CN114464321A - 一种基于大数据的智慧医疗系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于大数据的智慧医疗系统，涉及智慧医疗技术领域，包括数据采集模块、数据分析模块、控制器、报警模块、体征分析模块以及关联预警模块；数据分析模块用于接收用户的电子病历信息并进行分析，计算得到用户的诊疗系数；体征分析模块用于接收用户的体征参数信息并进行分析；本发明能够对用户的体征参数信息进行实时监测，根据体征参数信息并结合电子病历信息对用户的身体状态进行评估并及时预警；有效提高用户的医疗安全；当用户体征参数信息异常时，通过关联预警模块对家庭成员进行发送值分析并根据发送值将用户的体征参数信息发送至对应家庭成员手机终端进行预警；提高家庭成员对用户身体健康的重视，从而及时治疗。
Description
技术领域
本发明涉及智慧医疗技术领域，具体是一种基于大数据的智慧医疗系统。
背景技术
随着生活水平不断提高和人们工作和生活节奏逐渐加快，健康成为人们越来越关注的话题，人们越来越多地注意通过体检或健康调查等途径及时准确的了解自身健康状况。
公开号CN106308770A公开了一种移动健康监控系统，它包括有若干个可移动的生理特征采集终端、后台专家系统和若干个显示终端，其中生理特征采集终端包括有生理信号采集电路、A/D转换电路、数据转换电路和zigbee无线通讯模块以及存储模块、显示模块；所述生理特征采集终端用于实时采集用户的生理信号并将生理信号经过处理后传输至后台专家系统，由显示终端显示后台专家系统的分析结果并反馈诊断意见；本发明实现了对用户身体状况的实时监测，并且相对于当前通常的医疗方式而言，在用户的生理信息检测方面更加快捷和方便，避免了检测人员由于不能及时发现病兆而错过了最佳的治疗时机，导致病情的恶化。
然而该专利中仅仅是实时采集用户的生理信号，没有对数据作进一步分析，综合的数据没法评估，也没有考虑历史数据的影响；同时当用户身体状态异常时，存在不能对家庭成员进行发送值分析并通过发送值将用户的体征数据发送至对应家庭成员手机终端进行预警，提高家庭成员的重视，从而及时治疗。
发明内容
为了解决上述方案存在的问题，本发明提供了一种基于大数据的智慧医疗系统。本发明能够对用户的体征参数信息进行实时监测，根据体征参数信息并结合电子病历信息对用户的身体状态进行评估；并及时预警；有效提高用户的医疗安全；同时当用户体征参数信息异常时，能够对家庭成员进行发送值分析并根据发送值将用户的体征参数信息发送至对应家庭成员手机终端进行预警；使得用户的异常体征参数信息能第一时间通知到对应家庭成员，提高家庭成员对用户身体健康的重视，从而及时治疗，提高用户的医疗安全。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于大数据的智慧医疗系统，包括数据采集模块、数据分析模块、控制器、报警模块、显示模块、体征分析模块以及关联预警模块；
所述数据采集模块用于采集用户的电子病历信息并将用户的电子病历信息传输至数据分析模块；所述数据分析模块用于接收用户的电子病历信息并进行分析，计算得到用户的诊疗系数ZL；将诊疗系数ZL与诊疗系数阈值相比较；得到对应的评价信号；所述评价信号包括高危信号、中危信号、低危信号；
所述数据分析模块用于将用户的诊疗系数ZL和对应的评价信号传输至控制器；所述控制器用于在接收到高危信号后驱动控制报警模块发出警报，并在显示模块显示“用户身体素质较差，建议定期去医院进行健康检查”；
所述控制器还用于接收到用户的诊疗系数ZL和对应的评价信号后，生成体征分析信号并将体征分析信号发送至体征分析模块，所述体征分析模块用于接收用户的体征参数信息并进行分析；具体分析步骤为：
步骤一：获取用户的体征参数信息；将用户的实时心率标记为M1，将用户的实时体温标记为M2，将用户的血压标记为M3，将用户的睡眠质量标记为M4，将用户的血糖标记为M5；
