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Enregistrement W7132062554

Ruijin Hospital: Embarking on a Smart Hospital Journey and Exploring a Digital Medicine Platform

2023· other· en· W7132062554 sur OpenAlexaff
Xiaoming Zhu, Yanan Lin, Liman Zhao, Yifan Zhu

Notice bibliographique

RevueCEIBS Institutional Repository · 2023
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensCentre Casa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigitizationDigital transformationInformatizationLeverage (statistics)Government (linguistics)Health carePrecision medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This case begins with an overview of China's healthcare system, followed by an introduction to the country's hospitals' pursuit of digital transformation and a profile of Ruijin Hospital. The case then focuses on how Ruijin Hospital laid out a vision for the digital hospital and translated it into strategic goals that addressed the needs and concerns of multiple stakeholders. It covers how the hospital explored technology solutions for smart services, healthcare, and management to drive its smart transformation. Ruijin Hospital Affiliated to the School of Medicine, Shanghai Jiao Tong University inaugurated the Shanghai Digital Medicine Innovation Center (hereinafter "Innovation Center") on October 27, 2021. The Shanghai Municipal People's Government expected Ruijin Hospital to lead the way in setting national standards and benchmarks for digital transformation in healthcare. At the inauguration ceremony, Ning Guang, the director of Ruijin Hospital, addressed the guests as head of the Innovation Center. He noted that the Innovation Center would play a pivotal role in spearheading the digitization of healthcare, exemplifying smart hospital practices, and extending them to other medical institutions. Ruijin Hospital needed to leverage internal and external resources to help the entire healthcare industry go digital as it moved forward with its smart transformation. However, achieving these dual objectives would prove to be a formidable task. Internally, it had a long way to go to apply its new technologies and digital solutions across the healthcare industry. Externally, the varying levels of informatization and smart technology application across medical institutions hindered the seamless integration and sharing of medical data. To complicate matters further, digitization in healthcare also varied from region to region. Ruijin Hospital faced challenges in extending its standards for digital transformation to other institutions. In this context, how would Ruijin Hospital advance its own smart transition while also using its Innovation Center, positioned as an internal platform-based functional organization, to empower more medical institutions?

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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