Windows Live Movie Maker에서 높은 CPU 사용량 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까?

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권장

<리>1. Fortect 다운로드

2. 화면의 지시에 따라 스캔 실행

3. 컴퓨터를 다시 시작하고 스캔 실행이 완료될 때까지 기다린 다음 화면의 지시에 따라 Fortect로 컴퓨터를 스캔하여 발견된 바이러스를 제거하십시오.

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다음은 Windows Live Movie Maker에서 높은 CPU 작업을 해결하는 데 도움이 되는 몇 가지 쉬운 기회입니다.

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Grant Landsbach, RHIA 및 Beth Hanke Just, MBA, RHIA, FAHIMA

최근 몇 년 동안 HIE(Health Information Exchange)는 조정과 궁극적으로 결과를 개선하기 위해 병원과 의료 시스템 간에 환자 정보를 공유하는 존경받는 모델이 되었습니다. 첨단 의료 정보 기술, 정부 제한 및 특혜, 정보 공유와 관련된 건강 영향에 대한 인식 증가와 함께 수렴된 결과 HIO 유형은 환자, 제공자 및 조직에 혜택과 유사한 범위를 제공합니다. … 도.

EIO는 임상의가 더 나은 건강 치료 결정을 내리는 데 필요한 정보에 액세스하는 데 성공했다고 주장합니다. 포괄적인 환자 콘텐츠에 대한 단순화된 액세스는 특히 냉소적인 기관에서 다른 곳으로 환자를 이동할 때 웰빙의 조정을 향상시킵니다. HIO는 또한 조직의 효율성을 높이고 의사가 자신의 문제에 집중할 수 있는 더 많은 시간을 제공하는 것으로 나타났습니다. HIE에는 여러 가지 옵션이 있으며, 이는 파트너 장치와 정보를 교환하는 개별 의료 시스템과 독립 조직 간의 정보 교환을 수행하는 연락 담당자 역할을 하는 RHIO(지역 의료 정보 기구)로 구성됩니다. 그러나 목표는 동일합니다. 즉, 보다 비용 효율적이고 즉각적인 지원을 제공하기 위해 기관 간에 보다 정확하게 할당된 개별 조언을 교환하는 것입니다.

잠재적인 시스템 상황, 이해 관계자 요구 및 리소스 제약으로 인해 많은 HIO가 처음에는 무해한 것처럼 보이지만 비 전통적인 데이터 품질 연습에 의존하게 되었습니다. HIO의 장기적인 성공과 잠재적으로 자신의 안전을 제공합니다.

결국 데이터베이스에 대한 이해는 팩트가 아니라 어떤 구매자가 판매 카탈로그에 대한 다음 항공권을 받아야 하는지를 결정하는 방법입니다. 서비스 제공자에게 생명을 구하거나 생명을 유지하는 서비스를 제공하기 위해 획득한 건강 정보입니다. 따라서 현재 항공 의료 산업과 마찬가지로 복원력이 없는 상품을 사용해야 합니다.

우리는 생각할 수 있는 오류를 수정하기 위한 시장 조치가 권장되기를 바랍니다. 여기에 데이터 무결성을 보장하는 데 도움이 될 수 있는 5가지 위험한 HIE 기술이 있습니다.

위험 1: 약한 알고리즘에 의존

다수의 건강 사실 및 전략 항목에서 요구 사항 데이터 세트 일치 알고리즘이 텍스트 데이터 세트를 적절하게 식별하고 관리한다는 것이 지배적인 견해입니다. 결과적으로 기업은 거의 항상 여기에서 손을 잡고 이러한 시스템이 중복을 식별하여 이러한 사람들을 제거하는 데 훨씬 더 성공적일 것으로 기대합니다.

이러한 기본 제공 규칙을 중복 송장을 감지하는 주요 방법으로 사용할 때의 문제는 중복 송장이 항상 같은 사람이 아니었던 경향이 있다는 것입니다. 이것은 HIO 데이터베이스가 성장함에 따라 기하급수적으로 생성하는 “내 머리 속의 바늘, 건초 더미”입니다. 이것은 이러한 데이터베이스가 발전함에 따라 말 그대로 두 명 이상의 남성이 추가로 여성이 같은 이름과 출생의 연인을 공유하게 될 문제가 증가하기 때문입니다.

권장

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<리>1. Fortect 다운로드

2. 화면의 지시에 따라 스캔 실행

3. 컴퓨터를 다시 시작하고 스캔 실행이 완료될 때까지 기다린 다음 화면의 지시에 따라 Fortect로 컴퓨터를 스캔하여 발견된 바이러스를 제거하십시오.

명백한 문제의 현실은 약한 알고리즘에만 의존하여 정확하게 보상될 수 없습니다. HIO 및 EHR 관리자도 이러한 알고리즘에 크게 의존하므로 중복을 처리할 때 자동으로 병합되지만 결과는 종종 중복되는 레코드이며, 정보가 잘못된 특정 녹음에 병합될 수 있는 경우 중복보다 특히 더 위험할 수 있습니다. 일부 방법은 두 데이터 세트의 분리를 지원하는 기능이 부족하여 팀이 문제를 해결하는 방법에 대한 딜레마에 빠지게 합니다. 이러한 대규모 데이터베이스가 성장함에 따라 치명적일 수 있는 이러한 의료 기록을 구현할 가능성이 잠재적으로 증가합니다.

위험 2: 궁극적으로 기록 일치 알고리즘 구현에 HIM 직원을 참여시키지 않음

HIO 비즈니스를 사용하는 일반적인 환자는 여러 참여 조직 및 다운스트림 브랜드 내에서 복잡한 데이터 매핑이 필요합니다. 이 의무는 종종 IT 전문가에게 맡겨집니다. IT 전문가는 데이터를 범주형 위치로 보낼 수 있지만 일반적으로 지상에서 어떤 데이터가 미션 크리티컬한지 또는 고객 파일에서 발견된 대부분의 데이터가 어디로 가는지에 대한 지식이 많지 않을 수 있습니다.

IT 부서가 현재 환자를 비교할 때 대용량 데이터 세트의 중요성을 완전히 이해하지 못하고 있으며 HIO가 할당한 데이터를 첫 번째와 같은 일반 필드로 설정할 수 있습니다. 이름, 이름, 생년월일, 성별. 이러한 턴어라운드 감독은 현재 데이터가 HIO에 잠긴 후 중복 및 중복 데이터 세트를 제거하고 제거하는 데 심각한 문제를 일으킬 수 있습니다. 더 많은 참가자가 참여하여 더 많은 데이터가 전송될수록 문제가 악화됩니다.

수백만 개의 레코드가 있는 기반 데이터를 예로 들어 보겠습니다. 특히 전자와 후자의 특별한 일치가 있는 경우(예:

) 사용자 분석을 위한 기반으로 농지를 고려