CN113707308A - 一种医疗数据的分析装置及计算机可读存储介质 - Google Patents

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CN113707308A CN202111010996.0A CN202111010996A CN113707308A CN 113707308 A CN113707308 A CN 113707308A CN 202111010996 A CN202111010996 A CN 202111010996A CN 113707308 A CN113707308 A CN 113707308A
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Abstract

本申请适用于数字医疗技术领域，提供了一种医疗数据的分析装置及计算机可读存储介质，其中，医疗数据的分析装置用于执行以下步骤：获取检测对象的待测生理指标的当前检测值及多个历史检测值，待测生理指标用于评估检测对象的目标疾病；基于该多个历史检测值确定检测对象对应的待测生理指标的参考值，该参考值用于描述该多个历史检测值的平均水平；根据当前检测值、参考值以及待测生理指标与目标疾病的病情的相关性，确定检测对象的目标疾病的病情变化状态，所述相关性包括正相关或负相关；显示所述病情变化状态，从而可以有效刺激检测对象对其目标疾病的病情引起重视。

Description

一种医疗数据的分析装置及计算机可读存储介质
技术领域
本申请属于数字医疗技术领域，尤其涉及一种医疗数据的分析装置及计算机可读存储介质。
背景技术
慢性病(如，糖尿病)患者通常需要定期进行相关生理指标(如，血糖)的检测来了解其病情发展情况。随着医疗技术的不断发展，市场上出现了各种生理指标检测装置。慢性病患者可以通过相应的生理指标检测装置(如，血糖仪)来检测其相关生理指标，然而，现有的生理指标检测装置在得到患者相关生理指标的检测值后，只会将相关生理指标的当前检测值与正常参考值进行横向对比，并告知患者其相关生理指标的值是否在正常范围内。
而对于慢性病患者而言，其相关生理指标的值通常长期不在正常范围内，因此，仅告知患者其相关生理指标的值是否在正常范围内容易导致患者进入麻木状态，无法有效刺激患者对其所患疾病的病情引起重视。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例提供了一种医疗数据的分析装置及计算机可读存储介质，以解决现有的生理指标检测装置仅能告知患者其相关生理指标的值是否在正常范围内，从而容易导致患者进入麻木状态，无法有效刺激患者对其所患疾病的病情引起重视的技术问题。
第一方面，本申请实施例提供一种医疗数据的分析装置，用于执行以下步骤：
获取检测对象的待测生理指标的当前检测值及多个历史检测值，所述待测生理指标用于评估所述检测对象的目标疾病；
基于所述多个历史检测值确定所述检测对象对应的所述待测生理指标的参考值，所述参考值用于描述所述多个历史检测值的平均水平；
根据所述当前检测值、所述参考值以及所述待测生理指标与所述目标疾病的病情的相关性，确定所述检测对象的目标疾病的病情变化状态，所述相关性包括正相关或负相关；
显示所述病情变化状态。
第二方面，本申请实施例提供另一种医疗数据的分析装置，包括：
数据获取单元，用于获取检测对象的待测生理指标的当前检测值及多个历史检测值，所述待测生理指标用于评估所述检测对象的目标疾病；
数据处理单元，用于基于所述多个历史检测值确定所述检测对象对应的所述待测生理指标的参考值，所述参考值用于描述所述多个历史检测值的平均水平；
数据分析单元，用于根据所述当前检测值、所述参考值以及所述待测生理指标与所述目标疾病的病情的相关性，确定所述检测对象的目标疾病的病情变化状态，所述相关性包括正相关或负相关；
显示单元，用于显示所述病情变化状态。
第三方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取检测对象的待测生理指标的当前检测值及多个历史检测值，所述待测生理指标用于评估所述检测对象的目标疾病；
基于所述多个历史检测值确定所述检测对象对应的所述待测生理指标的参考值，所述参考值用于描述所述多个历史检测值的平均水平；
根据所述当前检测值、所述参考值以及所述待测生理指标与所述目标疾病的病情的相关性，确定所述检测对象的目标疾病的病情变化状态，所述相关性包括正相关或负相关；
显示所述病情变化状态。
第四方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行以下步骤：
获取检测对象的待测生理指标的当前检测值及多个历史检测值，所述待测生理指标用于评估所述检测对象的目标疾病；
基于所述多个历史检测值确定所述检测对象对应的所述待测生理指标的参考值，所述参考值用于描述所述多个历史检测值的平均水平；
根据所述当前检测值、所述参考值以及所述待测生理指标与所述目标疾病的病情的相关性，确定所述检测对象的目标疾病的病情变化状态，所述相关性包括正相关或负相关；
显示所述病情变化状态。
实施本申请实施例提供的医疗数据的分析装置、计算机可读存储介质及计算机程序产品具有以下有益效果：
