基于Vue.js和SpringBoot的社区医疗服务平台是一个综合性的医疗健康管理系统，它分为用户前台和管理后台两个部分，以满足不同角色的需求。用户前台主要面向普通用户，提供药物信息查询、居民健康档案管理、在线预约挂号等功能，方便用户随时了解自身健康状况和获取医疗服务。管理后台则为管理员和医生提供更高级的管理功能，包括医生信息管理、就诊记录管理、健康档案管理等，以提高医疗服务的效率和质量。此外，平台还具备权限管理功能，确保不同角色能够访问相应的功能模块，保障数据安全。通过这个平台，可以实现社区医疗服务的数字化、智能化，提高医疗服务的覆盖面和便捷性，为居民提供更加优质的医疗服务。 录屏：https://www.bilibili.com/video/BV1kH4y1F7L9 教程：https://space.bilibili.com/417412814/channel/collectiondetail?sid=2242844

乐企数字化电子发票（医疗门诊）开票能力说明文档 V2.003

乐企数字化电子发票（医疗门诊）开票能力说明文档V2.003是一份详细阐释了医疗门诊领域中电子发票开具、管理与查询流程及规则的指导性文档。文档涵盖的内容广泛，从发票明细条数的限制，到税收分类编码的调整，再到发票上传时间规则的说明，为医疗门诊机构提供了全面的电子发票开具流程和要求。 在文档中，2.2.4.2数据校验部分经过多次修订，增加了对发票明细条数的限制，购销方税号校验规则，以及非汇总项编码的校验，以确保开具的电子发票数据准确无误。此外，还对折扣行的校验规则进行了优化，提高了发票校验的效率和准确性。Unicode编码使用限制的加入，进一步规范了编码的使用，保证了系统间的兼容性和数据的一致性。 文档还特别强调了差额征税发票的校验规则，这在医疗门诊领域尤为重要。为此，文档增加了对差额征税类型代码、扣除额、优惠政策标识字段的校验，以及差额扣除清单和差额征收编码接口的使用，以确保医疗门诊在进行差额征税操作时符合最新的税法规定。 为了适应政策的变化，文档在数据校验和合规性校验部分增加了对联用他用开票员校验规则的调整，并优化了红字确认单金额和销售折让校验逻辑。这些调整确保了医疗门诊在开具电子发票时能够遵循最新的税务政策，同时也加强了对发票开具过程的监管。 开发指引部分为开发者提供了如何在特定业务场景下正确使用电子发票系统的详细说明，帮助医疗门诊机构更加高效地实现数字化转型。文档中还包含了阅读指引、能力介绍、主要政策依据、名词解释和扩展阅读等章节，旨在为医疗门诊机构提供全面的电子发票开具能力使用和管理指导。 此外，文档的更新记录显示了自2023年6月以来，经过了多个版本的迭代，逐步完善了电子发票开具的各项规定和流程。每次更新都有详细的修改说明和生效日期，便于用户跟踪最新版本和更新内容。 乐企数字化电子发票（医疗门诊）开票能力说明文档V2.003为医疗门诊机构提供了一套完整且系统的电子发票开具解决方案。通过遵循文档中的规定和流程，医疗门诊机构能够在遵守税务政策的前提下，有效地进行电子发票的开具、管理和查询工作。

