CN114300075A - 一种基于大数据的运动医疗健康数据管理系统 - Google Patents

Abstract

本发明属于医疗信息处理领域，公开了一种基于运动医疗健康数据的管理系统：所述系统包括服务器，数据库和用户终端；所述服务器中包括数据预处理单元，分类处理单元和推送单元，所述数据预处理单元用于对数据执行标准化处理；所述分类处理单元，针对输入的数据集通过邻域和连接数，判断是否属于相同的簇；所述推送单元，所述推送单元用于根据提取出相同簇用户的不同属性，对不同的属性下的用户执行不同属性类型信息的推送；为用户提供直观的运动康复计划并执行校正，提高医疗数据的处理效率和利用率。

Description

一种基于大数据的运动医疗健康数据管理系统

技术领域

本发明涉及医疗数据的处理，尤其是涉及运动医疗健康数据管理系统。

背景技术

大数据是新一代自然资源，并且是不断增长的新型资源，需要新的技术和工具对其进行挖掘和分析。所谓大数据运用需要制定策略来协调多个职能部门，从而优化、保护和利用大数据将其作为一项医疗企业资产。

当今，随着移动网络和智能设备的铺开，价廉物美且功能多样化的传感器设备，逐步推广到用户的随身携带的智能设备中，各种康复类的运动信息等，也逐步被运动健康APP等搜集和采集到。同时，远端运行服务器的处理能力的提升，使得现有的运动医疗类的健康数据，能够运行较为负责的聚类算法和图像识别等技术，也能够对过往存储的手写病历系统和病历数据处理系统进行处理，进一步实现对于各种运动医疗数据提供文字识别和主题分类识别等的深加工和运用。

对于运动医疗健康数据管理系统而言，运动医疗的目的具有属于康复性范畴的学科，即兼顾有传统医疗，但同时也注重于康复性的治疗。因此，如何充分发挥现有智能设备如智能体重秤和智能血压计，智能APP等获得的数据，和现有的医疗数据中的传统数据，为用户提供便捷且高效的健康运动指引，成为“治未病”和医疗前置成为一种趋势。

为此，如何推动大数据在医疗行业的应用，考虑如何高效利用这些大数据进行分析兼顾整个医疗数据生命周期中数据的有效性，保障医疗大数据资源持续可利用，为各类业务提供高质量的数据服务，充分对现有运动医疗类数据执行聚类并予以分享，指引不同人员的康复和运动，提高便捷可行的服务成为需要解决的问题。

发明内容

为解决上述问题之一，本发明提供一种基于运动医疗健康数据的管理系统：所述系统包括服务器，数据库和用户终端；

所述服务器中包括数据预处理单元，分类处理单元和推送单元，所述数据预处理单元用于对数据执行标准化处理，所述标准化处理为将不同的类型属性下的数据执行分区段做布尔化；所述数据预处理单元，系统数据库中存储的数据执行过滤去噪处理；所述服务器预处理单元包括分类处理单元，所述分类处理单元，针对输入的数据集通过邻域和连接数，判断是否属于相同的簇；

所述推送单元，所述推送单元用于根据提取出相同簇用户的不同属性，对不同的属性下的用户执行不同属性类型信息的推送；

所述存储库，存储采集的医疗数据按照规模或用途的不同，分别存储在关系数据库或非关系数据库NoSQM中。

优先的，连接点信息是：生理参数，病理状态，心理状态，呼吸指数、睡眠，心理状态，或运动路径数据信息。

优先的，所述数据预处理单元中的过滤去噪处理具体为：针对不同类型数据下的数据集，在数据集中任意选取一个点p，并对其进行区域查询；如果p是核心点，则寻找所有从p密度可达的点，最终形成一个包含p的簇；否则，p被暂时标注为噪声点；访问数据集中的下一个点，重复以上过程，直到数据集中所有的点都被处理；在集中过程中，区分核心目标和边界目标，通过渐进的迭代优化运算；删除相互之间类别信息模糊的无用数据。

优先的，所述服务器通过用户智能终端获取用户的运动信息，并检测用户的运动状态信息，以根据实时监测的信息与医疗数据所述的分类属性推荐的运动量，调整运动信息，根据用户的数据分类簇的属性为用户提供运动康复方案。

