1. 醫療APP軟體開發功能有哪些
醫療app開發的特色功能
1、預約掛號
智慧醫療app開發具有預約掛號的特色功能。用戶可以在app上面進行預約掛號，平台會根據醫護人員的問診時間去安排，大大的節約了患者看病的時間。
2、一鍵下單
用戶想要購買的葯品，可以直接在app上進行一鍵下單，只需一鍵下單便可享受兩小時內及時送上門的服務。
3、信息化傳輸
在醫院中，智慧醫療app系統根據每一個部門的職責建立一個完整的機制，所有的醫護人員信息均可進行線上去傳輸，並且進行實時的調動，確保醫護人員的資源能夠發揮到最大化。
4、智慧化管理患者檔案
患者檔案關乎著病患的生命安全，因此，智慧醫療app製作利用科學技術的力量，根據病歷去分類，並且按照一定的標簽去進行擺放;只有一定許可權的醫護人員方可提取患者病歷信息。
5、網上支付系統
智慧醫療app系統根據用戶的手機支付習慣，為用戶提供了支付寶、微信、銀聯等第三方支付平台，讓用戶可以快速的進行支付，提高了他們的使用黏性。
6、家庭醫生
這一款手機客戶端app上設置了家庭醫生這一功能，用戶根據個人需求去進行申請，可要求遠程提蔽握高服務，能夠幫助用碰並兆戶更好的管理個人健康。
7、在線咨詢
醫葯通的在線咨詢功能與嘀嘀打車和搖搖招車等類似，葯店可以第一時間得到提醒--附近有顧客在詢購葯品，顧客根據各葯店的來電進行比較，再決定去哪笑租家葯店買葯或讓葯店送葯上門。這是時下比較流行的O2O模式，比起傳統電視模式來說，能夠更快的將葯品送到用戶手中。
8、在線交流
用戶在平時可以通過智慧醫療app與醫生等一起交流，這樣自己遇到了什麼問題便可及時得到解答。用戶所遇到的問題都可以通過在診醫生或者其他醫生等為其解答，這樣用戶便可享受在家都能解決問題的福利。
以上就是智慧醫療app開發的特色功能的所有內容，希望可以對大家有所幫助。想要定製開發手機app軟體的朋友可以聯系我們。
2. 用於中醫職業助理醫師考試的app有哪些
可以看一看醫學快題庫，裡面有中醫執業助理醫師考試的每日一練，章節練習，歷年真題，模擬試題及萬人模考大賽，更有老師免費視頻直播講解。
3. 大數據的應用領域有哪些
1.了解和定位客戶
這是大數據目前最廣為人知的應用領域。很多企業熱衷於社交媒體數據、瀏覽器日誌、文本挖掘等各類數據集，通過大數據技術創建預測模型，從而更全面地了解客戶以及他們的行為、喜好。
利用大數據，美國零售商Target公司甚至能推測出客戶何時會有Baby;電信公司可以更好地預測客戶流失;沃爾瑪可以更准確的預測產品銷售情況;汽車保險公司能更真實的了解客戶實際駕駛情況。
滑雪場利用大數據來追蹤和鎖定客戶。如果你是一名狂熱的滑雪者，想像一下，你會收到最喜歡的度假勝地的邀請;或者收到定製化服務的簡訊提醒;或者告知你最合適的滑行線路。。。。。。同時提供互動平台(網站、手機APP)記錄每天的數據——多少次滑坡，多少次翻越等等，在社交媒體上分享這些信息，與家人和朋友相互評比和競爭。
除此之外，政府競選活動也引入了大數據分析技術。一些人認為，奧巴馬在2012年總統大選中獲勝，歸功於他們團隊的大數據分析能力更加出眾。
2.
改善醫療保健和公共衛生
大數據分析的能力可以在幾分鍾內解碼整個DNA序列，有助於我們找到新的治療方法，更好地理解和預測疾病模式。試想一下，當來自所有智能手錶等可穿戴設備的數據，都可以應用於數百萬人及其各種疾病時，未來的臨床試驗將不再局限於小樣本，而是包括所有人!
