医疗健康 网站 软件定制 案例

产品包含功能：药库的订单采购管理、收货管理、追溯码管理、用户管理、角色管理、统计查询、HIS对接接口和省招采平台对接接口等，主要是帮药库简化采购流程，满足网采率的上传要求，同时也能解决医保对医院的追溯码上传要求。

系统为医疗数据可视化大屏，通过下拉选择器可切换不同数据维度展示页面，实现多场景、多主题的数据监控与分析。主要功能包括： 1. 展示全国年度出院量趋势变化，通过折线图直观呈现多年数据走势； 2. 以地图形式展示 2024 年全国各省份出院人次分布，便于地域数据对比； 3. 统计并展示不同医疗机构类型的出院人次占比，清晰呈现机构服务结构； 4. 分析出院人群的性别、年龄结构，结合老年人口占比形成患者画像； 5. 各模块均支持数据可视化图表展示，包含折线图、地图、饼图、柱状图等； 6. 整体采用深色专业主题，布局规整清晰，适用于数据汇报、运营监控等场景。 7. 各个图表配置了合适的动态展示效果(演示地址：http://47.101.153.3:9007)

① 慢性病风险预测： 基于用户健康数据，使用神经网络模型预测未来患糖尿病、高血压等慢性病的风险。 ② 健康年龄计算： 通过FT-Transformer 模型，计算用户的生物年龄（健康年龄），直观反映身体老化状况。 ③ 亚健康状态评估： 通过问卷与活动数据，使用聚类算法+神经网络模型对用户的亚健康状态进行分类与评分。 ① 睡眠阶段分析： 基于智能手环的心率、体动数据，使用深度学习模型1D-CNN + Transformer对用户的睡眠阶段进行精准分期。 ② 异常心律筛查： 对连续心率数据进行监控，使用异常检测算法或深度学习模型自动筛查可能的心律不齐事件，并发出预警。 ③ 运动模式识别与能耗估算： 利用设备加速度计等传感器数据，通过深度学习模型识别用户运动类型（如走路、跑步），并精确计算热量消耗。 ④ 长期健康趋势分析： 对用户长期的静息心率、步数等数据进行时间序列分析，发现周期性规律和长期变化趋势。 ① 症状自查器： 用户通过勾选症状或输入文本描述自身状况。 ② 疾病智能预测： 基于深度学习模型Feature Tokenizer Transformer（FT-Transformer），对输入的症状进行分析，输出可能的疾病及概率。 ③ AI健康助手： 集成大语言模型API，为预测结果提供人性化的护理建议与就医警示。 ④ 自查历史记录： 记录并展示用户历次的健康自查记录。 ① 智能饮食推荐： 基于用户身体指标与健康目标，使用推荐算法生成个性化食谱。 ② 自适应运动计划： 根据用户体能和目标生成并动态调整运动计划。 ③ 健康习惯追踪与提醒： 提供服药、饮水、久坐等智能提醒功能。 ④ 睡眠改善方案： 针对睡眠问题，提供个性化的改善建议。

医疗保险欺诈识别检测系统，主要面向医保基金监管场景，针对医保报销、就诊记录、药品使用、诊疗项目、参保人员行为等数据进行分析，识别可能存在的异常报销和欺诈行为，辅助监管部门、医院或医保管理机构提高医保基金使用的安全性和透明度。 在实际业务中，医疗保险欺诈通常表现为以下几类问题： 虚假报销：伪造就诊记录、药品清单或医疗费用进行报销。 过度医疗：开具不必要的检查、治疗或高价药品，提高报销金额。 重复报销：同一医疗行为或费用在不同渠道重复申报。 冒名就医：参保人身份被冒用，套取医保基金。 异常诊疗行为：医疗机构或个人在短时间内出现不合理的高频就诊、高额用药、集中开单等情况。 该系统的核心业务目标是： 对医保业务数据进行统一采集、清洗和整合； 基于规则分析与机器学习模型识别高风险欺诈样本； 对高风险记录进行预警、分类和可视化展示； 为医保监管人员提供决策支持，提升欺诈识别效率，减少人工审核压力。

为配合实现全院无纸化，病案科也要实现病案无纸化归档，无纸化系统需要对接很多医院的业务系统，实现病历的归档，例 如：his，lis，手麻，心电等等，系统为了对接各种系统，研究定制了多种对接方案，比如单机系统采用虚拟打印方式，有 些系统采用http接口方式推送病历文档，有些采用ftp共享文档的方式拉取病历文档，收集完成的病历文档，在归档时生成患 者病案，再通过与CA系统的交互完成电子签名，进行保存。 项目运用了vue，springboot，Tomcat，redis，mysql等