本申请实施例提供的医疗数据的分析装置，在获取检测对象的待测生理指标的当前检测值的同时，还获取检测对象的待测生理指标的多个历史检测值，并基于该多个历史检测值确定检测对象对应的待测生理指标的参考值，由于该参考值可以描述该多个历史检测值的平均水平，因此，基于检测对象的待测生理指标的当前检测值、参考值及待测生理指标与目标疾病的病情的相关性可以确定出检测对象的目标疾病的病情变化状态，通过显示该病情变化状态，可以使检测对象获知其目标疾病当前的病情相较于之前是处于减轻、加重还是稳定状态，从而可以有效刺激检测对象对其目标疾病的病情引起重视。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种医疗数据的分析装置所执行的流程的示意图；
图2为本申请实施例提供的一种医疗数据的分析装置所执行的流程中S14的具体流程图；
图3为本申请实施例提供的一种人体器官分布图；
图4为本申请实施例提供的另一种人体器官分布图；
图5为本申请实施例提供的一种医疗数据的分析装置的结构示意图
图6为本申请实施例提供的另一种医疗数据的分析装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
需要说明的是，本申请实施例的实施方式部分使用的术语仅用于对本申请的具体实施例进行解释，而非旨在限定本申请。在本申请实施例的描述中，除非另有说明，“/”表示或的意思，例如，A/B可以表示A或B；本文中的“和/或”仅仅是一种描述关联物的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，在本申请实施例的描述中，除非另有说明，“多个”是指两个或多于两个，“至少一个”、“一个或多个”是指一个、两个或两个以上。
以下，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。
在本说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
慢性病(如，糖尿病)患者通常需要定期进行相关生理指标(如，血糖)的检测来了解其病情发展情况。现有技术中，患者可以通过相应的生理指标检测装置(如，血糖仪)来检测其相关生理指标，然而，现有的生理指标检测装置在得到患者相关生理指标的检测值后，只会将相关生理指标的当前检测值与正常参考值进行横向对比，并告知患者其相关生理指标的值是否在正常范围内。
而对于慢性病患者而言，其相关生理指标的值通常长期不在正常范围内，因此，仅告知患者其相关生理指标的值是否在正常范围内容易导致患者进入麻木状态，无法有效刺激患者对其所患疾病的病情引起重视。
此外，现有的生理指标检测装置通常是以文字的形式展示患者相关生理指标的当前检测值与正常参考值，文字的形式不够直观，同样无法有效刺激患者对其所患疾病的病情引起重视。
为了解决上述技术问题，本申请实施例首先提供一种医疗数据的分析装置。该医疗数据的分析装置可以是手机、平板电脑、笔记本电脑或台式电脑等终端设备。图1为本申请实施例提供的一种医疗数据的分析装置所执行的流程的示意图，如图1所示，该医疗数据的分析装置可以用于执行S11～S14，详述如下：
S11：获取检测对象的待测生理指标的当前检测值及多个历史检测值，所述待测生理指标用于评估所述检测对象的目标疾病。
本申请实施例中，检测对象可以是患有目标疾病的人体或动物体，也可以是未患有目标疾病的人体或动物体，此处不对其做特别限定。
目标疾病可以是慢性病，例如糖尿病、心脑血管疾病及慢性呼吸系统疾病等。当然，目标疾病也可以是其他类型的疾病，此处不对其做特别限定。
用于评估检测对象的目标疾病的待测生理指标可以理解为与目标疾病相关的生理指标。例如，与糖尿病相关的生理指标包括：血糖、尿糖、尿酮体、糖化血清蛋白及血脂等，因此，当目标疾病为糖尿病时，待测生理指标可以包括：血糖、尿糖、尿酮体、糖化血清蛋白及血脂等。
由于与目标疾病相关的生理指标可能为一个，也可能为多个，因此，用于评估检测对象的目标疾病的待测生理指标的数量可以为一个，也可以为多个。当待测生理指标的数量为多个时，对于每一个待测生理指标，医疗数据的分析装置均获取其当前检测值及多个历史检测值。
在一种可能的实现方式中，当检测对象需要了解其目标疾病的病情变化状态时，检测对象可以先通过相应的生理指标检测装置对其待测生理指标进行检测，得到其待测生理指标的当前检测值。示例性的，当待测生理指标为血糖时，相应的生理指标检测装置可以为血糖仪。
在一种可能的实现方式中，生理指标检测装置可以将每次测得的检测对象的待测生理指标的检测值均进行存储，即生理指标检测装置中不仅可以存储有检测对象的待测生理指标的当前检测值，还可以存储有检测对象的待测生理指标的历史检测值。历史检测值指在当次进行待测生理指标检测之前测得的待测生理指标的检测值。
医疗数据的分析装置可以与生理指标检测装置建立通信连接，并从生理指标检测装置中获取检测对象的待测生理指标的当前检测值及多个历史检测值。
在一种可能的实现方式中，医疗数据的分析装置获取检测对象的待测生理指标的多个历史检测值，具体可以包括：
获取检测对象的待测生理指标的N个历史检测值，N为大于1的整数。
该实现方式中，医疗数据的分析装置固定获取检测对象的待测生理指标的N个历史检测值，即医疗数据的分析装置每次获取的待测生理指标的历史检测值的数量是固定不变的。其中，N可以是奇数，也可以是偶数。
在另一种可能的实现方式中，医疗数据的分析装置获取检测对象的待测生理指标的多个历史检测值，具体可以包括：
获取目标历史时段内检测对象的待测生理指标的所有历史检测值。
