一、ODBC技术在医疗管理信息系统中的应用（论文文献综述）
盛永琴,张莹[1]（2021）在《门诊药房自动化发药系统的建设与管理实践》文中提出目的:分析门诊药房自动化发药系统的建设与管理实践,探讨提高门诊药房的管理水平,以提升药房服务质量。方法:以医院门诊药房为研究对象,建设自动化发药系统并实施相应的管理措施,比较自动化发药系统实施前后门诊药房管理情况。结果:实施后门诊药房的取药等候时间、单方配药时间、药师工作强度评分等均少于实施前,实施后人均日配药量高于实施前,实施前后的数据比较差异显着（P<0.05）。结论:加强对门诊药房自动化发药系统的建设与管理,能够在一定程度上提高门诊药房管理水平,提升药房工作效率与药房服务质量。
李茵[2]（2021）在《面向医院管理的数据驱动决策研究》文中研究说明信息技术的快速发展与应用以及大数据战略的深入实施,使得大数据成为科技创新引领与决策支撑的重要战略资源,科学研究与实践正在完成“假设驱动”到“数据驱动”的巨大转变,大数据的深度挖掘与利用能够为社会发展、政府治理、国家安全等提供新的动能。围绕国家大数据战略,丰富和拓展大数据应用创新领域,推动管理升级,给学术界、产业界以及政府部门带来许多新的重要课题。其中面向健康服务供给侧的决策支持、决策引导和决策创新中的数据驱动、数据价值转换问题即是管理学、数据科学的核心科学问题之一,更是情报学应对大数据环境开展智慧型情报服务必须解决的关键问题之一。健康医疗大数据时代的到来,促使医院管理和医院管理者的观念都随之变化。数据驱动对医院精细化、智慧化管理决策具有重要意义。本研究从提升医疗管理决策质量的角度出发,构建数据驱动医院管理决策过程模型,分析数据驱动医院管理决策的影响因素,进而提出面向医院管理的数据驱动决策模型,并展开实证研究,为数据驱动决策领域的研究理论基础和实证研究提供参考依据,为促进医院精细化管理提供对策及建议。基于此,通过界定“数据驱动”、“医院管理”、“医院管理评价”与“数据驱动决策”等相关概念,以回顾数据驱动决策、面向医疗健康领域的数据驱动决策、面向医院管理的数据驱动决策以及数据驱动决策的影响因素研究现状为基础,综合运用文献调研法、半结构访谈法、问卷调查法、扎根理论法、结构方程法、统计分析法、机器学习法分析了面向医院管理的数据驱动决策的过程模型和影响因素模型,并构建了面向医院管理的数据驱动决策模型。围绕面向医院管理的数据驱动决策模型这一核心研究内容,本文第三章在已有BASM模型研究过程的基础上,结合医院管理决策场景的特殊性,探索面向医院管理的数据驱动决策的运行机理,构建面向医院管理的数据驱动决策过程模型,以梳理驱动的路径,理清其中的内在逻辑。该模型由处理过程模型及支持过程模型两部分构成,旨在分别回答面向医院管理的数据驱动决策过程中两个核心问题,一是数据本身如何转化并如何嵌入到医院管理决策过程中,二是医院中能够支持并且推动数据驱动决策的途径是什么。第四章采用扎根理论进行了面向医疗管理领域数据驱动决策的影响因素识别研究,编码面向医院管理者的半结构化访谈资料,经过饱和度测试,最终识别出了四个维度的影响因素。第五章在对影响因素定性研究的基础上利用结构方程模型方法进一步验证影响因素,探讨相关变量的权重和关系。阐述各个因素对医院管理决策的影响关系,验证数据驱动医院管理决策影响因素模型。第六章整合数据驱动医院管理决策过程模型和影响因素模型,构建支持医院管理决策全过程的数据驱动决策模型,探讨过程模型与影响因素模型的内在联系。第七章根据已构建的面向医院管理的数据驱动决策模型,进行基于DRGs分组的医疗服务能力评价和医生绩效评价管理工作的实证研究,修正和完善已构建的模型。具体内容如下:（1）构建面向医院管理的数据驱动决策过程模型。基于现有的数据驱动决策机制模型,结合医院管理实践,构建面向医院管理的数据驱动决策过程模型,该模型由处理过程模型及支持过程模型两部分构成,处理过程模型包括面向医院管理决策的数据处理过程和数据驱动的医院管理决策处理过程。决策处理过程既是数据处理过程的最后阶段,对数据处理的结果进行展示与应用,又会不断地产生新的数据,前推已有数据的老化和错误,补充和修正数据处理过程。而数据处理过程以决策处理过程中的阶段性需求为导向,能嵌入到决策处理过程的所有阶段,为决策处理的全流程服务。支持过程模型主要涉及两用户一技术。两用户包括数据分析人员和管理者,使能技术是创建和改进能够嵌入到操作系统的分析工具,这三个主体不能割裂独立,而可以互相转化并可能同时存在,共同对数据和决策进行处理,支持处理过程模型运转。（2）系统分析了面向医院管理的数据驱动决策影响因素。对主观及客观上影响管理者数据驱动决策的因素进行整合和相关分析,确定四个核心影响因素范畴分别是医疗数据质量,信息技术,医院组织管理和管理者信息素养,构建了影响因素模型,发现数据驱动医院管理决策能受到管理者信息素养、医院组织管理和信息技术的正向影响,其中管理者信息素养最强,其次是医院组织管理和信息技术;医院组织管理对医疗数据质量、管理者信息素养、决策目标均有影响,对医疗数据质量的影响要强于管理者信息素养;医疗数据质量能够对信息技术产生正向影响;信息技术对决策目标具有正向影响。（3）构建了面向医院管理的数据驱动决策模型。将过程模型与影响因素模型有机结合在一起,构成了面向医院管理的数据驱动决策模型。打造数据驱动决策模型,将医院数据质量标准化管理贯穿于医院管理全流程、智能化管理提升医务人员的信息技术、高效化管理增效医院组织三个方面分析模型的实现,提出模型优化建议。（4）基于DRGs的肺癌医疗服务绩效分析实证研究。模拟医院管理中运用DRGs分组工具解决绩效问题的真实场景,应用数据驱动医院管理决策模型,优化DRGs分组,优化绩效管理。研究最终确定性别、年龄、入院途径、离院方式、住院次数、医保付费方式、是否手术、合并症严重情况八个因素为影响肺癌医疗服务费用的因素,构建了8个DRGs分组,其中合并症严重程度、是否手术、住院次数是决策树分组的分类结点变量。选用医疗服务能力的指标（DRGs总权重、CMI）根据获取的数据进行比较,完成绩效评价工作,实现基于数据驱动决策的绩效管理。
朱洪顺[3]（2021）在《基于BIM技术的建筑运维管理框架设计及功能价值分析》文中研究指明建筑信息模型（BIM）提出至今,已经在全球获得了广泛的认可。在我国,随着“数字中国”概念的提出,建筑业对BIM技术的发展越来越重视,BIM技术在建筑的设计阶段和施工阶段的应用已经较多,并且大部分应用都能取得可观的投资收益。建筑运维阶段作为建筑全寿命周期中占时最长、成本投入最高的阶段,一直以来都缺乏信息化、科技化的管理手段,大量的数据信息收集、整理等重复性工作,需要投入大量人力成本和时间成本,存在信息利用率不高和运维工作效率低等问题。将BIM技术应用于建筑运维管理阶段,引入高效、精准的管理方式对于建筑运维阶段具有重要的经济价值。论文通过对我国BIM政策推行、实施现状以及BIM技术在运维阶段的运维现状进行分析,针对建筑传统运维管理中存在的管理方式落后、信息孤岛、数据无法集成共享等问题,基于轻量化的BIM运维模型,对通用性建筑从用户层、应用层、数据层三个层面构建运维管理框架,能够实现空间管理、能耗管理、安全管理、设备管理等功能。详细分析了该框架的价值,数据层实现数据信息的集成共享,保证了数据的完整性,提高了数据的利用率;应用层集成了各个功能模块实现运维管理框架的协同化管理,提高了运维工作效率;用户层设置用户权限保证数据的安全性。最后通过案例实践,证实了基于BIM技术的建筑运维管理框架的价值,积累经验的同时也为在建筑运维阶段应用BIM技术提供一定的参考,帮助推广BIM技术在我国的进一步应用。
