数智素养通识（新医科版）课件全套 靳瑞霞 第1-11章 计算机基础知识- 函数与库的使用

第1章计算机基础知识主讲教师：XXX协同教师：XXX电话：XXX办

公

室：XXX

《数智素养通识（新医科版）》教学组知识目标1.掌握计算机系统组成、工作原理、数据表示方法及操作系统基础。2.理解计算思维及其在医学领域的应用，了解医学数值计算基础。能力目标1.能够运用计算机基础知识分析和解决医学场景中的实际问题。2.能够进行不同数制间的转换，并理解字符编码的原理和应用。3.能够进行基本的数据处理、系统操作和数值计算。素质目标树立“数智驱动”的医学创新理念，培养主动学习和应用计算机技术提升医学专业能力的意识。目录01计算机系统组成与工作原理02计算机数据表示与字符编码03计算机操作系统基础04计算思维Contents第1章计算机基础知识05医学数值计算基础06课后小结及作业计算机系统组成与工作原理第1章计算机基础知识01计算机的构成计算机硬件系统计算机软件系统主要设计思想：①

采用二进制形式表示数据和指令；②将程序（数据和指令序列）预先存放在主存储器中（程序存储），使计算机在工作时能够自动、高速地从存储器中取出指令，并加以执行（程序控制）。③

由运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备五大基本部件组成计算机硬件体系结构。1.冯·诺依曼体系结构（一）计算机基本工作原理（一）计算机基本工作原理1.冯·诺依曼体系结构信息技术导论一、计算机硬件与软件系统2.计算机指令与程序（一）计算机基本工作原理

程序的定义与执行

指令的构成与功能一条指令规定了计算机执行的一个基本操作。指令通常由操作码和地址码构成，操作码指明计算机执行什么样的操作，如加、减、乘、除、移位等；地址码用来描述指令的操作对象，如参与运算的数据所在的地址、存放结果的地址等。程序（program）就是计算机为解决某个问题设计的序列指令，它既可以只是几条执行某个简单任务的指令，也可以是操作巨大数据量的复杂指令队列。执行程序的过程就是一条一条地执行指令的过程。

指令与程序的基本概念02013.计算机工作原理（一）计算机基本工作原理01取出指令将存储器中的指令送至CPU，并放入指令寄存器暂存。02分析指令将指令寄存器中的指令送至指令译码器，翻译出该指令的类别及获取操作数的方法。03执行指令根据指令译码，向各相关部件发出控制信号，完成指令规定的操作。（二）计算机硬件系统1.CPU（中央处理器）中央处理器CPU是计算机的核心部件，它包含运算器、控制器和寄存器三部分，从而完成计算机的运算和控制功能。运算器（ALU，ArithmeticLogicUnit）其主要功能是完成数据的算术运算、逻辑运算和逻辑判断等操作。控制器（Controller）控制器的工作是用来控制程序和数据的输入和输出，以及各个部件之间的协调运行。寄存器（Register）CPU内容速度极快的临时存储单元，用于存储当前正在处理的指令和数据。（二）计算机硬件系统1.CPU（中央处理器）①

CPU主要性能指标：主频，用来表示CPU运算、处理数据的速度；由于CPU的运算速度取决于CPU的流水线、总线等各方面的性能指标，因此运算速度不能代表整体性能。外频，决定着整块主板的运行速度。前端总线（FSB）频率，直接影响CPU与内存数据交换的速度。（二）计算机硬件系统②缓存缓存是CPU重要的指标之一，CPU重复读取同样的数据块，不用到内存或者硬盘上寻找，可以提升内部读取数据效率。CPU的缓存分为三级，分别是L1cache（一级缓存）（即CPU）、L2cache（二级缓存）和L3cache（三级缓存）。CPU的缓存1.CPU（中央处理器）（二）计算机硬件系统品牌：

系列：INTEL:酷睿系列i5、i7、i9AMD:锐龙系列R3、R5、R7③CPU的品牌系列1.CPU（中央处理器）1）按存储器的读/写功能分类①随机存取存储器(RandomAccessMemory，简称RAM)RAM通常指计算机主存，使用动态随机存储器，制作成内存条形式出现。CPU对它们既可读出又可写入数据。一旦掉电，信息全部丢失。②

只读存储器(ReadonlyMemory，简称ROM)CPU对它们只取不存，其信息用户无法修改。断电时信息不会丢失。2.存储器系统（memory）（二）计算机硬件系统2.存储器系统（memory）2）按在计算机系统中的作用分类主存储器（内存储器）内存储器，简称内存，用来存放计算机进行数据处理所必须的原始数据、中间结果、最后结果及指示计算机工作的程序。其代表产品有，内存条。笔记本电脑内存储器台式机电脑内存储器（二）计算机硬件系统2.存储器（memory）2）

按在计算机系统中的作用分类辅助存储器（外存储器）外存储器，简称外存，主要用于保存暂时不用但又需长期保留的程序或数据。其代表产品有，硬盘、Flash存储设备（U盘）、移动硬盘等。固态硬盘机械硬盘移动硬盘U盘（二）计算机硬件系统2.存储器（memory）2）按在计算机系统中的作用分类高速缓冲存储器（Cache）在计算机工作时，系统先将数据由外存读入RAM中，再由RAM读入cache中，然后CPU直接从cache中取数据进行操作。作用是缓解高速度的CPU与低速度的RAM之间的矛盾，以提高整机的工作效率。（二）计算机硬件系统3.主板与总线（Mainboard）主板的外形和相应的硬件内存插槽PCI插槽CPU插槽USB接口芯片组（二）计算机硬件系统3.主板与总线（Mainboard）①芯片组包括BIOS芯片、南北桥芯片和RAID控制芯片。BIOS芯片是可以写入的，方便用户更新BIOS的版本，以获取更好的性能及对计算机最新硬件的支持。南北桥芯片则主要负责处理CPU、内存、显卡三者间的通信和硬盘等存储设备和PCI之间的数据流通。RAID控制芯片可支持由多个硬盘组成各种RAID模式。BIOS芯片（二）计算机硬件系统3.主板与总线（Mainboard）②总线目前计算机系统普遍采用总线结构作为计算机各部件之间的通信线。计算机系统总线大致分为地址总线、数据总线和控制总线3种。地址总线（AddressBus）：是计算机用来传送地址的信号线，其数目决定了计算机直接寻址的范围；即用来指定在RAM（RandomAccessMemory）之中储存的数据的地址。（二）计算机硬件系统3.主板与总线（Mainboard）②总线数据总线（AddressBus）：是计算机用来传送数据和代码的总线，一般为双向信号线，可以进行两个方向的数据传送；即在CPU与RAM之间来回传送需要处理或是需要储存的数据。控制总线（ControlBus）：是用来传送控制器发出的各种控制信号和时序信号，即将微处理器控制单元（ControlUnit）的信号，传送到周边设备。③PCI插槽多为乳白色，可以安装声卡、网卡等设备。（二）计算机硬件系统4.输入/输出设备输入设备是将外界的各种信息（如程序、数据、命令等）送入计算机内部的设备。常用的输入设备有鼠标、键盘、触摸屏等。鼠标键盘触摸屏（二）计算机硬件系统4.输入/输出设备输出设备用于将计算机处理的结果、用户文档、程序及数据等信息进行输出。常用的输出设备有显示器、打印机等。打印机显示器医用胶片打印机（二）计算机硬件系统1.计算机的层次化结构（三）计算机运行机制与运算流程包括CPU、存储器、输入输出设备等硬件组件，是计算机的物理基础。

