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醫療行業在線問診平臺解決方案TOC\o"1-2"\h\u5353第一章:概述 232601.1平臺簡介 2262051.2發展趨勢 3162第二章:用戶需求分析 3156242.1用戶畫像 392502.2用戶需求調研 482262.3需求分析報告 417835第三章:平臺架構設計 5164193.1技術選型 5103573.2系統架構 5239343.3數據庫設計 621721第四章:功能模塊設計 7189604.1用戶注冊與登錄 7154924.2在線咨詢 77844.3預約掛號 7228154.4健康檔案 83981第五章:智能診斷系統 8249315.1診斷模型 8285965.2診斷算法 9204075.3系統優化 92937第六章:安全與隱私保護 937816.1數據加密 9172396.2用戶隱私保護 109396.3安全防護措施 107236第七章:運營管理 11109257.1平臺推廣 1120587.2用戶服務 11252427.3合作伙伴管理 115540第八章:數據分析與應用 1292868.1用戶行為分析 12290128.1.1引言 1237698.1.2用戶行為數據采集 1267938.1.3用戶行為分析指標 12138388.1.4用戶行為分析策略 1396778.2疾病數據挖掘 13210168.2.1引言 13213328.2.2疾病數據來源 1349228.2.3疾病數據挖掘方法 13181528.2.4疾病數據挖掘應用 13223118.3數據可視化 14215718.3.1引言 1411118.3.2數據可視化工具 14110258.3.3數據可視化方法 14190648.3.4數據可視化應用 1418480第九章:法律法規與政策 14141259.1相關法律法規 14322489.1.1法律層面 14188869.1.2行政法規層面 15131809.1.3地方性法規和部門規章 15178969.2政策支持 15151489.2.1國家層面 15174639.2.2地方層面 15254149.3行業自律 1614714第十章:未來發展展望 161405910.1技術發展趨勢 161225410.2行業競爭格局 162377610.3發展機遇與挑戰 17第一章:概述1.1平臺簡介醫療行業在線問診平臺,是一種基于互聯網技術的遠程醫療服務系統。該平臺旨在為患者提供便捷、高效的在線咨詢、診斷和治療方案建議,同時為醫生提供廣闊的病例來源和遠程醫療服務渠道。平臺通過整合醫療資源、優化服務流程,實現患者與醫生之間的實時溝通,提高醫療服務效率,降低醫療成本。醫療行業在線問診平臺主要包括以下幾個核心模塊:用戶注冊與登錄、在線咨詢、預約掛號、病例管理、健康資訊、醫生評價等。用戶可以通過平臺獲取以下服務:(1)在線咨詢:用戶可以隨時向平臺上的專業醫生咨詢病情,醫生根據用戶提供的信息給出診斷建議和治療方案。(2)預約掛號:用戶可以在平臺上預約心儀的醫生,并在線支付掛號費,方便快捷。(3)病例管理:用戶可以在平臺上管理自己的病例資料,方便醫生了解病情,提高診斷準確性。(4)健康資訊:平臺提供豐富多樣的健康資訊,幫助用戶了解健康知識,提高自我保健意識。1.2發展趨勢互聯網技術的不斷發展和醫療信息化建設的深入推進,醫療行業在線問診平臺的發展趨勢如下:(1)市場規模持續擴大:我國居民健康意識的提高和互聯網醫療政策的支持,在線問診平臺市場規模將持續擴大。(2)服務內容多樣化:平臺將不斷豐富服務內容,除了提供在線咨詢、預約掛號等基本服務外,還將拓展到家醫服務、慢病管理、健康管理等多元化服務。(3)技術不斷升級:人工智能、大數據等技術的發展,在線問診平臺將實現更加智能化、個性化的服務,提高診斷準確性和治療效果。