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湖州市南浔区菱湖人民医院
企业湖州市南浔区菱湖人民医院主营为人民身体健康提供医疗与护理保健服务、医疗、护理、医学教育与研究、预防保健及培训等。面向健康体检、生化检测、健康预警等领域提供数据服务，开放75岁以上女患者农检生化预警模型数据（健康体检、生化检测）、70-74女患者颈动脉超声波预警模型数据（健康预警、医疗数据分析）、65岁以下男性患者肺结节预警模型数据（肺结节诊断、健康体检），支撑诊疗分析与医疗质控。
健康体检生化检测健康预警
数据集列表
75岁以上男患者农检生化预警模型数据
参与分级健康体检项目的75岁以上男性患者群体，进行农检生化健康检测结果划定分析，进行指标模型的构建，体检数据的收集整理分析，对体检主体的相应指标数据进行预警分级处理，针对相关健康问题进行预警，分析结果是患者后续医疗康养的重要依据，该模式对于行业内体检结果分析具有示范作用，引导医院调整体检项目数量，种类，安排义诊等。不同年龄段的人群，根据算法生成的预警特征模型应用不同，故将场景算法分年龄层处理。
一、统计参与【分级健康体检】的【75岁以上男性】体检患者资料导入数据库，包括：姓名、年龄、 体检诊断、体检类型、套餐名称、指标项目、检查医生、异常标记等。二、状态分级： 总胆红素（STB），1.71≤STB ≤ 17.1μmol/L为【正常】，标记为“/”；STB＜1.71μmol/L为【过低】，标记为“-”,STB＞ 17.1μmol/L为【过高】，标记为“＋”。三.生成模型数据：生成健康状态预警特征模型GLUW(STB)＝α1×glu_1.71_min(STB)+ α2×glu_1.71_17.1(STB)+α3×glu_17.1_plus(STB)，其中α1-α3为模型权重，权重数值采取专家估测法，由相关领域专家依据经验知识，综合判断各指标的重要性，通过每次研究时的统计处理得到权重。综合分析GLUW(STB)数值，针对数据包所涉及对象，进行颈动脉内膜相关疾病的预警，从而对行业内体检结果分析进行示范，并为医院调整体检项目，体检频率，开展义诊以及政府主管部门了解该地区居民健康状况提供数据支撑,并制定相应的随访和管理策略。
GLUW是预警特征模型公式，STB是农检生化检测的指标项目总胆红素，为其代称，GLUW(STB)指不同数值区间的人员数，在每次体检后，将相关数据模型进行计算，归于另外的模型数据库，进行波动情况分析，出现大于50%的波动时，要针对数据内容进行复用研究，观察是否出现异常情况。
浙江省数据知识产权登记平台2024-12-24 更新100
70-74岁男患者血常规预警模型数据
参与分级健康体检项目的70-74岁男性患者群体，进行血常规健康检测结果划定分析，进行指标模型的构建，体检数据的收集整理分析，对体检主体的相应指标数据进行预警分级处理，针对相关健康问题进行预警，分析结果是患者后续医疗康养的重要依据，该模式对于行业内体检结果分析具有示范作用，引导医院调整体检项目数量，种类，安排义诊等。不同年龄段的人群，根据算法生成的预警特征模型应用不同，故将场景算法分年龄层处理。
一、统计参与【分级健康体检】的【70-74岁男性】体检患者资料导入数据库，包括：姓名、年龄、 体检诊断、体检类型、套餐名称、指标项目、检查医生、异常标记等。二、状态分级： 白细胞数值（WBC），3.5x（10的九次方）/L≤WBC ≤ 9.5x（10的九次方）/L为【正常】，标记为“/”；WBC＜3.5x（10的九次方）/L为【过低】，标记为“-”,WBC＞ 9.5x（10的九次方）/L为【过高】，标记为“＋”。三.生成模型数据：生成健康状态预警特征模型GLUW(WBC)＝α1×glu_3.5_min(WBC)+ α2×glu_3.5_9.5(WBC)+α3×glu_9.5_plus(WBC)，其中α1-α3为模型权重，权重数值采取专家估测法，由相关领域专家依据经验知识，综合判断各指标的重要性，通过每次研究时的统计处理得到权重。综合分析GLUW(WBC)数值，针对数据包所涉及对象，进行颈动脉内膜相关疾病的预警，从而对行业内体检结果分析进行示范，并为医院调整体检项目，体检频率，开展义诊以及政府主管部门了解该地区居民健康状况提供数据支撑,并制定相应的随访和管理策略。
