CN114547662A - 基于图像传感器的医疗数据处理方法及其系统 - Google Patents

基于图像传感器的医疗数据处理方法及其系统 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开了一种基于图像传感器的医疗数据处理方法及其系统，方法包括：获取第一医疗端发送的挂号信息，并从中提取出科室标识；将科室标识发送至图像传感器；获取图像传感器发送的第一医疗数据，对其进行解析，得到患者信息、医疗检测报告及科室标识；根据科室标识对医疗检测报告进行分类存储。实施本发明实施例，从挂号信息中提取科室标识，可将其与图像传感器采集的医疗检测报告进行绑定生成第一医疗数据，解析该医疗数据得到科室标识和医疗检测报告，并根据科室标识分类存储医疗检测报告；采用这样的处理方式，可以按科室分类存储医疗检测报告，方便后续进行数据查询工作，也为各科室进行报告分析、病例研究等提供了便利。

Description

基于图像传感器的医疗数据处理方法及其系统
技术领域
本发明涉及医疗技术领域，具体涉及一种基于图像传感器的医疗数据处理方法及其系统。
背景技术
随着信息化技术的飞速发展，生产生活数字化已经渗透到人们生活的方方面面。其中，医疗数字化就是一个典型的例子，包括但不仅限于网上挂号及互联网问诊等。同时，在医院内，医疗数字化也越来越普及，例如电子病历及电子报告等。但是，医院科室繁多，产生的医疗数据也越来越多，如何对医疗数据进行有效存储，以方便后续进行数据统计分析及查询，是亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种基于图像传感器的医疗数据处理方法及其系统，以解决上述技术问题。
为实现上述目的，第一方面，本发明实施例提供了一种基于图像传感器的医疗数据处理方法，包括：
获取第一医疗端发送的挂号信息，并从所述挂号信息中提取出科室标识；所述第一医疗端设置于医院的挂号处；
将所述科室标识发送至多个图像传感器，多个所述图像传感器设置于不同的检查科室；
获取多个所述图像传感器发送的第一医疗数据；
对所述第一医疗数据进行解析，得到患者信息、医疗检测报告及科室标识；
根据所述科室标识对所述医疗检测报告进行分类存储。
进一步地，作为本申请的一种优选实施方式，获取多个所述图像传感器发送的第一医疗数据之后，所述方法还包括：
采用加密算法对所述第一医疗数据进行加密处理，并传输至外部医疗云服务平台进行存储；
其中，所述加密算法包括但不仅限于MD5算法、对称加密算法和非对称加密算法。
进一步地，作为本申请的一种优选实施方式，所述方法还包括：
获取来自第二医疗端发送的第二医疗数据；所述第二医疗端为设置于医生诊室或医生办公室的电脑；
采用机器学习算法模型对所述第二医疗数据进行诊断，并将诊断结果返回至所述第二医疗端；
其中，所述第二医疗数据包括医生诊断数据、患者健康档案数据以及医疗科技文献；所述机器学习算法模型包括但不仅限于卷积神经网络模型。
第二方面，本发明实施例提供了一种基于图像传感器的医疗数据处理系统，包括第一医疗端、多个图像传感器以及电子设备，所述第一医疗端设置于医院的挂号处，多个所述图像传感器设置于不同的检查科室；
所述电子设备包括一个或多个处理器、一个或多个输入设备、一个或多个输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器通过总线相互连接，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令执行上述第一方面所述的方法步骤。
第三方面，本发明实施例提供了一种基于图像传感器的医疗数据处理系统，所述第一医疗端设置于医院的挂号处，多个所述图像传感器设置于不同的检查科室；
所述电子设备包括：
获取单元，用于获取第一医疗端发送的挂号信息，并从所述挂号信息中提取出科室标识；
通信单元，用于将所述科室标识发送至多个图像传感器；
所述获取单元还用于获取多个所述图像传感器发送的第一医疗数据；
解析单元，用于对所述第一医疗数据进行解析，得到患者信息、医疗检测报告及科室标识；
存储单元，用于根据所述科室标识对所述医疗检测报告进行分类存储。
进一步地，作为本申请的一种优选实施方式，所述电子设备还包括加密单元，用于：
采用加密算法对所述第一医疗数据进行加密处理，并传输至外部医疗云服务平台进行存储；
其中，所述加密算法包括但不仅限于MD5算法、对称加密算法和非对称加密算法。
进一步地，作为本申请的一种优选实施方式，所述电子设备还包括诊断单元，用于：
