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杭州长济医疗科技有限公司
企业杭州长济医疗科技有限公司成立于2022年，属研究和试验发展，主营第二类增值电信业务。面向药品采购、区域市场分析、共享医疗设备等领域提供数据服务，开放男科用药采购区域分析数据（药品采购、区域市场分析）、共享机制下流感检测类仪器平均使用耗时分析数据（共享医疗设备、效率分析）、共享机制下超声类仪器平均使用耗时分析数据（医疗设备使用、共享机制），支撑诊疗分析与医疗质控。
药品采购区域市场分析共享医疗设备研发服务高新技术企业
数据集列表
共享机制下心电检测类仪器平均使用耗时分析数据
本数据通过计算每天平均耗时并据此提出维护建议，能够为在共享机制下心电检测类分析仪器的使用优化提供科学依据。通过精确的平均使用耗时计算并基于维护建议，设备管理者可以更好地做出该设备的使用和维护决策，有效降低设备的报废风险，保障设备的整体工作效率和服务质量。本数据也可以为医共体模式和医学设备共享机制的研究和策划人员提供参考，从而做出科学决策，推动基层医学资源高效共享。1.数据收集和预处理：（1）数据收集：基于门诊助手app对在共享机制下对心电检测类分析仪器的使用数据进行采集，并对该类机械的平均使用耗时进行分析，具体包括采集周期、月份天数（天）、设备名称、设备编号、总使用时长（时）、最大每日使用时长（时）、最小每日使用时长（时）等数据字段。（2）数据预处理：对采集到的原始数据进行处理，去除缺失和异常数据。
2.每天平均耗时计算：每天平均耗时 = （总使用时长 / 月份天数） × （1 + （最大每日使用时长 - 最小每日使用时长） / 总使用时长）。
3.数据分析：当每天平均耗时 ≤ 110 时，说明设备使用较为合理，建议“保持现有维护策略”；当 110 < 每天平均耗时 ≤ 200 时，说明设备处于可控、但较高的使用强度范围内，建议“适当增加维护频率”；当每天平均耗时 > 200 时，说明设备可能存在过载使用的风险，建议“优化使用安排或升级设备”。
浙江省数据知识产权登记平台2025-07-25 更新90
儿科用药采购区域分析数据
本数据通过分析儿科用药在不同区域的采购情况，帮助识别药品的需求分布和市场趋势。在医院或药房中，这些数据可用于调整各区域的采购计划，确保药品供应与需求匹配，避免库存积压或缺货现象。对于制药公司，这些数据提供了宝贵的市场反馈，帮助其了解各地区的实际需求差异，从而优化生产和配送计划。此外，第三方物流服务商可以利用这些数据优化仓储和运输方案，提高配送效率和服务质量，确保药品能够快速、准确地到达各个终端用户手中。1.数据收集和预处理：（1）数据收集：从公司运营的电商平台调取儿科用药的采购数据，具体包括采集日期、采购编号、统计类别用药名称、采购区域名称（省份）、采购量（件）、采购金额（元）等数据字段。（2）数据预处理：以采购编号作为唯一标识，对数据进行清洗、去重无效数据等操作去除重复维护记录，确保每条维护数据的唯一性。
2、数据加工：根据历史采集（含本次采集）的维护日期字段，使用COUNT函数统计近30日各地区（以采购编号为依据）的采购量与采购金额。
3、数据排序：基于上述查询结果，计算各个地区一个月之内的采购总量与采购总金额，降序排名得到：①当月累计采购量排名；②当月累计采购金额排名。
4、数据应用：将当月累计采购量和当月累计采购金额最多的采购区域进行标记（即最多采购量的区域和最多采购金额的区域），以便于管理人员进行重点关注和资源分配。
浙江省数据知识产权登记平台2025-07-25 更新130
共享机制下流感检测类仪器重点维护对象识别数据
