CN117594221A - 一种基于数据分析的患者生命体征实时监测系统 - Google Patents
一种基于数据分析的患者生命体征实时监测系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于数据分析的患者生命体征实时监测系统,涉及医疗护理技术领域,注册模块,用于采集患者身份信息注册得到被监管端,搭建模块,与注册模块连接,传输模块,与搭建模块连接,用于采集被监管端的状态信息,监测模块,与传输模块连接,用于将被监管端的状态信息进行连续的采集形成身体报告,判断模块,与监测模块连接,用于判断被监管端疾病信息的状态程度指数。本发明大大提高信息异常提醒的效率,减少异常提示的时间差,具有较好的信息同步性,更快的实现对被监管端的提醒。
Description
技术领域
本发明涉及医疗护理技术领域,具体涉及一种基于数据分析的患者生命体征实时监测系统。
背景技术
生命体征是研究疾病的重要指标,随着人口老龄化和社会医疗需求的不断增长,对患者的生命体征监测也面临使用需求的巨大挑战,实时监测系统可以及时发现患者病情的变化,及时采取相应的救治措施,避免发生危险情况,目前在对患者进行生命体征监测时由于存在较大的信息传输时间差问题而无法及时的对监测患者进行异常发现,难以提高对患者救助效率。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于数据分析的患者生命体征实时监测系统,以解决背景技术中不足。
为了实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种基于数据分析的患者生命体征实时监测系统,包括:
注册模块,用于采集患者身份信息注册得到被监管端,采集患者家属身份信息注册得到监管端,将被监管端与监管端进行对应;
搭建模块,与注册模块连接,用于基于管理中心分别通信连接被监管端与监管端;
传输模块,与搭建模块连接,用于采集被监管端的状态信息,其中,状态信息包括生命体征信息与当前基础信息,基于管理中心将状态信息实时传输至监管端并提示;
监测模块,与传输模块连接,用于将被监管端的状态信息进行连续的采集形成身体报告,基于数据库查找对应身体报告的生命体征异常数据信息;
判断模块,与监测模块连接,用于判断被监管端疾病信息的状态程度指数,基于状态程度指数采取对应的救助措施。
在一个优选的实施方式中,所述注册模块包括:
第一注册单元,用于采集患者身份信息注册得到被监管端,对被监管端标识身份铭牌;
第二注册单元,用于采集患者家属身份信息注册得到监管端,对监管端标识身份铭牌;
构建单元,用于基于被监管端的身份铭牌以及监管端的身份铭牌构建身份关系树,并将被监管端与监管端进行对应。
在一个优选的实施方式中,所述搭建模块包括:
连接单元,用于设置管理中心,基于管理中心分别搭建与被监管端和监管端之间通信通道,将被监管端与管理中心之间的通信通道作为第一通信通道,将监管端与管理中心之间的通信通道作为第二通信通道;
设置单元,用于基于预设条件在第一通信通道与第二通信通道中设置联动点,基于联动点建立与联动点对应的孪生模型。
在一个优选的实施方式中,所述设置单元包括:
设定单元,用于分别采集第一通信通道与第二通信通道的通信距离,设定第一通信通道与第二通信通道的划分距离作为预设条件;
划分单元,用于基于预设条件对第一通信通道与第二通信通道进行划分得到多个通信通道段,在相邻的通信通道段中设置多个关联点;
编码单元,用于在第一通信通道至第二通信通道中按照多个关联点的位置顺序设置对应的顺序编码,将有顺序编码的多个关联点作为联动点;
构建单元,用于基于联动点中的顺序编码的顺序构建联动点编码模型,建立联动点编码模型与联动点之间的对应关系得到孪生模型。
在一个优选的实施方式中,所述构建单元包括:
模型构建单元,用于获取第一通信通道与第二通信通道中的联动点的顺序编码的顺序,按照顺序依次构建联动点编码模型;
同步单元,用于建立联动点编码模型之间的同步通道,构建联动点编码模型与对应的联动点之间的对应关系得到孪生模型,其中,对应关系为联动点编码模型与联动点之间的对应通道。
在一个优选的实施方式中,所述传输模块包括:
