项目文档

    proxy_set_header Host $host; # 转发真实的域名
    proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; 
    proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;  # Set X-Forwarded-Proto header  保证http和https的schema是对的 这样内外网图片url拼接完整地址返回才能正确

  location / {
    rewrite ^/dottmed(/.*)$ $1 break;
    proxy_pass http://192.168.9.61/;
    proxy_set_header Host $host;
    proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
}

  导出url /api/patient/batch_download_preinfo/?token=登录的token&patient_ids=1,2,3&eme_type=急救的类型 例如胸痛传1
  默认导出选中的档案传参为 /api/patient/batch_download_preinfo/?token=登录的token&patient_ids=1,2,3 不需要传eme_type
  默认导出某个类型急救的病历传参为 /api/patient/batch_download_preinfo/?token=登录的token&eme_type==急救的类型 例如胸痛传1   不需要传patient_ids

 保证有序进行安装

使用2to3转换所有文件
重新安装suds
from django.utils.encoding import smart_unicode
修改localsettings  urlpase
删除所有的迁移 重新生成 做fake迁移
最后卸载drf-safe-jack 和django-m2m-fix后重新安装
使用code inspect code功能查找错误进行修复
修复time.clock   为 time.perf_counter()
替换 urllibe.quote 为 urllib.parse.quote
使用code inspect code功能查找错误进行修复
删除         import sys
        reload(sys)
        sys.setdefaultencoding('utf-8')

   会诊列表和详情修改 /huizhen/mine
   过滤条件由patient__id 改为  huizhen__patient__id
   列表返回结构原来的每个item现在嵌套在 huizhen字段里面

    未读消息不使用 'unread_num' 改为使用unread_msg_count字段
    最新消息时间不使用  'time' 改为使用 latest_msg_time

传参示例 same_name=True  勾选传True 否则不传
same_name 同名查询
same_pat_no  同登记号查询

 获取就诊id和其他就诊信息接口 
  /api/common/sync_his_info/?admid=153301977&only_basic=true // 注意：接口不需要传id=xx only_basic传true 其他同对接his内的同步请求 
   返回 参数含 患者基本信息
   {
    "admdate": "2021-02-03",
    "job": "",
    "admid": "153301977",
    "name": "小李子",
    "has_his_inpatient_no": true,
    "credentials_type": "1",
    "mobile": "15607679596",
    "gender": "1",
    "reg_dept": "急诊住院部医生",
    "inpatient_no": "",
    "phone": "15607679596",
    "nation": "01",
    "pat_med_card": null,
    "idno": "46000319951215021X",
    "bed_doctor": "杰克",
    "address": "四川仁寿视高老君街13388242632",
    "birth_date": "1995-12-15",
    "bed_no": "15"
}
 ```


否则显示



###  2021-12-29
#### 创伤病历柱状图
```python
   “严重创伤急救例数”统计
   在原来月份里面  detail返回
    {
                    "month":"xxx",
                    "count":"xxx",
                    "detail": {"critical": 严重创伤的数量, "normal": 一般的数量 }  对应到跳转搜索条件为  critical=True  critical=False

                }


     api/trauma_rescue/count/?count_type=blood_ready&count_period=month          
    count_type：
            "transfer_count"   院前急救转运趋势图
             blood_ready 急诊输血准备平均时间趋势图       
            airway_ready 工气道建立平均时间趋势图
            advice_eme_surg_time   紧急手术术前准备平均时间趋势图

   严重创伤搜索字段
   critical 传True False

    /api/trauma_rescue/count/?count_type=rate&count_period=all
     返回 
     {
                    "gcs": 创伤病人GCS评分完成比例,
                    "ti": 创伤病人TI评分完成比例,
                    "iss": 创伤病人ISS评分完成比例,
                    "transfusion": 转诊治疗的创伤病人比例,
                    "dead": 创伤病人病死率,
                    "critical_micu_mean": 严重创伤病人MICU平均住院时间,
                    "critical_hosday_mean":严重创伤病人平均住院时间 ,
                    "critical_dead":严重创伤病人病死率,
                    "first_ct_mean":完成首张CT图像平均用时 ,
                    "first_cxray":胸痛X片平均用时,
                    "first_pxray": 完成骨盆X片平均用时,
                    "first_fast":完成FAST检查平均用时,
                    "doctor_ready_waste": 急诊准备平均时间,
                    "info_alert": 信息预警比例,
                    "tranfer_mean": 院前急救转运平均时间,
                }

   注意在对应模块添加以下两个字段  这两个字段创伤质控必须用到  创伤中毒常规消化道的的病历需要加一下
    patient.inside_roadmap.eme_trans_depart_time 转科时间
    patient.leave_hospital.dead_time 死亡时间 
    """创伤质控接口 get /api/trauma_rescue/quality_control/{创伤id}/"""
    返回
    {
            "tranfer": 院前急救转运时间,
            "eme_get_ready": 急诊准备时间(分钟),
            "ctnfast": 全身快速CT、胸部X片、骨盆X片和FAST完成时间,
            "eme_tranfusion_ready": 急诊输血准备时间(分钟),
            "airway": 人工气道建立时间,
            "surg_ready": 紧急手术术前准备时间,
            "eme_stop": 急诊科停留时间,
            "micu_mean": 严重创伤病人MICU平均住院时间(天),

        }

   """patient.leave_hospital"""
    hospital_day = models.IntegerField('住院天数', null=True, blank=True, validators=[validate_postive_real])
    hospital_cost = models.IntegerField('费用记录', null=True, blank=True, validators=[validate_postive_real])
    leave_hos_time = models.DateTimeField('出院时间', null=True, blank=True)
    leave_hos_way = models.CharField(u'出院方式', choices=HOS_OUTCOME, max_length=2, null=True, blank=True)

    """这里分成两块  评分的放在patient.disease_evalute"""
    eme_gcs = models.IntegerField('急诊GCS评分', null=True, blank=True)
    is_eme_gcs = models.NullBooleanField('急诊GCS评分是否已评', null=True, blank=True)
    is_eme_iss = models.NullBooleanField('急诊创伤ISS评分是否已评', null=True, blank=True)
    eme_iss = models.IntegerField('急诊创伤ISS评分', null=True, blank=True)
    is_eme_ais = models.NullBooleanField('急诊创伤AIS评分是否已评', null=True, blank=True)
    eme_ais = models.IntegerField('急诊创伤AIS评分', null=True, blank=True)
    is_eme_ti = models.NullBooleanField('急诊创伤TI评分是否已评', null=True, blank=True)
    eme_ti = models.IntegerField('急诊创伤TI评分', null=True, blank=True)


    """时间在 patient.other_info  """
    advice_transfusion_time = models.DateTimeField('提出输血申请时间', null=True, blank=True)
    exec_transfusion_time = models.DateTimeField('执行输血的时间', null=True, blank=True)
    advice_build_airway_time = models.DateTimeField('提出建立气道时间', null=True, blank=True)
    success_build_airway_time = models.DateTimeField('成功建立人工气道时间', null=True, blank=True)
    advice_eme_surg_time = models.DateTimeField('提出紧急手术医嘱时间', null=True, blank=True)
    start_eme_surg_time = models.DateTimeField('损伤控制性手术开始时间', null=True, blank=True)

    leave_micu_time = models.DateTimeField('出MICU时间', null=True, blank=True)
    chest_xray_time = models.DateTimeField('完成胸部X片时间', null=True, blank=True)
    pelvic_xray_time = models.DateTimeField('完成盆骨X片时间', null=True, blank=True)
    fast_time = models.DateTimeField('完成FAST检查时间', null=True, blank=True)

       td_arrive_eme_time = models.DateTimeField('创伤救治队员到达急诊时间', null=True, blank=True)
      安卓端访问update_arrive_time 创伤的快速记录添加前缀 ir_

  gib_score = models.IntegerField('GBS评分', null=True, blank=True, validators=[validate_postive])

