CN106228019B - 医疗云数据网络化分析方法 - Google Patents

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Abstract

为了减轻医疗云数据网络化分析中对服务器处理能力要求越来越高的负荷，本发明提供了一种医疗云数据网络化分析方法，包括如下步骤：(1)采集远端的患者医疗数据；(2)传输所述患者医疗数据中的生理状态参数；(3)分析所述生理状态参数数据，并根据分析结果对远端的患者医疗数据进行分类；(4)根据所述分类结果，传输所述患者医疗数据中的影像数据的至少一部分；(5)接收并分析所述影像数据的所述至少一部分。本发明能够生理参数数据的状态选择性地传输某些患者的影像数据而过滤掉不需要传输影像数据即可分析得到相应医疗监控信息的医疗数据。

Description

医疗云数据网络化分析方法
技术领域
本发明涉及分布式医疗数据处理技术领域，更具体地，涉及一种医疗云数据网络化分析方法。
背景技术
家庭远程医疗监护系统已越来越得到人们的重视，其具有一定的智能，通过家用传感器中的数据自动判断被监护人目前的身体状况，一旦发现危险的迹象，主动向远程主机和监护人报警。由于这种警报的优先级高，医生可以通过系统切换直接与被监护人家中的主机联系，采集必要的数据，完成对被监护人的诊断和治疗。在此过程中，数据的分布式监控技术被广泛地应用。而云计算作为当前热门的互联网资源处理与共享技术，为社会各行各业带来了巨大的效益和便利，同时具有无限的发展前景。
目前对于包括医疗影像数据、生理健康数据等在内的分析主要依靠大数据分析，例如，中国发明专利申请CN201510136209.5公开了一种医疗大数据采集分析系统及方法，在采集医疗数据的地方安装数据采集器，将采集的数据上传到在线医疗采集平台；将存入的数据进行数据处理；找出数据中的规律；将分析后的数据运用在医疗领域上，做出临床决策、疾病预警和分析患者的行为；包括：在线医疗采集平台，HDFS分布式文件系统，Hbase数据库，Hadoop框架，分为四层：基础层、平台层、功能层、业务层。本发明实时采集人员健康状况，分布式的存储海量医疗数据，大数据批处理快速分析海量数据，做出临床决策、疾病预警和分析患者行为，在临床上提出多种治疗方案，对流行疾病爆发做出预警。
然而，这种系统对于医疗数据的分析对服务器端，例如云端服务器，的负荷过大，导致随着使用人员的增加，服务器端的性能要求呈非线性、甚至相比于医疗监控端数据的增加呈几何级数的增加。这对于医疗系统的建立和维护都造成了巨大的成本负担。
发明内容
为了减轻医疗云数据网络化分析中对服务器处理能力要求越来越高的负荷，本发明提供了一种医疗云数据网络化分析方法，包括如下步骤：
(1)采集远端的患者医疗数据；
(2)传输所述患者医疗数据中的生理状态参数；
(3)分析所述生理状态参数数据，并根据分析结果对远端的患者医疗数据进行分类；
(4)根据所述分类结果，传输所述患者医疗数据中的影像数据的至少一部分；
(5)接收并分析所述影像数据的所述至少一部分。
进一步地，所述医疗数据包括生理状态数据和影像数据。
进一步地，所述采集远端的患者医疗数据包括：利用智能移动设备和生理监控设备采集患者医疗数据。
进一步地，所述智能移动终端包括智能手机和/或平板电脑。
进一步地，所述生理监控设备包括血压计、体温计、血氧仪和心电检测设备中的一种或多种。
进一步地，所述生理状态数据包括血压、体温、血氧、脉搏和心电信息中的至少一个。
进一步地，所述影像数据通过智能移动设备自身的摄像单元获得。
进一步地，采集到的生理状态数据通过蓝牙通信的方式被传输到智能移动设备。
进一步地，所述分析所述生理状态参数数据，并根据分析结果对远端的患者医疗数据进行分类包括：
(31)将所述生理状态参数数据与预设的多组阈值范围进行比较；
(32)将比较结果对患者的影像数据分成待传输和不需传输两类。
进一步地，所述步骤(4)中传输影像数据包括：
(41)获得网络传输速度V初KB/s；
(42)获得待传输的影像数据，其大小为M KB；
(43)根据速度V初和影像数据大小M，计算该影像数据预期发送的时间T预期；
(44)根据影像数据大小M和预期发送的时间T预期，计算待发送的数据包的大小E，并根据该大小E发送医疗数据。
进一步地，所述步骤(44)包括：
(441)获得第一帧、第二帧和第三帧影像数据的大小为P1、P2和P3，其中P1+P2+P3<M；
(442)传输该第一帧和第二帧影像，统计该第一帧和第二帧影像数据在被发送期间实际花费的时间T1实际和T2实际；
(443)在发送所述第一帧和第二帧影像期间，统计智能移动设备的剩余缓存容量信息M缓和剩余固定存储空间容量信息M固，分别获得在发送第一帧和第二帧影像数据期间二者均值的比值K1、K2；
(444)计算第一帧和第二帧影像的实际传输速度的均值V1实际＝P1/T1实际，V2实际＝P2/T2实际；
(445)统计发送第一帧和第二帧影像数据期间实际发送的数据包个数N1和N2；
(446)设置第三帧影像数据待发送的数据包数量N3：其中“||”表示取上整数运算；
(447)根据所述数据包数量N3发送第三帧影像数据，统计该第三帧影像数据在被发送期间实际花费的时间T3实际，在发送所述第三帧影像期间，统计智能移动设备的剩余缓存容量信息M缓和剩余固定存储空间容量信息M固，分别获得在发送第一帧和第二帧影像数据期间二者均值的比值K3，计算第三帧影像的实际传输速度的均值V3实际＝P3/T3实际；
