CN107704600A - 一种结核检测云数据管理分析系统 - Google Patents

一种结核检测云数据管理分析系统 Download PDF

Info

Publication number
CN107704600A
CN107704600A CN201710957803.XA CN201710957803A CN107704600A CN 107704600 A CN107704600 A CN 107704600A CN 201710957803 A CN201710957803 A CN 201710957803A CN 107704600 A CN107704600 A CN 107704600A
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
analysis
tuberculosis
medical
tuberculosis detection
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201710957803.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN107704600B (zh
Inventor
马康
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Kang Yun Technology Co Ltd
Original Assignee
Shanghai Kang Yun Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Kang Yun Technology Co Ltd filed Critical Shanghai Kang Yun Technology Co Ltd
Priority to CN201710957803.XA priority Critical patent/CN107704600B/zh
Publication of CN107704600A publication Critical patent/CN107704600A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107704600B publication Critical patent/CN107704600B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/28—Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
    • G06F16/283—Multi-dimensional databases or data warehouses, e.g. MOLAP or ROLAP
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/21—Design, administration or maintenance of databases
    • G06F16/215—Improving data quality; Data cleansing, e.g. de-duplication, removing invalid entries or correcting typographical errors
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/25—Integrating or interfacing systems involving database management systems
    • G06F16/254—Extract, transform and load [ETL] procedures, e.g. ETL data flows in data warehouses
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L63/00—Network architectures or network communication protocols for network security
    • H04L63/04—Network architectures or network communication protocols for network security for providing a confidential data exchange among entities communicating through data packet networks
    • H04L63/0428—Network architectures or network communication protocols for network security for providing a confidential data exchange among entities communicating through data packet networks wherein the data content is protected, e.g. by encrypting or encapsulating the payload
    • H04L63/0435—Network architectures or network communication protocols for network security for providing a confidential data exchange among entities communicating through data packet networks wherein the data content is protected, e.g. by encrypting or encapsulating the payload wherein the sending and receiving network entities apply symmetric encryption, i.e. same key used for encryption and decryption
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L63/00—Network architectures or network communication protocols for network security
    • H04L63/08—Network architectures or network communication protocols for network security for authentication of entities
    • H04L63/0869—Network architectures or network communication protocols for network security for authentication of entities for achieving mutual authentication
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/12—Protocols specially adapted for proprietary or special-purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in vehicles or remote metering networks
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L9/00—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols
    • H04L9/08—Key distribution or management, e.g. generation, sharing or updating, of cryptographic keys or passwords
    • H04L9/0816—Key establishment, i.e. cryptographic processes or cryptographic protocols whereby a shared secret becomes available to two or more parties, for subsequent use
    • H04L9/0838—Key agreement, i.e. key establishment technique in which a shared key is derived by parties as a function of information contributed by, or associated with, each of these

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Abstract

本发明属于智慧医疗技术领域，特别是涉及一种结核检测云数据管理分析系统。本发明提出一种结核检测云数据管理分析系统，将分布于不同地点的医疗检测设备的检测结果，通过互联网统一收集到云端并进行数据处理，通过本系统实现采集设备的交联，在云端平台对医疗卫生机构在业务过程中产生的大量原始数据进行分类、汇总，分析各数据间的内在联系和动态变化，得出结论，可以给国家医疗管理部门提供管理决策依据，为医生的诊断提供依据，具有很高的实用价值。本发明以结核病数据监测为切入口，扩展后从而实现对医疗设备，医疗从业人员，以及患者信息的平台管理，使医疗部门和患者将同时从这个平台中受益，具有实时，高效，便捷，完善，安全性好等特点。

