CN113192622B - 基于云边缘的ar巡检校验医疗数据的方法、装置及设备 - Google Patents

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CN113192622B CN202110498374.0A CN202110498374A CN113192622B CN 113192622 B CN113192622 B CN 113192622B CN 202110498374 A CN202110498374 A CN 202110498374A CN 113192622 B CN113192622 B CN 113192622B
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Abstract

本申请的基于云边缘的AR巡检校验医疗数据的方法、装置及设备，利用某些类型的样本医疗数据策略集的关键用户数据较为稳定的特点，通过将样本医疗数据策略集的当前用户数据与关键用户数据进行比较得到用户数据对应的误差值、进而对用户数据对应的误差值进行处理确定目标误差区间，从而可以基于所确定的目标误差区间按照一定规则在样本医疗数据策略集与预设标准标准策略进行校验，例如使预设标准标准策略在目标误差区间中具有相似度、调整预设标准标准策略的比较范围等，以尽可能避免预设标准标准策略在目标误差区间中比较至样本医疗数据策略集。

Description

基于云边缘的AR巡检校验医疗数据的方法、装置及设备
技术领域
本公开涉及云边缘、AR及数据校验的技术领域，特别涉及基于云边缘的AR巡检校验医疗数据的方法、装置及设备。
背景技术
边缘计算(Edge computing)是一种在物理上靠近数据生成的位置处理数据的方法，即事物和人所在的现场区域如家庭和远程办公室内。
增强现实(Augmented Reality，简称AR)，是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像的技术，是一种将真实世界数据和虚拟世界数据“无缝”集成的新技术，这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。
随着医疗数据化的发展，各大医院已经形成了HIS(HospitalInformationSystem，医院数据系统)、LIS(Laboratory Information Management System，实验室数据管理系统)等医疗数据系统，这些医疗数据系统中积累了大量的医疗数据。
然而，在实际操作过程中将AR获得到的相关医疗数据进行边缘计算，对相关医疗数据进行校验时，可能存在医疗数据传输到了应用端之后存在一定缺陷。
发明内容
为改善相关技术中存在的技术问题，本公开提供了基于云边缘的AR巡检校验医疗数据的方法、装置及设备。
本申请提供了一种基于云边缘的AR巡检校验医疗数据的方法，包括：
获取样本医疗数据策略集的关键用户数据；
比较所述样本医疗数据策略集的当前用户数据与所述关键用户数据中对应特征描述内容的特征向量，得到用户数据对应的误差值；
基于所述用户数据对应的误差值确定所述当前用户数据中的目标误差区间；
基于所确定的目标误差区间在样本医疗数据策略集与预设标准标准策略进行校验，使得在所述目标误差区间内，预设标准标准策略的相似度大于或等于预设标准相似度和/或预设标准标准策略的比较结果概率小于或等于预设标准结果概率。
进一步地，所述基于所述用户数据对应的误差值确定所述当前用户数据中的目标误差区间包括：
对所述用户数据对应的误差值进行二值化处理，使得所述用户数据对应的误差值中特征向量大于描述结果预设标准的特征描述内容被计算为第一特征值，特征向量小于描述结果预设标准的特征描述内容被计算为第二特征值；
基于被计算为第一特征值的特征描述内容的集合确定所述目标误差区间。