硬件层包括BIOS、设备固件等，负责硬件的初始化和基本控制。

固件层操作系统是管理计算机硬件和软件资源的系统软件，为上层应用程序提供接口和服务。

操作系统层包括各种应用软件，比如医学影像处理软件、HIS系统、临床决策支持系统等。

应用程序层

计算机系统的层次化结构2.并发与并行：提升效率的关键机制（三）计算机运行机制与运算流程指计算机在同一时刻处理多个任务，需要多个CPU或多核CPU实现，每个CPU或核心处理一个任务，真正实现多任务同时运行。在医学领域，比如医学影像的三维重建、基因序列分析等需要大量计算的任务，通常需要使用并行计算来提高处理速度。

并行

并发和并行是提高计算机运行效率的重要机制指计算机在同一时间段内处理多个任务，如在一个CPU上操作系统可以通过快速切换不同的任务，让用户感觉多个任务在同时运行。在医院信息系统中，服务器需要同时处理多个医生和护士的请求，这就需要操作系统支持并发处理。

并发3.从用户指令到硬件动作的完整流程示例（三）计算机运行机制与运算流程1.医院管理与临床诊疗信息化（四）计算机在医学领域的典型应用智能分析与决策支持系统医院管理信息化五大系统2.医学影像的生命周期管理（四）计算机在医学领域的典型应用3.远程医疗与智慧健康（四）计算机在医学领域的典型应用

医生可以通过网络查看患者的医学影像、病历数据、检验报告等，为患者进行远程诊断，给出诊断结果和治疗建议。远程诊断

通过可穿戴设备和传感器，实时采集患者的生理数据，比如心率、血压、血糖等，并将数据传输到医院的监护系统中，医生可以远程监控患者的健康状况，及时发现异常情况并进行处理。远程监护

通过机器人手术系统，医生可以远程控制机器人为患者进行手术，实现远程治疗。远程治疗利用物联网、大数据、人工智能等技术，为用户提供个性化的健康管理服务，比如健康监测、健康评估、健康干预等。智慧健康4.生物医学工程与科学研究（四）计算机在医学领域的典型应用生物数据分析药物研发计算机数据表示与字符编码第1章计算机基础知识02（一）数制基础与三种数制对照十进制与二进制十进制Decimal基数10，符号0~9，逢10进1，借1当10；位权10⁰、10¹、10²…，尾部加D二进制Binary基数2，仅0和1，逢2进1，借1当2；位权2⁰、2¹、2²…，尾部加B；计算机存储、传输、计算的唯一数制十六进制HexadecimalHex符号0~9及A~F，逢16进1，尾部加H；1位=4位二进制，是二进制的简写形式；计算机内部不采用十六进制运算，仅为人员快速转换（二）数制转换十进制→非十进制01整数部分除基数取余，商为0止，余数自下而上排列02小数部分乘基数取整，积为0或达精度止，整数自上而下排列示例123.54₁₀→整数1111011₂+小数10001₂=1111011.10001₂非十进制→十进制按权展开求和每位数字

×

对应位权，累加二进制示例1101.01₂=1×2³+1×2²+0×2¹+1×2⁰+0×2⁻¹+1×2⁻²=13.25₁₀十六进制示例1AB.8₁₆=1×16²+10×16¹+11×16⁰+8×16⁻¹=427.5₁₀（三）码制原理与字符编码原码符号位+数值不能参与运算反码负数原码数值部分各位取反补码负数反码末位+1符号位参与运算电路实现最简单BCD码（8421码）4位二进制表示1位十进制，权值8/4/2/1，有效编码0000~1001ASCII7位标准128个元素（控制字符34+数字10+字母52+符号32），8位存储最高位为0汉字编码输入码→机内码（2字节，最高位1）→字形码（点阵/矢量），GB2312收录6763个汉字计算机操作系统基础第1章计算机基础知识03（一）操作系统概念及核心功能操作系统的主要任务是有效管理系统资源及提供友好、便捷的用户接口。操作系统具有以下五大核心功能：进程管理、内存管理、文件系统管理、设备管理和接口管理。进程管理文件系统管理设备管理接口管理内存管理（二）主流操作系统

Windows开发者：微软(Microsoft)

内核：混合内核(WindowsNT)

特点：全球PC霸主，闭源商业，软件生态极其丰富，界面直观易用。macOS开发者：苹果公司(Apple)

内核：类Unix(XNU内核)

特点：专为Mac打造，闭源商业，软硬件深度整合，系统稳定且流畅。Linux开发者：全球开源社区

内核：宏内核(LinuxKernel)

特点：自由开源，高度可定制，服务器领域基石，以安全稳定著称。HarmonyOS开发者：华为(Huawei)

内核：微内核(兼容Linux)

特点：面向全场景，开源分布式架构，实现多设备无缝连接与协同。Android开发者：谷歌(OHA联盟)

内核：基于Linux内核

特点：全球主流移动OS，开源生态，应用数量庞大，硬件适配广泛。系统维度WindowsmacOSLinuxHarmonyOSAndroid核心应用领域桌面办公、游戏娱乐创意设计、高端办公服务器集群、嵌入式智能终端、万物互联智能手机、平板电脑开源与商业属性闭源商业软件闭源商业软件自由开源(GPL协议)开放原子开源基金会开源(AOSP项目)核心竞争优势软件生态覆盖最全软硬件一体化体验极高的安全性与定制性分布式软总线无缝协同移动应用生态极其繁荣（三）文件系统与数据存储架构1.文件系统的核心概念与作用文件系统是操作系统用于管理文件和目录的机制，它负责文件的存储、组织、读取和写入，为用户和应用程序提供了一种访问存储设备的方式。文件系统的核心概念包括：①文件

②目录

③文件路径

④文件权限。（三）文件系统与数据存储架构2.主流文件系统不同的操作系统支持不同的文件系统，主流的文件系统主要有NTFS、FAT32等。（1）NTFS：Windows操作系统使用的文件系统。（2）EXT4：

Linux操作系统使用的主流文件系统。（3）FAT32：支持多种操作系统。在医学领域，NTFS和EXT4是最常用的文件系统，因为它们支持大容量文件和分区，具有良好的稳定性和安全性。（三）文件系统与数据存储架构单机存储阶段早期的医院信息系统采用单机存储的方式，将数据存储在单个服务器的本地硬盘上。这种存储架构的优点是简单易用，成本低；缺点是存储容量有限，数据安全性低，当服务器出现故障时，数据容易丢失。网络存储阶段随着医院数据量的增长，单机存储已经无法满足需求，医院开始采用网络存储的方式，将数据存储在网络存储设备上，比如网络附加存储（NetworkAttachedStorage，NAS）和存储区域网络（StorageAreaNetwork，SAN）。云存储阶段随着云计算技术的发展，医院开始采用云存储的方式，将数据存储在云端的存储服务中，比如阿里云、腾讯云、华为云等。3.云存储架构（三）文件系统与数据存储架构4.面向PACS系统的存储架构设计与优化PACS系统存储架构与管理策略