Description

一种结核检测云数据管理分析系统
技术领域
本发明属于智慧医疗技术领域，特别是涉及一种结核检测云数据管理分析系统。
背景技术
近年来，我国在医疗数据主要是指社会及个体在医疗行为中产生的个人健康医疗档案、管理数据、区域电子病历等业务数据。对这些数据科学的分析处理后，可为医生在医疗过程中提供辅助诊断，为医疗科研提供帮助，为医疗管理提高效率。因此医疗数据处理在医学领域始终处于非常关键，核心的地位，伴随着医学的发展一直在不断进步。医疗数据存储从最原始的口述、记忆，到纸笔记录，再发展到如今的电子数据存储；数据类型从统计数据，到心电，脑电等信号数据，再发展到CT，MRI，PET等图像数据；数据量从几例，几十例病例，到硬盘可存储数据量，再发展到现在的云存储，大数据。
早期的医疗数据处理主要工作是信息统计与存储。特别是在医院、诊所、健康中心等机构中，患者医疗资料的收集、存储、提取显示、追踪等数据以人工方式进行管理，效率低下。随着每天有数以万计的病人进入医院、诊所、健康中心医疗和保健，人工管理医疗数据远不能满足需求。医院信息平台(Hospital information system，HIS)应运而生，很好地解决了这个问题。HIS平台有时也称健康维护信息平台(Healthcare information system)或临床信息平台(Clinical information system，CIS)，是一种全方位综合平台。它管理医院的医疗、行政、财政、法律以及服务流程等方面数据。
除了医疗信息管理，医疗诊断数据处理平台对于疾病研究与诊断也是非常重要的。早期的疾病诊断数据主要通过医生对病人症状观察，尸体解剖，药物服用情况追踪等方式获取。随着人体电生理信号的发现，医疗诊断数据的种类越来越多，处理方式也越来越复杂。19世纪，研究学者便发现心电与脑电数据。经历一个多世纪的发展，心电、脑电等信号数据的分析与处理方法已经非常成熟，并在临床上得到非常广泛的应用。20世纪30年代，断层成像技术的出现与发展，使得更多的研究学者开始关注医疗图像数据。随着医学影像设备的飞速发展，以及医学临床诊断的需要，图像数据处理逐步成为医疗诊断数据处理平台中非常重要的部分。在医院利用图像数据进行疾病诊断初期，图像数据大多通过胶片平台显示，存储。对于图像数据处理的研究，大多集中在如何快速，准确成像，提高图像质量等方面。然而，由于医院规模逐渐增大，疾病复杂性逐渐增强，及时管理医学图像数据成为医学界的众多挑战之一。对于复杂疑难疾病患者，往往需要通过大量的放射科图像数据联合诊断治疗。同时，患者进行复诊时，通常需要回看之前拍摄的放射科图像。胶片存储平台已经无法满足这些需求，胶片的意外丢失与损坏更是会带给患者与医院不小的损失。
目前，我国医疗数据的采集和分析业务正处于一个转折点，一方面医疗机构医疗数据从一般业务数据交换转化到临床数据大量积累的过程，另一方面临床数据(包括影像数据等)已成为医院的主要业务数据来源，这些数据聚合后，在单个医院尤其是大型超大型医院就形成了了海量的医疗数据，随着医疗业务区域化的发展，在一个地区、省、乃至全国的医疗数据汇聚后，数据规模更大，将达到PB级的水平。如何管理处理这些医疗数据，并为医疗服务，这对医疗数据处理平台及平台技术提出了更大挑战。
发明内容
针对上述问题，本发明提出一种结核检测云数据管理分析系统，将分布于不同地点的医疗检测设备的检测结果，通过互联网统一收集到云端并进行数据处理，通过本系统实现采集设备的交联，在云端平台对医疗卫生机构在业务过程中产生的大量原始数据进行分类、汇总，分析各数据间的内在联系和动态变化，得出结论，可以给国家医疗管理部门提供管理决策依据，为医生的诊断提供依据，具有很高的实用价值。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种结核检测云数据管理分析系统，主要包括数据中心和多维分析平台，其中，所述的数据中心包括结核检测设备终端和ETL工具：
结核检测设备终端分布于各个医院内，用于从多个结核检测设备收集每一个患者的原始检测数据；
ETL工具运行于互联网云端服务器中，云端服务器与多个结核检测设备终端通过通信网络连接，并与数据仓库连接，ETL工具对多个结核检测设备终端采集的数据进行数据抽取、数据转换、数据加载；
所述的多维分析平台行于互联网云端服务器中，其通过联机分析处理构造用于基于主题分析的多维数据集，将数据仓库中的数据组织成包含预先计算聚合数据的多维数据集，为复杂的分析查询提供快速解答。
进一步，所述的ETL工具包括数据抽取模块、数据转换模块、数据加载模块，其中，
所述的数据抽取模块将分散在各种不同信息平台中的数据，以最有效率的方式抽取出来，并存放在数据仓库的待处理数据库内；
所述的数据转换模块将从不同数据源取到的数据以不同的主题方式加以整理，并针对脏数据加以修正及清洗，并可以依据不同分析需求产生的相应逻辑计算，产生新的数据；
所述的数据加载模块将已经转换清理好的数据，按照全新的数据结构和表结构，载入数据仓库中，使各个业务平台的数据相互共享，进行集中式处理和管理。
