CN113673856B - 基于3d的医院感控模拟培训考核系统 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种基于3D的医院感控模拟培训考核系统，包括应用层、平台层、传输层、感知层，其中感知层使用各种终端采集数据，通过传输层传输至不同平台进行处理，所述终端包括VR设备、3D人体模型的传感器、摄像头；传输层用于将感知层采集的数据向应用层和平台层提供进行可靠传输；平台层用于进行培训和考核的大数据分析、人员的身份信息管理和系统后台评价管理；应用层用于对感知层采集的数据进行计算、处理和挖掘，实现对系统的实时控制和精确管理。本发明利用更加有效的信息化技术手段，使培训方式更灵活，培训效果更理想，能够解决前面提出的感控培训考核的诸多困难。可以在当前新冠肺炎大流行背景下帮助医院发挥更大作用。

Description

基于3D的医院感控模拟培训考核系统

技术领域

本发明属于物联网技术领域，具体涉及一种基于3D的医院感控模拟培训考核系统。

背景技术

医务人员执行诊疗、操作、消毒等工作时需接触患者，因此医务人员是医院感染的传播与控制的主要力量。不断强化对医疗机构各级工作人员的医院感染相关知识培训，对提高医务人员医院感染的预防控制意识、预防医院感染发生有重要意义。做好感控培训考核工作既是对医生负责，也是对患者负责。当前医院急需一个便捷的感控模拟培训和考核系统服务医护人员。

目前全国范围内并没有统一感控培训考核模式，基本都是线下培训形式且覆盖面有限，未能对大规模培训人员进行培训。有些省市的大型医院试点过线上的培训系统，但是没有充分发挥线上培训的优势，一方面系统上传的培训视频不够形象直接，学员培训后也缺乏及时的跟进练习设置，导致培训效果不佳；另一方面目前线上培训数据集中在云端服务器，培训视频数据量较大，对云端服务器的负载和带宽带来压力，如果将这些线上系统应用于全国大规模的感控培训，培训效果也将大打折扣。此外，对于考核方面也不够完善。大部分医院考核采用线下考核，因为医生自身时间不宽裕，导致考核参与人数较少，效率较低，考核不能及时的反馈培训效果。同时还存在考核评价标准不统一的问题。调研发现大多数医院由考官进行考核，主观性比较强，导致医务人员的感染控制知识水平参差不齐。

这些问题都会在重大传染病突然爆发时影响医院的防控效果，影响医护人员和患者的安全。

发明内容

发明目的：针对现有技术的不足，本发明提出一种基于3D的医院感控模拟培训考核系统，利用更加有效的信息化技术手段，使培训方式更灵活，培训效果更理想，能够解决前面提出的感控培训考核的诸多困难。可以帮助医院发挥更大作用。

技术方案：一种基于3D的医院感控模拟培训考核系统，包括感知层、传输层、平台层、应用层，其中，

感知层使用各种终端采集数据，通过传输层传输至不同平台进行处理，所述终端包括VR设备、3D人体模型的传感器、摄像头；

传输层用于将感知层采集的数据向应用层和平台层提供进行可靠传输；

平台层用于进行培训和考核的大数据分析、人员的身份信息管理和系统后台评价管理；

应用层用于对感知层采集的数据进行计算、处理和挖掘，实现对系统的实时控制和精确管理。

其中，感知层和传输层采用边缘智能技术形成云边协同的接入架构，VR设备、3D人体模型的传感器、摄像头同时作为边缘设备，部署在靠近终端的各边缘节点，边缘节点作为面向采集数据源的业务平台，将从传感器设备接收到的运动信号数据进行建模，转换为可视化数据上传至云端服务器进行进一步的处理。