  评分同之前其他的评分接口 传参web端和安卓端约定一下

   # 转归 在inside_roadmap里面
    chestpain_outcome = models.CharField('患者胸痛中心转归', choices=CHESTPAIN_OUTCOME, max_length=50, null=True, blank=True)
    chestpain_outcome_other = models.TextField('患者胸痛中心转归', null=True, blank=True)
    eme_outcome = models.CharField('患者急诊转归', choices=EME_OUTCOME, max_length=50, null=True, blank=True)
    eme_trans_to_department = models.TextField('转送去向科室', null=True, blank=True)

  # 胸痛相关院前 院内溶栓筛查
   急诊信息部分--院前溶栓治疗  位于inside_rescue_info_chestpain   院内部分位于 special_treat.stemi 字段名相同

    is_sift = models.NullBooleanField('是否有溶栓治疗', null=True)
    is_nonstop = models.CharField('直达溶栓场所', max_length=2,  null=True, blank=True)
    lysis_place = models.CharField('溶栓场所', max_length=2, choices=Placechoices, null=True, blank=True)
    lysis_talk_time = models.DateTimeField('溶栓开始知情同意时间', null=True, blank=True)
    lysis_sign_time = models.DateTimeField('签署知情同意时间', null=True, blank=True)
    lysis_start_time = models.DateTimeField('开始溶栓时间', null=True, blank=True)
    lysis_end_time = models.DateTimeField('溶栓结束时间', null=True, blank=True)
    lysis_affect_time = models.DateTimeField('溶栓后造影时间', null=True, blank=True)
    lysis_medicine = models.CharField('溶栓药物', max_length=50, choices=LysisMedicineChoice, null=True, blank=True)
    lysis_dose = models.CharField('剂量', choices=CODE_CHOICES, max_length=2, null=True, blank=True)
    is_lysis_repatency = models.NullBooleanField('溶栓再通', null=True, blank=True)
    cannot_lysis = models.NullBooleanField('存在禁忌症', null=True, blank=True)

   120  have_call  有无呼救
        call_time_unknown    呼救时间不详


  外院120转诊相关字段
    into_tran_hos_time = models.DateTimeField('转出医院入门时间', null=True, blank=True)
    un_into_tran_hos_time = models.NullBooleanField('转出医院入门时间不详', null=True, blank=True)

    decide_tran_hos_time = models.DateTimeField('决定转院时间', null=True, blank=True)
    un_decide_tran_hos_time = models.NullBooleanField('决定转院时间不详', null=True, blank=True)

    tran_ambulance_arrive_time = models.DateTimeField('转运救护车到达时间', null=True, blank=True)
    un_tran_ambulance_arrive_time = models.NullBooleanField('转运救护车到达时间不详', null=True, blank=True)

    leave_tran_hos_time = models.DateTimeField('离开转出医院时间', null=True, blank=True)
    un_leave_tran_hos_time = models.NullBooleanField('离开转出医院时间不详', null=True, blank=True)

    un_first_touch_time = models.DateTimeField('首次医疗接触时间不详', null=True, blank=True)
    first_touch_doctor = models.TextField('首次医疗接触医护人员', null=True, blank=True)

  本院120转诊 和 外院120转诊
    导管室/CCU/心内科病房/其他
    direct_to_department = models.CharField('直达', choices=DIRECT_ARRIVE, max_length=50, null=True,blank=True)
  院间转诊
    attack_depart = models.CharField('发病科室', max_length=50, null=True, blank=True)

  远程心电传输 位于patient.xxx
    is_remote_ecg = models.NullBooleanField('是否远程心电传输', null=True, blank=True)
    remote_ecg_time = models.DateTimeField('远程心电图时间', null=True, blank=True)
    remote_ecg_way = models.CharField('远程心电传输方式', choices=REMOTE_ECG_WAY, max_length=50, null=True, blank=True)
  超声室 
    ultrasound_check_time = models.DateTimeField('超声检查时间', null=True, blank=True)
    ultrasound_report_time = models.DateTimeField('超声报告时间', null=True, blank=True)


 ct室
       ct_notice_time = models.DateTimeField('通知CT室时间', null=True, blank=True)
    ct_doctor_arrive_time = models.DateTimeField('CT人员到达时间', null=True, blank=True)
    ct_ready_time = models.DateTimeField('CT室完成准备时间', null=True, blank=True)
    ct_saomiao_time = models.DateTimeField('CT扫描时间', null=True, blank=True)


     # 主动脉夹层病种方式的内容
    notice_cs_time = models.DateTimeField('通知心脏外科会诊时间', null=True, blank=True)
    cs_consult_time = models.DateTimeField('心脏外科会诊时间', null=True, blank=True)
    ci_consult_time = models.DateTimeField('心脏内科会诊时间', null=True, blank=True)
    vs_consult_time = models.DateTimeField('血管外科会诊时间', null=True, blank=True)
    pci_time = models.DateTimeField('开始介入治疗时间', null=True, blank=True)
    stent_release_time = models.DateTimeField('支架释放时间', null=True, blank=True)
    # 手术相关的
    surgery_talk_time = models.DateTimeField('知情同意时间', null=True, blank=True)
    surgery_sign_time = models.DateTimeField('签署手术同意时间', null=True, blank=True)
    surgery_start_time = models.DateTimeField('手术开始时间', null=True, blank=True)
    surgery_end_time = models.DateTimeField('手术结束时间', null=True, blank=True)
    surgery_result = models.CharField('手术结果', choices=, max_length=50, null=True,blank=True)


     # 药物治疗相关
     # 抗血小板治疗药物
    aspirin_dose = models.CharField('阿司匹林', max_length=50, null=True, blank=True)
    clopigrel_dose = models.CharField('氯吡格雷', max_length=50, null=True, blank=True)
    ticagrelor_dose = models.CharField('替格瑞洛', max_length=50, null=True, blank=True)

    #初次给药
    first_drug_place = models.CharField('初始给药地点', choices=FIRST_DRUG_PLACE, max_length=50, null=True, blank=True)
    first_drug_time = models.DateTimeField('初始给药时间', null=True, blank=True)

   接口  /api/gib_rescue/
   新增字段  消化道出血病史 gib_history
            出血症状  inside_rescue_info.bleed_symptom  选项从config拿
   消化道出血 emergency_type是 10

    在原来的删除接口基础上批量删除修改为   patient_batch_delete/?ids=1,2,3 使用,分割
    如 /api/apoplexy/patient_batch_delete/?ids=1,2,3 

  批量导出接口 patient_ids传病人id 使用,分隔
  post  /api/patient/batch_download_preinfo/
         传参 patient_ids  1,2,3

   注意：web端只需要改动发起会诊这里的接口，见下图  不要修改会诊管理那里的接口

    /api/common/department?limit=1000000

    注意权限只对普通用户生效 对admin用户不生效
    web端菜单和安卓菜单  如果是admin用户显示全部 
    普通用户根据 account/mine 拿到的 user_permission_format字段 来匹配显示
    没有权限返回 400  "抱歉，您没有该模块的访问权限！"

    get /api/account/permission_config/ 查看全局权限配置名称
    返回：
            [
            {
            "perms": [
                "胸痛急救",
                "卒中急救",
                "创伤急救",
                "中毒急救",
                "常规急救"
            ],
            "group_name": "急救病历"
                },
            ]
    put /api/account/users/{id}/ #更新某个用户的权限
    传参在原来基础上加上 {
         "can_view_other_case": true, # 是否可以查看未接诊的病历
         "user_permission_format": {
            "急救病历": [ # 以对象形式传过来  key是 上面的group_name
                "胸痛急救",    # value 是上面的perms的值 用户勾选了哪些就显示哪些
                "卒中急救",
                "创伤急救"
            ]
        }
            }   

    post /api/account/add_perms_batch/
    '''can_view_other_case 和 user_permission_format 字段可传可不传 不传则不修改 \n
        user_id_list 必传'''
    {
    "can_view_other_case": true, # 是否可以查看未接诊的病历 
     "user_permission_format": {
        "急救病历": [ # 以对象形式传过来  key是 上面的group_name
            "胸痛急救",    # value 是上面的perms的值 用户勾选了哪些就显示哪些
            "卒中急救",
            "创伤急救"
        ]
    }
    "user_id_list" :[1,2,3]
    }

