一种用于急性冠脉综合征病例信息采集的系统

    公开(公告)号:CN106980771A

    公开(公告)日:2017-07-25

    申请号:CN201710345061.5

    申请日:2017-05-16

    Inventor: 吴志宏 叶伟亮

    CPC classification number: G06F19/3418

    Abstract: 本发明涉及一种用于急性冠脉综合征病例信息采集的系统,所述的系统包括数据采集端、服务端、管控端、用户端、医生查询端、数据云平台。本发明所述的系统对接医院信息系统、临床数据中心、数据仓库以及用户端的数据信息,能够全面的采集急性冠脉综合征的相关信息;本发明在医生查询端设置有身份验证设备,能够实时获取患者的检查信息,实现了各科室信息的共享,有利于诊断的效率;本发明对用户公开医生信息,为用户自主选择医生和医院进行就医提供了方便。

    治疗全过程的精细化、实时化医用无线终端系统

    公开(公告)号:CN107092804A

    公开(公告)日:2017-08-25

    申请号:CN201710344495.3

    申请日:2017-05-16

    Inventor: 吴志宏 叶伟亮

    CPC classification number: G16H40/63 H04M1/72525 H04W88/02

    Abstract: 一种治疗全过程的精细化、实时化医用无线终端系统,其包括患者无线终端,医院各科室无线终端及无线中央处理器,其中,所述患者无线终端内设置APP软件,所述医院各科室无线终端及中央处理器上也设置相应程序;所述患者无线终端、各科室无线终端设供软件发挥功能的wifi接收模块,实时报警提醒结构等;无线中央处理器为患者无线终端与各科室无线终端连接的中转结构;另外该中央处理器与国家身份信息系统建立连接;所述患者无线终端上设置拍照扫描结构及指纹识别结构;中央处理器中存储各个医院的科室情况及诊治疾病情况的全部信息。通过上述系统可精细化调动各医院所有科室并进行实时提醒。

    用于急性冠脉综合征筛选分析的病历数据挖掘

    公开(公告)号:CN107085664A

    公开(公告)日:2017-08-22

    申请号:CN201710344529.9

    申请日:2017-05-16

    Inventor: 吴志宏 叶伟亮

    CPC classification number: G16H50/70

    Abstract: 本发明公开了一种急性冠脉综合征筛选分析系统,该系统中的信息整合装置将多种采样装置收集到的信息整合到电子病历中并将其传输给结构化数据库,中央处理器根据移动终端的需求访问结构化数据库和现有技术数据库进行数据提取与分析,并且将分析结果反馈给移动终端。本发明的系统除了可以帮助医生确诊急性冠脉综合征之外,还可以预测未患有急性冠脉综合征的受试者将来患有急性冠脉综合征的风险从而提出可靠的预防措施。

    就医时双向认证的内网安全系统

    公开(公告)号:CN107172045A

    公开(公告)日:2017-09-15

    申请号:CN201710343911.8

    申请日:2017-05-16

    Inventor: 吴志宏 叶伟亮

    CPC classification number: H04L63/0869 H04L67/12

    Abstract: 本发明为一种就医时双向认证的内网安全系统,其包括其包括患者终端,医院各科室设备终端,其中医院各科室设备终端上设置拍照扫描结构及网络连接模块;其中患者终端内设置APP软件,患者终端内设置wifi接收模块;该软件提供可识别患者身份的二维码;拍照扫描结构可识别软件提供的识别患者身份的二维码;所述各科室设备终端与患者终端间相互连接,各科室设备终端间的拍照扫描结构通过网络扫描识别患者身份的二维码,并通过患者手机进行确认完成双向认证。该系统还包括中央处理器进行各终端间的相互连接,另外该系统还设置验证码双向认证方式。上述系统可以实现对医院内患者与医院内各个设备间的双向认证,可以有效节省患者看病的时间。

    一种实时全病程信息移动采集系统及采集方法

    公开(公告)号:CN107169285A

    公开(公告)日:2017-09-15

    申请号:CN201710343925.X

    申请日:2017-05-16

    Inventor: 吴志宏 叶伟亮

    Abstract: 本发明提供一种实时全病程信息移动采集系统及采集方法,将精准诊断数据、智能可穿戴设备获取的数据以及医院临床病例信息数据进行采集并系统整合,对用户的数据从分子层面的基因检测数据,到疾病表征的临床病例数据,到日常健康的体征监测数据,进行全面的采集并整合分析,克服了现有数据由于单个维度分析导致的不准确等缺点,具有很好的应用价值。

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