CN114625827B - 一种基于大数据的临床医学用防感染隔离系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的临床医学用防感染隔离系统，包括隔离空间、隔离小区、隔离监区、传送轨道、消毒器、检测器以及处理器，本发明根据所述隔离人员的途径地点，并根据隔离人员的途径地点得到对应的病毒类型，再根据病毒类型为隔离人员匹配对应的所述隔离空间，最后控制所述传送机将隔离人员送入对应的所述隔离空间，并控制消毒器消杀该隔离空间。本发明通过获取防范区域中待归来的人员的数量以及对应的病毒类型，通过数据分析将隔离小区与隔离人员相匹配，并在隔离的时候对其进行分配，从而防止交叉感染，同时分选机制的轨道将隔离人员送入对应的隔离空间，并在传送的过程中同时进行杀毒，就会使得公共区域也不会被病毒所侵占。

Description

一种基于大数据的临床医学用防感染隔离系统
技术领域
本发明涉及医疗设备领域，特别涉及一种基于大数据的临床医学用防感染隔离系统。
背景技术
在医疗卫生领域中，隔离是治疗病阻断病毒传播的主要方法，在隔离的同时，还要定期的对隔离小区的内部以及周围进行消杀，从而使得病毒无处藏身。对于不同种类的病毒，消杀的时候所使用的消毒剂的成分配比不同，如果在消杀的时候所使用的消毒剂与病毒比匹配，则不会产生良好的杀毒效果，因此，要将不同病毒的隔离人员分别隔离，并且根据病毒的种类使用不同的消毒剂进行病毒的消杀。
在目前的隔离中，将携带或者可能携带病毒的人员分别安置在不同的隔离空间进行隔离，并在隔离空间的门口做出标记，在消杀的过程中，消杀人员分别根据隔离人员携带的病毒的种类将其所在的隔离空间进行消杀。但是隔离人员是根据隔离时间的先后安排的隔离空间，这样就会导致消杀人员在消杀的时候，所需要准备多种不同的消毒剂，才能满足消杀的需求。
因此，一些隔离点在隔离的时候，会同时考了隔离人员所携带的病毒为期安排隔离小区，但是由于不知道后续还会被隔离该病毒的人员的数量，而使得在隔离的时候，往往会出现一些隔离人员更换隔离空间的情况，这样的方式极有可能造成交叉感染，从而造成更加严重的后果。
发明内容
本发明的目的是克服上述现有技术中存在的问题，提供一种基于大数据的临床医学用防感染隔离系统，通过获取防范区域中待归来的人员的数量以及对应的病毒类型，通过数据分析将隔离小区与隔离人员相匹配，并在隔离的时候对其进行分配，从而防止交叉感染。
为此，本发明提供一种基于大数据的临床医学用防感染隔离系统，包括：隔离空间，用于单独隔离隔离人员；隔离小区，由有限个相邻的所述隔离空间组成；隔离监区，由有限个相邻的所述隔离小区组成，边界处设置有一隔离门；传送轨道，其为树状结构，用于连接所述隔离门与每一个所述隔离空间的入口，其上设置有传送机，传送机在所述传送轨道上运动；消毒器，分别设置在每一个所述隔离空间的周围以及所述传送机上；检测器，设置在所述隔离门上，用于检测隔离人员的途径地点；处理器，根据所述隔离人员的途径地点，并根据隔离人员的途径地点得到对应的病毒类型，再根据病毒类型为隔离人员匹配对应的所述隔离空间，最后控制所述传送机将隔离人员送入对应的所述隔离空间，并控制消毒器消杀该隔离空间；电源，用于提供供电。
进一步，所述处理器在为隔离人员匹配对应的所述隔离空间的时候，包括如下步骤：
通过互联网获取病毒在全国各地区的分布图；
从所述分布图中去除没有存在病毒的区域，并将留存的区域的区域通过水滴扩大的方式扩大，使得留存的区域分别与相邻的区域边缘连接，并填充所述分布图得到病毒地分布图；
获取所述病毒地分布图中各个区域来本省人员数量，并得到对应的人员比例；
调节所述病毒地分布图中各个区域在所述病毒地分布图中所占的面积，使得所述病毒地分布图中各个区域的人员比例与所述病毒地分布图中各个区域在所述病毒地分布图中所占的面积比例一致；
根据各个区域在所述病毒地分布图中所占的面积和位置分布对应的所述隔离空间。
更进一步，在确定各个区域在所述病毒地分布图中所占的面积比例的时候，包括如下步骤：
