蓝牙温度及的设计计算机科学与技术【字数：9807】
医疗信息化最初在物联网解决的思路是就是移动，需要移动计算需要智能识别，从2004年以后在医疗行业兴起的移动医疗的热潮，移动医疗核心是管理观念的转变，从业务系统转向对象管理，这也是物联网的最先的原动力。在医疗物联网的研究应用中得出了非常重要的想法，所有的系统要基于对象。在医疗行业最重要的对象就是病人，围绕病人的是医生、护士、药品、器械，所有跟病人有关的系统，如果我们把这些系统有序地按照一定的标准和管理规范进行有序的管理得到了基本的效果是所有的对象都是有序地进行，在控制下进行运作，这样医院的基本医疗安全、质量就得到了保障，这是简约数字医疗战略的物联网。所以无论是应用物联网技术，还是应用对象管理的技术，要简单、简化。简约有三个含义，首先是简单，第二是标准化，第三是有可靠性的。
目录
1.引言 1
2.软件开发概况 1
2.1课题研究背景 2
2.2医疗物联网的发展状况 2
2.3本次课题的目的和意义 2
2.4系统要实现的界面 2
3.开发工具 4
3.1 VISUAL STDIO 2017 5
3.2 XD 6
3.3 KEVIL5 7
4.软件界面设计基础 4
4.1蓝牙的应用 2
4.2 医学用设备的使用规范 2
4.3界面设计的规划 2
4.3.1确定app的名字 2
4.3.2确定主题色 2
4.3.3登录界面的规划 2
4.3.4应用界面的规划 2
5.总结与展望 4
参考文献 4
致谢 4
1.引言
医疗物联网分成三方面：
1、“物”就是对象，就是医生、病人、机械等。
2、“网”就是流程，医疗的物联网概念，并不是说看得见的物理的网络就有物理的网络不行，这个网络必须是基于标准的流程。物联网的概念必须提升到一个流程。
3、“联”就是信息交互，物联网标准的定义对象是可感知的，可互动的，可控制的。
中国80%的医疗资源集中在20%的大城市，老百姓看病都集中在大医院，导致看病等 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ￥351916072$
待时间长，住院床位急缺。健全社区医疗网络，使群众小病进社区，大病进医院是解决我国看病难、看病贵的主要手段之一。大病进医院，小病进社区是比较合理的医疗资源配置方式，社区医疗机构将成为预防保健、基本医疗、健康教育、疾病控制等社区卫生服务的主体。
我国社区医疗服务尚处于起步阶段。2009年，全国社区卫生服务中心和服务站仅占卫生机构总数的2.98%，其卫生技术人员仅占卫生技术人员总数的4.52%。社区医疗机构的人力资源状况也还有较大的改善空间。
社区医疗机构从设施、诊疗水平等客观条件上与大医院之间仍存在较大差距。一些社区医疗机构硬件匮乏、设备陈旧，甚至所处的外部环境太差影响了居民就诊信心，并且许多社区医疗机构业务单一、技术水平偏低，普遍缺乏全科医生和高级人才。
医疗信息化最初在物联网解决的思路是就是移动，需要移动计算需要智能识别，从2004年以后在医疗行业兴起的移动医疗的热潮，移动医疗核心是管理观念的转变，从业务系统转向对象管理，这也是物联网的最先的原动力。在医疗物联网的研究应用中得出了非常重要的想法，所有的系统要基于对象。在医疗行业最重要的对象就是病人，围绕病人的是医生、护士、药品、器械，所有跟病人有关的系统，如果我们把这些系统有序地按照一定的标准和管理规范进行有序的管理得到了基本的效果是所有的对象都是有序地进行，在控制下进行运作，这样医院的基本医疗安全、质量就得到了保障，这是简约数字医疗战略的物联网。所以无论是应用物联网技术，还是应用对象管理的技术，要简单、简化。简约有三个含义，首先是简单，第二是标准化，第三是有可靠性的。
蓝牙是一个标准的无线通讯协议，基于设备低成本的收发器芯片，传输距离近、低功耗。由于设备使用无线电（广播）通讯系统，他们并非是以实际可见的线相连，然而准光学无线路径则必须是可行的程范围取决于功率和类别，但是有效射程范围在实际应用中会各有差异，请参考右侧的表格。