进一步地，所述基于被计算为第一特征值的特征描述内容的集合确定所述目标误差区间包括：
将经二值化处理的用户数据对应的误差值输入误差训练模型，来进行关联性处理，使得被计算为第一特征值的特征描述内容的集合形成至少一个关联误差区间，每个关联误差区间内的所有特征描述内容都被计算为第一特征值；
将所述至少一个关联误差区间确定为所述目标误差区间。
进一步地，所述对经二值化处理的用户数据对应的误差值输入误差训练模型包括：
用预先定义的组成医疗数据遍历该用户数据，得到目标用户数据，所述组成医疗数据包括关键区域，其中在所述组成医疗数据与该用户数据叠加的每一误差区间内，若该用户数据在该误差区间内的特征描述内容中存在为第一特征值的特征描述内容，则将该用户数据的与所述组成医疗数据的关键区域叠加的特征描述内容计算为第一特征值，否则计算为第二特征值；
用所述预先定义的组成医疗数据遍历所述目标用户数据，得到对比后的用户数据，其中在所述组成医疗数据与该用户数据叠加的每一误差区间内，若该用户数据在该误差区间内的所有特征描述内容均为第一特征值，则将该用户数据的与所述组成医疗数据的关键区域叠加的特征描述内容计算为第一特征值，否则计算为第二特征值。
进一步地，所述基于所述用户数据对应的误差值确定所述当前用户数据中的目标误差区间包括：
对所述用户数据对应的误差值输入误差训练模型，来进行关联性处理，使得所述用户数据对应的误差值中的所有特征描述内容被划分为至少一个第一关联误差区间和第二关联误差区间，所述至少一个第一关联误差区间中的特征描述内容的特征向量大于所述第二关联误差区间中的特征描述内容的特征向量；
基于所述至少一个第一关联误差区间确定所述目标误差区间。
进一步地，所述对所述用户数据对应的误差值输入误差训练模型包括：
用预先定义的组成医疗数据遍历该用户数据，得到目标用户数据，所述组成医疗数据包括关键区域，其中在所述组成医疗数据与该用户数据叠加的每一误差区间内，将该用户数据的与所述组成医疗数据的关键区域叠加的特征描述内容计算为该用户数据在该误差区间内的特征描述内容的最大特征向量；
用所述预先定义的组成医疗数据遍历所述目标用户数据，得到对比后的用户数据，其中在所述组成医疗数据与该用户数据叠加的每一误差区间内，将该用户数据的与所述组成医疗数据的关键区域叠加的特征描述内容计算为该用户数据在该误差区间内的特征描述内容的最小特征向量。
进一步地，还包括：
将所述至少一个第一关联误差区间中的特征描述内容计算为第一特征值，将所述第二关联误差区间中的特征描述内容计算为第二特征值。
进一步地，所述基于所确定的目标误差区间在样本医疗数据策略集与预设标准标准策略进行校验包括：
基于所确定的目标误差区间设置预设标准标准策略的描述结果，使得在所述目标误差区间内，预设标准标准策略具有大于或等于预设标准相似度的相似度，所述预设标准相似度大于20％小于或等于50％。
本申请提供了一种基于云边缘的AR巡检校验医疗数据的装置，包括AR数据采集端和终端设备，所述AR数据采集端和所述终端设备通信连接，所述终端设备包括：
用户数据获取模块，用于获取样本医疗数据策略集的关键用户数据；
数据误差确定模块，用于比较所述样本医疗数据策略集的当前用户数据与所述关键用户数据中对应特征描述内容的特征向量，得到用户数据对应的误差值；
误差区间确定模块，用于基于所述用户数据对应的误差值确定所述当前用户数据中的目标误差区间；
医疗数据校验模块，用于基于所确定的目标误差区间在样本医疗数据策略集与预设标准标准策略进行校验，使得在所述目标误差区间内，预设标准标准策略的相似度大于或等于预设标准相似度和/或预设标准标准策略的比较结果概率小于或等于预设标准结果概率。
本申请提供了一种终端设备，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