其中，目标历史时段可以根据实际需求设置。例如，目标历史时段可以是当前时间之前的一周或一个月内等。当前时间可以指医疗数据的分析装置获取检测对象的待测生理指标的当前检测值的时间。该实现方式中，当前时间不同时，对应的目标历史时段也不同。可以理解的是，由于不同的目标历史时段内检测对象的待测生理指标的检测次数可能不同，因此，医疗数据的分析装置每次获取到的检测对象的待测生理指标的历史检测值的数量可能是不相同的。
医疗数据的分析装置获取到检测对象的待测生理指标的当前检测值及多个历史检测值，可以对该当前检测值及多个历史检测进行分析，以确定检测对象的目标疾病的病情变化状态。即，本申请实施例中的医疗数据可以包括：检测对象的待测生理指标的当前检测值及多个历史检测值。
S12：基于所述多个历史检测值确定所述检测对象对应的所述待测生理指标的参考值，所述参考值用于描述所述多个历史检测值的平均水平。
在本申请的一个实施例中，为了简化医疗数据的分析装置的数据分析流程，医疗数据的分析装置可以直接将该多个历史检测值的平均值确定为检测对象对应的待测生理指标的参考值。或者，医疗数据的分析装置可以直接将该多个历史检测值的中值确定为检测对象对应的待测生理指标的参考值。
在本申请的另一个实施例中，为了提高对目标疾病的病情变化状态的分析的准确性，医疗数据的分析装置具体可以通过以下步骤确定检测对象对应的待测生理指标的参考值：
步骤1：确定所述多个历史检测值的离散度，所述离散度通过所述多个历史检测值的方差或标准差描述。
步骤2：基于所述离散度以及所述多个历史检测值确定所述参考值。
本实施例中，多个历史检测值的离散度用于描述各个历史检测值相对于该多个历史检测值的平均值的偏离程度。
在具体应用中，该多个历史检测值的离散度可以通过该多个历史检测值的方差或标准差描述，具体可以根据实际需求确定，此处不对其做特别限定。
示例性的，当通过多个历史检测值的方差描述多个历史检测值的离散度时，医疗数据的分析装置可以通过以下公式(1)计算该多个历史检测值的离散度：
Figure BDA0003238479430000081
其中，
Figure BDA0003238479430000082
为多个历史检测值的离散度，N为多个历史检测值的数量，xi为第i个历史检测值，
Figure BDA0003238479430000083
为多个历史检测值的平均值。
医疗数据的分析装置确定出多个历史检测值的离散度后，可以基于以下步骤来确定检测对象对应的待测生理指标的参考值，即步骤1具体可以包括以下步骤：
若所述离散度小于第一预设阈值，则将所述多个历史检测值的平均值确定为所述参考值；
若所述离散度大于第二预设阈值，则将所述多个历史检测值的中值确定为所述参考值，所述第二预设阈值大于或等于所述第一预设阈值。
其中，第一预设阈值和第二预设阈值可以根据实际需求设置，此处不对其做特别限定。示例性的，第一预设阈值可以为一个接近0的数值，例如，可以为0.5；第二预设阈值可以为一个接近1的数值，例如，可以为9.5。
本实施例中，当多个历史检测值的离散度小于第一预设阈值时，说明该多个历史检测值相对于其平均值的偏离程度较小，该情况下，医疗数据的分析装置可以将该多个历史检测值的平均值作为检测对象对应的待测生理指标的参考值。当多个历史检测值的离散度大于第二预设阈值时，说明该多个历史检测值相对于其平均值的偏离程度较大，此时若采用该多个历史检测值的平均值作为检测对象对应的待测生理指标的参考值，则会降低后续数据分析的准确度，因此该情况下，医疗数据的分析装置可以将该多个历史检测值的中值作为检测对象对应的待测生理指标的参考值。
由于本实施例先确定出多个历史检测值的离散度，再基于多个历史检测值的离散度来确定是采用多个历史检测值的平均值还是采用多个历史检测值的中值作为检测对象对应的待测生理指标的参考值，使得检测对象对应的待测生理指标的参考值可以更加准确地反映多个历史检测值的平均水平，从而可以提高后续对目标疾病的病情变化状态的分析的准确性。
S13：根据所述当前检测值、所述参考值以及所述待测生理指标与所述目标疾病的病情的相关性，确定所述检测对象的目标疾病的病情变化状态，所述相关性包括正相关或负相关。
其中，病情变化状态可以包括：病情减轻、病情加重或病情稳定。
本申请实施例中，待测生理指标与目标疾病的病情的相关性为正相关时，表示待测生理指标的值越大，目标疾病的病情越严重。待测生理指标与目标疾病的病情的相关性为负相关时，表示待测生理指标的值越大，目标疾病的病情越轻缓。
在本申请的一个实施例中，当用于评估检测对象的目标疾病的待测生理指标的数量为一个时，医疗数据的分析装置可以通过以下步骤来确定检测对象的目标疾病的病情变化状态：
步骤A：若所述当前检测值大于所述参考值，且所述相关性为正相关，则确定所述病情变化状态为病情加重。
步骤B：若所述当前检测值大于所述参考值，且所述相关性为负相关，则确定所述病情变化状态为病情减轻。
步骤C：若所述当前检测值小于所述参考值，且所述相关性为正相关，则确定所述病情变化状态为病情减轻。
步骤D：若所述当前检测值小于所述参考值，且所述相关性为负相关，则确定所述病情变化状态为病情加重。
步骤E：若所述当前检测值等于所述参考值，则确定所述病情变化状态为病情稳定。
在待测生理指标与目标疾病的病情的相关性为正相关的情况下，如果检测对象的待测生理指标的当前检测值大于参考值，则表示检测对象的目标疾病的病情加重；如果检测对象的待测生理指标的当前检测值小于参考值，则表示检测对象的目标疾病的病情减轻。在待测生理指标与目标疾病的病情的相关性为负相关的情况下，如果检测对象的待测生理指标的当前检测值大于参考值，则表示检测对象的目标疾病的病情减轻；如果检测对象的待测生理指标的当前检测值小于参考值，则表示检测对象的目标疾病的病情加重。而当检测对象的待测生理指标的当前检测值等于参考值时，无论待测生理指标与目标疾病的病情的相关性为正相关还是负相关，均表示检测对象的目标疾病的病情稳定。