分级存储架构PACS系统通常采用分级存储架构，将数据分为热数据、温数据和冷数据，分别存储在不同的存储设备上。

数据备份与恢复PACS系统需要定期对医学影像数据进行备份，确保数据的安全性。同时，需要制定数据恢复预案，当数据丢失或损坏时，快速恢复数据。

存储优化为了提高PACS系统的存储效率，可以采用数据压缩、数据去重等技术。

（三）文件系统与数据存储架构5.新兴趋势：对象存储与云存储对象存储是一种基于对象的存储架构，它将数据作为对象进行存储，每个对象包含数据、元数据和唯一的标识符。对象存储具有存储容量大、可扩展性高、访问速度快等特点，适合存储大量的非结构化数据，比如医学影像数据、音频数据、视频数据等。在医学领域，对象存储可以用于存储PACS系统的医学影像数据，提供高可用性和高扩展性的存储服务。对象存储云存储是一种基于云计算的存储服务，它将数据存储在云端的服务器上，用户可以通过网络访问云存储中的数据。云存储的优点是存储容量大、可扩展性高、成本低、数据安全性高，医院可以根据需要灵活调整存储容量，同时云存储提供了数据备份、恢复、共享等功能，方便医院进行数据管理。在医学领域，云存储可以用于存储医院的病历数据、医学影像数据、检验报告数据等，实现数据的远程访问和共享。云存储（四）数据传输与共享的系统支撑机制底层网络通信协议是计算机网络中用于实现数据传输的规则和标准，它们定义了数据的格式、传输方式、错误处理等，是数据传输的“道路与交通规则”。网络协议的3个组成要素：语法、语义和时序。规定数据传输和存储格式，解决“怎么讲”的问题。规定控制信息内容和执行方法，解决“讲什么”的问题。规定操作的执行顺序，解决“顺序和速度”的问题。协议要素语法语义时序1.底层网络通信协议（四）数据传输与共享的系统支撑机制在医学数据传输中，常用的底层网络通信协议包括：（1）TCP/IP协议：TCP/IP协议是互联网的核心协议，它包括传输控制协议（TransmissionControlProtocol，TCP）和网际协议（InternetProtocol，IP）。TCP协议是一种面向连接的协议，它提供了可靠的数据传输服务，确保数据能够准确、有序地传输。在医学数据传输中，TCP/IP协议被广泛使用，比如HIS系统、PACS系统的数据传输都基于TCP/IP协议。1.底层网络通信协议IP地址的结构（四）数据传输与共享的系统支撑机制1.底层网络通信协议（2）HTTP/HTTPS协议：HTTP（HypertextTransferProtocol）是一种用于传输超文本的协议，在医学数据传输中，HTTP/HTTPS协议常用于医院的门户网站、远程医疗系统等，实现数据的Web传输。（四）数据传输与共享的系统支撑机制（3）DICOM协议：DICOM是医学影像数据传输的标准协议，它定义了医学影像数据的格式、传输方式、存储方式等，确保不同厂家的医学影像设备和PACS系统之间能够进行数据交换。1.底层网络通信协议（四）数据传输与共享的系统支撑机制2.核心行业标准与互操作性框架DICOM标准是医学影像数据传输和共享的标准，它确保不同厂家的医学影像设备和PACS系统之间能够进行数据交换和共享。DICOM标准HL7（HealthLevelSeven）是医疗信息交换的标准，它定义了医院信息系统之间数据交换的格式和规则，包括患者信息、医嘱信息、检验报告信息等。HL7标准的最新版本是HL7FHIR（FastHealthcareInteroperabilityResources），它采用了RESTfulAPI的架构，使得数据交换更加简单、灵活。HL7标准IHE（IntegratingtheHealthcareEnterprise）是一个医疗信息系统集成的框架，它定义了一系列的集成场景和技术规范，确保不同的医疗信息系统之间能够无缝集成和数据共享。IHE框架包括多个集成场景，比如PACS系统与HIS系统的集成、实验室信息系统与HIS系统的集成等。IHE框架020103

医疗信息标准与框架概述（四）数据传输与共享的系统支撑机制（1）总线式集成架构总线式集成架构采用企业服务总线（EnterpriseServiceBus，ESB）作为中间件，不同的信息系统通过ESB进行数据交换和集成。ESB负责数据的路由、转换、格式转换等，确保不同系统之间能够进行通信。总线式集成架构的优点是灵活性高，可扩展性强，适合大型医院的信息系统集成。3.医院信息系统集成架构ESB架构（四）数据传输与共享的系统支撑机制（2）点对点集成架构点对点集成架构是指不同的信息系统之间直接进行数据交换和集成，每个系统都需要与其他系统建立连接。点对点集成架构的优点是简单易用，成本低，适合小型医院的信息系统集成；缺点是当系统数量较多时，集成复杂度会急剧增加，维护难度大。3.医院信息系统集成架构ESB架构（四）数据传输与共享的系统支撑机制（3）基于云的集成架构基于云的集成架构是将医院的信息系统部署在云端，通过云平台实现系统之间的数据共享和集成。这种架构的优点是可扩展性高，成本低，适合医院的信息化建设向云化转型。3.医院信息系统集成架构医疗影像云平台架构（四）数据传输与共享的系统支撑机制

医学数据包含了大量的患者隐私信息，因此在数据传输和共享过程中，需要采取一系列的安全与隐私保障机制，确保数据的安全性和隐私性。（1）数据加密：在数据传输过程中，对数据进行加密，确保数据在传输过程中不被窃取和篡改。常用的加密算法包括对称加密算法（比如AES）和非对称加密算法（比如RSA）。例如，在远程医疗系统中，患者的病历数据和影像数据在传输过程中需要进行加密，确保数据的安全性。4.数据传输的安全与隐私保障机制对称加密算法和非对称加密算法（四）数据传输与共享的系统支撑机制4.数据传输的安全与隐私保障机制数字签名是一种用于验证数据完整性和真实性的技术，它通过私钥对数据进行签名，接收方可以通过公钥验证签名的有效性，确保数据在传输过程中没有被篡改。在医学数据传输中，数字签名可以用于验证数据的来源和完整性，防止数据被伪造。（2）数字签名访问控制是指对用户访问数据的权限进行控制，确保只有授权的用户才能访问数据。在医院信息系统中，通常会根据用户的角色和职责，设置不同的访问权限，比如医生可以访问自己患者的病历数据，护士可以访问自己负责患者的护理数据等。（3）访问控制（四）数据传输与共享的系统支撑机制

（4）数据脱敏：数据脱敏是指对患者的隐私信息进行处理，去除或替换患者的敏感信息，比如姓名、身份证号、电话号码等，确保数据在共享过程中不会泄露患者的隐私。例如，在医学研究中，需要使用患者的病历数据时，需要对数据进行脱敏处理，保护患者的隐私。4.数据传输的安全与隐私保障机制数据脱敏（四）数据传输与共享的系统支撑机制远程医疗：远程医疗是利用计算机技术和网络技术，实现远程诊断、远程治疗、远程监护等医疗服务。在远程医疗中，患者的病历数据、影像数据等需要通过网络传输到远程的医院，医生可以通过网络查看患者的信息，为患者提供诊断和治疗建议。远程医疗需要确保数据传输的安全性和实时性，因此需要采用高速、稳定的网络和安全的数据传输协议。区域医疗信息共享：区域医疗信息共享是指将一个区域内的多家医院的信息系统进行集成，实现数据的共享和交换。例如，一个城市内的多家医院可以通过区域医疗信息共享平台，共享患者的病历数据、检验报告数据、影像数据等，医生可以在任何一家医院查看患者的所有医疗信息，为患者提供连续的医疗服务。区域医疗信息共享需要遵循统一的行业标准和互操作性框架，确保不同医院的信息系统之间能够进行数据交换。5.新兴范式：远程医疗与区域医疗信息共享计算思维第1章计算机基础知识04（一）计算思维的内涵与核心要素计算思维的概念最早由美国卡内基・梅隆大学计算机科学教授周以真（JeannetteM.Wing）于2006年系统提出。她将计算思维定义为：“运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计，以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动”。这一定义打破了“计算思维仅属于计算机专业”的认知局限，明确其作为一种通用思维能力的属性。1.计算思维的定义与起源（一）计算思维的内涵与核心要素2.计算思维的四大核心特征抽象是计算思维的基础，指从复杂问题或系统中提取关键信息，忽略次要细节，形成简洁、可处理的模型。例如，在设计学生信息管理系统时，抽象出