   进入签到tab发送  {"biz":"join_topic","topic":"mdt_sign"} 加入房间获
   获取消息 使用topic "mdt_sign" 和 case_detail 进行匹配
     {          "biz":"topic_msg",
                "topic": "mdt_sign",  # 收到这个topic 说明是签到笑嘻嘻
                "case_detail":{"case_type": "9", "case_id": 15},
     }

    在接口后加参数 ?profile

    多传一个参数 hz_type     1是线上会诊 2是床旁会诊 选项从config拿

    发起会诊时间  huizhen_created_time
    会诊到达耗时  arrive_use_minute
    会诊的类型 hz_type

    启动任务         {
            "topic": "patient_gps",  # 发送topic
            "type": "start_car_gps",  
            "car_id": 1,
            "car_number": "99999",
        }

    释放任务
        {
            "topic": "patient_gps",  # 发送topic
            "type": "release_car_gps",  
            "car_id": 1,
            "car_number": "99999",
        }

    消息体
            {
                      "biz": "send_topic",
                    "topic": "patient_gps",  # 发送topic
                    "type": "wait_car_send",  # 定位的来源 待命中的车
                    "new_track": {  # 这里获取当前车辆位置
                         "lat": "30.647016", 纬度
                        "lon": "104.069100", 经度
                        "lng": "104.069100", 经度
                        "getTime": "2021-07-13 15:41:04" # 获取到定位的时间
                                    },,
                }

    离线点消失通知  # 根据救护车id来进行匹配  注意需要把点也加到缩放中
        {
            "topic": "patient_gps",  # 发送topic
            "type": "offline_car_gps",  # 离线通知
            "tips": "设备已离线！",
            "ambulance_id": 1
        }

  /api/patient/get_task_info/ {patient_id}/
  返回内容如下

    patient.user_gps_update_time（安卓用）  用户最后发送gps时间

    /task/{id}内增加gps最后发送时间和用户返回（web用）
    字段：
        send_gps_user 发送gps用户信息 
        user_gps_update_time  用户最后发送gps时间
        user_gps_info 用户发送gps定位点

    接口 post /api/common/get_bd_dstime/
    传参格式  {"patient_id":1} 
    返回体  {"duration": None, "distance": None} # 直接带公里 分钟单位 

 发送消息 {"biz":"quit_topic","topic":"patient_gps"}

    性别筛选改用字段 gender  传unknown 筛选未选择的病例

    修改点：
    1.修改 gpswebsocket消息获取方式 
    新增发送 {"biz":"join_topic","topic":"patient_gps"} 加入房间获取gps数据推送  不加入不会收到推送
    2.消息从biz =car_track  修改为使用 topic == patient_gps 进行获取  这里主要增加了 "type" 字段用来区分定位的来源
     {
                "topic": "patient_gps",  # 收到这个topic 说明是定位消息
                "type":"user_send",  #  定位的来源 这里user_send为用户发送的点  car_send 为车载gps发出的点
                "case_detail":{"case_type": "9", "case_id": 15},# 返回病例详情做跳转用
                "name": "patient.name"  #患者姓名,
                "send_gps_user":{"name":"xxxx", # 位置发送者姓名
                                 }
                "patient_id": 15,  #  用户id
                 "new_track":{  # 这里获取当前车辆位置
                 "lat": "30.647016", 纬度
                "lon": "104.069100", 经度
                "lng": "104.069100", 经度
                "getTime": "2021-07-13 15:41:04" # 获取到定位的时间
                            },
                "to":'call_place'   # 当前前往的目的地  选项有 'hospital'和'call_place'  
                "imei":"xxxx", imei设备编号,
                "predict_arrive_info":{"duration": "12分钟","distance": "12公里"}
         }
    3.新增获取用户发送的定位点 字段 user_gps_info
        内容格式为 {'lat': '104.069100' , 'lon': '30.647016' }
    4.增加预到达信息 字段 predict_arrive_info 
        内容格式为
            {"duration": "12分钟",  #  预计时间  这里直接显示就行 带了单位的
              "distance": "12公里"} #   距离

    备注：
    /api/ambulance/task/{id }  to 字段为目的地标识
    to返回有两种  'call_place'为发病地 也就是目前是去程   'hospital'为医院 也就是目前是返程

    web端地址  https://new.dottmed.com/huaxicenter/  可用于启动任务测试 只有川AB3Q01这台车是有效的 其他车不可调试
    现在web端还没改好 暂时不可调试 
    1 .gps初始数据获取 
    从接口 patient内的  下面的都在patient内
    car_gps_info：获取车载gps定位数据   
    user_gps_info：获取用户发送的gps数据  这两个返回null则说明当前无定位数据
    格式如下 {'lat': '30.647016' , 'lon': '104.069100' }   lat纬度  lon 经度 
    car_to 为去返程标识    值为'call_place'表示目前是去程   值为'hospital'表示目前是返程
    预到达信息字段 predict_arrive_info 
    内容格式为
        {"duration": "12分钟",  #  预计时间  这里直接显示就行 带了单位的
          "distance": "12公里"} # 距离
    send_gps_user 发送定位的用户信息
    "send_gps_user": {"username": "jack", "first_name": "", "id": 1}

    "hospital_location":"30.646886,104.067835"    # 医院位置
    "scence_location": "30.646886,104.067835"    # 发病地点定位 这个可能返回null

    2. 上传gps数据
    post /api/patient/update_patient_gps/{patient_id}/ 注意这里带患者id到路由
    传参内容 {"lat":"xxx","lon":"xxx","send_gps_user":1, # 发送定位的用户id}  

    3. 监听websocket gps数据
     发送 {"biz":"join_topic","topic":"patient_gps"} 加入房间获取gps数据推送  不加入不会收到推送
     数据收取
        {
                "topic": "patient_gps",  # 收到这个topic 说明是定位消息
                "type":"user_send",  #  定位的来源 这里user_send为用户发送的点  car_send 为车载gps发出的点
                "patient_id": 15,  #  用户id
                "new_track":{ # 这里获取当前车辆位置
                 "lat": "30.647016", 纬度
                "lon": "104.069100", 经度
                "lng": "104.069100", 经度
                "getTime": "2021-07-13 15:41:04" # 获取到定位的时间
                            },
                 "send_gps_user": {"username": "jack", "first_name": "", "id": 1}， # 发送gps的用户信息
                 "to":'call_place'   # 当前前往的目的地  选项有 'hospital'和'call_place' ,
                 "predict_arrive_info":{"duration": "12分钟","distance": "12公里"}
         }

         # 完整消息示例
         {"target": {"lat": "30.664479", "to": "call_place", "lon": "104.072222"}, "getTime": "2021-07-16 10:17:31", "pre_point": {"lat": "30.647016", "getTime": "2021-07-16 10:17:27", "lng": "104.069100"}, "car_number": "6666", "predict_arrive_info": {"duration": "3\u5206\u949f", "distance": "5.3\u516c\u91cc"}, "patient_id": 17, "topic": "patient_gps", "biz": "topic_msg", "imei": "868120260193310", "type": "car_send", "new_track": {"lat": "30.647240", "getTime": "2021-07-16 10:17:31", "lng": "104.068871", "lon": "104.068871"}}

    需要监听某个主题的消息  首先websocket发送消息 
    {"biz":"join_topic","topic":"xxx"}  # topic 内容根据业务替换

    # 对某个主题发送消息
    {"biz":"send_topic","topic":"xxx","data":{"hello":"world"}} 
    data内的内容会原封不动的返回给到客户端 例如这里客户端会收到 {"hello":"world"}

    不同病例转换后时间轴 可能会有问题 用getattr

  搜索传参说明  布尔值选项的传参  为True 和False 注意首字母大写

  注意 必须
WEB_SOCKET_URL 、WEB_SOCKET_TOKEN 两个参数 
不然gps推送不起作用

    接口地址 http://127.0.0.1:8000/api/patient/count/?count_period=month
    # 顶部总计 
    &count_type=total_count
    # 饼图类型
    tran_hos_type 转院类型
    is_start_mdt 是否启动mdt 
    come_from 来院方式
    emergency_type 病历类型