需要说明的是，上述步骤A～步骤E为并列步骤，医疗数据的分析装置在一次数据分析过程中只会执行步骤A～步骤E中的其中一个步骤，不会同时执行步骤A～步骤E。
在本申请的另一个实施例中，当用于评估检测对象的目标疾病的待测生理指标的数量为多个时，医疗数据的分析装置可以通过以下步骤来确定检测对象的目标疾病的病情变化状态：
步骤a：分别计算每个所述待测生理指标的当前检测值与参考值之间的差值。
步骤b：基于各个所述待测生理指标的预设权重，计算所有所述待测生理指标对应的所述差值的加权和。
步骤c：基于所述加权和确定所述病情变化状态。
本实施例中，对于与目标疾病的病情的相关性为正相关的待测生理指标而言，其当前检测值与参考值之间的差值指：当前检测值减去参考值得到的数值。即，待测生理指标的当前检测值大于参考值时，待测生理指标的当前检测值与参考值之间的差值大于0；待测生理指标的当前检测值小于参考值时，待测生理指标的当前检测值与参考值之间的差值小于0；待测生理指标的当前检测值等于参考值时，待测生理指标的当前检测值与参考值之间的差值等于0。
对于与目标疾病的病情的相关性为负相关的待测生理指标而言，其当前检测值与参考值之间的差值指：参考值减去当前检测值得到的数值。即，待测生理指标的当前检测值大于参考值时，待测生理指标的当前检测值与参考值之间的差值小于0；待测生理指标的当前检测值小于参考值时，待测生理指标的当前检测值与参考值之间的差值大于0；待测生理指标的当前检测值等于参考值时，待测生理指标的当前检测值与参考值之间的差值等于0。
可以理解的是，待测生理指标对目标疾病的病情影响越大，其对应的预设权重越大；待测生理指标对目标疾病的病情影响越小，其对应的预设权重越小。各个待测生理指标的预设权重可以根据实际需求设置，此处不对其做特别限定。
在一种可能的实现方式中，步骤c具体可以包括以下步骤：
若所述加权和大于0，则确定所述病情变化状态为病情加重；
若所述加权和小于0，则确定所述病情变化状态为病情减轻；
若所述加权和等于0，则确定所述病情变化状态为病情稳定。
S14：显示所述病情变化状态。
在一种可能的实现方式中，医疗数据的分析装置可以直接在显示屏上以文字形式显示检测对象的目标疾病的病情变化状态。例如，当检测对象的目标疾病的病情变化状态为病情加重时，医疗数据的分析装置可以在显示屏上显示文字“您当前的病情有所加重，请引起注意”。
以上可以看出，本实施例提供的一种医疗数据的分析装置，在获取检测对象的待测生理指标的当前检测值的同时，还获取检测对象的待测生理指标的多个历史检测值，并基于该多个历史检测值确定检测对象对应的待测生理指标的参考值，由于该参考值可以描述该多个历史检测值的平均水平，因此，基于检测对象的待测生理指标的当前检测值、参考值及待测生理指标与目标疾病的病情的相关性可以确定出检测对象的目标疾病的病情变化状态，通过显示该病情变化状态，可以使检测对象获知其目标疾病当前的病情相较于之前是处于减轻、加重还是稳定状态，从而可以有效刺激检测对象对其目标疾病的病情引起重视。
请参阅图2，图2为本申请实施例提供的一种医疗数据的分析装置所执行的流程中S14的具体流程图，相对于图1对应的实施例，本实施例中S14具体可以包括S141～S143，详述如下：
S141：显示人体器官分布图。
医疗数据的分析装置可以显示二维(2-Dimension，2D)形式的人体器官分布图，也可以显示三维(3-dimension，3D)形式的人体器官分布图，具体可以根据实际需求设置，此处不对人体器官分布图的显示形式做特别限定。
示例性的，如图3中的(a)所示，为以2D形式显示的人体器官分布图。
S142：在所述人体器官分布图中目标器官所在的区域显示预警标志，所述目标器官为与所述目标疾病相关的器官，所述预警标志用于指示所述检测对象的目标疾病的严重等级，所述严重等级基于所述当前检测值以及所述待测生理指标的正常值确定得到。
本实施例中，目标器官指与目标疾病相关的器官。示例性的，当目标疾病为心脑血管疾病时，目标器官可以包括心脏和脑部等；当目标疾病为慢性呼吸系统疾病时，目标器官可以包括肺部。以目标器官为肺部为例，如图3中的(b)和(c)所示，为人体肺部的局部放大图，医疗数据的分析装置可以在人体肺部所在的区域30处显示预警标志31。
需要说明的是，检测对象的目标疾病的严重等级不同时，对应的预警标志不同。研发人员可以预先设置目标疾病的各个严重等级与各个预警标志之间的对应关系。医疗数据的分析装置可以将目标疾病的各个严重等级与各个预警标志之间的对应关系进行存储。示例性的，可以将目标疾病的严重等级分为第一等级和第二等级，等级越高表示目标疾病越严重。第一等级对应的预警标志可以是如图3中的(b)所示的感叹号标志，第二等级对应的预警标志可以是如图3中的(c)所示的红色报警标志。
本实施例中，检测对象的目标疾病的严重等级可以是医疗数据的分析装置基于检测对象的待测生理指标的当前检测值和正常值确定得到的。
可以理解的是，人体或动物体的每个生理指标均对应一个正常范围，该正常范围用于描述处于健康状态的人体或动物体的该生理指标的值应在的范围。正常范围通常可以通过两个边界值描述。
本实施例中，当待测生理指标与目标疾病的病情的相关性为正相关时，可以将用于描述待测生理指标的正常范围的两个边界值中数值较大的边界值确定为该待测生理指标的正常值。当待测生理指标与目标疾病的病情的相关性为负相关时，可以将用于描述待测生理指标的正常范围的两个边界值中数值较小的边界值确定为该待测生理指标的正常值。