状态采集单元,用于采集被监管端的生命体征信息与当前基础信息作为状态信息,其中,当前基础信息包括被监管端的位置信息以及体位信息;
信息传输单元,用于将状态信息通过第一通信通道传输至管理中心,管理中心通过第二通信通道传输至管理端。
在一个优选的实施方式中,所述监测模块包括:
设置单元,用于设置数据库,其中,数据库中包括生命体征正常数据信息以及对应的生命体征异常数据信息;
数据分析单元,用于实时连续采集被监管端的状态信息形成身体报告,基于身体报告在数据库中查找得到对应的生命体征异常数据信息。
在一个优选的实施方式中,所述判断模块包括:
程度设置单元,用于对应生命体征异常数据信息设置严重等级,基于被监管端的生命体征异常数据信息与对应的严重等级得到状态程度指数;
救助单元,用于建立状态程度指数与救助措施之间的对应关系,基于被监管端的状态程度指数匹配对应的救助措施并实施,其中,救助措施包括就近医院联系急救与联动救助药物提示救援。
在上述技术方案中,本发明提供的技术效果和优点:
本发明孪生模型变化之后的顺序编码便会通过对应关系更新至对应的联动点,联动点中所有的顺序编码均会变化,那么这里会被监管端所接收到,快速的接收到被监管端的异常情况,大大提高信息异常提醒的效率,减少异常提示的时间差,具有较好的信息同步性,更快的实现对被监管端的提醒。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的系统框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例1,请参阅图1所示,本实施例所述一种基于数据分析的患者生命体征实时监测系统,包括:
注册模块,用于采集患者身份信息注册得到被监管端,采集患者家属身份信息注册得到监管端,将被监管端与监管端进行对应;
搭建模块,与注册模块连接,用于基于管理中心分别通信连接被监管端与监管端;
传输模块,与搭建模块连接,用于采集被监管端的状态信息,其中,状态信息包括生命体征信息与当前基础信息,基于管理中心将状态信息实时传输至监管端并提示;
监测模块,与传输模块连接,用于将被监管端的状态信息进行连续的采集形成身体报告,基于数据库查找对应身体报告的生命体征异常数据信息;
判断模块,与监测模块连接,用于判断被监管端疾病信息的状态程度指数,基于状态程度指数采取对应的救助措施;
进一步说明,生命体征是研究疾病的重要指标,随着人口老龄化和社会医疗需求的不断增长,对患者的生命体征监测也面临使用需求的巨大挑战,实时监测系统可以及时发现患者病情的变化,及时采取相应的救治措施,避免发生危险情况,目前在对患者进行生命体征监测时由于存在较大的信息传输时间差问题而无法及时的对监测患者进行异常发现,难以提高对患者救助效率,而本申请大大提高信息异常提醒的效率,减少异常提示的时间差,具有较好的信息同步性,更快的实现对被监管端的提醒,提高异常提醒的救助效率,更好的保障被监管端的安全;
在一个实施例中,所述注册模块包括:
第一注册单元,用于采集患者身份信息注册得到被监管端,对被监管端标识身份铭牌;
第二注册单元,用于采集患者家属身份信息注册得到监管端,对监管端标识身份铭牌;
构建单元,用于基于被监管端的身份铭牌以及监管端的身份铭牌构建身份关系树,并将被监管端与监管端进行对应;
进一步说明,采集患者身份信息注册得到被监管端,对被监管端标识身份铭牌,这里的被监管端的身份铭牌为被监管端的身份,例如父母的一方或者子女身份,采集患者家属身份信息注册得到监管端,对监管端标识身份铭牌,这里的监管端的身份铭牌为被监管端的身份,例如父母的一方或者子女身份,基于被监管端的身份铭牌以及监管端的身份铭牌构建身份关系树,并将被监管端与监管端进行对应,这里关系树为系统设置好的空白身份关系树,根据被监管端的身份铭牌以及监管端的身份铭牌自动填入到身份关系树中,构建得到该监控的关系树,在身份关系树中标记被监管端,能够更好的明确被监管端与监管端之间的身份关系,能够更好的进行监控,当存在多个被监管端时,能够更好的进行区分;
在一个实施例中,所述搭建模块包括:
连接单元,用于设置管理中心,基于管理中心分别搭建与被监管端和监管端之间通信通道,将被监管端与管理中心之间的通信通道作为第一通信通道,将监管端与管理中心之间的通信通道作为第二通信通道;