筛选说明： 这里转院方式 和来院方式无法进行跳转   mdt的跳转需要判断一下name  这里name如果未填写返回null 否返回false字符串 是的话返回病历类型 1 2 3 9等字符串  需要手动拼下参数  mdt筛选字段名   patient__pre_warning__is_start_mdt  

  # 胸痛新增筛选字段
    出车单位  patient__out_car_depart
    转院类型  tran_hos_type
    绕行急诊   special_treat__is_pass_em
    绕行CCU   special_treat__is_pass_ccu
    院前溶栓筛查      patient__inside_rescue_info_chestpain__lysis_exam
    院内溶栓筛查    special_treat__stemi__lysis_exam
    再灌注措施   stemi_treat_method
    出院诊断    special_treat__out_diagnosis
    出院或30天转归 special_treat__outcome
    # 卒中高级搜索字段
    上报状态 sync_china_cz_status
    出车单位 转院类型 同胸痛
    治疗类型 treatment_type
    # 其他三个类无新增字段 

  顶部总计    /api/apoplexy/count/?count_period=month&count_type=total_count   
   对应筛选使用 treatment_type 关键字如/api/apoplexy/?treatment_type=unknown 
    treatment_type 是id  对照表参考下图
  # 其他饼图的统计类型如下
    AIS静脉溶栓构成比  ais_rs
    AIS介入再通构成比  ais_zt
    DNT平均数变化趋势图   dntmean
    DNT中位数变化趋势图  dntmedian
    DPT平均数变化趋势图  dptmean
    DPT中位数变化趋势图  dptmedian
    来院  come_from 
    DNT延误原因构成比 dntdelayreason
    转院类型构成比  tran_hos_type
    TOAST分型构成比  toast
    AIS介入再通术前HIHSS评分构成比  ais_nihss
    出院时NIHSS评分构成比  aneu_nihss

    创伤 http://127.0.0.1:8000/api/trauma_rescue/count/?count_period=month
    中毒 http://127.0.0.1:8000/api/toxic_rescue/count/?count_period=month

    # 初步诊断趋势图  http://127.0.0.1:8000/api/chestpain_rescue/count/?count_period=month
    返回：[
    {
        "count": 0,
        "detail": {    # 各个类目详情
            "unknown": 0,  # unknown 为未填写的
            "1": 0,  
            "3": 0,
            "2": 0,
            "5": 0,
            "4": 0,
            "7": 0,
            "6": 0,
            "8": 0
        },
        "month": "2021-02" 
    }

    CP_DIAGNOSIS_CODE_CHOICES = (
        ("1", 'STEMI'),
        ("2", 'NSTEMI'),
        ("3", 'UA'),
        ("4", '主动脉夹层'),
        ("5", '肺动脉栓塞'),
        ("6", '非ACS心源性胸痛'),
        ("7", '其它非心源性胸痛'),
        ("8", '待查'),
    )

  # 初步诊断构成比  count_type=first_diagnosis  
  # 每个count_type的值 跟筛选方法的值是一样的  比如 这里是构成比count_type=first_diagnosis 
  # 那么筛选时 对应接口应该为 http://127.0.0.1:8000/api/chestpain_rescue/?first_diagnosis=1
  # 1为下面 name返回 ↓↓

    http://127.0.0.1:8000/api/chestpain_rescue/count/?count_period=month&count_type=first_diagnosis  
    返回 
    [
    {
        "count": 0,
        "zh_name": "STEMI", # 中文名
        "name": "1"  # 用来跳转筛选的值 ！！
    },
    ]

    # 构成比的结构都同上  count_type 分别有
    come_from 来院方式
    tran_hos_type 转院类型
    d2wtype d2w构成比
    gracescoretype  grace评分构成比
    d2wdelayreason  d2w延误原因构成比

    # 平均时间平均费用 count_type 分别有  注意这里跳转不用加筛选条件！
    hosdaymean 平均住院天数 
    hosfeemean  平均住院费用
    d2wmean  d2w平均时间
    返回体如下
    [
    {
        "count": 0,
        "month": "2021-02"
    },
    {
        "count": 0,
        "month": "2021-03"
    },
    ]

  # 接口查询方法  
    默认访问获得最近12月数据   http://127.0.0.1:8000/api/basic_rescue/count/?count_period=month 
    返回结构：
            [
                {
                    "count": 0,
                    "detail": {  # 各个病种详情   
                        "1": 0,
                        "9": 0,
                        "3": 0,
                        "2": 0,
                        "unknown": 0 # 病种未选择
                    },
                    "month": "2020-07"
                },
            ]  

    #     DISEASE_TYPE_CHOICES = (
        ('1', '消化道出血'),
        ('2', '房颤'),
        ('3', 'ECMO'),
        ('9', '其他'),
    )
   查找某段时间 http://127.0.0.1:8000/api/basic_rescue/count/?count_period=month&created_time[]=2020-12-01&created_time[]=2021-12-01

    跳转到病历  https://new.dottmed.com/huaxiadmin/#/record/other?disease_type=1&month=2021-06-01

    查看心电图列表  api/device/ecg_pic/?patient_id=xxx  心电图机图片接口  xxx为 patient.id 注意不要搞错
    更新对应的心电图 api/device/ecg_pic/{id}  id为上面列表里面返回的id

    主要字段为  
    patient_id =  '患者id' 
    created_time =  u'心电图时间' 
    diagnosis_time =  u'诊断时间'
    ecg_url_img = '心电图图片文件'
    其他字段是心电图机上传用的 忽略不管

   获取当前值班护士医生司机的即可偶 get  /api/schedule/current_worker/
   返回 {
    "current_nurse": [ #护士
        {
            "username": "laowu", # 姓名
            "first_name": "",
            "id": 3  # id
        }
    ],
    "current_doctor": [], #医生 
    "current_driver": [  # 当前值班的司机列表
        {
            "name": "XIAOWU",  #姓名
            "id": 3  
        }
    ]
}

     post  /api/patient/patient/212/withdraw_arch/   注意：212为patient.id


    对应接口名 
        撤销   withdraw_arch    /api/patient/patient/ {patientid}/withdraw_arch/
        审核通过 accept_arch      /api/patient/patient/{patientid}/accept_arch /
        审核拒绝  refuse_arch 
        提交归档  ask_arch
    返回 
        {
            "msg": "已撤销归档申请！", 
            "arch_status": "0"  # 归档状态 
        }

    归档状态 
    ArchChoice = (("0", '未归档'),
              ("1", '已提交归档审核'),
              ("2", '归档已通过'),
              ("3", '归档已拒绝'),
              )

    # 访问接口 http://localhost:8000/api/schedule/driver/ 获取排班列表  默认返回本周的排班
    # 使用参数schedule_day[] 获取指定日期范围排班 如 http://localhost:8000/api/schedule/driver/?schedule_day[]=2021-06-25&schedule_day[]=2021-06-25 
    # 更新特定排班 编辑排班是下拉框选择救护车 传个救护车id过来
    http://localhost:8000/api/schedule/driver/{id}  # 主要修改传参schedule_detail里列表里面每个ambulance的id

    使用原来的api/apoplexy 接口  内容放在patient里面传过来
    卒中部分的 列表分诊级别筛选使用 由assist_exam_illness_grade  修改为illness_grade   
    列表显示的分诊级别的对应字段也需修改  修改同常规病例

    patient内   inside_rescue_info_chestpain 包含病情评估和院前溶栓治疗字段
    not_into_hospital_reason  未入院原因   与是否入院同个地方

会诊消息显示那里 病例的对照表需要小改一下  api/huizhen/mine/接口内的patient内的patient_case字段
新的对照表如下：
胸痛由chestpain 修改为chestpainrescue
创伤由trauma 修改为 traumarescue
常规的  改成basicrescue
增加 中毒  toxicrescue

   中毒 和创伤的接口   目前所有的数据跟常规急救一样  把url地址改一下
   中毒  api/toxic_rescue/      创伤 /api/trauma_rescue/  

  /device/ecg_trends/?patient_id=xxxx   趋势表接口
  /device/ifa/?patient_id=xxxx  荧光仪接口
  /device/ecg_pic/?patient_id=xxx  心电图机图片接口