(4)行業監管加強:在線問診平臺的發展,行業監管將逐步加強,規范平臺運營,保障患者權益。(5)跨區域合作與拓展:在線問診平臺將打破地域限制,實現跨區域合作與拓展,助力醫療資源均衡發展。(6)國際化發展:我國醫療技術的不斷提升,在線問診平臺將逐步走向國際化,為全球用戶提供優質醫療服務。第二章:用戶需求分析2.1用戶畫像在構建醫療行業在線問診平臺解決方案的過程中,首先需要明確目標用戶群體,以下是幾類典型的用戶畫像:(1)患者年齡:2555歲性別:不限職業:上班族、家庭主婦、學生等地域:全國范圍內健康狀況:輕度疾病、慢性病患者、術后康復者等需求:快速獲得專業醫療建議,節省就診時間,降低醫療成本(2)醫生年齡:2555歲性別:不限職業:執業醫師、助理醫師等地域:全國范圍內專業領域:內科、外科、兒科、婦產科等需求:高效接診,提高個人收入,積累患者口碑(3)醫療機構類型:綜合醫院、專科醫院、診所等規模:中小型醫療機構地域:全國范圍內需求:提高品牌知名度,吸引更多患者,提升運營效率2.2用戶需求調研為了深入了解用戶需求,我們采取了以下幾種調研方法:(1)問卷調查:通過在線問卷,收集患者、醫生和醫療機構的需求信息,包括就診體驗、平臺功能、服務態度等方面。(2)訪談:邀請患者、醫生和醫療機構代表進行面對面訪談,了解他們在使用在線問診平臺時的實際需求。(3)市場分析:分析國內外在線問診平臺的發展現狀,了解行業趨勢和用戶需求變化。2.3需求分析報告通過對用戶需求調研數據的整理和分析,以下是我們在醫療行業在線問診平臺需求方面的發覺:(1)患者需求便捷性:用戶希望平臺能提供簡單易用的操作界面,方便快速掛號、咨詢和支付。專業性:用戶期望平臺上有專業的醫生團隊,能夠提供準確的診斷和有效的治療方案。隱私保護:用戶關注個人隱私信息的保護,希望平臺能夠保證信息安全。服務質量:用戶期望平臺提供優質的服務,包括問診速度、回復及時性等方面。(2)醫生需求收入提升:醫生希望通過平臺獲得更多的患者,提高個人收入。便捷性:醫生期望平臺能提供高效的工作流程,減少不必要的時間成本。患者管理:醫生希望平臺能夠提供患者管理功能,方便跟蹤患者病情和治療效果。(3)醫療機構需求品牌宣傳:醫療機構希望通過平臺提高品牌知名度,吸引更多患者。運營效率:醫療機構期望平臺能夠提高運營效率,降低人力成本。合作共贏:醫療機構希望與平臺建立長期合作關系,共同發展。第三章:平臺架構設計3.1技術選型在線問診平臺的技術選型需充分考慮系統的穩定性、可擴展性、安全性和用戶體驗。以下為平臺的主要技術選型:(1)前端技術:采用Vue.js框架,實現響應式布局,兼容多種設備。同時利用ElementUI組件庫提高開發效率。(2)后端技術:采用SpringBoot框架,基于Java語言開發,具備良好的可擴展性。利用MyBatis作為數據訪問層,實現與數據庫的交互。(3)數據庫技術:選擇MySQL數據庫,具備高穩定性、易維護性和可擴展性。采用Redis作為緩存數據庫,提高系統功能。(4)分布式技術:采用Dubbo作為分布式服務框架,實現服務治理和負載均衡。(5)容器技術:使用Docker容器進行應用部署,提高系統部署效率和運維便捷性。(6)消息隊列:采用RabbitMQ作為消息隊列,實現異步處理和分布式事務。(7)安全技術:采用SpringSecurity進行權限控制,保障系統安全。3.2系統架構在線問診平臺系統架構分為四個層次:前端層、應用層、服務層和數據層。(1)前端層:負責展示用戶界面,提供用戶操作交互。包括首頁、問診頁面、個人中心等。(2)應用層:包括前端控制器、業務控制器和業務邏輯處理。前端控制器負責接收前端請求,業務控制器負責處理業務邏輯,業務邏輯處理負責具體業務實現。