基于Android智能电视的家庭健康体检云服务平台研究
这是一篇关于健康体检,Android智能电视,消息推送,基于最优融合集的健康体检评估的论文, 主要内容为近年来,智能家居在技术研究和实际应用方面都取得了较大进展。智能电视终端作为智能家居中重要的组成部分,研究将智能电视与家庭用户健康体检服务融合,对家庭用户各项健康体检指标信息进行采集和分析,对实现以检测和预防为主,治疗为辅的家庭健康生活管理和完善健康体检服务方面具有重要的意义。目前智能家居领域,在有效利用智能电视终端,面向家庭用户领域提供健康体检服务的产品,还较为匮乏。本文研究利用物联网、基于Android操作系统的智能电视平台,以及Docker容器技术,通过健康体检平台接入的健康体检设备,建立面向家庭用户的家庭健康体检平台,实现健康体检服务模式和家庭、智能家居融合,使家庭用户可通过基于智能电视的健康体检平台获得大众化以及针对性的健康体检和健康服务信息,实现对家庭成员健康状况的随时检测,建立健康体检全息档案。本文主要利用Android客户端开发技术、Docker容器技术、基于SpringBoot的微服务开发框架开发构建,并针对家庭健康体检服务中数据的异构性和海量性特点,采用Netty和MQTT协议搭建的高并发消息推送框架及提出的基于最优融合集算法的健康体检评估方法,实现基于Android智能电视的家庭健康体检云服务平台,并对平台的实用性和有效性进行验证。
基于知识图谱的个性化体检推荐方法研究与系统实现
这是一篇关于健康体检,知识图谱,个性化体检推荐的论文, 主要内容为随着生活水平的逐渐提高,很多人对自身健康状况的重视程度也有了相应的提升。定期健康体检是评估和监测身体健康状况的重要手段,能够有效地发现异常体征,是疾病预防和控制的有效手段。各个体检机构和医院提供的固定的体检套餐存在很多缺点,比如套餐种类繁多、套餐项目过多等,给体检者增加了选择难度,甚至造成过度体检问题。考虑了个体差异的体检推荐系统在改善现有体检服务的不足方面存在着巨大潜力。为了推荐出有效的、有针对性的体检项目,智能化的体检体检推荐系统需要将与健康、疾病相关的各种信息纳入到推荐系统的知识库中。传统推荐系统基于规则库、电子病历、健康档案等知识库,但是这些知识库往往存在着数据稀疏、冷启动等问题。知识图谱(Knowledge Graph,KG)可以将大量的概念和关系用清晰明确的方式表示,而且其联想和推理能力可以丰富、完善数据。本论文研究建立了基于知识图谱的个性化体检推荐系统,可根据用户的个人信息订制体检项目以满足个体化需求,并对系统进行了试验与评估,分析系统效果。本论文的主要工作包括:1.深入剖析医疗知识图谱的数据需求,充分利用知识图谱相关技术完成多源异构数据的抽取与融合,提出知识图谱知识表示与欧氏距离计算相结合的方法挖掘隐含三元组信息,最后构建医学知识图谱。基于可靠的医学网站和医学数据数据,利用高效的知识图谱构建方法与知识图谱补全方法构建的医学知识图谱具有可靠性与完整性。2.基于医学知识图谱与概率算法提出个性化体检推荐方法,该方法能够根据用户信息得出可疑疾病概率,进而推荐与可疑疾病相对应的体检项目,且验证结果表明疾病预测平均精确率为83.4%。3.开发个性化体检推荐系统,该系统的主要功能是根据用户的个人信息为用户预测可疑疾病,进而推荐针对性的体检项目,并且为用户推荐与可疑疾病和体检项目相对应的医学知识,以帮助用户了解疾病信息、辅助用户体检。系统主要模块包括健康调查问卷模块、体检项目推荐模块和医学知识推荐模块。通过真机调试、云测服务、兼容性测试和网络测试对系统进行了合格性测试,结果表明小程序性能良好,符合系统标准。4.实现个性化体检推荐系统后,进行系统临床试验。在国内某三甲医院中选取了一定样本量的电子病历数据用于验证系统的体检推荐效果,首先将电子病历数据整理成了规范化数据导入到系统中测试结果,最后与标准结果进行了对比以评估系统推荐效果,结果显示,体检推荐系统具有较高的推荐准确性,达到88.43%。同时,选取了合适的方法设计医学知识满意度调查问卷,并开展了相应的问卷调查活动,最后调查结果显示体检推荐系统的医学知识推荐效果良好,平均分达到4.43分。
基于SOA的医院健康体检系统设计与实现
这是一篇关于健康体检,SOA,C#的论文, 主要内容为近年来,随着群众生活质量的逐步改善,健康理念也随之改变,人们更加注重疾病预防,更加关注健康体检。建立一套行之有效的医院健康体检信息管理系统,能够较好的满足群众健康体检需要,也能有效的提高医院健康体检中心服务质量。本论文简单介绍了当前系统开发的背景、意义及现状,深入分析了医院健康体检中心的业务流程,从而明确了系统的设计目标和原则,系统总体架构、网络结构等技术架构,以及系统总体功能需求和数据库设计。本系统采用面向服务的体系架构(SOA)设计,利用.NET平台技术、使用C#语言编写程序,依托Oracle数据库作为后台支持,以图表和代码的方式逐步实现了各模块的设计与开发。最后通过系统测试和实际应用,系统的可行性得到了有效保障。本系统具有良好的通用性、灵活性和可扩展性,在医院健康体检中心实际应用中得到了普遍认可,较好的优化了体检业务流程,提高了工作效率,改善了服务质量,为医院健康体检中心的发展带来了良好的经济效益和社会效应。