金税四期项目的推进标志着我国税务信息化建设又向前迈进了一大步。在金税四期框架下，医疗服务领域特别是住院服务环节的电子发票成为了一个重要的组成部分，它不仅优化了税务和医疗收费流程，还提高了发票管理的效率和准确性。本文将详细解读数字化电子（医疗服务（住院））发票版式文件，旨在为相关人士提供发票版式规格的详细解释。 数字化电子发票为住院服务提供了更为便捷的电子化财务管理方式，其版式文件详细规定了发票的基本结构、内容布局和数据标准。版式文件通常包括以下几个关键部分：发票头信息、服务项目明细、收费项目明细、合计金额以及税额等。这些内容在版式文件中都有明确的放置区域和格式要求，确保了医疗服务提供方在开具发票时的统一性和规范性。 发票头信息是每张发票的基础信息，它包括发票代码、发票号码、开票日期、服务提供方的名称、纳税人识别号、地址、电话以及开户行和账号等。这些信息对于确认发票的合法性和识别交易双方都是至关重要的。发票头信息一般位于发票版式的顶部位置，格式严格规范，确保信息的可读性和易识别性。 服务项目明细区主要是详细记录了患者在住院期间的各项服务费用，例如床位费、检查费、治疗费等。每项服务费用都有对应的项目名称、数量、单价和金额等细分信息。这些信息的精确记录对于保障患者的权益、提供透明的医疗收费服务有着重要意义。在数字化发票版式文件中，服务项目明细一般排列有序，每项服务内容都具有清晰的分隔标识。 收费项目明细则更具体地罗列了医疗服务过程中所涉及的药品费用、材料费、医疗设备使用费等收费项目。收费项目明细需要提供项目编码、项目名称、数量、单价以及金额等信息。与服务项目明细一样，收费项目明细的布局需要清晰合理，使得审核人员和患者能快速准确地核对收费信息。 合计金额是指上述所有收费项目的金额总和。税额则是根据国家税务规定计算出的应税金额。合计金额和税额在发票版式中占有显著位置，它们是患者和医疗服务提供方最关心的数据之一。这两个金额的计算必须精确无误，且应符合税务部门的相关规定。 数字化电子发票不仅提高了医疗服务过程中的财务管理效率，还促进了税务信息的透明化和规范化。随着我国财税体制的不断完善，数字化电子发票在医疗领域的应用将越来越广泛，未来将成为医疗行业财务管理的重要组成部分。 此外，电子发票的使用也大大减少了纸质发票的印制和保管成本，有助于推动绿色环保的理念。随着相关技术的进一步完善，电子发票的安全性和便捷性将得到进一步提升，有助于提升整个医疗行业的服务品质。 医疗行业作为关系到民生的重要领域，在推进电子发票应用的同时，也需要做好对医护人员和财务人员的培训工作，确保他们能够熟练掌握电子发票版式文件的操作规范，以便更好地服务于患者和社会大众。随着金税四期工程的深入实施，我们有理由相信数字化电子发票将在我国医疗行业中发挥更加重要的作用。

便携式医疗设备的设计人员正面临着一些独特的挑战。医疗照护领域对电子产品的审查控管相当严格，尤其在产品设计的寿命、使用周期、还有使用上的稳定性，皆有高规格的要求。此外，电子设备的设计用途，一旦与医疗设备相关时，就产生了非常重大的意义。 　　举例来说，低功耗为所有设计人员共同的追求目标，低功耗意味电池可以变得更小、更轻，藉以提高产品的可移植性；对于医疗设备来说，可移植性的提高改善患者的生活质量，且患者的生命更需直接仰赖电池的寿命。 　　在本文中，我们将说明设计人员如何利用微控制器(MCU)进行设计、并符合医疗设备的低功耗要求。 　　电压和电池寿命 　　在低功耗应用中，微控制器的静态功耗是很 在医疗电子设备的设计中，降低功耗是至关重要的任务，特别是在便携式设备中，它直接影响设备的可移植性和电池寿命。设计者需要遵循严格的行业标准，确保产品的长期稳定性和可靠性，同时考虑到设备的特殊用途，如医疗监护，低功耗设计会直接影响患者的生活质量和安全。 微控制器（MCU）在实现低功耗设计中扮演了核心角色。MCU的选择应当注重其静态功耗，尤其是在休眠模式下的电流消耗。一些高性能MCU在休眠状态下能将电流消耗降至50 nA以下，这有助于显著延长电池寿命。此外，MCU应能在广泛的电源电压范围内工作，以适应不同类型的电池，比如1.8 V的碱性电池工作电压，确保设备能够在电池电压下降时仍能正常运行。 在设计中，采用外围电源切换策略是减少功耗的有效手段。通过微控制器控制外围设备的电源通断，只在需要时才为传感器、存储器等供电，例如在医疗监视器中，当不进行数据采集时关闭传感器和EEPROM，可以显著降低系统总功耗。利用MCU的I/O口可以直接为这些设备供电，减少了额外组件的需求，从而降低成本。 微控制器自身的功耗管理模式也是关键。当系统负载较轻时，MCU可以进入休眠模式，以进一步减少能耗。例如，如果测量和数据处理只需要11ms，那么在两次测量之间的大部分时间，MCU都可以休眠，以降低平均功耗。看门狗定时器的设置和选择也很关键，因为它决定了MCU何时从休眠状态唤醒，确保定期的数据采集。 为了准确评估设备的功耗，设计者需要进行电源预估，计算每个组件在不同状态下的电流消耗，以及在整个操作周期内的平均功耗。这包括MCU、传感器、EEPROM以及其他任何电源依赖的组件。通过这些计算，设计者可以优化设备的电源管理策略，确保在满足性能需求的同时，最大限度地延长电池寿命。 降低医疗电子设备功耗的关键在于选择低功耗MCU，智能电源管理，合理利用MCU的功耗模式，以及精确的电源预算计算。通过这些方法，设计者能够开发出既满足医疗标准又具有高效能源利用的便携式医疗设备，从而提高患者的生活质量，并保障其安全。