进一步，所述的结核检测设备终端还可包括不限于HIS，LIS，手术麻醉，电子病历。
进一步，在多维分析平台中联机分析处理构造用于基于主题分析的多维数据集，将数据仓库中的数据组织并汇总到一个由一组维度和度量值定义的多维结构中，预先计算聚合数据的多维数据集，以便为复杂的分析查询提供快速解答。
进一步，ETL工具对多个结核检测设备终端采集的数据进行数据抽取、数据转换、数据加载，得到新的数据包括单位名称，批号，检验人员，病人姓名，病区，科室，初检/复检，性别，年龄，本市/外地，随访/其他，留样时间，检验名称，样本类型，RN1，检验结果字段
进一步，所述的结核检测设备终端在数据传输时采用数据加密算法。
进一步，上所述多维分析平台的分析查询包括多维度汇总、交叉分析、同期对比。
进一步，所述数据加载模块采用超导陶瓷材料。
进一步，所述超导陶瓷材料的原料组份及重量份配比为：氧化钇稳定的氧化锆50-80份、氧化钙5-10份、碳化硅1-5份、氧化镱3-6份、氮化硅1-2份、碳纤维3-7份、氧化钍1-2份、氧化铪1-2份。
进一步，所述超导陶瓷材料的原料组份及重量份配比为：氧化钇稳定的氧化锆50份、氧化钙5份、碳化硅1份、氧化镱3份、氮化硅1份、碳纤维3份、氧化钍1份、氧化铪1份。
进一步，所述超导陶瓷材料的原料组份及重量份配比为：氧化钇稳定的氧化锆50-80份、氧化钙10份、碳化硅5份、氧化镱6份、氮化硅2份、碳纤维7份、氧化钍2份、氧化铪2份。
使用所述超导陶瓷材料的数据加载模块的速度，比常规数据加载模块的速度提高60％。
有益效果
本发明的技术方案具有以下优点，具体表现在：
1.本发明采集设备结合度高，克服了单个设备的封闭循环，不具备医疗数据发掘清洗功能，而且数据但面临计算复杂、价格高昂、来自进口等问题。本发明因为使用了采集设备的交联，在云端平台对医疗卫生机构在业务过程中产生的大量原始数据进行分类、汇总，分析各数据间的内在联系和动态变化，得出结论，可以给国家医疗管理部门提供管理决策依据，为医生的诊断提供依据，具有很高的实用价值。
2.本发明解决了医测数据的采集及时性，准确性以及排除人为干扰的真实性，从而给客户一个全面真实的情况，便于对当前疾病控制的决策。
3.本发明传输过程中采用数据加密算法进行加密处理，保证了信息的安全性和有效性，为患者和用户的信息数据提供安全保障。
4.本发明充分发挥互联网信息技术的优势，做到信息和数据高效便捷的管理及共享，可以低成本、高效地推广和展开相应的服务，提高总体医疗服务水平，缓解我国医疗资源相对不足的情况。
附图说明
图1为本发明的架构图；
图2为医疗设备信息图的结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例和附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
一种结核检测云数据管理分析系统，主要包括数据中心和多维分析平台，其中，所述的数据中心包括结核检测设备终端和ETL工具：
结核检测设备终端分布于各个医院内，用于从多个结核检测设备收集每一个患者的原始检测数据，在数据中心的建设过程当中，数据来源于运行在医院内网上的采集设备，包括不限于结核检测设备终端、HIS，LIS，手术麻醉，电子病历等，还包括跟实际业务相关的检测设备等，数据设备的准备工作是整个项目的关键。
ETL工具运行于互联网云端服务器中，云端服务器与多个结核检测设备终端通过通信网络连接，并与数据仓库连接，ETL工具对多个结核检测设备终端采集的数据进行数据抽取、数据转换、数据加载；
在互联网云端，这个工作就是由ETL工具来完成，包括三个主要的功能：数据抽取(Extraction)、数据转换(Transformation)、数据加载(Loading)。
数据抽取(Extraction)：主要是将分散在各种不同信息平台中的数据，以最有效率的方式抽取出来，并存放在数据仓库的待处理数据库内。
数据转换(Transformation)：这是ETL的核心功能，将从不同数据源取到的数据以不同的主题方式加以整理，并针对脏数据加以修正及清洗，并可以依据不同分析需求产生的相应逻辑计算，产生新的数据。在跨部门及跨平台的数据处理上，能将不同编码数据整合为一，使得数据仓库上的数据能够实现“多口径输入，统一口径输出”。
数据加载(Loading)：此功能主要是将已经转换清理好的数据，按照全新的数据结构和表结构，载入数据仓库中，使各个业务平台的数据相互共享，进行集中式处理和管理。
所述的多维分析平台行于互联网云端服务器中，其通过联机分析处理构造用于基于主题分析的多维数据集，将数据仓库中的数据组织成包含预先计算聚合数据的多维数据集，为复杂的分析查询提供快速解答。
从数据中心(DataWarehouse，DW)向多维分析平台的转换过程当中，采取的技术主要是：联机分析处理(On-line Analytical Processing，OLAP)联机分析处理能够完成各种复杂的多维度汇总、交叉分析、同期对比等常用的统计方法，从而展现出海量数据中的分析价值。
