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智慧黑板專屬教學桌面 一、產品概述 文香學堂是為教育大屛定制開發的專屬教學桌面軟件，可提供個性化桌面定制、多軟件同步登錄、快速訪問云端資源、一鍵打開教學輔助工具等，助力教師實施簡捷、高效的課堂教學。 二、產品特點 教育大屏專屬桌面 個性定制教學入口 教學應用無縫嵌入 交互課堂 互動課堂 遠程互動 移動課堂 資源中心 百寶香 三、產品形態

【項目來源】江蘇省中醫藥局項目“寧心膏治療冠心病心絞痛的研究”，編號：9931。 【成果鑒定】已通過專家驗收。 【類    別】中藥新藥六（2）類 【劑    型】貼膏劑。 【功能主治】活血通絡止痛。主治冠心病心絞痛。 【處方來源】南京中醫藥大學中醫專家臨床有效驗方，現代醫學對冠心病心絞痛的藥物治療，主要運用硝酸甘油類制劑、β受體阻滯劑和鈣通道阻滯劑等，但尚存在著進一步提高療效和避免副作用等問題。運用中藥復方治療冠心病心絞痛，能夠彌補西醫西藥的不足，提高療效。內病外治是中醫藥學的重要內容之一，在多年的臨床實踐基礎上，篩選中藥處方外治胸痹心痛，最終確定寧心膏穴位貼敷（透皮給藥）治療冠心病心絞痛，取得了較好的臨床療效。 【主要技術指標】 1．臨床研究：心絞痛癥狀療效總有效率為92%，穴位敷貼寧心膏可明顯改善患者的心絞痛癥狀。心電圖療效總有效為63.0%，心絞痛患者治療后血清SOD均較治療前活性增強，經治療后患者的LPO含量亦均下降，說明寧心膏能擴張冠狀動脈，改善心絞痛患者的心肌缺血狀況，而且能通過良好的清除自由基和抗氧化途徑，對缺血/再灌注損傷的心肌具有保護使用。 2．實驗研究：寧心膏對垂體后葉素致大鼠一過性急性心肌缺血和氧自由基影響試驗結果表明，寧心膏的小劑量組、大劑量組均可顯著降低大鼠在注射垂體后葉素后15s、30s、2min、5min和10min引起的II導心電圖ST段升高，提示寧心膏有抗注射垂體后葉素引起的急性心肌缺血作用。可顯著降低大鼠血清MDA而升高SOD，且其作用較硝酸甘油明顯(P<0.05或0.01)。 【推廣應用前景】內病外治是中醫的重要治療手段之一，穴貼寧心膏的開發將會產生良好的社會和經濟效益。 【進展情況】已完成臨床前主要研究工作。   

一、產品概述 文香互動課堂是基于智慧教育平臺打造的智慧教室整體解決方案，搭配文香智慧教學終端、文香智慧學習終端實現課前、課中、課后全場景互動教學與學習，提高教師教學效率，豐富教學模式，提升學生學習成效，通過數據分析精準化教學幫助學生全面成長。 二、產品特點 應用多場景 互動多樣式 反饋多渠道 管控多途徑 三、產品形態

一、產品概述 文香微課是為教師錄制微課而設計的便捷軟件，可輕松錄制電腦桌面及攝像頭的畫面，并可對錄制的視頻進行剪輯。所有操作簡單易學，無需專業基礎，也可快速掌握，滿足教學過程記錄，精品課程制作與分享等需求。 二、產品特點 簡捷錄制 輕松剪輯 云端存儲 簡單易學 三、產品形態

心血管疾病是威脅人類健康的重要殺手。我國心血管病患者已達到 2.9 億人，心血管病 死亡占城鄉居民總死亡原因的首位。中國已步入老齡化社會，2050 年，老齡化水平將達到 30%以上。老年人群體作為心血管疾病的多發群體，面向老年人的心血管病管理和治療已成為不可回避的一個重要社會問題。實現老年人群體等重點人群心血管健康的長時程監護，從而早預防、早發現、早治療，已經成為醫療服務的重點。 基于長時程醫療數據的臨床心電智能檢測平臺是推動心血管疾病科學防治和管理升級 的關鍵技術。近年來，眾多醫療設備廠商在可穿戴設備領域大力投入，所研發可穿戴設備可 實現用戶心電圖等生理健康數據的長時程監測，彌補了醫院測量心電圖的短時性。本課題中， 基于人工智能算法研發心血管疾病智能診斷系統，將可穿戴設備、移動終端、云端服務器所 實現自動診斷結果與專家診斷結果有機結合起來，實現心電疾病診斷智能化。長時程臨床心 電智能檢測平臺的建立，利用可穿戴設備實現了對用戶身體狀況的長時程監測和異常篩查， 可有效推動心血管疾病健康管理模式建立。 北京清華長庚醫院心內科張萍教授團隊在正常和疾病心電數據庫有長期的積累，曾負責十二五國家科技支撐計劃《基層心電監護產品應用評價研究》，在心電監護產品評價和推廣 應用方面積累了豐富的經驗，在本項目中提供了醫療級心電測試數據庫，與清華大學王貴錦 副教授一起搭建了醫生在環并不斷反饋的心電智能檢測平臺，同時，北京清華長庚醫院作為 北京市昌平區遠程診斷管理中心，為未來心電產品的推廣應用和心電智能診斷的評測提供了 良好的平臺。清華大學電子工程系王貴錦老師團隊在低功耗硬件設計、生理大數據分析、心 電智能算法研究領域有著長期的積累。團隊在國內外頂級期刊會議上發表文章百余篇，其中 SCI 文章 40 余篇，發明專利授權近 20 項。團隊基于人工智能算法開展心血管疾病智能診斷 研究，在多種心電疾病診斷中達到世界先進水平。 團隊所研發臨床長時程心電智能檢測平臺特點如下： l 實現長時程心電數據的展示、查詢、關鍵指標計算等功能； l 基于醫療大數據和人工智能技術，實現室性早搏、房性早搏、T 波改變、ST 段改 變、早復極圖形改變、心房顫動等 10 余種常見心電術語的智能診斷，準確度高； l 建立心電診斷術語工程化分級體系，實現醫學和工程科學高效結合； l 建立心電圖規范化數據庫，為醫學研究創造基礎。 團隊所研發的手持式可穿戴心電智能檢測平臺特點如下： l 實現了院外心電數據的測量和采集 l 基于手持式單導聯設備和人工智能技術，實現了心房顫動的院外篩查和診斷

項目成果/簡介:心血管疾病是威脅人類健康的重要殺手。我國心血管病患者已達到 2.9 億人，心血管病 死亡占城鄉居民總死亡原因的首位。中國已步入老齡化社會，2050 年，老齡化水平將達到 30%以上。老年人群體作為心血管疾病的多發群體，面向老年人的心血管病管理和治療已成為不可回避的一個重要社會問題。實現老年人群體等重點人群心血管健康的長時程監護，從而早預防、早發現、早治療，已經成為醫療服務的重點。