示例性的，假如待测生理指标为血糖，目标疾病为糖尿病，血糖的正常范围为3.9～6.1毫摩尔/升(mmol/L)，由于血糖与糖尿病的病情的相关性为正相关，因此可以将6.1mmol/L确定为待测生理指标的正常值。
在本实施例一种可能的实现方式中，医疗数据的分析装置可以基于以下步骤来确定检测对象的目标疾病的严重等级以及对应的预警标志：
计算所述当前检测值相对于所述正常值的变化率；
若所述变化率大于或等于0，则从所有预设变化率区间中确定所述变化率所在的目标变化率区间；
基于各个预设变化率区间与所述目标疾病的各个严重等级之间的对应关系，确定所述目标变化率区间对应的目标严重等级；
基于所述目标疾病的各个严重等级与各个预警标志之间的对应关系，确定所述目标严重等级对应的预警标志。
该实现方式中，若待测生理指标与目标疾病的并且的相关性为正相关，则医疗数据的分析装置可以基于以下公式(2)计算检测对象的待测生理指标的当前检测值相对于正常值的变化率：
Figure BDA0003238479430000131
若待测生理指标与目标疾病的并且的相关性为负相关，则医疗数据的分析装置可以基于以下公式(3)计算检测对象的待测生理指标的当前检测值相对于正常值的变化率：
Figure BDA0003238479430000132
其中，xc为检测对象的待测生理指标的当前检测值，xn为检测对象的待测生理指标的正常值。
本实施例中，所有预设变化率区间包含的数值均大于或等于0。示例性的，预设变化率区间可以包括：[0,1]和(1,+∞)，变化率区间[0,1]对应的严重等级可以为第一等级，变化率区间(1,+∞)对应的严重等级可以为第二等级。
S143：若检测到针对所述预警标志的预设操作，则显示所述病情变化状态。
其中，预设操作可以根据实际需求设置，此处不对其做特别限定。例如，预设操作可以包括但不限于：点击操作、双击操作或长按操作等。
在一种可能的实现方式中，医疗数据的分析装置在检测到针对预警标志的预设操作时，可以显示提示框，并在该提示框内显示检测对象的目标疾病的病情变化状态。
示例性的，医疗数据的分析装置可以在提示框内以文字的形式显示检测对象的目标疾病的病情变化状态。例如，如图4中的(a)所示，医疗数据的分析装置在检测到检测对象点击预警标志41时，如图4中的(b)所示，医疗数据的分析装置可以显示提示框42，并在提示框42内显示文字“您当前的病情有所加重，请引起重视”，以告知检测对象其目标疾病的病情变化状态。
在另一种可能的实现方式中，医疗数据的分析装置在检测到针对预警标志的预设操作时，可以显示提示框，并在该提示框内显示检测对象的目标疾病的病情变化状态、检测对象的待测生理指标的当前检测值及多个历史检测值等。
示例性的，医疗数据的分析装置可以在提示框内以图表的形式显示检测对象的待测生理指标的当前检测值及多个历史检测值。例如，如图4中的(a)所示，医疗数据的分析装置在检测到检测对象点击预警标志41时，如图4中的(c)所示，医疗数据的分析装置可以显示提示框42，并在提示框42内显示文字“您当前的病情有所加重，请引起重视”以及用于描述检测对象的待测生理指标的当前检测值及多个历史检测值的图表421。这样，用户不仅可以了解到其目标疾病的病情变化状态，还可以了解到其待测生理指标的当前检测值及多个历史检测值。
以上可以看出，本实施例提供的医疗数据的分析装置，通过显示人体器官分布图，并在人体器官分布图中目标器官所在的区域采用预警标志对检测对象的目标疾病的严重等级进行标识，从而可以使检测对象直观地了解到其所患的目标疾病的严重等级，有利于刺激检测对象对其目标疾病的病情引起重视。此外，在检测对象点击人体器官分布图中的预警标志时，可以显示检测对象的待测生理指标的检测数据和/或目标疾病的病情变化状态，从而使检测对象可以了解到其待测生理指标的具体检测数据或其目标疾病的病情变化状态等。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
基于上述实施例中医疗数据的分析装置所执行的各个步骤，本申请实施例进一步给出该医疗数据的分析装置的实施例。请参阅图5，图5为本申请实施例提供的一种医疗数据的分析装置的结构示意图。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。如图5所示，医疗数据的分析装置50可以包括：数据获取单元51、数据处理单元52、数据分析单元53及显示单元54。其中：
数据获取单元51用于获取检测对象的待测生理指标的当前检测值及多个历史检测值，所述待测生理指标用于评估所述检测对象的目标疾病。
数据处理单元52用于基于所述多个历史检测值确定所述检测对象对应的所述待测生理指标的参考值，所述参考值用于描述所述多个历史检测值的平均水平。
数据分析单元53用于根据所述当前检测值、所述参考值以及所述待测生理指标与所述目标疾病的病情的相关性，确定所述检测对象的目标疾病的病情变化状态，所述相关性包括正相关或负相关。
显示单元54用于显示所述病情变化状态。
可选的，数据处理单元52具体包括：第一确定单元和第二确定单元。其中：
第一确定单元用于确定所述多个历史检测值的离散度，所述离散度通过所述多个历史检测值的方差或标准差描述。
第二确定单元用于基于所述离散度以及所述多个历史检测值确定所述参考值。
可选的，第二确定单元具体用于：
若所述离散度小于第一预设阈值，则将所述多个历史检测值的平均值确定为所述参考值；
