CN103226798A - 基于云计算的生活质量情况收集方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于云计算的生活质量情况收集方法，包括如下步骤：(1)利用移动端采集用户信息，将其保存到数据库中，并添加唯一标示符进行区别；（2）通过数据库中的标识符识别并上传没有同步过的数据，并下载服务器上的新数据。本发明对病人生活质量长期持续的个体化监测，科学的收集和分析每一个病人的生活质量情况，结合个体化情况，选择最合理、最经济的治疗方案，提高病人的生活质量和生存获益，使不同病人的不同生活质量变化情况得到充分的考虑，实现效益最优，避免经验性选择造成的医疗资源浪费。

Description

基于云计算的生活质量情况收集方法

技术领域

本发明涉及数据采集技术，尤其涉及一种基于云计算的生活质量情况收集方法。 

背景技术

晚期肿瘤病人由于存在较重的肿瘤负荷，极少能得到完全的治愈。肿瘤本身侵犯机体以及各种治疗带来的躯体功能损害、毒副作用和高额的治疗费用都常给患者造成肉体和精神上的痛苦。对于晚期肿瘤病人，改善提高其生活质量是治疗所追求的一个十分重要的目标。对晚期肿瘤病人进行姑息、对症支持治疗能显著提高患者的生活质量，从而使患者的总生存期明显改善。提高患者的生活质量首先要从了解生活质量的概念以及其收集方法开始。而获得病人生活质量的方法在国外已经有一套很成熟的体系了，包括有一些很权威的生活质量评价量表，比如FACT-G、FLIC、EORTC QLQ-C30等。 

现行的生活质量量表收集方法的缺点：临床工作的特殊性使病人生活质量填写和收集的工作非常复杂，而且困难重重，现阶段大多数医疗工作者如果想要了解病人的生活质量，都是通过纸质版的生活质量量表填写。首先填写的过程比较繁琐，十分消耗时间和精力；有时候病人在没有临床工作人员陪同及指导的情况下填写，得到的资料的质量并没有得到一个有效的保障。再者，由于纸质版的生活质量调查结果，统计及分析也将会产生大量的工作，整个过程效率不高，临床工作者外，可能还需要第三方合作完成生活质量的统计和分析，增加了额外的资金消费。最后，不同的医疗机构之间缺乏交流和沟通，纸质版生活质量调查结果不能很好的在医疗机构之间共享，假设一个肿瘤病患去新的 医院就诊，那么旧的资料作为重要的病情资料，无法在病人诊治方案中得到应用，治疗效果便会打折扣。 

发明内容

针对现有技术的缺点，本发明的目的是提供一种基于云计算的生活质量情况收集方法，对病人生活质量长期持续的个体化监测，科学的收集和分析每一个病人的生活质量情况。 

为了实现上述目的，本发明的技术方案为：一种基于云计算的生活质量情况收集方法，包括如下步骤：(1)利用移动端采集用户信息，将其保存到数据库中，并添加唯一标示符进行区别；（2）通过数据库中的标识符识别并上传没有同步过的数据，并下载服务器上的新数据。 

优选地，在步骤（1）中，移动端初始加载时会在自带的轻量级数据库中创建系统数据表，包括医院地址表、问卷表、病人信息表和问卷分数记录表，加载完成后由用户在病人信息表中创建新的记录，采集用户答题的信息后将其保存到数据库中的问卷分数记录表中。 

优选地，所述标示符是一个通过特定算法产生的二进制长度为128位的数字标识符，其格式为“xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx”，其中每个x是0-9或a-f范围内的一个32位十六进制数。 

优选地，在步骤（2）中，上传时，从数据库中提取用户数据以及相应的答卷数据，封装成轻量级的数据交换格式的数据包，然后进行加密上传，同时上传过程将上传上一次的同步时间，由服务器判断移动端的同步状态以及需要同步的数据，从服务器同步到新的数据进行解密，再以固定的格式进行解析，保存到数据库。 

优选地，对用户的答题的信息进行一定规则的计算，通过对预先设定的分值计算方式进行处理分数。 

与现有技术相比，本发明对病人生活质量长期持续的个体化监测，科学的收集和分析每一个病人的生活质量情况，结合个体化情况，选择最合理、最经 济的治疗方案，提高病人的生活质量和生存获益，使不同病人的不同生活质量变化情况得到充分的考虑，实现效益最优，避免经验性选择造成的医疗资源浪费。 