根据自己所在行业的经验，亲自通过本地化部署DeepSeek及深度学习框架，实现医疗数据的本地化训练。通过 DeepSeek 本地化训练和病历数据分析，旨在提高疾病诊断的准确性和效率，辅助医生制定更优化的治疗方案。同时，挖掘病历数据中的潜在价值，为医学研究提供数据支持，推动医疗行业的发展。 随着医疗健康行业的发展，患者病历数据的私密性保护和高效利用成为医疗信息科技领域的重要议题。医疗数据私有化部署是保护患者隐私的关键措施，它通过在受控的本地环境中处理数据，来满足相关法律法规的要求，并确保数据安全。同时，利用本地化部署的深度学习框架，如DeepSeek，可以实现针对医疗数据的深度学习模型训练，提高医疗诊断的准确性和效率。 在进行DeepSeek本地化部署之前，需要做好充分的准备工作。硬件环境的搭建至关重要，包括服务器的选择、CPU和GPU的配置、内存和存储设备的安装。在本文中，推荐使用戴尔PowerEdge R750xd服务器，该服务器拥有良好的扩展性和稳定性，适合处理大规模的医疗数据和深度学习模型训练任务。具体硬件配置上，强调了使用英特尔至强处理器和NVIDIA A100 PCIe GPU，以及大容量DDR4内存和快速的SSD和NVMe SSD存储。这样的配置能够确保医疗数据处理和模型训练的高效性。 软件环境的准备同样重要。操作系统需要进行更新和升级，以保证系统的稳定性和安全性。深度学习框架的选择上，Anaconda环境的搭建被推荐，因为其方便管理和环境隔离的特性，有助于深度学习项目在医疗数据上的应用。文中还强调了使用最新版的PyTorch框架，并在相应的CUDA环境中进行安装，以利用GPU加速模型的训练。数据库方面，建议使用MySQL数据库来存储病历数据，这有助于数据的组织、查询和管理。 数据准备工作包括数据收集、清洗、标注三个重要环节。医疗数据的收集通常来源于医院信息系统，内容包括患者基本信息、症状描述、诊断结果、检查报告和治疗记录等。数据清洗主要针对数据完整性、准确性的提升，运用Python Pandas库等工具处理数据中的缺失值、重复值和异常值。数据标注则是为了提供给深度学习模型训练所需的标注数据，特别是在疾病分类或预测等任务中。 DeepSeek本地化部署实施步骤涵盖了从硬件选择到软件配置，再到数据处理的全过程。通过遵循这些步骤，医疗行业机构能够有效地实施本地化的深度学习训练环境。这样的环境不仅保障了患者数据的安全和隐私，还能通过深度学习模型在医疗数据上的训练，辅助医生进行更准确的疾病诊断，从而提高整体的医疗服务质量和效率。同时，挖掘病历数据中的潜在价值，为医学研究提供支持，推动医疗行业发展。 医疗数据的深度学习应用正逐渐成为推动医疗行业发展的重要力量。通过本地化部署，医疗行业能够充分利用自身数据资源，通过先进的数据分析和机器学习技术，实现智能化的疾病诊断和治疗方案优化。未来，随着技术的不断进步和医疗数据的进一步积累，将有更多创新性的应用产生，为医疗行业带来更多的可能性。

拉曼光谱是一种基于非弹性散射原理的光谱技术，主要用于研究物质的分子振动模式，通过这些振动模式，可以分析出样品的化学组成和分子结构。由于拉曼光谱技术在测量中对样品的损伤极小，同时能够快速获取大量化学信息，因此在临床医疗尤其是在癌症检测与诊断领域中扮演着越来越重要的角色。 激光技术的进步极大地推动了拉曼光谱在生物医学领域的应用，特别是近红外激光的使用，使得拉曼光谱在生物组织中的应用变得可能。另外，CCD探测器的出现和性能提升，以及傅里叶变换拉曼光谱技术的应用，都极大地提高了拉曼光谱技术的性能和可靠性。这些技术的进步不仅使得拉曼光谱成为材料分析、宝石鉴定等领域的有力工具，更是在生物医学领域，尤其是在癌症诊断方面显示出其巨大的潜力。 在癌症检测与诊断方面，拉曼光谱的应用主要体现在以下几个方面： 1. 子宫癌检测：利用遗传算法与偏最小二乘判别分析（GA-PLS-DA）技术，结合近红外拉曼光谱，可以对子宫癌组织进行快速识别。这种方法能够检测到癌前细胞的形成，并对癌变组织的生物分子变化进行分析，从而达到早期诊断的目的。 2. 膀胱癌和前列腺癌诊断：光纤近红外拉曼光谱技术能够在体外对膀胱镜和尿道前列腺切除术样本进行诊断。通过分析拉曼光谱与组织学特征的关联，可以建立用于诊断膀胱癌和前列腺癌的算法模型，并验证其准确性。 3. 血液成分分析：拉曼光谱技术可用于血液成分的快速检测，对于血液中化学物质的鉴定及浓度测定具有重要意义。 4. 动脉硬化检测：动脉硬化与心血管疾病密切相关，拉曼光谱技术能够帮助检测动脉壁的分子组成变化，对早期动脉硬化有警示作用。 在上述应用中，拉曼光谱技术的检测速度之快、损伤之小，使得其成为一种重要的临床诊断工具。以遗传算法、偏最小二乘分析为代表的化学计量学方法能够处理复杂的光谱数据，提取出诊断所需的特征信息，极大地提升了诊断的准确性。 而LabVIEW这一标签提示，该技术在拉曼光谱数据的采集、处理和分析中扮演着重要角色。LabVIEW是一种图形化编程语言，广泛应用于仪器控制、数据采集、数据分析等领域。在拉曼光谱研究中，LabVIEW可用来控制激光器、探测器的工作以及对收集到的数据进行实时处理和分析，它对提升实验室的自动化水平和促进研究的深入化起着关键作用。 拉曼光谱技术已经成为临床医疗中不可或缺的一部分，尤其在癌症检测与诊断领域显示出巨大的应用潜力。通过不断的技术创新和方法优化，拉曼光谱技术在提升诊断准确性、缩短检测时间以及降低成本方面，将为临床医学带来更多突破性的进展。

