Resumen

En este artículo se propone un sistema digital de salud médica denominado Tianxia120 que puede proporcionar a pacientes y hospitales "servicios en un solo paso". Desarrollado a partir de las técnicas de Internet de las Cosas Médicas (IoMT), datos médicos digitales e Inteligencia Artificial médica, el sistema puede promover sistemáticamente el cambio de estado de servicio entre médicos y pacientes de "modo pasivo" a "modo proactivo" y realizar un servicio en línea que es similar a los escenarios de tratamiento médico fuera de línea. El sistema consta de un terminal para pacientes y otro para médicos. Pueden realizar consultas en línea (mediante gráficos, voz, teléfono, vídeo, etc.), prescripción electrónica, autodiagnóstico multiparamétrico, logística de la cadena de frío, distribución de medicamentos, etc. El sistema puede proporcionar una rica información médica sanitaria, navegación por herramientas médicas y funciones de procesamiento de agregación de grandes datos sanitarios. En comparación con el sistema médico tradicional, este sistema tiene las características de función completa, riqueza de datos y alta seguridad. Se espera que se aplique a las aplicaciones hospitalarias y a la investigación médica para promover la construcción y la innovación de las disciplinas médicas clínicas.

• Materias:Inteligencia artificial Big Data Registros médicos electrónicos Acelerómetros Antecedentes teóricos
• Subjects:Artificial intelligence Big Data Electronic medical records Accelerometers Theoretical background
• Palabras claves:sistema, sistema digital de salud médica, funciones de procesamiento de agregación de macrodatos de atención sanitaria, escenarios de tratamiento médico fuera de línea, rica información de salud médica, disciplinas médicas clínicas, logística de la cadena de frío, Inteligencia Artificial médica, datos de excavación médica, sistema médico tradicional
• Keywords:system, digital medical health system, health care big data aggregation processing functions, offline medical treatment scenarios, rich medical health information, clinical medical disciplines, cold chain logistics, medical Artificial Intelligence, medical dig data, traditional medical system