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的详细说明。 

图1是本发明的系统组成示意图。 

图2是本发明的信息采集子系统功能框图。 

图3和图4是本发明系统的XML文件格式图。 

图5是本发明系统的工作流程图。 

具体实施方式

请参阅图1，实现本发明方法的系统包括：基于生活质量问卷模型的信息采集子系统、基于数据分析和匹配的同步传输子系统、基于海量存储的服务器云存储子系统，这三个处理模块组成核心部分；另外，有扩展问卷指标计算模块、实现数据检索模块，总共5大模块。除了服务器云存储子系统之外的四大模块的功能，都在移动端设备中实现。 

请参阅图2，信息采集子系统主要由“填写问卷”模块实现。在系统初始加载时，移动端设备会在Android移动设备自带的轻量级数据库SQLite中创建系统数据表。请参阅表1至表5，系统数据表包括：医院地址表、问题表、问题记录表、病人信息表、问卷分数记录表等数据表。 

表1：医院地址表 

字段名	类型	长度	默认值	描述
					ID	int	4		自增长的ID
Hospital_name	varchar	100	null	医院名称
					Province_name	varchar	50	null	省级名称
City_name	varchar	50	null	市级名称
					province_pinyin	varchar	100	null	医院所属省拼音

[0020] 

city_pinyin

varchar

100

null

城市拼音

表2：问题表 

字段名	类型	长度	默认值	描述
					Question_ID	int	4		自增长的ID
question_content	varchar	100	null	问题内容
					question_type	varchar	50	null	问题类型
question_guid	varchar	50	null	问题GUID
					question_max	varchar	100	null	问题最大值
question_min	varchar	100	null	问题最小值
					question_lable	varchar	100	null	计算方式
question_answer	varchar	100	null	问题答案
					question_note	varchar	100	null	问题描述

表3：问题记录表 

字段名	类型	长度	默认值	描述
					Id	int	4		自增长的ID
questionnaire_guid	varchar	100	null	问卷ID
					Type	varchar	50	null	问题类型
score	varchar	50	null	分数
					question_guid	varchar	100	null	问题GUID
note	varchar	100	null	描述

表4：病人信息表 

表5：问卷分数记录表 

然后，系统加载由Excel文件转换生成的XML资源文件。请参阅图3和图4，XML文件储存的是医院地址列表信息以及整个问卷系统的题库信息。加载完成后，进入系统的信息采集模块。用户先在病人信息表中创建新的记录，然后选择题型。系统会根据用户选择的题型，从数据库中提取相应的问卷题目，生成一张问卷显示在UI上。最后用户按照系统提示，进行答题。系统会采集用户答题的信息，并将其保存到数据库中的问卷分数记录表中，并添加唯一标示符进行区别。此标示符是一个通过特定算法产生的二进制长度为128位的数字标识符，它能够作为本系统所应用的多个节点、多台计算机、设备和系统环境中，提供唯一性的保证。其格式为“xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx”，其中每个x是0-9或a-f范围内的一个32位十六进制数。例如6F9619FF-8B86-D011-B42D-00C04FC964FF，即为有效的标示符。标示符在空间上和时间上具有唯一性，保证同一时间不同地方产生的数字不同。系统中任何两台设备都不会生成重复的标示符。需要标示符的时候，可以完全由算法自动生成。标示符的长度固定，并且相对而言较短小，非常适合于排序、标识和存储。 

在采集到用户的答卷信息之后，系统通过问卷指标计算模块进行分析计算，处理数据，最终获得各个指标的数值并加以存储。在完成信息采集之后，在“已有问卷”模块，通过手动操作与服务器进行数据同步。因为同步传输的数据量很大，系统必须采用WIFI网络。在系统检验网络畅通的情况下，移动端使用私有传输协议，与服务器端进行交互。所采用的私有协议，是分布式、协作式的，其作为各子系统之间的通信协议，是本系统交换信息的基础。它允许将超文本标记语言文档从服务器传送到终端设备。私有协议工作在TCP/IP协议体系中的TCP协议上。客户机和服务器必须都支持HTTP，才能通过WIFI发送和接收信息并进行交互。系统将会通过数据库中的标识识别并上传没有同步过的数据，并下载服务器上的新数据。以下是数据库的标识字段： 