步骤二：利用公式XZ＝η×(M1×g1+M2×g2+M3×g3+M5×g4)/(M4×g5)计算得到用户的心脏健康系数XZ；其中g1、g2、g3、g4、g5均为比例系数；
建立心脏健康系数XZ随时间变化的曲线图；若心脏健康系数XZ＞健康系数阈值且心脏健康系数XZ＞健康系数阈值的时长超过预设时长，则此时用户身体状态异常，生成体征异常信号；
步骤三：从初始时刻起，按照预设的采集间隔时长采集用户的心脏健康系数，求取心脏健康系数的安稳值W；
步骤四：将高危用户、中危用户和低危用户分别对应设置安稳阈值u1、u2以及u3；其中u1＜u2＜u3；将安稳值W与用户对应的安稳阈值相比较，若安稳值W＞对应的安稳阈值，则表示用户的体征参数变化剧烈，此时用户身体状态异常，生成体征异常信号；
所述体征分析模块用于将体征异常信号传输至控制器，所述控制器用于在接收到体征异常信号后驱动控制报警模块发出警报，并在显示模块显示“用户体征参数异常，建议尽快去医院进行健康检查”；
进一步地，心脏健康系数的安稳值W的计算方法为：
将采集的心脏健康系数标记为XZi，i＝1，...，n；
令最新采集的心脏健康系数为XZn，取XZn及其前X1组心脏健康系数的值，将其标记为区间系数Ji，i＝n-X1，...，n；其中X1为预设值；当n≤X1时；此时自动对X1的值进行重置，令X1＝n-1；
按照平均值计算公式计算得到区间系数Ji的均值，将该均值标记为P；
利用公式
获取得到均偏值α；遍历区间系数Ji，将Ji的最大值标记为Jmax，将Ji的最小值标记为Jmin；
将最大值Jmax与最小值Jmin的差值除以最小值Jmin得到区间系数Ji的差异比Cb，即Cb＝(Jmax-Jmin)/Jmin；
利用公式
获取得到安稳值W；其中A5、A6为比例系数；
进一步地，所述控制器还用于在接收到体征异常信号后将对应用户的体征参数信息传输至关联预警模块；所述关联预警模块用于将体征异常信号和对应用户的体征参数信息传输至对应家庭成员的手机终端内进行预警；
进一步地，所述关联预警模块的具体工作步骤为：
V1：关联预警模块向家庭成员的手机终端发送位置获取指令获取家庭成员手机终端的当前实时位置；将家庭成员的当前实时位置与用户的位置进行距离差计算获取得到人员间距D1；
将人员间距D1小于预设间距阈值的家庭成员标记为初选人员，将初选人员的手机终端标记为初选终端；
V2：将关联预警模块向初选终端传输数据的延迟标记为Hm；将延迟Hm与延迟阈值相比较；若Hm＞延迟阈值；则将该延迟标记为影响延迟；统计影响延迟出现的次数为C2；将影响延迟与延迟阈值进行差值计算获取得到超延值，将所有的超延值进行求和得到超延总值C3；
利用公式SH＝C2×b4+C3×b5获取得到延迟系数SH，其中b4、b5均为系数因子；
V3：将关联预警模块向初选终端传输数据的码率标记为Gm；其中Gm与Hm一一对应；将所有的码率进行求和并取均值获取得到平均码率并标记为Gs；
利用公式FS＝(Gs×k1)/(SH×k2+D1×k3)获取得到初选人员的发送值FS；其中k1、k2、k3均为系数因子；
V4：选取发送值FS最大的初选人员作为选中人员，所述关联预警模块用于将体征异常信号和对应用户的体征参数信息传输至选中人员的手机终端内进行预警，使得用户的异常体征参数信息能第一时间通知到对应家庭成员，提高家庭成员对用户身体健康的重视，从而及时治疗；
进一步地，所述电子病历信息包括诊断时间、诊疗时长以及病况的详细描述；所述病况的详细描述携带有病情威胁等级信息；其中病情威胁等级越高，则病情越严重；
进一步地，所述数据分析模块的具体分析步骤为：
S1：获取系统当前时间前三年内用户的电子病历信息；将电子病历信息中对应的诊断时间标记为ZT；将诊断时间与系统当前时间进行时间差计算得到缓冲时长HT；将电子病历信息中对应的诊疗时长标记为ZS；
