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影像電子病歷編輯器可以跨平臺使用嗎

來源: 發布時間:2025-10-25

DCWriter 電子病歷編輯器的 BS 版(云端多平臺版)憑借云架構優勢,成為區域醫療協同的重要工具。該版本支持多終端接入,醫生、護士可通過不同設備登錄云端系統,實現病歷的實時協同編輯與查閱。在區域醫療聯合體中,上級醫院醫生可通過云端系統查閱基層醫院轉診患者的病歷,提前了解病情并制定診療計劃;多學科會診時,不同科室的醫生可同時在線查看病歷,通過批注功能交流意見,無需集中會診現場。云端系統還支持數據實時同步與自動備份,確保病歷數據安全可靠。長三角某區域醫療平臺應用該版本后,跨機構病歷調閱時間從平均 4 小時縮短至 5 分鐘,多學科會診效率提升 50%,有力推動了分級診療的落地實施。支持多文檔同時打開,方便醫生對比查看患者歷次就診記錄。影像電子病歷編輯器可以跨平臺使用嗎

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DCWriter 電子病歷編輯器的本地打印服務支持靜默打印功能,成為門診高峰期文書輸出的高效解決方案。該功能可在無需人工確認的情況下,自動完成文書打印,配合本地緩存備份,確保打印任務穩定執行,尤其適配門診量大、文書輸出頻繁的場景。在門診診療流程中,醫生開具檢查申請單后,系統通過靜默打印直接輸出單據,患者可在自助打印機上憑碼領取,減少人工傳遞環節;藥房接收后,靜默打印功能快速輸出,藥師可及時調配藥品,縮短患者取藥等待時間。該功能還支持打印任務優先級設置,搶救記錄可優先打印,保障緊急診療需求。上海市第一人民醫院在門診高峰時段啟用該功能后,檢查申請單打印等待時間從平均 8 分鐘縮短至 2 分鐘,患者滿意度明顯提升。語音輔助電子病歷編輯器插件移動端掃碼即可查看病歷,方便患者了解自身診療情況。

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南京都昌信息科技的 DCWriter 電子病歷編輯器,憑借 13 年行業深耕與技術沉淀,構建了覆蓋技術架構、臨床功能、安全合規、集成效率、操作體驗、行業生態六大維度的全場景優勢體系,基于 WASM+Canvas 純前端架構,無需插件即可運行于 Windows、統信、麒麟等桌面系統及安卓、鴻蒙、iOS 移動終端,支持 4K 高分屏與超寬帶魚屏,適配百頁級長文檔秒開、流暢編輯,通過信創全鏈條認證,與國產打印機、掃描儀無縫銜接,形成 “硬件 - 軟件” 國產化解決方案, “流版一體化” 渲染引擎,實現與 Word 一致的 “所見即所得” 體驗,支持靜默打印、偏移續打等 10 余種打印模式,50 頁文檔 2 秒完成打印,遠超傳統 HTML 編輯器極限。內存管理高效,低配置設備仍可穩定運行,滿足 ICU、住院病歷等大文檔場景需求。提供 1000+API 接口與完整開發文檔,支持 Vue、React 等主流框架,實現 “一分鐘快速集成”。原生 JS 底層架構允許個性化功能擴展,如自定義專科組件、AI 集成等。

DCWriter 電子病歷編輯器的 XTextCheckBoxElement 與 XTextRadioElement 控件,為醫療評估場景的標準化錄入提供了便捷工具。單選框適用于互斥選項的選擇,如患者性別、婚姻狀況等;復選框則用于多選項錄入,如既往病史、過敏藥物等。在入院評估場景中,護士可通過復選框快速勾選患者的癥狀表現,如 “頭暈□ 乏力□ 胸悶□”,配合必填項設置,確保評估項目無遺漏;在手術風險評估中,通過單選框選擇風險等級,系統可根據選擇自動關聯對應的防范措施提示。這些控件支持不可編輯狀態設置,當評估完成并確認后,可鎖定選項防止誤改。內蒙古林業總醫院借助該功能,將入院評估時間從平均 30 分鐘縮短至 15 分鐘,且評估內容的完整性提升了 40%。純前端架構無需插件,低配置設備也能秒開百頁長文檔。

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DCWriter 電子病歷編輯器的 XTextInputFieldElement 輸入域元素作為重要功能模塊,以多樣化的錄入方式滿足專科數據錄入需求。該輸入域支持直接錄入、下拉選擇、多選、日期、時間等多種方式,還可設置加密顯示、固定寬度及單位標注等屬性。在傳染病上報場景中,輸入域可設置為下拉選擇模式,包含 ICD-10 疾病編碼與病名對應選項,確保上報數據標準化;在產科病歷中,生產日期輸入域可關聯日期選擇器與時間控件,準確記錄分娩時刻;對于患者隱私信息,如銀行卡號,可通過加密顯示功能隱藏中間位數,保護隱私安全。輸入域還支持內容校驗功能,如設置必填項、最大值、最小值及正則表達式驗證,避免無效數據錄入。武漢亞心醫院通過自定義輸入域屬性,實現了心血管專科數據的標準化錄入,數據提取準確率提升至 95%。歷史版本可回溯對比,便于病歷審核時查找修改差異。醫療機構如何開發電子病歷編輯器水印

兼容 4K 高分屏與帶魚屏,病歷內容顯示清晰無畸變。影像電子病歷編輯器可以跨平臺使用嗎

DCWriter 電子病歷編輯器通過專科電子病歷賦能框架與數據共享管道設計,為醫療科研提供了強大的數據支撐能力。其將醫院各科室業務數據高度抽象化,構建醫療業務數據文檔對象模型,實現數據收集的廣度與深度覆蓋。在科研場景中,研究人員可通過編輯器的結構化數據提取功能,快速篩選符合條件的病歷樣本,如 “2023 年確診 2 型糖尿病且病程超過 5 年” 的患者病例。借助開放的數據格式,可將提取的數據導出為 JSON、XML 等格式,用于后續統計分析。國內某個三甲醫院的科研團隊借助該功能,從萬余份病歷中篩選出符合條件的心血管疾病樣本,研究周期縮短了 3 個月。這種數據支撐能力不僅提升了科研效率,更讓臨床數據轉化為科研價值,推動醫學研究成果落地。影像電子病歷編輯器可以跨平臺使用嗎

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