基于知识图谱的健康体检知识问答应用研究
这是一篇关于知识图谱,健康体检,Neo4j图数据库,自动问答,自然语言处理的论文, 主要内容为健康是生活中最受人们关注的问题之一。当前经济飞速发展,生活水平不断提高,各种不良的生活习惯也随之产生,这导致健康问题日益突出。定时进行健康体检有利于帮助了解情况,保持生命的健康活动。随着信息时代的到来,网络上的健康信息也越来越丰富,越来越多的人通过互联网搜索关心的健康问题。但目前网站上各类健康信息鱼龙混杂,主观性较强,缺乏一定的针对性,现有健康体检信息系统缺乏给用户提出个性化的中医健康服务方案;其次,人们对健康的追求也逐渐提高,已由疾病治疗转变治疗预防。知识图谱可以捕捉各个领域的零散及杂乱的数据并以接近于人类的认知思维对这些数据进行组织和理解,为网络上海量复杂的医疗数据提供管理和使用。基于此,本文设计并开发了基于知识图谱的健康体检知识问答系统,有助于患者在海量的健康信息中获取的个性化健康体检服务。本文主要研究内容如下:(1)基于自然语言处理技术构建健康体检知识图谱。本文基于某中医院体检中心的中医四诊数据,采用自顶向下的方法构建知识图谱。首先,采用自然语言处理技术对体检中心的中医四诊数据及网络爬取的中医症状、证候、方剂、药物等数据进行处理,采用基于RI+Word2vec+BiLSTM的方法作为命名实体识别算法识别健康体检相关数据的实体、实体之间的关系及实体包含的属性,然后将定义好的三元组存储在Neo4j图数据库中构建健康体检知识图谱,其中知识图谱包含7类实体,8种实体关系。(2)构建基于知识图谱的健康体检知识问答模型。首先对提问者的提问进行语义解析,使用SVM非线性支持向量机分类器对用户提出的问句进行分类,进行用户意图识别,通过问句分析让系统理解问句的语义,然后使用Neo4j图数据库自带的cypher语句查询功能去检索问句的答案。健康体检知识问答结果分别采用基于规则模板匹配与基于相似度匹配,并将精确率、召回率与F1值作为评价指标评估两种算法的效果,实验证明基于相似度匹配的知识问答效果最好。(3)设计并开发健康体检知识问答web网页,采用智能问答的形式实现健康体检后续服务。利用Flask框架作为web应用程序框架包装健康服务,通过浏览器访问的形式将健康体检知识问答服务可视化,从而实现人机交互的功能,为用户提供健康的相关知识问答服务。
E公司互联网医疗健康业务营销策略优化研究
这是一篇关于互联网医疗健康,营销策略,健康体检,在线轻问诊的论文, 主要内容为2020新冠疫情背景下,互联网医疗健康产业加速发展,各种相关产品和新型的商业模式层出不穷,互联网巨头加快医疗健康平台的布局。传统的医疗公司也加速进入这个领域,虽然他们拥有医学资源等天然的优势,但也存在没有互联网营销经验等诸多问题。因此如何调整企业的市场营销活动,制定适配互联网时代的医疗健康业务营销组合策略,是这些传统医疗公司在互联网业务中需要解决的核心问题。本文以医学诊断E公司为研究对象,首先从宏观环境和行业环境全面分析互联网医疗健康产业的网络营销环境的现状,总结出该行业市场体量巨大,利润前景好。并分析E公司的内部环境,得出E公司的SWOT分析。E公司具有技术先进及丰富临床经验等优势,也存在缺乏互联网运营、推广及销售相关经验等劣势。然后通过具体业务实践和案例分析,总结出E公司的营销组合策略存在较大的问题,主要问题有目标市场不明确导致产品定义出现偏差,次要问题如无定价方式单一、促销方式不能有效获取流量、没有稳定渠道等。为了解决上述问题,运用STP理论、4P理论、4C理论及网络营销整合4I原则,重新定义主要目标市场为专病体检与症状轻问诊市场,并重新定义优势产品线,进行健康检测的多元化项目组合,以及轻问诊的精准化细分;全新设计互联网医疗健康独立品牌;针对每个产品细分采用不同的价格策略;以4I原则为基础设计促销场景,渠道策略优化为线上与线下同步发展,线上以公众号大V和电商平台合作为主,线下渠道通过药店和基层诊所进行规模化效应。最后建立E公司的互联网医疗健康业务营销评价指标,其中关键影响因素是流量追踪与消费者互动。为保证E公司互联网医疗健康营销策略的实施,建议组建全新的互联网营销团队、管理流程以及制度,并重视风险管理及信息化建设,使其为E公司的发展提供强有力的支持。以上分析对于E公司的互联网医疗健康营销策略具有现实的指导意义,能帮助E公司开拓新市场,增强企业核心竞争力,吸引更多关注疾病和健康管理的消费者。对同类传统医疗公司的互联网营销模式也有借鉴价值,为解决互联网医疗健康营销中存在问题提供了参考思路。
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