汪哲宇[4]（2021）在《数字化慢病管理系统的研究与实践》文中研究说明为了应对以长期性、非传染性与难治愈性为主要特征的慢性疾病的复杂护理需求,“慢病管理”——一种以患者为中心的新型卫生服务模式——自上世纪八十年代开始逐渐涌现并不断发展。协同护理是慢病管理区别于传统卫生服务模式的关键要素,其目标是为患者提供有组织性的协同化医疗服务。以移动健康和人工智能为代表的信息技术能够提升慢病管理的协同效率,帮助患者与护理提供者之间形成完整的闭环反馈,将循证知识与健康数据中蕴含的信息集成到管理过程之中,推动慢病管理逐渐从传统方式向全面的数字化方式过渡。虽然以慢性病照护模型为代表的慢病管理理论模型已经发展得较为成熟,且其有效性已经在多个国家得到了验证,但在当前我国的慢病管理实践中,仍然存在着一系列的关键问题,导致以协同护理为核心的数字化慢病管理技术尚未得到有效应用。同时,数字化慢病管理领域的相关实施性研究也存在着一定的局限性。针对这些关键问题,本论文系统性地研究了如何在我国的医疗场景下形成以协同护理为特征的数字化慢病管理关键方法,具体内容包括:（1）数字化慢病协同管理模型的构建与表达方法研究。针对我国慢病管理实践存在的管理角色分工不明确、缺乏数字化全流程决策支持等问题,使用路径的方式对通用性慢病管理方法进行明确可执行的表示,通过对高血压、糖尿病与慢阻肺三类常见慢病国内外指南的分析与归纳,提炼出了包含九类共通任务的通用性管理路径,并对数字化场景下各病种的具体路径进行了明确。在此基础上,面向我国管理模式构建了路径驱动的数字化协同管理模型,并通过本体对模型中包含的结构化知识与具体路径中的医学决策知识进行了表达。（2）数字化背景下面向患者依从性增强的个性化管理方法研究。针对患者自我管理依从性问题与相关个性化管理研究的局限性,一方面,从移动健康应用的个性化需求分析入手,基于目标导向型设计方法中的用户建模过程,结合相关健康行为理论,提炼了面向患者自我管理依从性提升的用户模型,结合问卷与访谈结果识别出了三类患者虚拟角色与其对应的个性化需求。另一方面,从人工智能技术的管理实践入手,基于本体与多种自然语言处理技术实现了一种根据患者特征为其推荐相关文章的个性化健康教育方法;基于强化学习技术实现了一种在虚拟管理环境中根据患者与管理师状态给出干预建议的个性化管理策略生成方法。（3）数字化慢病闭环管理系统的设计与实现。针对我国慢病管理信息化实践中存在的缺乏理论指导以及多病种集成性较低等问题,基于所构建的模型与个性化管理方法,设计并实现了包含智能服务引擎与客户端两大组件的数字化慢病闭环管理系统。智能服务引擎以通用性慢病管理路径本体为核心,能够通过多种类型的接口为系统提供数据存储与全场景决策支持服务;客户端中的医生工作平台基于共通性路径任务设计,能够辅助不同角色的医护人员执行具有时序性与闭环性的协同式管理;客户端中的患者移动终端基于所提炼的个性化需求与行为改变轮设计,能够为患者提供全方位的自我管理支持,并在一定程度上改善患者依从性。所实现系统目前已在我国多个地区进行了实际的部署与应用。（4）面向数字化慢病管理的评价体系构建与实践。针对数字化场景下管理系统评价方面存在的局限性,基于面向远程医疗的综合评估模型,提炼了包含评价角色、评价重点与评价角度三个维度的面向个体层面的数字化慢病管理评估模型,并依据该模型对所实现系统进行了不同证据水平的实践评价,包括基于系统真实数据的回顾性评价、面向慢阻肺患者的前后对比试验与面向高血压患者的随机对照试验。评价结果表明,当前系统能够帮助医护人员与患者共同合作,开展医患之间高效互动的闭环式协同管理,并在一定程度上改善患者的疾病控制情况、日常生活质量与疾病认知水平。总的来看,本论文所提出的路径驱动的数字化慢病管理系统能够在一定程度上解决我国慢病管理实践与慢病管理领域相关研究中存在的多种问题,为数字化慢病管理在我国的推广与应用提供了理论指导与实践验证。
蔡莉[5]（2021）在《电子信息技术在医院管理信息系统中的应用探究》文中提出近十年来,我国电子信息技术飞速发展,各行领域逐步实现信息技术一体化的形式,为行业的发展开辟新的渠道。医院的信息系统管理工作内容复杂、程序较多,常规的人员管理无法满足现代医疗建设的需求。因此,利用电子信息技术结合医院信息系统管理是未来医院发展趋势,同时也能够提高医院的工作效率。论文从电子信息技术在医院信息管理中的应用和提高电子信息技术在医院管理信息系统的措施等两个方面进行分析,如何加强电子信息技术在医院信息管理系统中的应用。
尹慧子[6]（2020）在《智慧医疗情境下信息交互及效果评价研究》文中研究指明医疗卫生行业先后经历了数字化医疗、局域网医疗、互联网医疗三个阶段,伴随着物联网、大数据、人工智能等技术的快速发展,新兴应用和服务模式逐步渗透到医疗卫生领域的各个方面,至此,医疗行业的信息化发展进程步入了第四个阶段-智慧医疗阶段。近年来,中央及地方政府围绕智慧医疗密集出台了一系列深化改革政策,建立多元化技术基础及环境保障,深层次地挖掘医疗信息衍生价值,旨在为患者提供优质的医疗服务。2020年新冠肺炎疫情的爆发助推智慧医疗站上了医疗卫生行业的新风口,新冠肺炎疫情防控期间,各地医疗机构迅速推进线上问诊、随访评估、AI诊断等智慧化便民举措,随着广大患者、医生用户对智慧医疗应用体验认同度的提升,深入了解智慧医疗情境下信息交互的内在机理,确保信息交互的持续顺畅和良性健康发展,进而缓解医疗需求与医疗资源供给不平衡的问题,成为医疗卫生部门和机构面临的重要问题。本文在系统梳理国内外智慧医疗情境下信息交互相关研究的基础上,针对智慧医疗情境及信息交互机理进行了深入研究,探索了智慧医疗情境下信息交互影响因素及其效果评价的方法,并提出了优化策略和建议。本研究的主要内容如下:第一,明晰智慧医疗情境下信息交互的基本内容。首先,基于对智慧医疗情境的内涵及特征分析,整合智慧医院情境、区域卫生情境和家庭医生情境构建了智慧医疗综合情境。其次,基于对智慧医疗情境下信息交互的概念及特征分析,从主体、客体、环境和技术四个方面阐述了智慧医疗情境下信息交互的组成要素,并对各组成要素之间的关联进行分析。再次,以智慧医疗情境下信息交互各要素的互动关联为依据,将智慧医疗情境下的信息交互模式划分为人-机交互模式、机-机交互模式和人-人交互模式。最后构建了智慧医疗情境下的信息交互模型。第二,探究智慧医疗情境下信息交互的形成机理。首先,基于马斯洛需求理论将智慧医疗情境下信息交互的需求层次划分为生理与安全需求、归属与社交需求、尊重与自我实现;其次,基于自我决定理论将用户信息交互的动机提炼为健康期望、心理表达、科研创新和经济利益;再次,从信息发布、信息传输、信息接收和信息反馈四个阶段分析了智慧医疗情境下信息交互的过程;最后,基于社会网络理论构建了智慧医疗情境下的信息交互网络拓扑。第三,分析智慧医疗情境下信息交互的影响因素。借鉴整合技术接受与利用理论,结合智慧医疗的特点构建了智慧医疗情境下信息交互的影响因素模型。通过调查研究问卷获取研究数据,并利用结构方程模型验证提出的研究假设,数据分析结果显示:绩效期望、努力期望、社会影响、感知风险、信息质量和服务质量对信息交互意愿有正向影响作用,感知风险有负向影响作用;信息质量和信息交互意愿对信息交互行为有正向影响作用;受教育程度和互联网经历对部分信息交互影响因素具有调节效应。