(448)计算第i帧影像数据待发送的数据包数量Ni，该第i帧影像数据的大小为Pi：
其中“||”表示取上整数运算，i>3。
本发明的有益效果是：能够生理参数数据的状态选择性地传输某些患者的影像数据而过滤掉不需要传输影像数据即可分析得到相应医疗监控信息的医疗数据。此外，本发明还根据智能移动设备自身的缓存以及固定存储空间(即RAM和ROM)的剩余容量动态地调整影像数据各个帧的传输，提高了包括医疗影像数据在内的医疗数据在云网络中的传输速度和传输效率，从而提高了医疗云数据的网络化分析的效率。
附图说明
图1示出了根据本发明的医疗云数据网络化分析方法的流程图。
具体实施方式
如图1所示，本发明的医疗云数据网络化分析方法，包括如下步骤：
(1)采集远端的患者医疗数据；
所述医疗数据包括生理状态数据和影像数据。所述采集远端的患者医疗数据包括：利用智能移动设备和生理监控设备分别采集患者的生理状态数据和影像数据。
所述生理监控设备包括血压计、体温计、血氧仪和心电检测设备中的一种或多种。相对应地，所述生理状态数据包括血压、体温、血氧、脉搏和心电信息中的至少一个。根据本发明的优选实施例，所述智能移动终端包括智能手机和/或平板电脑。
本发明中的影像数据包括患者的面部、舌苔以及各自的病患处体外影像，而不是CT影像等需要专业医疗设备才能获得的影像数据。
因此，本发明的所述影像数据通过智能移动设备自身的摄像单元获得。采集到的生理状态数据通过蓝牙、WiFi、3G或4G通信的方式被传输到智能移动设备。
(2)传输所述患者医疗数据中的生理状态参数；
在该步骤中，生理状态参数被通过智能移动设备传输到服务器端，例如，云服务器端。
(3)服务器端接收一个或多个患者各自的智能移动设备传输的生理状态参数后，分析所述生理状态参数数据，并根据分析结果对远端的患者医疗数据进行分类。该步骤进一步包括：
(31)将所述生理状态参数数据与预设的多组阈值范围进行比较；
(32)将比较结果对患者的影像数据分成待传输和不需传输两类。
例如，对于体温而言，可以包括如下多组阈值范围(单位：摄氏度)，其中I和IV级别需要传输影像数据。
体温级别 对应的阈值范围
I 23.8-30
II 30-34
III 34-37
IV 38-43
处于对测量精度的考虑以及误差情况，本发明中，服务器端将采集到的体温与上述各组阈值范围做差并判断超过阈值的程度。例如，检测到某患者的体温是35.6摄氏度，则与I-IV这4个级别进行比较后确定其属于III级别，不需要传输该患者的影像数据。如果检测到某患者体温为39摄氏度，则经比较确定该温度属于IV组温度范围对应的级别，则需要传输该患者的影像数据，例如面部影像。
(4)根据所述分类结果，传输所述患者医疗数据中的影像数据的至少一部分；
进一步地，所述步骤(4)中传输影像数据包括：
(41)获得网络传输速度V初KB/s；
(42)获得待传输的影像数据，其大小为M KB；
(43)根据速度V初和影像数据大小M，计算该影像数据预期发送的时间T预期；
(44)根据影像数据大小M和预期发送的时间T预期，计算待发送的数据包的大小E，并根据该大小E发送医疗数据。
进一步地，所述步骤(44)包括：
(441)获得第一帧、第二帧和第三帧影像数据的大小为P1、P2和P3，其中P1+P2+P3<M；
(442)传输该第一帧和第二帧影像，统计该第一帧和第二帧影像数据在被发送期间实际花费的时间T1实际和T2实际；
(443)在发送所述第一帧和第二帧影像期间，统计智能移动设备的剩余缓存容量信息M缓和剩余固定存储空间容量信息M固，分别获得在发送第一帧和第二帧影像数据期间二者均值的比值K1、K2；
(444)计算第一帧和第二帧影像的实际传输速度的均值V1实际＝P1/T1实际，V2实际＝P2/T2实际；
(445)统计发送第一帧和第二帧影像数据期间实际发送的数据包个数N1和N2；
(446)设置第三帧影像数据待发送的数据包数量N3：其中“||”表示取上整数运算；
(447)根据所述数据包数量N3发送第三帧影像数据，统计该第三帧影像数据在被发送期间实际花费的时间T3实际，在发送所述第三帧影像期间，统计智能移动设备的剩余缓存容量信息M缓和剩余固定存储空间容量信息M固，分别获得在发送第一帧和第二帧影像数据期间二者均值的比值K3，计算第三帧影像的实际传输速度的均值V3实际＝P3/T3实际；
(448)计算第i帧影像数据待发送的数据包数量Ni，该第i帧影像数据的大小为Pi：
其中“||”表示取上整数运算，i>3。
经测试，采用本方法能够比不采用的情况下，传输总共大小为100M左右的影像数据和5M左右的生理状态数据时，传输时间节省30％以上。
(5)接收并分析所述影像数据的所述至少一部分。
该步骤中，影像数据被传输给医疗监护人员，供其提供该患者是否需要就诊、需要去何种级别的医疗机构就诊等指导信息。根据本发明的优选实施例，该分析由数据库中预先存储的病例信息根据人工神经算法进行智能判别，给出患者就诊或急救的指导信息。
以上所述仅为本发明的具体实施例，但本发明的技术特征并不局限于此，任何本领域的技术人员在本发明的领域内，所作的变化或修饰皆涵盖在本发明的专利范围之中。