与所述存储器连接的处理器，用于执行该存储器存储的计算机程序，以实现上述任意一项所述的方法。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果。
基于云边缘的AR巡检校验医疗数据的方法、装置及设备，利用某些类型的样本医疗数据策略集的关键用户数据较为稳定的特点，通过将样本医疗数据策略集的当前用户数据与关键用户数据进行比较得到用户数据对应的误差值、进而对用户数据对应的误差值进行处理(诸如二值化处理、关联性处理)来确定目标误差区间，从而可以基于所确定的目标误差区间按照一定规则在样本医疗数据策略集与预设标准标准策略进行校验，例如使预设标准标准策略在目标误差区间中具有相似度、调整预设标准标准策略的比较范围等，以尽可能避免预设标准标准策略在目标误差区间中比较至样本医疗数据策略集。此外，这种医疗数据处理方案的计算复杂度较低，实时性较强，特别适合于需要实时处理样本医疗数据策略集的情况。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一局部，示出了符合本申请的实施例，并于说明书一起用于解释本申请的原理。
图1为本申请实施例所提供的基于云边缘的AR巡检校验医疗数据的系统的架构示意图；
图2为本申请实施例所提供的基于云边缘的AR巡检校验医疗数据的方法的流程图；
图3为本申请实施例所提供的基于云边缘的AR巡检校验医疗数据的装置的功能模块框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
为了便于对上述的基于云边缘的AR巡检校验医疗数据的方法、装置及设备进行阐述，请结合参考图1，提供了本申请实施例所公开的基于云边缘的AR巡检校验医疗数据的系统100的通信架构示意图。其中，所述基于云边缘的AR巡检校验医疗数据的系统100可以包括AR数据采集端200以及终端设备300，所述AR数据采集端200与所述终端设备300通信连接。
在具体的实施方式中，AR数据采集端200可以是摄像头等可以实现数据采集的设备，在此不作过多限定，终端设备300可以是台式电脑、平板电脑、笔记本电脑、手机或者其他能够实现数据处理以及数据通信的终端设备，在此不作过多限定。
在上述基础上，请结合参阅图2，为本申请实施例所提供的基于云边缘的AR巡检校验医疗数据的方法的流程示意图，所述基于云边缘的AR巡检校验医疗数据的方法可以应用于图1中的终端设备300，进一步地，所述基于云边缘的AR巡检校验医疗数据的方法具体可以包括以下步骤S21-步骤S24所描述的内容。
步骤S21，获取样本医疗数据策略集的关键用户数据。
比如，关键用户数据表示样本医疗数据策略集中的重要内容，(例如：用户基本数据以及用户实时数据等)
步骤S22，比较所述样本医疗数据策略集的当前用户数据与所述关键用户数据中对应特征描述内容的特征向量，得到用户数据对应的误差值。
可以理解的是，用户数据对应的误差值表示相关医疗数据中错误的数据。
步骤S23，基于所述用户数据对应的误差值确定所述当前用户数据中的目标误差区间。
举例而言，目标误差区间表示相关错误的医疗数据的误差区间范围。
步骤S24，基于所确定的目标误差区间在样本医疗数据策略集与预设标准标准策略进行校验，使得在所述目标误差区间内，预设标准标准策略的相似度大于或等于预设标准相似度和/或预设标准标准策略的比较结果概率小于或等于预设标准结果概率。
可以理解，在执行上述步骤S21-步骤S24所描述的内容时，利用某些类型的样本医疗数据策略集的关键用户数据较为稳定的特点，通过将样本医疗数据策略集的当前用户数据与关键用户数据进行比较得到用户数据对应的误差值、进而对用户数据对应的误差值进行处理(诸如二值化处理、关联性处理)来确定目标误差区间，从而可以基于所确定的目标误差区间按照一定规则在样本医疗数据策略集与预设标准标准策略进行校验，例如使预设标准标准策略在目标误差区间中具有相似度、调整预设标准标准策略的比较范围等，以尽可能避免预设标准标准策略在目标误差区间中比较至样本医疗数据策略集。此外，这种医疗数据处理方案的计算复杂度较低，实时性较强，特别适合于需要实时处理样本医疗数据策略集的情况。