LastModifiedTime

varchar

8

null

修改时间

上传时，系统从数据库中提取用户数据以及相应的答卷数据，封装成特殊格式的数据包，然后进行MD5加密上传，以保证数据的安全性。所采用的数据包格式，是一种轻量级的数据交换格式。它是基于JavaScript的一个子集。它采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯。这些特性使其能够成为较理想的数据交换格式。易于人阅读和编写，同时也易于系统解析和生成。加密过程能够让大容量信息在用数字签名签署私人密匙前被"压缩"成一种保密的格式。同时，上传过程将上传上一次的同步时间，由服务器判断移动端的同步状态以及需要同步的数据。从服务器同步到新的数据，以MD5进行解密，再以固定的格式进行解析，保存到数据库，并显示到UI中。 

云存储子系统结构模型由4层组成：存储层：它是云存储子系统的基础部分。存储设备选用NAS和iSCSI等IP存储设备。云存储子系统中的存储设备数量庞大，且分布在不同地域，彼此之间通过广域网、互联网网络连接在一起。存储设备之上是一个统一存储设备管理系统，可以实现存储设备的逻辑虚拟化管理、多链路冗余管理，以及硬件设备的状态监控和故障维护。基础管理层：它是云存储子系统的核心部分。基础管理层通过集群、分布式文件系统和网格计算等技术，实现云存储中多个存储设备之间的协同工作，使多个的存储设备可以对外提供同一种服务，并提供更大更强更好的数据访问性能。通过CDN内容分发系统、数据加密技术保证云存储中的数据不会被未授权的用户所访问，同时，通过各种数据备份和容灾技术和措施可以保证云存储中的数据不会丢失，保证云存储子系统自身的安全和稳定。应用接口层：应用接口层是云存储子系统中最灵活多变的部分。不同的关联子系统根据各自的需要，开发不同的应用服务接口，提供不同的应用服务。访问层：任何一个终端设备，都可以通过应用接口来登录云存储子系统，享受云存储服务。 

扩展问卷指标计算模块主要负责的是计算分析数据的功能，对用户的各套问卷的答案进行一定规则的计算。在初始加载的题库的时候，对于每道题目的各种答案都已经设定分值，通过对预先设定的分值计算方式进行处理分数。指标与问卷关系为： 

核心指标算法为： 

FACT-NP TOI=(PWB score)+(FWB score)+(NPCS score) 

FACT-G Total=(PWB score)+(SWB score)+(EWB score)+(FWB score) 

FACT-NP Total score=(PWB score)+(SWB score)+(EWB score)+(FWB score)+(NPCS score) 

FACT-H&N TOI=(PWB score)+(FWB score)+(HNCS score) 

FACT-H&N Total=(PWB score)+(SWB score)+(EWB score)+(FWB score)+(HNCS score) 

FACT-Taxane TOI=(PWB score)+(FWB score)+(TaxS score) 

FACT-Taxane Total=(PWB score)+(SWB score)+(EWB score)+(FWB score)+(TaxS score)    FACT-An TOI=(PWB score)+(FWBscore)+(AnS score) 

FACT-An Total=(PWB score)+(SWB score)+(EWB score)+(FWB score)+(AnS score) 

FACT-N TOI=(PWB score)+(FWB score)+(NS score) 

FACT-N Total=(PWB score)+(SWB score)+(EWB score)+(FWB score)+(NS score) 

FACT-Th TOI=(PWB score)+(FWB score)+(ThS score) 

FACT-Th Total=(PWB score)+(SWB score)+(EWB score)+(FWB score)+(ThS score) 

FACT/GOG-Ntx TOI=(PWB score)+(FWB score)+(NtxS score) 

FACT/GOG-Ntx Total=(PWB score)+(SWB score)+(EWB score)+(FWB score) +(NtxS score) 

FACIT-D TOI=(PWB score)+(FWB score)+(DS score) 

FACIT-D Total=(PWB score)+(SWB score)+(EWB score)+(FWB score)+(DS score) 

FACT-L TOI=(PWB score)+(FWB score)+(LCS score) 

FACT-L Total=(PWB score)+(SWB score)+(EWB score)+(FWB score)+(LCS score) 

RawScore＝RS＝(I₁+I₂+...+I_n)/n 

Functional scales： $S\{1-\frac{(\mathrm{RS}-1)}{\mathrm{range}}\}\×100$

Symptom scales/items：S＝{(RS-1)/range}×100 

Global health status/QoL：S＝{(RS-1)/range}×100 

请参阅图5，数据检索模块在、主要由“搜索问卷”模块完成。用户依据在UI（用户界面）中设置需要查询的信息字段，在数据库中进行查询。使用SQLite中的查询语句查找符合查询条件的数据，并且以列表形式展示在UI界面中，方便用户查看。系统工作流程描述如下： 