获取电子病历信息中对应的病情威胁等级信息；设定每个病情威胁等级均有一个对应的威胁值，将该病情威胁等级与所有的病情威胁等级相匹配，得到对应的威胁值WX；
S2：利用公式DW＝(ZS×a1+WX×a2)/(HT×a3)计算得到每条病历的威胁系数DW；其中a1、a2、a3均为系数因子；
将威胁系数DW与预设威胁系数阈值相比较；
若威胁系数DW≥预设威胁系数阈值，则将对应的威胁系数标记为影响系数；统计影响系数出现的次数为C1；将影响系数与预设威胁系数阈值进行差值计算得到超威值；将所有的超威值进行求和得到超威总值W1；
利用公式CW＝C1×a4+W1×a5计算得到超威系数CW，其中a4、a5均为系数因子；
S3：将所有的诊断时间按照时间先后进行排序，将排序后相邻的两个诊断时间进行时间差计算得到单次诊断间隔；将所有的单次诊断间隔进行求和并取均值得到诊断间隔均值FT；
将最近一次的诊断时间与系统当前时间进行时间差计算得到延诊时长HT；
利用公式ZL＝(CW×b1+HT×b2)/(FT×b3)计算得到用户的诊疗系数ZL，其中b1、b2、b3均为系数因子；其中诊疗系数ZL越高，则表明用户的身体素质越差；
S4：将诊疗系数ZL与诊疗系数阈值相比较；得到对应的评价信号；其中诊疗系数阈值包括L1和L2；且L1＞L2；具体为：
若ZL≥L1，则将对应用户标记为高危用户，并生成高危信号；
若L2＜ZL＜L1，则将对应用户标记为中危用户，并生成中危信号；
若ZL≤L2，则将对应用户标记为低危用户，并生成低危信号。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明中数据分析模块用于接收用户的电子病历信息并进行分析，计算得到用户的诊疗系数ZL；将诊疗系数ZL与诊疗系数阈值相比较；得到对应的评价信号；控制器在接收到高危信号后驱动控制报警模块发出警报，并在显示模块显示“用户身体素质较差，建议定期去医院进行健康检查”；所述体征分析模块用于接收用户的体征参数信息并进行分析，利用公式计算得到用户的心脏健康系数XZ；并求取心脏健康系数的安稳值W，将高危用户、中危用户和低危用户分别对应设置安稳阈值u1、u2以及u3；若安稳值W＞对应的安稳阈值，则生成体征异常信号；本发明能够对用户的体征参数信息进行实时监测，根据体征参数信息并结合电子病历信息对用户的身体状态进行评估；并及时预警；能够有效提高用户的医疗安全；
2、本发明中关联预警模块用于将体征异常信号和对应用户的体征参数信息传输至对应家庭成员的手机终端内进行预警；结合人员间距、延迟系数和平均码率；利用公式计算得到家庭成员的发送值FS；选取发送值FS最大的家庭成员作为选中人员，使得用户的异常体征参数信息能第一时间通知到对应家庭成员，提高家庭成员对用户身体健康的重视，从而及时治疗，提高用户的医疗安全。
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为本发明的系统框图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明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在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，一种基于大数据的智慧医疗系统，包括数据采集模块、数据分析模块、控制器、报警模块、显示模块、体征分析模块以及关联预警模块；
实施例1
数据采集模块用于采集用户的电子病历信息并将用户的电子病历信息传输至数据分析模块，电子病历信息包括诊断时间、诊疗时长以及病况的详细描述；病况的详细描述携带有病情威胁等级信息；其中病情威胁等级越高，则病情越严重；
数据分析模块用于接收用户的电子病历信息并进行分析，具体分析步骤为：