设置单元,用于基于预设条件在第一通信通道与第二通信通道中设置联动点,基于联动点建立与联动点对应的孪生模型;
在一个实施例中,所述设置单元包括:
设定单元,用于分别采集第一通信通道与第二通信通道的通信距离,设定第一通信通道与第二通信通道的划分距离作为预设条件;
划分单元,用于基于预设条件对第一通信通道与第二通信通道进行划分得到多个通信通道段,在相邻的通信通道段中设置多个关联点;
编码单元,用于在第一通信通道至第二通信通道中按照多个关联点的位置顺序设置对应的顺序编码,将有顺序编码的多个关联点作为联动点;
构建单元,用于基于联动点中的顺序编码的顺序构建联动点编码模型,建立联动点编码模型与联动点之间的对应关系得到孪生模型;
在一个实施例中,所述构建单元包括:
模型构建单元,用于获取第一通信通道与第二通信通道中的联动点的顺序编码的顺序,按照顺序依次构建联动点编码模型;
同步单元,用于建立联动点编码模型之间的同步通道,构建联动点编码模型与对应的联动点之间的对应关系得到孪生模型,其中,对应关系为联动点编码模型与联动点之间的对应通道;
进一步说明,这里设置管理中心,这里的管理中心为一个信息传输的中间站,且用于对数据进行储存,可供被监管端与监管端进行历史数据的查看,能够更好的,基于管理中心分别搭建与被监管端和监管端之间通信通道,将被监管端与管理中心之间的通信通道作为第一通信通道,将监管端与管理中心之间的通信通道作为第二通信通道,之后基于预设条件在第一通信通道与第二通信通道中设置联动点,基于预设条件对第一通信通道与第二通信通道进行划分得到多个通信通道段,在相邻的通信通道段中设置关联点,在第一通信通道至第二通信通道中按照关联点的位置顺序设置对应的顺序编码,第一通信通道至第二通信通道中关联点的顺序编码会根据第一通信通道中第一个关联点中的顺序编码的变化自动按照编码顺序进行变化,同时将第一通信通道中第一个关联点中顺序编码的变化同步到联动点编码模型中,在孪生模型中根据编码顺序的编码,会将变动将有顺序编码的关联点作为联动点,例如,在检测到被监管端生命体征存在异常时,首先会触动第一通信通道中的顺序编码,之后第一通信通道至第二通信通道中关联点的顺序编码会根据第一通信通道中第一个关联点中的顺序编码的变化自动按照编码顺序进行变化,此时将第一通信通道中第一个关联点中的顺序编码的变化反应至孪生模型中,通过对孪生模型中联动点进行自动变化,例如,孪生模型中联动点的顺序编码为1、2、3...n,这里n为关联点的数量,在触动第一通信通道中1时,1会变化成2,那么后续的顺序编码会按照顺序同时自动变化加1,变成2、3、4...n+1,之后孪生模型变化之后的顺序编码便会通过对应关系更新至对应的联动点,联动点中所有的顺序编码均会变化,那么这里会被监管端所接收到,快速的接收到被监管端的异常情况,大大提高信息异常提醒的效率,减少异常提示的时间差,具有较好的信息同步性,更快的实现对被监管端的提醒,在提醒之后患者的生命体征数据由于传输延迟问题会后续的在传输提示到监管端;
在一个实施例中,所述传输模块包括:
状态采集单元,用于采集被监管端的生命体征信息与当前基础信息作为状态信息,其中,当前基础信息包括被监管端的位置信息以及体位信息;
信息传输单元,用于将状态信息通过第一通信通道传输至管理中心,管理中心通过第二通信通道传输至管理端;
进一步说明,采集采集被监管端的生命体征信息与当前基础信息作为状态信息,这里的生命体征信息包括心率、呼吸频率、血压、体温与脉搏强度等一系列信息,同时需要采集被监管端的位置信息以及体位信息,这里的体位信息的确定方法为:对应被监管端事先采集被监管端人员身体动作视频图像,获取人员身体动作视频图像中的关节位置,基于关节位置构建人员虚拟骨骼模型,对应人员虚拟骨骼模型标记肢体名称,基于肢体名称对应的人员虚拟骨骼模型设置多个识别点(这里的识别点是对应骨骼走向设置的点),对应肢体名称对应的人员虚拟骨骼模型制定对应的限制条件,其中,限制条件包括基于肢体名称对应的人员虚拟骨骼模型中多个识别点的分布位置与识别点的变化速度,例如,在人员摔倒时,腿部肢体会与地面相贴合处于一个贴合关系或者大致与地面处于一个平行关系,并且摔倒情况时肢体的变化速度会很快,这里限制一个识别点的变化速度,用于识别被监管端是否摔倒,在采集好状态信息之后将状态信息通过第一通信通道传输至管理中心,管理中心通过第二通信通道传输至管理端,这里的管理中心同时也用于储存通过第一通信通道与第二通信通道传输的所有信息,能够更好的对被监管端进行更好的监测,同时在监测生命体征的同时也参考体位信息判断患者的当前状态,能够将更加全面的信息提供给监管端;
