医疗健康 软件定制 案例

PDF2Word Converter (.NET Core + avaloniaui) 一个基于 C# 语言和 avaloniaui 的 PDF 转 Word 办公桌面转换工具。通过单文件方式提供流畅的便携的本地文档转换体验。 ✨ 核心特性 🚀 极速转换：采用.NET 环境进行开发，充分利用语言性能，实现急速转换。 🖥️ 跨平台兼容：通过 .NET Core + avaloniaui 实现平台代码隔离，完美支持 Windows / macOS / Linux ⏱️ 精准计时：内置转换耗时统计，便于性能诊断与优化追踪

分布式医疗预约挂号平台，拆分为用户、号源、订单、支付、排班五大微服务，实现科室排班、线上挂号、微信支付、订单对账全流程。解决热门号源超卖、支付状态不一致、API 越权访问、服务雪崩、缓存击穿等高并发问题，搭建号源并发防护、消息异步对账、网关统一鉴权、服务熔断降级、多层缓存防护体系，支撑高峰期大量患者预约请求。

面向医疗机构搭建医保费用结算中台，覆盖门诊就诊登记、医保单据批量申报、财政基金拨付全流程数字化，支撑医院日常医保报销业务。系统解决并发提交重复扣款、多角色接口权限混乱、高频查询击穿数据库、事务与缓存同步失效等风险，实现单据三层并发校验、多维度动态权限管控、多级缓存防护、N+1 查询优化，保障医保结算数据合规准确。

对于生物医药领域的专利分析，尽管有部分专利分析的研究成果发表在相关学术期刊，但分析的深度、宽度却不具有实用价值，以及缺乏技术壁垒。但由于缺乏标准化、透明性，方法论的欠缺，使得目前的专利态势分析缺乏统一性和可重复性。 我们通过深入了解客户需求，整合专利信息挖掘、生物信息学、人工智能等多学科方法，建立了一套系统化的生物医药靶点与化合物分析流程，构建了面向生物医药专利和文献数据的专业化挖掘分析平台，实现了靶点搜寻、靶点专利全貌分析、先导化合物发现、分子清单管理等核心功能模块。

医护堡是面向医院医保管理部门的一体化运营决策平台，通过实时数据大屏、DIP 病案智能分组、医保规则智控、成本综合分析、预算预警等核心能力，帮助医院实现医保费用精细化管控、合规结算与运营决策可视化。 主要功能模块包括： 运营决策大屏： 实时展示在院人数、营收额、审核通过率、预警数、DIP 分组数、满意度等核心运营指标，辅助管理层快速掌握医院运营态势。 DIP 智能分组： 提供病案查询、DIP 规则查询、模拟分组、智能分组推荐、历史费用比较等功能，辅助医生和管理人员精准入组。 医保规则管理： 支持双库规则管理、规则智控验证、医保结算清单生成、自查飞检实时案例库，确保医保结算合规。 分析监控体系： 包括盈亏分析、成本综合分析、使用前后对比、异常行为预警、预算预警管理、自动分组等。 管理看板： 面向管理层提供领导看板、分析报表、系统管理、稽核整改等功能。 医生端助手： 为医生提供入组推荐与预警、数据上报、智能提醒、病案评分、评价体系等辅助工具。 通过上述模块，平台覆盖了从病案入组、费用监控、结算合规到管理决策的完整医保业务闭环。 主要功能路径：病案数据采集 → DIP 智能分组 → 医保规则校验 → 成本与盈亏分析 → 预算预警 → 领导看板决策 → 医生端入组推荐。

项目构建医生、患者、检测机构三方联系平台，实现医院医生给用户提供医院无法完成的检测项进行推介，用户下单实现线上下单，样品送检、结果查询等。最后将报告与医生进行关联，方便医生对患者报告进行分析给患者建议和解释

本项目是一款面向医院场景的在线挂号预约小程序，旨在解决患者就医排队时间长、挂号流程繁琐的问题。主要功能包括：科室浏览模块，覆盖内科、外科、儿科、妇产科、骨科、眼科等常见科室，用户可按科室分类快速查找；医生信息展示模块，展示医生职称、挂号费用、擅长领域等详细信息；在线预约挂号模块，用户选择科室和医生后可一键预约，支持选择就诊时间段；个人中心模块，管理用户基本信息、查看历史预约记录和就诊状态。后端采用Java+Spring Boot架构，MySQL数据库存储科室、医生、预约订单等业务数据，接口采用RESTful风格设计，支持数据分页查询和条件筛选。项目使用Git进行版本管理，整体架构清晰，代码可维护性强。