第四,构建智慧医疗情境下信息交互效果评价研究。首先,明确了智慧医疗情境下信息交互效果评价的目标和原则;其次,利用专家访谈法,结合智慧医疗情境下用户信息交互的影响因素分析,归纳和总结了用户信息交互的效果评价指标,并构建层次结构模型;最后,利用调查问卷收集研究数据,通过模糊层次分析方法进行了实证分析。第五,提出智慧医疗情境下信息交互效果的优化策略。明确了智慧医疗情境下信息交互效果优化的目标和原则,提出了智慧医疗情境下信息交互效果优化的机制和框架。基于用户视角提出了针对需求满足用户期望和提升用户信息素养的策略;基于社会网络视角提出了建立智慧医疗运行长效机制和完善信息交互网络环境的策略;基于系统服务视角提出了优化系统功能设计和创新服务模式的策略。本文聚焦于智慧医疗情境下信息交互的理论和实践研究,为智慧医疗用户提供了应用决策指导,促进了智慧医疗情境下信息行为的维度化管理。在今后的研究中,将深度融合信息化手段和物联网技术,继续为智慧医疗用户提供优质的信息交互服务,推进智慧医疗运营管理不断完善。
丁可[7]（2020）在《基于关联分析的村卫生室信息管理系统的设计与实现》文中研究指明随着信息技术带动的应用技术集成日趋成熟,信息技术被广泛应用于许多行业。当前,在网络信息时代的背景下,乡村卫生室是基层农村主要的医疗服务机构。乡村卫生室计算机化的特点是项目众多,数据量大,乡村医生的信息化程度低。如今,传统的管理模式很难满足当今社会的需求。基于发展需求,要有效地利用乡村卫生室的信息资源,改善乡村卫生室的传统服务模式,工作强度以及降低各级医院管理人员的运营和维护成本。同时,为了满足乡村卫生室的现代化需求和高效办事机构的客观需要,促进乡村卫生室科学化的信息管理,促进医院信息资源的快速发展,支持共享,进一步提高医院信息水平,并降低运营和维护成本,要根据乡村卫生室的实际运行情况,建立了以患者为中心的现代信息系统。论文采用面向对象的软件开发方法分析村卫生室信息管理系统的用户需求,设计村卫生室信息管理系统的功能模块和数据库,实现了村卫生室信息管理系统的患者管理、处方管理、病历管理和药品管理等功能,在基础数据管理功能的基础之上,还运用数据挖掘实现智能分析辅助决策功能。该系统是在Microsoft Visual Studio 2013集成开发环境下,选择C#作为开发工具,以Microsoft SQL Server 2012作为数据库管理系统,开发设计的基于C/S模式的信息管理系统。论文对关联分析Apriori算法进行扩展研究,提出了一种基于目标约束的频繁模式挖掘算法,用于挖掘病人用药的关联特点,为村医用药提供辅助决策分析。村卫生室信息管理系统的建立,对于加强乡村卫生管理各项措施的落实,提高村卫生管理工作效率和工作水平,实现卫生系统数据资源共享和数据的传递和统计有着现实意义,能够实现基层卫生工作机构对村民电子健康档案的动态实时跟踪管理。
陈猛[8]（2019）在《一个市级人防训练管理系统的设计与实现》文中指出随着社会经济与信息化建设的快速发展,人防工作信息化的迫切性日益突出。人防建设作为重要的国防工程,其主要职责是城市防空建设以及危急情况时对广大居民进行疏散,确保城市设施以及其他重要目标的安全。然而目前我国大多数的人防工程管理主要以人工管理为主,缺乏信息化管理的支持。因此,针对这些问题,这里提出了一种基于信息技术管理的人防训练管理系统。通过将管理过程信息化,来达到管理的及时性以及信息传递的完整性和客观性。人防训练管理系统的整个开发过程基本遵循软件开发的瀑布模型。首先分析系统的需求,并且使用UML工具设计系统的用例图,然后进行系统的总体设计以及功能模块的设计。系统在架构上是基于C++实现的MVC设计模式,选择Visual Studio 2013作为项目的主要开发工具,它是一个集成了多种插件并且支持较多开源框架与产品的企业级集成开发坏境。在系统实现过程中主要采用的技术方案是C++语言、Qt与OpenGL等框架和Oracle数据存储以及GIS地理信息插件等开发技术,这些技术分别主要用于系统的业务逻辑层、UI表示层和数据服务层。此外,数据库设计则是给出了系统主要功能模块的E-R图以及数据库表结构的设计。最后对系统进行测试与验证。人防训练管理系统提高了人防部门在训练中管理的信息化,大大减少了人防部门训练管理中的人力、物力。同时,系统根据人物角色权限对系统使用功能进行划分,极大促进了管理效率和管理水平的提高。此外,对于系统信息的完整性和可靠性,也给予了足够重视。
陈浩成[9]（2018）在《论中国智慧园区建设的研究和探索》文中研究指明21世纪以来,伴随着计算机技术的迅速发展,网络、数据库以及程序设计也不断升级优化,加上物联网系统的不断完善,推动了智能家居的发展,为智慧城市建设奠定了坚实的基础。如今,在金融、通信、电力以及政务办公等多个领域都实现了物联网的广泛应用,对于人们工作效率的提升发挥重大作用,促进了信息化与现代化发展。其中,智慧园区在智慧城市和智能家居之间,是智慧城市的一个缩影,对于城市的智慧化来说,智慧园区建设是非常重要的一环,智慧园区涉及弱电智能化集成、智能硬件、云计算、软件应用等多个方面,工作量大且复杂,因此需要整套集成系统的方案。并且,当前各类产业园区发展迅猛,规模扩张也越来越明显,特别是工业园区化工企业产业链集中,入园企业也决定了这些企业生产、储存、运输的化学品多为易燃易爆、有毒有害、其装置也多为高温高压,增加了工业园区发生重特大安全事故和环境污染事故的风险。企业对园区信息化要求越来越高,同时对园区服务和管理水平也提出了更高的要求。安生科技以“建成一个集信息收集、传输、反馈、分析,区域安全和风险监控,事故灾害预警、应急决策支持、有效调度指挥、快速处理处置、和应急培训演练于一体的应急指挥平台”为总体目标,以“结构完整、功能齐全、技术先进、职责明晰,并与化工园区经济社会发展水平和安全监管需求相适应”为总体要求。本研究在对智慧园区的建设背景进行具体阐述的基础上,通过对各国相关研究成果与现状的总结,对本课题的研究目的与意义展开了介绍,并归纳出本文主要内容与研究的创新之处。其次,对系统的设计与实现采用的相关技术进行了对比分析。接着,本文从市场需求、建设必要性、建设可行性等方面验证了该方案是可行的,从应用层、平台层、基础层等方面搭建系统平台。文章末尾,对研究中发现的不足展开深入研究,探索了智慧园区的建设策略。
