型也是大家比较感兴趣的，今天就带着大家看一篇临床预测模型的文章，并且用一个例子给大家过一遍做法。这篇文章来自护理领域顶级期刊的文章，文章名在下面Ballesta-Castillejos A, Gómez-Salgado J, Rodríguez-Almagro J, Hernández-Martínez A. Development and validation of a predict
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2024-01-11 13:43:30
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医学和生信笔记。专注R语言在临床医学中的使用，R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做
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2023-12-06 22:57:08
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# Python临床决策曲线：从理论到实践
在医学研究和临床决策中，如何有效评估模型的预测能力是一项重要任务。决策曲线分析（Decision Curve Analysis, DCA）被广泛应用于临床领域，通过直观的曲线展示分类模型在不同阈值下的决策效用。本篇文章将深入探讨临床决策曲线的概念，并通过Python代码示例进行演示，包括必要的流程图和旅行图，以帮助大家更好地理解。
## 决策曲线分析
原创
2024-10-28 03:43:19
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## 临床数据仓库与临床数据中心的区别
在医学研究和临床试验中，管理和分析数据是至关重要的工作。临床数据仓库（Clinical Data Warehouse, CDW）和临床数据中心（Clinical Data Hub, CDH）是两个重要的概念，广泛应用于数据管理领域。虽然这两个术语有时会被混用，但它们之间存在着明显的区别。本文将详细阐述这两个概念，以及如何实现对它们的理解，并附上必要的代码示