在一些可替换的实施例中，基于所述用户数据对应的误差值过程中，存在误差值不准确的技术问题，从而难以准确地确定所述当前用户数据中的目标误差区间，为了改善上述技术问题，步骤S23所描述的基于所述用户数据对应的误差值确定所述当前用户数据中的目标误差区间的步骤，具体可以包括以下步骤S231和步骤S232所描述的内容。
步骤S231，对所述用户数据对应的误差值进行二值化处理，使得所述用户数据对应的误差值中特征向量大于描述结果预设标准的特征描述内容被计算为第一特征值，特征向量小于描述结果预设标准的特征描述内容被计算为第二特征值。
步骤S232，基于被计算为第一特征值的特征描述内容的集合确定所述目标误差区间。
可以理解，在执行上述步骤S231和步骤S232所描述的内容时，于所述用户数据对应的误差值过程中，避免误差值不准确的技术问题，从而能够准确地确定所述当前用户数据中的目标误差区间。
在另一种可替换的实施例中，基于被计算为第一特征值的特征描述内容的集合的过程中，存在计算不准确的技术问题，从而难以准确地确定所述目标误差区间，为了改善上述技术问题，步骤S232所描述的基于被计算为第一特征值的特征描述内容的集合确定所述目标误差区间的步骤，具体可以包括以下步骤Q1和步骤Q2所描述的内容。
步骤Q1，将经二值化处理的用户数据对应的误差值输入误差训练模型，来进行关联性处理，使得被计算为第一特征值的特征描述内容的集合形成至少一个关联误差区间，每个关联误差区间内的所有特征描述内容都被计算为第一特征值。
步骤Q2，将所述至少一个关联误差区间确定为所述目标误差区间。
可以理解，在执行上述步骤Q1和步骤Q2所描述的内容时，基于被计算为第一特征值的特征描述内容的集合的过程中，避免计算不准确的技术问题，从而能够准确地确定所述目标误差区间。
在一些可替换的实施例中，对经二值化处理的用户数据对应的误差值输入误差训练模型过程中，存在二值化计算错误的问题，从而难以精确地计算得到误差值，为了改善上述技术问题，步骤Q1所描述的对经二值化处理的用户数据对应的误差值输入误差训练模型的步骤，具体可以包括以下步骤W1和步骤W2所描述的内容。
步骤W1，用预先定义的组成医疗数据遍历该用户数据，得到目标用户数据，所述组成医疗数据包括关键区域，其中在所述组成医疗数据与该用户数据叠加的每一误差区间内，若该用户数据在该误差区间内的特征描述内容中存在为第一特征值的特征描述内容，则将该用户数据的与所述组成医疗数据的关键区域叠加的特征描述内容计算为第一特征值，否则计算为第二特征值。
步骤W2，用所述预先定义的组成医疗数据遍历所述目标用户数据，，得到对比后的用户数据，其中在所述组成医疗数据与该用户数据叠加的每一误差区间内，若该用户数据在该误差区间内的所有特征描述内容均为第一特征值，则将该用户数据的与所述组成医疗数据的关键区域叠加的特征描述内容计算为第一特征值，否则计算为第二特征值
可以理解，在执行上述步骤W1和步骤W2所描述的内容时，对经二值化处理的用户数据对应的误差值输入误差训练模型过程中，避免二值化计算错误的问题，从而能够精确地计算得到误差值。
在一些可替换的实施例中，基于所述用户数据对应的误差值时，存在误差值输入误差训练模型中计算错误的问题，从而难以准确地确定所述当前用户数据中的目标误差区间，为了改善上述技术问题，步骤S23所描述的步骤，具体可以包括以下步骤E1和步骤E2所描述的内容。
步骤E1，对所述用户数据对应的误差值输入误差训练模型，来进行关联性处理，使得所述用户数据对应的误差值中的所有特征描述内容被划分为至少一个第一关联误差区间和第二关联误差区间，所述至少一个第一关联误差区间中的特征描述内容的特征向量大于所述第二关联误差区间中的特征描述内容的特征向量。
