特别适用于特定应用领域的信息通信技术〔ICT〕〔2018.01〕

本发明公开了一种基于语义的家庭医疗咨询决策支持方法，针对互联网中医学数据异构多源、传统中文分词方法无法识别医学术语的问题，利用语义技术构建面向疾病的医学知识模型，明确诊疗方案中的关键信息要素，为中文分词提供疾病自定义词典，基于分词结果统计疾病相关命名实体的词频，最终形成面向疾病的家庭医疗咨询决策支持，本发明提出的方法能够作为院内数据挖掘的补充和扩展，为建立医学大数据科研辅助分析平台提供基础。

本发明公开了基于stacking算法的妊娠糖尿病预测方法，涉及妊娠糖尿病预测技术领域，具体为基于stacking算法的妊娠糖尿病预测方法，包括以下步骤：S1、患病数据收集；S2、数据处理；S3、特征分析与特征构造；S4、构造最优子集；S5、单集成预测模型构建；S6、模型融合；S7、融合模型与单模型预测性能分析与对比。该基于stacking算法的妊娠糖尿病预测方法基于集成学习建立一个有效的妊娠糖尿病预测糖尿病患病风险的模型，帮助医护人员预测处于妊娠糖尿病的患者，及时并准确的对高危人群采取针对性的措施，这将有助于妊娠期糖尿病的辅助诊断和预防，为智能诊断和减少不良妊娠作出贡献。

本发明实施例公开了一种基于认知行为疗法的心理治疗控制方法：根据用户输入的解锁指令获取用户当前的已完成学习的心理学习模块；获取已完成学习的心理学习模块的最近解锁时间，判断最近解锁时间与当前时间之差是否大于或者等于预设间隔时长；若是，则按照预设学习顺序从未完成学习的心理学习模块中选择一个作为待学习的心理学习模块；解锁待学习的心理学习模块，通过人机对话方式向用户显示待学习的心理学习模块的病理讲解资料和自我训练资料；其中，心理学习模块基于第五版精神病统计诊断手册的对创伤后应激障碍的诊断标准和认知行为疗法设计。本发明能够结合认知行为疗法帮助用户改善PTSD症状。

本发明公开了一种Ti‑45％Al合金定向凝固过程的数值模拟方法，具体步骤如下：步骤1、简化模型条件；步骤2、形核与生长模型建立；步骤3、溶质再分配与扩散模型建立；步骤4、定义捕获规则；步骤5、模拟计算及结果导出。本模型能够模拟Ti‑45％Al合金定向凝固过程中枝晶的形核与生长、溶质浓度分布规律，以及研究温度梯度、扰动振幅、各向异性强度等参数对枝晶生长的影响，从而对研究合金定向凝固过程中枝晶生长机制起到一定的促进作用。

本发明公开了一种医疗感应数据流分类模型的构建方法，包括：采用自监督学习方法训练并获得基于CNN和LSTM结合的医疗感应数据流分类模型，包括：将未标注的数据输入医疗感应数据流分类模型的稀疏自编码器进行训练，使得模型的输入与输出一致；将带有标签的数据输入训练好的稀疏自编码器，输出得对应的分类结果；基于深度可分离卷积方法训练医疗感应数据流分类模型，获得轻量级医疗感应数据流分类模型，将获得的轻量级医疗感应数据流分类模型存储在云服务库中或部署在边缘设备上。本发明通过构建高效的、准确的轻量级模型，可以保证较高的异常诊断准确率，实现高精度疾病分类。在满足了高推理准确率的同时，符合了轻量化的要求，有效得以部署。

本发明公开了一种基于Python和BP神经网络的新冠肺炎SIT模型反演方法，包括以下步骤：步骤S1：建立新冠肺炎SIT模型；步骤S2：参考历史传染病的参数数据，初步确定新冠肺炎SIT模型中的参数β和γ取值的预测区间；步骤S3:在上述预测区间内取若干组(β，γ)值，将若干组(β，γ)值及初始值I、S、R代入Python程序中，获得若干组I(t)值；步骤S4：通过Python构建BP神经网络；步骤S5：将若干组I(t)值作为输入，各组对应的(β，γ)值作为输出，建立BP神经网络的训练样本，并训练BP神经网络；步骤S6：将实际的I(t)值输入训练好的BP神经网络中，反演求出β和γ；步骤S7：将参数β和γ的值代入新冠肺炎SIT模型中，可对新冠肺炎疫情走向进行分析。