“学生”

的核心属性（学号、姓名、年龄、成绩等），忽略身高、体重等无关信息，构建

“学生”

数据模型，这一过程就是抽象的体现。抽象的核心价值在于将复杂问题简化，降低认知负荷，为后续的问题求解奠定基础。抽象性（Abstraction）算法是解决问题的步骤化、程序化方法，是计算思维的核心执行手段。在抽象与分解的基础上，计算思维要求将解决问题的过程转化为明确、可重复、执行的步骤序列。例如，求解

“从1到100的整数和”

问题时，设计迭代算法（1+2+...+100）或公式算法（n(n+1)/2），明确每一步的执行逻辑，确保结果的准确性与高效性。算法性强调解决方案的逻辑性、确定性和可行性，确保问题求解过程可复制、可验证。算法性（Algorithm）分解是将复杂问题拆解为若干个规模更小、更易解决的子问题，通过逐一解决子问题，最终实现复杂问题的整体求解。例如，在完成一个大型软件开发项目时，将其分解为需求分析、系统设计、编码实现、测试调试等子任务，每个子任务再进一步细分，直至每个子任务都能被具体执行。分解的关键在于保证子问题之间的独立性与关联性，确保子问题的解决方案能够有效整合为整体方案。分解性（Decomposition）容错性指在问题求解过程中，考虑可能出现的错误或异常，设计相应的应对机制，确保系统或方案的稳定性；优化性则指在满足问题需求的基础上，通过调整策略、改进方法，实现资源消耗最小化、效率最大化或效果最优化。例如，在设计网络传输协议时，加入数据校验与重传机制（容错性），同时优化传输路径与数据压缩算法（优化性），既保证数据传输的可靠性，又提高传输效率。这一特征体现了计算思维的实用性与严谨性，确保解决方案不仅“能用”，更“好用”。容错性与优化性（FaultTolerance&Optimization）（一）计算思维的内涵与核心要素3.计算思维与其他思维模式的区别与数学思维的区别数学思维以探索数量关系、空间形式及逻辑规律为核心，强调逻辑推理的严谨性和结论的普遍性。而计算思维以“问题求解”为核心，更注重解决方案的可行性、高效性和实用性。与科学思维的区别科学思维以“探索未知、揭示规律”为核心，通过观察、实验、假设、验证等步骤，探索自然现象的本质与内在联系，其目标是形成对客观世界的正确认知。计算思维则更侧重于“构建解决方案”，即使应用于科学研究，也是为了更高效地验证假设、处理数据或模拟现象。与工程思维的区别工程思维以“构建实用系统”为核心，强调在有限资源（时间、成本、技术）约束下，实现系统的功能与性能要求，注重实践性与可行性。计算思维与工程思维有较多交叉，但更突出“计算”的核心地位，强调通过抽象、建模、算法等计算科学方法解决问题。（二）计算思维的多领域应用1.计算思维在自然科学中的应用量子物理研究中，用量子计算思维构建量子模型，模拟量子粒子相互作用，为量子通信、量子计算机研发提供理论支持。物理学领域在化学反应动力学研究中，将复杂的化学反应分解为若干基元反应，设计动力学模拟算法，预测反应速率与产物分布。化学领域基因测序技术产生的海量数据，需要运用计算思维中的数据抽象、算法分析等方法，识别基因序列中的关键片段，探索基因与疾病的关联。生物学领域（二）计算思维的多领域应用2.计算思维在工程技术中的应用电子工程领域010203计算机工程领域在机械产品设计中，通过三维建模软件抽象产品的几何特征，利用有限元分析算法模拟产品的受力情况，优化结构设计；在智能制造中，分解生产流程，设计自动化控制算法，实现生产过程的精准控制与高效运行。这是计算思维的直接应用场景，从操作系统的设计（抽象进程、线程模型，分解资源管理任务），到人工智能算法的研发（抽象数据特征，设计机器学习模型），再到网络系统的构建（分解通信协议层次，优化数据传输路径），计算思维无处不在。在集成电路设计中，抽象电路的逻辑功能，分解模块单元，设计布线算法，确保芯片的性能与可靠性；在通信工程中，构建信号传输模型，设计编码与解码算法，优化通信质量与传输效率。机械工程领域（二）计算思维的多领域应用3.计算思维在医疗健康中的应用在重大疫情防控中，通过传播动力学模型抽象病毒传播规律，利用大数据分析算法追踪密切接触者，优化流调溯源与防控资源调配；在慢性病管理中，分解健康风险的影响因子，设计风险预警算法，实现高血压、糖尿病等慢性病的早发现、早干预。在药物研发中，抽象分子相互作用的生物特征，分解药物筛选的实验环节，设计分子对接模拟算法，大幅缩短新药研发周期、降低研发成本；在基因组学研究中，构建基因序列分析模型，设计变异位点识别算法，助力遗传性疾病的致病机制研究与靶向治疗技术发展。从医学影像辅助诊断（抽象病灶影像学特征，构建深度学习识别模型，分解影像分析的分层判断逻辑），到临床决策支持系统（抽象疾病的诊疗路径，设计症状－疾病匹配算法，优化诊疗方案推荐效率），再到精准用药指导（抽象药物代谢的个体特征，构建基因－药物反应模型，降低用药不良反应风险），计算思维大幅提升临床诊断准确性与效率。在可穿戴设备健康监测中，设计实时健康预警算法，实现心血管疾病、睡眠障碍等问题的动态监测；在个性化健康方案制定中，分解个体的生活习惯、遗传背景、健康状态等维度特征，构建健康干预模型，为用户提供定制化的运动、饮食、作息调整建议。公共卫生医学研究临床诊断智慧健康

（三）计算思维与专业发展路径1.计算机类专业的计算思维培养体系

计算思维在医学领域的培养体系

理论基础层计算思维核心基础课程包括《离散数学》、《数据结构》、《算法设计与分析》、《计算机组成原理》等。而医学领域通识基础课程包括《基础医学概论》、《临床医学概论》、《医学统计学》等。

实践应用层通过课程设计、实验教学、项目开发等实践环节，将理论知识转化为实际应用能力。此外，各类学科竞赛（如ACM程序设计竞赛、数学建模竞赛）也是锻炼计算思维的重要平台。

创新拓展层运用计算思维解决复杂医疗实际问题，面向前沿领域培养创新能力。例如，参与AI药物分子筛选、蛋白结构预测、药物动力学模拟等研究；阅读计算医学、医学人工智能、生物信息学领域的前沿学术论文；开展创新创业实践。（三）计算思维与专业发展路径2.医学类专业的计算思维融合策略

课程融合在医学专业课程中融入计算思维的核心思想与方法，如临床医学专业在《诊断学》课程中，引入临床决策支持系统的逻辑推理思路，培养疾病诊断过程中的问题分解与抽象思维；通识开设医学领域专属的通识课程（如《医学大数据思维与应用》《医疗人工智能导论》），帮助医学类专业学生系统了解计算思维在医疗场景的基本概念与适用边界。