步骤E2，基于所述至少一个第一关联误差区间确定所述目标误差区间。
可以理解，在执行上述步骤E1和步骤E2所描述的内容时，基于所述用户数据对应的误差值时，避免误差值输入误差训练模型中计算错误的问题，从而能够准确地确定所述当前用户数据中的目标误差区间。
在一些可替换的实施例中，对所述用户数据对应的误差值输入误差训练模型，存在预先定义的组成医疗数据不准确地问题，从而难以准确地进行相关计算，为了改善上述技术问题，步骤E1所描述的对所述用户数据对应的误差值输入误差训练模型的步骤，具体可以包括以下步骤R1和步骤R2所描述的内容。
步骤R1，用预先定义的组成医疗数据遍历该用户数据，得到目标用户数据，所述组成医疗数据包括关键区域，其中在所述组成医疗数据与该用户数据叠加的每一误差区间内，将该用户数据的与所述组成医疗数据的关键区域叠加的特征描述内容计算为该用户数据在该误差区间内的特征描述内容的最大特征向量。
步骤R2，用所述预先定义的组成医疗数据遍历所述目标用户数据，得到对比后的用户数据，其中在所述组成医疗数据与该用户数据叠加的每一误差区间内，将该用户数据的与所述组成医疗数据的关键区域叠加的特征描述内容计算为该用户数据在该误差区间内的特征描述内容的最小特征向量。
可以理解，在执行上述步骤R1和步骤R2所描述的内容时，对所述用户数据对应的误差值输入误差训练模型，避免预先定义的组成医疗数据不准确地问题，从而能够准确地进行相关计算。
基于上述基础，还包括一下步骤z1所描述的内容。
步骤z1，将所述至少一个第一关联误差区间中的特征描述内容计算为第一特征值，将所述第二关联误差区间中的特征描述内容计算为第二特征值。
可以理解，在执行上述步骤z1所描述的内容时，通过多个特征描述内容进行多维度的计算，能准确地确定第一特征值和第二特征值。
在另一种可替换的实施例中，基于所确定的目标误差区间在样本医疗数据策略集与预设标准标准策略进行校验时，存在校验错误的问题，从而不能准确地进行校验，为了改善上述技术问题，步骤S24所描述的基于所确定的目标误差区间在样本医疗数据策略集与预设标准标准策略进行校验的步骤，具体可以包括以下步骤S241和步骤S242所描述的内容。
步骤S241，针对样本医疗数据策略集的多个用户数据，确定多个用户数据分区中的每个分区被目标误差区间覆盖的结果概率。
步骤S242，在被目标误差区间覆盖的结果概率小于或等于预设标准结果概率的分区中的至少一个分区中，在样本医疗数据策略集与预设标准标准策略进行校验。
可以理解，在执行上述步骤S241和步骤S242所描述的内容时，基于所确定的目标误差区间在样本医疗数据策略集与预设标准标准策略进行校验时，避免校验错误的问题，从而能准确地进行校验。
在另一种可替换的实施例中，确定多个用户数据分区中，存在结果概率值不准确的问题，从而难以准确地计算每个分区被目标误差区间覆盖的结果概率，为了改善上述技术问题，步骤S241所描述的确定多个用户数据分区中的每个分区被目标误差区间覆盖的结果概率的步骤，具体可以包括以下步骤V1和步骤V2所描述的内容。
步骤V1，确定该分区中每个特征描述内容被目标误差区间覆盖的结果概率值。
步骤V2，确定该分区中的各个特征描述内容被目标误差区间覆盖的结果概率值的统计特征，作为该分区被目标误差区间覆盖的结果概率。
可以理解，在执行上述步骤V1和步骤V2所描述的内容时，确定多个用户数据分区中，避免结果概率值不准确的问题，从而能够准确地计算每个分区被目标误差区间覆盖的结果概率。
在另一种可替换的实施例中，确定该分区中的各个特征描述内容被目标误差区间覆盖的结果概率值的统计特征时，存在局部特征描述内容不准确的问题，从而难以准确地确定该分区中的各个特征描述内容被目标误差区间覆盖的结果概率值的统计特征，为了改善上述技术问题，步骤V所描述的确定该分区中的各个特征描述内容被目标误差区间覆盖的结果概率值的统计特征的步骤，具体可以包括以下步骤k1所描述的内容。