(3)服務層:負責封裝業務邏輯,提供接口供應用層調用。包括用戶服務、問診服務、訂單服務等。(4)數據層:負責數據存儲和查詢,包括數據庫和緩存數據庫。以下是系統架構圖:前端層應用層服務層用戶界面前端控制器用戶服務業務控制器問診服務業務邏輯處理訂單服務數據層數據庫緩存數據庫3.3數據庫設計在線問診平臺數據庫設計遵循關系型數據庫設計原則,主要包括以下表:(1)用戶表(users):存儲用戶基本信息,包括用戶ID、用戶名、密碼、手機號、郵箱、性別、出生日期等。(2)問診表(consultations):存儲問診記錄,包括問診ID、用戶ID、醫生ID、問診時間、問診內容、診斷結果等。(3)醫生表(doctors):存儲醫生基本信息,包括醫生ID、姓名、性別、出生日期、科室、職稱、擅長領域等。(4)訂單表(orders):存儲訂單信息,包括訂單ID、用戶ID、醫生ID、問診時間、訂單金額、支付狀態等。(5)回復表(replies):存儲醫生回復信息,包括回復ID、問診ID、醫生ID、回復內容、回復時間等。以下是部分表結構示例:用戶表(users)FieldTypeNullKeyDefaultExtraidint(11)NOPRINULLauto_incrementnamevarchar(50)YESNULLpasswordvarchar(50)YESNULLphonevarchar(20)YESNULLevarchar(100)YESNULLgendervarchar(10)YESNULLbirth_datedateYESNULL問診表(consultations)FieldTypeNullKeyDefaultExtraidint(11)NOPRINULLauto_incrementuser_idint(11)NOMULNULLdoctor_idint(11)NOMULNULLconsult_timedatetimeYESNULLcontenttextYESNULLdiagnosistextYESNULL第四章:功能模塊設計4.1用戶注冊與登錄用戶注冊與登錄是醫療行業在線問診平臺的基礎功能。在用戶注冊環節,平臺需提供簡潔明了的注冊界面,引導用戶填寫必要的個人信息,如姓名、性別、出生日期、手機號碼等。為保證用戶信息安全,平臺應對注冊信息進行加密存儲。在用戶登錄環節,平臺提供手機短信驗證碼、密碼等多種登錄方式,便于用戶快速登錄。4.2在線咨詢在線咨詢是平臺的核心功能之一。該功能分為以下幾個子模塊:(1)咨詢發起:用戶可在平臺上選擇相應的科室、醫生,發起在線咨詢。發起咨詢時,用戶需簡要描述病情,并相關病例資料。(2)醫生回復:醫生在收到用戶咨詢后,根據病情描述和病例資料,給出初步診斷和建議。如需進一步溝通,醫生可主動與用戶發起視頻或語音通話。(3)咨詢管理:平臺為用戶提供咨詢歷史記錄,方便用戶查看過往咨詢內容。4.3預約掛號預約掛號功能使患者能夠便捷地預約線下就診。該功能包括以下幾個子模塊:(1)科室選擇:平臺提供各科室及醫生信息,用戶可根據需求選擇相應科室和醫生。(2)預約時間:用戶可選擇預約日期和時間,平臺根據醫生排班自動提供可選時段。(3)掛號支付:用戶在確認預約信息后,通過平臺進行掛號支付。支付成功后,平臺掛號訂單,用戶憑訂單在規定時間內就診。4.4健康檔案健康檔案功能為用戶提供個人健康信息管理。該功能包括以下幾個子模塊:(1)個人信息:用戶可在平臺上查看和修改個人信息,包括姓名、性別、出生日期等。(2)病例管理:用戶可和管理自己的病例資料,便于醫生在線咨詢時查閱。(3)體檢報告:用戶可體檢報告,平臺自動解析報告數據,健康評估。(4)健康數據:平臺提供運動、睡眠、飲食等健康數據記錄,幫助用戶了解自身健康狀況。(5)健康提醒:平臺根據用戶健康狀況,提供個性化的健康提醒和建議。