优选的，所述服务器中，向用户推送的不同属性类型信息是依据是否属于相同类型下的簇的信息分类。

优先的，用户终端和服务器请求之间执行交叉确认，服务器基于用户的体征信息与推荐的簇中户体征信息的差异程度进行确认；服务器在用户体征信息与推荐的簇中用户体征信息的差异项超过预设项时，表示运动信息与饮食信息彼此不符，可以确认用户的运动信息出现异常；服务器向用户或第三方终端发送数据异常提醒，并重新测试用户运动信息。

优先的，所述服务器还包括用户交互单元：用于建立、管理用户账户及社交账号，添加、管理亲情账户及跟踪该亲情账户的测量数据，建立账户社区交互平台。

优先的，所述系统中的服务器还包括报告管理单元：用于按用户、时间段、测量项目统计测量结果并以最直观的方式显示；报告单元处理过的信息通过网络数据传递至数据库。

优先的，所述异常提醒是用户终端智通过语音提醒或用户终端的显示功能，在显示界面上以图片或文字形式显示提示信息。

优先的，对医疗数据建立全局的元数据管理。

本发明通过对于医疗信息进预处理和分簇依据不同的类型推送，通过邻域和连接数对用户执行分类，在不同属性下的类型信息下，为用户提供直观的运动方案并执行校正，能够提升医疗数据的处理效率和提升了用户的体验。

附图说明

通过参考附图会更加清楚的理解本发明的特征和优点，附图是示意性的而不应理解为对本发明进行任何限制，在附图中

图1为系统的框架示意图。

具体实施方式

参看下面的说明以及附图，本发明的这些或其他特征和特点、操作方法、结构的相关元素的功能、部分的结合以及制造的经济性可以被更好地理解，其中说明和附图形成了说明书的一部分。然而，可以清楚地理解，附图仅用作说明和描述的目的，并不意在限定本发明的保护范围。可以理解的是，附图并非按比例绘制。本发明中使用了多种结构图用来说明根据本发明的实施例的各种变形。

实施例1

医疗数据是医生对病人诊疗和治疗过程中产生的数据，包括病人基本数据、入出转数据、电子病历、诊疗数据、医学影像数据、医学管理、经济数据等，以病人为中心，成为医疗信息的主要来源。相对于其他行业，医学中的数据类型更加多种多样，如电子病案中关于人口学特征的数据为纯文本型；检验科中有关病人生理、生化指标为数字型；影像科中如B超、CT、MR、X光片等图像资料；传统的如，医院信息系统(HIS)数据、检验系统(LIS)数据、医学影像存储与传输系统(PACS)数据、电子病历(EMR)数据等。

如图1所示，本发明提出一种基于运动医疗健康数据的管理系统：所述系统包括服务器，所述服务器中包括数据预处理单元，所述数据预处理单元用于对数据执行标准化处理，所述标准化处理为将不同的类型属性下的数据执行分区段做布尔化；所述系统还包括存储库，所述数据存储库数据存储采集的医疗数据按照规模或用途的不同，可以分别存储在关系数据库或非关系数据库NoSQM中；按数据使用频率的不同，也可以分为实时库、离线分析库及备份归档库，优化数据存储，确保业务的实时与高效运行。所述数据预处理单元，系统数据库中存储的数据执行过滤去噪处理；所述过滤去噪处理具体为：针对不同类型数据下的数据集，(1)在数据集中任意选取一个点p，并对其进行区域查询；(2)如果p是核心点，则寻找所有从p密度可达的点，最终形成一个包含p的簇；(3)否则，p被暂时标注为噪声点；(4)访问数据集中的下一个点，重复上述过程，直到数据集中所有的点都被处理；在集中过程中，区分核心目标和边界目标，通过渐进的迭代优化运算；删除相互之间类别信息模糊的无用数据，而这些目标对应着数据集中样本分布的边界点。

所述服务器预处理单元包括分类处理单元，所述分类处理单元，针对输入的数据集，通过邻域和连接数，判断是否属于相同的簇。

所述服务器包括一个推送单元，所述推送单元用于根据提取出相同簇用户的不同属性，对不同的属性下的用户执行不同运动属性类型信息的推送；所述不同用户的属性包括相同的群组标识信息ID。

所述服务器中，向用户推送的不同属性类型信息是依据是否属于相同类型下的簇的信息分类。

所述连接点信息具体可以是用户运动行为的交叉点，可选的所述用户的连接点信息是用户相同的时间段，相近的生理参数，病理状态，心理状态，呼吸指数、睡眠，心理状态，或运动路径等。

