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公开(公告)号:CN117153376A
公开(公告)日:2023-12-01
申请号:CN202311242437.1
申请日:2023-09-25
Applicant: 南方医科大学南方医院
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网的中老年疾病医疗诊治系统,属于医疗诊治系统技术领域。本发明的一种基于物联网的中老年疾病医疗诊治系统,包括基于物联网实现通讯的患者端、医生端、服务器和药房操作终端,所述患者端和医生端之间通过服务器相连,所述患者端分为移动设备端和医院操作设备端。本发明解决了现有医疗诊断系统针对中老年患者的挂号、缴费及病情交流不是很友好,若其家属代为办理操作则需要通过许多认证环节,使用不够方便的问题,通过设置可以供患者及患者家属登陆的身份信息录入模块,患者家属可以直接代替患者进行检查数据、病历药单和费用的查询,代替其去药房拿药,代替其进行缴费,代替其和医生进行病情交流。
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公开(公告)号:CN117438083A
公开(公告)日:2024-01-23
申请号:CN202311285647.9
申请日:2023-10-07
Applicant: 南方医科大学南方医院
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的中老年疾病预测系统,属于疾病预测技术领域,包括:信息采集模块、信息处理模块、分析预测模块、信息存储模块和智能管控模块,用于确定出中老年疾病预测管控策略,按照中老年疾病预测管控策略对中老年疾病预测情况进行智能管控。本发明解决了现有不能对中老年人的生命体征信息进行实时监测及综合评估,导致中老年疾病预测准确度差,且不能给予中老年人相应的管控治疗建议,降低了中老年人使用体验感的问题,本发明可对中老年人的生命体征信息进行实时监测及综合评估,提高中老年疾病预测准确度,且可给予中老年人相应的管控治疗建议,提升中老年人使用体验感。
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公开(公告)号:CN113057666B
公开(公告)日:2023-05-09
申请号:CN202110294164.X
申请日:2021-03-19
Applicant: 南方医科大学南方医院
IPC: A61B6/03
Abstract: 本发明公开了一种脑卒中早期图像评估系统及方法,存储两种以上脑部供血区模板图像,脑部供血区模板图像可以分解为均值模板图像和标准差模板图像;预处理时平扫CT图像中保留脑实质组织;脑部供血区模板图像与预处理后的平扫CT图像进行剪影计算获得差值图像,差值图像再与标准差模板图像比较;供血区评估模块:根据差值图像与标准差模板图像比较得到的像素点的像素值,对平扫CT图像中的供血区分段的影像情况进行评分;综合评分:把供血区分段的评分以及人体多项生理指标数据水平进行综合评分。本发明通过对评估图像与模板图像对比的像素值差异水平、对人体多项生理指标数据水平进行等级评分,能够精确评估面临脑卒中的风险甚至脑卒中的严重程度。
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公开(公告)号:CN113824734A
公开(公告)日:2021-12-21
申请号:CN202111227018.1
申请日:2021-10-21
Applicant: 南方医科大学南方医院
Abstract: 本发明公开了一种基于智能终端的综合型健康数据采集分析方法及系统,方法包括智能手环采集人体健康数据,并将采集的相关数据传输至智能终端,智能终端将接收到的人体健康数据进行加密操作,然后将加密操作后的人体健康数据发送至云端服务器中,云端服务器对接收到的加密操作后的人体健康数据进行分析处理,并将处理结果进行加密操作,将加密操作后的处理结果发送至智能终端进行显示处理,从而实现人体健康数据的采集分析;通过智能终端对人体健康数据进行加密,云端服务器对处理结果进行加密,能够保证在传输数据过程中的实现保密的效果,从而有效避免人体健康数据的泄露,进而提高对于用户健康隐私的保护。
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公开(公告)号:CN117438083B
公开(公告)日:2024-03-19
申请号:CN202311285647.9
申请日:2023-10-07
Applicant: 南方医科大学南方医院
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的中老年疾病预测系统,属于疾病预测技术领域,包括:信息采集模块、信息处理模块、分析预测模块、信息存储模块和智能管控模块,用于确定出中老年疾病预测管控策略,按照中老年疾病预测管控策略对中老年疾病预测情况进行智能管控。本发明解决了现有不能对中老年人的生命体征信息进行实时监测及综合评估,导致中老年疾病预测准确度差,且不能给予中老年人相应的管控治疗建议,降低了中老年人使用体验感的问题,本发明可对中老年人的生命体征信息进行实时监测及综合评估,提高中老年疾病预测准确度,且可给予中老年人相应的管控治疗建议,提升中老年人使用体验感。
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公开(公告)号:CN110974168A
公开(公告)日:2020-04-10