工具融合掌握与医学专业相关的计算工具，以工具为载体渗透计算思维。例如，临床医生掌握电子病历系统、医学影像辅助诊断工具的使用逻辑，在阅片、诊断的过程中理解数据结构化、特征提取、智能匹配的思维方法；医学检验专业学生掌握检验数据智能分析平台，通过异常结果自动预警、检验指标关联分析，体会数据建模与异常识别的思维模式。

实践融合在临床实践、科研实训等专业环节中，运用计算思维解决实际医疗问题。例如，临床专业学生在病历书写与病例分析时，利用自然语言处理工具提取患者病史特征，构建结构化病例模型，识别潜在的疾病风险因素。

医学专业中计算思维的融合路径（三）计算思维与专业发展路径3.职场中计算思维的能力提升方法

计算思维在工作中的培养路径

问题导向学习在工作中遇到复杂问题时，有意识地运用计算思维的四大核心特征分析问题。例如，接到一项复杂的项目任务时，首先进行分解，将任务拆解为可执行的子任务；面对海量工作数据时，进行抽象，提取关键信息，忽略无关细节；解决具体问题时，设计清晰的工作步骤（算法），确保高效执行；完成工作后，反思过程中的不足，优化工作方法（优化性），同时考虑可能出现的风险，制定应对方案（容错性）。

跨领域学习与实践主动学习计算机科学的基础概念与方法，无需深入钻研技术细节，重点理解其背后的思维逻辑，了解抽象、算法、建模等核心概念；学习使用常用的数据分析工具如Excel、Python语言、Tableau等，在实践中体会数据处理与建模的思维过程；参与跨部门项目，尤其是涉及数据处理、系统构建的项目，观察计算机专业人员的思维方式，借鉴其问题解决方法。

反思与总结定期总结工作中的问题解决案例，分析自己在问题处理过程中是否运用了计算思维，以及如何改进。例如，记录一项工作任务的解决过程，梳理是否合理分解了任务、是否构建了高效的工作流程、是否考虑了潜在风险；对比不同的问题解决方法，分析其效率与效果差异，优化自身的思维模式。此外，与同事交流问题解决经验，分享计算思维的应用案例，相互启发，共同提升。（四）计算思维实践案例1.人工智能领域的计算思维实践——图像识别技术

图像识别的核心问题是将图像中的目标（如人脸、车辆、文字）从复杂背景中识别出来。首先，抽象图像的核心特征：图像由像素构成，目标物体的像素具有特定的颜色、纹理、形状等特征。通过特征提取算法（如卷积神经网络CNN的卷积层），从原始图像中抽象出低层次特征（如边缘、线条）、中层次特征（如轮廓、纹理组合）和高层次特征（如物体部件、完整目标），忽略图像的无关细节（如背景噪声、光照变化），构建

“图像特征模型”。抽象与建模

将图像识别任务分解为三个子任务：图像预处理、特征提取、分类识别。图像预处理子任务负责对原始图像进行降噪、缩放、归一化等操作，为特征提取做准备；特征提取子任务通过算法提取图像的关键特征；分类识别子任务将提取的特征与已知目标的特征库进行比对，判断图像中目标的类别。分解任务

针对每个子任务设计相应的算法：预处理阶段采用高斯滤波算法降噪、双线性插值算法缩放；特征提取阶段采用卷积神经网络算法，通过多层卷积与池化操作，自动提取图像特征；分类识别阶段采用softmax分类算法，实现多类别目标的识别。同时，通过调整网络层数、学习率等参数，优化算法性能，提高识别准确率与速度；加入数据增强技术（如旋转、翻转图像），提升算法的容错性，适应不同场景下的图像识别需求。算法设计与优化

基于计算思维的图像识别技术已广泛应用于多个领域，如人脸识别支付（抽象人脸特征，通过算法比对身份信息）、交通违章抓拍（识别车辆与车牌特征，判断是否违章）、医疗影像诊断（提取医学影像中的病灶特征，辅助医生诊断疾病），其核心逻辑都是通过抽象、分解、算法设计与优化，解决复杂的图像理解问题。实践效果04030201（四）计算思维实践案例2.大数据分析领域的计算思维实践——电商用户精准推荐系统常用算法包括协同过滤算法、基于内容的推荐算法等。协同过滤算法通过分析相似用户的购买行为，推荐相似用户喜欢的商品；基于内容的推荐算法通过比对用户画像与商品特征，推荐属性匹配的商品。优化算法：采用分布式计算框架处理海量数据，提高计算效率；加入实时推荐机制，根据用户最新行为动态调整推荐列表；设计容错机制，处理数据缺失或异常情况，确保推荐系统稳定性。

精准推荐系统已成为电商平台的核心竞争力之一，如淘宝、京东的个性化推荐页面，通过计算思维分析海量数据，实现“千人千面”的推荐效果，既提升了用户的购物体验，又提高了平台的商品转化率与销售额。

推荐系统的核心问题是“匹配用户需求与商品属性”。首先，抽象核心数据：用户数据（浏览记录、购买记录、收藏记录、评价信息）、商品数据（类别、价格、品牌、属性标签）、行为数据（点击时长、购买频率、复购率）。通过数据清洗与结构化处理，忽略无效数据（如误点击记录、重复数据），构建用户画像模型（描述用户的兴趣偏好）和商品特征模型（描述商品的核心属性）。

将推荐系统任务分解为：数据采集与预处理、用户画像构建、商品特征提取、推荐算法执行。数据采集与预处理子任务负责收集用户与商品数据，进行清洗、去重、归一化；用户画像构建子任务通过分析用户行为数据，抽象用户兴趣特征（如喜欢的商品类别、价格区间）；商品特征提取子任务梳理商品的属性标签与关联关系；推荐算法执行子任务根据用户画像与商品特征，计算用户对商品的偏好度，生成推荐列表。算法设计与优化实践效果抽象与建模分解任务（四）计算思维实践案例3.物联网领域的计算思维实践——智能家居系统抽象系统的核心要素：智能设备（抽象为“节点”，包含设备类型、功能、通信协议等属性）、用户需求（抽象为“控制指令”，如“开灯”“调节空调温度”）、环境数据（抽象为“传感器数据”，如温度、湿度、人体感应信号）。构建设备互联模型（描述设备之间的通信关系）和控制逻辑模型（描述用户需求与设备动作的对应关系）。抽象与建模算法设计与优化01020304分解任务

将智能家居系统构建任务分解为五个子任务：设备接入、数据采集、逻辑处理、控制执行、用户交互。设备接入子任务负责将各类智能设备接入网络，统一通信协议；数据采集子任务通过传感器收集环境数据与设备状态数据；逻辑处理子任务根据用户需求与环境数据，分析并生成控制指令；控制执行子任务将控制指令发送至相应设备，执行具体动作；用户交互子任务提供手机APP、语音助手等交互方式，方便用户操作。实践效果

基于计算思维的智能家居系统，实现了家居设备的协同工作与自动化控制，如人体感应传感器检测到用户回家，自动开启灯光、调节空调温度；用户通过语音指令控制家电，无需手动操作。这一系统不仅提升了家居生活的便捷性与舒适度，也体现了计算思维在复杂系统构建中的核心价值。