2.设备开发状况
2.1本次课题的选取背景
1 。医疗行业人工智能发展现状：人工智能目前在医疗行业应用最得广泛成熟有如下几个领域：
（1）人工智能+医学影像。人工智能+医学影像是将人工智能技术具体应用在医学影像的诊断上，帮助医生定位病症分析病情，辅助做出诊断，提高医生工作效率。它的技术主要分为两部分：第一部分是图像识别，应用于感知环节，其主要目 的是将影像这类非结构化数据进行分析，获取一些有意义的信息。第二部分是深度学习，应用于学习和分析环节。
（2）人工智能+药物挖掘。人工智能药物挖掘主要是通过深度学习和自然语言处理提取和分析大量的生物科学信息 专利、基因组数据和生物医学期刊数据库上的数据信息，利用深度学习算法找出关联并提出相应的候选药物，进一步筛选具有对某些特定疾病有效的分子结构。传统的药物研发领域存在三大痛点：①研发周期长;②研发成本高;③成功率低。人工智能+药物挖掘能够有效缩短新药研发周期和降低失败风险。目前通过计算机模拟和借助深度学习，在抗肿瘤药物和常见传染病治疗药等获得了新的突破。目前仿制药占我国国产药的 95%左右，药品产能过剩，并且重大创新较少，主要原因在于国内药企研发能力偏弱，研发经费占比低，仅 3~5%，国外新药研发企业的研发经费则占15~20%。人工智能在药物挖掘的应用有望改变国内药物研发创新不足的格局。
（3）人工智能+个人健康管理。人工智能健康管理利用人体日常的身体数据，帮助个人实现精准有效的健康管理，从源头减少发病诱因，从而减少家庭医疗支出。2017 年华尔街互联网行业权威 Mary Meeker 发布的 《互联网趋势报告》指出，医疗卫生和保健已进入数字化拐点。百分之八十多的消费者使用可穿戴设备等健康数据，而这些结构化的健康数据将会作为数据源帮助消费者进行个人健康管理。
（4）人工智能+辅助诊断。人工智能辅助诊断将数据变为知识，按照数据流的视角大致分为五个步骤：数据集中、数据 加工、知识图谱、知识计算、交互设计。具体而言，人工智能+辅助诊疗以患者的病史、症状、检验检查和用药等治疗方案为原始数据，整理出临床治疗经验，融合现存的医学知识，针对各 种疾病建立医疗图谱。并在此基础上，通过“阅读”患者的病历或者是临床症状，结合后端的医疗图谱，为医生提示临床医疗方案，为患者提供诊疗方法参考并答疑解惑。
目录
1.引言 1
2.软件开发概况 1
2.1课题研究背景 2
2.2医疗物联网的发展状况 2
2.3本次课题的目的和意义 2
2.4系统要实现的界面 2
3.开发工具 4
3.1 VISUAL STDIO 2017 5
3.2 XD 6
3.3 KEVIL5 7
4.软件界面设计基础 4
4.1蓝牙的应用 2
4.2 医学用设备的使用规范 2
4.3界面设计的规划 2
4.3.1确定app的名字 2
4.3.2确定主题色 2
4.3.3登录界面的规划 2
4.3.4应用界面的规划 2
5.总结与展望 4
参考文献 4
致谢 4
1.引言
医疗物联网分成三方面：
1、“物”就是对象，就是医生、病人、机械等。
2、“网”就是流程，医疗的物联网概念，并不是说看得见的物理的网络就有物理的网络不行，这个网络必须是基于标准的流程。物联网的概念必须提升到一个流程。
3、“联”就是信息交互，物联网标准的定义对象是可感知的，可互动的，可控制的。
中国80%的医疗资源集中在20%的大城市，老百姓看病都集中在大医院，导致看病等 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ￥351916072$
待时间长，住院床位急缺。健全社区医疗网络，使群众小病进社区，大病进医院是解决我国看病难、看病贵的主要手段之一。大病进医院，小病进社区是比较合理的医疗资源配置方式，社区医疗机构将成为预防保健、基本医疗、健康教育、疾病控制等社区卫生服务的主体。