第五章:智能診斷系統5.1診斷模型智能診斷系統的核心是診斷模型。本平臺所采用的診斷模型是基于深度學習的卷積神經網絡(CNN)模型。該模型通過訓練海量的醫療影像數據和病歷資料,能夠對患者的病情進行快速、準確的診斷。診斷模型包括以下幾個關鍵部分:(1)數據預處理:對原始醫療數據進行清洗、去噪和標準化處理,以便于后續模型的訓練和預測。(2)特征提取:通過卷積神經網絡自動提取醫療數據中的特征,降低數據的維度,提高模型的學習效率。(3)模型訓練:采用梯度下降算法對卷積神經網絡進行訓練,優化模型參數,提高診斷準確率。(4)模型評估:通過交叉驗證和混淆矩陣等方法對診斷模型進行評估,保證其具有較高的準確性和穩健性。5.2診斷算法本平臺采用的診斷算法主要包括以下幾種:(1)圖像識別算法:針對醫療影像數據,采用CNN模型進行圖像識別,包括病變檢測、病變分割和病變分類等任務。(2)自然語言處理算法:針對病歷資料,采用文本挖掘和自然語言處理技術,提取關鍵信息,為診斷提供依據。(3)深度學習算法:結合醫療領域知識,采用深度學習算法對多源數據進行融合,提高診斷準確率。(4)遷移學習算法:通過遷移學習技術,將其他領域的預訓練模型應用于醫療診斷任務,降低訓練成本。5.3系統優化為保證智能診斷系統的功能和用戶體驗,本平臺對系統進行了以下優化:(1)模型壓縮與加速:采用模型壓縮和加速技術,降低模型參數量和計算復雜度,提高系統運行速度。(2)模型部署與調度:通過分布式計算和負載均衡技術,實現模型的快速部署和高效調度。(3)數據安全與隱私保護:采用加密技術和安全認證機制,保障用戶數據的安全性和隱私性。(4)系統監控與運維:建立完善的系統監控體系,實時監測系統運行狀態,保證系統穩定可靠。同時加強運維團隊的技術培訓,提高運維效率。(5)用戶體驗優化:針對用戶需求,不斷優化界面設計和功能模塊,提高用戶滿意度。第六章:安全與隱私保護6.1數據加密在醫療行業在線問診平臺中,數據安全。數據加密是保障數據傳輸與存儲安全的關鍵技術。本平臺采用以下數據加密策略:(1)對稱加密與非對稱加密相結合:對稱加密算法速度快,但密鑰分發困難;非對稱加密算法安全性高,但速度慢。本平臺采用兩者相結合的方式,保證數據在傳輸過程中的安全性。(2)SSL/TLS加密:本平臺使用SSL/TLS加密技術,為用戶與服務器之間的數據傳輸提供安全通道,防止數據被竊取、篡改。(3)數據庫加密:對存儲在數據庫中的敏感數據,如用戶個人信息、問診記錄等,采用加密存儲,保證數據安全。6.2用戶隱私保護用戶隱私保護是本平臺的重要使命。以下是我們采取的用戶隱私保護措施:(1)隱私政策:本平臺制定嚴格的隱私政策,明確告知用戶哪些數據將被收集、如何使用、如何保護以及用戶享有的隱私權益。(2)用戶權限管理:為用戶設置不同的權限,如查看、修改、刪除個人信息等,保證用戶對自己的隱私數據有充分的控制權。(3)數據脫敏:在數據處理與展示過程中,對敏感信息進行脫敏處理,如隱藏部分手機號碼、身份證號碼等。(4)數據訪問審計:建立數據訪問審計機制,對平臺內敏感數據的訪問進行記錄,以便在發生安全事件時追蹤原因。6.3安全防護措施為保證醫療行業在線問診平臺的安全穩定運行,以下是我們采取的安全防護措施:(1)防火墻:部署防火墻,對平臺訪問進行監控,阻止惡意攻擊與非法訪問。(2)入侵檢測與防御系統:建立入侵檢測與防御系統,實時監測平臺安全狀態,發覺并處理安全威脅。(3)安全漏洞修復:定期對平臺進行安全檢測,發覺并修復安全漏洞,提高平臺安全防護能力。(4)數據備份與恢復:建立數據備份與恢復機制,保證在數據丟失或損壞時能夠快速恢復。(5)安全培訓與意識提升:對平臺運營人員進行安全培訓,提高安全意識,降低人為因素導致的安全風險。(6)合規性審查:遵循國家相關法律法規,對平臺進行合規性審查,保證平臺在法律框架內運行。