在系统打开时，系统会进行初始化。其中包括检测版本、检测数据库等工作。在第一次打开系统的时候，创建数据库表，加载数据文件，包括题库，医院地址列表等。进入系统主界面后，系统会判断是否有设置过密码和一些必要参数。若是第一次进入系统，需要且必须做初始设定。完成之后，在主页中可以进入信息采集模块，同步模块，搜索模块等。用户进入信息采集模块，创建填写新的记录信息或是从本设备中查找已存在的信息记录，然后进入答卷选择页面选择问卷类型，数据库中同时会生成一条新的数据。选择开始答卷，用户在系统的提示下进行答卷，完成系统的信息采集流程。答卷完成之后，系统会在后台自动执行分析计算模块，将采集到的用户信息按照一定的规则进行处理，计算，最后保存到数据库。用户进入同步模块，系统查询显示当前设备的数据显示在UI界面上。用户需要手动执行同步操作。在同步操作中，系统将数据库中标识的没有同步过的数据，按照预定的格式转换成数据包，在使用MD5加密 算法之后，以私有协议形式发送到服务器。同时将上次同步时间发送到服务器，由服务器判断本台设备时候需要进行同步，以及需要同步的同步数据。然后将需要同步的数据以预定的格式封装，发送回移动端设备上。系统解析之后传输回来的数据后，保存到本地数据库，并且修改同步时间。同时系统将刷新本地UI界面上的数据，将最新数据展示给用户。 

云计算是一种能够通过网络，以便利按需付费的方式获取所需资源(网络服务器存储应用和服务平台)的模式这些资源来自一个共享可配置称作云的资源池，云中的资源能够快速获取和释放。云计算具有以下三个主要特点：1、强大的计算能力，云计算将成千上万的计算机资源集中到一个公共资源池中，由此产生出强大的计算能力存储能力，为完成各类应用提供超强的运算能力。2、低廉的使用成本，云计算构造的资源池充分提高了信息资源和硬件资源的利用率，极大地降低了设备的购置运维成本，同时用户只需根据提供的服务来支付费用，而且可以根据用户成长的需要来不断地扩展订购服务，不断更换更加适合的服务，提高资金的利用率。3、以用户感知为中心在云计算中，所有的数据都存储于云储存之中，用户能够通过互联网，从云中获取所需的信息和服务，云计算整合了不计其数的计算机提供服务，使用户体验到云计算提供的无差别服务，用户只需要在任何时间任何地点，用任何可以连接至互联网的终端设备访问这些服务即可。生活质量收集和评价是通过各种量表获得的，通过软件和手持终端设备的方式，可以将传统的生活质量评价收集运用云计算的技术进行收集和分析，使其达到数据化，以数据的形式表现出来，进行分析和判断。 

Claims (5)

1.一种基于云计算的生活质量情况收集方法，包括如下步骤：

(1)利用移动端采集用户信息，将其保存到数据库中，并添加唯一标示符进行区别；

（2）通过数据库中的标识符识别并上传没有同步过的数据，并下载服务器上的新数据。

2.根据权利要求1所述的基于云计算的生活质量情况收集方法，其特征在于，在步骤（1）中，移动端初始加载时会在自带的轻量级数据库中创建系统数据表，包括医院地址表、问卷表、病人信息表和问卷分数记录表，加载完成后由用户在病人信息表中创建新的记录，采集用户答题的信息后将其保存到数据库中的问卷分数记录表中。

3.根据权利要求1所述的基于云计算的生活质量情况收集方法，其特征在于，所述标示符是一个通过特定算法产生的二进制长度为128位的数字标识符，其格式为“xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx”，其中每个x是0-9或a-f范围内的一个32位十六进制数。

4.根据权利要求1所述的基于云计算的生活质量情况收集方法，其特征在于，在步骤（2）中，上传时，从数据库中提取用户数据以及相应的答卷数据，封装成轻量级的数据交换格式的数据包，然后进行加密上传，同时上传过程将上传上一次的同步时间，由服务器判断移动端的同步状态以及需要同步的数据，从服务器同步到新的数据进行解密，再以固定的格式进行解析，保存到数据库。

5.根据权利要求2所述的基于云计算的生活质量情况收集方法，其特征在于，对用户的答题的信息进行一定规则的计算，通过对预先设定的分值计算方式进行处理分数。

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