于松涛[10]（2013）在《流程工业生产管理信息系统关键技术研究》文中进行了进一步梳理流程工业是国民经济发展中的基础支柱产业，并占据着非常重要的地位。随着信息技术的不断发展，企业生产信息化已成为衡量企业先进生产水平的重要标志。流程生产企业虽然广泛应用工业控制系统提高生产装置自动化水平，但是各个控制系统之间信息集成度低，无法实现生产信息共享。流程工业生产管理信息系统将现场控制系统的生产信息进行集中管理，同时为企业其它信息系统提供生产数据，是构建企业生产信息化系统不可缺少的组成部分。因此，研究流程工业生产管理信息系统及其关键技术具有重要的理论意义和应用价值。本文在分析流程工业生产管理信息系统特点的基础上，提出了一种应用于流程工业生产管理信息系统的多层混合体系结构，该结构利用C/S模式实现数据接口共享，利用B/S模式实现生产数据发布与管理；针对大量生产过程数据的存储，提出了一种基于容差动态调整的SDT改进压缩算法，该方法在压缩过程中动态调整容差并记录压缩误差最大值，在提高数据压缩率的同时降低了压缩误差；结合工业控制系统中数据接口标准化的特点，给出了基于OPC客户端的异构生产过程数据集成方法；在此基础上，给出了基于OPC服务器的生产过程数据共享方法，实现生产管理信息系统与其它信息系统的数据共享；结合Silverlight富客户端技术，设计开发了石化总厂生产管理信息系统，并应用到实际生产中。实验研究表明，基于容差动态调整的SDT改进压缩算法可提高生产过程数据压缩率，并能有效降低数据压缩误差。基于OPC的数据接口方法，能够实现异构控制系统的数据采集，并实现不同信息系统之间的生产过程数据共享。利用Silverlight富客户端技术设计开发的石化总厂生产管理信息系统，为解决流程工业生产实时监测提供了一种有效方法。
二、ODBC技术在医疗管理信息系统中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、ODBC技术在医疗管理信息系统中的应用（论文提纲范文）
（1）门诊药房自动化发药系统的建设与管理实践（论文提纲范文）
| 1 门诊药房自动化发药系统的建设 |
| 1.1 患者取药流程 |
| 1.2 发药机工作流程 |
| 2 门诊药房自动化发药系统的管理 |
| 3 门诊药房自动化发药管理模式的优化 |
| 4 门诊药房自动化发药系统的实践效果 |
| 5 讨论 |
（2）面向医院管理的数据驱动决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 数据驱动决策的研究现状 |
| 1.3.2 数据驱动医疗健康领域决策的研究现状 |
| 1.3.3 数据驱动医院管理决策的研究现状 |
| 1.3.4 数据驱动决策的影响因素研究现状 |
| 1.3.5 研究现状述评 |
| 1.4 研究框架与研究内容 |
| 1.4.1 研究框架 |
| 1.4.2 主要研究内容 |
| 1.4.3 拟解决的关键问题 |
| 1.5 研究方法和技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 第2章 相关基础理论和方法 |
| 2.1 医院管理相关概念 |
| 2.1.1 医院管理 |
| 2.1.2 医院管理评价 |
| 2.1.3 医院管理者 |
| 2.2 决策支持相关理论 |
| 2.2.1 西蒙决策理论 |
| 2.2.2 数据驱动决策相关理论 |
| 2.3 信息链理论 |
| 2.3.1 信息链与信息技术 |
| 2.3.2 “信息”上溯到“数据”带来的变化 |
| 2.3.3 信息链视域下的数据驱动医院管理决策 |
| 2.4 BASM模型 |
| 2.4.1 BASM模型的产生 |
| 2.4.2 BASM模型的研究现状 |
| 2.4.3 基于BASM模型的数据驱动医院管理决策研究 |
| 2.5 相关研究方法 |
| 2.5.1 扎根理论 |
| 2.5.2 结构方程模型 |
| 2.5.3 决策树算法--CHAID |
| 2.6 相关应用场景 |
| 2.6.1 医疗服务绩效 |
| 2.6.2 DRG在医疗服务绩效管理中的应用 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 面向医院管理的数据驱动决策过程模型构建 |
| 3.1 面向医院管理决策的数据驱动过程模型 |
| 3.1.1 数据驱动决策模式运行机制 |
| 3.1.2 BASM的过程模型 |
| 3.1.3 基于BASM过程模型的数据驱动医院管理决策过程模型构建 |
| 3.2 面向医院管理的数据驱动决策过程模型要素分析 |
| 3.2.1 驱动要素 |
| 3.2.2 需求要素 |
| 3.2.3 支持要素 |
| 3.2.4 要素间关系 |
| 3.3 数据驱动的医院管理决策中数据处理过程 |
| 3.3.1 医疗数据存在的问题 |
| 3.3.2 面向医院管理决策的数据处理原则 |
| 3.3.3 面向医院管理决策的数据处理过程 |
| 3.4 面向医院管理的数据驱动决策过程模型运行机制 |
| 3.4.1 面向医院管理决策的信息链转化过程 |
| 3.4.2 数据驱动的医院管理决策制定过程 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于扎根理论的数据驱动医院管理决策的影响因素分析 |
| 4.1 研究问题与研究程序 |
| 4.1.1 研究问题 |
| 4.1.2 研究方法 |
| 4.1.3 研究程序 |
| 4.2 研究设计 |
| 4.2.1 研究对象选取 |
| 4.2.2 资料收集 |
| 4.2.3 信效度检验 |
| 4.3 编码分析 |
| 4.3.1 开放式编码 |
| 4.3.2 主轴编码 |
| 4.3.3 选择性编码 |
| 4.3.4 理论饱和度检验 |
| 4.4 数据驱动医院管理决策影响因素理论模型与阐释 |
| 4.4.1 影响因素理论模型构建 |
| 4.4.2 影响因素分析 |
| 4.4.3 影响因素关系分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 数据驱动医院管理决策的影响因素模型构建 |
| 5.1 数据驱动医院管理决策影响因素变量选择与界定 |
| 5.1.1 医疗数据质量维度 |
| 5.1.2 信息技术维度 |
| 5.1.3 医院组织管理维度 |
| 5.1.4 管理者信息素养维度 |
| 5.1.5 数据驱动医院管理决策维度 |
| 5.2 相关研究假设 |
| 5.2.1 医疗数据质量 |
| 5.2.2 信息技术 |
| 5.2.3 医院组织管理 |
| 5.2.4 管理者信息素养 |
| 5.3 调查问卷的编制与问卷修正 |
| 5.4 数据获取与统计分析 |
| 5.4.1 研究对象 |
| 5.4.2 样本量的选择 |
| 5.4.3 信度分析 |
| 5.4.4 样本分布 |
| 5.4.5 样本数据相关性 |
| 5.5 效度分析 |
| 5.5.1 探索性因子分析 |
| 5.5.2 验证性因子分析 |
| 5.6 基于结构方程的影响因素模型构建与检验修正 |
| 5.6.1 影响因素模型构建 |
| 5.6.2 模型基本适配评估 |
| 5.6.3 假设检验的结果 |
| 5.7 结构方程模型检验结果分析 |
| 5.7.1 影响因素强度分析 |
| 5.7.2 医疗数据质量对信息技术影响的验证结果分析 |
| 5.7.3 信息技术对数据驱动医院管理决策影响的验证结果分析 |
| 5.7.4 医院组织管理对医疗数据质量影响的验证结果分析 |
| 5.7.5 医院组织管理对管理者信息素养影响的验证结果分析 |
| 5.7.6 医院组织管理对数据驱动医院管理决策影响的验证结果分析 |
| 5.7.7 管理者信息素养对医疗数据质量影响的验证结果分析 |
| 5.7.8 管理者信息素养对信息技术影响的验证结果分析 |
| 5.7.9 管理者信息素养对数据驱动医院管理决策影响的验证结果分析 |
| 5.8 本章小结 |
| 第6章 面向医院管理的数据驱动决策模型研究 |
| 6.1 数据驱动医院管理决策模型构建 |