GLUW是预警特征模型公式，WBC为白细胞数值代称，GLUW(WBC)指不同白细胞数值区间的人员数，在每次体检后，将相关数据模型进行计算，归于另外的模型数据库，进行波动情况分析，出现大于50%的波动时，要针对数据内容进行复用研究，观察是否出现异常情况。
浙江省数据知识产权登记平台2024-12-03 更新260
75岁以上女患者血常规预警模型数据
参与分级健康体检项目的75岁以上女性患者群体，进行血常规健康检测结果划定分析，进行指标模型的构建，体检数据的收集整理分析，对体检主体的相应指标数据进行预警分级处理，针对相关健康问题进行预警，分析结果是患者后续医疗康养的重要依据，该模式对于行业内体检结果分析具有示范作用，引导医院调整体检项目数量，种类，安排义诊等。不同年龄段的人群，根据算法生成的预警特征模型应用不同，故将场景算法分年龄层处理。
一、统计参与【分级健康体检】的【75岁以上女性】体检患者资料导入数据库，包括：姓名、年龄、 体检诊断、体检类型、套餐名称、指标项目、检查医生、异常标记等。二、状态分级： 白细胞数值（WBC），3.5x（10的九次方）/L≤WBC ≤ 9.5x（10的九次方）/L为【正常】，标记为“/”；WBC＜3.5x（10的九次方）/L为【过低】，标记为“-”,WBC＞ 9.5x（10的九次方）/L为【过高】，标记为“＋”。三.生成模型数据：生成健康状态预警特征模型GLUW(WBC)＝α1×glu_3.5_min(WBC)+ α2×glu_3.5_9.5(WBC)+α3×glu_9.5_plus(WBC)，其中α1-α3为模型权重，权重数值采取专家估测法，由相关领域专家依据经验知识，综合判断各指标的重要性，通过每次研究时的统计处理得到权重。综合分析GLUW(WBC)数值，针对数据包所涉及对象，进行颈动脉内膜相关疾病的预警，从而对行业内体检结果分析进行示范，并为医院调整体检项目，体检频率，开展义诊以及政府主管部门了解该地区居民健康状况提供数据支撑,并制定相应的随访和管理策略。
GLUW是预警特征模型公式，WBC为白细胞数值代称，GLUW(WBC)指不同白细胞数值区间的人员数，在每次体检后，将相关数据模型进行计算，归于另外的模型数据库，进行波动情况分析，出现大于50%的波动时，要针对数据内容进行复用研究，观察是否出现异常情况。
浙江省数据知识产权登记平台2024-12-03 更新180
65-69岁男患者心电图预警模型数据
参与分级健康体检项目的65-69岁男性患者群体，进行心电图健康检测结果划定分析，进行指标模型的构建，体检数据的收集整理分析，对体检主体的相应指标数据进行预警分级处理，针对相关健康问题进行预警，分析结果是患者后续医疗康养的重要依据，该模式对于行业内体检结果分析具有示范作用，引导医院调整体检项目数量，种类，安排义诊等。不同年龄段的人群，根据算法生成的预警特征模型应用不同，故将场景算法分年龄层处理。
一、统计参与【分级健康体检】的【65-69岁男性】体检患者资料导入数据库，包括：姓名、年龄、 体检诊断、体检类型、套餐名称、指标项目、检查医生、异常标记等。二、状态分级： 心率数值（HR），60次/min≤HR ≤ 100次/min为【正常】，标记为“/”；HR＜60次/min为【过低】，标记为“-”,HR＞ 100次/min为【过高】，标记为“＋”。三.生成模型数据：生成健康状态预警特征模型GLUW(HR)＝α1×glu_60_min(HR)+ α2×glu60_100(HR)+α3×glu_100_plus(HR)，其中α1-α3为模型权重，权重数值采取专家估测法，由相关领域专家依据经验知识，综合判断各指标的重要性，通过每次研究时的统计处理得到权重。综合分析GLUW(HR)数值，针对数据包所涉及对象，进行颈动脉内膜相关疾病的预警，从而对行业内体检结果分析进行示范，并为医院调整体检项目，体检频率，开展义诊以及政府主管部门了解该地区居民健康状况提供数据支撑,并制定相应的随访和管理策略。