本数据通过整合维护记录和统计排序结果，能够科学展现共享机制下流感检测类分析仪器的维护周期规律，有效识别出需要重点关注的设备和维护类型。对于设备管理机构的维护人员，有助于制定更加精准的预防性维护计划，优化资源分配，减少突发故障的发生率，提高设备利用率和服务质量。同时，设备管理机构可以根据这些信息合理安排预算和人员配置，确保关键设备始终处于最佳状态。1.数据收集和预处理：（1）数据收集：通过门诊助手app采集流感检测类分析仪器的维护数据，具体包括维护日期、设备名称、维护编号、设备编号、维护类型、维护时长（时）和维护内容描述等数据字段。（2）数据预处理：以维护编号作为唯一标识，对数据进行清洗、去重无效数据等操作去除重复维护记录，确保每条维护数据的唯一性。
2、数据加工：根据历史采集（含本次采集）的维护日期字段，使用COUNT函数统计近30日各设备（以设备编号为依据）和各维护类型的总维护次数。
3、数据排序：基于上述查询结果，计算所有设备的总维护次数以及各维护类型的操作总次数，降序排名得到：①各设备维护次数排名；②各维护类型的操作总次数排名。
9、数据应用：将维护次数最多的设备和维护类型进行标记（即重点关注设备和重点维护类型），以便于管理人员进行重点关注和资源分配。
浙江省数据知识产权登记平台2025-07-21 更新60
共享机制下流感检测类仪器平均使用耗时分析数据
本数据通过计算每天平均耗时并据此提出维护建议，能够为在共享机制下流感检测类分析仪器的使用优化提供科学依据。通过精确的平均使用耗时计算并基于维护建议，设备管理者可以更好地做出该设备的使用和维护决策，有效降低设备的报废风险，保障设备的整体工作效率和服务质量。本数据也可以为医共体模式和医学设备共享机制的研究和策划人员提供参考，从而做出科学决策，推动基层医学资源高效共享。1.数据收集和预处理：（1）数据收集：基于门诊助手app对在共享机制下对流感检测类分析仪器的使用数据进行采集，并对该类机械的平均使用耗时进行分析，具体包括采集周期、月份天数（天）、设备名称、总使用时长（时）、最大每日使用时长（时）、最小每日使用时长（时）等数据字段。注意：使用时长为多台设备累计使用时长，从每天不同的累计使用时长中比较得出最大与最小。（2）数据预处理：对采集到的原始数据进行处理，去除缺失和异常数据。
2.每天平均耗时计算：每天平均耗时 = （总使用时长 / 月份天数） × （1 + （最大每日使用时长 - 最小每日使用时长） / 总使用时长）。
3.数据分析：当每天平均耗时 ≤ 110 时，说明设备使用较为合理，建议“保持现有维护策略”；当 110 < 每天平均耗时 ≤ 200 时，说明设备处于可控、但较高的使用强度范围内，建议“适当增加维护频率”；当每天平均耗时 > 200 时，说明设备可能存在过载使用的风险，建议“优化使用安排或升级设备”。
浙江省数据知识产权登记平台2025-07-21 更新180
共享机制下血球类分析仪器平均使用耗时分析数据
本数据通过计算每天平均耗时并据此提出维护建议，能够为在共享机制下血球类分析仪器的使用优化提供科学依据。通过精确的平均使用耗时计算并基于维护建议，设备管理者可以更好地做出该设备的使用和维护决策，有效降低设备的报废风险，保障设备的整体工作效率和服务质量。本数据也可以为医共体模式和医学设备共享机制的研究和策划人员提供参考，从而做出科学决策，推动基层医学资源高效共享。1.数据收集和预处理：（1）数据收集：基于门诊助手app对在共享机制下对血球类分析仪器的使用数据进行采集，并对该类机械的平均使用耗时进行分析，具体包括采集周期、月份天数（天）、设备名称、总使用时长（时）、最大每日使用时长（时）、最小每日使用时长（时）等数据字段。注意：使用时长为多台设备累计使用时长，从每天不同的累计使用时长中比较得出最大每日使用时长与最小每日使用时长。（2）数据预处理：对采集到的原始数据进行处理，去除缺失和异常数据。
2.每天平均耗时计算：每天平均耗时 = （总使用时长 / 月份天数） × （1 + （最大每日使用时长 - 最小每日使用时长） / 总使用时长）。
3.数据分析：当每天平均耗时 ≤ 110 时，说明设备使用较为合理，建议“保持现有维护策略”；当 110 < 每天平均耗时 ≤ 200 时，说明设备处于可控、但较高的使用强度范围内，建议“适当增加维护频率”；当每天平均耗时 > 200 时，说明设备可能存在过载使用的风险，建议“优化使用安排或升级设备”。
