生命体征自动采集系统设计及其在移动医疗中的应用
智能医疗监护系统设计与实现
智能医疗监护系统设计与实现随着人口老龄化进一步加剧和疾病频率的增加，对医疗资源的需求也越来越大，而机器学习、人工智能等技术的进步为智能医疗行业应用提供了更多的可能性和机会。
智能医疗监护系统作为一种新型的医疗设备，能够实现对患者病情信息的实时监控和分析，为医护人员提供更及时有效的特定医疗服务，更好的保障患者的健康。
一. 系统设计智能医疗监护系统主要由数据采集、数据传输、数据存储、数据处理和数据展示五部分组成。
系统采用传感器技术实时监测患者临床信息，传输到云端数据中心进行大数据分析，进而预测患者可能发生的疾病，提前做出医疗措施。
1.数据采集数据采集是智能医疗系统最重要的环节，主要通过生命体征监测传感器来实现，包括血压计、体温计、心电图仪等。
数据采集必须准确、安全、稳定和连续。
因此，在选择传感器设备时必须考虑精度和实用性。
系统采用MEMS微传感器，能够实现非侵入式的监测。
2.数据传输对于医疗数据的传输，系统采用了LPWAN技术（低功耗广域网络），能够实现远距离、低功耗、大容量的数据传输。
在网络传输方面，采用传输协议为MQTT，以保证数据稳定传输。
3.数据存储智能医疗系统采用了云端存储，将患者的病情数据以及处理后的结果都存储在云服务器上。
云端存储提供了高容量、高可靠性、高灵活性等诸多优点。
同时，云端有数据备份机制，确保数据不会因为硬件的故障而丢失。
4.数据处理在数据处理方面，智能医疗系统采用了多种算法，如人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）等，能够对原始数据进行处理和分类，并得出医疗健康结论。
采用病情评分体系，根据患者病情状态、临床表现等指标评估患者的健康状态。
5.数据展示数据展示主要由移动应用、Web界面和互联网 of Things 等方面组成。
移动应用提供Android和iOS两种版本，能够实现对患者信息的实时跟踪和监测，患者能够通过移动应用了解自己的身体状况，并及时分享给医生，以帮助医生进行医疗决策。
新型生命体征监测技术的研发与应用
新型生命体征监测技术的研发与应用一、引言生命体征监测技术是一项重要的医疗技术，它可以实时检测人体各项生理指标，包括呼吸、心率、体温等，帮助医生对患者进行精准诊断和治疗。
近年来，随着人口老龄化和医疗技术的进步，生命体征监测技术也得到了越来越广泛的应用。
同时，新型生命体征监测技术的研发也在不断推进，为人们带来更加便捷、准确、实用的监测方法与设备。
二、传统生命体征监测技术存在的问题传统的生命体征监测技术主要依靠手动或半自动化方法进行，比如通过听诊器、血压计等医疗设备对患者的生命体征进行监测。
这种方法虽然可以获得一些生理数据，但存在很多问题。
首先，传统的生命体征监测方法需要专业医护人员进行操作，这一过程存在误差率高、花费很大的问题。
其次，传统方法依赖医院设备，不够灵活方便，也无法对大量患者进行同时监测。
最后，传统方法只能获得有限的生理指标，不能全面、细致地反映人体健康状况。
三、新型生命体征监测技术随着科技的发展，新型生命体征监测技术得到了广泛的应用和推广。
下面我们来介绍一些新型的技术：1. 无线传感器技术无线传感器技术通过无线网络连接，实现了远程无线监测，能够帮助医生实时获得患者的生理指标。
这种技术可以消除传统方法的操作误差，而且更加方便实用，可以对大量患者进行同时监测，降低医疗成本和时间，推动医疗服务的普及化。