若所述离散度大于第二预设阈值，则将所述多个历史检测值的中值确定为所述参考值，所述第二预设阈值大于或等于所述第一预设阈值。
可选的，显示单元54包括：器官显示单元、预警单元及病情显示单元。其中：
器官显示单元用于显示人体器官分布图。
预警单元用于在所述人体器官分布图中目标器官所在的区域显示预警标志，所述目标器官为与所述目标疾病相关的器官，所述预警标志用于指示所述检测对象的目标疾病的严重等级，所述严重等级基于所述当前检测值以及所述待测生理指标的正常值确定得到。
病情显示单元用于若检测到针对所述预警标志的预设操作，则显示所述病情变化状态。
可选的，显示单元还包括：第一计算单元、第三确定单元、第四确定单元及第五确定单元。其中：
第一计算单元用于计算所述当前检测值相对于所述正常值的变化率。
第三确定单元用于若所述变化率大于或等于0，则从所有预设变化率区间中确定所述变化率所在的目标变化率区间。
第四确定单元用于基于各个预设变化率区间与所述目标疾病的各个严重等级之间的对应关系，确定所述目标变化率区间对应的目标严重等级。
第五确定单元用于基于所述目标疾病的各个严重等级与各个预警标志之间的对应关系，确定所述目标严重等级对应的预警标志。
可选的，所述待测生理指标的数量为一个；对应地，数据分析单元53具体用于：
若所述当前检测值大于所述参考值，且所述相关性为正相关，则确定所述病情变化状态为病情加重；
若所述当前检测值大于所述参考值，且所述相关性为负相关，则确定所述病情变化状态为病情减轻；
若所述当前检测值小于所述参考值，且所述相关性为正相关，则确定所述病情变化状态为病情减轻；
若所述当前检测值小于所述参考值，且所述相关性为负相关，则确定所述病情变化状态为病情加重；
若所述当前检测值等于所述参考值，则确定所述病情变化状态为病情稳定。
可选的，所述待测生理指标的数量为多个；对应地，数据分析单元53包括：第二计算单元、第三计算单元及第六确定单元。其中：
第二计算单元用于分别计算每个所述待测生理指标的当前检测值与参考值之间的差值。
第三计算单元用于基于各个所述待测生理指标的预设权重，计算所有所述待测生理指标对应的所述差值的加权和。
第六确定单元用于基于所述加权和确定所述病情变化状态。
可选的，第六确定单元具体用于：
若所述加权和大于0，则确定所述病情变化状态为病情加重；
若所述加权和小于0，则确定所述病情变化状态为病情减轻；
若所述加权和等于0，则确定所述病情变化状态为病情稳定。
需要说明的是，上述各单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请医疗数据的分析装置所执行的步骤实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参照医疗数据的分析装置所执行的步骤实施例部分的相关描述，此处不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元完成，即将医疗数据的分析装置的内部结构划分成不同的功能单元，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。
请参阅图6，图6为本申请又一实施例提供的一种医疗数据的分析装置的结构示意图。如图6所示，本实施例提供的医疗数据的分析装置6可以包括：处理器60、存储器61以及存储在存储器61中并可在处理器60上运行的计算机程序62，例如上述医疗数据的分析装置所执行的程序。处理器60执行计算机程序62时实现上述实施例中的步骤，例如图1所示的S11～S14。或者，处理器60执行计算机程序62时实现上述各医疗数据的分析装置实施例中各单元的功能，例如图5所示的单元51～54的功能。
示例性的，计算机程序62可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或者多个模块/单元被存储在存储器61中，并由处理器60执行，以完成本申请。一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序62在医疗数据的分析装置6中的执行过程。例如，计算机程序62可以被分割成数据获取单元、数据处理单元、数据分析单元及显示单元，各单元的具体功能请参阅图5对应的实施例中的相关描述，此处不赘述。
本领域技术人员可以理解，图6仅仅是医疗数据的分析装置6的示例，并不构成对医疗数据的分析装置6的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件。
处理器60可以是中央处理单元(central processing unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，DSP)、专用集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器61可以是医疗数据的分析装置6的内部存储单元，例如医疗数据的分析装置6的硬盘或内存。存储器61也可以是医疗数据的分析装置6的外部存储设备，例如医疗数据的分析装置6上配备的插接式硬盘、智能存储卡(smart media card，SMC)、安全数字(secure digital，SD)卡或闪存卡(flash card)等。进一步地，存储器61还可以既包括医疗数据的分析装置6的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器61用于存储计算机程序以及医疗数据的分析装置所需的其他程序和数据。存储器61还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时可实现图1或图2对应的实施例中的步骤。