S1：获取系统当前时间前三年内用户的电子病历信息；将电子病历信息中对应的诊断时间标记为ZT；将诊断时间与系统当前时间进行时间差计算得到缓冲时长HT；将电子病历信息中对应的诊疗时长标记为ZS；
获取电子病历信息中对应的病情威胁等级信息；设定每个病情威胁等级均有一个对应的威胁值，将该病情威胁等级与所有的病情威胁等级相匹配，得到对应的威胁值WX；
S2：利用公式DW＝(ZS×a1+WX×a2)/(HT×a3)计算得到每条病历的威胁系数DW；其中a1、a2、a3均为系数因子；
将威胁系数DW与预设威胁系数阈值相比较；
若威胁系数DW≥预设威胁系数阈值，则将对应的威胁系数标记为影响系数；统计影响系数出现的次数为C1；将影响系数与预设威胁系数阈值进行差值计算得到超威值；将所有的超威值进行求和得到超威总值W1；
利用公式CW＝C1×a4+W1×a5计算得到超威系数CW，其中a4、a5均为系数因子；
S3：将所有的诊断时间按照时间先后进行排序，将排序后相邻的两个诊断时间进行时间差计算得到单次诊断间隔；将所有的单次诊断间隔进行求和并取均值得到诊断间隔均值FT；
将最近一次的诊断时间与系统当前时间进行时间差计算得到延诊时长HT；
利用公式ZL＝(CW×b1+HT×b2)/(FT×b3)计算得到用户的诊疗系数ZL，其中b1、b2、b3均为系数因子；其中诊疗系数ZL越高，则表明用户的身体素质越差；
S4：将诊疗系数ZL与诊疗系数阈值相比较；得到对应的评价信号；其中诊疗系数阈值包括L1和L2；且L1＞L2；评价信号包括高危信号、中危信号、低危信号；具体为：
若ZL≥L1，则将对应用户标记为高危用户，并生成高危信号；
若L2＜ZL＜L1，则将对应用户标记为中危用户，并生成中危信号；
若ZL≤L2，则将对应用户标记为低危用户，并生成低危信号；
数据分析模块用于将用户的诊疗系数ZL和对应的评价信号传输至控制器；控制器用于在接收到高危信号后驱动控制报警模块发出警报，并在显示模块显示“用户身体素质较差，建议定期去医院进行健康检查”；
实施例2
控制器还用于接收到用户的诊疗系数ZL和对应的评价信号后，生成体征分析信号并将体征分析信号发送至体征分析模块，体征分析模块用于接收用户的体征参数信息并进行分析；体征参数信息包括心率、体温、血压、睡眠质量以及血糖；具体分析步骤为：
步骤一：获取用户的体征参数信息；将用户的实时心率标记为M1，将用户的实时体温标记为M2，将用户的血压标记为M3，将用户的睡眠质量标记为M4，将用户的血糖标记为M5；
步骤二：利用公式XZ＝η×(M1×g1+M2×g2+M3×g3+M5×g4)/(M4×g5)计算得到用户的心脏健康系数XZ；其中g1、g2、g3、g4、g5均为比例系数；
建立心脏健康系数XZ随时间变化的曲线图；若心脏健康系数XZ＞健康系数阈值且心脏健康系数XZ＞健康系数阈值的时长超过预设时长，则此时用户身体状态异常，生成体征异常信号；
步骤三：从初始时刻起，按照预设的采集间隔时长采集用户的心脏健康系数，将采集的心脏健康系数标记为XZi，i＝1，...，n；
令最新采集的心脏健康系数为XZn，取XZn及其前X1组心脏健康系数的值，将其标记为区间系数Ji，i＝n-X1，...，n；其中X1为预设值；
按照平均值计算公式计算得到区间系数Ji的均值，将该均值标记为P；
根据均值P和区间系数Ji，求取心脏健康系数的安稳值W，具体计算方法为：
当n≤X1时；此时自动对X1的值进行重置，令X1＝n-1；
当n>X1时，X1的具体取值为用户预设值；
利用公式
获取得到均偏值α；其中|P-Ji|表示求取P与Ji差值的绝对值；
遍历区间系数Ji，将Ji的最大值标记为Jmax，将Ji的最小值标记为Jmin；
将最大值Jmax与最小值Jmin的差值除以最小值Jmin得到区间系数Ji的差异比Cb，即Cb＝(Jmax-Jmin)/Jmin；
利用公式
获取得到安稳值W；其中A5、A6为比例系数；