2. 智能穿戴设备智能穿戴设备是一种新型的生命体征监测技术，通过智能传感器和可穿戴设备实现对患者实时监测，包括呼吸、体温、血氧以及心律等生理指标。
这种技术可以随时随地帮助医生了解患者的身体状况，进一步提高医疗质量和效率。
3. 生物医学图像技术生物医学图像技术是一种新型的生命体征监测技术，可以通过医学影像设备获得患者的生物医学图像，包括X射线、MRI、CT等。
这种技术可以全面、立体地展现患者的身体结构和病变情况，为医生精确诊断和治疗提供更为重要的信息。
四、新型生命体征监测技术的应用新型生命体征监测技术在医疗方面的应用也非常广泛。
浅谈生命体征监测仪在临床护理工作中的应用及意义
浅谈生命体征监测仪在临床护理工作中的应用及意义摘要】近年来随着电子管理系统在临床护理工作中的应用，越来越多新型、先进的监测设备被运用到护理工作中，移动生命体征监测仪便是产物之一，它方便、快捷、准确、操作性和实用性强，保证了护理安全，提高了护士工作效率。
本文就移动生命体征检测仪的主要功能、在护理工作的应用及意义、目前存在的不足进行了分析。
【关键词】生命体征监测仪；信息系统；数据录入【中图分类号】R473.6 【文献标识码】B 【文章编号】2095-1752（2017）27-0249-02临床护理工作是辅助治疗的重要手段之一，通过实施临床护理能够有效预防各种并发症的发生，有助于提高治疗效果[1,2]。
临床护理工作中观察患者的生命体征变化是一项重要的工作，但是依靠人工监测患者生命体征变化，不仅存在人为误差，而且难以长时间的持续观测。
电子设备的应用与推广，给临床护理提供了更加便捷的工作模式[3]。
目前，临床上开始普遍采用电子生命体征监测仪代替医护人员监测患者生命体征变化，笔者对生命监体征测仪的功能、应用及不足进行了梳理与分析，现报道如下。
1.材料与方法1.1 仪器与功能本研究所采用的生命体征检测仪为美国国惠普公司生产的HPM3型号，该生命体征监测仪属于移动式便携式，集体温、血压、脉搏、血氧饱和度于一体的移动护理设备，通过扫描病人手腕带的二维码，测量并储存病人的生命体征，通过数据线直接导入电子体温单。
1.2 临床资料选取30例住院患者作为研究对象，其中男性12例，女性18例，年龄61～79岁，平均年龄（70±8.8）岁；行手术治疗10例，普通住院输液治疗20例。
应用生命体征监测仪测量患者的体温、血压、血氧饱和度、脉搏并与患者入院时人工测量的结果进行对比分析。
1.3 使用方法1.3.1采集数据病人入院会佩戴专用二维码技术腕带，使用生命体征监测仪扫描仪器对患者进行身份确认，可完成无创血压、体温、血氧饱和度及脉搏测量，可人工输入体重、身高、呼吸频率和创伤指数，计算体表面积指数，可采集50个患者的生命体征数据。
《非接触式生命体征检测装置设计与实现》
《非接触式生命体征检测装置设计与实现》一、引言非接触式生命体征检测技术在现代社会扮演着日益重要的角色。
通过无线或近场感应方式对心率、血压、呼吸频率等生理指标进行测量，这种技术为医疗、军事、安全等领域提供了便利的监测手段。
本文将详细介绍非接触式生命体征检测装置的设计与实现过程。
二、系统设计概述非接触式生命体征检测装置设计旨在利用先进的光电技术、无线通信技术等实现快速、准确、非接触的生理信息监测。
该系统主要由信号采集模块、信号处理模块、数据传输模块和上位机软件四部分组成。
三、信号采集模块设计信号采集模块是整个系统的基础部分，主要负责捕获生理信息中的光电信号。
这里采用的主要技术为多普勒雷达和光学探测器技术，对心音及脉搏进行感知，以及非红外光线监测心跳的跳动模式。
这些技术使得该系统在不需要接触皮肤的情况下获取人体生命体征数据。