本申请公开了一种基于健康信息对健康状况作分析及预测的方法，包括：通过健康数据获取设备获取健康数据；建立初始分析及预测模型及综合分析及预测训练集；利用综合分析及预测训练集对初始分析及预测模型进行训练，得到综合分析及预测模型；利用综合分析及预测模型对输入的健康信息进行分析及预测，并将得到的分析及预测结果输出。本申请使得得到的初始分析及预测模型及综合分析及预测训练集能够适用于疾病发生前的风险分析及预测以及核心疾病与共病并存时对核心病因的精准分析、疾病发展路径的准确分析及预测。本申请同时还提供了一种基于健康信息对健康状况作分析及预测的系统、设备及可读存储介质，具有上述有益效果。

本申请涉及一种数据存储方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：接收第一用户终端发送的数据存储请求；第一用户终端设置有信息系统，数据存储请求携带请求访问路径和信息系统采集到的原始数据；在确定请求访问路径为预设访问路径的情况下，将原始数据映射为目标数据；根据预设访问路径存储目标数据。采用本方法能够节省开发成本，降低技术门槛。

本发明涉及一种医学图像处理方法、处理装置和医学图像的显示方法。所述医学图像处理方法包括：在3D医学图像中获取多个第一切面图像，并在所述多个第一切面图像中获取肋骨关键点；根据所述肋骨关键点确定肋骨的走形曲面；根据所述肋骨的走形曲面，生成第一肋骨视图。根据本发明的医学图像处理方法、处理装置及医学图像的显示方法，通过不同肋骨的走向曲面，将现有的只能用断面显示的肋骨通过单张图片即可显示肋骨的全貌，使得医生能快速的发现肋骨骨折等异常，为快速诊断提供了便利。

本发明提供了一种资源的预约分配方法、装置、电子设备及存储介质。资源的预约分配方法包括：从预设的各资源的预约规则中，提取资源约束条件；针对每个资源，从所述资源的预约规则中，获取所述资源的资源类型，并将所述资源类型与所述资源约束条件对应绑定；基于所述资源的预约规则和所述资源的资源类型，生成所述资源的资源预约信息；所述资源预约信息包括：所述资源的各排班时段内允许预约的资源类型和所述允许预约的资源类型对应的号源数量。本发明能够基于资源的预约规则，实现对该资源的精细化分配，进而实现资源的自动预约，减轻了预约的工作量，提高了预约的效率和准确率。

本说明书公开一种基于脂质生物标记物的分类装置及应用。具体地，基于脂质生物标记物的分类装置包括数据获取模块，被配置为获取患者的特征数据集；模型匹配模块，被配置为根据所述用药特征，查询所述分类模型库并确定匹配的分类模型；其中，所述分类模型通过不同类型患者血液中脂质生物标记物的表达量对预设的分类算法训练得到；以及患者分类模块，被配置为根据所述分类模型和所述血液中脂质生物标记物的表达量，得到所述患者针对肺结核病的分类结果。这样的技术方案，具有对患者身体伤害低，能够适用于肺结核病早期筛查、评估肺结核病是否治愈，为肺结核病的早期筛查诊断以及疗效评价提供了一种新的、客观的分类方案。

本申请公开了人格偏好诊断装置及基于该装置的项目推荐系统，包括：获取模块，其被配置为：获取待诊断人员的生理信号和待诊断人员的基本信息；特征提取模块，其被配置为：对生理信号进行处理获取第一类特征；对生理信号中的脑电信号进行处理获取第二类特征；对待诊断人员的基本信息进行处理获取第三类特征；特征融合模块，其被配置为：将第一类特征、第二类特征和第三类特征进行融合，得到融合特征；人格偏好诊断模块，其被配置为：将融合特征输入到预先训练好的分类器中，输出人格偏好诊断结果。

本发明提供了一种缩小GWAS定位区间的全映射基因分型检测方法，属于生物信息学技术领域。本发明提供的缩小GWAS定位区间的全映射基因分型检测方法，是基于关联区间SNP位点全映射条件下分型策略缩小GWAS定位区间的方法，旨在分析得到关联区间之间的上位性的基础上，并根据不同定位区间之间所有SNP位点两两形成全映射状态下，计算不同SNP位点在映射条件下不同基因分型与表型的关联度，从而缩小定位区间，为进一步图位克隆候选基因打下坚实基础。本发明提供的方法在已有数据的基础上开发更可靠的方法进行进一步缩小定位区间，有助于提高研究效率，促进基因定位及功能研究的开展。