逻辑处理阶段为系统核心，需设计相应控制算法。例如，温度自动控制算法：设定温度阈值（如夏季设定为26℃），借助温度传感器实时采集室内温度（数据抽象），若温度高于阈值，自动发送指令开启空调并将其调节至26℃（算法执行）；同时，对系统进行优化。采用边缘计算技术，降低数据传输延迟，提升控制实时性；设计设备故障检测算法，及时察觉设备异常并通知用户（容错性）；通过学习用户使用习惯（如用户通常于晚上10点关灯），自动调整控制逻辑，实现个性化服务。医学数值计算基础第1章计算机基础知识05（一）医学中为何需要数值计算CT、MRI等医学影像设备采集到的是原始的投影数据，需要通过数值计算方法将这些投影数据重建为可视化的医学影像。例如，CT影像重建需要使用滤波反投影算法，这是一种基于数值积分的计算方法。1.医学影像重建

心电图、脑电图、肌电图等生物信号是连续的模拟信号，需要通过数值计算方法进行数字化处理、滤波、特征提取等，以便医生分析和诊断。例如，通过数值计算方法可以提取心电图中的QRS波群、ST段等特征，帮助医生诊断心律失常等疾病。2.生物信号处理

药物在人体内的吸收、分布、代谢和排泄过程可以通过数学模型来描述，需要使用数值计算方法求解这些数学模型，预测药物在人体内的浓度变化，为药物剂量的制定提供依据。3.药物动力学建模

人体的生理过程、疾病的发展过程等都可以通过数学模型来模拟，需要使用数值计算方法求解这些模型，帮助医生理解疾病的机制，制定治疗方案。例如，通过数值模拟肿瘤的生长过程，可以预测肿瘤的发展趋势，为放疗和化疗方案的制定提供参考。4.医学模拟（二）核心数学基础线性代数是数值计算的基础，在医学影像重建、生物信号处理、药物动力学建模等领域都有广泛的应用。例如，在医学影像重建中，需要使用矩阵运算来处理投影数据；在生物信号处理中，需要使用线性变换来提取信号的特征。01线性代数微积分是研究函数的变化率和积分的数学分支，在医学数值计算中，微积分用于建立数学模型和求解数值积分、数值微分等问题。例如，在药物动力学建模中，需要使用微分方程来描述药物在人体内的浓度变化，需要使用数值方法求解这些微分方程。02微积分概率统计用于分析医学数据的随机性和不确定性，在临床决策支持系统、医学研究等领域有广泛的应用。例如，在临床决策支持系统中，需要使用概率统计方法来计算疾病的发病率、诊断的准确性等。03概率统计（三）常用数值计算方法数值积分是用于计算定积分近似值的方法，在医学影像重建、药物动力学建模等领域有广泛的应用。例如，在CT影像重建中，需要使用数值积分来计算投影数据的反投影。数值积分蒙特卡洛模拟是一种基于随机抽样的数值计算方法，在医学模拟、辐射剂量计算等领域有应用。例如，在辐射治疗中，蒙特卡洛模拟可以用于计算辐射在人体内的剂量分布，优化治疗方案。蒙特卡洛模拟数值微分是用于计算函数导数近似值的方法，在生物信号处理、医学模拟等领域有应用。例如，在生物信号处理中，需要使用数值微分来计算信号的变化率，提取信号的特征。数值微分数值优化是用于求解函数最小值或最大值的方法，在药物分子设计、临床决策支持等领域有应用。例如，在药物分子设计中，数值优化可以用于寻找与靶点结合能力最强的药物分子。数值优化有限元分析是一种用于求解偏微分方程的数值方法，在生物力学、医学模拟等领域有广泛的应用。例如，在生物力学研究中，有限元分析可以用于模拟人体骨骼、关节的受力情况，帮助医生设计假肢和植入物。有限元分析课后小结及作业第1章计算机基础知识06（一）实训任务任务1：使用计算器计算（1）12！=（2）54=（3）将十进制数43转换为二进制数任务2：打开画图工具，任意绘制一幅图，保存为“学号+姓名2”，将其保存到你所创建的文件夹内。（二）思考题利用智能体回答以下问题：1.简述CPU的三大核心组成部分，以及在医学影像重建场景中，CPU性能对诊疗效率的影响。2.医院信息系统通常采用“Windows桌面端+Linux服务器端”的混合架构，结合两类操作系统的特性，分析该架构的优势。3.结合计算思维的核心特征，简述如何运用计算思维解决“患者就诊排队时长优化”的实际问题。课后作业：1.请在桌面新建一个以“学号＋姓名”命名的文件夹。2.将实训任务完成后分别截图，将截图放置在“学号＋姓名”文件夹中，打成压缩包后上传。第1章计算机基础知识参考书目：《数智素养通识（新医科版）》第2章数据库技术与医院信息系统主讲教师：xxx

协同教师：xxx电

话：xxx办

公

室：

xxx《数智素养通识（新医科版）》教学组知识目标1.理解数据库系统的基本概念与主要特征。2.掌握数据模型的分类（概念模型与逻辑模型）及关系模型的基础理论。能力目标1.能运用Access工具独立完成数据库的建立、数据的导入等。2.能将现实世界的医疗数据需求转化为规范的关系数据库表结构。素质目标树立严谨的数据逻辑思维，培养规范化的信息管理意识与数据安全观念。数据库系统基础第2章数据库技术与医院信息系统012026/11/1301数据库系统基础02数据库系统应用实践03医院信息系统04课后小结及作业2026/11/13第2章

数据库技术与医院信息系统数据库系统(DatabaseSystem，DBS)是以数据库为核心的完整的运行实体。它由五部分组成：1.数据库(DB)，2.数据库管理系统(DBMS),3.数据库管理员(DatabaseAdministrator,DBA),4.系统硬件平台,5.系统软件平台。Database简称DB，是存放数据的仓库，而且这些数据存在一定的关联，并按一定的格式存放在计算机上。（一）数据库技术发展脉络与基本概念1.基本概念（一）数据库技术发展脉络与基本概念1.基本概念数据库系统(DatabaseSystem，DBS)是以数据库为核心的完整的运行实体。它由五部分组成：1.数据库(DB)，2.数据库管理系统(DBMS),3.数据库管理员(DatabaseAdministrator,DBA),4.系统硬件平台,5.系统软件平台。数据库管理系统（DBMS）是管理数据库的系统软件，它按一定的数据模型组织数据。（一）数据库技术发展脉络与基本概念1.基本概念数据库系统(DatabaseSystem，DBS)是以数据库为核心的完整的运行实体。它由五部分组成：1.数据库(DB)，2.数据库管理系统(DBMS),3.数据库管理员(DatabaseAdministrator,DBA),4.系统硬件平台,5.系统软件平台。对数据库进行规划、设计、维护和监视等工作的人员。（二）数据库系统组成与特征1.数据库系统的体系结构数据库用户应用系统应用开发工具操作系统应用程序员数据库管理员DBA负责数据库的规划、设计、协调、维护和管理等工作。DBMS管理数据库的系统软件;是数据库系统的核心。指以数据库为基础的应用程序（二）数据库系统组成与特征2.数据库系统的主要特征数据按关系模型组织，不仅描述实体属性，还显式定义实体间联系，结构定义直接内嵌于数据库而非隐含在程序代码中，使数据组织更加规范、查询更加高效。数据结构化面向全院整体设计，患者基本信息仅存于"患者表"、其余表通过ID引用，消除重复存储并保证一致性；新增数据类型只需扩展结构，不影响原有应用，系统具备良好的可扩展性。高共享·低冗余·易扩充四重安全保障：权限认证防止未授权访问、完整性约束校验字段合法性、锁机制解决早高峰并发录入冲突、日志与备份实现故障后数据恢复，确保数据安全可靠。DBMS全方位数据控制通过"三级模式"（外模式、模式、内模式）与"两级映像"实现物理与逻辑独立，医院新增科室或硬件升级时无需改动应用层，大幅降低维护成本，保障系统长期稳定运行。数据独立性高（三）数据模型及其应用场景1.数据模型分类模型类型具体模型核心特点优缺点概念模型