四、信号处理模块设计信号处理模块是对采集到的信号进行初步处理和分析的部分。
这一部分包括对原始信号的滤波、放大、转换和提取等操作，以便将复杂的原始信号转化为有用的生理信息。
采用先进的算法和微处理器，使该模块能够在短时间内对大量数据进行处理和分析，并输出准确的生理信息数据。
五、数据传输模块设计数据传输模块是连接整个系统的桥梁，它负责将处理后的数据通过无线方式发送至上位机软件进行存储和处理。
这里采用蓝牙、Wi-Fi等无线通信技术，具有低功耗、传输速度快、稳定性高等优点。
此外，为了保证数据传输的实时性和安全性，我们采用加密技术对数据进行加密传输。
六、上位机软件设计上位机软件负责接收来自数据传输模块的数据，并对这些数据进行存储和处理。
软件采用可视化界面设计，使得操作更加简便易懂。
此外，上位机软件还可以对接收到的数据进行实时分析，给出直观的生理信息图表和报告，以便医护人员或使用者及时了解被测者的生命体征情况。
七、系统实现与测试在完成系统设计后，我们将开始进行系统的实现与测试工作。
首先，根据设计方案搭建实验平台，完成硬件电路的焊接和软件的编写工作。
机器人在医疗护理中的应用前景
机器人在医疗护理中的应用前景近年来，随着人口老龄化的不断加剧，对于医疗护理的需求也越来越高。
而在这个过程中，机器人技术逐渐成为了改善医疗护理质量的一个重要手段。
随着科技的进步，机器人在医疗护理领域的应用前景也越来越广阔。
一、机器人在病房护理中的应用目前，机器人在病房护理方面的应用越来越普及，主要体现在以下几个方面：1.生命体征监测：通过生物传感器设备采集到患者的生命体征信息，并传输到医生或护士的设备上进行分析，以及时发现病情变化。
2.患者照护：利用机器人能够承受重负的特点，将机器人设计为承载病床、提供身体支撑和移动帮助等功能，给予患者更全面、细致的照料。
3.药品管理：通过人工智能技术，机器人能够读取患者的医嘱与药品信息，并精确地给予患者所需的药品。
4.医患交流：通过机器人的人工智能技术，机器人可以实现和患者的智能交流，进一步提高了患者们的医疗体验。
二、机器人在手术室中的应用1.手术切除机器人：该机器人系统由外科医生操作，通过掌控机械臂，进入身体内部进行手术操作。
相较于传统手术操作，手术切除机器人具有手术创伤小、术后复原快等特点，可以更好地保护患者的身体健康。
2.神经手术机器人：神经手术操作时，神经组织在显微镜底下很难保持稳定，而机器人的控制精度较高，可以降低手术风险，提高手术的安全性。
三、机器人在康复领域中应用前景机器人在康复领域当中的应用主要为帮助患者进行康复训练，包括语言、视觉、感知、行动、平衡和协调能力等等。
1.家庭康复机器人：机器人可以帮助康复者进行特殊的体育训练，以提高他们的身体健康和体能素质。
2.脑部康复机器人：这种机器人主要用于帮助精神病患者恢复意识，更好地适应日常生活。
四、机器人在药品研发领域中的应用当前，在药品研发领域中应用机器人技术已经成为趋势。
由于机器人可以精确地操作、快速高效、很少犯错，这样可以减少药品的开发周期，提高药品的研发效率。
此外，机器人技术还可以用于药物筛选和治疗方案制定，提高了医疗效果。
生命体征数据采集系统的设计与实现
RESEARCH WORK引言病人的生命体征数据反映的是病人的病情发展，影响着医生治疗手段的实施，所以生命体征数据的准确性具有重要的临床意义，生命体征数据的采集工作也是病房护理人员的日常工作之一。
在电子设备的广泛应用之前，生命体征数据的测量大都使用机械设备，测量所得的各种数据还需要记录在本子上，并通过手工描绘制成各种生命体征数据的变化曲线。