本发明涉及一种用于学生返校的疫情防控方法和系统，方法包括以下步骤：1)分别建立学生大数据库和疫情大数据库，学生大数据库包括学生的空间位置信息和健康状况信息，疫情大数据库包括疫情病例的空间位置分布信息；2)采用预设的决策指标，获取无感染风险的学生名单，从而构建返校方案，用于学生的返校；3)获取学生上传的学生返校状态信息，从而对返校方案进行调整；疫情大数据库采用数据挖掘技术构建，实际行程信息通过定位技术获取。与现有技术相比，本发明实现健康信息实时采集、返校方案研判、行程轨迹动态追踪、疫情防控日常管理的“全链路”监测管理，为学生返校复学提供全过程、全方位的决策保障。

本发明涉及一种基于元胞自动机的新冠密切接触人员数据获取方法，包括：步骤1：获取病例身份信息并查询病例的轨迹信息；步骤2：针对病例轨迹点，获取缓冲区，确定搜索范围；步骤3：以选定的缓冲区范围为元胞空间，以在该范围内来往的人员为元胞，确定元胞自动机的邻域大小；步骤4：根据密切接触判断条件，形成元胞自动机搜索机制，通过多时段的轨迹分析，获得密切接触人员数据；步骤5：对密切接触人员进行预警。与现有技术相比，本发明具有有效搜索区域内的新冠密切接触人员、适用性强、实用性好等优点。

本发明涉及一种基于云端的行程风险信息处理方法，其特征在于，包括：获取用户的计划行程信息，提取计划行程信息中的所有停留点和换乘点；获取每个停留点和换乘点的停留时间和疫情信息，并基于获取的信息计算得到每个停留点和换乘点的风险；将计算得到的每个停留点和换乘点的风险发送至用户终端。与现有技术相比，本发明计算得出用户计划行程中的所有停留点和换乘点的风险，为用户出行提供指导，并实时定位用户位置，计算得到当前停留点或换乘点的风险并更新，为用户提供安全保障，在用户到达目的地后评估用户的实际行程路径，有效评估用户的疫情感染风险，对规避疫情风险和抑制疫情扩展具有重要指导作用。

提供了用于生成和使用系综模型的方法、设备和系统。所述系综可通过基于与化合物相关联的多个数据集来训练多个模型而产生；计算多个训练模型中的每一个的模型性能统计；基于计算的模型性能统计从训练模型中选择并存储成组的最优训练模型；以及形成一个或多个系综模型，每个系综模型包括来自成组的最优训练模型的多个模型。可以通过检索系综模型并将表示用于生成和/或训练系综模型的模型的一个或多个标记数据集的数据输入到系综模型来使用系综模型；以及从所述系综模型接收与所述一个或多个标记数据集的标记相关联的输出数据。

提供了一种方法，包括：在患者护理单元的主机中接收来自与主机耦合的第一药物输送模块的输液信息。药物输送模块安装在与主机相关联的第一插入端口上。该方法还包括在主机的显示器上显示包括来自药物输送模块接收的输液信息的至少一部分的单独的通道卡，以及使单独的通道卡的边缘朝着相对于主机的插入端口的位置取向；该边缘具有在视觉上指示与单独的通道卡相关联的模块的取向的视觉指示器。该方法还包括在接收到用户选择时，展开单独的通道卡以显示输液信息的详细部分。还提供一种系统和一种包括执行以上方法的指令的非暂时性计算机可读介质。

本发明公开了用于执行对潜在患有前列腺癌的对象的预后评价的装置。所述装置包括包含表示指令集的指令数据的存储器；以及被配置为与所述存储器通信并且运行所述指令集的处理器，其中，所述指令集在由所述处理器运行时使所述处理器：获得与所述对象相关联的对象简档(102)；获得与所述对象相关联的临床数据(104)；获得关于所述对象的前列腺采集的成像数据(106)；获得与关于所述对象的前列腺采集的活检有关的病理信息(108)；至少基于所述对象简档、所述临床数据、所述成像数据和所述病理信息来确定与癌症有关的预后评分(110、112)。还公开了计算机实施的方法和计算机程序产品。

本发明提供一种容易收集用于使从内窥镜图像中识别病变的模型学习的学习数据的学习数据收集装置、学习数据收集方法和程序、学习系统、学习完毕模型、以及内窥镜图像处理装置。在将内窥镜图像与观察结果诊断信息进行关联、并使被进行了关联的内窥镜图像和观察结果诊断信息作为从内窥镜图像中识别病变的模型的在学习中使用的学习数据记录在记录装置中时，将被与观察结果诊断信息进行了关联的内窥镜图像分类成每个观察结果诊断信息的组，并且使用标签按每个组使内窥镜图像切换显示。