本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行时实现可实现图1或图2对应的实施例中的步骤。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参照其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种医疗数据的分析装置，其特征在于，用于执行以下步骤：
获取检测对象的待测生理指标的当前检测值及多个历史检测值，所述待测生理指标用于评估所述检测对象的目标疾病；
基于所述多个历史检测值确定所述检测对象对应的所述待测生理指标的参考值，所述参考值用于描述所述多个历史检测值的平均水平；
根据所述当前检测值、所述参考值以及所述待测生理指标与所述目标疾病的病情的相关性，确定所述检测对象的目标疾病的病情变化状态，所述相关性包括正相关或负相关；
显示所述病情变化状态。
2.根据权利要求1所述的医疗数据的分析装置，其特征在于，所述基于所述多个历史检测值确定所述检测对象对应的所述待测生理指标的参考值，包括：
确定所述多个历史检测值的离散度，所述离散度通过所述多个历史检测值的方差或标准差描述；
基于所述离散度以及所述多个历史检测值确定所述参考值。
3.根据权利要求2所述的医疗数据的分析装置，其特征在于，所述基于所述离散度以及所述多个历史检测值确定所述参考值，包括：
若所述离散度小于第一预设阈值，则将所述多个历史检测值的平均值确定为所述参考值；
若所述离散度大于第二预设阈值，则将所述多个历史检测值的中值确定为所述参考值，所述第二预设阈值大于或等于所述第一预设阈值。
4.根据权利要求1所述的医疗数据的分析装置，其特征在于，所述显示所述病情变化状态，包括：
显示人体器官分布图；
在所述人体器官分布图中目标器官所在的区域显示预警标志，所述目标器官为与所述目标疾病相关的器官，所述预警标志用于指示所述检测对象的目标疾病的严重等级，所述严重等级基于所述当前检测值以及所述待测生理指标的正常值确定得到；
若检测到针对所述预警标志的预设操作，则显示所述病情变化状态。
5.根据权利要求4所述的医疗数据的分析装置，其特征在于，所述在所述人体器官分布图中目标器官所在的区域显示预警标志之前，所述医疗数据的分析装置还用于执行以下步骤：
计算所述当前检测值相对于所述正常值的变化率；
若所述变化率大于或等于0，则从所有预设变化率区间中确定所述变化率所在的目标变化率区间；
基于各个预设变化率区间与所述目标疾病的各个严重等级之间的对应关系，确定所述目标变化率区间对应的目标严重等级；
基于所述目标疾病的各个严重等级与各个预警标志之间的对应关系，确定所述目标严重等级对应的预警标志。
6.根据权利要求1至5任一项所述的医疗数据的分析装置，其特征在于，所述待测生理指标的数量为一个；对应地，所述根据所述当前检测值、所述参考值以及所述待测生理指标与所述目标疾病的病情的相关性，确定所述检测对象的目标疾病的病情变化状态，包括：
若所述当前检测值大于所述参考值，且所述相关性为正相关，则确定所述病情变化状态为病情加重；
若所述当前检测值大于所述参考值，且所述相关性为负相关，则确定所述病情变化状态为病情减轻；
若所述当前检测值小于所述参考值，且所述相关性为正相关，则确定所述病情变化状态为病情减轻；
若所述当前检测值小于所述参考值，且所述相关性为负相关，则确定所述病情变化状态为病情加重；
若所述当前检测值等于所述参考值，则确定所述病情变化状态为病情稳定。
7.根据权利要求1至5任一项所述的医疗数据的分析装置，其特征在于，所述待测生理指标的数量为多个；对应地，所述根据所述当前检测值、所述参考值以及所述待测生理指标与所述目标疾病的病情的相关性，确定所述检测对象的目标疾病的病情变化状态，包括：
分别计算每个所述待测生理指标的当前检测值与参考值之间的差值；
基于各个所述待测生理指标的预设权重，计算所有所述待测生理指标对应的所述差值的加权和；
基于所述加权和确定所述病情变化状态。
8.根据权利要求7所述的医疗数据的分析装置，其特征在于，所述基于所述加权和确定所述病情变化状态，包括：
若所述加权和大于0，则确定所述病情变化状态为病情加重；
若所述加权和小于0，则确定所述病情变化状态为病情减轻；
若所述加权和等于0，则确定所述病情变化状态为病情稳定。
9.一种医疗数据的分析装置，其特征在于，包括：
数据获取单元，用于获取检测对象的待测生理指标的当前检测值及多个历史检测值，所述待测生理指标用于评估所述检测对象的目标疾病；
数据处理单元，用于基于所述多个历史检测值确定所述检测对象对应的所述待测生理指标的参考值，所述参考值用于描述所述多个历史检测值的平均水平；
数据分析单元，用于根据所述当前检测值、所述参考值以及所述待测生理指标与所述目标疾病的病情的相关性，确定所述检测对象的目标疾病的病情变化状态，所述相关性包括正相关或负相关；
显示单元，用于显示所述病情变化状态。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取检测对象的待测生理指标的当前检测值及多个历史检测值，所述待测生理指标用于评估所述检测对象的目标疾病；
基于所述多个历史检测值确定所述检测对象对应的所述待测生理指标的参考值，所述参考值用于描述所述多个历史检测值的平均水平；