在开源通用大语言模型的基础上，依托联想算力加持，整合医疗AI研发部多年沉淀的医疗问答、专业教材、学术论文等高质量语料，实现医疗健康领域多模态能力升级。平台专项支撑常州医院AI智能随访、慢病智能管理等核心业务场景，赋能医院医疗服务数字化、智能化升级。

上海广慈纪念医院隶属于瑞金医院体系，面向高端医疗和健康管理用户。医院希望把预约、查报告、健康管理等线下服务搬到手机上，减少排队和反复沟通，于是做了 iOS 客户端，与小程序、官网一起构成移动医疗平台。 App 核心功能包括：专家预约（按科室选专家、查看出停诊、在线选时段）、医疗服务预约、检查报告查询、健康管理（与健康管家沟通）、健康商城，以及为他人代预约、辅助导诊等。 典型使用路径：用户注册登录 → 选科室/专家 → 完成预约 → 到院就诊 → 在 App 查看报告 → 如需后续服务，可继续健康管理或商城购买。整体就是把「预约—就诊—查报告—后续管理」串成一条线，方便用户随时操作。

美莱医美集团是一家全国连锁医美医院，我们与多个城市美莱有业务案例，包括活动推广等，官网主要实现对医院项目、医生、环境、案例的详细展示。接入VR等功能实现在线看现场环境等（因美莱现有自研团队，案例非最新版本）

随着医院门诊量持续攀升，传统人工挂号、纸质病历模式效率低下，患者就医体验差。本系统面向三甲医院构建一体化门诊数字化平台，支持在线预约挂号、分诊叫号、 电子病历记录、医嘱开具与药房对接、医保费用实时结算等核心功能。患者可通过小程序完成预约、缴费、报告查询全流程，医生端提供智能辅助诊断提示与历史病历追 溯。系统采用微服务架构拆分挂号服务、诊疗服务、药房服务、支付服务等模块，RocketMQ实现跨模块异步解耦，Redis缓存号源信息防止超卖，保障高峰期系统稳定运 行。

1. 品牌形象展示系统（前端UI/UX） 自适应响应式布局： 一套系统同时适配 PC电脑、平板、手机端，无论客户用什么设备浏览，画面都能完美呈现，提升专业度。 动画与视觉交互： 首页采用轻量级视差滚动和渐入动画，让企业故事“活”起来，给访客留下深刻的第一印象。 典型栏目配置： 首页（Banner大屏战略图 + 核心优势速览） 关于我们（发展历程时间轴、企业文化、团队风采） 产品/服务中心（支持图文、视频混排，三级分类展示） 经典案例/项目展示（图文详情页，支持高清大图轮播） 新闻资讯/行业动态（用于SEO持续优化） 人才招聘（在线发布岗位，接收简历投递） 2. 智能后台内容管理系统（CMS）—— 整包项目的核心灵魂 针对老板不懂代码、不懂FTP的痛点，我们封装一套极简可视化后台（基于Django/Flask自建Admin或集成TinyMCE/富文本编辑器）： 可视化编辑器： 像写Word文档一样编辑新闻、修改产品详情，支持一键插入图片、表格和视频链接。 页面模块化拖拽（可选高级版）： 首页板块支持显示/隐藏、排序调整，无需开发介入即可完成换季营销页面的微调。 一键更新： 修改内容实时生效，无需等待重新打包发布。 3. 营销获客与数据留资系统（让官网变成销售工具） 多表单引擎： 自定义生成“在线询价”、“免费试用申请”、“项目合作”表单，访客提交后自动发送邮件/短信通知给公司销售负责人。 SEO（搜索引擎优化）基础架构： 支持自定义每个页面的TDK（标题、描述、关键词），自动生成网站地图（Sitemap），符合百度/谷歌爬虫抓取规则。 访客统计看板（简易版）： 后台集成流量分析，展示每日访问量、访客来源地区、热门页面点击排行，让老板清晰看到花钱做的官网到底有没有人看。 4. 安全防护与性能加速（体现技术专业度） 双重防御： 配置HTTPS加密证书（SSL）+ 后台登录防暴力破解机制 + SQL注入防护，保障企业数据安全。 动静分离加速： 静态资源（图片/CSS/JS）采用CDN分发，确保无论客户在哪个省份，官网都能秒级打开（首屏加载时间控制在2秒内）。

