中國數字醫學期刊投稿什么論文?中國數字醫學是醫藥綜合刊物，主要反映國內外數字醫學發展動態，接收數字醫學相關論文，也傳播數字醫學理論方法，探究數字醫學發展趨勢論文，發表論文是比較受認可的。

　　下面學術顧問也分享了幾篇中國數字醫學期刊近期接收的論文，大家可作為參考：

　　論文一、智能語音技術在門診電子病歷中的應用實踐

　　摘要：目的:在門診電子病歷系統中展開智能語音技術的深度應用。方法:在我院搭建智能語音云平臺,構建大規模醫學知識圖譜與語音服務引擎。采集大量脫敏醫療數據和醫生的音頻數據,通過深度學習技術,全面優化語言與聲學模型。結果:門診所有科室開展語音應用,語音識別準確率達98%,醫生工作效率與臨床智能化水平大幅提升。結論:智能語音技術在醫療領域有較好的應用前景,能夠提供操作簡便、實用高效的應用服務,輔助臨床醫療工作,明顯提高診療效率。未來可進一步與業務系統深度對接,開展專科語音助手的拓展應用。

　　關鍵詞： 門診;電子病歷;智能語音;知識圖譜;定制優化;

　　論文二、大型三甲醫院患者智能隨訪語音平臺設計與應用

　　摘要：目的:探索人工智能語音技術在醫院隨訪工作中的應用,減輕醫護人員負擔,提升隨訪效率和醫療服務水平,推動醫院智能化建設。方法:基于大數據和深度學習技術,開發了智能隨訪語音平臺,對接醫院大數據平臺,支持各科室根據需求個性化定制隨訪模板,實現智能化的患者隨訪。結果:智能隨訪語音平臺已經在院內多個科室試點使用,實現了患者的智能隨訪和信息采集,極大地提升了工作效率和質量。結論:人工智能隨訪語音平臺作為一種新型的醫院智能應用,具有廣泛的應用前景。人工智能隨訪語音平臺不僅可顯著提升隨訪工作效率,減輕工作強度,延伸醫療服務,提高患者滿意度,也有助于收集患者院外數據,為臨床或科研應用提供院外數據支持。

　　關鍵詞： 醫療信息化;智能語音;患者隨訪;系統設計;

　　論文三、基于提升樹的衛生數據價值模型的構建與應用

　　摘要：針對衛生數據資產未得到合理評估的問題,本研究提出一整套基于梯度提升樹的數據資產價值評估體系。選取來自衛生領域的183項數據集作為樣本,選取10個評估維度作為特征,結合機器學習技術,選用梯度提升樹作為預測模型,其校正決定系數為0.869,模型穩定性為0.001。本研究還對模型的實際應用效果進行了驗證,證明其對于衛生數據的精細化管理和智慧建設具有一定作用。

　　關鍵詞： 衛生數據資產;價值評估;機器學習;

　　以上都是中國數字醫學期刊近期接收的論文范例，相信大家對該期刊接收論文內容有所了解，或者您還想了解中國數字醫學期刊征稿要求，或者其他醫學科技刊物都可以隨時咨詢在線學術顧問。