根据所述当前检测值、所述参考值以及所述待测生理指标与所述目标疾病的病情的相关性，确定所述检测对象的目标疾病的病情变化状态，所述相关性包括正相关或负相关；
显示所述病情变化状态。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114242253A (zh) * 2022-02-21 2022-03-25 深圳大学 一种用于糖尿病酮症酸中毒预警的健康管理方法及系统
CN114446467A (zh) * 2021-12-31 2022-05-06 华中科技大学同济医学院附属协和医院 一种基于结构化报告模板的肺功能定量分析方法
CN115798714A (zh) * 2023-02-08 2023-03-14 南方医科大学南方医院 一种基于互联网的老年慢性病医疗判断方法及管理系统
CN116110577A (zh) * 2022-11-16 2023-05-12 荣科科技股份有限公司 一种基于大数据的健康监测分析方法及系统

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105786385A (zh) * 2016-02-29 2016-07-20 深圳康桥网络科技股份有限公司 基于人体图像检测疾病症状的方法及装置
CN107273685A (zh) * 2017-06-14 2017-10-20 广东工业大学 一种针对临床疾病的多模态大数据的数据分析方法
CN109512409A (zh) * 2018-12-10 2019-03-26 重庆医科大学 一种心血管健康评估装置及其使用方法
CN110517765A (zh) * 2019-07-15 2019-11-29 中南大学 一种基于模糊推理逻辑的前列腺癌大数据辅助决策方法及系统构建方法
CN111144941A (zh) * 2019-12-25 2020-05-12 汉海信息技术(上海)有限公司 商户评分的生成方法、装置、设备及可读存储介质
CN111312351A (zh) * 2020-01-20 2020-06-19 和宇健康科技股份有限公司 一种区域病历数据分析方法及系统
CN112652400A (zh) * 2020-12-16 2021-04-13 卫宁健康科技集团股份有限公司 基于专病视图相似分析病情参考方法、系统、设备和介质

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105786385A (zh) * 2016-02-29 2016-07-20 深圳康桥网络科技股份有限公司 基于人体图像检测疾病症状的方法及装置
CN107273685A (zh) * 2017-06-14 2017-10-20 广东工业大学 一种针对临床疾病的多模态大数据的数据分析方法
CN109512409A (zh) * 2018-12-10 2019-03-26 重庆医科大学 一种心血管健康评估装置及其使用方法
CN110517765A (zh) * 2019-07-15 2019-11-29 中南大学 一种基于模糊推理逻辑的前列腺癌大数据辅助决策方法及系统构建方法
CN111144941A (zh) * 2019-12-25 2020-05-12 汉海信息技术(上海)有限公司 商户评分的生成方法、装置、设备及可读存储介质
CN111312351A (zh) * 2020-01-20 2020-06-19 和宇健康科技股份有限公司 一种区域病历数据分析方法及系统
CN112652400A (zh) * 2020-12-16 2021-04-13 卫宁健康科技集团股份有限公司 基于专病视图相似分析病情参考方法、系统、设备和介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
郗颖;: "凝血四项指标变化与脓毒症患者疾病严重程度的相关性及动态监测的临床意义", 河南医学研究 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114446467A (zh) * 2021-12-31 2022-05-06 华中科技大学同济医学院附属协和医院 一种基于结构化报告模板的肺功能定量分析方法
CN114446467B (zh) * 2021-12-31 2023-09-12 华中科技大学同济医学院附属协和医院 一种基于结构化报告模板的肺功能定量分析方法
CN114242253A (zh) * 2022-02-21 2022-03-25 深圳大学 一种用于糖尿病酮症酸中毒预警的健康管理方法及系统
CN114242253B (zh) * 2022-02-21 2022-05-17 深圳大学 一种用于糖尿病酮症酸中毒预警的健康管理方法及系统
CN116110577A (zh) * 2022-11-16 2023-05-12 荣科科技股份有限公司 一种基于大数据的健康监测分析方法及系统
CN116110577B (zh) * 2022-11-16 2024-04-30 荣科科技股份有限公司 一种基于大数据的健康监测分析方法及系统
CN115798714A (zh) * 2023-02-08 2023-03-14 南方医科大学南方医院 一种基于互联网的老年慢性病医疗判断方法及管理系统

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