步骤四：将高危用户、中危用户和低危用户分别对应设置安稳阈值u1、u2以及u3；其中u1＜u2＜u3；
将安稳值W与用户对应的安稳阈值相比较，若安稳值W＞对应的安稳阈值，则表示用户的体征参数变化剧烈，此时用户身体状态异常，生成体征异常信号；
体征分析模块用于将体征异常信号传输至控制器，控制器用于在接收到体征异常信号后驱动控制报警模块发出警报，并在显示模块显示“用户体征参数异常，建议尽快去医院进行健康检查”；
本发明能够对用户的体征参数信息进行实时监测，根据体征参数信息并结合电子病历信息对用户的身体状态进行评估；并及时预警；能够有效提高用户的医疗安全；
实施例3
控制器还用于在接收到体征异常信号后将对应用户的体征参数信息传输至关联预警模块；关联预警模块用于将体征异常信号和对应用户的体征参数信息传输至对应家庭成员的手机终端内进行预警；具体步骤为：
V1：关联预警模块向家庭成员的手机终端发送位置获取指令获取家庭成员手机终端的当前实时位置；将家庭成员的当前实时位置与用户的位置进行距离差计算获取得到人员间距D1；
将人员间距D1小于预设间距阈值的家庭成员标记为初选人员，将初选人员的手机终端标记为初选终端；
V2：将关联预警模块向初选终端传输数据的延迟标记为Hm；将延迟Hm与延迟阈值相比较；若Hm＞延迟阈值；则将该延迟标记为影响延迟；统计影响延迟出现的次数为C2；将影响延迟与延迟阈值进行差值计算获取得到超延值，将所有的超延值进行求和得到超延总值C3；
利用公式SH＝C2×b4+C3×b5获取得到延迟系数SH，其中b4、b5均为系数因子；
V3：将关联预警模块向初选终端传输数据的码率标记为Gm；其中Gm与Hm一一对应；将所有的码率进行求和并取均值获取得到平均码率并标记为Gs；
利用公式FS＝(Gs×k1)/(SH×k2+D1×k3)获取得到初选人员的发送值FS；其中k1、k2、k3均为系数因子；
V4：选取发送值FS最大的初选人员作为选中人员，关联预警模块用于将体征异常信号和对应用户的体征参数信息传输至选中人员的手机终端内进行预警，使得用户的异常体征参数信息能第一时间通知到对应家庭成员，提高家庭成员对用户身体健康的重视，从而及时治疗。
上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。
本发明的工作原理：
一种基于大数据的智慧医疗系统，在工作时，首先数据采集模块采集用户的电子病历信息并将用户的电子病历信息传输至数据分析模块，数据分析模块用于接收用户的电子病历信息并进行分析，获取系统当前时间前三年内用户的电子病历信息；利用公式计算得到每条病历的威胁系数DW；将威胁系数DW与预设威胁系数阈值相比较；经过相关处理计算得到超威系数CW，结合诊断间隔均值FT、延诊时长HT；利用公式ZL＝(CW×b1+HT×b2)/(FT×b3)计算得到用户的诊疗系数ZL；将诊疗系数ZL与诊疗系数阈值相比较；得到对应的评价信号；控制器在接收到高危信号后驱动控制报警模块发出警报，并在显示模块显示“用户身体素质较差，建议定期去医院进行健康检查”；
控制器还用于接收到用户的诊疗系数ZL和对应的评价信号后，生成体征分析信号并将体征分析信号发送至体征分析模块，体征分析模块用于接收用户的体征参数信息并进行分析，利用公式计算得到用户的心脏健康系数XZ；若心脏健康系数XZ＞健康系数阈值且心脏健康系数XZ＞健康系数阈值的时长超过预设时长，则此时用户身体状态异常，生成体征异常信号；从初始时刻起，按照预设的采集间隔时长采集用户的心脏健康系数，求取心脏健康系数的安稳值W，将高危用户、中危用户和低危用户分别对应设置安稳阈值u1、u2以及u3；若安稳值W＞对应的安稳阈值，则生成体征异常信号；控制器用于在接收到体征异常信号后驱动控制报警模块发出警报，并在显示模块显示“用户体征参数异常，建议尽快去医院进行健康检查”；本发明能够对用户的体征参数信息进行实时监测，根据体征参数信息并结合电子病历信息对用户的身体状态进行评估；并及时预警；能够有效提高用户的医疗安全；