本发明涉及一种面向高校疫情防控的日常位置与行程数据控制方法，通过设置每日信息上报问卷模块、返校申请问卷模块、返校行程备案问卷模块、返校个人承诺书备案问卷模块、返校出发问卷模块和返校国内换乘点打卡问卷模块，获取学生的日常位置信息和返校行程数据，根据所述日常位置信息和返校行程数据进行分析，并将分析结果发送至中心服务器以提供疫情数据支持。与现有技术相比，本发明具有保证高效疫情防控数据的实时性、提高学生返校的安全性等优点。

本发明涉及一种面向高校学生返校的进校码生成、解码、扫码方法，具体包括以下步骤：S1.根据学生行为轨迹数据、健康记录数据、确诊病例数据和学生与病例地理位置信息进行相关性分析和健康状态分析，构建返校学生风险模型；S2.对学生的身份识别符进行排位，生成进校初始码，转换为字符串并进行编码、加密，生成进校码；S3.获取学生的扫码结果，对扫码结果对应的进校码进行解码，获取学生信息并进行进校信息提取与鉴权，根据信息提取与鉴权的结果进行预警。与现有技术相比，本发明具有提高学生信息数据更新的及时性、提高学校进行疫情防控的严密性与稳定性、为存在多校区、多校门的高校学生返校分类把控、分批管理提供重要保障等优点。

本发明公开了一种参数化排牙的方法，基于计算机，包括：输入排牙参数；使用最小二乘法拟合得到下颌平面；对1、3/4、6号牙齿进行手工调整；1、3/4、6号牙齿的近中边缘点和远中边缘点的中点；对1、3/4、6号牙齿的各近、远中边缘点的中点在下颌平面上进行投影；得到平面直角坐标系；拟合牙弓曲线；计算机将下颌牙齿按照从牙齿中线分别向远中方向的顺序，从牙弓的顶点向牙弓两边排列；根据下颌牙弓，复制上颌牙弓；将上颌牙齿按照从牙齿中线分别向远中方向的顺序，从牙弓的顶点向牙弓两边排列。本发明提高了排牙的效率、科学性、准确性以及技工与医生在排牙方面沟通的效率和准确性。

本发明公开了一种基于互联网的健康数据综合管理服务系统。这种基于互联网的健康数据综合管理服务系统可通过设置由远程会诊、诊断、健康服务组成的服务中心，可增加服务中心的多用性和使用效果，可通过设置资源共享模块，便于增加远程医疗的有效性，结构简单，易于实现，便于增加服务中心的交流性，便于进行提示和医疗服务的扩展；无限扩容，方便调阅，方便历史影像文件随时调阅；跨区域获取影像数据，实现远程会诊功能，实现医联体影像云中心，帮助基层医院提升医疗水平，避免了患者的重复检查，减少了医疗费用支出；医生可以随时随地阅片，促进影像调阅的共享，优化阅片流程，建立个人影像数据库，无需重复拍片即可就进获得专家诊疗意见。

本发明提供一种可有效进行鉴定微生物的检查的检查辅助方法、第一检查辅助装置、第二检查辅助装置和存储介质。辅助鉴定患者所感染的微生物的检查的方法，获得包含上述患者的症状的患者信息，向在输入了上述患者信息的情况下输出应从上述患者采集的样本、应鉴定的目标微生物和表示检查方法的检查项目的候选的推荐度的第一学习模型中输入所获得的上述患者信息，输出上述样本、上述目标微生物和上述检查项目的候选、以及上述第一学习模型所输出的上述推荐度。

本发明提供学习装置、复健辅助系统、方法、程序以及学习完毕模型。服务器是具有数据取得部以及学习部的学习装置。数据取得部取得个人资料数据以及选择辅助水平作为学习用数据。个人资料数据是关于利用复健辅助系统亦即步行训练装置执行了的复健锻炼的表示执行前的与训练者相关的个人资料的数据。选择辅助水平是在上述复健锻炼的执行时被选择的辅助水平。学习部基于学习用数据来学习对推荐辅助水平进行，该推荐辅助水平是被推荐为在训练者利用复健辅助系统的情况下应该选择的辅助水平。另外，学习部基于上述学习来生成将个人资料数据作为输入、将推荐辅助水平作为输出的学习完毕模型。