步骤k1，计算该分区中的至少一局部特征描述内容被目标误差区间覆盖的结果概率值的平均值，作为所述统计特征。
可以理解，在执行上述步骤k1所描述的内容时，确定该分区中的各个特征描述内容被目标误差区间覆盖的结果概率值的统计特征时，避免局部特征描述内容不准确的问题，从而能够准确地确定该分区中的各个特征描述内容被目标误差区间覆盖的结果概率值的统计特征。
基于同样的发明构思，还提供了基于云边缘的AR巡检校验医疗数据的系统，所述系统包括AR数据采集端和终端设备，所述AR数据采集端与所述终端设备通信连接，终端设备具体用于：
获取样本医疗数据策略集的关键用户数据；
比较所述样本医疗数据策略集的当前用户数据与所述关键用户数据中对应特征描述内容的特征向量，得到用户数据对应的误差值；
基于所述用户数据对应的误差值确定所述当前用户数据中的目标误差区间；
基于所确定的目标误差区间在样本医疗数据策略集与预设标准标准策略进行校验，使得在所述目标误差区间内，预设标准标准策略的相似度大于或等于预设标准相似度和/或预设标准标准策略的比较结果概率小于或等于预设标准结果概率。
进一步的，终端设备具体用于：
对所述用户数据对应的误差值进行二值化处理，使得所述用户数据对应的误差值中特征向量大于描述结果预设标准的特征描述内容被计算为第一特征值，特征向量小于描述结果预设标准的特征描述内容被计算为第二特征值；
基于被计算为第一特征值的特征描述内容的集合确定所述目标误差区间。
进一步的，终端设备具体用于：
将经二值化处理的用户数据对应的误差值输入误差训练模型，来进行关联性处理，使得被计算为第一特征值的特征描述内容的集合形成至少一个关联误差区间，每个关联误差区间内的所有特征描述内容都被计算为第一特征值；
将所述至少一个关联误差区间确定为所述目标误差区间。
进一步的，终端设备具体用于：
用预先定义的组成医疗数据遍历该用户数据，得到目标用户数据，所述组成医疗数据包括关键区域，其中在所述组成医疗数据与该用户数据叠加的每一误差区间内，若该用户数据在该误差区间内的特征描述内容中存在为第一特征值的特征描述内容，则将该用户数据的与所述组成医疗数据的关键区域叠加的特征描述内容计算为第一特征值，否则计算为第二特征值；
用所述预先定义的组成医疗数据遍历所述目标用户数据，得到对比后的用户数据，其中在所述组成医疗数据与该用户数据叠加的每一误差区间内，若该用户数据在该误差区间内的所有特征描述内容均为第一特征值，则将该用户数据的与所述组成医疗数据的关键区域叠加的特征描述内容计算为第一特征值，否则计算为第二特征值。
进一步的，终端设备具体用于：
对所述用户数据对应的误差值输入误差训练模型，来进行关联性处理，使得所述用户数据对应的误差值中的所有特征描述内容被划分为至少一个第一关联误差区间和第二关联误差区间，所述至少一个第一关联误差区间中的特征描述内容的特征向量大于所述第二关联误差区间中的特征描述内容的特征向量；
基于所述至少一个第一关联误差区间确定所述目标误差区间。
进一步的，终端设备具体用于：
用预先定义的组成医疗数据遍历该用户数据，得到目标用户数据，所述组成医疗数据包括关键区域，其中在所述组成医疗数据与该用户数据叠加的每一误差区间内，将该用户数据的与所述组成医疗数据的关键区域叠加的特征描述内容计算为该用户数据在该误差区间内的特征描述内容的最大特征向量；
用所述预先定义的组成医疗数据遍历所述目标用户数据，得到对比后的用户数据，其中在所述组成医疗数据与该用户数据叠加的每一误差区间内，将该用户数据的与所述组成医疗数据的关键区域叠加的特征描述内容计算为该用户数据在该误差区间内的特征描述内容的最小特征向量。
进一步的，终端设备具体用于：
将所述至少一个第一关联误差区间中的特征描述内容计算为第一特征值，将所述第二关联误差区间中的特征描述内容计算为第二特征值。
进一步的，终端设备具体用于：