我国社区医疗服务尚处于起步阶段。2009年，全国社区卫生服务中心和服务站仅占卫生机构总数的2.98%，其卫生技术人员仅占卫生技术人员总数的4.52%。社区医疗机构的人力资源状况也还有较大的改善空间。
社区医疗机构从设施、诊疗水平等客观条件上与大医院之间仍存在较大差距。一些社区医疗机构硬件匮乏、设备陈旧，甚至所处的外部环境太差影响了居民就诊信心，并且许多社区医疗机构业务单一、技术水平偏低，普遍缺乏全科医生和高级人才。
医疗信息化最初在物联网解决的思路是就是移动，需要移动计算需要智能识别，从2004年以后在医疗行业兴起的移动医疗的热潮，移动医疗核心是管理观念的转变，从业务系统转向对象管理，这也是物联网的最先的原动力。在医疗物联网的研究应用中得出了非常重要的想法，所有的系统要基于对象。在医疗行业最重要的对象就是病人，围绕病人的是医生、护士、药品、器械，所有跟病人有关的系统，如果我们把这些系统有序地按照一定的标准和管理规范进行有序的管理得到了基本的效果是所有的对象都是有序地进行，在控制下进行运作，这样医院的基本医疗安全、质量就得到了保障，这是简约数字医疗战略的物联网。所以无论是应用物联网技术，还是应用对象管理的技术，要简单、简化。简约有三个含义，首先是简单，第二是标准化，第三是有可靠性的。
蓝牙是一个标准的无线通讯协议，基于设备低成本的收发器芯片，传输距离近、低功耗。由于设备使用无线电（广播）通讯系统，他们并非是以实际可见的线相连，然而准光学无线路径则必须是可行的程范围取决于功率和类别，但是有效射程范围在实际应用中会各有差异，请参考右侧的表格。
2.设备开发状况
2.1本次课题的选取背景
1 。医疗行业人工智能发展现状：人工智能目前在医疗行业应用最得广泛成熟有如下几个领域：
（1）人工智能+医学影像。人工智能+医学影像是将人工智能技术具体应用在医学影像的诊断上，帮助医生定位病症分析病情，辅助做出诊断，提高医生工作效率。它的技术主要分为两部分：第一部分是图像识别，应用于感知环节，其主要目 的是将影像这类非结构化数据进行分析，获取一些有意义的信息。第二部分是深度学习，应用于学习和分析环节。
（2）人工智能+药物挖掘。人工智能药物挖掘主要是通过深度学习和自然语言处理提取和分析大量的生物科学信息 专利、基因组数据和生物医学期刊数据库上的数据信息，利用深度学习算法找出关联并提出相应的候选药物，进一步筛选具有对某些特定疾病有效的分子结构。传统的药物研发领域存在三大痛点：①研发周期长;②研发成本高;③成功率低。人工智能+药物挖掘能够有效缩短新药研发周期和降低失败风险。目前通过计算机模拟和借助深度学习，在抗肿瘤药物和常见传染病治疗药等获得了新的突破。目前仿制药占我国国产药的 95%左右，药品产能过剩，并且重大创新较少，主要原因在于国内药企研发能力偏弱，研发经费占比低，仅 3~5%，国外新药研发企业的研发经费则占15~20%。人工智能在药物挖掘的应用有望改变国内药物研发创新不足的格局。
（3）人工智能+个人健康管理。人工智能健康管理利用人体日常的身体数据，帮助个人实现精准有效的健康管理，从源头减少发病诱因，从而减少家庭医疗支出。2017 年华尔街互联网行业权威 Mary Meeker 发布的 《互联网趋势报告》指出，医疗卫生和保健已进入数字化拐点。百分之八十多的消费者使用可穿戴设备等健康数据，而这些结构化的健康数据将会作为数据源帮助消费者进行个人健康管理。
（4）人工智能+辅助诊断。人工智能辅助诊断将数据变为知识，按照数据流的视角大致分为五个步骤：数据集中、数据 加工、知识图谱、知识计算、交互设计。具体而言，人工智能+辅助诊疗以患者的病史、症状、检验检查和用药等治疗方案为原始数据，整理出临床治疗经验，融合现存的医学知识，针对各 种疾病建立医疗图谱。并在此基础上，通过“阅读”患者的病历或者是临床症状，结合后端的医疗图谱，为医生提示临床医疗方案，为患者提供诊疗方法参考并答疑解惑。
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