在一个实施例中,所述监测模块包括:
设置单元,用于设置数据库,其中,数据库中包括生命体征正常数据信息以及对应的生命体征异常数据信息;
数据分析单元,用于实时连续采集被监管端的状态信息形成身体报告,基于身体报告在数据库中查找得到对应的生命体征异常数据信息;
进一步说明,这里通过历史数据以及医疗大数据等信息设置数据库,其中,数据库中包括生命体征异常数据信息以及对应的生命体征正常数据信息,实时连续采集被监管端的状态信息形成身体报告,基于身体报告在数据库中查找得到对应的疾病信息,这里能够了解到被监管端的生命体征信息是否异常,进而对异常情况能够进行快速的反应判断,进一步提高系统的反应的能力;
在一个实施例中,所述判断模块包括:
程度设置单元,用于对应生命体征异常数据信息设置严重等级,基于被监管端的生命体征异常数据信息与对应的严重等级得到状态程度指数,其中,状态程度指数的计算公式为:
,其中,为状态程度指数,为第一种生命
体征异常数据信息的差异值,为第一种生命体征异常数据信息对应的严重等级,为第
二种生命体征异常数据信息的差异值,为第二种生命体征异常数据信息对应的严重等
级,为第n种生命体征异常数据信息的差异值,为第n种生命体征异常数据信息对应的
严重等级,为被监管端的身体评价因子,需要说明的是,被监管端的生命体征异常数据信
息数量越多,对应的严重等级越高,那么的数值越大,代表被监管端的疾病越严重;
救助单元,用于建立状态程度指数与救助措施之间的对应关系,基于被监管端的状态程度指数匹配对应的救助措施并实施,其中,救助措施包括就近医院联系急救与联动救助药物提示救援;
进一步说明,在数据库中对应生命体征异常数据信息进行等级划分,与生命体征正常数据信息差距越大的代表严重等级越高,对应生命体征异常数据信息设置严重等级,基于被监管端的生命体征异常数据信息与对应的严重等级得到状态程度指数,基于状态程度指数匹配对应的救助措施并实施救助措施,这里的救助措施可以为直接联系就近医院急救或者联动救助药物提示救援,这里的联动救助药物提示救援的操作方法为:获取被监管端的救助药物,对应救助药物的包装配置一对一警报包,其中,警报包中包括药物使用方法以及被监管端身份信息,在被监管端状态程度指数匹配对应的救助措施为联动救助药物提示救援时,启动警报包报警并语音循环播报药物使用方法,能够更好的对被监管端进行监管,能够更好的对其进行紧急救治,更好的保障被监管端的安全。
以上所述,仅为本申请的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (8)
1.一种基于数据分析的患者生命体征实时监测系统,其特征在于,包括:
注册模块,用于采集患者身份信息注册得到被监管端,采集患者家属身份信息注册得到监管端,将被监管端与监管端进行对应;
搭建模块,与注册模块连接,用于基于管理中心分别通信连接被监管端与监管端;
传输模块,与搭建模块连接,用于采集被监管端的状态信息,其中,状态信息包括生命体征信息与当前基础信息,基于管理中心将状态信息实时传输至监管端并提示;
监测模块,与传输模块连接,用于将被监管端的状态信息进行连续的采集形成身体报告,基于数据库查找对应身体报告的生命体征异常数据信息;
判断模块,与监测模块连接,用于判断被监管端疾病信息的状态程度指数,基于状态程度指数采取对应的救助措施。
2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的患者生命体征实时监测系统,其特征在于:所述注册模块包括:
第一注册单元,用于采集患者身份信息注册得到被监管端,对被监管端标识身份铭牌;
第二注册单元,用于采集患者家属身份信息注册得到监管端,对监管端标识身份铭牌;
构建单元,用于基于被监管端的身份铭牌以及监管端的身份铭牌构建身份关系树,并将被监管端与监管端进行对应。