获取来自第二医疗端发送的第二医疗数据；所述第二医疗端为设置于医生诊室或医生办公室的电脑；所述第二医疗数据包括医生诊断数据、患者健康档案数据以及医疗科技文献；所述机器学习算法模型包括但不仅限于卷积神经网络模型；
采用机器学习算法模型对所述第二医疗数据进行诊断，并将诊断结果返回至所述第二医疗端。
实施本发明实施例，从挂号信息中提取科室标识，可将其与图像传感器采集的医疗检测报告进行绑定生成第一医疗数据，解析该医疗数据得到科室标识和医疗检测报告，并根据科室标识分类存储医疗检测报告；采用这样的处理方式，可以按科室分类存储医疗检测报告，方便后续进行数据查询工作，也为各科室进行报告分析、病例研究等提供了便利。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。
图1是本发明第一实施例提供的基于图像传感器的医疗数据处理方法的流程示意图；
图2是本发明第二实施例提供的基于图像传感器的医疗数据处理方法的流程示意图；
图3是本发明第一实施例提供的基于图像传感器的医疗数据处理系统的结构示意图；
图4为图3所示电子设备的一种结构示意图；
图5为图3所示电子设备的另一种结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参考图1，本发明第一实施例提供的基于图像传感器的医疗数据处理方法可以包括如下步骤：
S101，获取第一医疗端发送的挂号信息，并从所述挂号信息中提取出科室标识。
其中，所述第一医疗端设置于医院的挂号处。
S102，将所述科室标识发送至多个图像传感器。
其中，多个所述图像传感器设置于不同的检查科室。
S103，获取多个所述图像传感器发送的第一医疗数据。
S104，对所述第一医疗数据进行解析，得到患者信息、医疗检测报告及科室标识。
S105，根据所述科室标识对所述医疗检测报告进行分类存储。
实施本发明实施例，从挂号信息中提取科室标识，可将其与图像传感器采集的医疗检测报告进行绑定生成第一医疗数据，解析该医疗数据得到科室标识和医疗检测报告，并根据科室标识分类存储医疗检测报告；采用这样的处理方式，可以按科室分类存储医疗检测报告，方便后续进行数据查询工作，也为各科室进行报告分析、病例研究等提供了便利。
请参考图2，本发明第二实施例提供的基于图像传感器的医疗数据处理方法可以包括如下步骤：
S201，获取第一医疗端发送的挂号信息，并从所述挂号信息中提取出科室标识。
其中，所述第一医疗端设置于医院的挂号处，其可以是在人工挂号窗口设置的电脑，或者是自助终端。在患者的挂号单上，都会包括患者姓名、年龄以及所挂科室名称等信息。
S202，将所述科室标识发送至多个图像传感器。
其中，多个所述图像传感器设置于不同的检查科室。图像传感器已被广泛应用于医学检查中，在医院的多个科室均设置有上述设备，以方便医生和患者进行医学检查。在本实施例中，所采用的图像传感器为CMOS传感器，但不仅限于此。
S203，获取多个所述图像传感器发送的第一医疗数据。
在医学检查过程中，医师操作图像传感器，可得到医学影像等，根据该医学影像，检查医师形成医疗检测报告。进一步地，图像传感器将患者信息、医疗检测报告及科室标识进行关联，形成一条医疗数据，并向外发送。例如，所形成的医疗数据为：张三+检测报告+普外科。
S204，对所述第一医疗数据进行解析，得到患者信息、医疗检测报告及科室标识。
S205，根据所述科室标识对所述医疗检测报告进行分类存储。
例如，普外科的医疗检测报告放入文件夹A，肾内科的放入文件夹B。
S206，采用加密算法对所述第一医疗数据进行加密处理，并传输至外部医疗云服务平台进行存储。
其中，所述加密算法包括但不仅限于MD5算法、对称加密算法和非对称加密算法等。
目前，医院与患者的关系（医患关系）越来越紧张，而造成医患关系紧张的原因有很多。其中主要的原因有信息不对称、信任危机、理念冲突和法律意识差异等等。另外，由于医疗服务是一种涉及患者生命健康权的特殊服务，这种服务的特殊性决定了医患双方只有在高度信任的基础上，才可能在医疗活动中保持良好的合作关系。
在就医过程中，会产生很多的医疗数据，如果仅存储于医院内部，在发生医患关系时，就难以提供令人信服的证据。因此，可将相关医疗数据发送至外部医疗云服务平台，以起到数据监管的作用，从而可以医患问题的解决提供一定的帮助。而在数据传输过程中，安全问题是不得不考虑的。因此，本实施例中采用MD5算法、对称加密算法和非对称加密算法等对医疗数据进行加密后传送，从而提高数据传输的安全性。
S207，获取来自第二医疗端发送的第二医疗数据。