E-R模型

(实体-联系模型)特点：真实反映现实世界，易理解，独立于计算机系统和DBMS。

工具：使用E-R图（实体、属性、联系）进行可视化描述。优点：是用户与数据库设计人员交流的语言，易于修改和扩充。

场景：医院业务需求分析，如描述“医生”与“患者”的诊治关系。逻辑模型

层次模型

(Hierarchical)树形结构，数据库最早使用的数据模型（如IBM的IMS系统）。

特点：用有向树结构表示数据联系，只有一个根节点，其他节点有且仅有一个父节点。优点：结构简单，查询效率高。

缺点：难以表示“多对多”联系，插入删除操作受限。

现状：已较少使用。网状模型

(Network)克服了层次模型的局限。

特点：允许一个节点有多个父节点，能直接表示“多对多”联系。优点：能更灵活地描述复杂关系。

缺点：结构复杂，用户不易掌握，编程难度大。

现状：已较少使用。关系模型

(Relational)二维表结构，目前最主流的模型（如SQLServer,Oracle,MySQL）。

特点：用二维表（关系）表示实体及联系；数据结构简单清晰；有严格的数学基础。

术语：关系（表）、元组（行）、属性（列）、主键。优点：概念统一，独立性高，有标准语言（SQL）支持，易于使用和维护。

场景：绝大多数医院信息系统（HIS）、电子病历系统均采用此模型。面向对象模型

(Object-Oriented)对象结构，新兴的数据模型。

特点：将数据和操作封装为“对象”；支持类、继承、多态等特性。优点：能更好地模拟现实世界，消除“阻抗失配”。

场景：适用于处理复杂对象（如PACS影像数据、基因序列数据）的存储。（三）数据模型及其应用场景2.关系模型关系模型：以记录组或二维数据表的形式组织数据，是建立空间数据和属性数据之间关系的有效数据组织形式。在Access中，与关系数据库对应的是数据库文件（.accdb文件）。记录（元组）字段（属性）字段名（属性名）分量数据库系统应用实践022026/11/13第2章数据库技术与医院信息系统（一）数据库建立及外部数据导入1.创建数据库Access工作界面包括：1.快速访问工具栏；2.名称标示栏；3.窗口管理图标；4.选项卡；5.选项卡功能区；6.导航窗格；7.工作区；8.状态栏；9.视图栏。（一）数据库建立及外部数据导入1.创建数据库数据库命名数据库保存路径修改数据库默认保存路径①②③（一）数据库建立及外部数据导入2.字段数据类型选择数据类型核心用途与说明典型应用场景文本型存储字母、数字、符号或中英文组合。默认长度255字符。姓名、身份证号、电话号码、邮编。备注型存储长文本，支持超过255字符的大量文字，也可存储HTML代码。个人简历、产品详细描述、会议记录。数字型存储用于数学计算的数值数据（如整数、小数）。年龄、数量、库存量、评分。日期/时间型存储日期和时间值，支持多种显示格式。出生日期、入职时间、订单创建时间。货币型专门用于存储货币值，精度高达15位整数位和4位小数位，避免计算误差。工资、商品价格、账户余额。自动编号型系统自动生成的唯一数字（通常每次加1），不可修改，常作为主键。员工ID、流水号、记录唯一标识。是/否型逻辑值，只能存储两个值之一（是/否、真/假、开/关）。是否在职、是否已婚、性别（男/女）。OLE对象型嵌入或链接外部对象，如Word文档、Excel表格、图片、声音等。嵌入的员工照片、合同扫描件。超链接型存储超链接地址，点击可直接跳转到网页、文件或邮件地址。公司官网链接、个人邮箱地址。计算型基于同一表中其他字段的表达式计算得出的结果（Access2010及以上版本）。根据“单价”和“数量”自动计算“总价”。查阅向导型创建一个下拉列表，允许用户从另一个表或固定列表中选择值。选择“部门名称”（来自部门表）、选择“学历”。附件型将文件（如图片、文档）直接附加到记录中，比OLE对象更节省空间（Access2007及以上）。附加多张产品图、简历附件。（一）数据库建立及外部数据导入3.表的创建及属性值设置Access表由表的结构和表的内容两部分构成医生编号医生姓名性别出生日期Y001戴仁韵男1969-11-10Y002安飘瑶女1983-1-25Y003向瑶纪女1992-10-29............表结构表内容（一）数据库建立及外部数据导入3.表的创建及属性值设置字段名称字段类型字段大小医生编号文本10医生姓名文本101.字段名：最多包含64个字符，可以使用字母、汉字、数字、空格和其他字符，但不能以空格开头。不能是（.）、（[]）、（!）、（’）2.字段类型：指明同一列数据的数据特征，决定数据的存储方式和使用方式。3.字段大小：控制字段使用的存储空间大小，只适用于文本型或数字型的字段，其他类型的字段大小均有系统统一规定。（一）数据库建立及外部数据导入3.表的创建及属性值设置第一步：表中每列的数据类型分析（一）数据库建立及外部数据导入3.表的创建及属性值设置第二步：使用设计视图创建表结构（视图/设计视图）例：建立“医生信息”表注：在Access中要创建表，必须先打开相关数据库。（一）数据库建立及外部数据导入3.表的创建及属性值设置第三步：表结构的设计注：设计视图分为字段输入区和字段属性区两部分（一）数据库建立及外部数据导入3.表的创建及属性值设置第四步：设定主键（选定目标，右键单击目标字段前的小方块，菜单中选择主键/选定目标，表格工具-设计-工具-主键按钮）（一）数据库建立及外部数据导入3.表的创建及属性值设置第五步：向表中录入数据（视图/数据表视图）常用数据类型数据，录入的操作方法与Excel基本相同。（一）数据库建立及外部数据导入3.表的创建及属性值设置1.在设计视图下查看照片的数据类型是否为“OLE对象”类型数据，如果为其他类型数据，修改其为“OLE对象”。例1：在医生信息表中添加医生照片，即输入OLE对象数据。（一）数据库建立及外部数据导入3.表的创建及属性值设置例1：在医生信息表中添加医生照片，即输入OLE对象数据。2.切换至数据视图下后，单击右键。345（一）数据库建立及外部数据导入3.表的创建及属性值设置例1：在医生信息表中添加医生照片，即输入OLE对象数据。6.选择照片实际存储的位置。（一）数据库建立及外部数据导入3.表的创建及属性值设置2例2：为“医生信息”表中的“学历”字段创建查阅列表，列表显示“大学本科”、“研究生”、“博士”。①

进入设计视图模式，单击“学历”字段后的“数据类型”列，在其右侧出现下拉按钮，单击该下拉按钮，在弹出的下拉列表中选择“查询向导”选项。1（一）数据库建立及外部数据导入3.表的创建及属性值设置例2：为“医生信息”表中的“学历”字段创建查阅列表，列表显示“大学本科”、“研究生”、“博士”。②

在弹出的“查阅向导”对话框中“自行键入所需的值”单选按钮。2（一）数据库建立及外部数据导入3.表的创建及属性值设置例2：为“医生信息”表中的“学历”字段创建查阅列表，列表显示“大学本科”、“研究生”、“博士”。③

如图输入“大学本科”、“研究生”、“博士”（一）数据库建立及外部数据导入3.表的创建及属性值设置例2：为“医生信息”表中的“学历”字段创建查阅列表，列表显示“大学本科”、“研究生”、“博士”。④

