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ICU和麻醉科的医疗设备接口获取数据(基于开源技术)。

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简介：
AC# .NET 应用程序能够从各种医疗设备接口进行数据下载或采集，其中包括 Datex AS3 S/5 麻醉设备、Philips Intellivue、GE Dash、Mindray 患者监护仪、Spacelabs 患者监护仪、GE Engstrom、Draeger (Medibus)、Maquet (Servo-i & Flow-i)、Puritan Bennett 呼吸机、Fresenius Agilia、Alaris Carefusion、BBraun Spacecom 注射器和容积泵，以及 Roche Cobas ASTM ABG 分析仪。为了编译此应用程序，需要使用 Visual Studio 2015、.NET 4 或 Xamarin Studio。对于 Android 版本，则需要 Xamarin Studio 以及 Android SDK。目前计划进一步扩展，以支持来自更多监视器的数据捕获。

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  • Vital Signs Capture: 从ICU和麻醉设备中下载数据 - 开源
    优质
    Vital Signs Capture是一款开源软件工具，专门用于从重症监护室及麻醉设备中提取重要生命体征数据，方便医疗数据分析与研究。 AC# .NET 应用程序可以从多种医疗设备接口下载或捕获数据。这些设备包括 Datex AS3 S/5 麻醉机、Philips Intellivue 监护仪、GE Dash 系列监护仪、Mindray 设备、Spacelabs 患者监护仪、GE Engstrom 产品线、Draeger (Medibus) 医疗设备，Maquet 的 Servo-i 和 Flow-i 呼吸机系统，Puritan Bennett 品牌的呼吸机，Fresenius Agilia 注射泵和输液泵，Alaris Carefusion 设备以及 BBraun Spacecom 注射器和容积泵。此外，该应用程序还支持从 Roche Cobas ASTM ABG 分析仪获取数据。 为了编译 .NET 版本的程序，需要使用 Visual Studio 2015 或更高版本、.NET Framework 4 及以上版本或 Xamarin Studio。而对于 Android 平台的应用，则需在安装了 Xamarin Studio 和 Android SDK 的开发环境中进行构建。未来计划进一步扩展功能，以便支持从更多类型的医疗设备中捕获数据。
     
  • Vital Signs Capture: 从ICU和麻醉设备中下载数据-开源
    优质
    本项目旨在开发一套工具，用于从重症监护室及麻醉机器中采集生命体征数据，并以开源形式供全球医疗科研人员使用。 AC# .NET 应用程序可以从多个医疗设备接口下载或捕获数据，包括但不限于 Datex AS3 S/5 麻醉机、Philips Intellivue 监护仪、GE Dash 系列监护仪、Mindray 设备、Spacelabs 患者监护仪、GE Engstrom 呼吸器系统、Draeger (Medibus) 医疗设备接口、Maquet Servo-i & Flow-i 重症监护呼吸机和麻醉机，Puritan Bennett 呼吸机，Fresenius Agilia 注射泵及输液装置，Alaris Carefusion 治疗管理系统, BBraun Spacecom 注射器与容积泵以及 Roche Cobas ASTM ABG 分析仪。编译该应用程序需要使用 Visual Studio 2019 和 .NET 5 或者在 Mac 上使用的 Visual Studio 版本；而开发 Android 版本则需用 Xamarin Studio 并安装 Android SDK。未来计划扩展支持从更多类型的监护设备中捕获数据。
     
  • 获取【医疗问答】数据
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    医疗问答数据集包含了患者与医生之间的大量互动记录，涵盖了从常见病到疑难杂症的各种医学问题及解答。此资源对于研究疾病、优化医疗服务具有重要价值。 本段落以丁香医生为例，主要通过科目分类进行数据爬取。每个科目的爬取内容会被存储在一个文本段落档中，文档中的内容为问答形式。以下是相关代码： ```python from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import json import requests import time import random def get_static_url_content(url): headers = { User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, } ```
     
  • 丹密特医疗麻醉深度监测仪使用说明书
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    《丹密特医疗麻醉深度监测仪使用说明书》提供详尽的操作指南、参数设置及维护方法，旨在确保设备正确运行，保障患者安全。 丹密特医疗麻醉深度监护仪使用说明书提供了详细的指导和操作步骤，帮助用户正确设置、使用及维护设备。文档内容涵盖了仪器的各项功能特点以及注意事项，以确保在临床应用中的安全性和有效性。
     
  • 基于Pandas和Python的医疗数据处理及可视化技术
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    本项目运用Python的Pandas库对医疗数据进行高效清洗、分析，并结合可视化工具展示结果，助力医学研究与决策。 使用Pandas和Python的可视化技术对医疗数据进行处理、分析和展示。
     
  • 基于区块链技术的医疗数据追溯系统设计.pdf
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    本文探讨了利用区块链技术构建安全、透明且高效的医疗数据追溯系统的设计方案，旨在保障患者隐私的同时提升医疗服务效率和安全性。 本段落旨在设计一个基于区块链的医疗数据溯源系统，以解决区域全民健康信息平台上存在的医疗数据追溯难题。通过介绍医疗数据溯源的概念及区块链技术在这一领域的关键应用，并结合去中心化、开放性、自治性和不可篡改等特性优势，研究如何利用这些特点来优化和提升区域全民健康信息系统中的数据追踪效率。 首先，解释了什么是“医疗数据溯源”，它是指对医疗服务过程中产生的所有信息进行跟踪记录的过程。其目标在于提高区域内医疗机构的数据使用率，并增强他们对于共享平台的信任度与参与积极性。 接着介绍了区块链技术的核心特性及其在医疗行业的潜在应用价值：包括匿名性、去中心化存储方式以及不可逆改的交易日志等特征，这些都为确保数据安全性和透明度提供了有力支持。 然后详细描述了基于区块链设计的医疗数据溯源系统的架构和功能。该系统主要包括四个模块： - 数据输入模块 - 数据存储模块（利用区块链结构进行分布式存档） - 数据处理模块 - 数据查询模块 此外，还讨论了几项关键的技术组件，如加密机制、智能合约等，用以保障信息的安全性和可操作性。 综上所述，通过本段落所提出的基于区块链技术的医疗数据溯源方案能够有效应对当前区域健康信息系统面临的挑战，在提高数据透明度的同时促进更加广泛的数据交流与利用。
     