    心电图机返回结构
    {
        "result": [
            {
                "created_time": "2021-06-02 14:03:52", # 检查时间
                "ecg_url": "http://127.0.0.1:8000/media/ecg/_uuuuuu_20210602140352.jpg" #图片地址
            }
        ]
    }

    patient.pre_ambulance_info 内的
    device_video_url  救护车医疗设备盒子视频
    transfer_uids 转运id

  接口  http://127.0.0.1:8000/api/common/history/?table_name=basic_basicrescue&instance_id=80
  通过table_name 表名 + 病例id 查询
  table_name 对照表
  卒中 apoplexy_apoplexy  常规急救basic_basicrescue    中毒为 传toxic_toxicrescue 
    胸痛为chestpainx_chestpainrescue   创伤为traumax_traumarescue

  安装自写的包 drf-safe-jack==3.9.3
      #  settins.py
     INSTALLED_APPS = [
         ...,
         'track_actions',
     ]

     MIDDLEWARE = [
         ... ,
         'track_actions.requestMiddleware.RequestMiddleware',
     ]
    python manage.py migrate track_actions

    # url.py
     url(u'^api/', include('track_actions.urls')),

    # 即可在 api/history 目录下获取到所有的历史记录

    签到接口 post http://127.0.0.1:8000/api/patient/mdt_sign/
    参数 timestamp 当前时间戳如1622802934.037     patient_id 患者id


    查看签到列表  http://127.0.0.1:8000/api/patient/mdt/?patient__id=1   1为患者id

    web端二维吗生成说明  每隔10秒生成一次二维吗 二维码内容为 患者id+当前时间戳如 “1,1622802934.037” 逗号分割 
    安卓端扫码后 拿到这个字符串解析 

    更新会诊意见接口 https://new.dottmed.com/api/huizhen/mine/20336/  20336为房间号
    使用patch方法  内容为
    {
        "opinion": "xxssss" # 会诊意见
    }

    把所有的put delete方法改成post 请求 并在请求头加入method=put 或者method=delete 
    同时支持原有的方法

  GET   /api/ambulance/view/{id}/end_task/

 创建救护车任务
 /ambulance/task/
    传入司机driver id 救护车ambulance id   目的地经纬度  target_lon target_lat*  
    目的地完整地址包括省份信息由地图sdk获取 target_address

/查看任/ambulance/task/{id}

    接口位置 /api/common/score_record/  这里是所有评分的保存位置

    # 查找对应病例患者的评分细节使用 /api/common/score_record/?case_id=65&case_type=9&score_type=MEWS   

    case_id 是病例id    case_type是病例类型  score_type是评分的类型 如MEWS

    返回结果：  {
            "id": 7,
            "case_id": 5,
            "case_type": "9",
            "score_type": "TRTS",
            "score_data": "[{\"label\":\"意识状态\",\"value\":3,\"tab\":[{\"name\":\"4 = 13~15分\",\"value\":4},{\"name\":\"3 = 9~12分\",\"value\":3},{\"name\":\"2 = 6~8分\",\"value\":2},{\"name\":\"1 = 4~5分\",\"value\":1},{\"name\":\"0 = 3分\",\"value\":0}]},{\"label\":\"呼吸\",\"value\":3,\"tab\":[{\"name\":\"4 = 10~29\",\"value\":4},{\"name\":\"3 = ＞29\",\"value\":3},{\"name\":\"2 = 6~9\",\"value\":2},{\"name\":\"1 = 1~5\",\"value\":1},{\"name\":\"0 = 0\",\"value\":0}]},{\"label\":\"收缩压\",\"value\":1,\"tab\":[{\"name\":\"4 = ＞89\",\"value\":4},{\"name\":\"3 = 76~89\",\"value\":3},{\"name\":\"2 = 50~75\",\"value\":2},{\"name\":\"1 = 1~49\",\"value\":1},{\"name\":\"0 = 0\",\"value\":0}]}]"
        }

    更新对应的评分： 利用上面的id进行put更新即可 

    # 这里本来是打算web端做通用的网页给安卓调用的  但是现在没做
    #所以这个score_type 跟 score_data 的定义跟结构要跟web端对一下 现在是由web端定义的

  pleth 波形 
# 注意pleth    也就是数组一共5*60=300个数据包  50是基准线  每秒推送一次数据  页面长度5秒
  ecg波形
 # 0是基准线  如果是32767说明没有数据此时数据在基准线  每秒推送一次数据 页面长度为5秒
 resp呼吸波形
 # 范围为128到-128 超出自动截断 基准点是0  呼吸界面的时间长度是16秒

# websocket收到的格式
 {"biz": "medical_device", "data": {}}

    # machine存放机器信息   含有MINDRAY_D-SERIES是心电监护仪   目前只有心电监护仪推数据
    # patient放患者信息 通过patient_id来读取指定病人的数据 测试数据patient_id为空 
    # project_name 是对应的检查项目名称  参考下方检查项目中文名对照表 
    # project_data 存放检查数据
    # msg_type 有两种 plain是普通的数据推送   wave是波形数据 
    # 1. plain普通数据返回如下
    data = {'machine': {'machine_name': 'MINDRAY_D-SERIES-00A0370099002EAB-EUI-64'},
             'patient': {'patient_id': ''},
             'project_name': 'MDC_PRESS_CUFF_SYS', 
            # 对于数据不是波形数据的 msg_type是plain 这个project_name可以不用管 直接从project_data拿数据
             'project_data': {
                 'MDC_PRESS_CUFF_SYS': '106',
                 'MDC_PRESS_CUFF_MEAN': '86',
                 'MDC_PRESS_CUFF_DIA': '76'},
             'msg_type': 'plain'
             }

    #2.波形数据返回如下
        data = {'machine':
                  {'machine_name': 'MINDRAY_D-SERIES-00A0370099002EAB-EUI-64'},
              'patient': {'case_id': ''},
              'project_name': 'MDC_PULS_OXIM_PLETH',
              'project_data': {
                  'start': '2021-05-19T10:41:39', #开始时间
                  'end': '2021-05-19T10:41:40',   # 结束时间
                  'data': ['59', '57', '55', '53', '51', '49', '47', '45', '43', '41', '39', '37', '35', '33', '29',
                           '27', '24', '22', '20', '17', '14', '11', '7', '3', '0', '2', '2', '5', '12', '21', '33',
                           '46', '58', '69', '77', '83', '85', '86', '85', '84', '83', '82', '81', '78', '76', '74',
                           '73', '71', '70', '70', '69', '69', '68', '67', '66', '64', '61', '59', '56', '54'],
                  'length': 60  # 每秒内总共给了多少个数据
              },
              'msg_type': 'wave'
                }

DICTNAME_MAP = {  # 缩略词对照表

    # 这部分是波形的数据参考名  wave
    "MDC_IMPED_TTHOR": "用于绘制RESP曲线数据",#
    "MDC_ECG_ELEC_POTL_I": "I导联电压",
    "MDC_ECG_ELEC_POTL_II": "II导联电压",
    "MDC_ECG_ELEC_POTL_III": "III导联电压",
    "MDC_ECG_ELEC_POTL_AVL": "AVL导联电压",
    "MDC_ECG_ELEC_POTL_AVR": "AVR导联电压",
    "MDC_ECG_ELEC_POTL_AVF": "AVF导联电压",
    "MDC_ECG_ELEC_POTL_V1": "V1导联电压",
    "MDC_ECG_ELEC_POTL_V2": "V2导联电压",
    "MDC_ECG_ELEC_POTL_V3": "V3导联电压",
    "MDC_ECG_ELEC_POTL_V4": "V4导联电压",
    "MDC_ECG_ELEC_POTL_V5": "V5导联电压",
    "MDC_ECG_ELEC_POTL_V6": "V6导联电压",
    "MDC_PULS_OXIM_PLETH": "指尖容积Pleth曲线数据",

