患者营养治疗管理系统,1、营养诊疗系统与其它系统之间的关系,2、患者营养诊疗流程;2.1、营养风险筛查;2.2、营养状态评定;营养评定：临床营养专业人员通过膳食调查、人体组成测定、人体测量、生化检验、临床检查以及综合营养评价方法等手段，对患者营养代谢和机体机能等进行全面检查与评估，以确定营养不良类型以及程度，估计营养不良所致后果的危险性，用于制定营养支持计划，考虑适应症以及可能的副作用，检测营养支持疗效

基于Android的卒中患者辅助语音系统1.0

MG医院患者档案系统可广泛应用于各类医院记录和查询各个科室的患者就诊情况。通过本档案系统，医院管理者可以方便的记录每天到诊的患者的详细信息，包括患者基本信息、就诊科室，主治医生，就诊结果，检查情况、用药情况和治疗情况。所有就诊信息一目了然，方便快捷。本系统同时也可作为患者电子病历使用。医生可以方便的查看患者以往的就诊历史。MG医院患者档案系统采用PHP+Mysql开发，可极为方便的部署到任何支持php的服务器或个人电脑上，既可以单机使用，也可联网使用。默认管理员账户为admin，密码为123456。安装时请导入sql.zip到数据库中，并更改config.php中的相应配置。

MATLAB患者癌症发病预测源码：单层竞争神经网络的数据分类

医疗信息管理系统（ssm+layui+freemaker） docker 创建mysql schema docker run --name mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -d -i -p 3306:3306 mysql:latest 账号是root，密码是123456 管理员页面、医生页面、患者1等详细见截图/img

matlab中存档算法代码

神经网络 乳腺癌数据集的神经网络，可产生概率并对新患者进行分类。 训练数据 该模型是使用699例乳腺癌患者的数据集构建的。 数据集经过归一化和清洗，最终使500名患者接受了培训和测试的最终数据集。 共有500例患者，其中262例（52.4％）患有良性肿瘤，238例（47.6％）患有恶性肿瘤。 为了进行训练，使用了80％的数据，其中40％是良性肿瘤，40％是恶性肿瘤，其余20％用于测试。 在这20％中，12.4％来自良性肿瘤，而7.6％来自恶性肿瘤。 怎么跑 克隆存储库 启动你的服务器 现在，您可以访问神经网络预测的结果并查看模型训练的性能图。 内容

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构建以患者数据为核心的医疗健康数据安全防控体系

通过图表示学习预测患者结果 该存储库包含用于通过“图形表示​​学习”预测患者结果的代码。 您可以在以下网址观看W3PHIAI（AAAI研讨会）上的聚焦演讲视频： 引文 如果您在研究中使用此代码或模型，请引用以下内容： @misc{rocheteautong2021, title={Predicting Patient Outcomes with Graph Representation Learning}, author={Emma Rocheteau and Catherine Tong and Petar Veličković and Nicholas Lane and Pietro Liò}, year={2021}, eprint={2101.03940}, archivePrefix={arXiv}, p