CN111739654A - 基于物联网的隔离型医院安全监管方法、装置及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于物联网技术的隔离型医院安全监管方法，通过初诊判断、轨迹追踪、传染病动力学模型分析判断传播途径，并对患者进行分级别的隔离操作，本发明通过对患者的体征、症状等问题先通过智能算法对可能存在的病症进行初诊判断，筛选出可能存在的传染病情况，在通过布置于医院中的空气颗粒采集装置进行采集，第一时间做病株分析，并同时确定患者的触摸轨迹和行迹，对存在感染传染病的患者进行零触碰隔离，同时对诊断算法进行优化，实现对物联网技术医院的感染源控制，减少了物理网医院下的传染途径。

Description

基于物联网的隔离型医院安全监管方法、装置及存储介质

技术领域

本发明涉及物联网控制技术领域，具体来说，涉及一种基于物联网技术的隔离型医院安全监管方法、装置及存储介质。

背景技术

物联网所具有的全面感知、可靠传递和智能处理等特征为智慧医院的建设与实施提供了技术支撑平台。通过智慧医院，能以应用服务的集成与融合的方式快速准确地获取与共享相关信息，从而实现数字化的完整服务体系，推进智慧化诊疗、智慧化管理和智慧化决策的实现进程，主要工作包括以下三个方面：在物联网已有三种体系架构基础上，结合医院的实际特点，详细搭建智慧医院的具体架构；从制定信息标准和规范、建设网络支撑平台和嵌入式移动电子病历应用平台等方面研究智慧医院建设中的关键技术及内容；从逻辑结构设计、应用框架设计和网络环境建设等方面给出智慧医院的具体应用方案。

然而，在具体应用于隔离型医院时，由于对传染病的后见性问题，通过物联网系统对医院进行管理时，还可能因为物联的密切性问题会引发传染病的扩散。

针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

针对相关技术中的上述技术问题，本发明提出一种基于物联网技术的隔离型医院安全监管方法，所述方法包括：

步骤1，现在医院入口处设置高清摄像装置，采集进入医院患者的体征情况，通过面部识别调取所述患者的病史，并通过高清摄像装置获取该患者的症状信息，并输入预设的初步诊断模型；

步骤2，初步诊断模型通过卷积层对所述高清摄像装置采集的患者体征数据进行二维滤波，并通过滤波器在采集图像数据上的所有位置上与其像素点和领域像素点做内积运算，通过预设的卷积核提取患者的面部及行为特征的轮廓边沿、角度、颜色的特征；

步骤3，在所述隔离型医院部署有多个气体颗粒采集装置，所述气体颗粒采集装置在单一空间内按照等距离布置，若初步诊断模型判断患者具可传染型疾病，通过所述多个气体采集装置实时采集所述患者所在环境的颗粒物浓度，并收集不同的气体颗粒采集装置获得的粒子团，通过培养基培养各个收集到的粒子团，在确认患者实际感染病菌种类后，根据培养基中的病菌培养情况构建传染病的动力学模型，并与初步诊断模型判断的疾病相对应的传染病模型进行匹配，并将匹配结果作为单次训练数据；

步骤4，根据步骤3中所布置的气体颗粒采集装置，通过移动继电器将数据发送到同一区域的其他监测装置上，通过差异化预测模型判断疾病的感染方式是飞沫、接触或者气溶胶方式，其中，所述其他监测装置包括生物气溶胶检测装置；

步骤5，根据患者实际感染病菌种类及构建的动力学模型，通过马尔科夫蒙特卡洛算法（MCMC）计算出出基本再生数R，判断计算出的R大于第一预设值，则所述医院启动第一隔离操作；若判断计算出的R大于第二预设值，则所述医院启动第二隔离操作，并发出告警信息，其中所述第一预设值小于第二预设值。

更进一步地，所述步骤1进一步包括：

步骤101，通过视频采集技术采集进入医院患者的人脸信息，通过人脸信息获取该患者的身份信息；

步骤102，根据所述患者的身份信息，获取患者的医疗就诊情况及既往病史；

步骤103，通过高清摄像头捕获用户的行为及症状，其中，所述行为包括痉咳、卡他、虚劳及行动力正常，症状包括肤色、痰色、淋巴结状况；

步骤104，将采集到的行为数据及症状数据输入所述的预设的初步诊断模型，判断初步判断是否为可传染疾病；

步骤105，所述步骤104若判断患者为可传染性疾病，则通过其他辅助摄像装置采集该患者的接触轨迹及行迹，并生成文本文档。

更进一步地，所述步骤2进一步包括：

步骤201，构建初步诊断模型为多层神经学习网络模型，所述初步诊断模型通过卷积层对所述高清摄像装置采集的患者体征数据，通过设置多个卷积核的权重和偏置提取采集到的患者体征数据，然后对输入的所述患者体征数据进行矩阵元素的乘法运算，并且经过求和之后再加偏置；