联机分析处理(OLAP)将构造用于基于主题分析的多维数据集。多维数据集(cube)是指数据的集合。这些数据组织并汇总到一个由一组维度(Dimension)和度量值(Measure)所定义的多维结构中。它将数据仓库中的数据组织成包含预先计算聚合数据的多维数据集，以便为复杂的分析查询提供快速解答。
ETL工具对多个结核检测设备终端采集的数据进行数据抽取、数据转换、数据加载，得到新的数据包括单位名称，批号，检验人员，病人姓名，病区，科室，初检/复检，性别，年龄，本市/外地，随访/其他，留样时间，检验名称，样本类型，RN1，检验结果字段。
为实现数据的安全传输，通过双向身份认证确保数据传输双方的身份合法性，对传统的Diffie-Hellman密钥协商算法进行追加认证以提高协商密钥的安全性，采用数据切片以多路传输方式增加攻击者获取完整数据的难度，其具体包括以下步骤：
1)方案初始化
进行方案初始化，主要包括符号定义(如表1所示)、网关节点登记和双向认证。
2)网关节点登记
网关节点G在服务器S处登记注册时，G将口令PWG的Hash值H(PWG)交由S，S对比口令Hash值进行认证，众多网关节点的口令Hash值构成一个口令表。同时服务器S和网关节点G协商生成对称密钥KS-G，双方安全存储KS-G。
3)双向认证
为保证网关节点和服务器的身份真实性，建立二者的双向认证流程。
4)密钥协商机制
网关节点和服务器之间完成了双向身份认证后，网关节点需和服务器建立一个共享的密钥，密钥生成和分发过程如下：
a.由网关节点和服务器选定一个大素数P，并选g为乘法群Zp*中的一个生成元；
b.网关节点秘密选定整数x：1≤x≤P-2，并计算X＝gXmodP，发送X给服务器；
c.服务器秘密选定一个整数y：1≤y≤P-2，并计算Y＝gYmodP，发送Y给服务器；
d.网关节点计算KG＝YXmodP，并生成随机数NG，发送给服务器；
e.服务器计算Ks＝XYmodP，解密生成随机数Ns，发送至网关节点。
f.网关节点接收后解密，并返回True至服务器，二者确定一致密钥KS-G，即完成密钥共享；
5)分片多路数据传输
网关节点和服务器完成双向认证，并共享会话密钥。为保证数据传输过程的安全性，网关节点在数据传输前使用共享密钥加密待传输数据，并将得到的密文数据分片经多路径传输。多路数据加密和密文传输过程如下：
a.假设要传送数据包为M，网关节点G采用密钥协商阶段产生的密钥KS-G，加密M，加密后的密文为
b.G将密文C分割成n个子数据包C1，C2，K Cn，为每一个子数据包加上会话序号Seq，子包标识i，时间戳Ti，子数据包为mi：{Ci，Seq，i，Ti}(1＜i＜n).其中，会话序号与子包标识用于服务器S的数据重组，时间戳Ti用于防止重放攻击。再使用带密钥的哈希函数H(x)计算消息认证码服务器S每收到一个子数据包，即根据认证码对其进行消息认证，供S用于消息验证，最后在选择的每一条路径上发送消息：
d.服务器S收到网关传送到达的所有子数据包，认证通过后，根据子包标识将子数据包重组并解密，恢复出消息明文包M。
在存储方面，利用服务器缓冲区接收上传的医疗数据，由控制区负责对上传的医疗数据进行解密，再通过密钥加密和透明加密的方式以保障数据的安全存储。在进入存储服务器前，数据流由私钥签名，并且控制区使用数据源公用密钥来解密和验证数据的完整性，然后通过对称密钥加密存储到文件系统中，保证数据在到达服务器和文件系统整个过程中数据的安全性。
在访问控制方面，结合登录认证和访问授权以提供安全的服务器访问，隔离非授权人员对患者数据的访问，并通过授权时效限制授权人员的有效访问期，确保患者医疗数据的隐私安全。通过动态访问授权方式来提供安全的服务器访问，保证了病患医疗数据的部分隐私，让不参与疾病诊断的医护无法访问患者数据，并通过添加时间戳的方式给定授权的时效。在授权周期内，可进行患者医疗数据的访问，时间戳失效，医护访问远程服务器也失效。
本发明采集设备结合度高，克服了单个设备的封闭循环，不具备医疗数据发掘清洗功能，而且数据但面临计算复杂、价格高昂、来自进口等问题。本发明因为使用了采集设备的交联，在云端平台对医疗卫生机构在业务过程中产生的大量原始数据进行分类、汇总，分析各数据间的内在联系和动态变化，得出结论，可以给国家医疗管理部门提供管理决策依据，为医生的诊断提供依据，具有很高的实用价值。本发明解决了医测数据的采集及时性，准确性以及排除人为干扰的真实性，从而给客户一个全面真实的情况，便于对当前疾病控制的决策。本发明传输过程中采用数据加密算法进行加密处理，保证了信息的安全性和有效性，为患者和用户的信息数据提供安全保障。本发明充分发挥互联网信息技术的优势，做到信息和数据高效便捷的管理及共享，可以低成本、高效地推广和展开相应的服务，提高总体医疗服务水平，缓解我国医疗资源相对不足的情况。
最终，以上实施例和附图仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。