随着医院信息化的日益发展，在护理系统中进行病人生命体征数据的检索和统计变得更加方便，所以护理人员还需要将记录在本子上的生命体征数据全部输入到系统里。
虽然生命体征数据的采集设备已经从机械设备更新到电子设备，但是病人的各种生命体征数据的抄写和录入工作还是没有减少，每隔4 h 的病人生命体征数据采集工作给护理人员带来了很大的工作量，而且在抄写和录入的过程中还容易出现错误，从而造成数据的真实性和实效性不太理想，还有治疗的安全隐患。
目前生命体征数据输入护理系统的方法多种多样，主要有以下几种：使用记录本抄写并在台式电脑上录入、从台式电脑发展到移动护理工作站在床边进行录入[1]、把原来在电脑上的录入改进为使用智能终端在床边进行录入[2]、在测量设备上输入病人信息[3]，以上这些方法还是没有省去人工输入的步骤。
还有通过监护系统与信息系统的联网，从监护系统中获取病人的生命体征数据的方法[4-6]，该方法只能在配备中央监护系统的病区适用。
还有将测量设备的数据发送至云平台的研究[7-8]，只是可以通过手机查看，但是与医院使用的信息系统并无连接，临床上并不实用。
所以设计一套生命体征数据采集系统，实现数据全程信息化的采集具有重要的意义，不仅可以提高数据的采集效率，[摘 要] 目的 病人生命体征数据的采集是护理人员每天的必备工作，每采集一个数据就要手工抄写下来，等采集完毕后还需要将所有的数据手工输入到护理系统中。
为了代替手工抄写和录入，本文设计了一套生命体征数据采集系统，用于实现病人生命体征数据的信息化采集。
移动医疗技术在医疗行业中的应用前景
移动医疗技术在医疗行业中的应用前景随着科技的不断进步，移动医疗技术在医疗行业中的应用前景也越来越广阔。
移动医疗技术是利用移动通信技术、传感器技术、互联网技术等先进技术进行智能化医疗服务创新和健康管理的技术手段。
此类技术已经在生活中广泛应用，例如智能手环、智能手表、智能健康管理软件等等，这些设备和软件大大提高了人们的生活质量和健康水平。
而在医疗行业中，移动医疗技术的应用也不断地出现，其中包括智能监测系统、远程医疗、移动医疗信息系统、移动医疗支付等方面。
一、智能监测系统智能监测系统是指利用传感器等技术监测患者的生命体征，如心率、血氧、血压、体温等，通过互联网实现远程监测。
这种监测方式可以避免患者不必要的频繁出诊，减少医疗资源的浪费，同时也可以提高患者的保健意识。
在疫情肆虐的日子里，这种技术也能够有效地减少患者感染的风险，是一种十分实用的技术。
二、远程医疗远程医疗是指利用移动医疗技术，提供在线诊疗服务，通过视频会诊、问诊、义诊等方式让医生远程指导患者进行就诊。
可以越过时间和空间上的限制，为偏远地区和一些慢性病患者提供良好的健康服务。
同时，也能够降低医疗服务的成本，减轻了医疗资源的压力。
三、移动医疗信息系统移动医疗信息系统是指将医疗信息系统与移动设备结合，提供一些实用性较强的功能。
例如，可以通过平板电脑或者智能手机查看病人的病例、医生诊断结果等，医生通过建立在线档案等手段进行医疗服务。
这种系统可以提高医疗服务的效率和质量，让病人获得更好的医疗体验。
四、移动医疗支付移动医疗支付是将移动支付技术与医疗服务结合，便于病人在线支付诊疗费用。
这种方式减少了医疗服务的纸质流程，避免了繁琐的现金收取环节，让医疗服务更加便捷和高效。
总结：移动医疗技术是医疗行业中的一项重要发展趋势，它将医疗服务提高到了一个全新的高度。
未来，随着适用人群的不断扩大，移动医疗技术在医疗服务中的应用也将越来越广泛。
