东软、联影、科曼在今届CMEF好猛, “挖挖”背后的共同点

走出三年疫情阴霾,医疗行业迎来爆发式的展会营销盛况。5月14-17日,为期4天的第87届中国国际医疗器械博览会(CMEF)在上海圆满落幕!在这场32万平方米的全球医疗产业“航母级”盛会中,一众行业大咖、来自120个国家的相关从业者、近5000家品牌展商共襄盛举,现场人头攒动,熙熙攘攘,现场国内外明星医疗企业大放异彩,秀产品实力。

国内医疗明星企业东软医疗现场举办了隆重的25周年创新盛典暨2023新品发布会,推出20余款智慧影像产品及解决方案,其中推出的耀世系列CT是当前全球转速最快螺旋CT,它的机体旋转一周,耗时仅需0.235s。

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< 图源:《东软医疗》公众号 >

联影医疗推出世界首款人体全身5.0T 磁共振uMR Jupiter。该产品搭载uAIFI类脑平台,可显著提升系统性能、扫描智能化、成像速度与信噪比,还能够灵活部署到任何一家3.0T临床场地。

科曼医疗的呼吸机影片《世界 你好》在这届CMEF迎来全球首映,并同时呈现6大解决方案、9大信息化系统、15大产品展区及117款重磅产品。新品发布方面,科曼医疗的最新X系列高端麻醉机首次面世,凭借更低的潮气量、完备的通气模式、超强的送气能力、更多的肺保护策略领先业界。科曼医学影像领域的“代表作”便携彩超首登CMEF展,其轻薄大气的设计、优秀的续航能力令人惊艳。

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< 图源:《科曼共享》公众号 >

随着人工智能、大数据等新兴技术加速渗透医疗健康行业,数字化建设成为医疗健康企业高质量持续增长的重要驱动力,上述东软、联影、科曼等明星医疗企业都不约而同选择了与头部CRM服务商纷享销客合作,提升其数字化营销管理水平。

作为800+医疗健康企业的共同选择,纷享销客已经连续5年参与CMEF盛会。本次参展,纷享销客为现场的医疗健康企业带来连续四天的行业专家直播、展位1V1数字化问诊、10万字医疗健康行业橙皮书等行业干货及咨询服务。

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< 纷享销客展位盛况 >

在展位的解决方案区,纷享销客精心准备了三大核心场景解决方案:精细化客户管理、市场活动管理、高效售后服务体系。

  1. 精细化客户管理:帮助企业实现客户资源企业化,将企业的医院、科室、医生、经销商等主数据纳入统一的企业平台,方便销售跟进,实现销售过程可视化,助力企业最大化客户价值;
  2. 市场活动管理:实现线上投放/行业展会/科室会等市场活动ROI的可视化和透明化,从会前、会中、会后精细化管理活动过程,统一线索入口,助力市场负责人和老板监测市场动态;
  3. 高效售后服务体系:解决售后客服和工单的统一线上化管理和客户满意度管理,提供从接到客诉、在线处理、现场工单派发、领料退料、备件库存到满意度调查的全流程售后管理解决方案。

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< 从业者在纷享销客展位咨询交流 >

在展位奖项区,众多医疗健康从业者见证纷享销客多个行业”NO·1“,包括”连续三年中国toB SaaS CRM 市场占有率第一“、”中国SaaSCRM医疗影像行业TOP企业服务数量第一“等,现场交流了解纷享销客荣誉背后的产品实力和服务能力。