这是一款基于微信服务号开发的，针对院外医患随访沟通的SAAS系统。包含了租户，机构，医助，医生，患者，项目管理员，机构管理员等多角色的业务系统，包含了医助医生患者管理信息管理，用药提醒，随访提醒，微信推文管理等功能。 患者通过微信扫一扫识别医生提供的二维码名片完成医患关系的绑定。通过微信图文菜单或图文消息进行患者端完成基本信息，健康档案，检测报告，服用药品等信息的录入。在线实时与医生，医助进行沟通，病情反馈，患教科普。 医生医助在服务号中可以实时查看自己患者的相关信息并和患者沟通。

面向企业信息品牌形象塑造与对外宣传，提供中英文企业官网搭建与内容管理一体化服务。 文章管理，产品管理，表单导入，表单数据管理，页面管理（分类），管理员权限，seo设置，其他设置，广告设置，友情链接设置等 基于PHP+Think PHP框架开发后端服务，完成Mysql数据库设计，多语言接口开发，权限体系搭建及网站性能优化。

本项目面向门诊科室与慢病管理团队，目标是解决患者档案分散、复诊随访低效、质量追踪困难的问题。系统围绕“建档-就诊-随访-统计”主流程建设，核心模块包括患者信息管理、门诊排班与预约、电子病历录入、处方与检查记录、慢病随访计划、消息提醒、数据看板与运营报表。业务流程上，医生在接诊后完成病历和医嘱录入，系统自动生成随访任务并推送到护士端/患者端，随访结果再回流到患者画像与科室统计，帮助管理者评估治疗效果和服务质量，实现闭环管理。

为安徽省内不同地市用户前往省内其他地市就医提供业务上的支持，同时管理各地的定点医疗机构（包括有医院及药房） 功能有异地的备案，定点医院的管理，就医（包括挂号、处方上传、预结算、结算等功能），基金结算，跨地市对账等

本系统以中医经典理论为核心，构建基于病症-病机-治则-方药的数字化诊断模型。通过整合《黄帝内经》《伤寒杂病论》等八类中医古籍的诊疗逻辑，结合复杂算法实现症状智能匹配。用户仅需勾选症状表现，系统即可依据古籍记载生成个性化诊断报告及理疗/用药方案，形成"四诊合参"的辅助诊断工具，助力中医理论现代化传承。

该项目包含了PC端、h5、后台管理系统。 PC端是公司的信息展示，以及给到客户的操作功能，登录、上传体检人员名单、缴纳/退回押金、查看/下载体检报告。 h5端提供给体检人员手机号登录、预约合作医院具体日期时间、问卷调查、线下扫码验证体检、查看报告。 后台管理系统用于维护公司基本信息、医院信息、客户信息、客户体检人员、押金订单退款、问卷信息维护、报告上传、体检项目套餐维护、各个环节操作日志记录，数据统计使用echart+canvas图表化（用户画像、问卷信息、体检结果，客户数量、医院数量、预约以及实际到检人数、人员地理位置）。

该项目是主要用于实验室内部，从样本录入一样本审核一实验过程一结果录入（手动上传、仪器直接回传）一生成PDF报告一审核发送报告为一体的系统，包含试剂库存管理，自定义操作日志，生成报告的基础数据维护，以及根据实验结果匹配对应的用药建议等，对接第三方医院的样本信息，回传报告到医院平台。

# MIMS2 后端 API 接口文档 药企计量器具与特种设备管理系统（MIMS2）完整 API 接口文档 ## 目录 1. [全局规范](#1-全局规范) 2. [认证与用户 (Auth)](#2-认证与用户-auth) 3. [组织架构 (Organizations)](#3-组织架构-organizations) 4. [用户管理 (Users)](#4-用户管理-users) 5. [计量器具管理 (Instruments)](#5-计量器具管理-instruments) 6. [特种设备管理 (Special Equipments)](#6-特种设备管理-special-equipments) 7. [鉴定/溯源管理 (Appraisals)](#7-鉴定溯源管理-appraisals) 8. [维护记录 (Maintenance Records)](#8-维护记录-maintenance-records) 9. [风险评估 (Risk Assessments)](#9-风险评估-risk-assessments) 10. [审计追踪 (Audit Trails)](#10-审计追踪-audit-trails) 11. [仪表盘 (Dashboard)](#11-仪表盘-dashboard) 12. [导出功能](#12-导出功能) 13. [消息通知 (Messages)](#13-消息通知-messages) 14. [待办事项 (Todos)](#14-待办事项-todos) 15. [通知配置 (Notification Configs)](#15-通知配置-notification-configs)

医联健康平台是一个为用户提供一站式医疗健康服务的综合性平台，为用户提供便捷的线上医疗服务，连接医疗专业人士与普通用户，项目核心功能包括：预约挂号、药品电商、在线咨询、健康科普等模块。 技术栈:React + Ant Design + Nest.js + PostgreSQL + Prisma

