9、数字健康:移动与可穿戴设备助力参与式健康应用

数字健康:移动与可穿戴设备助力参与式健康应用

数字健康的兴起与发展

在当今时代,移动和可穿戴设备在医疗和健康领域的应用愈发普遍。从促进身体活动的应用程序,到帮助慢性病患者管理病情的工具,再到医疗专业人员手中的临床工具,这些设备为医疗健康带来了诸多可能性。

数字健康的发展是医疗行业变革的必然结果。自 18 世纪现代医学诞生以来,医疗就与技术紧密相连。进入 21 世纪,信息和通信技术(ICTs)的整合成为医疗基础设施的关键。回顾 20 世纪 90 年代,ICTs 从个人电脑发展到 eHealth、远程医疗、医学 2.0 和健康 2.0,2010 年代,颠覆性技术开始产生重大影响。

数字健康可以被定义为“传统医疗的文化变革”,以及“利用信息和通信技术改善个人和人群的健康、医疗服务和健康状况”。近年来,数字健康已成为当前医疗实践的重要组成部分,也是参与式/个性化健康的基石。

移动健康(mHealth)的作用

随着智能手机和传感技术的出现,移动健康(mHealth)或连接健康的概念应运而生。mHealth 利用移动和可穿戴技术应用来支持健康,在多个方面发挥了关键作用:
- 临床决策支持 :为医疗专业人员在护理点提供信息访问,促进明智的临床决策。
- 连接医疗利益相关者 :连接医疗专业人员和患者,加强沟通与协作。
- 健康行为管理 :帮助管理与健康相关的行为,如运动、饮食等。
- 疾病早期检测 :通过监测数据,实现疾病的早期发现。
-

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现学习。此外,文档还列举了大量电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模求解的理解。
本程序为针对江苏省中医院挂号系统设计的自动化预约工具,采用Python语言编写。项目压缩包内包含核心配置文件主执行文件。 配置文件conf.ini中,用户需根据自身情况调整身份验证参数:可填写用户名密码,或直接使用有效的身份令牌(若提供令牌则无需填写前两项)。其余配置项通常无需更改。 主文件main.py包含两项核心功能: 1. 预约测试模块:用于验证程序运行状态及预约流程的完整性。执行后将逐步引导用户选择院区、科室类别、具体科室、医师、就诊日期、时段及具体时间,最后确认就诊卡信息。成功预约后将返回包含预约编号及提示信息的结构化结果。 2. 监控预约模块:可持续监测指定医师在设定日期范围内的可预约时段。一旦检测到空闲号源,将自动完成预约操作。该模块默认以10秒为间隔循环检测,成功预约后仍会持续运行直至手动终止。用户需注意在预约成功后及时完成费用支付以确认挂号。 程序运行时会显示相关技术支持信息,包括采用的验证码识别组件及训练数据来源。操作界面采用分步交互方式,通过输入序号完成各环节选择。所有网络请求均经过结构化处理,返回结果包含明确的状态码执行耗时。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值