    # 这里是plain里的值 
    "MDC_ECG_HEART_RATE": "心率HR",
    "MDC_TTHOR_RESP_RATE": "呼吸RESP",
    "MDC_PULS_OXIM_SAT_O2": "血氧饱和度spo2",
    "MDC_PULS_OXIM_PULS_RAT": "脉率PR",
    "MDC_PRESS_CUFF_SYS": "无创血压NIBP-收缩压（大）",
    "MDC_PRESS_CUFF_DIA": "无创血压NIBP-舒张压(小)",
    "MDC_PRESS_CUFF_MEAN": "无创血压NIBP-平均值",

}

 详见 swagger /common/switchcase/ 说明 
 目前只有常规到卒中的接口生效，仅基础信息部分能同步，其他后续增加支持

  创建多对多后
  需要在common/model 里面添加选项
  需要在init_data 尾部添加选项
  config接口才能搜索到

    ### 这部分字段统统放在patient里面  需要修改一下 对应取config的选项名也需要修改一下
    come_from = models.CharField(
        u'来院方式', choices=COME_FROM_CHOICES, max_length=1, null=True, blank=True)
    disease_time = models.DateTimeField(u'发病时间（精确到分钟）', null=True, blank=True)
    is_null_attack_detail_time = models.NullBooleanField(
        '发病时间无法精确到分钟', null=True, blank=True, choices=COMMON_BOOLEAN_CHOICES)
    disease_date = models.DateField(u'发病日期', null=True, blank=True)
    disease_time_type = models.CharField(
        u'发病时间类型', choices=TIME_TYPES, max_length=2, null=True, blank=True)

    disease_address = models.CharField(
        u'发病地址', choices=DISEASE_ADDR_CHOICES, max_length=20, null=True, blank=True)
    disease_address_other = models.TextField(u'其他发病地址', null=True, blank=True)

    disease_type = models.CharField(
        '病种类型', choices=DISEASE_TYPE_CHOICES, max_length=2, null=True, blank=True, default='9')

# 接口1   呼叫管理分类列表  http://127.0.0.1:8000/api/call/typelist/  
返回    {
        "total": 1,
        "name": "胸痛急救",
        "value": "1"
    },】
# 接口2  呼叫管理 新增 删除 列表 更新 详见swagger 操作同会诊新增删除 http://127.0.0.1:8000/api/call/manager/
 呼叫列表筛洗条件  ?type=1  type是病历类型 值可以用接口1返回的值  

# 接口地址
# http://127.0.0.1:8000/api/basic_rescue/data_statistic/data/
#=查询参数 start_time  end_time
# 返回 
{
    "current_search": [], #搜索的结果
    "recent_data": []   # 近一年的统计数据
}

# 如下图所示  在config接口 查找job字段（目前只修改了这个字段，后面新增的字段都会按这个方法来做）
# 对于这种单选不确定的选项  我们提供几个默认值 用户可以点选，这部分逻辑跟之前一样没变
# 但是现在可以在点选框下面多加一个输入框 让用户任意输入自定义的选项值传过来  

# 数据统计接口 https://new.dottmed.com/api/chestpain/data_screening/
# https://new.dottmed.com/api/chestpain/data_screening_detail/?unit=month&start_time=2020-04-01&end_time=2021-04-01
# 基础急救时间节点  https://new.dottmed.com/api/basic_rescue/time_node/{id}/

 'start_time',  
 'end_time', 
 'patient__gender', 
 'come_from', 来院方式
  'patient__name', 
 'patient__pat_med_card',  门诊号
 'patient__inpatient_no',  住院号
 'is_huizhen', 是否为会诊
   'illness_grade', 分诊级别
 'disease_type', 疾病类型
 "illness_grade", 分诊级别

 # 说明illness_grade 为空时传unknown过来！

     heart_attack_time = models.DateTimeField('心脏骤停发生时间', null=True, blank=True)
    witness_start_pcr_time = models.DateTimeField('目击者启动CPR时间', null=True, blank=True)
    # 注释掉的这部分字段应该是不可更改的 这里我映射对应病历的字段到这里！！！  
    # call_time = models.DateTimeField('呼救时间', null=True, blank=True)
    # send_car_time = models.DateTimeField('派车时间', null=True, blank=True)
    # car_start_time = models.DateTimeField('救护车出发时间', null=True, blank=True)
    # arrive_scene_time = models.DateTimeField('到达现场时间', null=True, blank=True)
    # leave_scene_time = models.DateTimeField('离开现场时间', null=True, blank=True)
    # 重复的字段
    doctor_start_pcr_time = models.DateTimeField('医务人员启动CPR时间', null=True, blank=True)
    set_breath_way_time = models.DateTimeField('建立高级气道时间', null=True, blank=True)
    set_breath_way_method = models.CharField('建立高级气道方式', choices=BREATH_WAY_CHOICES, max_length=50, null=True,
                                             blank=True)
    set_venous_way_time = models.DateTimeField('建立静脉通道时间', null=True, blank=True)
    set_venous_way_method = models.CharField('建立静脉通道类型', choices=VENOUS_WAY_CHOICES, max_length=50, null=True,
                                             blank=True)
    first_use_drug_time = models.DateTimeField('第一次给药时间', null=True, blank=True)
    first_use_drug_type = models.CharField('第一次给药类型', choices=USE_DRUG_CHOICES, max_length=50, null=True, blank=True)

    first_use_drug_dose = models.CharField('第一次给药剂量',max_length=50, null=True, blank=True)

    first_defibrate_time = models.DateTimeField('第一次除颤时间', null=True, blank=True)
    first_defibrate_type = models.CharField('第一次除颤频次', choices=DEFIBRATE_CHOICES, max_length=50, null=True, blank=True)

    rosc_time = models.DateTimeField('ROSC时间', null=True, blank=True)
    heart_attack_reason = models.TextField('心脏骤停发生原因',  null=True,blank=True)
    heart_attack_patinet_status = models.TextField('心脏骤停发生时患者状态',  null=True,blank=True)
    heart_attack_address = models.CharField('心脏骤停发生地点', choices=HEARTATTACK_ADDRESS_CHOICES, max_length=50, null=True, blank=True)
    heart_attack_init_hr = models.IntegerField('心脏骤停初始心率',  null=True,blank=True)

    #路由位置    /api/basic_rescue/
    # 新增字段 has_cpr_pre  院前是否进行cpr
    返回结构为：
        { 
            .... 表层为基本信息字段及院前信息字段,
            "assist_examination":"院内急救部分字段",
            "vital_signs":"生命体征字段，院前院内都在这里"，

        }

    ## 表层字段说明：
        # 基本急诊相关信息
    come_from = models.CharField(
        u'来院方式', choices=COME_FROM_CHOICES, max_length=1, null=True, blank=True)

    illness_grade = models.CharField(
        '分诊级别', choices=ILLNESS_GRADE_CHOICES, max_length=2, null=True, blank=True)


    disease_time = models.DateTimeField(u'发病时间（精确到分钟）', null=True, blank=True)
    is_null_attack_detail_time = models.NullBooleanField(
        '发病时间无法精确到分钟', null=True, blank=True, choices=COMMON_BOOLEAN_CHOICES)
    disease_date = models.DateField(u'发病日期', null=True, blank=True)
    disease_time_type = models.CharField(
        u'发病时间类型', choices=TIME_TYPES, max_length=2, null=True, blank=True)

    disease_address = models.CharField(
        u'发病地址', choices=DISEASE_ADDR_CHOICES, max_length=20, null=True, blank=True)
    disease_address_other = models.TextField(u'其他发病地址', null=True, blank=True)

    disease_type = models.CharField(
        '病种类型', choices=DISEASE_TYPE_CHOICES, max_length=2, null=True, blank=True)

    # 这部分字段是院前的统统不要放在这里 这里应该是一个总表  不放太多具体的字段
    # 院前部分！
    call_time = models.DateTimeField('呼救时间', null=True, blank=True)
    send_car_time = models.DateTimeField('派车时间', null=True, blank=True)
    car_start_time = models.DateTimeField('救护车出发时间', null=True, blank=True)
    arrive_scene_time = models.DateTimeField('到达现场时间', null=True, blank=True)
    leave_scene_time = models.DateTimeField('离开现场时间', null=True, blank=True)
    car_number = models.CharField('车牌号', max_length=50, null=True, blank=True)
    car_nurse = models.CharField('随车护士', max_length=50, null=True, blank=True)
    car_doctor = models.CharField('出车医生', max_length=50, null=True, blank=True)
    has_cpr_pre = models.NullBooleanField(
        '是否进行院前心肺复苏', null=True, blank=True, choices=COMMON_BOOLEAN_CHOICES)