可选实例性的，某一医疗康复用户为运动爱好者，该用户所对应的运动医疗分类属性多涉及运动类的信息，例如：各种运动项目的持续时间、所在地点等信息。用户设备基于用户所对应的知识图谱或簇的分类属性，向用户提供服务。例如，结合该用户所对应的知识图谱或簇的分类属性中“该用户所偏爱的运动项目、该用户曾涉及的活动地点”等信息，为该用户推送类型相似、且该用户未曾尝试过的运动项目、路线建议，以及周边类似的正康复的用户等信息，提升医疗管理数据系统的用户体验。

进一步，所述服务器中的用户终端中，向所述服务器发送自身测量的数据信息，基于用户的历史医疗行为和健康类运动信息，对所述的依据簇的分类属性，所述分类属性可以有大类的分类，比如肢体康复，心肺功能扩充等，通过不同的大类交叉聚类，获取到同一簇下的不同属性下的运动健康指引，为不同时段的用户提供健康指引。

可选的，所述用户可以向运动健康服务器设置历史行为和运动数据的特征提取，所述服务器中的数据处理单元根据设置的数据类型，对用户数据执行聚类特征提取，依据用户的设置向用户提供健康行为提供指引和反馈。监控运动的历史行为，可以是用户通过服务器登录选择或通过短信方式执行反馈。

服务器端可以通过用户智能终端获取用户的运动信息，并检测用户的运动状态信息，以根据实时监测的信息与医疗数据簇所述的分类属性推荐的运动量，调整运动信息，使得可以根据用户的数据分类簇为用户提供科学合理的运动方案，因不合理的运动方案导致用户运动过度或运动不足，确保了用户的运动与饮水平衡，提升了用户的使用体验。

当运动信息有更新时，智能设备可智能地向用户提示调整后的运动信息，具体地，可以通过语音提醒、或智能设备的显示功能，在显示界面上以图片或文字形式显示提示信息；智能设备还可以在自身向用户通知信息的同时，或自身不通知信息仅将调整后的康复运动数据发送至指定终端，以使指定终端根据调整后的运动信息向用户推送提示消息，其中，指定终端可以是手机、可穿戴设备、跑步机等，确保了用户当前无论靠近或远离智能水杯，均可以及时获知调整后的运动信息；

进一步，所述服务器中包括运动健身康复管理单元：用于制定用户运动计划并按时提醒用户执行运动计划，记录用户的运动记录结果，生成运动统计报告曲线。

用户交互单元：用于建立、管理用户账户及社交账号，添加、管理亲情账户及跟踪该亲情账户的测量数据，建立账户社区交互。

报告管理单元：用于按用户、时间段、测量项目统计测量结果并以最直观的方式显示；经过综合报告单元处理过的信息通过手机网络数据传输模块传递至数据库。

所述数据库通过数据解析、分类存储和请求数据的检索、分发模块对数据进行分析形成数据库。

实施例2

示例性，服务器根据用户的测量数据聚类得出确定出样本用户的糖脂代谢紊乱，根据用户在多个肥胖成因类别的评分，生成针对用户的个性化健康计划。其中，个性化健康计划包括饮食规划和/或健身计划。饮食规划中包括禁忌饮食、倡导饮食、每日饮食摄入热量、三大营养物质所占比例等信息；将个性化健康计划推送给用户。

智能终端向服务器请求相应用户的用于健康评估和/或康复评估的预期结果，服务器可以能够基于该用户的聚类融合后的多元用户数据来选取相应的多类历史指导样本库，且能够基于该用户的融合后的多元用户数据来生成用于健康评估结果和用于康复评估的结果，所述结果想智能终端进行发送，并关联同簇中不同用户的真实行为和康复曲线，一并向用户发送。

可选的所述智能终端可以借助速度传感器、无线上网技术以及全球定位系统，获取患者运动速度及心率信息，能够分析患者处于何种运动状态(睡觉、运动、工作、吃饭、闲坐、行走等)，并将上述信息发送给服务器端；服务器端联合智能设备终端可以通过综合人体成分分析报告、有氧能力、肌肉力量报告给出运动处方。推荐聚类算法是根据用户的兴趣、医疗数据、需求信息等属性，将其他的存在连接交差点或相同簇内其他用户或用户不知的、用户感兴趣的信息推荐给用户；簇内信息采用采用这些属性将用户之间建立关联。归类后的用户，由于推荐聚类算法分析产生的兴趣点，使用户彼此之间关系密切；确定诸如糖脂代谢紊乱患者之间的康复程度，执行共享显示，提升数据的利用率。

