医疗AI智慧导诊系统源码

简介: 医院智慧导诊系统是在医疗中使用的引导患者自助就诊挂号,在就诊的过程中有许多患者不知道需要挂什么号,要看什么病,通过智慧导诊系统,可输入自身疾病的症状表现,或选择身体部位,在经由智慧导诊系统多维度计算,精准推荐科室,引导患者挂号就诊,实现科学就诊,不在担心挂错号。医院智慧导诊系统可扩展至H5、小程序、app等多端。可应用于各种复杂场景,如:手机、平板、医院一体机、电脑、并嵌入互联网医院系统连接医院挂号、问诊,集成未来趋势语音智慧导诊等,或做AI智慧导诊单独使用。医院智慧导诊系统提供相关医疗大数据库,完美运行AI智慧导诊,可使用此数据延伸其他有效服务。

需求背景
目前各大医院越来越多的患者,咨询台的服务需求也随之增加。医院虽然设置了少数咨询台,但由于患者人数众多,咨询台往往无法满足患者咨询要求,护士工作量巨大,医院巨大的规模也让咨询台数量显得杯水车薪。为了解决这个问题,从医院了解实际需求,在充分的调研基础上进行系统设计开发,推出了专用于医院门诊帮助患者自助问诊、准确挂号的工具:“智慧导诊系统”。
技术架构:springboot+redis+mybatis plus+mysql+RocketMQ

2_副本.png
25.png

系统概述
医院智慧导诊系统是在医疗中使用的引导患者自助就诊挂号,在就诊的过程中有许多患者不知道需要挂什么号,要看什么病,通过智慧导诊系统,可输入自身疾病的症状表现,或选择身体部位,在经由智慧导诊系统多维度计算,精准推荐科室,引导患者挂号就诊,实现科学就诊,不在担心挂错号。
医院智慧导诊系统可扩展至H5、小程序、app等多端。可应用于各种复杂场景,如:手机、平板、医院一体机、电脑、并嵌入互联网医院系统连接医院挂号、问诊,集成未来趋势语音智慧导诊等,或做AI智慧导诊单独使用。
医院智慧导诊系统提供相关医疗大数据库,完美运行AI智慧导诊,可使用此数据延伸其他有效服务。

智慧导诊系统在医院一体机的应用:
“智慧导诊一体机”能很好的为医院解决挂号问题,提升患者的满意度,提高医院的品牌宣传。医院通过部署智慧导诊一体机在以下方式实现提升:
1)实现患者自助、正确的导诊,提高挂号窗口的速度;
2)降低患者挂错号、重复挂号的机率,提高导诊效率;
3)降低导诊台医护人员的工作量,提高工作效率;
4)降低因导诊台护士专业水平参差不齐而引发培训难得问题;
5)提高患者对医院的满意度,减少不必要的医患矛盾;
6)提高服务效率,改善服务环境;
7)提高医院的品牌宣传,提升医院的知名度。

系统功能
智慧导诊系统按照人体的性别差异,设计了男性/女性两种3D立体模型,安装在自助导诊触摸一体机上,用于病症库与自助导诊一体机之间数据信息的读取与交互。在软件病症库中,将不同患者的常见病症进行分类整合,患者可通过触摸导诊一体机上的3D人体模型,选择症状部位后,系统即可显示出此人体部位易出现的症状,并评估出导致该症状的病症,患者只需选择系统评估出的最大可能性病症,患者可选取相应科室进行挂号就诊,即可完成本次导诊。具体功能点如下:
1)支持按性别,分类导诊;
2)设置症状部位快捷,皮肤/全身;
3)支持3D人体模型360°旋转,消除人体模型无死角触摸;
4)支持两点触摸,可微观显示症状部位;
5)画面简洁大方,方便患者选择操作;
6)醒目位置提示患者应挂号科室。