云边协同的接入架构中，边缘服务器被配置为：

通过VR设备和人体模型的传感器，摄像头采集学员的动作信号，手臂距人体模型的距离数据，将采集到的数据发送到边缘端数据存储模块；

边缘节点的数据处理模块根据云端服务器的任务分配从边缘端数据存储模块中获取相应的数据；

数据处理模块按照边缘端数据字典模块提供的模型参数进行动作信号的预处理，转化为简单的动作信息，并同步到边缘端数据字典模块中；

决策模块根据数据处理模块处理的结果反馈到云端服务器。

云服务器被配置为将各个边缘设备的预处理的信号进行进一步的可视化处理，上传至平台层的评价管理平台和大数据分析平台，给出评价结果并建立错题数据库。

进一步地，应用层包括云端服务器和供学员使用的医院APP，医院APP指的是在医院里使用的带有APP以和云端服务器连接的智能移动终端。

进一步地，平台层由三个平台构成：大数据分析平台、身份信息管理平台和后台评价管理平台，其中，身份信息管理平台用于整理医护人员的信息以及参与培训和考核的情况，方便后台评价管理平台及时监督学员参加培训和考核；大数据分析平台对感知层、传输层上传的培训和考核过程数据进行大数据分析，组建属于每个学员的错题数据库，方便个人及时总结，通过对错题库的分析对比，将分析得出的共同问题和难点作为考核和新一轮培训的重点，大数据分析平台还和后台评价管理平台同步学员端的培训和考核情况的过程信息并输入学员的数据库；后台评价管理平台负责教学系统题库的上传，以及培训和考核中涉及的软硬件的运行和维护，保证培训与考核过程的顺利进行。

有益效果：相比于现有的感控培训考核系统，本发明的有益效果为：

1.为解决传统线上培训数据集中在云端服务器带来的服务器负载和带宽消耗过大的弊端，本发明在感知层和传输层将采用边缘智能技术，边缘节点可以将从传感器设备接收到的数据执行云端分配到的数据处理任务，通过建立自身的子任务模型并进行边缘计算，得到的结果直接传输至云服务器，云服务器每隔一定周期根据任务复杂度与边缘节点的计算能力之间的关系分配任务，这样可以降低云服务器的压力，减小带宽，基于本发明提出的云边协同框架，可以进一步建设面向各大医院的数据感知采集与融合处理系统，方便不同医院培训考核过程的信息交互。

2.该系统在培训上通过3D动画，VR交互等方式，使感控的相关知识更形象的展示在广大医务人员面前，对许多医护人员常常混淆的消毒剂的种类，医疗废物的分类，将采用3D动画帮助区别。观看完视频可以实时通过APP的题库巩固培训成果，查漏补缺。同时，教学视频中还有医院此前感染控制中的突发情况处理的实际视频，能够更好的让学员吸取经验教训。VR实训相比于线下教学也更加具有沉浸感，能够进一步提升学员的实际操作能力，使培训效果更理想。预约培训也更加方便，不用像以往的线下培训一样商量时间，培训完后会有实时评价，系统会给每个学员通过大数据分析得出一份详细的评估报告，可以实时排查学员培训过程中出现的错误和问题，同时建立学员自己的错题库，督促学员及时巩固。

3.该系统能够保证培训和考核能够覆盖全员。系统登录时与每个学员的身份信息绑定，可以在后台实时看到学员参加感控培训考核的实时情况，如果没有及时参加，可通过APP通知，微信公众号后台等方式进行提醒评价管理端同时还会在每周和公布学员的培训和考核的排行榜，让大家相互激励，共同提高。感染控制的一大难点就是起步晚，信息管理滞后，学员培训过程动力不足，通过系统的无死角监督和激励机制，可以更充分的调动起医务人员参与的积极性，更好地促进工作的开展。

4.该系统在考核上也采用更加灵活的方式，除了保留试题考核的传统，更加突出基于VR的实操，实操过程中会随机分配不同场景考验学员的临场应变能力，这能够解决感染控制中医护人员对于技术细节不重视的问题，确保医护人员懂得感染病例的判断标准。评价标准也更加严格，舍弃人工主观评价，而是后台将提前编写好的评价标准程序输入计算机，由后台的评价系统根据学员的表现进行评分，比以往只靠考官的主观评价更加准确和公平。通过后台管理端的大数据分析系统，可以将学员出现的错题用于下一轮的考核和培训当中。

附图说明

图1为本发明的实施例中提供的基于3D的医院感控模拟培训和考核系统的结构示意图；

图2为本发明实施例中提供的云边端协同计算架构示意图；

图3为本发明实施例中提供的基于3D的医院感控模拟培训和考核系统的使用流程图；

图4为本发明实施例中提供的VR交互演练架构图；

图5为本发明实施例中提供的VR考核系统流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明。

如图1所示，本发明提供了一种基于3D的医院感控模拟培训考核系统，以提升医院感染的防控效果。该系统分为四个层面，分别是应用层、平台层、传输层、感知层。

(一)应用层

应用层是该系统的最顶层，包含用于处理数据、分配任务的云端服务器和供学员使用的医院APP，医院APP指的是在医院里使用的带有APP以和云端服务器连接的智能移动终端，智能移动终端如手机、平板等设备。应用层的核心功能为“处理”，即对通过传输层的信息进行处理。应用层与感知层一起，是该系统的显著特征和核心所在，应用层可以对感知层采集的数据进行初步处理，如从感知层采集到的运动信号，要将其转化为可视化图像输入评价系统进行评价，上传的教学视频，通过平台层分类后，再通过应用层上传至医院APP的培训界面和VR操作界面等。