在此之前，我们需要加强对移动医疗技术的探索和研究，努力让移动医疗技术在医疗行业中充分发挥作用，让病人能够获得更好、更便捷、更高效的医疗服务。
人体生命体征检测 毕业设计
人体生命体征检测毕业设计一、选题背景及意义随着社会的发展，人们对健康的关注程度越来越高。
生命体征检测作为评估人体健康状况的重要手段，得到了广泛应用。
其通过测定人体的生理参数，如心率、血压、体温等，来判断人体的生理状态，从而及时发现可能存在的健康问题。
随着科技的不断进步，人体生命体征检测设备日益智能化，小型化，因此本课题选取人体生命体征检测为研究对象，力求设计开发一种高效、便捷的生命体征检测设备。
二、研究内容与方案1. 研究目标本课题旨在设计一种便携式的人体生命体征检测设备，能够实时监测人体的心率、血压、体温等生理参数，并通过智能算法进行分析，进一步提供用户的健康评估及预警信息。
2. 研究内容（1）设计硬件系统：包括传感器模块、数据采集模块、信号处理模块等，实现对人体生命体征的实时监测和数据采集。
（2）开发智能算法：建立与人体生命体征相关的智能算法，能够对采集的数据进行分析，并根据不同的情况给出相应的健康评估及预警。
（3）实现用户界面：设计用户友好的界面，将监测到的生命体征数据以直观的方式展现给用户，同时提供个性化的健康建议和管理方案。
3. 研究方案（1）硬件系统设计：选用高精度、低功耗的传感器，搭建硬件系统并编写相关驱动程序，实现对生命体征数据的准确采集和传输。
（2）智能算法开发：结合深度学习、数据挖掘等技术，建立智能算法模型，实现对生命体征数据的实时分析和健康评估。
（3）用户界面实现：采用人机工程学的设计理念，开发用户友好的界面，提供个性化的健康管理服务。
三、技术路线及关键技术1. 传感器选择与应用：选用适合人体生命体征监测的传感器，确保数据的准确性和稳定性。
2. 数据处理与算法优化：通过对大量生命体征数据的分析，优化智能算法，提高健康评估的准确性和实时性。
3. 用户界面设计与交互体验：结合人体工程学、心理学等知识，设计符合用户习惯的界面和交互模式。
四、预期成果通过本研究，预期可以设计出一种便携式、智能化的人体生命体征检测设备，具有实时监测、数据分析和个性化健康管理的功能，为用户提供更全面、便捷的健康监测服务。
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生命体征自动采集系统设计及其在移动医疗中的应用刘坤尧① 杜一华① 郝泽余①基金项目：四川省科技厅科技支撑计划（编号：2012SZ0110）①泸州医学院附属医院，646000，摘 要 诸如体温、脉搏、呼吸、血压、血氧饱和度等生命体征信息的采集是一项重要的临床护理工作。
传统的采集方式费时费力，且容易出错。
目前，只有少数的应用系统与重症监护系统结合，才能实现全院的生命体征的自动采集。
针对这种情况，提出了一种基于移动医疗的生命体征自动采集系统，介绍了关键技术，对其进行了架构设计和业务流程设计，并在移动医疗中进行了全院部署应用，实现了生命体征信息的自动采集和数据共享。
有效的优化了采集流程，进一步提高了信息采集的效率和准确度，具有很好的临床应用价值。
关键词 生命体征、数据采集中间件、移动医疗、无线网络随着计算机技术和信息技术的高速发展，移动互联技术正加速向各行各业渗透。
尤其是近几年来，随着智能平板电脑的普及及无线网络技术的成熟，移动医疗已在医院逐渐成为一种应用趋势[1,2]。
借助移动医疗平台，实现了无纸化查房和床旁检验、检查信息电子化传输，患者生命体征采集也由传统的手抄再转录，转变到了利用手持设备床旁录入方式，提高了医护人员的工作效率，降低了差错概率。