GLUW是预警特征模型公式，HR为心率数值的代称，GLUW(HR)指不同心率数值区间的人员数，在每次体检后，将相关数据模型进行计算，归于另外的模型数据库，进行波动情况分析，出现大于50%的波动时，要针对数据内容进行复用研究，观察是否出现异常情况。
浙江省数据知识产权登记平台2024-12-03 更新160
70-74岁女患者心电图预警模型数据
参与分级健康体检项目的70-74岁女性患者群体，进行心电图健康检测结果划定分析，进行指标模型的构建，体检数据的收集整理分析，对体检主体的相应指标数据进行预警分级处理，针对相关健康问题进行预警，分析结果是患者后续医疗康养的重要依据，该模式对于行业内体检结果分析具有示范作用，引导医院调整体检项目数量，种类，安排义诊等。不同年龄段的人群，根据算法生成的预警特征模型应用不同，故将场景算法分年龄层处理。
一、统计参与【分级健康体检】的【70-74岁女性】体检患者资料导入数据库，包括：姓名、年龄、 体检诊断、体检类型、套餐名称、指标项目、检查医生、异常标记等。二、状态分级： 心率数值（HR），60次/min≤HR ≤ 100次/min为【正常】，标记为“/”；HR＜60次/min为【过低】，标记为“-”,HR＞ 100次/min为【过高】，标记为“＋”。三.生成模型数据：生成健康状态预警特征模型GLUW(HR)＝α1×glu_60_min(HR)+ α2×glu60_100(HR)+α3×glu_100_plus(HR)，其中α1-α3为模型权重，权重数值采取专家估测法，由相关领域专家依据经验知识，综合判断各指标的重要性，通过每次研究时的统计处理得到权重。综合分析GLUW(HR)数值，针对数据包所涉及对象，进行颈动脉内膜相关疾病的预警，从而对行业内体检结果分析进行示范，并为医院调整体检项目，体检频率，开展义诊以及政府主管部门了解该地区居民健康状况提供数据支撑,并制定相应的随访和管理策略。
GLUW是预警特征模型公式，HR为心率数值的代称，GLUW(HR)指不同心率数值区间的人员数，在每次体检后，将相关数据模型进行计算，归于另外的模型数据库，进行波动情况分析，出现大于50%的波动时，要针对数据内容进行复用研究，观察是否出现异常情况。
浙江省数据知识产权登记平台2024-12-03 更新180
65-69岁男患者血常规预警模型数据
参与分级健康体检项目的68-69岁男性患者群体，进行血常规健康检测结果划定分析，进行指标模型的构建，体检数据的收集整理分析，对体检主体的相应指标数据进行预警分级处理，针对相关健康问题进行预警，分析结果是患者后续医疗康养的重要依据，该模式对于行业内体检结果分析具有示范作用，引导医院调整体检项目数量，种类，安排义诊等。不同年龄段的人群，根据算法生成的预警特征模型应用不同，故将场景算法分年龄层处理。
一、统计参与【分级健康体检】的【65-69岁男性】体检患者资料导入数据库，包括：姓名、年龄、 体检诊断、体检类型、套餐名称、指标项目、检查医生、异常标记等。二、状态分级： 白细胞数值（WBC），3.5x（10的九次方）/L≤WBC ≤ 9.5x（10的九次方）/L为【正常】，标记为“/”；WBC＜3.5x（10的九次方）/L为【过低】，标记为“-”,WBC＞ 9.5x（10的九次方）/L为【过高】，标记为“＋”。三.生成模型数据：生成健康状态预警特征模型GLUW(WBC)＝α1×glu_3.5_min(WBC)+ α2×glu_3.5_9.5(WBC)+α3×glu_9.5_plus(WBC)，其中α1-α3为模型权重，权重数值采取专家估测法，由相关领域专家依据经验知识，综合判断各指标的重要性，通过每次研究时的统计处理得到权重。综合分析GLUW(WBC)数值，针对数据包所涉及对象，进行颈动脉内膜相关疾病的预警，从而对行业内体检结果分析进行示范，并为医院调整体检项目，体检频率，开展义诊以及政府主管部门了解该地区居民健康状况提供数据支撑,并制定相应的随访和管理策略。
