医务部和医务科区别？-招聘街

一、医务部和医务科区别？

一个是处级单位（医务部），一个是科级单位（医务科）。

医务科：一、在院长领导下，具体组织管理全院的医疗、教学、科研、预防工作。二、拟定全院的医疗业务工作的计划，经院长批准后，具体组织实施，经常督促检查，并总结汇报。三、组织全院各医疗科室和医技科室进行工作，并组织重大手术和危重病人的抢救，并负责重大、致残手术和尸体解剖的审批工作。

四、协调各医疗科室医技科室之间的关系，督促各科室制度(如病历书写、查房、会诊、死亡讨论及手术前后的讨论等)的执行，深入科室，了解情况，保证医疗工作的顺利开展，严防医疗差错事故，不断提高医疗质量。

五、管理全院各科医务人员外出、院外会诊抢救工作。六、负责医疗差错事故的处理，各科室发生医疗差错事故要及时登记，重大差错和事故要及时上报。负责对医疗事故进行调查处理，及时向上级汇报处理意见。七、负责全院的科研、教学和学会等工作，按时完成各项科研教学计划。

管理好进修、实习医师。配合地区各学会在院内开展工作。八、打好中西医结合工作，组织有关人员学习中医中药，检查督促中西医结合、医疗工作。九、负责组织基层辅导、巡回医疗等工作应该是没有医生的个人档案的。

二、申论范文医务

最近，随着新冠病毒肆虐全球，医务工作者们被放在了更加显著的聚光灯下，他们的辛勤工作和专业承诺备受关注。作为申论范文的一部分，我们有责任探讨医务工作者在这一特殊时期所面临的挑战和压力。

医务工作者的责任与担当

医务人员是社会中不可或缺的一部分，他们的工作与普通岗位有着天壤之别。在面对疫情这样的全球危机时，医务人员的工作变得尤为重要。他们不仅要担当起救治病患的责任，还要承担起阻止病毒传播的重要使命。

在抗击疫情的战斗中，医务工作者们冲在最前线，冒着极高的感染风险，勇敢地投入到工作中。他们舍弃了家庭团聚的时光，放弃了个人休息的机会，全身心地投入到抗疫战斗中，用自己的专业知识和实际行动守护着每一个生命。

医务工作者所面临的挑战

然而，医务工作者并非铁人，他们也有自己的脆弱和弱点。在疫情期间，医务工作者们面临着巨大的压力和挑战，这种压力不仅来自于工作本身的复杂性，还来自于对家人和自身健康安全的担忧。

医务工作者长时间穿戴防护装备，工作强度大，容易导致身体疲惫和心理疲劳。他们要面对病患的痛苦和死亡，这种心理负担更是巨大。同时，担心自己感染病毒后会传染给家人，更是让医务工作者们心力交瘁。

此外，在社会层面，医务工作者也面临着来自舆论和社会舆论的压力。有时候，他们会被误解或者受到不公正对待，这对于一直默默奉献的医务工作者来说，是一种伤害。

如何支持医务工作者

支持医务工作者，不仅仅是口头上的称赞和鼓励，更要从实际行动上给予支持和帮助。首先，我们应该提供足够的物质保障，确保医务工作者在抗疫一线有足够的防护用品和医疗设备。

同时，也要关注医务工作者的心理健康，提供心理咨询和支持服务。通过心理疏导帮助医务工作者释放内心的压力，减轻心理负担，保持健康的心态。

另外，社会大众也应该尊重医务工作者的工作，不传播虚假信息或对医务工作者进行不实指责。尊重医务工作者的付出和努力，是对他们最大的支持和鼓励。

结语

在这个特殊的时期，医务工作者们是最值得尊敬和感激的人群之一。他们的付出和奉献让更多的生命得以挽救，让社会更加安全和稳定。希望社会的关注和支持能够让医务工作者感受到温暖和力量，共同抗击疫情，共同战胜困难。