    ## assit_exam 字段

    hospital_arrive_time = models.DateTimeField(u'到达本院大门时间', null=True, blank=True)
    triage_time = models.DateTimeField(u'急诊分诊时间', null=True, blank=True)
    triage_nurse = models.CharField(u'分诊台护士', max_length=50, null=True, blank=True)
    register_time = models.DateTimeField(u'挂号时间', null=True, blank=True)
    last_modified = models.DateTimeField(u'最近更新时间', auto_now=True)

    # 入院情况部分  # todo patient的 住院科室应该从这里拿 his也是同步到这里
    into_hospital_status = models.NullBooleanField('入院情况', blank=True)
    not_into_hospital_reason = models.CharField(
        '未入院原因及去向', choices=NOT_INSIDE_CHOICES, max_length=2, null=True, blank=True)

    leave_emergency_time = models.DateTimeField('离开急诊科时间', null=True, blank=True)
    into_hospital_time = models.DateTimeField('入院时间', null=True, blank=True)
    get_certificate_time = models.DateTimeField('开入院证时间', null=True, blank=True)



   返回结构如图： 

# 发送的数据包内容位 根据biz wrist_arrive 和病人的id来判断是否需要刷新
{'biz': 'wrist_arrive','patient_id':xxx}

 hospital_arrive_time 在apoplexy接口内assist_examination字段里面
 time_node 接口 返回
   ('ODT（发病～到院）', 'ODT'), ODT 为filed_name
   ('ONT(发病～溶栓)', 'ONT'),
   ('DNT(入院～溶栓)', 'DNT'),
   ('DPT(入院～穿刺)', 'DPT'),
   ('DRT(入院～血管再通)', 'DRT'),

# 查看文章目录 
http://127.0.0.1:8000/api/article/article_category/
# 文章列表
http://127.0.0.1:8000/api/article/article/?category_id=2
返回值中的url为文章detail的链接

# web端采用富文本编辑器
具体参考龙洞项目

    # 都在apoplexy接口内assist_examination字段里面
    ecg_report = models.TextField('心电图报告链接', null=True, blank=True)
    liver_kidney_electrolyte_report =  models.TextField('生化报告链接',  null=True, blank=True)
    coagulation_report = models.TextField('凝血报告链接', null=True, blank=True)
    blood_report = models.TextField('血常规报告链接', null=True, blank=True)
    collect_blood_report = models.TextField('快速血糖血气报告链接', null=True, blank=True)
    biomarker_report = models.TextField('心肌标志物报告链接', null=True, blank=True)
    color_ct_report =  models.TextField('彩超报告链接', null=True, blank=True)
    ct_report = models.TextField('CT报告链接', null=True, blank=True)

# 这里是从account/user里面进行筛选拿数据
如 https://new.dottmed.com/api/account/users/?teams=488&channel_type=1 
teams是病例类型 channel_type是 绿通类型

# 访问地址 https://new.dottmed.com/swagger/ 

 # 具体选项在https://new.dottmed.com/api/common/config/ 这个接口里面查找channel_type
 # 所有有选项的都是在这里面拿
 channel_type = models.CharField(
        '绿色通道类型', choices=CHANNEL_CHOICES, max_length=2, default='1')

   // 前端这里参考胸痛修改即可
    is_null_attack_detail_time = models.NullBooleanField(
        '发病时间无法精确到分钟', null=True, blank=True, choices=COMMON_BOOLEAN_CHOICES)
    disease_date = models.DateField(u'发病日期', null=True, blank=True)
    disease_time_type = models.CharField(
        u'发病时间类型', choices=TIME_TYPES, max_length=2, null=True, blank=True)

    ('ODT（发病～到院）', 'ODT'),

 # apoplexy 接口
 disease_address = models.CharField(
        u'发病地址', choices=DISEASE_ADDR_CHOICES, max_length=20, null=True, blank=True)
 strok_pre_symptom  发病症状
 strok_pre_symptom_other = models.CharField('其他发病症状', max_length=200, null=True, blank=True)

 # apoplexy接口内 examination字段内
 out_center_time = models.DateTimeField('出卒中中心时间', null=True, blank=True)

 ncx_area = models.IntegerField(
        '出血大小', validators=[validate_ncx_area_range], null=True, blank=True)

 ncx_l_site  出血部位左侧
 ncx_r_site  出血部位右侧
 yx_lnxg_check 颅内血管检查
 ncx_cause 脑出血病因诊断

  // 接口地址 ： http://127.0.0.1:8000/api/common/cdss_info/ {patient_id}/  
  // 传入patient的id即可
 // 示例
var axios = require('axios');
var data = JSON.stringify({
  "wristlet": "100",
  "field": "arrive_emrescue_room_time"
});

var config = {
  method: 'get',
  url: 'http://127.0.0.1:8000/api/common/cdss_info/16/',
  headers: { 
    'authorization': 'Token c0088f3dc7798579d8d356e83587e59e4e75043e', 
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  data : data
};

axios(config)
.then(function (response) {
  console.log(JSON.stringify(response.data));
})
.catch(function (error) {
  console.log(error);
});

        data['illness_grade'] =patient.illness_grade
        data['case_type'] = 'apoplexy'  
        data['first_nerve_recieve_time'] = patient.apoplexy.assist_examination.first_nerve_recieve_time
        data['first_nerve_arrive_time'] = patient.apoplexy.assist_examination.first_nerve_arrive_time
        data['rs_talking_time'] = patient.apoplexy.thrombolysis.talking_time
        data['rs_sign_time'] = patient.apoplexy.thrombolysis.sign_time
        data['rs_medication_time'] = patient.apoplexy.thrombolysis.medication_time
        data['jr_send_to_catheter_time'] = patient.apoplexy.therapy.send_to_catheter_time  # 送导管室时间
        data['jr_talk_time'] = patient.apoplexy.therapy.talk_time
        data['jr_sign_time'] = patient.apoplexy.therapy.sign_time
        data['jr_embolectomy_time'] = patient.apoplexy.therapy.embolectomy_time
        data['intra_acknowlege_images'] = patient.apoplexy.thrombolysis.intra_acknowlege_images.all()
        data['inter_acknowlege_images '] = patient.apoplexy.therapy.inter_acknowlege_images.all()

    # 溶栓相关字段
    talking_time = models.DateTimeField('静脉溶栓开始谈话时间', null=True, blank=True)
    sign_time = models.DateTimeField('患者/家属签字时间', null=True, blank=True)
    medication_time = models.DateTimeField('开始静脉溶栓时间', null=True, blank=True)
    # 介入导管相关字段
    send_to_catheter_time = models.DateTimeField('送导管室时间', null=True, blank=True)
    talk_time = models.DateTimeField('开始知情谈话时间', null=True, blank=True)
    sign_time = models.DateTimeField('介入治疗家属签字时间', null=True, blank=True)
    embolectomy_time = models.DateTimeField('开始介入治疗时间', null=True, blank=True)

intra_acknowlege_images  溶栓知情同意书图片      位于apoplexy/thrombolysis接口
inter_acknowlege_images  介入治疗知情同意书图片  位于  apoplexy/threapy接口

  apoplexy/?assist_examination__illness_grade=unknown

http://127.0.0.1:8000/api/chestpain/update_arrive_time/
{"wristlet":"100","field":"arrive_emrescue_room_time"}

            "patient": {
                "case_id": 16, // 病例id
                "illness_grade": null ,
                 "case_tpe":"apoplexy" //返回病例类型
            },

    "pre_ecg": [
        {
            "imgs": [],
            "ecg_fetch_time": null,
            "ecg_diagnosis_time": null
        }
    ],
    "inside_ecg": [
        {
            "imgs": [],
            "ecg_fetch_time": null,
            "ecg_diagnosis_time": null
        }