浙江省数据知识产权登记平台2025-07-21 更新130
男科用药采购区域分析数据
本数据通过分析男科用药在不同区域的采购情况，帮助识别药品的需求分布和市场趋势。在医院或药房中，这些数据可用于调整各区域的采购计划，确保药品供应与需求匹配，避免库存积压或缺货现象。对于制药公司，这些数据提供了宝贵的市场反馈，帮助其了解各地区的实际需求差异，从而优化生产和配送计划。此外，第三方物流服务商可以利用这些数据优化仓储和运输方案，提高配送效率和服务质量，确保药品能够快速、准确地到达各个终端用户手中。1.数据收集和预处理：（1）数据收集：从公司运营的电商平台调取男科用药的采购数据，具体包括采集日期、采购编号、统计类别用药名称、采购区域名称（省份）、采购量（件）、采购金额（元）等数据字段。（2）数据预处理：以采购编号作为唯一标识，对数据进行清洗、去重无效数据等操作去除重复维护记录，确保每条维护数据的唯一性。
2、数据加工：根据历史采集（含本次采集）的维护日期字段，使用COUNT函数统计近30日各地区（以采购编号为依据）的采购量与采购金额。
3、数据排序：基于上述查询结果，计算各个地区一个月之内的采购总量与采购总金额，降序排名得到：①当月累计采购量排名；②当月累计采购金额排名。
4、数据应用：将当月累计采购量和当月累计采购金额最多的采购区域进行标记（即最多采购量的区域和最多采购金额的区域），以便于管理人员进行重点关注和资源分配。
浙江省数据知识产权登记平台2025-07-25 更新180
妇科用药采购区域分析数据
本数据通过分析妇科用药在不同区域的采购情况，帮助识别药品的需求分布和市场趋势。在医院或药房中，这些数据可用于调整各区域的采购计划，确保药品供应与需求匹配，避免库存积压或缺货现象。对于制药公司，这些数据提供了宝贵的市场反馈，帮助其了解各地区的实际需求差异，从而优化生产和配送计划。此外，第三方物流服务商可以利用这些数据优化仓储和运输方案，提高配送效率和服务质量，确保药品能够快速、准确地到达各个终端用户手中。1.数据收集和预处理：（1）数据收集：从公司运营的电商平台调取妇科用药的采购数据，具体包括采集日期、采购编号、统计类别用药名称、采购区域名称（省份）、采购量（件）、采购金额（元）等数据字段。（2）数据预处理：以采购编号作为唯一标识，对数据进行清洗、去重无效数据等操作去除重复维护记录，确保每条维护数据的唯一性。
2、数据加工：根据历史采集（含本次采集）的维护日期字段，使用COUNT函数统计近30日各地区（以采购编号为依据）的采购量与采购金额。
3、数据排序：基于上述查询结果，计算各个地区一个月之内的采购总量与采购总金额，降序排名得到：①当月累计采购量排名；②当月累计采购金额排名。
4、数据应用：将当月累计采购量和当月累计采购金额最多的采购区域进行标记（即最多采购量的区域和最多采购金额的区域），以便于管理人员进行重点关注和资源分配。
浙江省数据知识产权登记平台2025-07-25 更新110
共享机制下尿常规类分析仪器重点维护对象识别数据
本数据通过整合维护记录和统计排序结果，能够科学展现共享机制下尿常规类分析仪器的维护周期规律，有效识别出需要重点关注的设备和维护类型。对于设备管理机构的维护人员，有助于制定更加精准的预防性维护计划，优化资源分配，减少突发故障的发生率，提高设备利用率和服务质量。同时，设备管理机构可以根据这些信息合理安排预算和人员配置，确保关键设备始终处于最佳状态。1.数据收集和预处理：（1）数据收集：通过门诊助手app采集尿常规类分析仪器的维护数据，具体包括维护日期、设备名称、维护编号、设备编号、维护类型、维护时长（时）和维护内容描述等数据字段。（2）数据预处理：以维护编号作为唯一标识，对数据进行清洗、去重无效数据等操作去除重复维护记录，确保每条维护数据的唯一性。
2、数据加工：根据历史采集（含本次采集）的维护日期字段，使用COUNT函数统计近30日各设备（以设备编号为依据）和各维护类型的总维护次数。
