至顶网软件频道消息:近些年,关于医生猝死的新闻不断,医生工作到底有多辛苦?近日,一项针对3万名医生的调查报告显示,工作环境压力成为医生的最大“痛点”:受访医生一周平均休息时间只有1.1天。而随着医院信息化系统与医护业务的高度融合,在各大医院中还有一个 “压力更大”的岗位,某大型儿童医院的苗佳伟主任对此深有体会。
从7月放暑假开始,苗佳伟已经一个多月没休息过了。为应对暑期门急诊高峰,医院增设了部门专业门诊、延长出诊时间,7*24小时确保患儿有序就医。而作为信息运维部门的主要负责人,加班已成家常便饭,但他最担心还是信息系统出现“要命”的故障。就比如6月最末一周自助机引起的“群愤事件”。
某天早上,全院挂号机出现故障,不管是从网上、APP、电话哪个渠道约的号,自助机全不认了。同时,所有通过自助机缴费和打印化验单业务也瞬间卡壳。原本顺序井然的景象被瞬间打破,医院几乎突然进入到了一个嘈杂混乱空间,孩子哭、大人骂、服务人员手足无措……
“业务系统中断或响应慢,无法快速定位和解决问题;缺乏对Caché数据库的有效监控手段;无线网络监控和优化进入盲区;无法掌握业务系统的实时访问情况。这些是我们现在遇到的四块技术难题,而一旦某个环节出现问题,轻则从排队长、看病难之后点燃本就紧张的医患关系,重则危及生命。” 苗佳伟表示,任何一个细小的IT故障不能主动发现、不能及时处理,都可能会遭到一群家长站在大厅里、就诊室门口“骂街”。
随着各级医院信息化建设的高速发展,医院IT信息基础设施也变得更加复杂,越来越多的临床业务应用运行于IT信息系统之上,对IT信息系统的依赖性也越来越强。因此,在IT运维重要性不言而喻的今天,如何贴近医疗行业的特性、贴近医院业务的场景,去化解苗佳伟等一大批医院信息网络人员压力,才是医院行业迫切需要的“真朋友”。
针对行业诉求,北塔软件推出了医院行业智慧运维解决方案。该方案可实现秒级告警、智能巡检,并通过深度剖析业务系统组件及业务流量定位问题根源,依托智维策略快速分析问题,多维度、全方位的与医院各业务流程的运维场景高度吻合。
比如针对苗佳伟所在医院的挂号机故障,此方案可以实时监控医院的核心设备、业务系统,及时发现性能瓶颈,准确定位故障,协助运维人员快速解决问题,进而有效降低由于信息系统故障导致的医患关系紧张的事件发生。具体来讲,北塔软件医院行业智慧运维解决方案可以通过对医院业务系统的梳理,结合挂号、交费、化验等场景,形成全定制化的业务逻辑架构图,当故障发生时,可在架构图中快速定位故障,并依托内置的智维策略辅助运维人员快速解决问题。
在医疗领域,医疗活动的复杂性与多样性表现为环节众多、环环相扣,含几个主要的环节,但每个主要环节又包含若干个子环节,子环节中嵌套着下一层子环节。为满足日后临床需要进一步扩展细化,环节的层次不能固定。其次,末梢环节中所包含的医疗项目数据的种类也不能固定,必须具有高扩展性。因此,全面支持医院行业广泛使用的Caché数据库监控,则是有效保障医院HIS等系统稳定运行的关键所在。
对此,北塔软件表示:Caché数据库性能的降低往往并不是某一单个指标产生的影响,更多是由多个指标相互作用产生的相互制约效果,因此对于数据库的监控,此套医院解决方案可以从多角度多、维度进行分析判断,进而实现提前预警问题,同时还能给出最合理的优化建议。
针对各大医院都在部署的无线网络应用,北塔软件在解决方案中重点实现了对无线热点的覆盖、信号的强弱分布、移动终端异常接入进行实时监测及预警管理。管理人员可以通过无线拓扑地图,直击故障点,快速诊断设备故障,全方位分析出用户无法上网及上网慢的本质原因。
在故障定位、数据库监控、无线网络运维的基础上,北塔软件以“24小时业务健康守护”为核心理念,在方案中还重点突出了实时监控业务系统健康程度,及时发现异常的访问行为,以及通过掌握各业务系统的流量分布情况,实现资源配置智能优化调整等特性,全面协助各大医院用户将业务连续性保障能力,提升到金融、能源、运营商等行业的同等运维标准上来,努力帮助医疗行业的运维人员“减压”。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI CEO描绘了AI温和变革人类生活的愿景,但现实可能更复杂。AI发展将带来真正收益,但也会造成社会错位。随着AI系统日益影响知识获取和信念形成,共同认知基础面临分裂风险。个性化算法加剧信息茧房,民主对话变得困难。我们需要学会在认知群岛化的新地形中智慧生存,建立基于共同责任而非意识形态纯洁性的社区。
杜克大学等机构研究团队通过三种互补方法分析了大语言模型推理过程,发现存在"思维锚点"现象——某些关键句子对整个推理过程具有决定性影响。研究表明,计划生成和错误检查等高层次句子比具体计算步骤更重要,推理模型还进化出专门的注意力机制来跟踪这些关键节点。该发现为AI可解释性和安全性研究提供了新工具和视角。
传统数据中心基础设施虽然对企业至关重要,但也是预算和房地产的重大负担。模块化数据中心正成为强有力的替代方案,解决企业面临的运营、财务和环境复杂性问题。这种模块化方法在印度日益流行,有助于解决环境问题、满足人工智能的电力需求、降低成本并支持新一代分布式应用。相比传统建设需要数年时间,工厂预制的模块化数据中心基础设施可在数周内部署完成。
法国索邦大学团队开发出智能医学文献管理系统Biomed-Enriched,通过AI自动从PubMed数据库中识别和提取高质量临床案例及教育内容。该系统采用两步注释策略,先用大型AI模型评估40万段落质量,再训练小型模型处理全库1.33亿段落。实验显示该方法仅用三分之一训练数据即可达到传统方法效果,为医学AI发展提供了高效可持续的解决方案。