而直接录入方式又分为手工录入和自动录入两种，目前，除重症系统外，只有极少数移动应用产品能够做到自动采集数据，大多数基于移动医疗的生命体征采集还是采用护士床旁手工录入的方式。
受平板电脑尺寸的限制，人工床旁录入效率还是相对低下且容易出错。
因此，如何进一步提高采集效率，提高采集数据的准确性，受到了医院管理者、信息技术人员的极大关注[2,4,5]。
2012年，我院依托四川省科技厅科技支撑计划，开始了移动医疗系统平台建设。
本文介绍的一种生命体征自动采集系统，作为移动医疗平台的子系统，已在我院临床实际应用。
1关键技术——数据采集中间件中间件[3,6]是一种位于操作系统之和应用程序之间的软件，它屏蔽了底层操作系统的复杂性，降低了应用程序的开发技术难度和技术成本。
针对医院内种类繁多的医疗设备，我们设计了一种能够屏蔽设备底层差异的、对生命体征信号自动采集的数据采集中间件。
数据采集中间件由信息采集、信息存储、信息处理和信息服务四个组件组成。
信息采集组件由设备感知、设备管理和信息读写三部分组成，能够感知不同医疗设备的协议连接请求，自动建立连接，并在连接建立后对相应的传感器进行消息读写操作，最后将收到的消息传递给信息存储组件。
信息存储组件由消息链表、消息管理部件和消息报文库组成。
通过创建消息链表接收信息采集组件发来的消息；通过消息管理，将收到的消息从源头按顺序传递到指定的缓冲区，能够对消息进行广播、缓存和删除等操作；消息报文库用于对采集到的消息进行定期存放。
信息处理组件主要由传感器规则库、规则解析两部分组成，将存储的消息按规则库的规则进行解析和处理，提供给信息服务组件调用。
信息服务组件主要是向应用程序提供信息服务，主要有的服务类型有：API调用、消息队列、WebService、Socket等。
2 系统总体架构系统采用多层架构设计，应用服务功能可通过Web Service技术发布，并能为第三方应用系统提供服务，具体良好的安全机制；采用Oracle数据库，支持主流厂商的硬件及操作系统平台，支持数据库并行操作所需技术，包括多服务器协同技术事务处理的完整性控制技术。
系统总体架构如图1所示：图 1系统架构图硬件层：主要包含各种床旁医疗监护设备（多参数心电监护仪），便携式体征监护设备，是患者生命体征的信号数据来源，是整个系统的必须的硬件基础。
网络层：主要包括医院现有的有线网络、无线局域网络、监护设备组建的监护网络、传感网络以及3G等网络，它主要实现对底层硬件测量的体征数据传输。
数据采集层：它是系统的核心部分，由数据采集中间件的各个组件组成，主要负责数据的采集接收、数据解析、数据整合、数据存储等功能，同时它还为第三方应用系统提供数据交换、集成服务等功能。
应用层：可根据医院的业务需要，进行相关应用的扩充，为医护人员提供灵活的移动化监护功能，医护人员可以随时随地的了解监护患者的各项体征数据。
主要的应用有患者实时监护、体征参数查询及预警等。
3系统业务流程设计系统的总体业务流程大致分为信息采集、缓存、处理和信息服务四个步骤，如图2所示：图 2 系统总体业务流程简图3.1体征数据采集 无线体征采集设备，主要是市场一些主流的便携式无线医疗设备包括便携式心电监护仪、血压计、血氧、血糖、多参数监护仪以及医院现有监护设备仪通过增加无线采集组件等方式实现患者体征参数的自动采集，同时这些设备还带有患者身份识别组件，通过身份识别组件可以将当前测量患者的身份信息自动识别后封装在数据报文中；最后通过无线通讯模块将数据发送到采集中间件中。