本发明提供状态推断程序、学习完毕模型、复健辅助系统、学习装置以及状态推断方法。状态推断程序在训练者为了进行预先设定的动作的训练而使用的复健辅助系统使计算机以判定训练的状态的方式发挥功能，具有阈值设定步骤以及状态推断步骤。阈值设定步骤在训练者进行的训练中取得复健辅助系统所具有的传感器的输出亦即传感器输出，并基于传感器输出来设定用于对训练是正常状态还是异常状态进行判定的阈值。状态推断步骤基于阈值来推断正在正常状态还是异常状态下进行训练。

本申请实施例提供的医护人员值班人数的获取方法、装置、设备和存储介质，涉及医疗信息处理技术领域，通过确定目标医院的各目标疾病在预设时间段内的历史新增患者人数，估算目标疾病的可预测患者增加人数；根据目标疾病的历史新增患者的留院率，计算目标疾病的可预测患者增加人数在预测时期的留院患者人数，将可预测患者增加人数与留院患者人数相加，得到目标疾病在预期时期的可预测患者人数；按照患者人数与医护人员值班人数相关性关系，确定可预测患者人数所对应的目标医护人员值班人数。本方案搭建了能够预测患者人数以对医护人员进行智能排班的管理系统，便于医护人员值班安排和人员调度，避免医疗资源的不合理配置。

本发明涉及一种能量化糖尿病肥胖症饮食控制的方法，引用了能量份概念、食材份概念、生命活动能量满足度概念、食材的能量份傻瓜系数概念和能量份尺概念，将影响饮食控制的多个相关因素——与人体日能量消耗量有关的身高、体重、性别、年龄、活动强度因素，与人体日摄入能量有关的食材种类、食材数量、食材热能含量因素，关联在一起，量化综合成一个指标，只要每日都成比例地食用一定数量食材份的各种门类食材，就可实现糖尿病肥胖症的平衡膳食原则，只要每日都食用同等数额的食材份数，就又满足了总热量平衡原则，如此，让饮食控制变得更科学、更合理。

本发明公开了一种用于基因数据分析和处理的云端管理系统及方法，首先，通过5G无线传输的方式接收从边缘计算模块传送来的结构化数据并存储；按照对应的检索信息调取上传的基因结构化数据以及边缘计算设备内存储的基因的荧光信号的原始数据，并利用这些数据做不同功能的个性化展示以及利用人工智能相关模型对基因数据做分析挖掘；找出对业务需求有较高价值的信息做相应功能的二次开发。此外，对于由边缘计算模块传输的异常信息及系统中的相关应用对结构化数据分析得出疑似异常样本时，及时向所述异常处理模块发出告警，并提醒其对相应的异常信息做出对应举措，提高实际生产的应用效果。

本发明提出了中医临床辅助辨证模型的建立方法及系统，在基于编码解码框架的中医临床辅助辨证模型的方法中，首先使用Fast‑Text语言模型对中医临床文本数据做了数据表征，再基于编码解码框架在编码层使用双向门控循环单元，在解码层使用单向门控循环单元生成中医临床辅助诊断的结果。本发明将中医临床文本的多标签分类任务从另一个视角进行处理，转换成了中医临床文本的标签序列生成任务。采用生成方法处理多标签分类问题，将证候要素作为文本生成模型的最小语义单位进行诊断结果生成，可以解决传统的多标签分类方法无法预测未见证候描述的问题。

本申请提供的一种传染病监测预警方法及装置，通过预先构建预设特征集，该预设特征集为根据已知传染病的特征集确定的，当有监测预警需求时，首先获取待监测电子病历，从待监测电子病历中提取结构化数据和后结构化数据，并根据结构化数据和后结构化数据确定待监测电子病历的特征信息；将特征信息与预设特征集中的特征信息进行对比，确定待监测电子病历的传染病类型；实时监测传染病类型中的未知传染病的个数是否达到预设阈值；当传染病类型中的未知传染病的个数达到预设阈值时，则确定未知传染病为待确诊新增传染病，以实现未知传染病的监测预警。通过本申请可以及时发现未知传染病，以减少人群感染概率，从而降低病死率。