未来,纷享销客医疗健康行业团队将持续通过分享交流,深化行业专业服务能力,数字化赋能医疗健康企业高质量增长。

纷享销客是医疗健康企业的头部CRM数字化服务商,提供营销+销售+服务+渠道管理的数字化平台建设服务,已经助力联影、振德、安图、华大、燃石、帝迈等800多家医疗企业实现数字化升级和业务增长。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
<think>好的,我现在需要处理用户关于科曼监护仪对接开发的问题。用户可能想了解如何获取API文档、SDK或示例代码,以及具体的开发步骤。根据提供的引用内容,我需要综合这些信息来构建回答。 首先,引用[3]提到科曼监护仪使用TCP协议发送HL7格式的数据,解析HL7即可获取数据。引用[4]则列出了具体的参数如HR、NibpDia等。引用[1]和[2]提供了数据采集的细节,包括串口和网络通信的方法。这些信息需要整合到开发流程中。 接下来,用户需要了解开发步骤。我应该分步骤说明,比如通信方式选择、数据协议解析、处理分包粘包等。同时,示例代码部分需要参考引用[2]中的Python串口通信和引用[3]的TCP连接,给出两种方式的代码片段。此外,还要提到可能的资源获取途径,比如系厂商或查看开源项目。 需要注意用户可能遇到的问题,比如数据解析错误或通信不稳定,应给出解决建议。最后,相关问题部分需要涵盖其他监护仪对接、HL7解析、实时数据展示等,确保覆盖用户可能感兴趣的其他方面。 确保使用正确的中文术语,LaTeX格式正确,特别是行内公式和独立公式的区分。检查是否有遗漏的引用,并正确标注引用标识。整体结构要清晰,逐步引导用户完成开发过程,同时保持回答真实可靠。</think>### 科曼监护仪对接开发指南 #### 1. **通信方式与协议** 科曼监护仪(如C60、C80型号)通常支持两种通信方式: - **TCP/IP网络通信**:监护仪通过设置自身IP和服务器IP/端口,基于TCP协议发送数据,数据格式为HL7消息[^3]。 - **串口(RS-232)通信**:老旧或定制化设备可能仅支持串口通信,需通过串口线连接并实现数据交互[^2]。 #### 2. **数据协议解析(HL7格式)** 监护仪发送的HL7消息包含关键生命体征参数,如: - `HR`(心率)、`NibpSys`(收缩压)、`NibpDia`(舒张压)、`Spo2`(血氧饱和度)、`Resp`(呼吸频率)等[^4]。 - **数据包结构**:HL7消息以`<0x0B>`开头,以`<0x1C><0x0D>`结尾,需按UTF-8解码后解析[^1]。 #### 3. **开发步骤** ##### (1) **网络通信(TCP)示例代码** ```python import socket # 配置服务器参数 HOST = '监护仪IP' PORT = 监护仪端口 # 建立TCP连接 with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s: s.bind((HOST, PORT)) s.listen() conn, addr = s.accept() while True: data = conn.recv(1024) # 接收HL7数据 if not data: break decoded_data = data.decode('utf-8') # UTF-8解码 # 解析HL7消息(需实现HL7解析逻辑) parse_hl7(decoded_data) ``` ##### (2) **串口通信示例代码** ```python import serial # 配置串口参数 ser = serial.Serial( port='COM3', # 串口号(Windows)或设备路径(Linux) baudrate=9600, # 波特率(需与监护仪一致) timeout=1 # 读取超时时间 ) while True: data = ser.read_until(b'\x1C\x0D') # 读取至结尾符 if data: decoded_data = data.decode('utf-8').strip('\x0B') # 去除开头0x0B # 解析HL7消息 parse_hl7(decoded_data) ``` #### 4. **关键问题处理** - **分包与粘包**:需通过结尾符`<0x1C><0x0D>`分割完整数据包。 - **HL7解析库**:可借助第三方库(如`hl7apy`或自定义解析器)提取参数。 - **实时展示**:解析后数据可通过WebSocket推送至前端(如网页或WinForm)[^1]。 #### 5. **资源获取建议** - **官方文档/SDK**:直接科曼厂商获取API文档或开发支持。 - **开源项目参考**:GitHub搜索关键词`COMEN HL7 Parser`或`medical device TCP integration`。 - **医疗协议标准**:学习HL7协议规范(如HL7 v2.x)。 --- ###
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