1. 研究目的与意义
早在08年IBM就提出了“智能医疗”的概念，意图将智能AI技术应用到医疗领域，实现医疗，公共卫生预防及临床科研领域的结合发展。过去的数十年发展中，智能医疗缓解了基层医疗资源的解放和医疗数据层面的集中，但仍然存在众多难以协调的问题，其一就是借助大数据的智能医疗往往是缺乏温度的，他仅仅给出冰冷的数据，很难模拟医生在面对生命时的尊重，体贴和人文关怀。其次，智能医疗所过度依赖的大数据大多是割裂的，缺乏统一的标准，医生的意见是个性化的，但医院信息数据却缺少统一的标准，结果就是医疗数据智能化发展缓慢。现在由于大数据和5G技术的发力与应用，智能医疗再次变成学术界的焦点。高性能传感器的出现使得人们随时可以精确的监测身体情况；深度学习神经元数学模型的发展，可以让计算机学习和模仿医生的话语与就诊习惯；依托新型图状知识图谱的A*搜索算法使得系统在获取、存储、管理、分析等方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。这些新技术的出现使智能医疗探索路线焕然一新。
智能医疗是通过打造健康档案区域医疗信息平台，利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。在不久的将来医疗行业将融入更多人工智慧、传感技术等高科技，使医疗服务走向真正意义的智能化，推动医疗事业的繁荣发展。在中国新医改的大背景下，智能医疗正在走进寻常百姓的生活。随着移动互联网的发展，未来医疗向个性化、移动化方向发展，到2015年超过50%的手机用户使用移动医疗应用，如智能胶囊、智能护腕、智能健康检测产品将会广泛应用，借助智能手持终端和传感器，有效地测量和传输健康数据。
本课题实现基于华为手环的智能居家医疗系统后台功能，支持用户居家环境中，日常监测健康和慢性病人日常生活中的健康个性化指导、问询需求。实现生活模块、医疗模块、监测模块功能。
2. 课题关键问题和重难点
移动端应用完成数据传输，运动推荐，食谱推荐服务，同时接收用户服务请求等数据。系统服务器为终端提供天气数据，用户病例数据，接收终端上传的用户体征数据，并提供医疗数据查询。云服务器部署数据库，存放医疗信息，用户体征信息，用户病例信息等。采用javascript语言为HarmonyOS端提供第三方的服务端接口；其次实现HarmonyOS端的核心功能和开发服务器后台管理员模块；在云服务器上建立noSQL图数据库，并在neo4j上完成医疗知识图谱的构建。本课题完成智能家居医疗系统前端的设计与实现。
本课题的关键：
3. 国内外研究现状（文献综述）
早在08年IBM就提出了“智能医疗”的概念，意图将智能AI技术应用到医疗领域，实现医疗，公共卫生预防及临床科研领域的结合发展。过去的数十年发展中，智能医疗缓解了基层医疗资源的解放和医疗数据层面的集中，但仍然存在众多难以协调的问题，其一就是借助大数据的智能医疗往往是缺乏温度的，他仅仅给出冰冷的数据，很难模拟医生在面对生命时的尊重，体贴和人文关怀。其次，智能医疗所过度依赖的大数据大多是割裂的，缺乏统一的标准，医生的意见是个性化的，但医院信息数据却缺少统一的标准，结果就是医疗数据智能化发展缓慢[1]。现在由于大数据和5G技术的发力与应用，智能医疗再次变成学术界的焦点。高性能传感器的出现使得人们随时可以精确的监测身体情况；深度学习神经元数学模型的发展，可以让计算机学习和模仿医生的话语与就诊习惯；依托新型图状知识图谱的A*搜索算法使得系统在获取、存储、管理、分析等方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。这些新技术的出现使智能医疗探索路线焕然一新[2]。
目前新冠疫情的影响使人们越来越迫切的需求居家也能进行医疗诊断，市场上也有不少比较受欢迎的智能医疗系统，但大多通过海量医疗数据、专业文献的采集与分析进行人工智能化的产品设计来辅助基层医生完成问诊，不仅缺乏对应的硬件设备满足人们日常监测健康的需求，并且不能充分满足慢性病人在日常生活中的健康个性化需求[3]。
