医疗健康 软件定制 案例

面向医疗机构，提供医生线上实时会诊、病例研讨等线上协作能力。支持多路摄像头、采集卡媒体流接入，可完成音视频硬件检测切换；具备屏幕共享、画笔激光笔多端同步绘制、录屏截图本地存储；支持参会人邀请、视频窗口管理、会议销毁整套业务流程，依靠长连接保障多终端指令同步，支撑多医生线上诊疗业务开展。

慢病管理系统，为应对国家慢性病管理需求进行开发。符合慢病管理中心标准，主要模块有患者档案，即时通讯，随访，宣教，病种管理，风险人群识别，健康任务，健康方案，患者的诊疗记录，诊断记录，检验记录，检查记录等诊疗数据，OCR识别，语音识别。

本上传软件针对基因测序仪设备的数据上送场景开发。测序仪上位机每 10 分钟自动生成 14 份采集原始文件，包含测序过程电流信号、碱基采集等原始实验数据，是后端数据分析、算法调试、问题溯源的基础数据源。设备产生的原始文件需要及时、可靠传输至后端服务器，传统手动拷贝、简单脚本上传存在传输中断、文件丢失、重复上传、异常无重试等问题，无法满足测序业务 7×24 小时连续运行的数据可靠性要求。本软件通过 MQTT 协议和测序上位机交互接收事件通知，基于 FTP 协议封装实现并行上传能力，依托万兆网卡硬件带宽，完成测序仪本地文件向服务端的自动化传输，保障原始采集数据完整、有序送达服务器，支撑后续测序数据分析、算法优化与故障定位业务。 软件核心功能围绕稳定可靠的数据传输进行设计。软件作为 MQTT 客户端与测序仪上位机建立长连接，监听设备下发的文件就绪事件；当测序仪每 10 分钟生成 14 个数据文件完成后，设备通过 MQTT 推送通知消息，上报待上传的文件列表，软件接收消息后解析文件信息，生成上传任务进入任务排队队列，管控上传并发，避免瞬时任务过多造成网络与 IO 过载。依托万兆网卡实现高速并行 FTP 上传，充分利用带宽资源，缩短批量文件整体传输耗时，适配测序设备高频批量产出文件的业务特点。 具备断点续传能力，遇到网络抖动、服务器短暂离线等场景中断传输后，无需重传完整文件，从已传输偏移位置继续续传，节约带宽，提升大文件传输效率。内置失败重传机制，传输异常自动重试，记录任务状态，多次重试失败后标记异常任务，留存日志便于运维排查。 软件完整记录上传任务日志，包含文件名、大小、传输进度、耗时、成功失败状态，可追溯每一批次 14 个文件的传输全流程，核对文件是否完整送达服务器。任务队列支持任务管理，可查看排队、上传中、完成、失败全部任务，规避重复上传、漏传问题。上传完成后执行文件校验，比对源文件与服务端文件，防止传输过程文件损坏。 该软件解决测序设备触发式批量文件可靠上送难题，保障测序原始采集数据稳定回传，为后端测序数据分析、碱基标注、算法 Debug 提供完整可靠的原始数据源，实现整套测序业务链路的数据闭环。

1. 基于Spring-Cloud微服务框架，改造多租户体系;基于Gateway网关完成统一鉴权，Nacos实现服务注册与配置管理; 2. 核心验真业务开发：实现防伪码批量生成、批量导入、产品与防伪码绑定，开发消费者扫码验真核心接口;控制防伪码校验规则，限制重复扫码，记录每次扫码行为，实现真伪判定逻辑; 3. 开发产品批次管理、溯源信息录入维护模块，集成框架工作流，实现产品、防伪物料入库的审批流程; 4. 针对扫码查询高并发场景，使用Redis缓存验真基础数据提升响应速度，通过RocketMQ异步落库扫码访问日志，降低数据库压力; 5. 开发运营后台统计报表：扫码总量、真伪查询统计、异常扫码记录、产品溯源数据统计，辅助运营分析窜货、假货风险;

硬件采集原始数据（蓝牙从戒指传到手机APP） • 运动：步数、距离、卡路里消耗 • 睡眠：睡眠分期、REM快速眼动、睡眠评分 • 夜间监护：呼吸暂停监测、心率/血氧异常告警 • 24小时体征：心率、血氧、压力值、皮肤温度、体温 • 血压静态检测 APP端业务功能 1. 数据可视化：图表展示历史趋势，AI给出健康建议 2. 会员增值模块 ◦ AI自动生成健康报告，对接医疗资源 ◦ 7×24小时健康顾问（有医疗背景客服） ◦ 专家有限次数线上指导 ◦ 亲友关怀：健康报告同步、异常报警推送亲属

基因测序数据可视化与算法调试工具 一、立项背景 自研基因测序仪在测序过程中输出原始电流信号，现有手段缺少可视化调试工具。算法优化缺少人工标注真值基准，出现碱基识别错误时，难以直观关联原始电流波形与识别结果，无法快速区分是硬件采集噪声还是算法问题，异常数据排查、算法迭代复盘效率低。因此开发PyQt桌面工具，用于原始信号查看、人工碱基标注、算法比对与问题Debug。 二、项目目标 1. 可视化加载测序仪原始电流数据，支持波形缩放、细节查看； 2. 实现人工碱基标注，构建真值数据集，作为算法优化基准； 3. 集成自研识别算法，自动比对人工标注与算法结果，高亮差异位点； 4. 快速定位识别错误，区分硬件/算法问题，支撑算法迭代与异常数据Debug。 三、软件功能概述 基于PyQt开发桌面端工具，读取测序仪原始采集电流数据，集波形可视化、人工碱基标注、算法比对、异常诊断、数据归档功能，服务算法研发与设备问题排查。 四、核心功能模块 1. 原始数据解析模块：解析测序仪原始电流文件，完整保留原始信号、噪声、波形信息，完成数据校验加载。 2. 可视化交互模块：波形全景展示，支持缩放、框选、悬浮查看点位电流参数，快速跳转异常位点。 3. 人工标注模块：在波形上标注A/T/C/G碱基，支持修改、保存，生成真值基准数据集，记录修改日志。 4. 算法比对模块：调用自研识别算法，自动比对人工真值与算法输出，高亮错读位点，输出准确率统计。 5. 异常Debug模块：定位错误位点对应的原始波形，辅助判断错误根源，归档典型异常样本。 6. 项目数据管理模块：按批次/设备管理项目，保存波形、标注、比对报告，支持导出与历史回溯。 五、业务流程 导入测序仪原始电流数据 → 查看原始波形，初步评估信号质量 → 人工标注碱基生成真值 → 运行自研算法得到识别序列 → 自动比对、高亮差异位点 → 查看原始波形进行错误归因Debug → 归档样本与报告，用于算法迭代验证。 六、功能操作路径 1. 波形查看：打开软件→导入原始数据→渲染波形→缩放精读，查看原始电流信号 2. 碱基标注：加载波形→进入标注模式→标注/修改碱基→保存真值文件 3. 算法比对：完成人工标注→执行算法识别→一键比对→查看差异位点与统计报告 4. Debug分析：点击差异位点→跳转对应波形→放大分析信号异常→备注归档 5. 项目管理：新建项目，关联设备、批次信息，保存、导出、回溯全套数据

1、立项背景和目标：本项目面向电商、医疗健康领域，融合人工智能能力，开发一套支持安卓 APP、IOS APP、H5 的跨端应用。项目目标是打通健康服务与线上商品交易链路，依托 AI 提供健康辅助咨询，简化用户商品浏览、下单、健康档案管理流程，一站式满足用户健康咨询与健康类商品采购需求。 2、软件功能、核心功能模块介绍：核心模块包含用户登录鉴权模块、AI 健康咨询模块、商品橱窗模块、购物车模块、订单管理模块、个人中心模块。支持 AI 问答、商品浏览、商品详情查看、购物车增删、订单提交支付、订单查询、地址管理、个人健康档案查看等功能。 3、业务流程、功能路径描述：用户进入应用，登录账号后进入首页；可选择进入 AI 咨询页面提交健康问题，获取 AI 智能回复；也可浏览商品列表，进入商品详情页，将商品加入购物车；在购物车勾选商品，提交订单并完成支付；在个人中心查看历史订单、维护收货地址、查阅个人健康档案。

医保公共服务系统是面向北京市参保人员的政务服务平台，提供医保参保信息查询、医保报销进度跟踪、定点医院/药店查询、医保政策公示、在线业务办理等功能，服务全市数千万参保用户，日均访问量高，对系统稳定性和响应速度要求极高。

1、口腔医院业务系统，方便医院处理相关挂号、结算、医护工作安排等事务。 2、软件模块主要有设置、挂号结算、患者管理、医护工作站、病历等模块。 3、界面用C# Winform + DevExpress控件；后端用.netFramwork 4.5。 4、使用RemObjects SDK远程调用实现客户端与服务端之间的通讯。 5、使用SVN版本控制。

UsbCameraApp 是基于.NET8 Windows 平台开发的 USB 摄像头上位机应用，面向机器视觉、坐标定位场景。程序可识别 UVC 协议 USB 摄像头，完成实时视频流采集、画面预览、图像抓拍保存；支持画面参数调节、图像帧回调，可对接坐标定位算法，读取画面内目标点位坐标，将像素坐标转换为物理坐标，适用于精密检测、点位标定，支持 win-x64 环境独立运行，无需额外复杂依赖部署。

一、立项背景与目标：医院耗材种类多、流转频繁，传统人工台账易出错、库存不透明、效期难追溯。本系统旨在实现医疗耗材从采购、入库、出库到库存预警的全流程数字化管理，提升物资周转效率与监管合规性。 二、核心功能模块：系统包含首页仪表盘（指标卡片+出入库趋势图+预警列表）、耗材与分类管理、供应商管理、采购申请与审批、入库管理、出库管理、库存查询与出入库流水、库存预警（库存不足/库存过多/近效期）、报表统计（出入库汇总、科室领用统计、耗材消耗TOP10、支持导出Excel）、系统设置（用户/科室/角色管理）等模块，并按角色分级授权（系统管理员/仓库管理员/科室人员）。 三、业务流程与功能路径：科室提交采购申请→管理员审批通过后一键生成入库单→入库审核自动增加库存并登记批次与有效期→科室领用出库时按先进先出（FIFO）扣减批次库存→系统实时核算库存并自动触发低库存与近效期预警→报表模块汇总出入库与科室领用数据供决策分析。全流程单据编号可追溯，库存变动逐笔留痕，账实一致。

1、立项背景和目标：随着医保基金监管趋严，医院面临医保局事后稽核的扣款与罚款风险，亟需将住院医嘱的合规审查从事后人工抽查转变为事中自动全量审核。本项目目标是构建一套可驻留运行于医院内网的医保合规智能审核系统，自动完成医嘱合规审核与违规实时提醒，降低医保违规损失。 2、核心功能：①数据同步：定时从医院HIS数据库同步住院患者与医嘱明细数据至本地审核库，按患者号/医嘱号增量去重；②智能审核：按患者维度自动组装患者信息+医嘱清单，调用医保合规审核接口，获取合规评分、违规条数与违规明细；③结果回写：将审核结果更新回本地库的患者审核状态与医嘱审核结果；④实时提醒：程序以系统托盘常驻运行，审核发现违规立即气泡弹窗提醒，点击气泡可查看违规完整详情（规则编码、规则名称、违规描述、刚性拦截标识）；⑤后台监控：独立监控程序实时监控审核服务运行状态，周期性心跳提示，保障服务7×24小时不间断运行。

1、立项背景和目标：医院及居家陪护场景中，护工派单依赖电话微信、费用结算靠手工台账，效率低且易出错。本项目旨在搭建一套护工陪护管理平台，实现订单、派单、结算、提现全流程线上化。 2、核心功能：包含数据看板、护工管理（入驻审核/技能标签）、派单工作台（手动指派/改派）、订单管理（创建/派单/完成/退款）、结算单（按订单自动拆分平台服务费与护工收入）、提现审核（可提现余额校验/打款）以及操作日志、系统配置等模块。 3、技术与成果：前端采用 Vue3 + Element Plus + Pinia，后端采用 ASP.NET Core 8 WebAPI + FreeSql + SQL Server，JWT 鉴权；以订单状态机驱动"派单→完成→结算→提现"资金链路，并通过余额校验杜绝超额提现，显著提升运营与对账效率。

负责官方门户网站整体开发，基于Vue+HTML+CSS实现响应式布局，优化页面加载速度与交互体验 对接后端接口完成数据展示、信息查询、公告发布、资料下载等核心功能，保证数据实时同步与准确性 参与接口文档编写、联调测试与bug修复，保障门户系统稳定上线与正常使用 优化页面结构与样式，提升用户体验，满足医院对外宣传与业务展示需求

《保卫夏娃》是一部融合中医五行文化与AI制作流程的国风动画。 作品将人体五脏（肝木、心火、脾土、肺金、肾水）拟人化为五位性格鲜明的将军，围绕“主人夏娃”展开系列故事。独立策划剧本、角色关系与成长线，跑通“美术设定→豆包AI视频生成→剪映后期特效与音效合成”全流程。 核心功能与特色包括： 中医文化科普：将五脏功能与五行理论融入剧情，让观众在观看中了解中医基础知识。 AI视觉全流程制作：使用豆包进行图生视频，结合剪映完成关键帧、蒙版、变速、特效合成，实现低成本、高质量的动画产出。 互动答题闭环：视频结尾及评论区设置中医知识题目，形成“看动画→学知识→答题互动”的游戏化体验，提升观众参与感与复看率。 系列化内容延展：已在B站首发，具备持续更新与IP衍生潜力，适用于健康科普、品牌文化宣传等场景。 🔗 观看地址： https://b23.tv/pKEQSF8 (注：如果平台不允许贴外链，请直接复制此链接到浏览器打开。)

本系统是一款基于大模型的中医AI体质辨识与调理web应用。 用户无需下载App，直接在浏览器中上传舌苔照片、体检报告，并用文字描述症状。系统通过多模态输入和RAG双库机制（用户记忆库+中医古籍知识库），结合Prompt Engineering，输出个性化的体质诊断与调理方案。 核心功能包括： 1. 多模态智能诊断：图文结合，精准分析用户当下体质状态。 2. 个性化SOP自动生成：系统会根据不同用户类型，自动设计并生成专属的个性化SOP跟踪方案。利用记忆库实现持续跟踪与自动反馈，科学贴合个体，有效提升调理依从性。 3. 结构化个性化方案输出：基于用户的体质和类型，给出个性化的饮食、作息、运动等具体建议，有效降低大模型幻觉。 4. 低门槛即开即用：全程无需代码干预，用户直接浏览器访问，适用于中医馆引流、健康管理及个人体质自测等场景。 🔗 在线体验地址： https://sulv.netlify.app/

立项目标为搭建一套轻量化企业后台，用于业务数据录入、查询、统计与权限管控。系统包含用户权限管理、数据表格、表单提交、图表可视化、文件导出等核心模块。业务流程：管理员登录后分配角色权限，业务人员录入数据，系统自动汇总并生成统计图表，支持在线预览与 Excel 导出，满足企业日常运营的数据管理需求。

1、HIS系统（医院信息系统）临床部分（门诊、住院、产科、儿保科、电子病历等专科业务系统）的全栈开发； 2、客户需求理解能力强，行业业务知识理解和学习能力强。能结合行业宏观背景理解产品业务需求，并正确转化为产品开发过程中的具体实现。

这个项目起因是我自己查资料时的麻烦。默沙东手册内容很全，但得用对关键词才搜得到，我用大白话问经常搜不出来；直接丢给大模型问，它又会编剂量和诊断结论，医疗场景这样肯定不行。所以想做一个先查资料、再回答的东西，答案尽量有原文撑着。 功能上主要几块。检索是核心，走了 BM25 加语义两条路，因为医学里药名、缩写、数值区间这类内容必须精确匹配，纯向量检索容易漏。多轮对话做了持久化，历史存在 SQLite 里，服务重启不丢；像"那饮食上呢"这种省略式追问，会先结合上文补成完整问题再去检索。前端是流式输出，边生成边显示，答完给几条相关追问。再往后发现光能查还不够：用户问一句，系统就只按这一句去查，查什么、查几次都是写死的。所以又加了一层 Agent，把决定权交给模型自己——什么时候检索、要不要读全文、信息不够时先反问用户，一共给了它 8 个工具，除了检索和读全文，还能查天气、拿定位、记住用户的病史和用药。顺手加了识图，化验单或者检查报告拍下来传上去，会自动把指标读出来，生成一份带风险等级和就诊建议的评估报告。另外把能力封成了一套 MCP 服务，其他 AI 客户端可以直接调用。 流程是：用户提问 → 判意图（医疗咨询、急症、闲聊分开处理）→ 取会话历史 → 追问改写 → 双通道检索 → 排序过滤 → 大模型生成 → 流式返回 → 结果落库缓存。这是流水线的走法；接上 Agent 之后，中间的检索改由模型按需触发，其余环节不变。 知识库这块单独做了处理。爬下来的文档要先清洗，归一化全半角、去掉引用标记和爬虫造成的重复行；分块按段落切，小标题并进正文，相邻片段之间保留约 60 字的上下文重叠，避免一句话正好被切在边界上，检索时缺了上文。

立项背景：患者不知道挂哪个科室，科普问答答不准；医院想让 AI 帮忙分诊，又怕它乱给建议。 核心功能：患者输入症状，系统推荐挂哪个科并说明理由；支持多轮追问；支持医学知识问答，回答带出处；AI 只给建议，不替代医生诊断，查不到会说“不确定”。 业务流程：患者描述症状 → 系统检索知识库 → 推荐科室并说明理由 → 患者补充症状 → 系统重新判断 → 回答带引用来源，可追溯到原始文档。