步骤202，设置池化层，对经过卷积层的特征提取后进行选取及信息筛选，通过设置的激活函数对提取的患者数据特征进行统计替代，以此对图形数据进行降维；

步骤203，所述构建初步诊断模型的决策层根据处理后的数据的输出患者的初步诊断判断结果。

更进一步地，所述步骤3进一步包括：

其他辅助摄像装置在采集到患者的呼吸状态时，标记患者的位置，根据患者的呼吸状态，调用与检测到的所述患者的呼吸状态相对应的飞沫模型，其中，所述呼吸状态包括：打喷嚏、呼气、咳嗽、呼气；通过所布置的气体颗粒采集装置采集的粒子团，判断传播途径是否为飞沫传播途径。

更进一步地，所述步骤4进一步包括：若判断传播途径为飞沫传播，则通过移动继电器将数据发送到同一区域的其他监测装置上，通过差异化预测模型判断疾病的感染方式是否为气溶胶传播。

更进一步地，所述步骤5进一步包括：第一隔离操作为对病人进行隔离，在预设时间段内通过网络播报传染病报告卡；第二隔离操作为对医院进行隔离，在通过网络进行传染病报告卡播报同时，向疾病预防控制中心发送报告。

更进一步地，患者被进行隔离后，通过隔室的传感器节点获得监护对象的生理信号和/或所在环境信息，通过可植入体内的传感器节点、穿戴在身上的传感器节点和在身体周围能识别人行为的环境传感器节点监控隔离患者的连续型生理信号和离散型生理信号，还能对人体的动作和活动进行监控，其中，所述连续型生理信号包括脑电图、心电图、肌电图，所述离散型生理信号包括体温、血压及血氧值。

更进一步地，设置分段隔室控制中心，对医院中的不同隔室的节点进行识别，感知并采集医生、护士的身份信息，病人的身份信息和诊疗信息，药品、医疗设备、医疗废弃物的基木信息和位置信息，住院病人的生理信息和位置信息，医院中隔离室周围的环境信息相关数据，根据不同等级的传染病选择不同级别的隔离室对病人进行隔离。

本发明还公开了一种电子装置，包括：处理器；以及，存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述的基于物联网技术的隔离型医院安全监管方法。

更进一步地，本发明还公开了计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的基于物联网技术的隔离型医院安全监管方法。

与现有技术相比，有益效果为：本发明通过对患者的体征、症状等问题先通过智能算法对可能存在的病症进行初诊判断，筛选出可能存在的传染病情况，在通过布置于医院中的空气颗粒采集装置进行采集，第一时间做病株分析，并同时确定患者的触摸轨迹和行迹，对存在感染传染病的患者进行零触碰隔离，同时对诊断算法进行优化，实现对物联网技术医院的感染源控制，减少了物理网医院下的传染途径。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明实施例所述的基于物联网技术的隔离型医院安全监管方法的流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，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所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，根据本发明实施例所述的一种基于物联网技术的隔离型医院安全监管方法，所述方法包括：

步骤1，现在医院入口处设置高清摄像装置，采集进入医院患者的体征情况，通过面部识别调取所述患者的病史，并通过高清摄像装置获取该患者的症状信息，并输入预设的初步诊断模型；

步骤2，初步诊断模型通过卷积层对所述高清摄像装置采集的患者体征数据进行二维滤波，并通过滤波器在采集图像数据上的所有位置上与其像素点和领域像素点做内积运算，通过预设的卷积核提取患者的面部及行为特征的轮廓边沿、角度、颜色的特征；

步骤3，在所述隔离型医院部署有多个气体颗粒采集装置，所述气体颗粒采集装置在单一空间内按照等距离布置，若初步诊断模型判断患者具可传染型疾病，通过所述多个气体采集装置实时采集所述患者所在环境的颗粒物浓度，并收集不同的气体颗粒采集装置获得的粒子团，通过培养基培养各个收集到的粒子团，在确认患者实际感染病菌种类后，根据培养基中的病菌培养情况构建传染病的动力学模型，并与初步诊断模型判断的疾病相对应的传染病模型进行匹配，并将匹配结果作为单次训练数据；

