CN104392318A - 一种基于云平台的医疗数据存储查询方法 - Google Patents

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全筱筱
潘军杰
熊文举
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    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/22—Social work

Abstract

本发明公开了一种基于云平台的医疗数据存储查询方法，包括以下步骤：利用医院现有医院信息系统记录患者的医疗数据；对所述医疗数据进行压缩处理，然后传输给云平台；云平台接收到经压缩处理的医疗数据，解压缩处理后进行存储；云平台根据接收到的患者信息数据，通过短信平台提醒患者查询检验结果；患者登陆云平台，获取医疗数据的查询结果。本发明缓解了海量医疗数据对医院服务器造成的存储压力，实现了医疗数据的共享，患者足不出户便可查询检查结果，给患者提供了便利。

Description

一种基于云平台的医疗数据存储查询方法
技术领域
本发明涉及医疗管理领域，特别涉及一种基于云平台的医疗数据存储查询方法。
背景技术
如今，医院等卫生事业单位在疾病的诊断和治疗过程中，已经大量借助于计算机等数字设备。随着这些设备的广泛使用，海量增长的电子医疗数据对本地服务器已造成了极大的存储负担。
由于各个医院根据自身的需求发展自己的电子医疗系统，封闭的网络无法实现电子医疗数据的共享，当患者转院时，往往需要重新进行检查,这样不仅耽误了病人的治疗时间，而且进一步加重了病人的经济负担，患者也无法通过互联网获取医疗数据的信息，给患者带来很大不便。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于云平台的医疗数据存储查询方法，其缓解了海量医疗数据对医院服务器造成的存储压力，实现了医疗数据的共享，患者足不出户便可查询检查结果，给患者提供了便利。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种基于云平台的医疗数据存储查询方法，包括以下步骤：
S1、利用医院现有医院信息系统记录患者的医疗数据；
S2、对所述医疗数据进行压缩处理，然后传输给云平台；
S3、云平台接收到经压缩处理的医疗数据，解压缩处理后进行存储；
S4、云平台根据接收到的患者信息数据，通过短信平台提醒患者查询检验结果；
S5、患者登陆云平台，获取医疗数据的查询结果。
优选地，在步骤S2中，所述压缩处理通过以下方法实现：
(1)统计医疗数据文件中每种字符出现的概率P(Si)，i＝1,2,3,...,q，其中，q为医疗数据中含有的种类数，Si为第i种字符；
(2)将q种字符作为q个信源符号，按出现的概率大小递减排列；
(3)用字符‘0’和‘1’分别代表概率最小的2个信源符号，并将这2个概率最小的信源符号合并成1个信源符号，从而得到只包含q-1个符号的新信源，称为缩减信源S1；
(4)把缩减信源S1的符号仍按概率大小递减次序排列，再将其最后两个概率最小的信源符号分别用字符‘0’和‘1’表示，并且合并成一个符号，这样又形成了q-2个信源符号的缩减信源S2；
(5)依次继续下去，直至信源最后只剩下两个信源符号为止，将这最后两个信源符号分别用字符‘0’和‘1’表示；
(6)从最后一级缩减信源开始，进行回推得到每种字符所对应的由字符‘0’和‘1’组成的字符串序列，作为伪码字；
(7)基于每种字符对应的伪码字，建立一个映射，f(Si)＝ci，i＝1,2,3,...,q，其中，Si代表不同的字符，ci代表与字符Si对应的伪码字；
(8)建立另一个映射，g(ci)＝ωi，i＝1,2,3,...,q，其中，ci代表与字符Si对应的伪码字，ωi代表与伪码字ci对应的码字。利用该映射将每个伪码字转换成对应的二进制的码字，从而获得哈夫曼编码表；
(9)对于医疗数据文件中的每个字符，找到在哈夫曼编码表中与其对应的码字，并用该码字对其进行替换，遍历医疗数据文件中的所有字符，即完成了对该医疗数据文件的压缩，生成了医疗数据压缩文件。