Claims (7)

1.一种结核检测云数据管理分析系统，其特征在于，主要包括数据中心和多维分析平台，其中，所述的数据中心包括结核检测设备终端和ETL工具：
结核检测设备终端分布于各个医院内，用于从多个结核检测设备收集每一个患者的原始检测数据；
ETL工具运行于互联网云端服务器中，云端服务器与多个结核检测设备终端通过通信网络连接，并与数据仓库连接，ETL工具对多个结核检测设备终端采集的数据进行数据抽取、数据转换、数据加载，得到新的数据；
所述的多维分析平台行于互联网云端服务器中，其通过联机分析处理构造用于基于主题分析的多维数据集，将数据仓库中的数据组织成包含预先计算聚合数据的多维数据集，为复杂的分析查询提供快速解答。
2.根据权利要求1所述的一种结核检测云数据管理分析系统，其特征在于：所述的ETL工具包括数据抽取模块、数据转换模块、数据加载模块，其中，
所述的数据抽取模块用于将分散在各种不同信息平台中的数据，以最有效率的方式抽取出来，并存放在数据仓库的待处理数据库内；
所述的数据转换模块用于将从不同数据源取到的数据以不同的主题方式加以整理，并针对脏数据加以修正及清洗，并可以依据不同分析需求产生的相应逻辑计算，产生新的数据；
所述的数据加载模块用于将已经转换清理好的数据，按照全新的数据结构和表结构，载入数据仓库中，使各个业务平台的数据相互共享，进行集中式处理和管理。
3.根据权利要求1所述的一种结核检测云数据管理分析系统，其特征在于：所述的结核检测设备终端还可包括不限于HIS，LIS，手术麻醉，电子病历。
4.根据权利要求1所述的一种结核检测云数据管理分析系统，其特征在于：在多维分析平台中联机分析处理构造用于基于主题分析的多维数据集，将数据仓库中的数据组织并汇总到一个由一组维度和度量值定义的多维结构中，预先计算聚合数据的多维数据集，以便为复杂的分析查询提供快速解答。
5.根据权利要求1所述的一种结核检测云数据管理分析系统，其特征在于：ETL工具对多个结核检测设备终端采集的数据进行数据抽取、数据转换、数据加载，得到新的数据包括单位名称，批号，检验人员，病人姓名，病区，科室，初检/复检，性别，年龄，本市/外地，随访/其他，留样时间，检验名称，样本类型，RN1，检验结果字段。
6.根据权利要求1所述的一种结核检测云数据管理分析系统，其特征在于：所述的结核检测设备终端在数据传输时采用数据加密算法。
7.根据权利要求1所述的一种结核检测云数据管理分析系统，其特征在于：所述多维分析平台的分析查询包括多维度汇总、交叉分析、同期对比。
CN201710957803.XA 2017-10-16 2017-10-16 一种结核检测云数据管理分析系统 Active CN107704600B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710957803.XA CN107704600B (zh) 2017-10-16 2017-10-16 一种结核检测云数据管理分析系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710957803.XA CN107704600B (zh) 2017-10-16 2017-10-16 一种结核检测云数据管理分析系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107704600A true CN107704600A (zh) 2018-02-16
CN107704600B CN107704600B (zh) 2018-11-16