Claims (1)

1.一种医疗云数据网络化分析方法，包括如下步骤：
(1)采集远端的患者医疗数据；
(2)传输所述患者医疗数据中的生理状态参数；
(3)分析所述生理状态参数数据，并根据分析结果对远端的患者医疗数据进行分类；
(4)根据所述分类结果，传输所述患者医疗数据中的影像数据的至少一部分；
(5)接收并分析所述影像数据的所述至少一部分，所述医疗数据包括生理状态数据和影像数据，所述采集远端的患者医疗数据包括：利用智能移动设备和生理监控设备采集患者医疗数据，所述智能移动终端包括智能手机和/或平板电脑，所述生理监控设备包括血压计、体温计、血氧仪和心电检测设备中的一种或多种，所述生理状态数据包括血压、体温、血氧、脉搏和心电信息中的至少一个，所述影像数据通过智能移动设备自身的摄像单元获得，采集到的生理状态数据通过蓝牙通信的方式被传输到智能移动设备，所述分析所述生理状态参数数据，并根据分析结果对远端的患者医疗数据进行分类包括：
(31)将所述生理状态参数数据与预设的多组阈值范围进行比较；
(32)根据比较结果对患者的影像数据分成待传输和不需传输两类，其特征在于，所述步骤(4)中传输影像数据包括：
(41)获得网络传输速度V初，其单位为KB/s；
(42)获得待传输的影像数据，其单位为MKB；
(43)根据速度V初和影像数据大小M，计算该影像数据预期发送的时间T预期；
(44)根据影像数据大小M和预期发送的时间T预期，计算待发送的数据包的大小E，并根据该大小E发送医疗数据；
所述步骤(44)包括：
(441)获得第一帧、第二帧和第三帧影像数据的大小为P1、P2和P3，其中P1+P2+P3<M；
(442)传输该第一帧和第二帧影像，统计该第一帧和第二帧影像数据在被发送期间实际花费的时间T1实际和T2实际；
(443)在发送所述第一帧和第二帧影像期间，统计智能移动设备的剩余缓存容量信息M缓和剩余固定存储空间容量信息M固，分别获得在发送第一帧和第二帧影像数据期间二者均值的比值K1、K2；
(444)计算第一帧和第二帧影像的实际传输速度的均值V1实际＝P1/T1实际，V2实际＝P2/T2实际；
(445)统计发送第一帧和第二帧影像数据期间实际发送的数据包个数N1和N2；
(446)设置第三帧影像数据待发送的数据包数量N3：其中“||”表示取上整数运算；
(447)根据所述数据包数量N3发送第三帧影像数据，统计该第三帧影像数据在被发送期间实际花费的时间T3实际，在发送所述第三帧影像期间，统计智能移动设备的剩余缓存容量信息M缓和剩余固定存储空间容量信息M固，分别获得在发送第一帧和第二帧影像数据期间二者均值的比值K3，计算第三帧影像的实际传输速度的均值V3实际＝P3/T3实际；
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