Page 66 - 《中国医疗器械杂志》2025年第6期
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Chinese Journal of Medical Instrumentation                                         2025年 第49卷 第6期

                                                     临  床  医   学  工  程



              应,在一定程度上可以避免临床频繁的入库工作,                                Transformer超分辨率重建算法研究[J]. 波谱学杂志,
              改善临床二级库管理,提高库存管理效率,避免出                                2024, 41(4): 454-468.
                                                                [9]   孟磊. 基于AdamW优化的混合深度学习模型短期负荷
              现积压短缺现象,可更好地完善临床二级库精细化
                                                                    预测研究[D]. 西安: 陕西理工大学, 2023.
              管理及推动冠脉支架集采政策的优化落地。同时,                            [10]   凌芝拓. 大数据技术在数据清洗与预处理中的应用研
              该方法可推广至其他存在一定管理难度的医疗耗                                 究[J]. 互联网周刊, 2024(19): 42-44.
                                                                [11]   宋晓宝, 邓力玮, 王浩, 等. 基于深度学习和时序拆解的
              材,对提高医院整体运营管理水平具有重要意义。
                                                                    长 期 时 序 预 测 模 型 [J/OL].  计 算 机 工 程 与 应 用 ,  1-
                                                                    16[2024-12-06]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2127.
                                                                    TP.20241111.1028.036.html.
                                  参考文献
              [1]   查灵凤, 王景林, 徐克. 冠脉支架内再狭窄的危险因素
                                                                [12]   占盛鹤, 潘志文. 基于大数据分析的医用耗材管理优化
                  和致病机制及治疗进展[J]. 生物医学转化, 2024, 5(3):
                                                                    策略研究[C]//四川省国际医学交流促进会. 医学护理
                  74-83.
                                                                    创新学术交流会论文集(智慧医学篇). 中国人民解放军
              [2]   孙雅, 刘智勇, 殷婷, 等. 国家组织冠脉支架带量集采对
                                                                    东部战区空军医院, 2024: 3.
                  患者医疗负担的影响[J]. 世界经济, 2024, 47(10): 124-
                                                                [13]   衡婉琼, 陈星. 基于大数据的低值耗材库存预测[J]. 科
                  151.
                                                                    学技术创新, 2021(15): 13-14.
              [3]   张伯寅. 面向边缘智能的深度学习模型可靠性评估技
                                                                [14]   唐艳艳, 王雪梅, 胡蓉蓉, 等. 基于中断时间序列分析的
                  术研究[D]. 长沙: 中南大学, 2023.                           江苏省某三甲综合医院冠脉支架集中带量采购政策实
              [4]   潘志琳, 贾焰宇. 医院物流管理信息化问题及对策探析                      施效果研究[J]. 中国卫生事业管理, 2024, 41(4): 384-
                  [J]. 中国物流与采购, 2023(19): 99-100.                   389.
              [5]   李鹏. 时序数据模型在智能运维中的应用研究[J]. 电脑                [15]   刘欣, 王成, 董继伟, 等. 冠脉支架集中采购政策对医用
                  编程技巧与维护, 2024(11): 128-131.                       耗材产业影响的实证研究[J]. 中国医疗管理科学, 2024,
              [6]   王贺, 周井泉, 范琦. 基于CNN满意度模型的云制造服                    14(2): 12-18.
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                  25-32.                                            电子技术与软件工程, 2021(7): 201-202.
              [7]   赵彬, 郭建军, 刘文静, 等. 基于CNN-LSTM的数字微流            [17]   黎颖怡. GS医院医用耗材库存改进研究[D]. 广州: 广东
                  控系统液滴运动时间预测模型[J]. 微纳电子技术, 2024,                   财经大学, 2018.
                  61(11): 169-178.                              [18]   李燕, 李惠, 邓艳武, 等. 医院库房精细化管理[J]. 中国
              [8]   宁欣宙, 黄臻, 陈西曲, 等. 用于超快时空编码MRI的                   储运, 2024(1): 207-208.









































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