三、医务监督的医务监督的目的和意义？

1、医务监督的意义:通过医务监督，能更有效地运用体育的手段，促进体育活动参加者的身体发育，增进健康和提高运动技术水平；能培养科学的体育锻炼方法和良好的卫生习惯，遵守体育锻炼的卫生原则，避免与减少运动伤病的发生；保证体育教学和运动训练的顺利进行，使人们从中受益，获得更大成效。

2. 自我医务监督是指参加运动时依据简易的医学检验方法和运动后自己的主观感觉，对自身的生理机能和健康状况进行观察和评定的一种方法。

自我医务监督主要包括：主观感觉和客观感觉。

具体操作时，锻炼者将运动后出现的各种生理反应和所测定的有关数据，在医务监督表所属栏目内记录下来，在客观检查各栏中，还要填写上具体的测定数据，以此类推。

四、医务科全称？

全称就是医务科。

医务科是医院医疗工作的主管部门，具体负责处理全院各项医务工作、制定完善本院的各项医疗规章制度和操作常规，并根据临床工作情况，对医疗过程或管理环节中各项管理制度进行修订和完善。具体包括：各种医疗管理制度的制定及督导；定期拟定医院相关医疗业务工作计划并组织实施；科室间医疗工作的协调；各医疗委员会管理；全院医疗人员的“三基三严”培训和考核工作组织与管理；组织“新技术、新业务”审查与申报；组织协调重大抢救和突发性灾害事故的抢救工作；院内、外会诊组织实施管理工作；执业医师考试、考核及注册管理；处方权及麻醉处方权的管理工作；临床用血管理；各种医疗诊断证明的审核、盖章；特殊用药申报；专科医师培训及进修生培训管理；对外医疗联系以及其他临时性医疗任务等工作。

五、医务科范围？

跟你这么说吧，除院长办公室和医政科处理的医院关系，医院管理外，其他乱七八槽的都医务科管！

六、医务部和医务科有什么区别？

没有什么区别

医院根据管理架构，都会有一个专门管理医师的各类培训，医疗质量质量考核，医师的各种档案管理等等的部门，（基本上管理的范围都是医生的事事多，专门管理护士的就叫护理部）这个管理部门在二级一下的医院，一般都称之为医务科，而在大多数三级医院，人们称之为医务部，总体他们称呼不同，职责是一样的。

七、医务礼仪服务用语

医务礼仪服务用语与医患沟通技巧

医务人员作为专业的医疗服务提供者，不仅需要具备扎实的医学知识和技能，还需要懂得与患者进行有效沟通，以提供更好的医疗服务。医务礼仪服务用语是帮助医务人员与患者良好沟通的重要工具。在本文中，我们将介绍一些常用的医务礼仪服务用语以及医患沟通技巧。

1. 点状沟通

点状沟通是指医生与患者通过提问和回答的方式进行沟通。在提问时，医生可以使用以下用语：

您有什么不舒服的症状吗？
您是什么时候开始感觉不适的？
您有没有注意到任何触发因素？

在回答患者问题时，医生需要使用简洁明了的用语，并尽量避免使用专业术语，以确保患者能够理解。

2. 主旨陈述

主旨陈述是指医生在沟通过程中简洁明了地表达观点或建议。以下是一些常用的主旨陈述用语：

您需要进一步做一些检查以确诊病因。
您需要按时服用药物以确保治疗效果。
您需要保持充足的休息来促进康复。

主旨陈述需要简明扼要，避免使用过于专业的词汇，以确保患者能够理解。

3. 积极倾听

积极倾听是医患沟通中非常重要的一环。医生需要倾听患者的病情描述、痛苦感受和需求，以展现对患者的关心和尊重。以下是一些倾听患者的表达的用语示例：

请您详细描述一下您的症状。
请告诉我您目前的不适感如何。
请您说说您对目前治疗效果的感受。

通过积极倾听，医生能够更好地了解患者的需求和关注点，提供更贴心的医疗服务。

4. 道歉与表达关切

在医疗过程中，由于各种原因可能会出现失误或引起患者的不满。在这种情况下，医生需要学会道歉并表达关切，以修复患者与医生之间的关系。以下是一些常用的道歉和表达关切的用语：