移动护理APP系统｜业务与功能三段式总结（立项背景+核心模块+业务流程） 1、立项背景和目标 立项背景 传统医院临床护理工作高度依赖纸质单据人工流转，护士日常医嘱核对、护理执行、生命体征录入、护理文书书写均为线下手工登记模式，存在流程繁琐、工作量大、人工抄写误差率高、医嘱漏执行、事后补录严重等问题。同时院内HIS系统多为固定端后台系统，护士无法在病床边实时获取患者诊疗信息，医嘱执行、护理操作与系统录入脱节，导致数据更新滞后、操作无完整留痕、护理质控追溯困难，无法满足现代化医院无纸化、标准化、合规化的临床护理管理要求。 项目目标 搭建移动端临床护理作业系统，打通院内HIS医嘱数据链路，实现床边护理、实时执行、即时回传、全程留痕、无纸化质控的全流程数字化升级。统一全院护理作业标准与文书模板，解决护理操作不规范、数据不同步、质控难追溯等核心痛点，降低护士重复性文书工作，规避护理操作风险，提升临床护理效率与医疗合规管理水平，适配多科室标准化落地使用。 2、软件功能、核心功能模块介绍 移动护理APP面向临床护士、护士长、医务质控人员，覆盖患者住院全周期护理业务，配套后台管理质控能力，核心五大业务模块： 1. 床边医嘱执行模块（核心业务） 对接院内HIS系统自动同步长期、临时、备用全部医嘱，支持护士床边扫码核对患者、核对医嘱项目，完成用药、治疗、护理、检查等医嘱的签收、执行、暂停、终止操作；系统自动校验执行合规性，杜绝错执、漏执、重复执行问题，实现医嘱执行全流程线上化。 2. 患者体征采集模块 支持护士床边实时录入体温、脉搏、呼吸、血压、血氧等生命体征数据，系统自动归集、归档患者体征台账；支持历史体征数据查询、趋势查看、异常体征预警，替代传统纸质体温单手工绘制，实现体征数据动态、精准管理。 3. 无纸化护理文书模块 内置标准化护理记录单、评估单、巡视记录、交接班文书模板，支持各科室个性化模板配置；护士可移动端实时编辑、提交、撤回护理文书，系统自动留存修改记录，实现全院护理文书无纸化、标准化、可追溯管理。 4. 病区床位与患者管理模块 可视化展示病区床位分布、患者在院状态、护理等级、诊疗进度；支持患者信息快速查询、床位变动记录、住院动态更新，方便护士快速掌握病区患者整体护理情况，提升病区统筹管理效率。 5. 护理质控与报表统计模块 后台自动汇总医嘱执行率、文书合格率、护理操作完成率、异常问题统计等质控数据，生成可视化护理质控报表；支持护士长、质控人员线上审核、问题复盘、数据导出，支撑医院护理质量常态化监管。 配套能力：离线缓存断网续传、操作日志全程留痕、人员权限分级、消息提醒推送、科室模板自定义配置。 3、业务流程、功能路径描述 整体闭环业务路径：医嘱同步 → 床边核对执行 → 体征与文书录入 → 数据实时回传 → 质控复盘归档 1. 医嘱数据同步阶段：医院HIS系统下发

建设目标：通过建设医院聚合支付平台，建立医院安全、标准、快捷的就医支付体系，并以此为基础，以微信、自助设备等为渠道，形成包括的挂号、检查、就诊缴费、住院预交、住院结算等功能在内的、完善的就医服务平台。从而重构门诊流程，最大限度上减少患者排队、等待、缴费等非诊疗时间，达到理想的门诊就诊效果，有效解决“患者看病难，医院压力大“的问题。 功能：平台基于互联网支付体系架构，在接通支付宝、微信、银联等主流第三方支付渠道的基础上，基于医疗支付场景需要，联通社保扣费接口，同时覆盖自费及医保两大患者群体。并借助支付渠道稳定标准的退款接口，采用先渠道支付，后社保扣费的结算方式，避免不同社保平台退款政策不同带来的不便。

背景：根据两定医保相关政策，在his基础上完成相关接口的开发与实现。 技术：PowerBuilder,Oracle,.NET 模块：医保贯标、医保项目对照、医保电子凭证交互、医保处方流转、医保明细审核（事前、事中）、医保移动支付、检验检查结果互认等。