Family

ID=61183642

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710957803.XA Active CN107704600B (zh) 2017-10-16 2017-10-16 一种结核检测云数据管理分析系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107704600B (zh)

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108766542A (zh) * 2018-05-28 2018-11-06 镇江市第人民医院 一种数据分析处理方法和系统
CN108846040A (zh) * 2018-05-29 2018-11-20 东华大学 一种基于olap的处方笺多维分析方法及系统
CN108962396A (zh) * 2018-05-31 2018-12-07 潘云 一种肿瘤资源组织库及其建立方法
CN109104458A (zh) * 2018-06-30 2018-12-28 深圳中软华泰信息技术有限公司 一种用于云平台可信性验证的数据采集方法及系统
CN109872066A (zh) * 2019-02-19 2019-06-11 北京天诚同创电气有限公司 污水处理厂的系统复杂性度量方法和装置
CN110491456A (zh) * 2019-08-27 2019-11-22 中南大学 一种医疗数据传输方法及设备
CN110928864A (zh) * 2019-11-26 2020-03-27 杭州皓智天诚信息科技有限公司 一种科研项目管理方法及系统
CN111277582A (zh) * 2020-01-15 2020-06-12 上海至数企业发展有限公司 一种用于医院的内外网数据分发装置
CN112370076A (zh) * 2020-11-10 2021-02-19 马炎 一种超声医疗设备的信息采集预警系统
CN113870963A (zh) * 2021-09-08 2021-12-31 四川大学华西医院 慢性皮肤病管理系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040083217A1 (en) * 2002-10-25 2004-04-29 Cameron Brackett Method, system, and computer product for collecting and distributing clinical data for data mining
CN105117587A (zh) * 2015-08-04 2015-12-02 杭州健港信息科技有限公司 医保领域中基于医疗大数据的智能分析方法
CN106709269A (zh) * 2017-03-13 2017-05-24 山东众阳软件有限公司 一种医疗大数据仓库的创建方法及系统
CN106815337A (zh) * 2016-12-31 2017-06-09 深圳市易特科信息技术有限公司 医疗大数据关联存储系统及方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040083217A1 (en) * 2002-10-25 2004-04-29 Cameron Brackett Method, system, and computer product for collecting and distributing clinical data for data mining
CN105117587A (zh) * 2015-08-04 2015-12-02 杭州健港信息科技有限公司 医保领域中基于医疗大数据的智能分析方法
CN106815337A (zh) * 2016-12-31 2017-06-09 深圳市易特科信息技术有限公司 医疗大数据关联存储系统及方法
CN106709269A (zh) * 2017-03-13 2017-05-24 山东众阳软件有限公司 一种医疗大数据仓库的创建方法及系统