医保电子凭证：支持全国通用的医保身份认证，实现“码上就医、码上支付”。 异地就医备案：线上办理异地就医备案，实时查询备案进度。 参保信息查询：个人参保状态、缴费记录、账户余额等一键查询。 医保移动支付：通过移动端完成门诊缴费、住院结算，支持医保混合支付。 定点机构查询：按地域、等级、服务类型查找定点医院、药店。 业务经办管理：为医保经办机构提供参保登记、待遇审核、基金结算等后台管理功能。

1、客户原就职于三甲医院的职业医师现成为一名创业者，专注于医药行业，创建了一家创新药领域的管理咨询公司，为医药企业提供医学事务与市场营销从业务诊断到绩效提升一揽子解决方案。 2、期望将自己的著书和多年的知识积累建立企业知识库，进行系统化管理，以适应创新药领域知识及政策法规更新迅速， 并结合AI大模型提供智能问答功能，开放小程序会员通道，为会员提供服务时，能基于准确、最新的信息给出专业建议，帮助医药企业更好地应对医学事务和市场营销中的问题，提升公司整体服务质量和客户满意度。

背景和目标 1. 立项背景 随着医疗健康行业的快速发展，传统的线下体检预约、报告查询等服务模式已无法满足用户日益增长的便捷化需求。用户需要一个能够随时随地查询医院信息、预约体检套餐、查看体检报告的数字化平台。 2. 项目目标 用户端 ：为普通用户提供便捷的体检预约、报告查询等服务 医院端 ：帮助医院管理体检套餐、预约记录和体检报告 医生端 ：为医生提供体检报告编辑、客户管理等功能 管理端 ：为管理员提供用户、医院、医生等系统资源管理 软件功能、核心功能模块介绍 1 用户端功能 登录注册 ：PC端和移动端登录页面，支持用户名密码登录 医院管理 ：医院列表展示、医院详情查看 体检套餐 ：套餐列表、套餐详情查看 预约管理 ：预约创建、预约列表管理 报告管理 ：体检报告列表、报告详情查看 个人中心 ：用户信息修改与管理 2 医生端功能 客户管理 ：客户预约列表、客户详情查看 报告管理 ：体检报告列表、报告编辑 系统设置 ：医生个人信息管理 3 管理端功能 用户管理 ：用户列表、用户信息管理 医生管理 ：医生列表、医生信息管理 医院管理 ：医院列表、医院信息管理 套餐管理 ：体检套餐列表、套餐信息管理 反馈处理 ：用户反馈列表、反馈处理 业务流程、功能路径描述 用户端 用户登录 → 医院列表 → 医院详情 → 体检套餐列表 → 套餐详情 → 创建预约 → 预约成功 用户登录 → 报告列表 → 报告详情查看 用户登录 → 个人中心 → 修改信息 → 保存成功 医生端 医生登录 → 报告列表 → 选择报告 → 编辑报告 → 保存报告 医生登录 → 客户列表 → 客户详情查看 管理端 管理员登录 → 医院列表 → 新增/编辑医院信息 → 保存成功 管理员登录 → 套餐列表 → 新增/编辑套餐信息 → 保存成功 本医疗健康系统通过前后端分离架构，实现了PC端和移动端的多端支持，覆盖了用户、医生、管理员等不同角色的核心业务需求。系统功能完整，业务流程清晰，为医疗健康服务提供了便捷的数字化解决方案。

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

项目简介 | Introduction POP Health Answer System 是一个专注于盆腔器官脱垂（Pelvic Organ Prolapse, POP）领域的个性化健康咨询与问答平台。该系统结合了 知识图谱 (Knowledge Graph) 和 检索增强生成 (RAG) 技术，利用大语言模型（DeepSeek）为用户提供准确、个性化的医疗健康建议。 系统能够根据用户的个人信息（如出生日期自动计算年龄）提供针对性的健康指导，并通过对话界面回答用户关于 POP 的相关问题。 ✨ 主要功能 | Key Features 个性化健康档案: 用户基础信息管理（姓名、出生日期、体重、身高等）。 自动年龄计算: 根据出生日期动态计算用户年龄，作为医疗建议的重要依据。 BMI 计算: 根据身高体重自动评估身体质量指数。 智能问答 (RAG + LLM): 基于 Neo4j 图数据库构建 POP 领域知识库。 结合检索增强生成 (RAG) 技术，引用权威指南数据回答用户提问。 支持流式输出 (Streaming Response)，提供流畅的对话体验。 个性化推荐: 根据用户年龄段（如育龄期、围绝经期、老年期）提供定制化的饮食、运动和康复建议。 病历管理: 记录和查看用户的历史病历信息。

二级医院的his系统，主要是对接门诊相关的内容。其中包括了患者管理，库存管理，挂号，门诊，收费，发药等等模块，除此之外还有一些特殊的定制化需求，比如说体检，第三方数据的对接等等内容 当前这个系统只做了门诊相关的内容，住院的由其他厂商来对接。