工作流审批系统 人事考勤排班管理系统 绩效管理系统 病历质控管理 自定义问卷系统 学习考试系统 进销存管理系统 企业官网内容管理系统 设备管理系统 内账管理系统 文档管理系统 宿舍管理系统 医养中心收费系统 医务人员档案管理系统 患者手机订餐系统 医保对码管理系统 云胶片系统 影像中心阅片报告书写系统 钉钉组织架构人员接口对接 企业微信人员接口对接 支付宝、微信支付接口对接 yolo目标识别，数据集训练 ESP32传感器数据采集等等 医保违规检测系统 CSDN博客账号：jun_bai

1：项目背景和目标 某医药企业小程序作为一款工具类小程序，主要功能有两个部分，第一部分是检索，第二部分是查阅信息，用户可以根据自己的需要，搜索对应的内容 2：软件功能，业务流程的介绍 用户，可以通过微信绑定的形式，进行登录 用户可以直接查看中国销售，中国申报，中国上市的数据，同时，还可以查阅CDE最新受理，NMPA最新生产批件，国内销售TOP20等内容，内部还有更详细的数据图表

1、立项背景和目标 乳腺癌病理人工诊断效率低、易出现漏诊误诊，基层医师阅片水平参差不齐，同时传统深度学习模型判定过程不透明，难以用于临床参考。本项目目标是搭建 CNN-RNN 混合识别模型，开发配套可视化桌面软件，精准完成乳腺病理图像良恶性判定，通过热力图直观标注病灶区域，打造轻量化 AI 辅助诊断工具，提升病理筛查效率，为医护人员提供可解释的智能判断依据。 2、软件功能、核心功能模块的介绍 本软件基于 Python Tkinter 开发，包含四大核心模块。一是图像上传预处理模块，支持本地病理图片读取、尺寸归一化、像素标准化；二是 AI 模型推理模块，加载训练完成的 CNN-RNN 模型，快速完成良恶性分类并输出置信概率；三是 Grad-CAM 热力可视化模块，反向计算特征权重，生成病灶高亮热力图；四是交互展示模块，分区呈现原图、热力图、预测结果与运行进度，界面简洁易上手，无需编程基础即可操作。 3、业务流程、功能路径描述 完整使用路径：打开软件主界面→点击上传按钮选中本地病理图像，系统自动完成图片预处理→后台调用 AI 模型进行特征提取与推理运算，同步计算热力图层→界面左侧展示原始病理图，右侧实时加载病灶热力图，底部显示良性 / 恶性判定结果、预测可信度数值与执行进度。使用者可查看 AI 识别结果与病灶定位，核验判断逻辑，完成单次辅助诊断，可重复上传多张图片进行批量测试使用。

立项背景与目标 企业多业务存在大量定时数据同步、批量计算、日志清理等定时任务，传统单机定时脚本存在分散难管控、执行失败无告警、运行数据无法追溯、执行状态不透明等问题。本项目搭建统一分布式任务调度平台，实现全量任务集中管控、执行过程可视化监控、异常自动告警，保障批量任务稳定可靠执行。 核心功能模块 任务基础管理：统一录入、启停、编辑定时任务，当前在线运行任务共 8 个，支持自定义执行周期、重试策略； 分布式执行器管控：对接 1 台在线执行器机器，实现任务远程分发、资源隔离、负载均衡； 调度数据可视化报表：基于 ECharts 实现日期分布折线图、任务成功率饼图，统计周期内累计调度 115429 次，直观区分成功 / 失败 / 进行中三类任务状态； 异常运维模块：任务执行失败实时推送告警，留存全量调度日志，支持按日期筛选历史记录、定位故障任务。 业务流程 运维人员在后台创建定时任务并配置调度规则，调度中心按时间规则自动向执行器下发任务；任务执行后自动采集运行结果，写入数据库统计数据；前端实时渲染可视化报表，出现失败任务时触发消息告警，运维可查看报表与日志排查问题。

1、通过流体聚焦技术，将细胞排成队，经过激光聚焦区域，产生激光散射光，和荧光信号； 2、利用apd，将弱光信号转换成弱电信号，通过信号放大模块，接入AD模块，转换成数字信号； 3、利用FPGA，将多个AD模块产生的数字信号，进行数字滤波，同步对齐，存储； 4、根据上位机软件的设置，进行对应数据处理，并将结果通过usb接口上传到上位机。