CN110970128A - 基于城市大数据的社区慢性病精准管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明揭示了一种基于城市大数据的社区慢性病精准管理系统，包括基层卫生医院信息系统、基层医生端、上级医院系统、医生端、用户端、智能检测设备、网格人口信息库和慢性病大数据库，基层卫生医院信息系统与基层医生端数据以及网格人口信息库数据连通，上级医院系统与医生端数据连通，用户端、基层医生端、医生端和网格人口信息库均与慢性病大数据库数据连通，用户端与基层医生端以及智能检测设备数据连通。采用本发明可根据患者所住地址根据就近原则分配相应的基层医院医生，基层医生可实时接收到慢性病大数据库中慢性病患者病况，保证第一时间发现存在体征异常的慢性病患者，做到精准高效地对慢性病患者进行监测、跟踪和治疗服务。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于城市大数据的社区慢性病精准管理系统，属于健康医疗服务领域。
背景技术
随着城镇化 工业化水平的不断提高，我国慢性病人数呈现急剧增加的趋势，慢性病疾病负担占总疾病负担的70%，从发达国家慢性病的演变来看，在未来的几十年中，以高血压、糖尿病为主的慢性病发病率还将持续上升，尽管我国在慢性病防控上投入了大量的资源，但防控效果并不理想，仍然无法有效降低慢性病的发病率和死亡率。如何对各个慢性病患者提供精准跟踪和治疗，是急待解决的问题。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术存在的上述问题，从而提供一种基于城市大数据的社区慢性病精准管理系统，便于对慢性病患者做到精准监测、跟踪和治疗。
本发明的技术解决方案是：一种基于城市大数据的社区慢性病精准管理系统，包括基层卫生医院信息系统、基层医生端、上级医院系统、医生端、用户端、智能检测设备、网格人口信息库和慢性病大数据库，所述基层卫生医院信息系统用于管理所管辖社区内基层医生信息、对基层医生进行考核以及用户扣费，基层卫生医院信息系统与该基层卫生医院内的各个基层医生端数据连通，且基层卫生医院信息系统与网格人口信息库数据连通，上级医院系统用于管理该医院内医生信息、对上级医院内各医生考核以及用户扣费，上级医院系统与该医院内各个医生端数据连通，所述用户端、基层医生端、医生端和网格人口信息库均与慢性病大数据库数据连通，且所述用户端与基层医生端数据连通，所述智能检测设备与用户端数据连通。
进一步地，上述基于城市大数据的社区慢性病精准管理系统，其中：所述用户端、基层医生端和医生端为智能手机和/或PAD和/或PC机。
进一步地，上述基于城市大数据的社区慢性病精准管理系统，其中：所述慢性病大数据库包括临床医疗数据、健康档案数据、电子病历、疾控数据以及个人体征提数据，所述临床医疗数据用于记录病人临床医疗状况，方便基层医生、上级医院医生和病人查看健康信息档案；所述健康档案数据用于记录病人身体基本状态数据；所述电子病历用于记录医生对慢性病患者的就诊情况；所述疾控数据用于基层医生记录和跟踪所管辖区域慢性病患者状况；所述个人体征提数据用于记录各个慢性病患者每次检测后的体征状况。
更进一步地，上述基于城市大数据的社区慢性病精准管理系统，其中：所述智能检测设备包括血压检测仪和/或血糖检测仪和/或脉搏检测仪和/或血氧检测仪和/或心率检测仪，且各个检测仪均配备无线传输模块。
再进一步地，上述基于城市大数据的社区慢性病精准管理系统，其中：所述无线传输模块优选为蓝牙传输模块。
本发明突出的技术效果主要体现在：采用本发明可根据患者所住地址根据就近原则分配相应的基层医院医生，基层医生可实时接收到慢性病大数据库中慢性病患者病况，保证第一时间发现存在体征异常的慢性病患者，做到精准高效地对慢性病患者进行监测、跟踪和治疗服务。
附图说明
图1是本发明基于城市大数据的社区慢性病精准管理系统框图；
图2慢性病大数据库系统框图；
图3是本发明基于城市大数据的社区慢性病精准管理系统构建方法示意图。
具体实施方式
以下通过附图结合具体实施方式，对本发明做进一步详细说明。
如图1所示，本发明基于城市大数据的社区慢性病精准管理系统，包括基层卫生医院信息系统、基层医生端、上级医院系统、医生端、用户端、智能检测设备、网格人口信息库和慢性病大数据库，所述基层卫生医院信息系统用于管理所管辖社区内基层医生信息、对基层医生进行考核以及用户扣费，基层卫生医院信息系统与该基层卫生医院内的各个基层医生端数据连通，且基层卫生医院信息系统与网格人口信息库数据连通，上级医院系统用于管理该医院内医生信息、对上级医院内各医生考核以及用户扣费，上级医院系统与该医院内各个医生端数据连通，所述用户端、基层医生端、医生端和网格人口信息库均与慢性病大数据库数据连通，且所述用户端与基层医生端数据连通，所述智能检测设备与用户端数据连通。