一种医用药剂的智能出入库管理装置，包括智能药剂操作平台、智能药剂箱，智能药剂操作平台包括一个承载平台，所述的承载平台中设置有药剂摆放识别装置、智能药剂箱摆放识别装置、工作站和电源，药剂摆放识别装置和智能药剂箱摆放识别装置各自包括压力传感器、近场通信管理模块、无线充电和供电装置、电源模块和控制器。本发明的一种医用药剂的智能出入库管理装置的智能药剂箱必须放置于智能药剂箱摆放识别装置上，并在完成相应的操作人员鉴权、智能药剂箱鉴权之后，以完成药剂的正常存取操作，以满足最高的安全要求，在本发明的智能药剂操作平台上，结合NFC管理模块、压力传感器与视觉识别设备，对存放或取出的药剂进行品类与数量的精准识别，提升了安全性，简化了操作，提高了效率。

本发明公开了一种基于代谢组学的糖尿病早期预警方法，S1、获取多组数据：获取医疗单位中与糖尿病相关的健康数据及变化，以及糖尿病个体的类型和家族关系，本发明涉及医学技术领域。该基于代谢组学的糖尿病早期预警方法，通过采集多组糖尿病中的健康数据和家族遗传信息，并将获取的糖尿病数据按照遗传I型糖尿病、后天I型糖尿病、遗传II型糖尿病和后天II型糖尿病进行详细分类，然后通过Fuzzy C‑Means算法获取统计模型，再根据CART算法，算出与糖尿病数据的相似程度，并给出相应的预警提示和预防建议，通过该种方法对非糖尿病数据进行预警提示，能够起到很好的防范作用，并能够根据预防建议针对性的做出预防。

一种用于审核化验结果的审核指标确定方法及系统，涉及医学领域，该方法包括：先获取初始审核指标和历史化验结果集合；然后再根据预设的审核规则对历史化验结果集合进行自动审核，得到审核结果集合，并根据审核结果集合和历史化验结果集合计算自动审核偏差率和自动审核通过率；判断自动审核偏差率和自动审核通过率是否符合预设的审核数值要求；如果符合，则根据自动审核偏差率和自动审核通过率对初始审核指标进行计算调整，得到调整审核指标。可见，实施这种实施方式，能够通过对审核指标的自动更新获取更适应的审核指标，从而有利于提高系统审核精度，并且还能够在一定程度上消除因地区差异所导致的指标差异，从而能够提高系统审核的普适性。

本发明提供了一种提高青蒿素副产物利用率的方法和装置，包括：获得青蒿素的第一目标副产物；获得第一使用需求信息、第一提取工艺流程；构建第一训练数据集；将第一训练数据集输入第一训练模型，每一组训练数据均包括：第一目标副产物、第一使用需求信息、第一提取工艺流程和用来标识第一输出列表的标识信息；获得第一训练模型的输出信息，输出信息包括第一输出列表；根据第一输出列表，确定第一生产流程信息；获得第一参数信息、预设工艺参数信息；判断第一偏差值是否满足预设偏差范围；如不满足，获得第一预警信息，停止对于第一目标副产物的提取操作，并对第一参数信息进行调整，达到了提高青蒿素副产物的提取率和提取质量的技术效果。

本发明公开了一种无接触智能化咽拭子采集工作站及其使用方法，由智能终端和工作站主体组成，智能终端由连接至工作站的电子屏、身份证感应器、条码打印装置、咽拭子供应口、红外体温监测装置组成，工作站主体由工作站框架、站外置物架、样品回收口、手套操作口、感应式消毒喷雾、观察窗、站外公示电子屏、新风过滤系统、密封门、采光窗、站内显示屏、照明灯管、时钟、视频监控、空调、站内置物架组成。本发明通过无接触式身份认证、体温初筛、自助式咽拭子获取及存放、感应式喷雾消毒等方式，使得被采样者与其他被采样者之间在咽拭子采样过程中全程无接触，避免被采集者之间可能的交叉感染。

本公开提供一种基于现金微生物溯源分析的公共卫生安全金融预警系统，包括：现金信息记录部，用于记录能够识别每单位现金的唯一识别信息；生物信息检测部，用于检测并记录每单位现金所携带的生物信息；信息关联部，用于将生物信息检测部所检测的每单位现金的生物信息与现金信息记录部所记录的该单位现金的唯一识别信息进行关联；分析部，根据每单位现金的唯一识别信息来得到每单位现金的来源与流向，并且通过与每单位现金的唯一识别信息相关联的生物信息，且基于得到的每单位现金的来源与流向，来分析与该单位现金相关联的生物分布情况；以及预警部，当分析部分析出异常的生物信息后，基于该异常的生物信息以及生物分布情况来提供预警信息。