相关文章
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
探索AI在医疗诊断中的应用与挑战
【10月更文挑战第21天】 本文深入探讨了人工智能(AI)技术在医疗诊断领域的应用现状与面临的挑战,旨在为读者提供一个全面的视角,了解AI如何改变传统医疗模式,以及这一变革过程中所伴随的技术、伦理和法律问题。通过分析AI技术的优势和局限性,本文旨在促进对AI在医疗领域应用的更深层次理解和讨论。
|
8天前
|
存储 人工智能 vr&ar
转载:【AI系统】CPU 基础
CPU,即中央处理器,是计算机的核心部件,负责执行指令和控制所有组件。本文从CPU的发展史入手,介绍了从ENIAC到现代CPU的演变,重点讲述了冯·诺依曼架构的形成及其对CPU设计的影响。文章还详细解析了CPU的基本构成,包括算术逻辑单元(ALU)、存储单元(MU)和控制单元(CU),以及它们如何协同工作完成指令的取指、解码、执行和写回过程。此外,文章探讨了CPU的局限性及并行处理架构的引入。
转载:【AI系统】CPU 基础
|
8天前
|
人工智能 缓存 并行计算
转载:【AI系统】CPU 计算本质
本文深入探讨了CPU计算性能,分析了算力敏感度及技术趋势对CPU性能的影响。文章通过具体数据和实例,讲解了CPU算力的计算方法、算力与数据加载之间的平衡,以及如何通过算力敏感度分析优化计算系统性能。同时,文章还考察了服务器、GPU和超级计算机等平台的性能发展,揭示了这些变化如何塑造我们对CPU性能的理解和期待。
转载:【AI系统】CPU 计算本质
|
1天前
|
机器学习/深度学习 传感器 人工智能
AI视频监控系统在养老院中的技术实现
AI视频监控系统在养老院的应用,结合了计算机视觉、深度学习和传感器融合技术,实现了对老人体征、摔倒和异常行为的实时监控与分析。系统通过高清摄像头和算法模型,能够准确识别老人的动作和健康状况,并及时向护理人员发出警报,提高护理质量和安全性。
26 14
|
4天前
|
人工智能 安全 算法
CAMEL AI 上海黑客松重磅来袭!快来尝试搭建你的第一个多智能体系统吧!
掌握多智能体系统,🐫 CAMEL-AI Workshop & 黑客马拉松即将启航!
|
1天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【AI系统】AI 框架之争
本文介绍了AI框架在数学上对自动微分的表达和处理,以及其在多线程算子加速、GPU/NPU支持、代码编译优化等方面的技术挑战。文章详细梳理了AI框架的发展历程,从萌芽阶段到深化阶段,探讨了不同阶段的关键技术和代表性框架。同时,文章展望了AI框架的未来趋势,包括全场景支持、易用性提升、大规模分布式支持和科学计算融合。
18 0
|
1天前
|
缓存 人工智能 负载均衡
AI革新迭代:如何利用代理IP提升智能系统性能
在人工智能快速发展的背景下,智能系统的性能优化至关重要。本文详细介绍了如何利用代理IP提升智能系统性能,涵盖数据加速与缓存、负载均衡、突破地域限制、数据传输优化和网络安全防护等方面。结合具体案例和代码,展示了代理IP在实际应用中的价值和优势。
10 0
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI技术深度解析:从基础到应用的全面介绍
人工智能(AI)技术的迅猛发展,正在深刻改变着我们的生活和工作方式。从自然语言处理(NLP)到机器学习,从神经网络到大型语言模型(LLM),AI技术的每一次进步都带来了前所未有的机遇和挑战。本文将从背景、历史、业务场景、Python代码示例、流程图以及如何上手等多个方面,对AI技术中的关键组件进行深度解析,为读者呈现一个全面而深入的AI技术世界。
48 10
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
转载:【AI系统】AI的领域、场景与行业应用
本文概述了AI的历史、现状及发展趋势,探讨了AI在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的应用,以及在金融、医疗、教育、互联网等行业中的实践案例。随着技术进步,AI模型正从单一走向多样化,从小规模到大规模分布式训练,企业级AI系统设计面临更多挑战,同时也带来了新的研究与工程实践机遇。文中强调了AI基础设施的重要性,并鼓励读者深入了解AI系统的设计原则与研究方法,共同推动AI技术的发展。
转载:【AI系统】AI的领域、场景与行业应用
|
9天前
|
人工智能 缓存 异构计算
云原生AI加速生成式人工智能应用的部署构建
本文探讨了云原生技术背景下,尤其是Kubernetes和容器技术的发展,对模型推理服务带来的挑战与优化策略。文中详细介绍了Knative的弹性扩展机制,包括HPA和CronHPA,以及针对传统弹性扩展“滞后”问题提出的AHPA(高级弹性预测)。此外,文章重点介绍了Fluid项目,它通过分布式缓存优化了模型加载的I/O操作,显著缩短了推理服务的冷启动时间,特别是在处理大规模并发请求时表现出色。通过实际案例,展示了Fluid在vLLM和Qwen模型推理中的应用效果,证明了其在提高模型推理效率和响应速度方面的优势。
云原生AI加速生成式人工智能应用的部署构建