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{| class="wikitable" align="right"|-|<center><img src=http://edu.yunnan.cn/pic/003/014/729/00301472970_469cac47.jpg width="350"></center><small>[http://edu.yunnan.cn/system/2020/02/26/030600266.shtml 来自 网络 的图片]</small>|}
'''基于生物识别和深度学习的医院体温预警追溯管理平台'''2019年底,新冠肺炎疫情突发,在全球范围内肆意爆发,对全球人民的生命财产造成极大的伤害。我国党中央国务院积极领导人民进行疫情防控,在全国人民的不懈努力之下,国内新冠肺炎疫情得到控制。在全球疫情转为常态化后,党中央要求各地各部门全面落实“外防输入、内防反弹”的总体防控策略,坚持及时发现、快速处置、精准管控、有效救治,保障人民群众生命健康安全,保障社会秩序全面恢复。同时各地要按照分区分级精准动态调整风险等级和应急相应级别,不断完善疫情防控应急预案和各项配套工作方案,一旦发生疫情,及时采取应急处置措施,实施精准防控。突如其来的新冠肺炎疫情,对医院管理和患者就诊造成了直接的影响和冲击。南京医科大学第一附属医院作为大型三甲医院,面对突发疫情,在加强防控管理的同时又要满足患者就医需求,传统的管理模式和就诊方式亟待改变。体温监测是新冠疫情防控最重要和最基本的手段之一,也是传染病监测和预防院感爆发的有效手段之一,目前医院体温监测数据采用手动上报的方式,整体效率低、及时性差、记录难以精确追踪、缺乏智能预警等。随着5G、物联网<ref>[http://news.sohu.com/a/528981274_554035 物联网未来发展趋势] ,搜狐,2022-03-11</ref>、人工智能、大数据等前沿技术的成熟和发展,已有医院借助于信息化技术进行全院人员体温上报和监测,目前已有的针对新冠肺炎疫情的个体体温自动检测上报及分析系统,采用温度传感器自动测量,对应用范围有限;对住院患者陪护人员从数量控制、风险筛查、疫情调查告知、身份证和陪护证双证管理、辅助检查陪检服务等方面进行综合管理,信息化程度较低;从而导致医院整体防控力度不够。本系统基于物联网、人脸识别和大数据技术,在门诊和住院病房出入口处安装红外测温设备,并和患者的就诊记录关联,形成体温地图,并与医院考勤系统、物联网设备、核酸检测结果等临床数据互联互通,实现全员体温数据实时管理、发热分布管理、出入人员管理、疫情筛查预测、疫情数据决策支持等功能。
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