步骤4，根据步骤3中所布置的气体颗粒采集装置，通过移动继电器将数据发送到同一区域的其他监测装置上，通过差异化预测模型判断疾病的感染方式是飞沫、接触或者气溶胶方式，其中，所述其他监测装置包括生物气溶胶检测装置；

步骤5，根据患者实际感染病菌种类及构建的动力学模型，通过马尔科夫蒙特卡洛算法（MCMC）计算出出基本再生数R，判断计算出的R大于第一预设值，则所述医院启动第一隔离操作；若判断计算出的R大于第二预设值，则所述医院启动第二隔离操作，并发出告警信息，其中所述第一预设值小于第二预设值。

更进一步地，所述步骤1进一步包括：

步骤101，通过视频采集技术采集进入医院患者的人脸信息，通过人脸信息获取该患者的身份信息；

步骤102，根据所述患者的身份信息，获取患者的医疗就诊情况及既往病史；

步骤103，通过高清摄像头捕获用户的行为及症状，其中，所述行为包括痉咳、卡他、虚劳及行动力正常，症状包括肤色、痰色、淋巴结状况；

步骤104，将采集到的行为数据及症状数据输入所述的预设的初步诊断模型，判断初步判断是否为可传染疾病；

步骤105，所述步骤104若判断患者为可传染性疾病，则通过其他辅助摄像装置采集该患者的接触轨迹及行迹，并生成文本文档。

更进一步地，所述步骤2进一步包括：

步骤201，构建初步诊断模型为多层神经学习网络模型，所述初步诊断模型通过卷积层对所述高清摄像装置采集的患者体征数据，通过设置多个卷积核的权重和偏置提取采集到的患者体征数据，然后对输入的所述患者体征数据进行矩阵元素的乘法运算，并且经过求和之后再加偏置；

步骤202，设置池化层，对经过卷积层的特征提取后进行选取及信息筛选，通过设置的激活函数对提取的患者数据特征进行统计替代，以此对图形数据进行降维；

步骤203，所述构建初步诊断模型的决策层根据处理后的数据的输出患者的初步诊断判断结果。

更进一步地，所述步骤3进一步包括：

其他辅助摄像装置在采集到患者的呼吸状态时，标记患者的位置，根据患者的呼吸状态，调用与检测到的所述患者的呼吸状态相对应的飞沫模型，其中，所述呼吸状态包括：打喷嚏、呼气、咳嗽、呼气；通过所布置的气体颗粒采集装置采集的粒子团，判断传播途径是否为飞沫传播途径。

更进一步地，所述步骤4进一步包括：若判断传播途径为飞沫传播，则通过移动继电器将数据发送到同一区域的其他监测装置上，通过差异化预测模型判断疾病的感染方式是否为气溶胶传播。

更进一步地，所述步骤5进一步包括：第一隔离操作为对病人进行隔离，在预设时间段内通过网络播报传染病报告卡；第二隔离操作为对医院进行隔离，在通过网络进行传染病报告卡播报同时，向疾病预防控制中心发送报告。

更进一步地，患者被进行隔离后，通过隔室的传感器节点获得监护对象的生理信号和/或所在环境信息，通过可植入体内的传感器节点、穿戴在身上的传感器节点和在身体周围能识别人行为的环境传感器节点监控隔离患者的连续型生理信号和离散型生理信号，还能对人体的动作和活动进行监控，其中，所述连续型生理信号包括脑电图、心电图、肌电图，所述离散型生理信号包括体温、血压及血氧值。

更进一步地，设置分段隔室控制中心，对医院中的不同隔室的节点进行识别，感知并采集医生、护士的身份信息，病人的身份信息和诊疗信息，药品、医疗设备、医疗废弃物的基木信息和位置信息，住院病人的生理信息和位置信息，医院中隔离室周围的环境信息相关数据，根据不同等级的传染病选择不同级别的隔离室对病人进行隔离。

本发明还公开了一种电子装置，包括：处理器；以及，存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述的基于物联网技术的隔离型医院安全监管方法。

更进一步地，本发明还公开了计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的基于物联网技术的隔离型医院安全监管方法。