优选地，在步骤S3中，所述解压缩处理通过以下方法实现：对于医疗数据压缩文件中的每个码字，找到在哈夫曼编码表中与其对应的字符，并用该字符对其进行替换，遍历医疗数据压缩文件中的所有码字，即完成了对医疗数据压缩文件的解压缩。
优选地，所述步骤S3还包括：当医疗数据传输异常时，对异常数据进行断点缓存并记录断点，当再次传输时，要求所述院端数据管理系统从断点处续传。
优选地，在步骤S1中，所述医疗信息系统包括PACS系统、检验管理系统及HIS系统，所述医疗数据包括医疗影像数据、检验数据以及患者信息数据。
优选地，在步骤S2中，对所述医疗数据进行压缩处理之前，还包括数据格式标准化处理。
优选地，所述数据格式标准化处理为将所述医疗影像数据的格式转换成DICOM 3.0标准格式。
优选地，所述数据格式标准化处理为将所述检验数据和患者信息数据的格式转换成HL7标准格式。
采用上述技术方案后，本发明与背景技术相比，具有如下优点：
1.本发明缓解了海量医疗数据对医院服务器造成的存储压力，实现了医疗数据的共享，患者足不出户便可查询检查结果，给患者提供了便利。
2.各医疗机构之间实现医疗数据的共享，有利于缩短患者的治疗时间，同时也避免了因重复检查给并患者带来的经济负担。
3.通过将医疗数据压缩处理后传输给云平台，节省了数据传输过程中所占用的网络资源，提高了数据传输的效率。
4.医疗数据传输过程中支持断点续传，节省了数据传输时间，提高了数据传输效率。
5.通过对医疗数据进行数据格式标准化处理，有利于实现医疗数据在不同的电子医疗系统或设备之间进行传输和交换。
附图说明
图1为本发明的工作流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例
请参阅图1，本发明公开了一种基于云平台的医疗数据存储查询方法，包括以下步骤：
S1、利用医院现有医院信息系统记录患者的医疗数据。在本实施例中，医疗信息系统包括PACS系统、检验管理系统及HIS系统，医疗数据包括医疗影像数据、检验数据以及患者信息数据。
S2、对医疗数据进行压缩处理，然后传输给云平台。本步骤中的压缩处理具体通过以下方法实现：
(1)统计医疗数据文件中每种字符出现的概率P(Si)，i＝1,2,3,...,q，其中，q为医疗数据中含有的种类数，Si为第i种字符；
(2)将q种字符作为q个信源符号，按出现的概率大小递减排列；
(3)用字符‘0’和‘1’分别代表概率最小的2个信源符号，并将这2个概率最小的信源符号合并成1个信源符号，从而得到只包含q-1个符号的新信源，称为缩减信源S1；
(4)把缩减信源S1的符号仍按概率大小递减次序排列，再将其最后两个概率最小的信源符号分别用字符‘0’和‘1’表示，并且合并成一个符号，这样又形成了q-2个信源符号的缩减信源S2；
(5)依次继续下去，直至信源最后只剩下两个信源符号为止，将这最后两个信源符号分别用字符‘0’和‘1’表示；
(6)从最后一级缩减信源开始，进行回推得到每种字符所对应的由字符‘0’和‘1’组成的字符串序列，作为伪码字；
(7)基于每种字符对应的伪码字，建立一个映射，f(Si)＝ci，i＝1,2,3,...,q，其中，Si代表不同的字符，ci代表与字符Si对应的伪码字；
(8)建立另一个映射，g(ci)＝ωi，i＝1,2,3,...,q，其中，ci代表与字符Si对应的伪码字，ωi代表与伪码字ci对应的码字。利用该映射将每个伪码字转换成对应的二进制的码字，从而获得哈夫曼编码表；
(9)对于医疗数据文件中的每个字符，找到在哈夫曼编码表中与其对应的码字，并用该码字对其进行替换，遍历医疗数据文件中的所有字符，即完成了对该医疗数据文件的压缩，生成了医疗数据压缩文件。
为了便于实现医疗数据的交换和通讯，在本步骤中对医疗数据压缩处理之前，先对医疗数据进行数据格式标准化处理。在本实施例中，数据格式标准化处理具体为，将医疗影像数据的格式转换成DICOM 3.0标准格式，将检验数据和患者信息数据的格式转换成HL7标准格式。
S3、云平台接收到经压缩处理的医疗数据，解压缩处理后进行存储，当医疗数据传输异常时，对异常数据进行断点缓存并记录断点，当再次传输时，要求院端数据管理系统从断点处续传，这样可以节省数据传输时间，提高数据传输效率。本步骤中的解压缩处理具体通过以下方法实现：