| 6.2 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动机制 |
| 6.2.1 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动目标 |
| 6.2.2 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动特征 |
| 6.2.3 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动过程 |
| 6.3 数据驱动医院管理决策模型影响因素的作用机制 |
| 6.3.1 医疗数据质量在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.3.2 信息技术在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.3.3 医院组织管理在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.3.4 管理人员素养在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.4 数据驱动医院管理决策模型对医院管理的提升策略 |
| 6.4.1 提升医疗数据质量 |
| 6.4.2 发挥信息技术使能作用 |
| 6.4.3 发挥医院组织管理支持作用 |
| 6.4.4 提高管理人员信息素养 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 面向医院管理的数据驱动决策的实证研究 |
| 7.1 资料来源与研究对象 |
| 7.2 原发性肺癌患者的DRGS分组 |
| 7.2.1 数据基础 |
| 7.2.2 数据纳入 |
| 7.2.3 术语映射 |
| 7.2.4 DRGs分组结果对比 |
| 7.3 基于DRGS细分组的医疗服务绩效评估 |
| 7.3.1 基于决策树的原发性肺癌患者DRGs细分组模型 |
| 7.3.2 基于DRGs细分组的医疗服务绩效评估指标 |
| 7.3.3 医生医疗服务绩效指标统计结果 |
| 7.3.4 科室医疗服务绩效指标统计结果 |
| 7.4 讨论 |
| 7.4.1 数据驱动医院管理决策过程 |
| 7.4.2 数据驱动医院管理决策影响因素 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 结论与创新 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 研究创新点 |
| 8.3 研究局限 |
| 参考文献 |
| 附录1 病案组DRGS分组情况 |
| 附录2 医生组DRGS分组情况 |
| 附录3 访谈提纲 |
| 附录4 调查问卷 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 后记与致谢 |
（3）基于BIM技术的建筑运维管理框架设计及功能价值分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 国外现状 |
| 1.2.2 国内现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状评述 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法和技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 特色创新之处 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 BIM技术与运维管理的基本理论 |
| 2.1 BIM技术理论概述 |
| 2.1.1 BIM技术概念及产生 |
| 2.1.2 BIM技术特征 |
| 2.1.3 BIM技术国家相关政策推行 |
| 2.2 运维管理的理解 |
| 2.2.1 运维管理对象界定 |
| 2.2.2 运维管理定义 |
| 2.2.3 运维管理内容 |
| 2.2.4 运维管理意义 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 BIM技术的推行及实施现状分析 |
| 3.1 BIM技术实施现状 |
| 3.1.1 BIM技术在行业的实施现状及原因分析 |
| 3.1.2 BIM技术在工程项目中的实施现状及原因分析 |
| 3.1.3 BIM技术在建设各个阶段的实施现状及原因分析 |
| 3.2 BIM技术在建筑运维管理中的现状及原因分析 |
| 3.2.1 传统建筑运维管理中的问题 |
| 3.2.2 当前建筑运维管理中存在的共性问题 |
| 3.2.3 基于BIM技术的建筑运维管理现状 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于BIM技术的建筑运维管理框架构建 |
| 4.1 基于BIM技术的运维管理框架的构建思路及目标 |
| 4.1.1 框架体系构建总体思路 |
| 4.1.2 系统建设目标 |
| 4.2 基于BIM技术的建筑运维管理框架设计 |
| 4.2.1 用户层 |
| 4.2.2 应用功能层 |
| 4.2.3 数据层 |
| 4.3 建筑运维管理框架对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于BIM技术的建筑运维管理框架功能价值分析 |
| 5.1 BIM技术在运维管理中的功能分析 |
| 5.1.1 空间管理 |
| 5.1.2 能耗管理 |
| 5.1.3 安全管理 |
| 5.1.4 设备管理 |
| 5.1.5 资产管理 |
| 5.2 基于BIM技术的建筑运维管理框架价值分析 |
| 5.2.1 运维可视化 |
| 5.2.2 运维数据集成共享 |
| 5.2.3 运维管理协同化 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 某医院运维管理案例分析 |
| 6.1 案例背景 |
| 6.2 基于BIM技术的医院运维管理框架搭建 |
| 6.2.1 基于BIM技术的运维模型创建 |
| 6.2.2 医院运维管理框架构建 |
| 6.3 基于BIM技术的医院运维管理框架功能价值分析 |
| 6.3.1 BIM技术在医院运维管理中的功能分析 |
| 6.3.2 基于BIM技术的医院运维管理框架价值分析 |
| 6.3.3 医院建筑运维管理成本节约估算 |
| 6.4 案例评价分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果 |
| 致谢 |
（4）数字化慢病管理系统的研究与实践（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩写、符号清单和术语表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 慢病管理概述 |
| 1.1.1 慢病的定义与分类 |