本发明公开了一种TADF发光分子发光性能的高通量预测方法，该方法对满足预设光电性能条件的分子给体、分子受体以及分子连接体进行虚拟合成得到TADF发光分子，将部分TADF发光分子作为样本分子，将样本分子的分子结构转换成ECFP分子指纹，使用基于深度神经网络的回归模型对样本分子的分子特征和发光性能进行训练，并使用训练好的回归模型对所有TADF发光分子发光性能进行预测，最后选择预设发光性能阀值，对TADF发光分子进行筛选，筛选出的TADF发光分子作为实验合成对象。本发明能够很大程度的减少TADF发光分子设计的周期和成本。

本发明公开了一种药房远程服务系统，该远程服务系统包括用户单元、药房平台单元、第三方配送单元、医院系统、供应商系统、第三方监管平台和后台服务器，用户单元与药房平台单元连接，药房平台单元用于给用户提供所需服务，药房平台单元通过第三方配送单元将用户购药配送至用户，药房平台单元与医院系统连接用于患者信息、病例、药品信息、医疗知识、常识的数据共享，药房平台单元通过与医院系统对接获取用户医院就诊的电子处方，有益效果：该系统建立完善的服务保障体系，既保证药房运营，又满足用户需求、保障用户权益，省时省力，方便用户购药，便于药房运营管理，通过该服务系统，向用户提供更多的服务，系统功能性强，实用性更强。

本发明公开了一种健康打卡方式，涉及信息收集管理技术领域。一种健康打卡方式，包括服务器端和用户端，管理员信息管理系统中设置有多个群体管理员，群体管理员拥有多个管理员权限，管理员权限包括用户信息管理、打卡信息管理、危险信息管理和打卡信息编辑，用户信息管理、打卡信息管理、危险信息管理和打卡信息编辑均与数据管理优化系统相连接。本发明通过超级管理员设置针对不同群体的群体管理员，使得不同群体的群体管理员根据群体情况自行针对编辑打卡内容，通过超级管理员下发权限可以实现群体管理员对用户信息和打卡信息的自主控制，实现了针对不同群体针对性指定打卡规则以及增强群体管理员功能性的作用。

本发明公开了一种患者智能入库回访系统，包括录入模块、数据库模块和回访模块，录入模块包括个人信息录入组件和个人病历录入组件，个人信息录入组件上连接有医院挂号系统，个人病历录入组件上连接有医院电子病历系统，包括病历录入组件和回访时间预录组件，数据库模块包括中央数据库和连接在中央数据库上的数据交互组件，回访模块包括自动拨号组件、智能语音组件和录音组件，中央数据库内设有连接在回访时间预录组件和回访模块上的时间轴组件，本发明的优点在于实现了对患者的自动语音回访和回访数据归档，有效减轻了医护人员的工作负担，同时还能够针对每位患者准确建立于电子病历配合的回访档案，便于后期医护人员追踪患者的后续病情发展。

本发明公开了一种智能医疗住院管理系统，包括云端服务器、医院服务器、WIFI中继站、病患终端、医护终端；云端服务器用于在接收病患终端发送的服务请求之后，获取病患的坐标信息和其所属预设范围内的WIFI中继站，并监测当前接入时间和分配订单到医院服务器上，医院服务器根据服务请求的类型选取相应的专业医护人员；病患终端包括实时定位病患所处位置的定位模块，实时检测反映病患身体状况的数据并上传到云端服务器的测量模块，用于传输数据的通信模块；所述云端服务器用于对所述数据进行记录并分析病患的健康发展状况。本发明提供的智能医疗住院管理系统，可以对病患进行实时的健康状况监控与反馈，提高医疗住院管理效率，提升病患的安全保障效果。

本发明公开了一种基于区块链的医疗信息安全管理系统，包括患者信息管理模块、医疗信息管理模块、监测报警模块及存储模块；患者信息管理模块包括用户名生成模块及加密模块；医疗信息管理模块包括收录多个医疗信息收录节点的区块链信息的信息收录模块、收录患者加密后的医疗及用户名信息至区块链上相应的医疗信息收录节点中的信息运算模块、根据患者医疗信息为其分配对应的区块链中医疗信息收录节点的访问权限的信息分配模块；根据收录的患者用户名信息在区块链中将与该患者对应的患者的医疗信息调出的公共查询模块。本发明提供的医疗信息安全管理系统，保证了数据传输过程中的安全性，实现了各院及各部门科室的信息交互，提高了医生诊疗的效率。