3.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的患者生命体征实时监测系统,其特征在于:所述搭建模块包括:
连接单元,用于设置管理中心,基于管理中心分别搭建与被监管端和监管端之间通信通道,将被监管端与管理中心之间的通信通道作为第一通信通道,将监管端与管理中心之间的通信通道作为第二通信通道;
设置单元,用于基于预设条件在第一通信通道与第二通信通道中设置联动点,基于联动点建立与联动点对应的孪生模型。
4.根据权利要求3所述的一种基于数据分析的患者生命体征实时监测系统,其特征在于:所述设置单元包括:
设定单元,用于分别采集第一通信通道与第二通信通道的通信距离,设定第一通信通道与第二通信通道的划分距离作为预设条件;
划分单元,用于基于预设条件对第一通信通道与第二通信通道进行划分得到多个通信通道段,在相邻的通信通道段中设置多个关联点;
编码单元,用于在第一通信通道至第二通信通道中按照多个关联点的位置顺序设置对应的顺序编码,将有顺序编码的多个关联点作为联动点;
构建单元,用于基于联动点中的顺序编码的顺序构建联动点编码模型,建立联动点编码模型与联动点之间的对应关系得到孪生模型。
5.根据权利要求4所述的一种基于数据分析的患者生命体征实时监测系统,其特征在于:所述构建单元包括:
模型构建单元,用于获取第一通信通道与第二通信通道中的联动点的顺序编码的顺序,按照顺序依次构建联动点编码模型;
同步单元,用于建立联动点编码模型之间的同步通道,构建联动点编码模型与对应的联动点之间的对应关系得到孪生模型,其中,对应关系为联动点编码模型与联动点之间的对应通道。
6.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的患者生命体征实时监测系统,其特征在于:所述传输模块包括:
状态采集单元,用于采集被监管端的生命体征信息与当前基础信息作为状态信息,其中,当前基础信息包括被监管端的位置信息以及体位信息;
信息传输单元,用于将状态信息通过第一通信通道传输至管理中心,管理中心通过第二通信通道传输至管理端。
7.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的患者生命体征实时监测系统,其特征在于:所述监测模块包括:
设置单元,用于设置数据库,其中,数据库中包括生命体征正常数据信息以及对应的生命体征异常数据信息;
数据分析单元,用于实时连续采集被监管端的状态信息形成身体报告,基于身体报告在数据库中查找得到对应的生命体征异常数据信息。
8.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的患者生命体征实时监测系统,其特征在于:所述判断模块包括:
程度设置单元,用于对应生命体征异常数据信息设置严重等级,基于被监管端的生命体征异常数据信息与对应的严重等级得到状态程度指数;
救助单元,用于建立状态程度指数与救助措施之间的对应关系,基于被监管端的状态程度指数匹配对应的救助措施并实施,其中,救助措施包括就近医院联系急救与联动救助药物提示救援。
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Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102946797A (zh) * | 2009-08-14 | 2013-02-27 | D·伯顿 | 麻醉和意识深度监测系统 |
CN105678092A (zh) * | 2016-02-01 | 2016-06-15 | 中国人民解放军第三军医大学第三附属医院 | 基于物联网的重症监护智能报警管理系统 |
CN107330241A (zh) * | 2017-09-08 | 2017-11-07 | 江苏八道信息科技有限公司 | 一种心血管疾病预警系统 |
CN108766589A (zh) * | 2018-05-31 | 2018-11-06 | 湖北民族学院 | 一种远程医疗监护方法和装置 |