针对样本医疗数据策略集的多个用户数据，确定多个用户数据分区中的每个分区被目标误差区间覆盖的结果概率；
在被目标误差区间覆盖的结果概率小于或等于预设标准结果概率的分区中的至少一个分区中，在样本医疗数据策略集与预设标准标准策略进行校验。
进一步的，终端设备具体用于：
确定该分区中每个特征描述内容被目标误差区间覆盖的结果概率值；
确定该分区中的各个特征描述内容被目标误差区间覆盖的结果概率值的统计特征，作为该分区被目标误差区间覆盖的结果概率。
进一步的，终端设备具体用于：
计算该分区中的至少一局部特征描述内容被目标误差区间覆盖的结果概率值的平均值，作为所述统计特征。
基于上述同样的发明构思，请结合参阅图3，还提供了基于云边缘的AR巡检校验医疗数据的装置500的功能模块框图，关于所述基于云边缘的AR巡检校验医疗数据的装置500的详细描述如下。
基于云边缘的AR巡检校验医疗数据的装置500，应用于终端设备，所述装置500包括：
用户数据获取模块510，用于获取样本医疗数据策略集的关键用户数据；
数据误差确定模块520，用于比较所述样本医疗数据策略集的当前用户数据与所述关键用户数据中对应特征描述内容的特征向量，得到用户数据对应的误差值；
误差区间确定模块530，用于基于所述用户数据对应的误差值确定所述当前用户数据中的目标误差区间；
医疗数据校验模块540，用于基于所确定的目标误差区间在样本医疗数据策略集与预设标准标准策略进行校验，使得在所述目标误差区间内，预设标准标准策略的相似度大于或等于预设标准相似度和/或预设标准标准策略的比较结果概率小于或等于预设标准结果概率。
一种终端设备，包括：存储器，用于存储计算机程序；与所述存储器连接的处理器，用于执行该存储器存储的计算机程序，以实现图2任意一项所述的方法。
综上，基于云边缘的AR巡检校验医疗数据的方法、装置及设备，利用某些类型的样本医疗数据策略集的关键用户数据较为稳定的特点，通过将样本医疗数据策略集的当前用户数据与关键用户数据进行比较得到用户数据对应的误差值、进而对用户数据对应的误差值进行处理(诸如二值化处理、关联性处理)来确定目标误差区间，从而可以基于所确定的目标误差区间按照一定规则在样本医疗数据策略集与预设标准标准策略进行校验，例如使预设标准标准策略在目标误差区间中具有相似度、调整预设标准标准策略的比较范围等，以尽可能避免预设标准标准策略在目标误差区间中比较至样本医疗数据策略集。此外，这种医疗数据处理方案的计算复杂度较低，实时性较强，特别适合于需要实时处理样本医疗数据策略集的情况。
应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围执行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (3)

1.一种基于云边缘的AR巡检校验医疗数据的方法，其特征在于，包括：
获取样本医疗数据策略集的关键用户数据；
比较所述样本医疗数据策略集的当前用户数据与所述关键用户数据中对应特征描述内容的特征向量，得到用户数据对应的误差值；
基于所述用户数据对应的误差值确定所述当前用户数据中的目标误差区间；
基于所确定的目标误差区间在样本医疗数据策略集与预设标准标准策略进行校验，使得在所述目标误差区间内，预设标准标准策略的相似度大于或等于预设标准相似度和/或预设标准标准策略的比较结果概率小于或等于预设标准结果概率；
其中，所述基于所述用户数据对应的误差值确定所述当前用户数据中的目标误差区间包括：
对所述用户数据对应的误差值进行二值化处理，使得所述用户数据对应的误差值中特征向量大于描述结果预设标准的特征描述内容被计算为第一特征值，特征向量小于描述结果预设标准的特征描述内容被计算为第二特征值；
基于被计算为第一特征值的特征描述内容的集合确定所述目标误差区间；
其中，所述基于被计算为第一特征值的特征描述内容的集合确定所述目标误差区间包括：