在本实施例中，传统的物联网包括感知层、传输层和应用层。具体应用于医疗体系中时，主要通过传感器节点获得监护对象的生理信号或所在环境信息。根据传感器节点在人体中的位置，可分为植入体内的传感器节点、穿戴在身上的传感器节点和在身体周围能识别人行为的环境传感器节点。传感器节点不仅可监控连续型生理信号（如脑电图、心电图、肌电图）和离散型生理信号（如体温、血压），还能对人体的动作和活动进行监控。医院的感知层分为两个子层，一个是数据采集子层，一个是接入子层。数据采集子层的主要功能是对智慧医院中的节点进行识别，感知并采集医生、护士的身份信息，病人的身份信息和诊疗信息，药品、医疗设备、医疗废弃物的基木信息和位置信息，住院病人的生理信息和位置信息，医院周围的环境信息等相关数据。数据采集子层所用到的主要设备有RFID标签、阅读器、各类传感器和摄像头等。构建智慧医院的第一步就是把医院内的所有物体（人员和物品）贴上电子标签或者配备相关传感设备，使其成为物联网节点，以便于标识。物联网中的节点按照电源、感知性、移动性以及连接能力等特征可分为无源节点、有源节点和互联网节点三种。

根据智慧医院的具体使用环境以及服务需求，医院中的门诊病人采用无源节点，仅需在其挂号时发放能标识其个人基木信息的RFID就诊卡或者RFID手腕；医院里的药品、医疗设备、医疗废弃物也采用无源节点，仅需贴上标识其基本信息的RFID标签；病房里的住院病人采用有源节点，因为为便于对其生理参数进行监控在其身上佩戴了一些可感知其生理参数信息的传感器；医院里的固定基础设施如墙、楼梯等则采用互联网节点，以便对物体的位置进行监控和定位。接入子层的主要功能是对数据采集子层所获得的数据进行传输，接入到主干网，也就是全局物联网络。智慧医院组网结构具有层次性，局部形成自主网络之后还需接入更大的网络以便医院内部中所有移动的人和物都在这个全局物联网络中。接入方式多种多样，有移动网络接入、无线网络接入、固定网络接入和有线电视网络接入等，采用何种接入方式要视情况而定，像门诊管理系统、医技管理系统这些使用地点固定的系统就适合采用固定网络方式接入，住院管理系统则因为医生工作站、护士工作站使用无线医疗而具有地点不固定性的特点就适合釆用移动网络或者无线网络方式接入。传输层连接的可以是短距离网络Bluetooth、Zigbee、Wi-Fi等，也可以是远程网络GSM、GPRS、3/4/5G等。主要功能是存储、接收和分析从感知层收集的数据，并与外部网络进行通信。应用层主要指提供各种应用服务，如监护对象的生理参数或诊疗数据的存储、专家对监护对象病情（或健康状况）的分析与预测、医护人员对监护对象医疗数据的远程访问等）的远程服务器及其外部网络，具体包括：医疗数据库服务器、医疗事务管理服务器、各种专用的远程医疗分析设备、各种移动通信终端（如手机和PDA）还有医生和专家等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于物联网技术的隔离型医院安全监管方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤1，在医院入口处设置高清摄像装置，采集进入医院患者的体征情况，通过面部识别调取所述患者的病史，并通过高清摄像装置获取该患者的症状信息，并输入预设的初步诊断模型；

步骤2，初步诊断模型通过卷积层对所述高清摄像装置采集的患者体征数据进行二维滤波，并通过滤波器在采集图像数据上的所有位置上与其像素点和领域像素点做内积运算，通过预设的卷积核提取患者的面部及行为特征的轮廓边沿、角度、颜色的特征；

步骤3，在所述隔离型医院部署有多个气体颗粒采集装置，所述气体颗粒采集装置在单一空间内按照等距离布置，若初步诊断模型判断患者具可传染型疾病，通过所述多个气体采集装置实时采集所述患者所在环境的颗粒物浓度，并收集不同的气体颗粒采集装置获得的粒子团，通过培养基培养各个收集到的粒子团，在确认患者实际感染病菌种类后，根据培养基中的病菌培养情况构建传染病的动力学模型，并与初步诊断模型判断的疾病相对应的传染病模型进行匹配，并将匹配结果作为单次训练数据；

步骤4，根据步骤3中所布置的气体颗粒采集装置，通过移动继电器将数据发送到同一区域的其他监测装置上，通过差异化预测模型判断疾病的感染方式是飞沫、接触或者气溶胶方式，其中，所述其他监测装置包括生物气溶胶检测装置；