蘋果公司的一款健康APP ResearchKit有效將手機變成醫學研究設備。通過收集用戶的相關數據，可以追蹤你一天走了多少步，或者提示你化療後感覺如何，帕金森病進展如何等問題。研究人員希望這一過程變得更容易、更自動化，吸引更多的參與者，並提高數據的准確度。
大數據技術也開始用於監測早產兒和患病嬰兒的身體狀況。通過記錄和分析每個嬰兒的每一次心跳和呼吸模式，提前24小時預測出身體感染的症狀，從而及早干預，拯救那些脆弱的隨時可能生命危險的嬰兒。
更重要的是，大數據分析有助於我們監測和預測流行性或傳染性疾病的暴發時期，可以將醫療記錄的數據與有些社交媒體的數據結合起來分析。比如，谷歌基於搜索流量預測流感爆發，盡管該預測模型在2014年並未奏效——因為你搜索「流感症狀」並不意味著真正生病了，但是這種大數據分析的影響力越來越為人所知。
3.提供個性化服務
大數據不僅適用於公司和政府，也適用於我們每個人，比如從智能手錶或智能手環等可穿戴設備採集的數據中獲益。Jawbone的智能手環可以分析人們的卡路里消耗、活動量和睡眠質量等。Jawbone公司已經能夠收集長達60年的睡眠數據，從中分析出一些獨到的見解反饋給每個用戶。從中受益的還有網路平台「尋找真愛」，大多數婚戀網站都使用大數據分析工具和演算法為用戶匹配最合適的對象。
4.
了解和優化業務流程
大數據也越來越多地應用於優化業務流程，比如供應鏈或配送路徑優化。通過定位和識別系統來跟蹤貨物或運輸車輛，並根據實時交通路況數據優化運輸路線。
人力資源業務流程也在使用大數據進行優化。Sociometric Solutions公司通過在員工工牌里植入感測器，檢測其工作場所及社交活動——員工在哪些工作場所走動，與誰交談，甚至交流時的語氣如何。美國銀行在使用中發現呼叫中心表現最好的員工——他們制定了小組輪流休息制度，平均業績提高了23%。
如果在手機、鑰匙、眼鏡等隨身物品上粘貼RFID標簽，萬一不小心丟失就能迅速定位它們。假想一下未來可能創造出貼在任何東西上的智能標簽。它們能告訴你的不僅是物體在哪裡，還可以反饋溫度，濕度，運動狀態等等。這將打開一個全新的大數據時代，「大數據」領域尋求共性的信息和模式，那麼孕育其中的「小數據」著重關注單個產品。
5.
改善城市和國家建設
大數據被用於改善我們城市和國家的方方面面。目前很多大城市致力於構建智慧交通。車輛、行人、道路基礎設施、公共服務場所都被整合在智慧交通網路中，以提升資源運用的效率，優化城市管理和服務。
加州長灘市正在使用智能水表實時檢測非法用水，幫助一些房主減少80%的用水量。洛杉磯利用磁性道路感測器和交通攝像頭的數據來控制交通燈信號，從而優化城市的交通流量。據統計目前已經控制了全市4500個交通燈，將交通擁堵狀況減少了約16%。
6.提升科學研究
大數據帶來的無限可能性正在改變科學研究。歐洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150個數據中心，有65,000個處理器，能同時分析30pb的數據量，這樣的計算能力影響著很多領域的科學研究。比如政府需要的人口普查數據、自然災害數據等，變的更容易獲取和分析，從而為我們的健康和社會發展創造更多的價值。
7.提升機械設備性能
大數據使機械設備更加智能化、自動化。例如，豐田普銳斯配備了攝像頭、全球定位系統以及強大的計算機和感測器，在無人干預的條件下實現自動駕駛。Xcel Energy在科羅拉多州啟動了「智能電網」的首批測試，在用戶家中安裝智能電表，然後登錄網站就可實時查看用電情況。「智能電網」還能夠預測使用情況，以便電力公司為未來的基礎設施需求進行規劃，並防止出現電力耗盡的情況。在愛爾蘭，雜貨連鎖店Tescos的倉庫員工佩戴專用臂帶，追蹤貨架上的商品分配，甚至預測一項任務的完成時間。
8.強化安全和執法能力
大數據在改善安全和執法方面得到了廣泛應用。美國國家安全局(NSA)利用大數據技術，檢測和防止網路攻擊(挫敗恐怖分子的陰謀)。警察運用大數據來抓捕罪犯，預測犯罪活動。信用卡公司使用大數據來檢測欺詐交易等等。
2014年2月，芝加哥警察局對大數據生成的「名單」——有可能犯罪的人員，進行通告和探訪，目的是提前預防犯罪。
9.