    # 院前生命体征
    pre_conscious = models.CharField(
        '院前意识', choices=CONSCIOUS_CHOICES, max_length=2, null=True, blank=True)
    pre_breathe = models.IntegerField('院前呼吸(次/分钟)', null=True, blank=True)
    pre_pulse = models.IntegerField('院前脉搏(次/分钟)', null=True, blank=True)
    pre_heart_rate = models.IntegerField('院前心率(次/分钟)', null=True, blank=True)
    pre_hight_mmhg = models.IntegerField('院前收缩压(mmHg)', null=True, blank=True)
    pre_bottom_mmhg = models.IntegerField('院前舒张压(mmHg)', null=True, blank=True)
    pre_temperature = models.CharField(u'院前体温(℃)', max_length=15, null=True, blank=True)
    pre_height = models.FloatField('院前身高(cm)', null=True, blank=True)
    pre_weight = models.FloatField('院前体重(kg)', null=True, blank=True)
    pre_quickly_blood_sugar = models.FloatField('院前快速血糖', null=True, blank=True)
    pre_bmi = models.FloatField('院前BMI', null=True, blank=True)
    pre_blood_oxygen = models.FloatField('血氧饱和度', null=True, blank=True)
    pre_ecg_collect_time = models.DateTimeField('院前心电采集时间', null=True, blank=True)
    pre_ecg_diagnosis_time = models.DateTimeField('院前心电确诊时间', null=True, blank=True)

    pre_troponin = models.FloatField('院前肌钙蛋白', null=True, blank=True)
    pre_left_pupil = models.FloatField('院前左瞳孔', null=True, blank=True)
    pre_right_pupil = models.FloatField('院前右瞳孔', null=True, blank=True)
    pre_light_reflex = models.CharField(
        '院前对光反射', choices=LIGHT_REFLEX_CHOICES, max_length=2, null=True, blank=True)

    # 主诉及症状
    symptoms_multi = models.ManyToManyField(
        SymptomsMulti, related_name='vital_signs', verbose_name=u'主诉及症状', blank=True)

    collect_blood_time = models.DateTimeField('快速血糖时间', null=True, blank=True)
    pre_collect_blood_time = models.DateTimeField('院前快速血糖时间', null=True, blank=True)
    delivery_time = models.DateTimeField('送检时间', null=True, blank=True)

    # 基本信息 院前
    car_start_time = models.DateTimeField('救护车出发时间', null=True, blank=True)
    car_doctor = models.CharField('出车医生', max_length=50, null=True, blank=True)
    car_arrive_time = models.DateTimeField('120到达时间', null=True, blank=True)
    in_hospital_time = models.DateTimeField('住院时间', null=True, blank=True)
    in_hospital_department = models.CharField('住院科室', max_length=50, null=True, blank=True)

 strok_pre_symptom = models.ManyToManyField(
        'apoplexy.StrokPreSymptomMultiChoices',
        related_name='apoplexy_strok_pre_symptom',
        blank=True)
    strok_pre_symptom_other = models.CharField('其他卒中预警症状', max_length=200, null=True, blank=True)

    # 神内会诊
    ask_nerve_huizhen_time = models.DateTimeField('通知神内会诊时间', null=True, blank=True)
    first_nerve_recieve_time = models.DateTimeField('神内一线医生接诊时间', null=True, blank=True)
    first_nerve_arrive_time = models.DateTimeField('神经内科会诊到达时间', null=True, blank=True)
    first_nerve_doctor = models.CharField('神内一线医生', max_length=50, null=True, blank=True)

    into_hospital_status = models.NullBooleanField('入院情况', blank=True)
    not_into_hospital_reason =  models.CharField(
        '未入院原因及去向', choices=NOT_INSIDE_CHOICES, max_length=2, null=True, blank=True)

    leave_emergency_time = models.DateTimeField('离开急诊科时间', null=True, blank=True)
    into_hospital_time = models.DateTimeField('入院时间', null=True, blank=True)
    into_nerve_time = models.DateTimeField('进入神经内科病房时间', null=True, blank=True)
    into_nerve2_time = models.DateTimeField('进入神经内科2病房时间', null=True, blank=True)
    into_nerve3_time = models.DateTimeField('进入神经内科3病房时间', null=True, blank=True)
    into_nerve_sur_time = models.DateTimeField('进入神经外科病房时间', null=True, blank=True)
    get_certificate_time = models.DateTimeField('开入院证时间', null=True, blank=True)
    arrive_icu_time = models.DateTimeField('到达ICU时间', null=True, blank=True)

  # 检验医嘱信息  下医嘱  执行 采样  收养  出报告
    collect_blood_advice_time = models.DateTimeField('首次测指尖血糖/血气分析医嘱时间', null=True, blank=True)
    blood_advice_time = models.DateTimeField('开具血细胞分析医嘱时间', null=True, blank=True)
    coagulation_advice_time = models.DateTimeField('开具术前凝血常规医嘱时间', null=True, blank=True)
    liver_kidney_advice_time = models.DateTimeField('开具生化1-6医嘱时间', null=True, blank=True)
    biomarker_advice_time = models.DateTimeField('开具心肌标志物医嘱时间', null=True, blank=True)

    # 血气血糖时间
    collect_blood_time = models.DateTimeField('快速血糖血气实际采血时间', null=True, blank=True)
    collect_blood_send_time = models.DateTimeField('快速血糖血气采样时间', null=True, blank=True)
    collect_blood_recieve_time = models.DateTimeField('快速血糖血气收样时间', null=True, blank=True)
    collect_blood_report_time = models.DateTimeField('快速血糖血气报告时间', null=True, blank=True)

    # 血常规
    blood_time = models.DateTimeField('血常规实际采血时间', null=True, blank=True)
    blood_send_time = models.DateTimeField('血常规采样送检时间', null=True, blank=True)
    blood_recieve_time = models.DateTimeField('血常规检验室收样时间', null=True, blank=True)
    blood_report_time = models.DateTimeField('血常规检验报告时间', null=True, blank=True)
    blood_start_time = models.DateTimeField('血常规检验开始时间', null=True, blank=True)
    blood_doctor = models.CharField('血常规检验医生', max_length=50, null=True, blank=True)
    # 凝血
    coagulation_time = models.DateTimeField('凝血检验实际采血时间', null=True, blank=True)
    coagulation_send_time = models.DateTimeField('凝血检验采样时间', null=True, blank=True)
    coagulation_recieve_time = models.DateTimeField('凝血检验收样时间', null=True, blank=True)
    coagulation_report_time = models.DateTimeField('凝血检验出报告时间', null=True, blank=True)
    coagulation_doctor = models.CharField('凝血功能检验医生', max_length=50, null=True, blank=True)

    # 生化时间
    liver_kidney_electrolyte_time = models.DateTimeField(
        '生化检验实际采血时间', null=True, blank=True)
    liver_kidney_electrolyte_send_time = models.DateTimeField(
        '生化检验采样时间时间', null=True, blank=True)
    liver_kidney_electrolyte_recieve_time = models.DateTimeField(
        '生化检验收样时间时间', null=True, blank=True)
    liver_kidney_electrolyte_report_time = models.DateTimeField(
        '生化检验出报告时间', null=True, blank=True)
    liver_kidney_electrolyte_check_time = models.DateTimeField(
        '生化检验开始时间', null=True, blank=True)

    liver_kidney_electrolyte_doctor = models.CharField(
        '生化检验医生', max_length=50, null=True, blank=True)

    # 心肌标志物
    biomarker_time = models.DateTimeField('心肌标志物采血时间', null=True, blank=True)
    biomarker_send_time = models.DateTimeField('心肌标志物采样时间', null=True, blank=True)
    biomarker_recieve_time = models.DateTimeField('心肌标志物收样时间', null=True, blank=True)
    biomarker_report_time = models.DateTimeField('心肌标志物报告时间', null=True, blank=True)

    # 肌钙蛋白
    troponin_time = models.CharField('肌钙蛋白时间', max_length=50, null=True, blank=True)
    troponin_value = models.FloatField('肌钙蛋白值', null=True, blank=True)