进一步，所述智能终端和服务器请求之间执行交叉确认的方式服务器基于用户的体征信息与推荐的簇中户体征信息的差异程度进行确认。在用户体征信息与推荐的簇中用户体征信息的差异项超过预设项时，表示运动信息与饮食信息彼此不符，可以确认用户的运动信息出现异常；服务器向用户或第三方终端发送数据异常提醒，并重新测试用户运动信息。在重新测试用户运动信息后，仍确认用户的运动信息出现异常，或者是用户无法重新测试时，那么通过预期的运动信息来修正运动信息中的差异项；通过交叉确认验证用户的运动信息是否合规，校正运动匹配计划并对运动康复的执行设置提醒。

实施例3

如实施例1中的所述系统，系统中的服务器中对于数据的处理包括对于数据执行标准化，所述标准化为对于运动健康医疗相关的数据执行布尔化，所述布尔化具体为：对于众多的医疗数据而言，与运动健康相关的类别数据和主题或属性是不同的；每个用户与其它大数据的正常医疗数据的共同属性会出现比较少，因此需要执行数据集中的连接数的聚类处理。对于主题类型下的运动属性的设置为，获取的数据类型是是否在相应的区间内，设置对应的属性值布尔值，比如在该区段为0，不在该区段为1。对应于不同的肺活量或不同的生理参数指标段。以此提高不同类型参数下的特征提取的处理效率。

可选的所述标准化处理具体为：对标准化和非标准化的结构执行标准处理，形成统一的属性值。对于各类属性值执行区域划分。获取各个指标参数具体化，CO₂，脉搏，肺活量等，将各个具体化指标参数分子化，通过将各个数字值之间的数字化后，体现为是否在设定的区间段内，是否有，是否存在，将该指标进行布尔属性化。

通过对于邻域和连接数，来判断用户或用户所测量的数据集是否属于相同的一个簇，如果两个邻域紧挨着而没有共同的区域，比如区域A和B，但是如果它们属于同一个簇的话，那么必定存在另外若干个邻域的区域C，与它们都相邻。根据连接合并了邻近的数据点的信息，因此具有全局的特点；数据点对之间的连接数目越多，它们越可能同属于一个相同的簇。

可选的，通过连接数来判断数据或数据集之间的相似性，

示例性的P点邻域是是指以点p为中心，r为半径的区域，连接是点x是邻域p和邻域q的一个连接，当前仅当点x即在点p的领域内，有在q的邻域内。

对于数据集的邻域和连接数的判断具体是：输入参数包括n个数据点的数据集，设置预期可能划分的份数k；最初设置，每一数据点为一个划分；计算各个数据点之间的连接数；为每一个划分i，建立一个序列q[i]，包含每一个与划分i之间的连接数不为零的划分j；对序列q[i]中各个划分，依据连接数g(i，j)的大小进行排序；建立一个全局的内存块Q，包含每一个q[i]的适合函数最大值的划分j；每一回合，合并Q中最佳划分j与q[j]中的最佳划分；每当合并即重新运算各局部内存块及全局内存块，包括新形成之划分，当划分数不小于k时，持续合并，此外当所有q[i]＝0时亦停止合并。

可选的，数据采与过滤由于不同的时间阶段或不同的需求，采集与过滤的需求也是不断变化的，为保证此阶段数据的可追溯性，需要建立全局的元数据管理，同时为后期的数据共享、分析及呈现提供一致性管理。

可选的对预先需要处理的数据执行去噪处理，所述去噪预先处理具体为：1)从数据集中任意选取一个点p，并对其进行区域查询；(2)如果p是核心点，则寻找所有从p密度可达的点，最终形成一个包含p的簇；(3)否则，p被暂时标注为噪声点；(4)访问数据集中的下一个点，重复上述过程，直到数据集中所有的点都被处理；在集中过程中，区分核心目标和边界目标，通过渐进的迭代优化运算，删除相互之间类别信息模糊的无用数据，而这些目标对应着数据集中样本分布的边界点。

数据存储采集的医疗数据按照规模或用途的不同，可以分别存储在关系数据库或非关系数据库NoSQM中。另外，按数据使用频率的不同，也可以分为实时库、离线分析库及备份归档库，优化数据存储，确保业务的实时与高效运行。