医疗图像分割数据集synapse

在当今信息科技快速发展的时代背景下，医疗信息的智能化管理与应用受到了广泛关注。基于知识图谱的医疗问答系统作为一种创新的信息服务方式，已经成为医疗信息化领域的研究热点。本项目即旨在开发一套基于知识图谱的医疗问答系统，其不仅能够帮助用户快速准确地获取医疗健康信息，还能在一定程度上减轻医疗机构的工作压力，提高服务效率。 医疗知识图谱是整个问答系统的核心，它通过构建医疗领域的实体以及实体间的关系，形成一种结构化的知识网络。这样的知识网络可以包含各种医疗信息，例如疾病名称、症状、治疗方法、药物信息等，以及这些信息之间的内在联系。通过知识图谱的应用，问答系统能够理解用户的自然语言查询，并从图谱中提取出与问题相关的信息进行回答，从而提供更为精确和个性化的服务。 实现基于知识图谱的医疗问答系统是一个复杂的过程，涉及自然语言处理、数据挖掘、人工智能等多个领域。在这一系统中，Python语言因其强大的数据处理能力和丰富的库支持而成为首选开发语言。它不仅方便了数据的采集、清洗和转换，还为后续的知识图谱构建、查询和推理提供了高效的工具和平台。 本项目的具体实现步骤可能包括以下几个方面：首先是医疗数据的收集，这可以通过爬虫技术从各种医学数据库、官方网站、专业文献等资源中获取。接着是数据预处理，这一步骤需要对收集到的数据进行清洗、去重、分类等工作，确保数据的质量。在数据预处理的基础上，需要构建知识图谱，这通常包括定义实体、关系以及它们之间的映射规则。知识图谱构建完成后，接下来就是问答系统的开发，这包括意图识别、问题分析、知识检索和答案生成等关键环节。 此外，为了使项目更加完善，博客中的详细部署过程也是非常关键的。部署过程不仅要确保问答系统的顺利运行，还需要考虑到系统的扩展性、稳定性和用户友好性。系统的部署需要在服务器上进行，可能涉及操作系统的选择、网络配置、数据库部署、后端服务搭建以及前端界面设计等多个方面。通过详细的部署指南，用户能够根据博客中的步骤一步步完成系统的安装和配置，进而体验到问答系统带来的便捷。 基于知识图谱的医疗问答系统不仅为医疗健康信息的获取和管理提供了新思路，还通过技术创新推动了医疗信息化的发展。对于即将进行毕业设计、课程大作业的学生来说，本项目不仅提供了一个实际的案例，还通过博客的形式将理论与实践相结合，为学生们的项目开发提供了全方位的支持。通过本项目的实施，相信能够培养出更多有能力解决实际问题的优秀人才，为医疗行业注入新鲜血液。

在医疗领域，一些应用已经从科幻小说变为现实。人工智能系统通过了中国和英国的医学执照考试 ，而且它们比普通医生考得更好。最新的系统比初级医生能更好地诊断出55种儿科疾病。但是，这些系统比第一批计算机视觉深度学习应用（例如研究一个图像）中的一些更难构建，因为它们需要具有更广泛常见的医学知识，要处理更多种类的输入，并且必须理解上下文。 数据说明: 来自某在线求医产品的中文医患对话数据。 原始描述:The MedDialog dataset contains conversations (in Chinese) between doctors and patients. It has 1.1 million dialogues and 4 million utterances. The data is continuously growing and more dialogues will be added. The raw dialogues are from haodf.com. All copyrights of the data belong to haodf.com.