在过去一年中，我们看到了很多某种人工智能算法在某个医疗检测任务中 「超越」人类医生的研究和报道，例如皮肤癌、肺炎诊断等。如何解读这些结果？他们是否真正抓住医疗实践中的痛点、解决医生和病人的实际需要? 这些算法原型如何落地部署于数据高度复杂、碎片化、异质性严重且隐含错误的真实环境中？这些问题常常在很多「刷榜」工作中回避了[4]。事实上，从最近 IBM Watson 和美国顶级医疗中心 MD Anderson 合作失败的例子可以看出，人工智能对医疗来说更应关注的任务应该是如何帮助医生更好地工作（例如生成医疗图像报告、推荐药物等），而非理想化地着眼于取代医生来做诊断，并且绕开这个终极目标（暂且不论这个目标本身是否可行或被接受）之前各种必须的铺垫和基础工作。因此与人类医生做各种形式对比的出发点本身有悖严肃的科学和工程评测原则。这些不从实际应用场景出发的研究，甚至无限放大人机PK，对人工智能研究者、 医疗从业者和公众都是误导。
4. 研究方案
1. 系统功能结构
系统总体功能结构如图1所示,本课题实现基于华为手环的智能居家医疗系统后台功能，支持用户居家环境中，日常监测健康和慢性病人日常生活中的健康个性化指导、问询需求。实现生活模块、医疗模块、监测模块功能。
图1 智能家居医疗系统功能结构图
1）医疗助手手环
监测人体健康：日常生活中，用户（患者）需佩戴智能手环并在手机端开启健康助手服务，智能手环可以监测用户基本的体征数据（血氧度，体温，心率，步数）并直观显示用户体征数据。当用户在手机端开启健康监测服务时，自动将手环监测到的用户体征数据实时上传至云端服务器。
实时数据传输：由手环蓝牙串口模块传输数据至手机端APP，手机端再由网络上传相应身体参数至云端服务器系统。
2）智能居家医疗系统后台
注册登录：新用户通过注册登录app。
爬取天气：云服务器内有部署爬虫脚本与定时程序，每天会定时自动爬取中国天气网上各地的天气指数并更新服务器内的数据库，自动分析用户当日适宜的运动，根据客户体征变化判断用户是否出门，并由此提醒用户穿衣，带伞，佩戴口罩，适合交通等生活出行方式。根据客户端数据库记录的用户的体征数据及用户喜好，自动为用户匹配适合用户的食谱。
知识图谱管理：知识图谱推荐疾病适宜食物，疾病忌吃食物，疾病推荐食谱。
病后康复管理：形成以neo4j数据库为基础，以cypher查询语句作为问答搜索sql的智能知识问答AI模块，满足用户的智能知识问答功能，助力用户早日康复。
2.核心功能流程图
图2 基于华为手环检测病人健康状况智能推送饮食功能流程图
图3 查询问答功能流程图
3.研究方案
基于华为手环的智能家居医疗系统前端的设计与实现主要分为四个部分
1） Neo4j数据库表设计。
数据库E-R图如图5所示：
图4 E-R图
各实体类描述如下：
疾病表（疾病名称，简介，治疗方式，病因,预防措施，治疗概率，治疗周期，易感人群）
诊断检查项目表（项目名称，疾病名称）
医疗科目表（科室名称，疾病名称）
药品表(药品名称，是否在售)
食物表(食物名称)
疾病症状表（症状名称 ,疾病名称）
厂商表（厂家名称）
食物食用表(食物名称，疾病名称，宜吃，忌吃）
药品生产表（厂家名称，药品名称，产量）
药品选择表（药品名称,疾病名称，常用药品，推荐药品）
2） 基于neo4j的医疗知识图谱设计与实现。如图6所示
3） 基于HarmonyOS的手机端APP的实现。使用DevEco Studio对手机端app设计实现，如图7所示。
4） 前后端数据交互与完成硬件类华为手环嵌入式stm32单片机设计与调试
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| 图5 医疗知识图谱效果展示图 | 图6手机端APP效果图 |
5. 工作计划
2022-2023-1学期：
第15-16周：完成选题，查阅相关中英文资料。
第17周：与导师沟通进行课题总体规划。
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