对于给您造成的不便，我感到非常抱歉。
我理解您目前的困扰，我会尽力帮助您解决问题。
请相信，我们会采取一切必要的措施来改善您的状况。

通过道歉并表达关切，医生能够赢得患者的信任和理解，维系良好的医患关系。

5. 结束沟通

在医患沟通的最后阶段，医生需要与患者进行合理的结束。以下是一些常用的结束沟通的用语：

如果您在治疗过程中有任何问题，请随时与我联系。
请按照医嘱执行治疗方案。
祝您早日康复！

在结束沟通时，医生需要以亲切的语气向患者传达良好祝福和期待，使患者感受到医生的关心和支持。

综上所述，医务礼仪服务用语和医患沟通技巧对于构建良好的医患关系至关重要。医生应该不断学习和提升自己的沟通能力，用正确的语言和态度与患者交流，提供更优质的医疗服务。

八、mahout面试题？

之前看了Mahout官方示例 20news 的调用实现；于是想根据示例的流程实现其他例子。网上看到了一个关于天气适不适合打羽毛球的例子。

训练数据：

Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis

D1 Sunny Hot High Weak No

D2 Sunny Hot High Strong No

D3 Overcast Hot High Weak Yes

D4 Rain Mild High Weak Yes

D5 Rain Cool Normal Weak Yes

D6 Rain Cool Normal Strong No

D7 Overcast Cool Normal Strong Yes

D8 Sunny Mild High Weak No

D9 Sunny Cool Normal Weak Yes

D10 Rain Mild Normal Weak Yes

D11 Sunny Mild Normal Strong Yes

D12 Overcast Mild High Strong Yes

D13 Overcast Hot Normal Weak Yes

D14 Rain Mild High Strong No

检测数据：

sunny，hot，high，weak

结果：

Yes=》 0.007039

No=》 0.027418

于是使用Java代码调用Mahout的工具类实现分类。

基本思想：

1. 构造分类数据。

2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。

3。将要检测数据转换成vector数据。

4. 分类器对vector数据进行分类。

接下来贴下我的代码实现=》

1. 构造分类数据：

在hdfs主要创建一个文件夹路径 /zhoujainfeng/playtennis/input 并将分类文件夹 no 和 yes 的数据传到hdfs上面。

数据文件格式，如D1文件内容： Sunny Hot High Weak

2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。

3。将要检测数据转换成vector数据。

4. 分类器对vector数据进行分类。

这三步，代码我就一次全贴出来；主要是两个类 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》

package myTesting.bayes;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;

import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;

import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;

public class PlayTennis1 {

private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";

* 测试代码

public static void main(String[] args) {

//将训练数据转换成 vector数据

makeTrainVector();

//产生训练模型

makeModel(false);

//测试检测数据

BayesCheckData.printResult();

}

public static void makeCheckVector(){

//将测试数据转换成序列化文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};

ToolRunner.run(sffd, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("文件序列化失败！");

System.exit(1);

}

//将序列化文件转换成向量文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};

ToolRunner.run(svfsf, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");

System.out.println(2);

}

public static void makeTrainVector(){

//将测试数据转换成序列化文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};

ToolRunner.run(sffd, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("文件序列化失败！");

System.exit(1);

}

//将序列化文件转换成向量文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};

ToolRunner.run(svfsf, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");

System.out.println(2);

}

public static void makeModel(boolean completelyNB){

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";

String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";

String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(model);

Path label = new Path(labelindex);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

if(fs.exists(label)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(label, true);

}

TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();

String[] params =null;

if(completelyNB){

params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};

}else{

params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};

}

ToolRunner.run(tnbj, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("生成训练模型失败！");

System.exit(3);

}

package myTesting.bayes;

import java.io.IOException;

import java.util.HashMap;

import java.util.Map;

import org.apache.commons.lang.StringUtils;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;

import org.apache.mahout.common.Pair;

import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;

import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;

import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;

import org.apache.mahout.math.Vector;

import org.apache.mahout.math.Vector.Element;

import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;

import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;

import com.google.common.collect.Multiset;

public class BayesCheckData {

private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;

private static Map<String, Integer> dictionary;

private static Map<Integer, Long> documentFrequency;

private static Map<Integer, String> labelIndex;

public void init(Configuration conf){

try {

String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";