申请号:CN201911265577.4
申请日:2019-12-11
Applicant: 南方医科大学南方医院
Abstract: 本发明属于医疗卫生服务互联网技术领域,尤其为一种智慧医联体心血管急救用5G远程监护系统,包括:监护终端,佩戴在病患身上,用以检测病患的各类生命体征,将病患的生命体征进行存储分析,并可在病患发病时给出应急处理措施;用户终端,设置在病患住房内,与监护终端通信连接,用以接收监护终端检测到的数据信息,并传输或直接呼叫至负责该病患的医生及其监护人员;医生终端,由负责该病患的医生携带。本发明设计合理,可实时获取病患的生命体征信息并进行存储,以供医生判断病情发展情况、为以后的病患提供治疗参考,可在病患发病时由患者生命体征信息和大数据分析后给出急救参考操作,避免错失患者的第一急救时机。
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公开(公告)号:CN113854983A
公开(公告)日:2021-12-31
申请号:CN202111226522.X
申请日:2021-10-21
Applicant: 南方医科大学南方医院
IPC: A61B5/0205 , A61B5/1455 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种中老年睡眠质量监测系统,包括信息处理器,以及与所述信息处理器连接的压力传感器、声音传感器、温度传感器、计时模块、数据存储模块、显示模块、数据输送模块、输入模块,还包括为信息处理器、各模块、各传感器供电的电源模块、与数据输送模块连接的用户接收端;所述信息处理器把从各传感器、模块获得的信息进行处理,然后把信息处理器获得的信息以及处理得到的数据存储在数据存储模块中,通过数据输送模块把信息、数据发送到用户接收端,显示模块显示存储在存储模块的信息、数据。优点包括:设置不同的传感器、模块,能够获悉多项当日睡眠数据,包括打鼾的相关信息,方便用户多方面地了解睡眠状态,及时调整睡眠习惯。
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公开(公告)号:CN113764105A
公开(公告)日:2021-12-07
申请号:CN202111227048.2
申请日:2021-10-21
Applicant: 南方医科大学南方医院
IPC: G16H50/30 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F16/28 , G06F16/182
Abstract: 本发明公开了一种中老年心血管数据预测方法,本发明基于内存的弹性分布式数据集的Spark大数据框架在进行数据计算时,不需要将中间结果存放会硬盘中,所以其计算速度更快,并且随着计算机内存条的价格的降低,搭建Spark大数据平台并不会增加太多的经济成本。基于大数据平台对社区中老年人的心血管疾病病理参数信息进行存储和管理,降低了收集社区中老年群体病理参数采集的成本,同时也提升了病理参数信息的利用率。预测模型预测模块通过数据采集模块采集第一数据,便可根据采集到的第一数据,通过公式计算出心血管疾病的患病风险;采用机器学习算法判断中老年人的心血管疾病患病风险,可以更好的保障老年人的身体健康,同时降低了社区医生的工作负担。
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公开(公告)号:CN113081681A
公开(公告)日:2021-07-09
申请号:CN202110402368.0
申请日:2021-04-14
Applicant: 南方医科大学南方医院
Abstract: 本发明公开了一种基于惯性动作的脑卒中康复训练系统,包括手部康复训练装置,下肢康复训练装置,控制装置,所述手部康复训练装置位于下肢康复训练装置上方;所述手部康复训练装置包括支撑架、设置在支撑架上的手部康复机构;所述手部康复机构包括外壳、设置在外壳内的手指康复机构;手指康复机构包括位于在顶板的自由端前方且位于外壳前侧壁内侧的与指尖一一对应的若干键帽,以及键帽升降机构;所述下肢康复训练装置包括电机、旋转轴、履带、第一惯性动作感知设备。优点有:若患者手指在设定周期内不动,气缸动作,使键帽向上运动,手指掌部得到运动;设有运动脚环,控制装置自动调节电机,使履带适应下肢实际运动情况。
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公开(公告)号:CN113057666A
公开(公告)日:2021-07-02
申请号:CN202110294164.X
申请日:2021-03-19
Applicant: 南方医科大学南方医院
IPC: A61B6/03
Abstract: 本发明公开了一种脑卒中早期图像评估系统及方法,存储两种以上脑部供血区模板图像,脑部供血区模板图像可以分解为均值模板图像和标准差模板图像;预处理时平扫CT图像中保留脑实质组织;脑部供血区模板图像与预处理后的平扫CT图像进行剪影计算获得差值图像,差值图像再与标准差图像比较;供血区评估模块:根据差值图像与标准差图像比较得到的像素点的像素值,对平扫CT图像中的供血区分段的影像情况进行评分;综合评分:把供血区分段的评分以及人体多项生理指标数据水平进行综合评分。本发明通过对评估图像与模板图像对比的像素值差异水平、对人体多项生理指标数据水平进行等级评分,能够精确评估面临脑卒中的风险甚至脑卒中的严重程度。
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