本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)、随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)、快闪存储器(Flash Memory)、硬盘(Hard Disk Drive，缩写：HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive，SSD)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。

如在本申请所使用的，术语“组件”、“模块”、“系统”等等旨在指代计算机相关实体，该计算机相关实体可以是硬件、固件、硬件和软件的结合、软件或者运行中的软件。例如，组件可以是，但不限于是：在处理器上运行的处理、处理器、对象、可执行文件、执行中的线程、程序和/或计算机。作为示例，在计算设备上运行的应用和该计算设备都可以是组件。一个或多个组件可以存在于执行中的过程和/或线程中，并且组件可以位于一个计算机中以及/或者分布在两个或更多个计算机之间。此外，这些组件能够从在其上具有各种数据结构的各种计算机可读介质中执行。这些组件可以通过诸如根据具有一个或多个数据分组(例如，来自一个组件的数据，该组件与本地系统、分布式系统中的另一个组件进行交互和/或以信号的方式通过诸如互联网之类的网络与其它系统进行交互)的信号，以本地和/或远程过程的方式进行通信。

应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (10)

1.一种基于运动医疗健康数据的管理系统，其特征在于：所述系统包括服务器，数据库和用户终端；

所述服务器中包括数据预处理单元，分类处理单元和推送单元，所述数据预处理单元用于对数据执行标准化处理，所述标准化处理为将不同的类型属性下的数据执行分区段做布尔化；所述数据预处理单元，系统数据库中存储的数据执行过滤去噪处理；所述服务器预处理单元包括分类处理单元，所述分类处理单元，针对输入的数据集通过邻域和连接数，判断是否属于相同的簇；

所述推送单元，所述推送单元用于根据提取出相同簇用户的不同属性，对不同的属性下的用户执行不同属性类型信息的推送；

所述存储库，存储采集的医疗数据按照规模或用途的不同，分别存储在关系数据库或非关系数据库中。

2.如权利要求1所述的系统，其特征在于：连接点的信息为：生理参数，病理状态，心理状态，呼吸指数、睡眠、心理状态、或运动路径数据信息。

3.如权利要求2所述的系统，其特征在于：所述数据预处理单元中的过滤去噪处理具体为：针对不同类型数据下的数据集，在数据集中任意选取一个点p，并对其进行区域查询；如果p是核心点，则寻找所有从p密度可达的点，最终形成一个包含p的簇；否则，p被暂时标注为噪声点；访问数据集中的下一个点，重复以上过程，直到数据集中所有的点都被处理；在集中过程中，区分核心目标和边界目标，通过渐进的迭代优化运算；删除相互之间类别信息模糊的无用数据。

4.如权利要求3所述的系统，其特征在于：所述服务器通过用户终端获取用户的运动信息，并检测用户的运动状态信息，以根据实时监测的信息与医疗数据的分类属性推荐的运动量，调整运动信息，根据用户的数据分类簇的属性为用户提供运动康复方案。

5.如权利要求4所述的系统，其特征在于：所述服务器中，向用户推送的不同属性类型信息是依据是否属于相同类型下的簇的信息分类。

6.如权利要求5所述的系统，其特征在于：用户终端和服务器请求之间执行交叉确认，服务器基于用户的体征信息与推荐的簇中户体征信息的差异程度进行确认；服务器在用户体征信息与推荐的簇中用户体征信息的差异项超过预设项时，表示运动信息与饮食信息彼此不符，确认用户的运动信息出现异常；服务器向用户或第三方终端发送数据异常提醒，并重新测试用户运动信息。

7.如权利要求6所述的系统，其特征在于：所述服务器还包括用户交互单元：用于建立、管理用户账户及社交账号，添加、管理亲情账户及跟踪该亲情账户的测量数据并建立账户社区交互。

8.如权利要求7所述的系统，其特征在于：所述系统中的服务器还包括报告管理单元：用于按用户、时间段、测量项目统计测量结果并显示；报告单元处理过的信息通过网络数据传递至数据库。

9.如权利要求8所述的系统，其特征在于：所述异常提醒是用户终端智通过语音提醒或用户终端的显示功能，在显示界面上以图片或文字形式显示提示信息。

10.如权利要求9所述的系统，其特征在于：对医疗数据建立全局的元数据管理。

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