GLUW是预警特征模型公式，WBC为白细胞数值代称，GLUW(WBC)指不同白细胞数值区间的人员数，在每次体检后，将相关数据模型进行计算，归于另外的模型数据库，进行波动情况分析，出现大于50%的波动时，要针对数据内容进行复用研究，观察是否出现异常情况。
浙江省数据知识产权登记平台2024-12-03 更新160
70-74岁女患者血常规预警模型数据
参与分级健康体检项目的70-74岁女性患者群体，进行血常规健康检测结果划定分析，进行指标模型的构建，体检数据的收集整理分析，对体检主体的相应指标数据进行预警分级处理，针对相关健康问题进行预警，分析结果是患者后续医疗康养的重要依据，该模式对于行业内体检结果分析具有示范作用，引导医院调整体检项目数量，种类，安排义诊等。不同年龄段的人群，根据算法生成的预警特征模型应用不同，故将场景算法分年龄层处理。
一、统计参与【分级健康体检】的【70-74岁女性】体检患者资料导入数据库，包括：姓名、年龄、 体检诊断、体检类型、套餐名称、指标项目、检查医生、异常标记等。二、状态分级： 白细胞数值（WBC），3.5x（10的九次方）/L≤WBC ≤ 9.5x（10的九次方）/L为【正常】，标记为“/”；WBC＜3.5x（10的九次方）/L为【过低】，标记为“-”,WBC＞ 9.5x（10的九次方）/L为【过高】，标记为“＋”。三.生成模型数据：生成健康状态预警特征模型GLUW(WBC)＝α1×glu_3.5_min(WBC)+ α2×glu_3.5_9.5(WBC)+α3×glu_9.5_plus(WBC)，其中α1-α3为模型权重，权重数值采取专家估测法，由相关领域专家依据经验知识，综合判断各指标的重要性，通过每次研究时的统计处理得到权重。综合分析GLUW(WBC)数值，针对数据包所涉及对象，进行颈动脉内膜相关疾病的预警，从而对行业内体检结果分析进行示范，并为医院调整体检项目，体检频率，开展义诊以及政府主管部门了解该地区居民健康状况提供数据支撑,并制定相应的随访和管理策略。
GLUW是预警特征模型公式，WBC为白细胞数值代称，GLUW(WBC)指不同白细胞数值区间的人员数，在每次体检后，将相关数据模型进行计算，归于另外的模型数据库，进行波动情况分析，出现大于50%的波动时，要针对数据内容进行复用研究，观察是否出现异常情况。
浙江省数据知识产权登记平台2024-12-03 更新250
75岁以上男患者血常规预警模型数据
参与分级健康体检项目的75岁以上男性患者群体，进行血常规健康检测结果划定分析，进行指标模型的构建，体检数据的收集整理分析，对体检主体的相应指标数据进行预警分级处理，针对相关健康问题进行预警，分析结果是患者后续医疗康养的重要依据，该模式对于行业内体检结果分析具有示范作用，引导医院调整体检项目数量，种类，安排义诊等。不同年龄段的人群，根据算法生成的预警特征模型应用不同，故将场景算法分年龄层处理。
一、统计参与【分级健康体检】的【75岁以上男性】体检患者资料导入数据库，包括：姓名、年龄、 体检诊断、体检类型、套餐名称、指标项目、检查医生、异常标记等。二、状态分级： 白细胞数值（WBC），3.5x（10的九次方）/L≤WBC ≤ 9.5x（10的九次方）/L为【正常】，标记为“/”；WBC＜3.5x（10的九次方）/L为【过低】，标记为“-”,WBC＞ 9.5x（10的九次方）/L为【过高】，标记为“＋”。三.生成模型数据：生成健康状态预警特征模型GLUW(WBC)＝α1×glu_3.5_min(WBC)+ α2×glu_3.5_9.5(WBC)+α3×glu_9.5_plus(WBC)，其中α1-α3为模型权重，权重数值采取专家估测法，由相关领域专家依据经验知识，综合判断各指标的重要性，通过每次研究时的统计处理得到权重。综合分析GLUW(WBC)数值，针对数据包所涉及对象，进行颈动脉内膜相关疾病的预警，从而对行业内体检结果分析进行示范，并为医院调整体检项目，体检频率，开展义诊以及政府主管部门了解该地区居民健康状况提供数据支撑,并制定相应的随访和管理策略。