US20210074415A1 (en) * | 2018-05-16 | 2021-03-11 | Shanghai Svm Medical Technology Co., Ltd. | Medical cloud platform data sharing system and method based on third-party business |
CN113974590A (zh) * | 2021-11-23 | 2022-01-28 | 韩雪峰 | 一种患者异常生命体征实时监测与管理系统 |
CN114496192A (zh) * | 2022-02-14 | 2022-05-13 | 上海市徐汇区徐家汇街道社区卫生服务中心(上海市徐汇区徐家汇地段医院) | 一种家庭护理信息管理系统平台 |
CN116580858A (zh) * | 2023-05-18 | 2023-08-11 | 深圳市雅士长华智能科技有限公司 | 一种基于ai的远程医疗照护提醒方法、装置和存储介质 |
CN116741363A (zh) * | 2023-06-07 | 2023-09-12 | 江苏科技大学 | 一种基于物联网云服务器的分布式医疗监测系统及方法 |
CN117059245A (zh) * | 2023-08-21 | 2023-11-14 | 上海集迈医疗科技有限公司 | 一种重症临床病人信息智能管理系统 |
CN117316471A (zh) * | 2023-11-28 | 2023-12-29 | 吉林大学第一医院 | 一种基于智能监测的医疗护理管理系统 |
-
2024
- 2024-01-15 CN CN202410052550.1A patent/CN117594221B/zh active Active
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102946797A (zh) * | 2009-08-14 | 2013-02-27 | D·伯顿 | 麻醉和意识深度监测系统 |
CN105678092A (zh) * | 2016-02-01 | 2016-06-15 | 中国人民解放军第三军医大学第三附属医院 | 基于物联网的重症监护智能报警管理系统 |
CN107330241A (zh) * | 2017-09-08 | 2017-11-07 | 江苏八道信息科技有限公司 | 一种心血管疾病预警系统 |
US20210074415A1 (en) * | 2018-05-16 | 2021-03-11 | Shanghai Svm Medical Technology Co., Ltd. | Medical cloud platform data sharing system and method based on third-party business |
CN108766589A (zh) * | 2018-05-31 | 2018-11-06 | 湖北民族学院 | 一种远程医疗监护方法和装置 |
CN113974590A (zh) * | 2021-11-23 | 2022-01-28 | 韩雪峰 | 一种患者异常生命体征实时监测与管理系统 |
CN114496192A (zh) * | 2022-02-14 | 2022-05-13 | 上海市徐汇区徐家汇街道社区卫生服务中心(上海市徐汇区徐家汇地段医院) | 一种家庭护理信息管理系统平台 |
CN116580858A (zh) * | 2023-05-18 | 2023-08-11 | 深圳市雅士长华智能科技有限公司 | 一种基于ai的远程医疗照护提醒方法、装置和存储介质 |
CN116741363A (zh) * | 2023-06-07 | 2023-09-12 | 江苏科技大学 | 一种基于物联网云服务器的分布式医疗监测系统及方法 |
CN117059245A (zh) * | 2023-08-21 | 2023-11-14 | 上海集迈医疗科技有限公司 | 一种重症临床病人信息智能管理系统 |
CN117316471A (zh) * | 2023-11-28 | 2023-12-29 | 吉林大学第一医院 | 一种基于智能监测的医疗护理管理系统 |
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