3、数据排序：基于上述查询结果，计算所有设备的总维护次数以及各维护类型的操作总次数，降序排名得到：①各设备维护次数排名；②各维护类型的操作总次数排名。
8、数据应用：将维护次数最多的设备和维护类型进行标记（即重点关注设备和重点维护类型），以便于管理人员进行重点关注和资源分配。
浙江省数据知识产权登记平台2025-07-21 更新80
共享机制下尿常规类分析仪器平均使用耗时分析数据
本数据通过计算每天平均耗时并据此提出维护建议，能够为在共享机制下尿常规类分析仪器的使用优化提供科学依据。通过精确的平均使用耗时计算并基于维护建议，设备管理者可以更好地做出该设备的使用和维护决策，有效降低设备的报废风险，保障设备的整体工作效率和服务质量。本数据也可以为医共体模式和医学设备共享机制的研究和策划人员提供参考，从而做出科学决策，推动基层医学资源高效共享。1.数据收集和预处理：（1）数据收集：基于门诊助手app对在共享机制下对尿常规类分析仪器的使用数据进行采集，并对该类机械的平均使用耗时进行分析，具体包括采集周期、月份天数（天）、设备名称、总使用时长（时）、最大每日使用时长（时）、最小每日使用时长（时）等数据字段。注意：使用时长为多台设备累计使用时长，从每天不同的累计使用时长中比较得出最大每日使用时长与最小每日使用时长。（2）数据预处理：对采集到的原始数据进行处理，去除缺失和异常数据。
2.每天平均耗时计算：每天平均耗时 = （总使用时长 / 月份天数） × （1 + （最大每日使用时长 - 最小每日使用时长） / 总使用时长）。
3.数据分析：当每天平均耗时 ≤ 110 时，说明设备使用较为合理，建议“保持现有维护策略”；当 110 < 每天平均耗时 ≤ 200 时，说明设备处于可控、但较高的使用强度范围内，建议“适当增加维护频率”；当每天平均耗时 > 200 时，说明设备可能存在过载使用的风险，建议“优化使用安排或升级设备”。
浙江省数据知识产权登记平台2025-07-21 更新80
共享机制下慢性病检测类仪器每日使用高峰时段识别数据
本数据是对共享机制下慢性病检测类分析仪器每日每次使用的起始时间按小时进行聚合和分析，从而得到高峰时段数据。首先，本数据能够记录仪器所有时段的运行次数与时间，能有效地为仪器的智能待机等行为提供切实有效的数据支撑，从而更好地实现降低能耗与成本的目的。其次，本数据还能够为仪器使用者提供更好的服务体验。通过了解设备的高峰使用时段，使用者可以选择最佳的时间窗口（即非高峰时段）进行使用，避免长时间等待或设备不可用的情况。此外，这些数据还可以帮助仪器管理机构更好地规划人力资源和维护计划，确保在高需求时段有足够的技术人员和维护措施，以保障设备的稳定运行和用户的良好体验。1.数据收集和预处理：（1）数据收集：通过门诊助手app收集共享机制下慢性病检测类分析仪器的使用记录。具体包括采集日期、设备名称、使用起始时间等数据字段。（2）数据预处理：对采集到的原始数据进行处理，去除缺失和异常数据。
2.定义时间段：从0:00至24:00，以1时为间隔，一共划分为24个时间段。
3.对每日实时发生的使用起始时间进行归类和计数统计：运用Python中Pandas库的resample法，对每日所有该仪器的使用起始时间进行重采样和分组统计，具体过程为：①将每日实时发生的使用起始时间转换为Pandas的Datetime格式；②创建一个DataFrame，将起始时间数据组织成表格形式；③设置时间为索引；④使用resample方法按时重采样，输出起始时间所在时段，并计数每个时间段的事件数，得到本日所有仪器使用起始时间分布情况。
4.高峰时段识别：基于T，使用matplotlib库绘制时间-频次曲线图；利用基于尖锐度的自动识别方法，计算曲线图中各数据点的尖锐度，识别出凌晨24点-6点、上午6点-12点、下午12点-18点和晚上18点-24点的高峰时段。
浙江省数据知识产权登记平台2025-07-21 更新150