GLUW是预警特征模型公式，WBC为白细胞数值代称，GLUW(WBC)指不同白细胞数值区间的人员数，在每次体检后，将相关数据模型进行计算，归于另外的模型数据库，进行波动情况分析，出现大于50%的波动时，要针对数据内容进行复用研究，观察是否出现异常情况。
浙江省数据知识产权登记平台2024-12-03 更新300
70-74岁男患者心电图预警模型数据
参与分级健康体检项目的70-74岁男性患者群体，进行心电图健康检测结果划定分析，进行指标模型的构建，体检数据的收集整理分析，对体检主体的相应指标数据进行预警分级处理，针对相关健康问题进行预警，分析结果是患者后续医疗康养的重要依据，该模式对于行业内体检结果分析具有示范作用，引导医院调整体检项目数量，种类，安排义诊等。不同年龄段的人群，根据算法生成的预警特征模型应用不同，故将场景算法分年龄层处理。
一、统计参与【分级健康体检】的【70-74岁男性】体检患者资料导入数据库，包括：姓名、年龄、 体检诊断、体检类型、套餐名称、指标项目、检查医生、异常标记等。二、状态分级： 心率数值（HR），60次/min≤HR ≤ 100次/min为【正常】，标记为“/”；HR＜60次/min为【过低】，标记为“-”,HR＞ 100次/min为【过高】，标记为“＋”。三.生成模型数据：生成健康状态预警特征模型GLUW(HR)＝α1×glu_60_min(HR)+ α2×glu60_100(HR)+α3×glu_100_plus(HR)，其中α1-α3为模型权重，权重数值采取专家估测法，由相关领域专家依据经验知识，综合判断各指标的重要性，通过每次研究时的统计处理得到权重。综合分析GLUW(HR)数值，针对数据包所涉及对象，进行颈动脉内膜相关疾病的预警，从而对行业内体检结果分析进行示范，并为医院调整体检项目，体检频率，开展义诊以及政府主管部门了解该地区居民健康状况提供数据支撑,并制定相应的随访和管理策略。
GLUW是预警特征模型公式，HR为心率数值的代称，GLUW(HR)指不同心率数值区间的人员数，在每次体检后，将相关数据模型进行计算，归于另外的模型数据库，进行波动情况分析，出现大于50%的波动时，要针对数据内容进行复用研究，观察是否出现异常情况。
浙江省数据知识产权登记平台2024-12-03 更新180
75岁以上女患者心电图预警模型数据
参与分级健康体检项目的75岁以上女性患者群体，进行心电图健康检测结果划定分析，进行指标模型的构建，体检数据的收集整理分析，对体检主体的相应指标数据进行预警分级处理，针对相关健康问题进行预警，分析结果是患者后续医疗康养的重要依据，该模式对于行业内体检结果分析具有示范作用，引导医院调整体检项目数量，种类，安排义诊等。不同年龄段的人群，根据算法生成的预警特征模型应用不同，故将场景算法分年龄层处理。
一、统计参与【分级健康体检】的【75岁以上女性】体检患者资料导入数据库，包括：姓名、年龄、 体检诊断、体检类型、套餐名称、指标项目、检查医生、异常标记等。二、状态分级： 心率数值（HR），60次/min≤HR ≤ 100次/min为【正常】，标记为“/”；HR＜60次/min为【过低】，标记为“-”,HR＞ 100次/min为【过高】，标记为“＋”。三.生成模型数据：生成健康状态预警特征模型GLUW(HR)＝α1×glu_60_min(HR)+ α2×glu60_100(HR)+α3×glu_100_plus(HR)，其中α1-α3为模型权重，权重数值采取专家估测法，由相关领域专家依据经验知识，综合判断各指标的重要性，通过每次研究时的统计处理得到权重。综合分析GLUW(HR)数值，针对数据包所涉及对象，进行颈动脉内膜相关疾病的预警，从而对行业内体检结果分析进行示范，并为医院调整体检项目，体检频率，开展义诊以及政府主管部门了解该地区居民健康状况提供数据支撑,并制定相应的随访和管理策略。
GLUW是预警特征模型公式，HR为心率数值的代称，GLUW(HR)指不同心率数值区间的人员数，在每次体检后，将相关数据模型进行计算，归于另外的模型数据库，进行波动情况分析，出现大于50%的波动时，要针对数据内容进行复用研究，观察是否出现异常情况。
浙江省数据知识产权登记平台2024-12-03 更新220