关联预警模块用于将体征异常信号和对应用户的体征参数信息传输至对应家庭成员的手机终端内进行预警；将人员间距D1小于预设间距阈值的家庭成员标记为初选人员，将初选人员的手机终端标记为初选终端；将关联预警模块向初选终端传输数据的延迟标记为Hm；将延迟Hm与延迟阈值相比较；经过相关处理获取得到延迟系数SH，结合平均码率和人员间距；利用公式FS＝(Gs×k1)/(SH×k2+D1×k3)获取得到初选人员的发送值FS；选取发送值FS最大的初选人员作为选中人员，使得用户的异常体征参数信息能第一时间通知到对应家庭成员，提高家庭成员对用户身体健康的重视，从而及时治疗，提高用户的医疗安全。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (5)
1.一种基于大数据的智慧医疗系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据分析模块、控制器、报警模块、显示模块、体征分析模块以及关联预警模块；
所述数据采集模块用于采集用户的电子病历信息并将用户的电子病历信息传输至数据分析模块；所述数据分析模块用于接收用户的电子病历信息并进行分析，计算得到用户的诊疗系数ZL；将诊疗系数ZL与诊疗系数阈值相比较；得到对应的评价信号；所述评价信号包括高危信号、中危信号、低危信号；
所述控制器用于在接收到高危信号后驱动控制报警模块发出警报，并在显示模块显示“用户身体素质较差，建议定期去医院进行健康检查”；
所述控制器还用于接收到用户的诊疗系数ZL和对应的评价信号后，生成体征分析信号并将体征分析信号发送至体征分析模块，所述体征分析模块用于接收用户的体征参数信息并进行分析；具体分析步骤为：
获取用户的体征参数信息；利用公式计算得到用户的心脏健康系数XZ；
若心脏健康系数XZ＞健康系数阈值且心脏健康系数XZ＞健康系数阈值的时长超过预设时长，则生成体征异常信号；
从初始时刻起，按照预设的采集间隔时长采集用户的心脏健康系数，求取心脏健康系数的安稳值W；
将高危用户、中危用户和低危用户分别对应设置安稳阈值u1、u2以及u3；其中u1＜u2＜u3；将安稳值W与用户对应的安稳阈值相比较，若安稳值W＞对应的安稳阈值，则生成体征异常信号；
所述控制器用于在接收到体征异常信号后驱动控制报警模块发出警报，并在显示模块显示“用户体征参数异常，建议尽快去医院进行健康检查”。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧医疗系统，其特征在于，所述数据分析模块的具体分析步骤为：
获取系统当前时间前三年内用户的电子病历信息；根据电子病历信息计算得到每条病历的威胁系数DW；
将威胁系数DW与预设威胁系数阈值相比较；若威胁系数DW≥预设威胁系数阈值，则将对应的威胁系数标记为影响系数；统计影响系数出现的次数为C1；将影响系数与预设威胁系数阈值进行差值计算得到超威值；将所有的超威值进行求和得到超威总值W1；利用公式CW＝C1×a4+W1×a5计算得到超威系数CW，其中a4、a5均为系数因子；
将相邻的两个诊断时间进行时间差计算得到单次诊断间隔；将所有的单次诊断间隔进行求和并取均值得到诊断间隔均值FT；将最近一次的诊断时间与系统当前时间进行时间差计算得到延诊时长HT；
利用公式ZL＝(CW×b1+HT×b2)/(FT×b3)计算得到用户的诊疗系数ZL，其中b1、b2、b3均为系数因子。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的智慧医疗系统，其特征在于，根据电子病历信息计算得到每条病历的威胁系数DW；具体包括：