第七章:運營管理7.1平臺推廣在醫療行業在線問診平臺的運營管理中,平臺推廣。以下為平臺推廣的幾個關鍵環節:(1)品牌定位與策劃:明確平臺品牌定位,針對目標用戶群體進行市場調研,制定符合用戶需求的品牌策劃方案,提升品牌知名度和美譽度。(2)線上推廣:利用互聯網渠道,如社交媒體、搜索引擎、網絡論壇等,發布平臺相關信息,提高平臺曝光率。同時通過SEO優化、SEM推廣等方式,提高平臺在搜索引擎中的排名。(3)線下推廣:與醫療機構、藥店、社區等合作,開展線下活動,進行平臺宣傳。可通過舉辦行業研討會、論壇等活動,加強與業內人士的交流,提升平臺知名度。(4)合作伙伴推廣:與行業內的醫療機構、醫藥企業、保險公司等建立合作關系,共同推廣平臺,實現資源共享。7.2用戶服務用戶服務是醫療行業在線問診平臺運營管理的核心環節。以下為用戶服務的幾個方面:(1)用戶注冊與認證:簡化用戶注冊流程,保證用戶信息真實有效。對醫生進行實名認證,保障用戶權益。(2)在線咨詢與問診:提供專業的在線咨詢與問診服務,保證用戶在平臺上獲得準確、高效的醫療建議。(3)用戶反饋與投訴:建立完善的用戶反饋與投訴機制,對用戶反饋的問題及時進行處理,提升用戶滿意度。(4)個性化推薦:根據用戶需求和行為數據,為用戶提供個性化的推薦服務,提高用戶活躍度。(5)用戶教育與培訓:開展線上線下的用戶教育活動,提高用戶對醫療行業的認知,培養用戶使用在線問診平臺的習慣。7.3合作伙伴管理合作伙伴管理對于醫療行業在線問診平臺的發展具有重要意義。以下為合作伙伴管理的幾個方面:(1)合作伙伴篩選:嚴格篩選合作伙伴,保證合作伙伴具有合法資質、良好的信譽和業務實力。(2)合作協議簽訂:與合作伙伴簽訂合作協議,明確雙方的權利、義務和責任,保證合作順利進行。(3)合作資源整合:整合雙方資源,實現優勢互補,共同推廣平臺,提升市場競爭力。(4)合作伙伴培訓與支持:為合作伙伴提供業務培訓、技術支持等服務,幫助合作伙伴提高業務水平,實現共贏。(5)合作伙伴評估與激勵:定期對合作伙伴進行評估,對表現優秀的合作伙伴給予獎勵,激發合作伙伴的積極性。第八章:數據分析與應用8.1用戶行為分析8.1.1引言互聯網技術的不斷發展,醫療行業在線問診平臺逐漸成為人們獲取醫療服務的重要途徑。用戶行為分析作為數據分析的重要組成部分,對于優化在線問診平臺、提升用戶體驗具有重要意義。本章主要針對在線問診平臺用戶行為進行分析,以期為平臺運營提供參考。8.1.2用戶行為數據采集用戶行為數據主要包括用戶訪問行為、咨詢行為、反饋行為等。通過對這些數據的采集,可以全面了解用戶在平臺上的行為特征。以下為常見的數據采集方式:(1)日志數據:記錄用戶訪問平臺的IP地址、訪問時間、訪問頁面等信息。(2)埋點數據:在關鍵頁面或功能模塊設置埋點,收集用戶操作行為。(3)問卷調查:通過問卷調查收集用戶對平臺的使用感受、滿意度等。8.1.3用戶行為分析指標用戶行為分析指標主要包括以下幾方面:(1)用戶訪問時長:反映用戶在平臺上的停留時間,間接反映用戶對平臺的興趣程度。(2)頁面瀏覽量:反映用戶對平臺內容的關注度。(3)咨詢量:反映用戶對平臺服務的需求程度。(4)用戶活躍度:反映用戶在平臺上的活躍程度。8.1.4用戶行為分析策略針對用戶行為數據,可以采取以下分析策略:(1)用戶畫像:通過對用戶行為數據的分析,構建用戶畫像,為平臺運營提供精準推薦。(2)用戶行為聚類:將具有相似行為的用戶進行聚類,為平臺提供有針對性的運營策略。(3)用戶行為預測:通過歷史行為數據,預測用戶未來的行為趨勢,為平臺優化提供依據。8.2疾病數據挖掘8.2.1引言疾病數據挖掘是對在線問診平臺中涉及疾病信息的數據進行挖掘和分析,以期為疾病預防、診斷和治療提供支持。本章主要探討疾病數據挖掘的方法和策略。8.2.2疾病數據來源疾病數據主要來源于以下幾個方面:(1)用戶咨詢記錄:用戶在平臺上咨詢的疾病相關信息。