该系统应用层还有“应用”的功能：仅仅管理和处理数据还远远不够，要将这些数据与外部应用相结合，例如通过云端服务器与其他医院的感染科或疾控中心联网共享数据以提高感染的监测和控制效率，及时达到控制感染的目的。

(二)平台层

平台层由三个平台构成：大数据分析平台、身份信息管理平台和后台评价管理平台。各平台的数据来源于应用层的云端服务器和感知层的边缘设备，身份信息管理平台用于整理医护人员的信息以及参与培训和考核的情况，方便后台评价管理平台及时监督学员参加培训和考核，通过身份信息管理平台建立的学员信息数据库可以有效解决线下培训带来的全员培训不到位，覆盖面不足的困难。大数据分析平台一方面要把感知层、传输层上传的培训和考核过程数据进行大数据分析，组建属于每个学员的错题数据库，方便个人及时总结，通过对错题库的分析对比，将分析得出的共同问题和难点作为考核和新一轮培训的重点，另一方面，要和后台评价管理平台同步学员端的培训和考核情况的过程信息并输入学员的数据库。后台评价管理平台负责如图3所示教学系统题库的上传，手机APP、计算机和VR设备等软硬件的运行和维护，保证培训与考核过程的顺利进行。

(三)传输层

传输层的功能是该系统终端之间提供透明的数据传输，向应用层和平台层提供可靠的数据传输服务。传输层在给定的链路上通过流量控制、分段重组和差错控制来保证数据传输的可靠性。传输层主要传输感知层和应用层的相关信息，如应用层中医院APP采集的面部信息，感知层VR设备的动作捕捉信息等，传输的主要方式是医院的有线局域网，同时包含蓝牙、WIFI、5G等无线传输方式。

(四)感知层

感知层使用各种终端采集数据，传输至不同平台进行处理，如通过手机摄像头采集的面部信息会在身份信息管理平台进行储存，后台评价管理平台进行调用，VR设备的动作捕捉信息会通过传输层上传至大数据分析平台和评价管理平台进行分析，并给出评价结果。

为了提高培训内容的可读性，本系统通过3D动画，VR交互等方式，使感控的相关知识更形象的展示在广大医务人员面前，在培训和考核过程中系统内需要的传递的信息多且杂，传统的云计算效率较低，因此在感知层和传输层将采用边缘智能技术，将云端服务器的一些任务下放到网络边缘的节点上。VR设备和人体模型的传感器，摄像头在采集数据的同时作为边缘设备。考虑到数据分析量较大，考虑感知层在边缘计算环境下，通过智能路由器对所获数据进行预处理，在边缘服务器对经过预处理的数据进行调度与整合，边缘服务器由边缘计算软件、计算机硬件和网络模块构成。边缘服务器将从传感器设备接收到的运动信号等数据进行建模，转换为可视化数据上传至云端服务器进行进一步的处理。

举例而言，如进行VR培训中，将VR设备捕捉的学员的全部动作信号可视化上传作为一个任务，每个传感器采集动作信号并预处理作为各边缘节点的子任务，各边缘节点通过边缘服务器将子任务建模后得到的结果传输至云服务器，同时对自身建立的子任务网络模型进行训练，方便后面培训过程可以直接使用同样的模型进行处理，增加处理效率。云端服务器可以根据边缘节点的算力不同以及任务的优先级不同给边缘节点分配不同的子任务与资源，离采集端近的节点，任务模型相对复杂，最后，云端服务器汇总各个边缘节点的子任务执行结果，并对结果进行可视化展示并做进一步处理。这有效减少了以往数据全部传输到云端服务器带来的带宽与时延损耗，为了进一步降低时延，将采取每隔一定周期根据任务复杂度与边缘节点的计算能力之间的关系分配任务。本发明在该层建立了一种面向数据采集任务的云边协同框架模型，采用边缘智能技术可以使系统减小带宽消耗和云端服务器的压力。

图2为本系统中云边协同计算架构的工作过程示意图，图中将培训考核过程中位于感知层的各种数据采集设备统称为采集器。边缘设备将采集器的信息进行简单的预处理并发送给边缘端服务器集群中的计算节点，由计算节点中的虚拟机负责接收并存储到边缘节点的数据库中。边缘节点、计算节点均是指边缘服务器，边缘设备为图中的智能终端。以一次基于VR的感控培训的为例，边缘端服务器处理过程如下：