对于系统新增无线采集设备，首先需要将设备的通讯方式，设备ID、设备分类、数据报文格式以及设备驱动等添加到数据采集中间件的设备管理组件中，方便有序采集时调用相应的参数及驱动获取数据及解析对应的报文。
系统启动后，数据采集中间件自动识别设备传感器的网络协议（如WIFI、蓝牙等），加载相关配置文件，对前端采集设备进行主动探测，如发现有新设备加入，主动加载设备对应的驱动，并实时侦听设备的连接状态。
数据采集分两种模式，一种是通过与前端设备保持连接，前端设备主动将测量的数据通过通讯端口发送到采集系统中，采集系统只需要根据不同设备进行数据接收命令回复；另一种是采集系统设备感知件探测到有新的检测设备接入，通过命令方式主动向前端检测设备发送数据请求命令，设备收到命令后主动将数据发回给采集系统。
系统根据不同设备的采集方式进行数据采集，并将采集到的数据参数给后续的数据存储层进行相关处理。
采集流程如图3所示：图 3数据采集流程图3.2 体征报文信息缓存 为了响应即时的数据采集，信息存储组件提供专门的数据缓存机制，将采集到前端设备传回的的数据报文进行临时存储，为后续的数据处理业务提供数据源，同时也是很好的保障数据的实时完整的接收。
体征报文信息缓存的业务流程图如图 4所示：图 4体征报文信息缓存业务流程图3.3 体征数据处理 主要处理接收到的缓存数据，对数据进行一系列的操作，这些操作包括：数据检验、数据过滤、数据转换以及数据存储等，系统将处理后的直接存储数据或通过对外提供服务层提供数据。
体征数据处理业务流程如图 5所示。
图 5 数据处理流程3.4 体征数据采集服务 采集系统以多种服务方式对外发布数据服务接口，其他系统可以通过对接的接口调用方式获取患者的体征数据，为临床数据共享应用提供调用服务。
如：API 调用模式、WebService 模式等。
4 系统应用实例以我院应用为例，将生命体征自动采集系统部署在专用的内网服务器，并安装体征数据库服务器（用于存储采集系统处理后的体征数据信息），现有的体征监护设备组成的监护网络通过网络协议与我院住院区域的无线网络相连。
采集系统通过webservice 与移动医疗系统接口对接，医护人员将监护设备ID 与患者ID 绑定后，就可以利用移动终端和PC 终端，一键获取采集系统发来的患者生命体征数据信息，或连续的检测患者的诸如体温、脉搏、血压、血氧饱和度等生命体征信息，去掉了过去人工转录的环节，节约了人力成本和纸张等成本，提高了效率。
具体部署如图6所示：护理终端监护中心数据库移动终端医生终端监护仪双网卡网关监护仪便携式监护仪监护中心图6 应用部署图图7所示的是采集系统在我院移动医疗中的实际效果，在手持终端上，护理人员在生命体征采集页面中的对应时段的点击任一空白位置，在弹出的对话框中点击自动采集，就可以获取相应时间的体征信息；在监护页面，可以实时连续的查看患者的体征及心电图形信息；通过读取体征监护中心数据库，在生命体征查看页面中就可以显示患者的三测表信息。
经过实际测试，基本和监护仪上的信息一致。
图7 实际应用效果图5小结本生命体征自动采集系统初步实现了针对现有医院的监护设备的患者体征监护数据的自动采集、处理和存储，为移动医疗系统平台实时提供体征数据，医院其他系统通过统一的集成平台获取患者的体征数据，实现了体征数据“一次录入、全程共享”的效果。
然而，面对众多的体征采集设别和众多的通讯方式，系统的兼容性还有待进一步完善。
在采集速度和数据处理效能上，系统还有很多功能组件需要继续优化。
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