(2)醫生回答記錄:醫生在平臺上回答的疾病相關問題。(3)專業知識庫:平臺積累的醫學知識庫。8.2.3疾病數據挖掘方法以下為常見的疾病數據挖掘方法:(1)文本挖掘:對用戶咨詢記錄和醫生回答記錄進行文本挖掘,提取疾病相關信息。(2)關聯規則挖掘:分析疾病之間的關聯性,為疾病預防和治療提供依據。(3)聚類分析:對疾病數據進行聚類,發覺不同疾病之間的相似性。8.2.4疾病數據挖掘應用疾病數據挖掘在以下方面具有應用價值:(1)疾病預測:通過分析歷史疾病數據,預測未來疾病發展趨勢。(2)疾病診斷:根據用戶癥狀描述,為用戶提供可能的疾病診斷。(3)疾病治療:根據疾病數據,為用戶提供有針對性的治療方案。8.3數據可視化8.3.1引言數據可視化是將數據分析結果以圖形、圖表等形式直觀展示,便于用戶理解和應用。本章主要探討在線問診平臺數據可視化的方法和應用。8.3.2數據可視化工具以下為常用的數據可視化工具:(1)Excel:適用于簡單數據可視化,如柱狀圖、折線圖等。(2)Tableau:專業的數據可視化工具,支持多種圖表類型和交互功能。(3)ECharts:基于JavaScript的開源可視化庫,適用于網頁端數據可視化。8.3.3數據可視化方法以下為常見的數據可視化方法:(1)柱狀圖:用于展示不同類別的數據對比。(2)折線圖:用于展示數據隨時間變化的趨勢。(3)餅圖:用于展示各部分數據在整體中的占比。(4)散點圖:用于展示數據之間的相關性。8.3.4數據可視化應用數據可視化在以下方面具有應用價值:(1)用戶行為分析:通過數據可視化,直觀展示用戶行為特征,為運營決策提供依據。(2)疾病數據挖掘:通過數據可視化,展示疾病數據挖掘結果,為疾病預防和治療提供參考。(3)平臺運營優化:通過數據可視化,展示平臺運營效果,為優化策略提供依據。第九章:法律法規與政策9.1相關法律法規9.1.1法律層面我國醫療行業在線問診平臺的建設和運營,需遵循以下法律法規:(1)《中華人民共和國網絡安全法》:規定了網絡運營者的網絡安全保護義務,明確了個人信息保護、網絡數據管理等方面的要求。(2)《中華人民共和國民法典》:明確了醫療行業的民事責任,包括合同糾紛、醫療損害責任等。(3)《中華人民共和國藥品管理法》:對藥品的生產、經營、使用等環節進行了規范,保障公眾用藥安全。9.1.2行政法規層面(1)《互聯網信息服務管理辦法》:明確了互聯網信息服務提供商的義務和責任,包括信息安全、內容審核等方面。(2)《醫療機構管理條例》:規定了醫療機構的設立、變更、終止等程序,以及醫療機構的服務內容、質量標準等。(3)《醫療糾紛預防和處理條例》:明確了醫療糾紛的預防、處理程序和責任追究等。9.1.3地方性法規和部門規章各地根據實際情況,制定了相關的地方性法規和部門規章,以規范醫療行業在線問診平臺的發展。如《北京市互聯網醫療服務管理辦法》、《上海市互聯網醫療服務管理規定》等。9.2政策支持9.2.1國家層面國家高度重視醫療行業在線問診平臺的發展,出臺了一系列政策措施:(1)《“十三五”國家信息化規劃》:明確提出推進互聯網醫療,加快發展在線醫療、遠程醫療等新型醫療服務模式。(2)《關于促進互聯網醫療健康發展的意見》:明確了互聯網醫療發展的總體要求、基本原則和發展目標。(3)《互聯網醫療健康行動計劃(20182020年)》:明確了互聯網醫療健康發展的重點任務和時間節點。9.2.2地方層面各地也紛紛出臺政策,支持醫療行業在線問診平臺的發展。如:(1)北京市:《關于促進互聯網醫療健康發展的實施方案》;(2)上海市:《上海市互聯網醫療服務發展規劃(20182020年)》;(3)廣東省:

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