提高體育運動技能
如今大多數頂尖的體育賽事都採用了大數據分析技術。用於網球比賽的IBM SlamTracker工具，通過視頻分析跟蹤足球落點或者棒球比賽中每個球員的表現。許多優秀的運動隊也在訓練之外跟蹤運動員的營養和睡眠情況。NFL開發了專門的應用平台，幫助所有球隊根據球場上的草地狀況、天氣狀況、以及學習期間球員的個人表現做出最佳決策，以減少球員不必要的受傷。
還有一件非常酷的事情是智能瑜伽墊：嵌入在瑜伽墊中的感測器能對你的姿勢進行反饋，為你的練習打分，甚至指導你在家如何練習。
10.金融交易
大數據在金融交易領域應用也比較廣泛。大多數股票交易都是通過一定的演算法模型進行決策的，如今這些演算法的輸入會考慮來自社交媒體、新聞網路的數據，以便更全面的做出買賣決策。同時根據客戶的需求和願望，這些演算法模型也會隨著市場的變化而變化。
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4. APACHEII評分預計病死率的軟體是什麼
APACHE-II評分系統 APACHE-II Acute physiology and chronic health evaluation 急性生理和慢性健康評分 簡介 自APACHE-II評分系統問世以來，便以其簡便和可靠的特點倍受醫學界的認可。目前已成為世界范圍內ICU普遍使用的評分系統。在我國雖然發展較晚，但在北京、上海等地已經引入並開始使用該系統。 APACHE-II的發展史（1） Knaus等認為,加強治療的一個主要功能就是檢測和治療急性生理學的異常變化 ;疾病嚴重程度分類系統必須建立在客觀的生理學參數之上,且盡可能地不受治療的影響 .疾病嚴重程度分類系統應當適用於多病種,易於使用,所選參數在大多數醫院均能獲得 ;急性疾病的嚴重度可以通過對多項生理學參數異常程度進行量化而加以評定。為此,他們於1985年提出了APACHE 的修改本——APACHE-II。 APACHE-II的發展史（2） APACHE-II由APS、年齡及 CPS三部分組成 。APS將 APACHE的34項參數中不常用或意義不大者如血漿滲透壓、血乳酸濃度、BUN、GLu、ALb、CVP及尿量等刪去 ,變為12項參數(均為入ICU後前24小時內最差者), APACHE-II的發展史（3） 每項分值仍為 0～4分,總分值 0～60分。年齡分值 0～6分,CPS2～5分。 APACHE-II 的總分值為0～ 71分。 APACHE-II的發展史（4） 此外 , APACHE-II還提出了計算每一個患者死亡危險性 (R)的公式 :In(R/1-R) =-3.517+(APACHE-II得分×0 .146 ) +0 .603 (僅限於急診手術後患者 )+患者入ICU的主要疾病得分。將每一患者 R值相加 ,再除以患者總數即可求出群體患者的預計病死率判斷一種疾病的嚴重度分類系統是否有效 ,取決於其能否准確地預。