具体地，用户端、基层医生端和医生端为智能手机和/或PAD和/或PC机。如图2所示，慢性病大数据库包括临床医疗数据、健康档案数据、电子病历、疾控数据以及个人体征提数据。临床医疗数据用于记录病人临床医疗状况，方便基层医生、上级医院医生和病人查看健康信息档案。健康档案数据用于记录病人身体基本状态数据。电子病历用于记录医生对慢性病患者的就诊情况。疾控数据用于基层医生记录和跟踪所管辖区域慢性病患者状况。个人体征提数据用于记录各个慢性病患者每次检测后的体征状况。优选地，智能检测设备包括血压检测仪和/或血糖检测仪和/或脉搏检测仪和/或血氧检测仪和/或心率检测仪，且各个检测仪均配备无线传输模块，无线传输模块优选为蓝牙传输模块。
本发明基于城市大数据的社区慢性病精准管理系统构建方法如下，如图3所示，具体步骤为：（1）当病人在上级医院就诊，上级医院医生通过医生端输入病人病况；（2）若病人被就诊为慢性病患者，医生端向医生发出提醒并强制报告；（3）医生端将慢性病患者相关情况上传至慢性病大数据库；（4）慢性病大数据库将该病人状况与网格人口信息库进行比对、去重和确认；（5）网格人口库根据网格人口所在地址分配，就近分配慢性病患者所属基层卫生医院；（6）根据步骤（5）所选的基层卫生医院，该基层卫生医院的基层卫生信息系统分配基层医生；（7）所述步骤（6）的被分配的基层医生其基层医生端实时接收、跟踪和管理慢性病大数据库中慢性病患者数据，且基层医生也可向慢性病患者大数据库上传所管辖的慢性病患者状况，如疾控状况和/或个人体征数据；（8）基层医院医生的基层医生端与患者用户端建立关联，便于与患者交流，对患者的病情跟踪和诊疗。
优选地，基层医生可提供血压、血糖、脉搏、血氧、心率等实时监护，提供异常预警服务。具体步骤为：（1）用户登录用户端并穿戴智能检测设备；（2）通过智能检测设备将相关体征数据通过无线传输上传至用户端；（3）用户端将相关体征数据上传至慢性病大数据库中的个人体征数据；（4）慢性病大数据库与基层的医生端相关联；（5）当用户体征数据触及危急值时，向家庭医生的医生端发出通知；（6）家庭医生通知患者就医。
通过以上描述可以看出，采用本发明可根据患者所住地址根据就近原则分配相应的基层医院医生，基层医生可实时接收到慢性病大数据库中慢性病患者病况，保证第一时间发现存在体征异常的慢性病患者，做到精准高效地对慢性病患者进行监测、跟踪和治疗服务。
当然，以上只是本发明的典型实例，除此之外，本发明还可以有其它多种具体实施方式，凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案，均落在本发明要求保护的范围之内。
Claims (5)
1.一种基于城市大数据的社区慢性病精准管理系统，其特征在于：包括基层卫生医院信息系统、基层医生端、上级医院系统、医生端、用户端、智能检测设备、网格人口信息库和慢性病大数据库，所述基层卫生医院信息系统用于管理所管辖社区内基层医生信息、对基层医生进行考核以及用户扣费，基层卫生医院信息系统与该基层卫生医院内的各个基层医生端数据连通，且基层卫生医院信息系统与网格人口信息库数据连通，上级医院系统用于管理该医院内医生信息、对上级医院内各医生考核以及用户扣费，上级医院系统与该医院内各个医生端数据连通，所述用户端、基层医生端、医生端和网格人口信息库均与慢性病大数据库数据连通，且所述用户端与基层医生端数据连通，所述智能检测设备与用户端数据连通。
2.根据权利要求1所述的基于城市大数据的社区慢性病精准管理系统，其特征在于：所述用户端、基层医生端和医生端为智能手机和/或PAD和/或PC机。
3.根据权利要求1所述的基于城市大数据的社区慢性病精准管理系统，其特征在于：所述慢性病大数据库包括临床医疗数据、健康档案数据、电子病历、疾控数据以及个人体征提数据，所述临床医疗数据用于记录病人临床医疗状况，方便基层医生、上级医院医生和病人查看健康信息档案；所述健康档案数据用于记录病人身体基本状态数据；所述电子病历用于记录医生对慢性病患者的就诊情况；所述疾控数据用于基层医生记录和跟踪所管辖区域慢性病患者状况；所述个人体征提数据用于记录各个慢性病患者每次检测后的体征状况。
4.根据权利要求1所述的基于城市大数据的社区慢性病精准管理系统，其特征在于：所述智能检测设备包括血压检测仪和/或血糖检测仪和/或脉搏检测仪和/或血氧检测仪和/或心率检测仪，且各个检测仪均配备无线传输模块。
5.根据权利要求4所述的基于城市大数据的社区慢性病精准管理系统，其特征在于：所述无线传输模块优选为蓝牙传输模块。
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Cited By (2)
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|---|---|---|---|---|
| CN113223696A (zh) * | 2021-03-25 | 2021-08-06 | 南通市第一老年病医院(上海大学附属南通医院、南通市第六人民医院、南通市肺科医院) | 一种基于互联网的慢性病监管平台及方法 |
| CN115472254A (zh) * | 2022-10-09 | 2022-12-13 | 川北医学院附属医院 | 一种心脏瓣膜病抗凝社区管理大数据系统 |
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2019
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