步骤5，根据患者实际感染病菌种类及构建的动力学模型，通过马尔科夫蒙特卡洛算法（MCMC）计算出出基本再生数R，判断计算出的R大于第一预设值，则所述医院启动第一隔离操作；若判断计算出的R大于第二预设值，则所述医院启动第二隔离操作，并发出告警信息，其中所述第一预设值小于第二预设值。

2.如权利要求1所述的一种基于物联网技术的隔离型医院安全监管方法，其特征在于，所述步骤1进一步包括：

步骤101，通过视频采集技术采集进入医院患者的人脸信息，通过人脸信息获取该患者的身份信息；

步骤102，根据所述患者的身份信息，获取患者的医疗就诊情况及既往病史；

步骤103，通过高清摄像头捕获用户的行为及症状，其中，所述行为包括痉咳、卡他、虚劳及行动力正常，症状包括肤色、痰色、淋巴结状况；

步骤104，将采集到的行为数据及症状数据输入所述的预设的初步诊断模型，判断初步判断是否为可传染疾病；

步骤105，所述步骤104若判断患者为可传染性疾病，则通过其他辅助摄像装置采集该患者的接触轨迹及行迹，并生成文本文档。

3.如权利要求2所述的一种基于物联网技术的隔离型医院安全监管方法，其特征在于，所述步骤2进一步包括：

步骤201，构建初步诊断模型为多层神经学习网络模型，所述初步诊断模型通过卷积层对所述高清摄像装置采集的患者体征数据，通过设置多个卷积核的权重和偏置提取采集到的患者体征数据，然后对输入的所述患者体征数据进行矩阵元素的乘法运算，并且经过求和之后再加偏置；

步骤202，设置池化层，对经过卷积层的特征提取后进行选取及信息筛选，通过设置的激活函数对提取的患者数据特征进行统计替代，以此对图形数据进行降维；

步骤203，所述构建初步诊断模型的决策层根据处理后的数据的输出患者的初步诊断判断结果。

4.如权利要求3所述的一种基于物联网技术的隔离型医院安全监管方法，其特征在于，所述步骤3进一步包括：

其他辅助摄像装置在采集到患者的呼吸状态时，标记患者的位置，根据患者的呼吸状态，调用与检测到的所述患者的呼吸状态相对应的飞沫模型，其中，所述呼吸状态包括：打喷嚏、呼气、咳嗽、呼气；通过所布置的气体颗粒采集装置采集的粒子团，判断传播途径是否为飞沫传播途径。

5.如权利要求4所述的一种基于物联网技术的隔离型医院安全监管方法，其特征在于，所述步骤4进一步包括：若判断传播途径为飞沫传播，则通过移动继电器将数据发送到同一区域的其他监测装置上，通过差异化预测模型判断疾病的感染方式是否为气溶胶传播。

6.如权利要求5所述的一种基于物联网技术的隔离型医院安全监管方法，其特征在于，所述步骤5进一步包括：第一隔离操作为对病人进行隔离，在预设时间段内通过网络播报传染病报告卡；第二隔离操作为对医院进行隔离，在通过网络进行传染病报告卡播报同时，向疾病预防控制中心发送报告。

7.如权利要求6所述的一种基于物联网技术的隔离型医院安全监管方法，其特征在于，患者被进行隔离后，通过隔室的传感器节点获得监护对象的生理信号和/或所在环境信息，通过可植入体内的传感器节点、穿戴在身上的传感器节点和在身体周围能识别人行为的环境传感器节点监控隔离患者的连续型生理信号和离散型生理信号，还能对人体的动作和活动进行监控，其中，所述连续型生理信号包括脑电图、心电图、肌电图，所述离散型生理信号包括体温、血压及血氧值。

8.如权利要求7所述的一种基于物联网技术的隔离型医院安全监管方法，其特征在于，设置分段隔室控制中心，对医院中的不同隔室的节点进行识别，感知并采集医生、护士的身份信息，病人的身份信息和诊疗信息，药品、医疗设备、医疗废弃物的基木信息和位置信息，住院病人的生理信息和位置信息，医院中隔离室周围的环境信息相关数据，根据不同等级的传染病选择不同级别的隔离室对病人进行隔离。

9.一种电子装置，其特征在于，包括：处理器；以及，存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1-8任一项所述的基于物联网技术的隔离型医院安全监管方法。

10.计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-8任一项所述的基于物联网技术的隔离型医院安全监管方法。

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