为查询字段设置标签，这里的标签为“学历”。3效果图（一）数据库建立及外部数据导入4.外部数据的导入表关系即表与表之间的关系，是数据之间关联关系的映射表现。数据库中数据不仅仅可以自行创建，亦可使用现有数据进行创建。外部数据源可以是一个文本文件、电子表格（如Excel)文件、其他数据库文件，也可以是另一个Access数据库文件等。123选择实际文件存放位置44.外部数据的导入（一）数据库建立及外部数据导入4.外部数据的导入（一）数据库建立及外部数据导入注：“药方信息”表在设定主键时，选择“不要主键”。4.外部数据的导入（一）数据库建立及外部数据导入医生信息表有主键，且主键为“医生编号”4.外部数据的导入（一）数据库建立及外部数据导入5.表关系的建立（一）数据库建立及外部数据导入建立关系，按住鼠标左键拖动，从“医生信息”表“医学编号”字段到“药方信息”表“医生编号”字段，其它表字段类似操作。5.表关系的建立（一）数据库建立及外部数据导入查询是根据给定的条件从数据库的一个或多个表中找出符合条件的记录，所产生的动态记录的集合，可以看做一个临时表。这个临时表并没有存储在数据库中，实际上是操作命令的集合。Access在查询的同时还可以对数据进行统计、分析、计算和排序。（二）数据库表操作及查询1.认识查询查询类型定义选择查询根据用户指定的查询条件，从一个或多个数据源中获取数据并显示，查询的同时可以对记录进行分组、计数、求平均值等计算。交叉表查询实际是一种对数据字段进行汇总计算的方法，计算的结果显示在一个行列交叉的表中。参数查询是一种交互式查询，利用对话框提示用户输入查询数据，然后进行检索，可直接作为窗体和报表的数据来源。操作查询生成表查询、删除查询、更新查询和追加查询。SQL查询使用SQL语句创建的查询。（二）数据库表操作及查询1.认识查询使用“设计”视图查询有三种视图：设计视图、数据表视图、SQL视图。使用设计视图不仅可以创建各种类型的查询，也可以对已有的查询进行修改。12（二）数据库表操作及查询2.创建选择查询查询设计视图窗口分为两个部分，上部显示查询所使用的表对象，下部是定义查询设计的网格。查询设计网格每一列对应者查询结果数据集中的一个字段，每一行分别是字段的属性和要求。说明：“字段”：行设置查询要选择的字段。“表”：字段所在的表或查询的名称。“排序”：字段的排序方式。“显示”：该字段是否在查询结果中显示。“条件”：字段的限制条件。“或”：“或”条件限制记录的选择。步骤1、2相同，后续例题中不再提示。12（二）数据库表操作及查询2.创建选择查询例3：创建查询，要求显示“患者姓名”、“医生姓名”、“性别”（医生）、“所属科室”、“诊断”字段内容。选择所需的表，点击添加。1（二）数据库表操作及查询2.创建选择查询例4：查找内科女医生信息，要求显示“医生编号”、“医生姓名”、“性别”、“所属科室”字段内容，并按照医生编号“降序”排序。选择所需的表，点击添加。1（二）数据库表操作及查询2.创建选择查询分析：Access提供了大量的标准函数，这些函数为更好地表示查询条件提供了方便，也为进行数据的统计、计算和处理提供了有效的方法。字段名功能条件出生日期查询1993年出生的学生>=#1993-1-1#

and

<=#1993-12-31#YEAR([出生日期])=1993年龄查询年龄在18岁以下的学生YEAR(DATE())-YEAR([出生日期])<18Access常用函数（二）数据库表操作及查询2.创建选择查询Access常用函数①

round（<数值表达式>,n）功能：对数值表达式求值，并保留n位小数，从n+1位小数起进行四舍五入。例：round（3.1415,3）输出的函数值为3.142。②

date（）

功能：返回系统日期

。

例：今天是2021年8月26日，date（）的函数值就是2021-8-26。③

year（<日期表达式>）功能：返回日期表达式的年份。例：year(#2021-8-26#)的函数值是2021。（二）数据库表操作及查询2.创建选择查询Access常用函数④

left（<字符表达式>,<数值表达式>）功能：从字符表达式的左边截取若干个字符，字符的个数由数值表达式决定。例：left（”新乡医学院三全学院”,2）的函数值为”新乡”⑤

mid（<字符表达式>,<数值表达式1>，<数值表达式2>）功能：从字符表达式的某个字符开始截取若干个字符。起始字符的位置由数值表达式1确定，字符的个数由数值表达式2确定。例：mid（“ABCDEF”,3,2）的返回值是“CD”（二）数据库表操作及查询2.创建选择查询Access常用函数⑤Like：判断左侧表达式的值是否符合右侧指定的模式。如果符合，结果为True，否则为False。字段名功能条件姓名查询姓“刘”学生的记录Like "刘*"Left([姓名],1)="刘"Mid([姓名],1,1)="刘"InStr([姓名],"刘")=1（二）数据库表操作及查询2.创建选择查询Access常用函数常用查询条件：①数字型常量分为整数和实数；②文本型常量用英文单引号或英文双引号作为定界符；③日期/时间型常量要用“#”作为定界符，如:2013年3月21日表示成“#2013-3-21#”或“#2013/3/21#”。④是/否型常量有两个：用True，用Yes或-1表示“是”(逻辑真)，用False，No或0表示“否”(逻辑假)。（二）数据库表操作及查询2.创建选择查询例5：查找姓“张”的医生的信息，显示“医生编号”、“医生姓名”、“性别”、“坐诊时间”字段。1选表→添加字段→添加条件（Left([医生姓名],1)="张"）→保存→命名→运行→显示查询结果（二）数据库表操作及查询2.创建选择查询例6：查找1992年出生的男医生信息，要求显示“医生编号”、“医生姓名”、“性别”、“坐诊时间”字段内容。选择所需的表，点击添加。1（二）数据库表操作及查询2.创建选择查询例7：统计患者人数步骤前面一样，字段添加“患者编号”在上面的“显示/隐藏”选项组中单击“汇总”按钮，此时下方设计网格中多了一个“总计”行，并自动设置为“GroupBy”，在右侧的下拉按钮中选择“计数”函数。12（二）数据库表操作及查询2.创建选择查询例8：统计1993年出生的女性患者人数12在总计行，“患者编号”设置为“计数”，性别和出生日期条件，因此这两个字段的“总计”行选择“Where”选项，Access2016规定，“总计”行指定条件选项的字段不能出现在结果中，因此，查询结果中只显示“编号”的计数。（二）数据库表操作及查询2.创建选择查询例9：统计各科室的挂号费的最高值，最低值和平均值。1在查询时，如果要进行分类统计，可以使用分组功能，只需在查询设计视图中将用于分组字段的“总计行设置为“GroupBy”。（二）数据库表操作及查询2.创建选择查询例10：统计各科室的挂号费的最高值，最低值和平均值。步骤，前面类似，在“所属科室”的总计栏中选择“GroupBy”，在三个“挂号费用”的“总计”栏中分别选择“最大值”、“最小值”、“平均值”。保存并运行。（二）数据库表操作及查询2.创建选择查询二、创建选择查询例11：显示医生的姓名，出生日期和年龄，并按年龄的降序排序。“年龄”字段并没有直接包含在“医生信息”表中，但是可以根据“出生日期”字段来进行计算。在添加完“医生姓名”、“出生日期”之后，在第三列的字段内，输入表达式：年龄:Year(Da