对于医疗数据压缩文件中的每个码字，找到在哈夫曼编码表中与其对应的字符，并用该字符对其进行替换，遍历医疗数据压缩文件中的所有码字，即完成了对医疗数据压缩文件的解压缩。
S4、云平台根据接收到的患者信息数据，通过短信平台提醒患者查询检验结果。
S5、患者登陆云平台，获取医疗数据的查询结果。这样患者足不出户便可查询检查结果，给患者提供了便利。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种基于云平台的医疗数据存储查询方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、利用医院现有医院信息系统记录患者的医疗数据；
S2、对所述医疗数据进行压缩处理，然后传输给云平台；
S3、云平台接收到经压缩处理的医疗数据，解压缩处理后进行存储；
S4、云平台根据接收到的患者信息数据，通过短信平台提醒患者查询检验结果；
S5、患者登陆云平台，获取医疗数据的查询结果。
2.如权利要求1所述的一种基于云平台的医疗数据存储查询方法，其特征在于，在步骤S2中，所述压缩处理通过以下方法实现：
(1)统计医疗数据文件中每种字符出现的概率P(Si)，i＝1,2,3,...,q，其中，q为医疗数据中含有的种类数，Si为第i种字符；
(2)将q种字符作为q个信源符号，按出现的概率大小递减排列；
(3)用字符‘0’和‘1’分别代表概率最小的2个信源符号，并将这2个概率最小的信源符号合并成1个信源符号，从而得到只包含q-1个符号的新信源，称为缩减信源S1；
(4)把缩减信源S1的符号仍按概率大小递减次序排列，再将其最后两个概率最小的信源符号分别用字符‘0’和‘1’表示，并且合并成一个符号，这样又形成了q-2个信源符号的缩减信源S2；
(5)依次继续下去，直至信源最后只剩下两个信源符号为止，将这最后两个信源符号分别用字符‘0’和‘1’表示；
(6)从最后一级缩减信源开始，进行回推得到每种字符所对应的由字符‘0’和‘1’组成的字符串序列，作为伪码字；
(7)基于每种字符对应的伪码字，建立一个映射，f(Si)＝ci，i＝1,2,3,...,q，其中，Si代表不同的字符，ci代表与字符Si对应的伪码字；
(8)建立另一个映射，g(ci)＝ωi，i＝1,2,3,...,q，其中，ci代表与字符Si对应的伪码字，ωi代表与伪码字ci对应的码字。利用该映射将每个伪码字转换成对应的二进制的码字，从而获得哈夫曼编码表；
(9)对于医疗数据文件中的每个字符，找到在哈夫曼编码表中与其对应的码字，并用该码字对其进行替换，遍历医疗数据文件中的所有字符，即完成了对该医疗数据文件的压缩，生成了医疗数据压缩文件。
3.如权利要求2所述的一种基于云平台的医疗数据存储查询方法，其特征在于，在步骤S3中，所述解压缩处理通过以下方法实现：对于医疗数据压缩文件中的每个码字，找到在哈夫曼编码表中与其对应的字符，并用该字符对其进行替换，遍历医疗数据压缩文件中的所有码字，即完成了对医疗数据压缩文件的解压缩。
4.如权利要求1-3任一项所述的一种基于云平台的医疗数据存储查询方法，其特征在于，所述步骤S3还包括：当医疗数据传输异常时，对异常数据进行断点缓存并记录断点，当再次传输时，要求所述院端数据管理系统从断点处续传。
5.如权利要求1-3任一项所述的一种基于云平台的医疗数据存储查询方法，其特征在于：在步骤S1中，所述医疗信息系统包括PACS系统、检验管理系统及HIS系统，所述医疗数据包括医疗影像数据、检验数据以及患者信息数据。
6.如权利要求5所述的一种基于云平台的医疗数据存储查询方法，其特征在于：在步骤S2中，对所述医疗数据进行压缩处理之前，还包括数据格式标准化处理。
7.如权利要求6所述的一种基于云平台的医疗数据存储查询方法，其特征在于：所述数据格式标准化处理为将所述医疗影像数据的格式转换成DICOM3.0标准格式。
8.如权利要求6所述的一种基于云平台的医疗数据存储查询方法，其特征在于：所述数据格式标准化处理为将所述检验数据和患者信息数据的格式转换成HL7标准格式。
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