| 1.1.2 慢病的全球化流行趋势 |
| 1.1.3 慢病管理的定义与基本要素 |
| 1.1.4 我国慢病流行趋势及管理现状 |
| 1.2 慢病管理领域研究综述 |
| 1.2.1 基于协同护理的慢病管理理论模型发展综述 |
| 1.2.2 基于CCM框架的慢病管理实施性研究综述 |
| 1.3 数字化慢病管理研究进展及应用实践 |
| 1.3.1 数字化背景下的慢病管理理论模型发展 |
| 1.3.2 数字化背景下的慢病管理实施性研究进展 |
| 1.3.3 数字化慢病管理国内外代表性应用实践 |
| 1.4 关键问题分析与论文研究内容 |
| 1.4.1 关键问题分析 |
| 1.4.2 论文的研究内容及创新点 |
| 第二章 路径驱动的数字化慢病协同管理模型构建与表达 |
| 2.1 路径驱动的数字化慢病协同管理模型构建 |
| 2.1.1 通用性慢病管理路径提炼与多病种实现 |
| 2.1.2 面向我国管理模式的数字化协同管理模型构建 |
| 2.2 基于本体的模型知识表达与验证 |
| 2.2.1 本体相关概念与构建方法 |
| 2.2.2 慢病协同管理模型基础本体构建 |
| 2.2.3 基于演绎推理的路径化决策支持 |
| 2.2.4 本体构建结果与技术性评估 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 面向患者依从性增强的个性化管理方法研究 |
| 3.1 基于健康行为理论的患者个性化管理需求分析 |
| 3.1.1 移动健康应用设计方法概述 |
| 3.1.2 面向自我管理依从性增强的用户模型提炼 |
| 3.1.3 用户虚拟角色构建与需求识别 |
| 3.2 基于健康推荐系统的个性化健康教育方法研究 |
| 3.2.1 健康推荐系统相关概念与研究进展 |
| 3.2.2 健康知识推荐系统的设计与实现 |
| 3.2.3 基于测试集的推荐系统评估 |
| 3.3 基于强化学习的个性化管理策略生成方法研究 |
| 3.3.1 强化学习相关理论与研究进展 |
| 3.3.2 策略生成模型的设计与实现 |
| 3.3.3 基于虚拟环境的训练结果与模型评估 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 数字化慢病闭环管理系统设计与实现 |
| 4.1 面向全场景决策支持的智能化慢病服务引擎构建 |
| 4.1.1 以引擎为核心的系统整体架构设计 |
| 4.1.2 基于多种软件框架的云端引擎实现 |
| 4.2 基于路径任务的医生协作工作平台设计与实现 |
| 4.2.1 路径任务驱动的协作工作平台功能设计 |
| 4.2.2 基于网页的协作工作平台功能实现 |
| 4.3 基于行为改变技术的患者移动终端设计与实现 |
| 4.3.1 行为改变轮驱动的干预功能设计 |
| 4.3.2 面向多平台的移动终端功能实现 |
| 4.3.3 面向患者依从性的移动终端试点性应用评价 |
| 4.4 系统部署与实际应用情况 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 面向数字化慢病管理的多维度评价体系研究 |
| 5.1 数字化慢病管理系统多维度评价体系构建 |
| 5.1.1 慢病管理领域评价方法概述 |
| 5.1.2 面向个体层面的数字化慢病管理评估模型提炼 |
| 5.2 基于系统观察性数据的回顾性评价 |
| 5.2.1 研究设计与数据分析方法 |
| 5.2.2 回顾性评价结果总结 |
| 5.3 基于多层次临床试验的前瞻性评价 |
| 5.3.1 探究慢阻肺患者院外管理效果的前后对比试验 |
| 5.3.2 探究高血压患者院外管理效果的随机对照试验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
| 攻读博士学位期间的主要研究成果 |
（5）电子信息技术在医院管理信息系统中的应用探究（论文提纲范文）
| 一、前言 |
| 二、电子信息技术在医院信息管理中应用 |
| （一）人员管理的应用。 |
| （二）药品管理应用。 |
| （三）数字化医疗设备应用。 |
| （四）医院病历的管理应用。 |
| （五）住院系统的管理应用。 |
| 三、提高电子信息技术在医院管理信息系统措施 |
| （一）完善电子信息技术的设备。 |
| （二）构建统一的管理制度。 |
| （三）医院管理网络化，丰富信息管理的方式。 |
| （四）提高管理人员的专业水平。 |
| （五）建立完善的信息管理方案。 |
| 四、结语 |
（6）智慧医疗情境下信息交互及效果评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状综述 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.2.3 研究评述 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 技术路线与创新点 |
| 1.4.1 技术路线 |
| 1.4.2 创新点 |
| 第二章 相关概念与理论基础 |
| 2.1 智慧医疗 |
| 2.1.1 智慧医疗的内涵 |
| 2.1.2 智慧医疗的用户 |
| 2.1.3 智慧医疗的类型 |
| 2.2 信息交互 |
| 2.2.1 信息交互的概念 |
| 2.2.2 信息交互的动因 |
| 2.2.3 信息交互的类型 |
| 2.3 整合技术接受与利用理论 |
| 2.4 马斯洛需求理论 |
| 2.5 自我决定理论 |
| 2.6 社会网络理论 |
| 2.7 感知风险理论 |
| 第三章 智慧医疗情境下信息交互的基本内容 |
| 3.1 智慧医疗情境的内涵及特征 |
| 3.1.1 智慧医疗情境的内涵 |
| 3.1.2 智慧医疗情境的特征 |
| 3.2 智慧医疗情境解构 |
| 3.2.1 智慧医院情境 |
| 3.2.2 区域卫生情境 |
| 3.2.3 家庭医生情境 |
| 3.2.4 智慧医疗情境 |
| 3.3 智慧医疗情境下信息交互的内涵及特征 |
| 3.3.1 智慧医疗情境下信息交互的内涵 |
| 3.3.2 智慧医疗情境下信息交互的特征 |
| 3.4 智慧医疗情境下信息交互的组成要素 |
| 3.4.1 主体 |
| 3.4.2 客体 |
| 3.4.3 环境 |
| 3.4.4 技术 |
| 3.4.5 各组成要素间关系 |
| 3.5 智慧医疗情境下的信息交互模式 |
| 3.5.1 人-机交互模式 |
| 3.5.2 机-机交互模式 |
| 3.5.3 人-人交互模式 |
| 3.5.4 智慧医疗情境下信息交互模型 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 智慧医疗情境下信息交互的机理分析 |
| 4.1 智慧医疗情境下信息交互的需求分析 |
| 4.1.1 生理与安全需求 |
| 4.1.2 归属与社交需求 |
| 4.1.3 尊重与自我实现 |
| 4.2 智慧医疗情境下信息交互的动机分析 |
| 4.2.1 健康期望 |
| 4.2.2 心理表达 |
| 4.2.3 科研创新 |
| 4.2.4 经济利益 |
| 4.3 智慧医疗情境下信息交互的过程分析 |
| 4.3.1 信息发布阶段 |
| 4.3.2 信息传输阶段 |
| 4.3.3 信息接收阶段 |
| 4.3.4 信息反馈阶段 |
| 4.4 智慧医疗情境下信息交互的网络结构 |
| 4.4.1 智慧医疗情境下信息交互网络的形成 |
| 4.4.2 智慧医疗情境下信息交互网络的结构分析 |
| 4.5 智慧医疗情境下信息交互的机理模型 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 智慧医疗情境下信息交互的影响因素分析 |
| 5.1 智慧医疗情境下信息交互的影响因素模型 |
| 5.1.1 智慧医疗情境下信息交互的影响因素概念模型 |
| 5.1.2 智慧医疗情境下信息交互的影响因素 |
| 5.2 问卷设计与数据收集 |
| 5.2.1 问卷设计 |
| 5.2.2 数据收集 |
| 5.3 数据分析和模型校验 |
| 5.3.1 验证性因子分析 |
| 5.3.2 结构方程模型验证分析 |
| 5.3.3 调节变量效应分析 |
| 5.4 讨论分析 |
| 5.4.1 检验模型结论 |
| 5.4.2 分析与讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 智慧医疗情境下信息交互的效果评价 |
| 6.1 智慧医疗情境下信息交互效果评价的目标和原则 |
| 6.1.1 智慧医疗情境下信息交互效果评价的目标 |
| 6.1.2 智慧医疗情境下信息交互效果评价的原则 |
| 6.2 智慧医疗情境下信息交互的效果评价指标体系构建 |
| 6.2.1 效果评价指标选取 |
| 6.2.2 效果评价指标体系构建 |
| 6.3 基于模糊综合评价法的智慧医疗情境下信息交互效果评价 |
| 6.3.1 模糊综合评价法适用性分析 |
| 6.3.2 智慧医疗情境下的信息交互效果评价分析 |
| 6.3.3 构建模糊综合评价的隶属矩阵 |
| 6.4 评价结果及分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 智慧医疗情境下信息交互的效果优化策略 |
| 7.1 智慧医疗情境下信息交互的效果优化架构 |
| 7.1.1 智慧医疗情境下信息交互效果优化的目标和原则 |
| 7.1.2 智慧医疗情境下信息交互的效果优化路径 |
| 7.1.3 智慧医疗情境下信息交互的效果优化框架 |
| 7.2 用户视角下的信息交互效果优化策略 |
| 7.2.1 深入挖掘用户需求 |
| 7.2.2 提升用户信息素养 |
| 7.3 社会网络视角下的信息交互效果优化策略 |
| 7.3.1 建立智慧医疗运行长效保障机制 |
| 7.3.2 建立友好的信息交互网络环境 |
| 7.4 系统服务视角下的信息交互效果优化策略 |
| 7.4.1 优化系统功能设计 |
| 7.4.2 创新信息交互服务模式 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间取得成果 |
| 致谢 |
（7）基于关联分析的村卫生室信息管理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 项目研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文的组织结构 |
| 2 需求分析 |
| 2.1 系统设计原理 |
| 2.1.1 系统设计的前瞻原则 |
| 2.1.2 系统设计的经济原则 |
| 2.1.3 系统设计的实用原则 |
| 2.2 可行性研究和系统设计目的 |
| 2.2.1 系统设计目标 |
| 2.2.2 系统可行性分析 |
| 2.3 分析系统功能需求 |
| 3 系统设计 |
| 3.1 技术结构设计 |
| 3.1.1 数据层 |
| 3.1.2 数据访问层 |
| 3.1.3 业务逻辑层 |
| 3.1.4 显示层 |
| 3.2 功能外形设计 |
| 3.3 数据库设计 |
| 3.3.1 概念设计 |
| 3.3.2 逻辑设计 |
| 4 关联分析算法技术 |
| 4.1 算法基本思想 |
| 4.2 算法连接生成器 |
| 4.3 算法伪代码 |
| 4.4 算法实例 |
| 5 系统实现 |
| 5.1 处方管理实现 |
| 5.2 病历管理实现 |
| 5.3 药品入库实现 |
| 5.4 关联算法在系统中的应用与实现 |
| 5.4.1 数据转换 |
| 5.4.2 智能关联分析功能实现 |
| 5.4.3 算法主要代码 |
| 6 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（8）一个市级人防训练管理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外发展状况 |
| 1.3 相关技术介绍 |
| 1.4 本文研究内容及组织结构 |
| 2 人防训练管理系统需求分析 |
| 2.1 项目业务概述 |
| 2.2 系统可行性分析 |
| 2.3 系统功能需求分析 |
| 2.4 系统非功能需求分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 人防训练管理系统设计 |
| 3.1 系统总体架构设计 |
| 3.2 系统各功能模块设计 |
| 3.3 数据库设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 人防训练管理系统实现 |
| 4.1 系统软硬件环境和开发工具选定 |
| 4.2 系统主要功能模块实现 |
| 4.3 系统数据库实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 人防训练管理系统测试 |
| 5.1 系统测试环境 |
| 5.2 测试内容和结果 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（9）论中国智慧园区建设的研究和探索（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 序言 |
| 1.1 物联网与互联网+带动下的城市发展 |
| 1.2 智慧园区发展的功能意义 |
| 1.2.1 园区安全得到切实保障 |
| 1.2.2 自动化切实提高生产办公效率 |
| 1.2.3 吸引优良企业进驻,吸引更多人才 |
| 1.2.4 节能环保 |
| 1.2.5 提升园区品牌价值 |
| 1.2.6 促进产业(工业)园区的大数据收集与应用 |
| 1.3 国外智慧园区建设的动态情况 |
| 1.4 国内智慧园区建设的动态情况 |
| 1.5 我国建设智慧园区存在问题 |
| 1.5.1 智慧城市迫切解决的问题 |
| 1.5.2 智慧园区迫切解决的问题 |
| 1.6 论文结构 |
| 第2章 智慧园区建设现况及需求分析 |
| 2.1 是智能人性化服务和物联化的需求 |
| 2.2 是安全保障服务需求 |
| 2.3 是信息化服务需求 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 智慧园区建设的核心架构层面 |