(1)通过VR设备和人体模型的传感器，摄像头采集学员的动作信号，手臂距人体模型的距离等数据，将采集到的数据发送到边缘端数据存储模块；

(2)边缘节点的数据处理模块根据云端服务器的任务分配从边缘端数据存储模块中拿到相应的数据；

(3)数据处理模块按照边缘端数据字典模块提供的模型参数进行动作信号的预处理，转化为简单的动作信息，并同步到边缘端数据字典模块中；一部分经过预处理的动作信号会同步上传至云端服务器的数据存储模块，一部分同步到云端的数据字典模块。

(4)决策模块根据数据处理模块处理的结果反馈到云端服务器，云端服务器会将各个边缘设备的预处理的信号在重量级数据处理模块进行进一步的可视化处理，上传至平台层的评价管理平台和大数据分析平台，给出评价结果并建立错题数据库。

边缘节点可以将从传感器设备接收到的数据执行云端分配到的数据处理任务，通过建立自身的子任务模型并进行边缘计算，得到的结果直接传输至云服务器，云服务器每隔一定周期根据任务复杂度与边缘节点的计算能力之间的关系分配任务，这样可以降低云服务器的压力，减小带宽。

如图3所示，本发明分为医护人员(学员)端和评价管理端两大部分，学员登录系统进行感控知识的培训、练习和考核，评价管理端负责培训教学的题库和视频，监督和评价医务人员的感控知识培训考核情况。考虑到医务人员的工作时间的不确定性，培训和考核都采用线上形式，时间相对灵活。

培训系统分为观看视频和VR交互演练两部分，学员登陆以后，在视频观看部分可选择不同教学视频进行观看，每个视频都设置了观看进度和时长要求，防止学员忽视此项。对医疗废品的分类、消毒液的配制等难点知识的演示中，增加图片，文字注释并结合flash动画辅助记忆。同时系统结合医院的医疗系统存储的感染控制的处理数据，上传一些常见突发情况的应急现场处理视频，方便增强学员的突发状况的处理经验。学员在观看完视频后，可以通过医院APP进行巩固练习，APP中的3D模拟操作区有各种药物和医疗废物的素材模板，可以模拟各种药物的配比，剂量等，练习完后会和教学数据库的标准进行对比以判断学员有没有掌握该项内容。

VR交互演练的模型如图4所示，教学程序在操作系统编写好之后上传至图4中的应用程序模块，学员在APP中的VR培训区选择自己需要练习的内容后，戴上VR眼镜和手套后进入场景在3D人体模型上进行操作。VR手套有多个传感器，人体模型上也有多个传感器和摄像头，设备将采集学员的操作时间、手臂运动信号等通过上面的边缘设备建立模型，将运动信号转换为图像模型上传到评价管理平台进行大数据分析，通过与正确操作规程的图像对比判断规范性，并建立学员自己的错题库，同时分析错题库找出学员VR培训过程中的共性问题，在后续的练习和考核中加以使用，输出端口则会在每次培训结束后显示培训情况，对于学员操作错误的部分会进行回放和总结。如果学员没有培训完成，系统会在后台(例如，APP和微信公众号)发送提醒消息，保证在最终考核前全员培训完成。完成培训后，通过大数据分析建立的错题题库对于一些错误率较高的题，会在考核中再次考察，确保上岗后实操不会出错。

本申请实施例通过呈现虚拟的培训场景，以及获取真实用户的手势动作，以及在虚拟的培训场景中显示与手势动作匹配的操作，以及显示与操作对应的结果，从而本申请基于虚拟现实技术的特点，能够避免学员培训过程中材料消耗的情况，进而能够降低培训成本。

通过借助于虚拟现实技术，使得学员可体验全部操作过程，并且可模拟操作的每一个细节和每一个操作流程，使得学员身临其境地置身于真实的制作环境中。从而，使得学员不仅可以提高学习兴趣，还可以大胆尝试各种操作，还能切实感受无菌操作失误的危险性所在，了解到传染病爆发的隐含因素。借助虚拟现实技术，还可通过添加特效的方式来模拟事故的场景，可以在虚拟的环境中让学员切身体验到视觉、心理冲击，帮助他们提高现实中解决危机的能力。观看标准教学操作动作的放大效果，解决学员在观摩动作过程中的角度单一，视线阻挡和无法看清细微动作的实际操作限制。