String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";

String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";

String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";

dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));

documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));

labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));

NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);

classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);

} catch (IOException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("检测数据构造成vectors初始化时报错。。。。");

System.exit(4);

}

/**

* 加载字典文件，Key: TermValue； Value：TermID

* @param conf

* @param dictionnaryDir

* @return

private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {

Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();

PathFilter filter = new PathFilter() {

@Override

public boolean accept(Path path) {

String name = path.getName();

return name.startsWith("dictionary.file");

}

};

for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {

dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());

}

return dictionnary;

}

/**

* 加载df-count目录下TermDoc频率文件，Key: TermID； Value：DocFreq

* @param conf

* @param dictionnaryDir

* @return

private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {

Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();

PathFilter filter = new PathFilter() {

@Override

public boolean accept(Path path) {

return path.getName().startsWith("part-r");

}

};

for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {

documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());

}

return documentFrequency;

}

public static String getCheckResult(){

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String classify = "NaN";

BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();

cdv.init(conf);

System.out.println("init done...............");

Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);

TFIDF tfidf = new TFIDF();

//sunny，hot，high，weak

Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();

words.add("sunny",1);

words.add("hot",1);

words.add("high",1);

words.add("weak",1);

int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1时表示总文档数

for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {

String word = entry.getElement();

int count = entry.getCount();

Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要从dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，

if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){

continue;

}

if (documentFrequency.get(wordId) == null){

continue;

}

Long freq = documentFrequency.get(wordId);

double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);

vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);

}

// 利用贝叶斯算法开始分类,并提取得分最好的分类label

Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);

double bestScore = -Double.MAX_VALUE;

int bestCategoryId = -1;

for(Element element: resultVector.all()) {

int categoryId = element.index();

double score = element.get();

System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);

if (score > bestScore) {

bestScore = score;

bestCategoryId = categoryId;

}

classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";

return classify;

}

public static void printResult(){

System.out.println("检测所属类别是："+getCheckResult());

}

九、webgis面试题？

1. 请介绍一下WebGIS的概念和作用，以及在实际应用中的优势和挑战。

WebGIS是一种基于Web技术的地理信息系统，通过将地理数据和功能以可视化的方式呈现在Web浏览器中，实现地理空间数据的共享和分析。它可以用于地图浏览、空间查询、地理分析等多种应用场景。WebGIS的优势包括易于访问、跨平台、实时更新、可定制性强等，但也面临着数据安全性、性能优化、用户体验等挑战。

2. 请谈谈您在WebGIS开发方面的经验和技能。

我在WebGIS开发方面有丰富的经验和技能。我熟悉常用的WebGIS开发框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能够使用HTML、CSS和JavaScript等前端技术进行地图展示和交互设计，并能够使用后端技术如Python、Java等进行地理数据处理和分析。我还具备数据库管理和地理空间数据建模的能力，能够设计和优化WebGIS系统的架构。

3. 请描述一下您在以往项目中使用WebGIS解决的具体问题和取得的成果。

在以往的项目中，我使用WebGIS解决了许多具体问题并取得了显著的成果。例如，在一次城市规划项目中，我开发了一个基于WebGIS的交通流量分析系统，帮助规划师们评估不同交通方案的效果。另外，在一次环境监测项目中，我使用WebGIS技术实现了实时的空气质量监测和预警系统，提供了准确的空气质量数据和可视化的分析结果，帮助政府和公众做出相应的决策。

4. 请谈谈您对WebGIS未来发展的看法和期望。

我认为WebGIS在未来会继续发展壮大。随着云计算、大数据和人工智能等技术的不断进步，WebGIS将能够处理更大规模的地理数据、提供更丰富的地理分析功能，并与其他领域的技术进行深度融合。我期望未来的WebGIS能够更加智能化、个性化，为用户提供更好的地理信息服务，助力各行各业的决策和发展。