批量数据处理与自动化运维脚本开发

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。

背景：跟医院合作租赁或售卖医疗设备，主要面向全瘫或半瘫老年人，辅助治疗同时收集老人的医疗数据 1、有个运营后台，可以管理设备的上下架，以及促销活动设置 2、微信小程序可以进行租赁或购买设备

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