其中，所述第二医疗端为设置于医生诊室或医生办公室的电脑；所述第二医疗数据包括医生诊断数据、患者健康档案数据以及医疗科技文献中的一种或多种。该医生诊断数据为医生根据患者的实际情况提供的医疗诊断意见以及病症认定结果等。该患者健康档案数据包括但不仅限于患者的年龄、姓名、性别、职业、家庭住址或联系方式等。
S208，采用机器学习算法模型对所述第二医疗数据进行诊断，并将诊断结果返回至所述第二医疗端。
其中，所述机器学习算法模型包括但不仅限于卷积神经网络模型等。
需要说明的是，机器学习算法模型对医疗数据进行诊断，即是对医疗数据进行评估等，所得到的诊断结果返回第二医疗终端，可为医生后续的医疗诊断提供一定的参考价值。
从以上描述可以看出，本实施例终端医疗数据处理方法，不仅可以根据科室标识实现医疗检测报告的分类存储，还可以使医疗数据得到外部服务平台的监管，进一步地还保证了医疗数据传输过程中的安全性。
基于相同的发明构思，本发明实施例提供了一种基于图像传感器的医疗数据处理系统，如图3所示，该系统包括第一医疗端100、多个图像传感器200、电子设备300以及第二医疗端400。
其中，所述第一医疗端100设置于医院的挂号处，多个所述图像传感器200设置于不同的检查科室，所述第二医疗端400为设置于医生诊室或医生办公室的电脑。
可选地，在本申请的一优选实施例中，如图4所示，该电子设备可以包括：一个或多个处理器101、一个或多个输入设备102、一个或多个输出设备103和存储器104，上述处理器101、输入设备102、输出设备103和存储器104通过总线105相互连接。存储器104用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器101被配置用于调用所述程序指令执行前述方法步骤。
应当理解，在本发明实施例中，所称处理器101可以是中央处理单元 (CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (DigitalSignal 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。
输入设备102可以包括键盘等，输出设备103可以包括显示器（LCD等）、扬声器等。
该存储器104可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器101 提供指令和数据。存储器104的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器104还可以存储设备类型的信息。
具体实现中，本发明实施例中所描述的处理器101、输入设备102、输出设备103可执行本发明实施例提供的方法的实施例中所描述的实现方式，在此不再赘述。
需要说明的是，关于数据处理装置更为具体的工作流程，请参考前述方法实施例部分，在此不再赘述。
进一步地，对应于上述基于图像传感器的医疗数据处理方法，本发明实施例还提供了一种可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现：上述方法实施例部分的方法。
所述计算机可读存储介质可以是前述实施例所述的客户机的内部存储单元，例如系统的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述系统的外部存储设备，例如所述系统上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card, SMC），安全数字（SecureDigital, SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。进一步地，所述计算机可读存储介质还可以既包括所述系统的内部存储单元也包括外部存储设备。所述计算机可读存储介质用于存储所述计算机程序以及所述系统所需的其他程序和数据。所述计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
可选地，再请参考图5，在本发明的另一实施例中，电子设备300包括：
获取单元30，用于获取第一医疗端发送的挂号信息，并从所述挂号信息中提取出科室标识；
通信单元31，用于将所述科室标识发送至多个图像传感器；
所述获取单元30还用于获取多个所述图像传感器发送的第一医疗数据；
解析单元32，用于对所述第一医疗数据进行解析，得到患者信息、医疗检测报告及科室标识；
存储单元33，用于根据所述科室标识对所述医疗检测报告进行分类存储；
加密单元34，用于：
采用加密算法对所述第一医疗数据进行加密处理，并传输至外部医疗云服务平台进行存储；其中，所述加密算法包括但不仅限于MD5算法、对称加密算法和非对称加密算法；
诊断单元35，用于：