本系统的考核同样分为线上答题和VR实操两个部分，线上答题的题目从大数据分析后的学员错题库中随机抽取，防止有人串通作弊，学员进入考试系统后就开始计时进行答题，时间到后自动提交，录入评价系统后直接计算出成绩。在一个实施例中，VR实操考核如图5所示，其中包含的VR考核场景包含但不局限于以下几个场景：消毒隔离流程，职业暴露与防护。可以根据考核场地大小放置不同数量的智能仿真人体模型或智能仿真人体局部模型。用户可通过智能仿真人体模型，直接模拟传染病感染防控的真实场景，解决了以往感控考核领域学员的实际操作机会少、操作感不强的问题。考核前对所有穿戴和环境设施进行状态检查，若动作和位置捕捉信息正确，启动无误，则检测成功，头戴式显控设备内的显示屏正确显示当前视角画面，培训环境内物体正确显示。若检测失败，则后台评价管理平台提示用户调整穿戴设备或重新定位设备。

借助VR设备可以对考核环境中所有使用者的面部特征数据、身体形态特征数据、重力数据、动作数据和空间位置数据进行精确采集和实时记录，系统同步记录人员动作数据、虚拟人体操作数据、人员和物体定位数据，并与标准动作数据进行比较分析；最后在操作完毕后，通过数据分析处理，对操作动作进行分析判定，指出与标准动作的差别，并提出动作优化建议，同时会对对培训环境中的所有药物浓度，配比等数据进行精确采集和实时记录，以评估学员对于知识的掌握程度，最后由后台评价管理系统的计算机给出VR考核的分数，超过60分判定为合格。线上答题和VR考核两项中有任一项不合格都要重新学习。

上述内容以医院内部传染病的感染控制培训和考核为示例，描述了系统的组成、特点和有益效果，应当理解，该系统除了可以进行医院内部传染病管理科的感控培训与考核，也可用在其他感染控制的相关医疗行业，如医院急救的培训考核等。

Claims (2)

1.一种基于3D的医院感控模拟培训考核系统，其特征在于，包括感知层、传输层、平台层、应用层，其中，

感知层使用各种终端采集数据，通过传输层传输至不同平台进行处理，所述终端包括VR设备、3D人体模型的传感器、摄像头；

传输层用于将感知层采集的数据向应用层和平台层提供进行可靠传输；

平台层用于进行培训和考核的大数据分析、人员的身份信息管理和系统后台评价管理；

应用层用于对感知层采集的数据进行计算、处理和挖掘，实现对系统的实时控制和精确管理；

其中，感知层和传输层采用边缘智能技术形成云边协同的接入架构，VR设备、3D人体模型的传感器、摄像头同时作为边缘设备，部署在靠近终端的各边缘节点，边缘节点作为面向采集数据源的业务平台，将从传感器设备接收到的运动信号数据进行建模，转换为可视化数据上传至云端服务器进行进一步的处理；

边缘服务器被配置为：

通过VR设备和人体模型的传感器，摄像头采集学员的动作信号，手臂距人体模型的距离数据，将采集到的数据发送到边缘端数据存储模块；

边缘服务器的数据处理模块根据云端服务器的任务分配从边缘端数据存储模块中获取相应的数据；

数据处理模块按照边缘端数据字典模块提供的模型参数进行动作信号的预处理，转化为简单的动作信息，并同步到边缘端数据字典模块中；

决策模块根据数据处理模块处理的结果反馈到云端服务器；

云服务器被配置为将各个边缘设备的预处理的信号进行进一步的可视化处理，上传至平台层的评价管理平台和大数据分析平台，给出评价结果并建立错题数据库；

平台层由三个平台构成：大数据分析平台、身份信息管理平台和后台评价管理平台，其中，身份信息管理平台用于整理医护人员的信息以及参与培训和考核的情况，方便后台评价管理平台及时监督学员参加培训和考核；大数据分析平台对感知层、传输层上传的培训和考核过程数据进行大数据分析，组建属于每个学员的错题数据库，方便个人及时总结，通过对错题库的分析对比，将分析得出的共同问题和难点作为考核和新一轮培训的重点，大数据分析平台还和后台评价管理平台同步学员端的培训和考核情况的过程信息并输入学员的数据库；后台评价管理平台负责教学系统题库的上传，以及培训和考核中涉及的软硬件的运行和维护，保证培训与考核过程的顺利进行。

2.根据权利要求1所述的基于3D的医院感控模拟培训考核系统，其特征在于，应用层包括云端服务器和供学员使用的医院APP，医院APP指的是在医院里使用的带有APP以和云端服务器连接的智能移动终端。