本发明提供一种医疗器械跟踪管理系统，包括器械识别码、服务器、管理端；所述器械识别码与每个医疗器械唯一对应；所述医疗器械包括植入手术器械和复用手术器械；所述管理端包括权限均不相同且互不干涉的厂家管理端、经销商管理端、医院管理端和清洗机构管理端，所述厂家管理端、所述经销商管理端、所述医院管理端和所述清洗机构管理端分别用于识别所述器械识别码，以自动读取所述器械识别码的数据，并按预设的要求录入相应环节的信息上传给所述服务器；所述服务器用于将所述管理端上传的信息进行保存。保证医疗器械在每一个环节得到精确记录，对医疗器械进行监管，进而为患者治疗提供保障。

本发明公开了一种图特征提取、脂水分配系数预测方法及图特征提取模型，其中，图特征提取方法包括：获取待提取特征图，待提取特征图由多个节点以及连接具有关联关系的节点的边组成；将待提取特征图输入到图特征提取模型进行特征提取，得到每一个节点的特征，图特征提取模型包含多个卷积层和GRU网络层，多个卷积层与GRU网络层间隔设置，通过GRU网络层进行具有关联关系节点的特征融合；将最后一层卷积层输出的每一个节点的特征输入到归并层进行特征融合，得到待提取特征图的特征。本发明在每次卷积操作时使用了GRU网络层来把具有关联关系节点的特征信息融合起来，使得网络的表达能力更好，更适合表达图内部节点之间的相互作用，减少前期的提取工作量。

本发明公开了一种分子动力学仿真测试系统，具体涉及分子动力学技术领域，包括建立模块，用于建立分子动力学数据库和分子动力学仿真软件；所述分子动力学数据库储存于服务器中，且包含有各种分子动力学研究模型；预处理模块，对所述分子动力学数据库进行预设的连接处理，以实现所述分子动力学数据库与所述分子动力学仿真软件Materials Studio的通信连接；仿真测试模块，用于基于所述分子动力学仿真软件Materials Studio、所述分子动力学数据库，对所述分子动力学研究模型进行软硬件协同仿真测试。本发明可以确保数值计算可复现性，最大程度还原模拟过程，便于程序的移植、调试、验证和确认。

本发明公开了一种基于区块链的医疗管理系统，包括：电子病历生成模块、电子病历审核模块、云服务器和区块链模块。通过电子病历生成模块根据医生的信息、患者的信息以及医生端输入的诊断信息生成对应的电子病历，并将电子病历分别发送至云服务器和区块链模块，这样可利用云服务器和区块链技术的存储可靠性确保电子病历不会发生丢失；同时，由于区块链具有防篡改功能，所以解决了病历存在后期被篡改风险的问题；而且，加设的电子病历审核模块能审核出一般的诊断错误或书写错误，从而降低了误诊率。

本发明提供一种基于卷积神经网络预测蛋白和配体分子结合自由能的方法，包括以下几个步骤：（1）从PDB数据库，获取高质量的蛋白‑配体复合物晶体结构，以及从文献中收集小分子结构并进行3D构象准备；（2）对蛋白和小分子进行编码和描述符计算，将蛋白处理为3D图像；（3）用蛋白的3D图像作为输入，设计卷积神经网络的架构，包含输入层、隐藏层和输出层；（4）对预训练的模型进行了特征提取和微调，以应用在新数据集上；（5）待所有任务完成后，调用Pandas和Matplotlib数据分析库，直接在jupyter中绘制分析结果曲线。本发明实现了快速、精准的蛋白‑配体结合自由能计算，与实验值相比，误差较小，并可以将结果自动进行数据分析和可视化。

本公开提供一种远程医疗系统、一种远程医疗的医生资源分配方法、电子设备以及计算机可读存储介质，涉及计算机技术领域。所述远程医疗系统包括：第一终端，用于接收用户的症状描述、实时体征数据及医疗咨询请求并上传至服务端；第二终端，用于展示所述用户的历史咨询数据及所述实时体征数据，接收医生输入的诊断结果并发送至服务端，以及接收所述医生的预约回访操作；服务端，包括：画像模块，用于得到医生画像数据及用户画像数据；预测模块，用于预测第一预设时间段内所述医疗咨询请求的数量；分配模块，用于依据所述医生画像数据、所述用户画像数据以及所述预测模块得到的预测数据实现所述医生的分配。本公开可以实现合理地分派医生。