| 3.1 应用层(五大入口) |
| 3.2 平台层(一大平台) |
| 3.3 基础层(N种硬件基础) |
| 第4章 基于Web的智慧园区云计算研究 |
| 4.1 云计算架构研究 |
| 4.2 Web技术体系统 |
| 4.3 接口类型选择 |
| 4.4 将物联网设备接入web实现策略 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 建设智慧园区的意见建议 |
| 5.1 建立物联网技术安全防范机制 |
| 5.2 建立云计算安全防范措施 |
| 5.3 建立安全管理体系 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）流程工业生产管理信息系统关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| Contents |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 流程工业生产管理信息系统及关键技术研究现状 |
| 1.2.1 流程工业生产管理信息系统体系结构 |
| 1.2.2 生产管理信息系统数据压缩方法研究现状 |
| 1.2.3 生产管理信息系统数据接口方法研究现状 |
| 1.3 课题的研究意义和主要研究内容 |
| 1.3.1 课题的研究意义 |
| 1.3.2 课题的主要研究内容 |
| 第二章 流程工业生产管理信息系统体系结构研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 流程工业生产管理信息系统设计原则 |
| 2.3 流程工业生产管理信息系统构建方法 |
| 2.3.1 基于.NET 框架的 OPC 技术开发与实现 |
| 2.3.2 基于 Silverlight 的系统开发与实现 |
| 2.3.3 基于 Web Service 的数据库访问方法 |
| 2.4 流程工业生产管理信息系统体系结构 |
| 2.5 流程工业生产管理信息系统实现方法 |
| 2.6 小结 |
| 第三章 基于容差动态调整的SDT改进压缩算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 流程工业生产管理信息系统数据存储 |
| 3.2.1 数据存储策略 |
| 3.2.2 数据压缩必要性 |
| 3.3 标准 SDT 算法 |
| 3.4 基于容差动态调整的 SDT 改进算法 |
| 3.4.1 基本原理 |
| 3.4.2 算法步骤 |
| 3.4.3 解压方法 |
| 3.4.4 算法应用 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 基于OPC的生产管理信息系统数据接口方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 组件对象模型 |
| 4.2.1 COM 与 OPC 技术 |
| 4.2.2 COM 组件生命周期 |
| 4.2.3 COM 组件在生产管理信息系统中的应用 |
| 4.3 基于 OPC 的生产管理信息系统数据接口 |
| 4.3.1 OPC 技术在生产管理信息系统中的应用 |
| 4.3.2 流程工业生产管理信息系统中 OPC 开发 |
| 4.4 基于 OPC 客户端的生产过程数据集成方法 |
| 4.4.1 基于 OPC 客户端的生产过程数据集成方法结构 |
| 4.4.2 基于 OPC 客户端的生产过程数据集成方法实现 |
| 4.5 基于 OPC 服务器的数据共享接口方法 |
| 4.5.1 生产管理信息系统 OPC 服务器结构 |
| 4.5.2 OPC Server 对象及其接口实现 |
| 4.5.3 OPC Group 对象及其接口实现 |
| 4.5.4 OPC 服务器工作流程 |
| 4.5.5 OPC 服务器注册 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 流程工业生产管理信息系统实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 流程工业生产管理信息系统实现 |
| 5.3 Web Service 设计与实现 |
| 5.3.1 Web Service 创建方法 |
| 5.3.2 Web Service 引用方法 |
| 5.3.3 Web Service 调用方法 |
| 5.4 工艺流程图设计与实现 |
| 5.4.1 工艺流程图配置流程 |
| 5.4.2 工艺流程图配置 |
| 5.4.3 工艺流程图保存 |
| 5.4.4 工艺流程图查看 |
| 5.5 曲线图设计与实现 |
| 5.5.1 曲线图设计 |
| 5.5.2 实时曲线图实现 |
| 5.5.3 实时曲线图查看 |
| 5.6 数据列表设计与实现 |
| 5.6.1 数据列表设计 |
| 5.6.2 数据列表实现 |
| 5.6.3 报警列表显示查看 |
| 5.7 小结 |
| 第六章 实验与分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于容差动态调整的 SDT 改进算法实验 |
| 6.3 基于 OPC 的流程工业生产管理信息系统数据接口方法测试 |
| 6.3.1 基于 OPC 客户端的生产管理信息系统数据集成方法测试 |
| 6.3.2 基于 OPC 服务器的生产管理信息系统数据共享方法测试 |
| 6.4 基于 Silverlight 富客户端的生产管理信息系统测试 |
| 6.4.1 工艺流程图 |
| 6.4.2 仪表棒状图 |
| 6.4.3 实时曲线图 |
| 6.4.4 历史曲线图 |
| 6.4.5 报警显示列表 |
| 6.5 小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者简介 |
| 硕士研宄生学位论文答辩委员会决议书 |
四、ODBC技术在医疗管理信息系统中的应用（论文参考文献）
- [1]门诊药房自动化发药系统的建设与管理实践[J]. 盛永琴,张莹. 中医药管理杂志, 2021(24)
- [2]面向医院管理的数据驱动决策研究[D]. 李茵. 吉林大学, 2021(01)
- [3]基于BIM技术的建筑运维管理框架设计及功能价值分析[D]. 朱洪顺. 西华大学, 2021(02)
- [4]数字化慢病管理系统的研究与实践[D]. 汪哲宇. 浙江大学, 2021(01)
- [5]电子信息技术在医院管理信息系统中的应用探究[J]. 蔡莉. 信息系统工程, 2021(04)
- [6]智慧医疗情境下信息交互及效果评价研究[D]. 尹慧子. 吉林大学, 2020(03)
- [7]基于关联分析的村卫生室信息管理系统的设计与实现[D]. 丁可. 重庆三峡学院, 2020(01)
- [8]一个市级人防训练管理系统的设计与实现[D]. 陈猛. 华中科技大学, 2019(03)
- [9]论中国智慧园区建设的研究和探索[D]. 陈浩成. 北京工业大学, 2018(04)
- [10]流程工业生产管理信息系统关键技术研究[D]. 于松涛. 北京化工大学, 2013(S2)