将诊断时间与系统当前时间进行时间差计算得到缓冲时长HT；将诊疗时长标记为ZS；获取电子病历信息中对应的病情威胁等级信息；得到对应的威胁值WX；利用公式DW＝(ZS×a1+WX×a2)/(HT×a3)计算得到每条病历的威胁系数DW；其中a1、a2、a3均为系数因子。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧医疗系统，其特征在于，所述控制器还用于在接收到体征异常信号后将对应用户的体征参数信息传输至关联预警模块；所述关联预警模块用于将体征异常信号和对应用户的体征参数信息传输至对应家庭成员的手机终端内进行预警。
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的智慧医疗系统，其特征在于，所述关联预警模块的具体工作步骤为：
将家庭成员的当前实时位置与用户的位置进行距离差计算获取得到人员间距D1；将人员间距D1小于预设间距阈值的家庭成员标记为初选人员，将初选人员的手机终端标记为初选终端；
将关联预警模块向初选终端传输数据的延迟标记为Hm；将延迟Hm与延迟阈值相比较；经过相关处理得到延迟系数SH；
将关联预警模块向初选终端传输数据的码率标记为Gm；其中Gm与Hm一一对应；将所有的码率进行求和并取均值获取得到平均码率并标记为Gs；
利用公式FS＝(Gs×k1)/(SH×k2+D1×k3)获取得到初选人员的发送值FS；其中k1、k2、k3均为系数因子；选取发送值FS最大的初选人员作为选中人员，将体征异常信号和对应用户的体征参数信息传输至选中人员的手机终端。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202210125095.4A CN114464321A (zh) | 2022-02-10 | 2022-02-10 | 一种基于大数据的智慧医疗系统 |
Applications Claiming Priority (1)
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| CN202210125095.4A CN114464321A (zh) | 2022-02-10 | 2022-02-10 | 一种基于大数据的智慧医疗系统 |
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116110602A (zh) * | 2023-04-13 | 2023-05-12 | 云南医无界医疗网络科技有限公司 | 一种应用于医共体的信息处理方法及系统 |
| CN116779125A (zh) * | 2023-08-25 | 2023-09-19 | 万链指数(青岛)信息科技有限公司 | 基于大数据的智慧医疗管理系统及方法 |
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2022
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|---|---|---|---|---|
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| CN116110602B (zh) * | 2023-04-13 | 2023-06-20 | 云南医无界医疗网络科技有限公司 | 一种应用于医共体的信息处理方法及系统 |
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| CN116779125B (zh) * | 2023-08-25 | 2023-11-07 | 万链指数(青岛)信息科技有限公司 | 基于大数据的智慧医疗管理系统及方法 |
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