  • 基于Java和SSM技术的社区医疗平台设计与实现(含源码及数据库)
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    本项目采用Java语言结合Spring、Spring MVC和MyBatis框架（SSM），构建了一个高效的社区医疗服务系统。该平台旨在优化社区医疗服务流程，涵盖患者预约、病历管理等功能，并附带完整源代码及数据库设计文档。 整合医院信息系统（HIS）、病理诊断系统、远程医疗平台、挂号管理系统、医疗保险接口、居民健康档案管理模块、疾病管理工具以及药品管理和财务核算管理等多个子系统，涵盖居民健康档案、预防免疫记录、就诊记录及健康检查记录等多方面的信息。
     
  • 获取蓝牙设备数据 连接蓝牙
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    本应用教程详解如何安全便捷地连接蓝牙设备并获取所需数据，涵盖多种常见蓝牙设备，适合各水平用户学习。 在IT行业中，蓝牙技术是一种广泛应用的短距离无线通信方案，在移动设备及物联网(IoT)领域特别用于数据传输。本段落将深入分析“蓝牙连接”与“获取蓝牙设备数据”的过程，并以“心跳速率”为例进行详细讲解。 首先，我们需要理解蓝牙连接的基本机制。这依赖于一系列规范和标准，包括但不限于核心协议以及低功耗蓝牙（BLE或Bluetooth LE）。后者是现代蓝牙技术的重要组成部分，特别适用于对能耗有严格要求的设备如健身追踪器、智能手表等。 要与一个蓝牙设备建立联系，则需遵循以下步骤： 1. **开启蓝牙**：确保手机、电脑或其他支持蓝牙功能的装置已启用该服务。 2. **扫描设备**：搜索附近可被发现的目标。这些目标应当处于“配对模式”，以便于识别和访问。 3. **选择设备**：从列表中挑选出特定设备，比如一款能够测量心跳速率的手环或手表。 4. **建立连接**：向所选设备发送请求，并等待其响应。一旦双方达成共识，便会在它们之间形成一个安全的数据传输通道。 5. **授权与配对**：若需交换数据，则可能需要进行进一步的认证步骤以确保仅限于特定设备访问。 接下来的重点是了解如何从蓝牙设备中获取所需信息——例如心跳速率。这类健康监测通常通过BLE广播或GATT服务实现，后者是一种定义了标准属性协议的方式，用于在低功耗蓝牙设备间交换数据和服务发现。 - **BLE服务与特性**：每个BLE装置都包含一组服务，而每项服务又可能有多个相关特征（即属性）。心跳率信息一般位于“健康Thermometer”或“Heart Rate”这类的服务内，并通过特定的特征如Heart Rate Measurement进行表示。 - **订阅数据流**：为了持续接收更新的心跳速率值，应用程序需要订阅相应的特性。一旦成功订阅后，每当设备发送新的心跳率读数时，应用都会接收到通知。 - **解析与展示信息**：在接收到原始的数据包之后，必须对其进行解码以提取出实际的数值（即心跳次数）。这通常涉及到特定框架或库内的回调函数处理机制。 - **显示数据**：最后一步是将经过处理的心跳率数据显示给用户。这样他们就可以实时查看并分析自己的健康状况。 在开发过程中，开发者可以利用各种蓝牙相关的工具和库来简化这一过程，例如Android的BluetoothGatt类、iOS的CoreBluetooth框架等。这些资源提供了更高级别的抽象接口，并帮助实现了与BLE设备的有效交互。 综上所述，无论是建立连接还是获取数据，都涉及到了无线通信协议、设备发现及数据交换等多个层面的技术知识。掌握这些技能对于开发能够利用蓝牙技术的应用程序至关重要，在“心跳速率”这一实例中更是如此——它展示了如何通过这项成熟的技术来改善人们的健康管理和监测体验。
     
  • 基于知识图谱的智能医疗诊断系统_RobotDoctor.zip_hilltaj_医疗_医疗大数据_大数据医疗_知识图谱
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    RobotDoctor是一款集成知识图谱技术的智能医疗诊断工具，旨在通过分析和理解医疗大数据，提供精准的疾病诊断建议，助力医疗服务智能化。 经过60多年的发展，信息技术已经渗透到社会生活的每一个角落。随着其在国家治理、经济运行等方面的应用日益广泛，产生了大量的数据。特别是互联网技术的迅猛发展，在近几年内产生的数据总量已超过了人类历史上所有数据之和，其中医疗行业的数据增长尤为显著。 医疗大数据蕴含巨大价值，尤其是在临床辅助诊疗及健康管理领域中发挥着重要作用。如今，医疗大数据已成为国家战略层面的重要议题，并在全球学术界与产业界的竞争研究热点之中占据一席之地。如何有效利用这些海量的医疗数据、挖掘其深层潜在价值是未来信息科技发展的主要趋势之一，也是推动医疗大数据技术进步的关键背景因素。