获取来自第二医疗端发送的第二医疗数据；所述第二医疗端为设置于医生诊室或医生办公室的电脑；所述第二医疗数据包括医生诊断数据、患者健康档案数据以及医疗科技文献；所述机器学习算法模型包括但不仅限于卷积神经网络模型；
采用机器学习算法模型对所述第二医疗数据进行诊断，并将诊断结果返回至所述第二医疗端。
需要说明的是，关于图5所示电子设备更为具体的工作流程，请参考前述方法实施例部分，在此不再赘述。
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、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。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发明的范围。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的单元和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (9)

1.一种基于图像传感器的医疗数据处理方法，其特征在于，包括：
获取第一医疗端发送的挂号信息，并从所述挂号信息中提取出科室标识；所述第一医疗端设置于医院的挂号处；
将所述科室标识发送至多个图像传感器，多个所述图像传感器设置于不同的检查科室；
获取多个所述图像传感器发送的第一医疗数据；
对所述第一医疗数据进行解析，得到患者信息、医疗检测报告及科室标识；
根据所述科室标识对所述医疗检测报告进行分类存储。
2.如权利要求1所述的医疗数据处理方法，其特征在于，获取多个所述图像传感器发送的第一医疗数据之后，所述方法还包括：
采用加密算法对所述第一医疗数据进行加密处理，并传输至外部医疗云服务平台进行存储；
其中，所述加密算法包括但不仅限于MD5算法、对称加密算法和非对称加密算法。
3.如权利要求2所述的医疗数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取来自第二医疗端发送的第二医疗数据；所述第二医疗端为设置于医生诊室或医生办公室的电脑；
采用机器学习算法模型对所述第二医疗数据进行诊断，并将诊断结果返回至所述第二医疗端。
4.如权利要求3所述的医疗数据处理方法，其特征在于，所述第二医疗数据包括医生诊断数据、患者健康档案数据以及医疗科技文献；所述机器学习算法模型包括但不仅限于卷积神经网络模型。
5.一种基于图像传感器的医疗数据处理系统，包括第一医疗端、多个图像传感器以及电子设备，其特征在于，所述第一医疗端设置于医院的挂号处，多个所述图像传感器设置于不同的检查科室；
所述电子设备包括一个或多个处理器、一个或多个输入设备、一个或多个输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器通过总线相互连接，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令执行如权利要求1-4任一项所述的方法步骤。
6.一种基于图像传感器的医疗数据处理系统，包括第一医疗端、多个图像传感器以及电子设备，其特征在于，所述第一医疗端设置于医院的挂号处，多个所述图像传感器设置于不同的检查科室；
所述电子设备包括：
获取单元，用于获取第一医疗端发送的挂号信息，并从所述挂号信息中提取出科室标识；
通信单元，用于将所述科室标识发送至多个图像传感器；
所述获取单元还用于获取多个所述图像传感器发送的第一医疗数据；
解析单元，用于对所述第一医疗数据进行解析，得到患者信息、医疗检测报告及科室标识；
存储单元，用于根据所述科室标识对所述医疗检测报告进行分类存储。
7.如权利要求6所述的医疗数据处理系统，其特征在于，所述电子设备还包括加密单元，用于：
采用加密算法对所述第一医疗数据进行加密处理，并传输至外部医疗云服务平台进行存储；
其中，所述加密算法包括但不仅限于MD5算法、对称加密算法和非对称加密算法。
8.如权利要求7所述的医疗数据处理系统，其特征在于，所述电子设备还包括诊断单元，用于：
获取来自第二医疗端发送的第二医疗数据；所述第二医疗端为设置于医生诊室或医生办公室的电脑；
采用机器学习算法模型对所述第二医疗数据进行诊断，并将诊断结果返回至所述第二医疗端。
9.如权利要求8所述的医疗数据处理系统，其特征在于，所述第二医疗数据包括医生诊断数据、患者健康档案数据以及医疗科技文献；所述机器学习算法模型包括但不仅限于卷积神经网络模型。
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