将经二值化处理的用户数据对应的误差值输入误差训练模型，来进行关联性处理，使得被计算为第一特征值的特征描述内容的集合形成至少一个关联误差区间，每个关联误差区间内的所有特征描述内容都被计算为第一特征值；
将所述至少一个关联误差区间确定为所述目标误差区间；
其中，所述对经二值化处理的用户数据对应的误差值输入误差训练模型包括：
用预先定义的组成医疗数据遍历该用户数据，得到目标用户数据，所述组成医疗数据包括关键区域，其中在所述组成医疗数据与该用户数据叠加的每一误差区间内，若该用户数据在该误差区间内的特征描述内容中存在为第一特征值的特征描述内容，则将该用户数据的与所述组成医疗数据的关键区域叠加的特征描述内容计算为第一特征值，否则计算为第二特征值；
用所述预先定义的组成医疗数据遍历所述目标用户数据，得到对比后的用户数据，其中在所述组成医疗数据与该用户数据叠加的每一误差区间内，若该用户数据在该误差区间内的所有特征描述内容均为第一特征值，则将该用户数据的与所述组成医疗数据的关键区域叠加的特征描述内容计算为第一特征值，否则计算为第二特征值；
其中，所述基于所述用户数据对应的误差值确定所述当前用户数据中的目标误差区间包括：
对所述用户数据对应的误差值输入误差训练模型，来进行关联性处理，使得所述用户数据对应的误差值中的所有特征描述内容被划分为至少一个第一关联误差区间和第二关联误差区间，所述至少一个第一关联误差区间中的特征描述内容的特征向量大于所述第二关联误差区间中的特征描述内容的特征向量；
基于所述至少一个第一关联误差区间确定所述目标误差区间；
其中，所述对所述用户数据对应的误差值输入误差训练模型包括：
用预先定义的组成医疗数据遍历该用户数据，得到目标用户数据，所述组成医疗数据包括关键区域，其中在所述组成医疗数据与该用户数据叠加的每一误差区间内，将该用户数据的与所述组成医疗数据的关键区域叠加的特征描述内容计算为该用户数据在该误差区间内的特征描述内容的最大特征向量；
用所述预先定义的组成医疗数据遍历所述目标用户数据，得到对比后的用户数据，其中在所述组成医疗数据与该用户数据叠加的每一误差区间内，将该用户数据的与所述组成医疗数据的关键区域叠加的特征描述内容计算为该用户数据在该误差区间内的特征描述内容的最小特征向量；
其中，还包括：
将所述至少一个第一关联误差区间中的特征描述内容计算为第一特征值，将所述第二关联误差区间中的特征描述内容计算为第二特征值；
其中，所述基于所确定的目标误差区间在样本医疗数据策略集与预设标准标准策略进行校验包括：
基于所确定的目标误差区间设置预设标准标准策略的描述结果，使得在所述目标误差区间内，预设标准标准策略具有大于或等于预设标准相似度的相似度，所述预设标准相似度大于20％小于或等于50％。
2.一种基于云边缘的AR巡检校验医疗数据的装置，其特征在于，包括AR数据采集端和终端设备，所述AR数据采集端和所述终端设备通信连接，用于执行权利要求1所述的方法，所述终端设备包括：
用户数据获取模块，用于获取样本医疗数据策略集的关键用户数据；
数据误差确定模块，用于比较所述样本医疗数据策略集的当前用户数据与所述关键用户数据中对应特征描述内容的特征向量，得到用户数据对应的误差值；
误差区间确定模块，用于基于所述用户数据对应的误差值确定所述当前用户数据中的目标误差区间；
医疗数据校验模块，用于基于所确定的目标误差区间在样本医疗数据策略集与预设标准标准策略进行校验，使得在所述目标误差区间内，预设标准标准策略的相似度大于或等于预设标准相似度和/或预设标准标准策略的比较结果概率小于或等于预设标准结果概率。
3.一种终端设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
与所述存储器连接的处理器，用于执行该存储器存储的计算机程序，以实现权利要求1所述的方法。
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