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108766542A (zh) * 2018-05-28 2018-11-06 镇江市第人民医院 一种数据分析处理方法和系统
CN108846040A (zh) * 2018-05-29 2018-11-20 东华大学 一种基于olap的处方笺多维分析方法及系统
CN108962396A (zh) * 2018-05-31 2018-12-07 潘云 一种肿瘤资源组织库及其建立方法
CN109104458B (zh) * 2018-06-30 2022-09-06 深圳可信计算技术有限公司 一种用于云平台可信性验证的数据采集方法及系统
CN109104458A (zh) * 2018-06-30 2018-12-28 深圳中软华泰信息技术有限公司 一种用于云平台可信性验证的数据采集方法及系统
CN109872066A (zh) * 2019-02-19 2019-06-11 北京天诚同创电气有限公司 污水处理厂的系统复杂性度量方法和装置
CN109872066B (zh) * 2019-02-19 2024-02-02 北京天诚同创电气有限公司 污水处理厂的系统复杂性度量方法和装置
CN110491456A (zh) * 2019-08-27 2019-11-22 中南大学 一种医疗数据传输方法及设备
CN110491456B (zh) * 2019-08-27 2023-07-11 中南大学 一种医疗数据传输方法及设备
CN110928864A (zh) * 2019-11-26 2020-03-27 杭州皓智天诚信息科技有限公司 一种科研项目管理方法及系统
CN111277582A (zh) * 2020-01-15 2020-06-12 上海至数企业发展有限公司 一种用于医院的内外网数据分发装置
CN112370076A (zh) * 2020-11-10 2021-02-19 马炎 一种超声医疗设备的信息采集预警系统
CN113870963A (zh) * 2021-09-08 2021-12-31 四川大学华西医院 慢性皮肤病管理系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN107704600B (zh) 2018-11-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107704600B (zh) 一种结核检测云数据管理分析系统
Li et al. A blockchain based data aggregation and group authentication scheme for electronic medical system
CN109409100B (zh) 应用于医疗数据的信息存储和共享平台
CN110462654A (zh) 记录存取和管理
CN105978854B (zh) 一种基于不可区分混淆的智能医疗服务方法
CN109326337A (zh) 基于区块链的电子医疗记录存储和共享的模型及方法
CN110299195A (zh) 基于联盟链的具有隐私保护的电子病历共享系统及应用方法
CN109961826A (zh) 一种基于医疗区块链的健康信息管理系统及方法
WO2006006176A2 (en) System and method for administration of on-line healthcare
CN106789082A (zh) 基于无线体域网的云存储医疗数据批量自审计方法
CN107635018B (zh) 支持紧急接入访问控制和安全去重的跨域医疗云存储系统
CN107579980A (zh) 医疗物联网中的轻量级双重访问控制系统
CN103338196A (zh) 一种用于信息的认证授权和安全使用的方法与系统
CN112509655B (zh) 一种基于区块链的智能医疗数据采集系统
CN106845075A (zh) 一种集中诊断报告系统
CN107004048A (zh) 记录访问和管理
CN111460040A (zh) 一种基于医疗区块链的数据管理系统
CN111370087A (zh) 一种基于区块链的居民健康档案管理系统
CN112398645A (zh) 一种基于区块链技术的医疗数据共享方法
Obiri et al. Personal health records sharing scheme based on attribute based signcryption with data integrity verifiable
Sun et al. Privacy‐preserving self‐helped medical diagnosis scheme based on secure two‐party computation in wireless sensor networks
CN116403700A (zh) 一种基于联邦学习的心脏病辅助诊断系统
CN115985436B (zh) 基于智慧医疗的医疗信息共享方法
CN207099276U (zh) 一种视频数据保护装置
CN112910629B (zh) 一种无线体域网下的病人与医生的匿名身份认证方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant