医疗健康 软件定制 案例

立项背景：
针对当前青少年视力下降及体质健康数据管理分散的痛点，开发此平台旨在通过数字化手段建立学生健康电子档案，实现家校互通的健康管理模式。核心功能模块： 1. 健康仪表盘： 首页直观展示学生成长趋势图，集成快捷入口，支持一键生成体检与视力分析报告。 2. 智能评估系统： 自动分析体检数据，提供个性化健康建议；视力模块支持在线测试与数据录入。 3. 健康宣教知识库： 内置“用眼守则”等科普内容，详细解析近视、散光成因及预防方法，引导学生养成良好习惯。业务流程：
用户登录 -> 查看首页概览 -> 点击报告生成/查看详情 -> 阅读健康宣教内容 -> 个人中心管理档案。系统实现了从数据采集到可视化展示的全流程闭环。

立项背景：市面上缺乏面向心理学专业领域的 AI 对话产品。本项目旨在构建一个基于大模型的知识型对话 Agent，整合精神分析六大学派（弗洛伊德、荣格、拉康、克莱因、温尼科特、科胡特）40 余部核心著作，为用户提供专业、安全的心理学知识问答服务。 核心功能：飞书群 @机器人 实时双向对话、私聊模式；自建心理学知识库，按学派/著作/概念三层索引，支持中文分词检索；自动检测自杀/自残等高风险输入，触发危机干预并引导拨打心理援助热线（北京 010-82951332）；跨会话长期记忆，自动追踪用户情绪变化轨迹；每次回复后 AI 自评打分，低分回复自动归档待审队列。 业务流程：用户 @潜语 → WebSocket 接收 → 安全过滤（危机检测）→ 知识检索（RAG）→ DeepSeek 思考生成 → 回复用户 + 自评打分 + 情绪记录 + 记忆持久化。

智能症状诊断（对话式问诊） 业务描述：用户以自然语言描述主诉（如“膝关节不能下蹲”），AI通过多轮追问，引导用户补充细节（如疼痛部位、活动受限幅度、伴随体征）。 典型界面： 用户发送“不能下蹲” → AI先提问“下蹲幅度：小幅度障碍还是不能站直？” → 再问“过伸试验强阳性？” → 逐步缩小范围，输出可能的病因（滑膜炎、髌骨嵌顿、腘肌损伤等）。 价值：模拟医生问诊逻辑，避免用户盲目猜测，提高诊断专业性。 2️⃣ 分层鉴别诊断（结构化推理） 业务描述：按照预设的临床路径（如“下蹲障碍”诊断树），AI自动输出分步骤的鉴别诊断列表，区分小幅度障碍、不能站直、后侧疼痛等不同分支。 截图体现： 小幅度障碍 → 肿胀（查滑膜炎） / 髌骨嵌顿（查股骨-髌骨关系） 不能站直 → 过伸试验强阳性（查膝后侧） / 过屈试验阳性（查膝前侧） 后侧疼痛 → 查臀后侧、腘斜韧带等具体结构 大幅度障碍 → 查脊柱侧弯、骨盆旋移、腿型等全身因素 价值：帮助医生/学员建立清晰的临床思维路径，减少漏诊。 3️⃣ 治疗靶点推荐（针刀/针灸定位） 业务描述：当AI完成诊断后，直接输出需要查治的具体解剖结构或压痛点，例如“查治臀后侧、腘斜韧带、腘肌下隐窝、籽骨、半腱肌、半膜肌”。 扩展功能：可进一步点击某个靶点，查看针刀松解进针方法、解剖图示、操作视频。 价值：从“是什么病”快速过渡到“怎么治”，尤其适合针刀医师临床参考。 4️⃣ 体征试验引导（辅助检查） 业务描述：AI主动建议用户或医生完成特定物理检查试验，如“正/反4字试验、直腿抬高试验、过屈/过伸试验”，并根据试验结果再推理。 交互方式：用户点击试验名称，可以查看操作图解或视频演示；也可输入试验结果为“阳性/阴性”，AI更新诊断结论。 价值：标准化体格检查，提升远程问诊的可靠性。 5️⃣ 多模态教学资源关联 业务描述：在诊断结果下方，直接推荐相关的教学视频、名医课程，例如截图中的“膝关节相关疾病的诊断及进针思路”、“唐国振膝关节临床操作演示”。 业务形态：可免费预览部分内容，完整课程需付费/订阅解锁。 价值：实现“即诊即学”，构建从诊疗到教育的闭环，增加用户粘性和付费转化。 6️⃣ 主动追问与健康档案记录 业务描述：在用户未主动提问时，AI可主动发起常见问题，例如截图底部的三个引导按钮： “下蹲时膝关节有无疼痛？” “膝关节活动时有响声吗？” “平时走路或站立时膝盖感觉如何？” 数据沉淀：用户回答内容自动归入个人健康档案，形成长期追踪记录，未来复诊时可对比变化。 价值：变被动问答为主动健康管理，提升用户活跃度和数据丰富度。 7️⃣ 再答一次/调整诊断（可控生成） 业务描述：用户若对当前AI诊断不满意，可以点击“再答一次”按钮，AI会重新生成一组诊断思路或换一种推理逻辑（例如增加考虑肌筋膜链）

面向大众用户的医疗类处方管理小程序，集成微信登录、位置定位能力，分为首页、处方管理、个人中心三大模块。核心实现处方拍照 OCR 智能识别、药品规格自动匹配、周边药店库存实时查询、线上购药与多模式履约配送等功能。系统支持处方历史管理、药品收藏、健康档案、用药提醒等增值服务，识别速度控制在 3 秒内，患者处方数据加密传输存储，兼顾性能与数据安全。项目打通 “上传处方 - 智能识药 - 药店匹配 - 在线下单 - 到店 / 配送取药” 全流程，适用于线下医院、连锁药店线上化转型场景。

HIS： 1. 立项背景 1.传统人工记账、收费、药房发药、住院登记模式效率低，单据易出错、账目核对繁琐，财务漏洞多。 2.患者排队久、就医流程冗长，就医体验差。 3.医院物资、床位、人员、营收等数据分散，管理层无法实时掌握运营情况，决策缺乏数据支撑。 4.行业监管要求医疗收费、医保结算标准化、可追溯，手工模式无法满足医保对接、票据监管要求。 2. 建设目标 1.业务自动化：实现门诊/住院收费、药房管理、床位管理、医嘱计价、物资耗材全流程线上流转，替代手工单据。 2.流程提效：简化就医环节，减少患者排队，提升窗口服务效率。 3.财务规范化：统一收费标准，自动对账、统计营收，堵塞财务漏洞，无缝对接医保结算。 4.运营管控：实时产出运营报表，为医院人事、物资、成本、绩效管理提供数据依据。 功能： 门诊管理，住院管理，药品管理，收费与医保，综合运营管理等 门诊就诊流程： 患者挂号→医生接诊开局处方/检查单→患者窗口或线上缴费→缴费同步到药房检查科室→药房发药/医技科室执行检查

1.诺和官网药企要求做一个官网 2.官网有自适应页面，也有五大多肽模型实验的提交的表单入口 3.有权限管理，不同用户有不同的权限 4.五大实验的入口 有靶点情报大模型、蛋白结构预测大模型、多肽条件生成大模型、多肽亲和力大模型、多肽属性预测大模型 5.其中多肽条件生成大模型，是通过填写表单把数据给大模型，让大模型设计新的多肽。

面向中老年高血压患者的家庭血压管理工具，解决"老人不会用APP、子女看不到数据、医生拿不到记录"的痛点。支持单次/连续测量记录，自动计算多次测量均值，基于WHO标准自动分级（正常/偏高/高血压/偏低四级颜色标识）。提供7天/30天趋势图表、统计摘要、CSV数据导出功能，数据存浏览器本地无需登录。

参与外部企业项目外包，应用MediaPipe技术实现动作智能计数系统。负责开发后端程序，用于识别视频中的人体动作，包括俯卧撑和引体向上等。成功编写后端计数程序，确保动作识别的准确性和计数功能的稳定性。同时，负责前后端连接的实现，实现JAVA端和python端的数据传输并维护系统的稳定性。

● 项目介绍：本项目聚焦中医红外皮温诊疗场景，依托深度学习图像分割技术，研发一套智能化、可人工干预的红外皮温穴位检测与健康分析系统。系统针对人体正面、下肢、左胁、右胁、背面五大核心诊疗部位的红外皮温图像，实现穴位智能识别、温度精准解析、健康状态初步研判全流程自动化，同时预留医生人工校正通道，兼顾智能检测的高效性与临床诊疗的精准性，可有效辅助中医临床辨证、体质评估及健康筛查工作。 ● 主要功能 1. 多部位红外图像智能检测：支持医生批量或单独上传人体正面、下肢、左胁、右胁、背面五个关键部位的红外皮温影像，系统自动完成图像解析、穴位分割识别，精准标注各部位对应穴位位置，并可视化展示在系统界面，实现全流程智能识别，大幅提升检测效率。 2. 穴位温度自动解析与健康分析：基于识别定位的穴位区域，自动提取对应区域的红外温度数据，剔除图像噪声、环境干扰等误差因素，精准计算穴位实时温度；依托预设的中医穴位温度算法模型，结合不同穴位的医学参考阈值，智能化研判人体当前健康状态，生成初步诊疗参考数据。 3. 人工校正与二次精准识别：针对复杂人体姿态、图像画质干扰、特殊体质等导致的穴位识别偏差问题，系统内置可视化画板编辑工具。医生可手动对系统识别的穴位位置、区域范围进行微调、修正、增补或删除，完成人工校正后，系统将基于修正后的穴位坐标，重新进行高精度温度解析与健康数据分析，保障检测结果贴合临床诊疗需求。

为解决员工及家属的自助体检流程而实现的员工体检平台，可以实现员工及家属自助购买及预约体检。主要流程为，公司为员工购买体检套餐及家属优惠套餐。员工可自行升级或就近预约体检机构进行体检时间预约等

项目概述：一款面向个人及家庭健康管理的微信小程序，通过低功耗蓝牙（BLE）连接多品类人体健康检测硬件（如血压计、血糖仪、体脂秤、血氧仪等），实现体征数据的实时采集、云端同步与 AI 智能分析，构建覆盖"检测-记录-分析-建议"的全链路健康管理体系。 核心功能： 蓝牙 IoT 硬件接入：支持 BLE 多设备配对与稳定数据传输，自动识别硬件类型并适配通信协议，实现一键连接、即测即传 即时健康报告：检测完成后秒级生成多维人体检测报告，对心率、血压、血糖、体脂、血氧等关键指标进行智能解读与风险分级提示 三级周期档案：自动生成日报、周报、月报，支持跨时间维度的健康数据追踪、趋势对比与异常波动预警 数据可视化统计：基于图表引擎实现健康数据的多维度统计展示，支持历史数据回溯、指标对比及家庭多人健康管理 AI 数据分析：集成健康算法模型，结合用户检测数据提供个性化健康建议、慢病风险预警及生活方式优化方案 技术亮点：蓝牙 BLE 通信协议、IoT 设备接入与协议适配、健康数据可视化、AI 健康算法分析、微信小程序原生开发、云端数据同步与存储 应用场景：家庭日常健康管理、慢病数据长期监测、企业员工健康关怀、社区及养老机构远程健康监护

系统设计注重用户体验，通过友好的界面设计和高效的交互逻辑，确保了操作 的简便性。安全性方面，系统采用了JWT鉴权和数据加密技术，保障了用户数据的 安全。在性能优化上，通过数据库索引、缓存机制和代码优化等措施，提升了系统 响应速度和数据处理能力。

1，立项背景：在医院信息部门工作，负责医院系统开发和运维工作，传统的监控软件很难实现全范围监控，如网络，接口，业务系统，服务器cpu、内存、存储，院内核心业务，数据库等，并且出现问题不能及时预警，漏报误报占比太高，就从核心业务开始自己写监控，逐步扩展到数据库，接口，总线平台，数据中心等其他模块，现在院内运维基本依赖这套监控系统，运行很多年，功能也比较完善。 2，核心功能：实现网络，接口，业务系统，服务器cpu、内存、存储，院内核心业务，数据库，通过钉钉，小程序，短信，电话，工单系统等方式，及时把预警消息推送到个人和群，督促系统管理员及时处理。 3，业务流程：任务监控，没隔三分钟跑一次所有监控列表，记录数据到数据库了日志，有问题节点间隔30秒再跑一次监控，自定义每个节点监控次数，达到设定上限开始推送预警消息到个人和运维群，防止误报，个人未处理第二次预警时推送工单，拨打电话。

•患者信息全景查看：支持医生一键调取患者完整就诊数据，涵盖门诊 / 住院就诊记录、检验检查报告、医学影像、住院生命体征数据、门诊开药记录、手术记录、住院病程记录、护理记录等多类型医疗信息，实现患者诊疗数据一站式整合查看 •跨端医疗协作会诊：深度对接钉钉、浙政钉、企业微信生态，医生可通过系统快速发起患者会诊，通过建立专属群组开展线上多学科 / 跨机构会诊业务；同时与院内核心系统打通，会诊结论、处理意见等关键数据可实时回流至院内会诊系统，保障医疗数据闭环与院内业务衔接 •影像调阅系统：支持调阅Jpg、Dicom格式的影像文件，同时支持对影像数据进行反相、文字标注、测量、基础标注等功能 •基于阿里云视觉智能开放平台的痤疮等级检测 •基于PaddleOCR的图片文字OCR识别功能，从骨密度报告中提取关键信息

服务于省级疾控中心，面向全省基层医疗机构，用于老年人群的认知障碍筛查与健康管理。核心业务流程包括：基层医护人员通过系统对辖区内老年居民进行认知功能评估，填写标准化认知筛查量表（如MMSE、MoCA等国际通用量表及本土化量表）；系统根据量表得分自动判定认知障碍风险等级（正常/轻度/中重度），生成个性化随访建议；省级疾控中心汇总全省筛查数据，进行认知障碍患病率统计、流行病学分析和资源调配决策。 系统涉及多种认知筛查量表，每种量表包含数十个评估条目，且条目间存在复杂的联动规则：如某个条目得分异常时，需自动触发补充评估模块；不同年龄段、教育程度的受试者，其评分标准和风险阈值不同；量表填写过程中需实时校验数据的完整性和逻辑合理性。

为解决医疗场景下复杂量表的填报、校验与数据管理难题，独立设计并开源了一套规则驱动的动态表单引擎。该系统可广泛应用于医院HIS系统、公共卫生数据采集、临床试验数据管理等场景，能处理多量表联级、复杂逻辑校验、大数据量渲染等高难度需求。

目前大部分医院血液净化中心都是采取传统手工作业方式，每天需要收集大量数据，导致工作效率低下。日常的血透管理过程繁琐且复杂，中间不能出现任何差错，对于医院透析中心来说，数字化管理是必然趋势，传统的血透管理不仅不利于持续追踪患者的透析质量情况，也不利于全科的医疗质量安全管理。透析管理系统能彻底提高了各大医院血液透析工作效率 1.设备管理记录,透析记录,设备档案记录 2.人脸识别患者身份 2.读卡身份验证 3.串口读取体重秤数据解释显示 4.扫码核对信息 5.耗材扫码出库入库 6.语音播报 7.图表可视化展示数据 8.websocket监听消息推送 9.上传文件,下载文件,安装更新

本项目面向医院用血和血液存储场景，覆盖“临床申请—输血科审核—标本与配血—发血交接—床旁输注—不良反应追溯”全闭环的医疗信息系统，通过条码化身份识别、业务逻辑强制校验与全流程数据留痕，在打通HIS/LIS等系统数据的基础上，实现血液从入库、库存效期管理、交叉配血到患者输注的精准管控，在保障“输对血、输对人、输对时间”的同时，满足等级医院评审、质控检查与全程可追溯的监管要求。

本项目构建了一套融合提示词工程、指令微调、大语言模型（Large Language Model, LLM）与检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术 的中医痞满智能辅助诊疗智能体，实现了多种前沿技术在中医领域的协同应用。 该智能体基于指令调优采用多层次 LLM 推理框架，整合本地化知识库检索机 制，实现了多模态数据（包括文本、语音及图像）到中医辨证论治决策的全流程 智能化处理。

一、项目简述：医学光学检测系统。 二、功能介绍： 1. 核心服务端负责任务调度、缺陷判定、多设备适配及数据管理； 2. 复检系统侧重人工复核流程，协调相机、光源等硬件，处理多坐标系转换与结果校验； 3. 检测端实现实时图像采集、缺陷识别与状态上报； 三、整体功能： 缺陷检测算法集成、硬件设备控制、实时数据通信、结果可视化、分布式存储。