获取所述病毒地分布图中的每一个像素点；
分布提取所述病毒地分布图中每一个区域所包含的像素点的个数；
将每一个区域所包含的像素点的个数的比例作为所述的各个区域在所述病毒地分布图中所占的面积比例。
更进一步，在调节所述病毒地分布图中各个区域在所述病毒地分布图中所占的面积的时候，将所述的各个区域在所述病毒地分布图中所占的面积比例的各个比值依次增加设定的数值后更新该比例。
更进一步，所述处理器还用于验证隔离小区的人员调配，包括如下步骤：
将每一个所述隔离小区中具有隔离人员的隔离空间进行标记；
根据各个所述隔离空间中的隔离人员对应的区域将隔离空间进行聚类，并标记区域对应的隔离人员数量；
绘制隔离人员分布图，使得所述绘制隔离人员分布图中的各个区域的面积比例与所述的各个区域对应的隔离人员数量比例一致；
计算并比较所述绘制隔离人员分布图的特征值与所述病毒地分布图的特征值，若两者在设定的范围则输出真，反之输出假；
若输出为假，则重新调节所述病毒地分布图中各个区域在所述病毒地分布图中所占的面积。
更进一步，所述绘制隔离人员分布图的特征值与所述病毒地分布图的特征值均为灰度值。
本发明提供的一种基于大数据的临床医学用防感染隔离系统，具有如下有益效果：
本发明通过获取防范区域中待归来的人员的数量以及对应的病毒类型，通过数据分析将隔离小区与隔离人员相匹配，并在隔离的时候对其进行分配，从而防止交叉感染；
本发明使用分选机制的轨道将隔离人员送入对应的隔离室，并在传送的过程中同时进行杀毒，就会使得公共区域也不会被病毒所侵占；
本发明使用图像处理的方式对隔离小区的情况进行统计，并结合大数据绘制的人员图像进行比对，将隔离人员分配到合适的隔离空间，并在消杀的时候，在不同病毒的隔离小区使用不同的消毒液。
附图说明
图1为本发明的整体结构纵向剖视示意图；
图2为本发明的处理器为隔离人员匹配对应的隔离空间的流程示意框图；
图3为本发明在确定各个区域在病毒地分布图中所占的面积比例的流程示意框图；
图4为本发明的处理器验证隔离小区的人员调配的流程示意框图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的一个具体实施方式进行详细描述，但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。
在本申请文件中，未经明确的部件型号以及结构，均为本领域技术人员所公知的现有技术，本领域技术人员均可根据实际情况的需要进行设定，在本申请文件的实施例中不做具体的限定。
具体的，如图1-4所示，本发明实施例提供了一种基于大数据的临床医学用防感染隔离系统，是隔离的时候使用的大型设施，包括：隔离空间、隔离小区、隔离监区、传送轨道、消毒器、检测器、处理器以及电源等。其中，隔离空间用于单独隔离隔离人员；隔离小区由有限个相邻的所述隔离空间组成；隔离监区由有限个相邻的所述隔离小区组成，隔离监区的边界处设置有一隔离门；传送轨道为树状结构，用于连接所述隔离门与每一个所述隔离空间的入口，其上设置有传送机，传送机在所述传送轨道上运动；消毒器分别设置在每一个所述隔离空间的周围以及所述传送机上；检测器设置在所述隔离门上，用于检测隔离人员的途径地点；处理器根据所述隔离人员的途径地点，并根据隔离人员的途径地点得到对应的病毒类型，再根据病毒类型为隔离人员匹配对应的所述隔离空间，最后控制所述传送机将隔离人员送入对应的所述隔离空间，并控制消毒器消杀该隔离空间；电源用于给本发明的各个部件提供供电。
本发明在使用的时候，处理器获取要隔离人员的途径地点，就知道该隔离人员所途径的地点，就可得到该隔离人员所对应的病毒类型，例如病毒A、病毒B或者病毒C等。然后根据病毒的类型，为隔离人员匹配对应的隔离空间，即是对于隔离人员的分配过程，最后根据分配的结果，使用传送机将隔离人员运送到对应的隔离空间中，并在传送之后对其进行消杀，从而保证点对点的进行传送和隔离，防止病毒的扩散。
在本发明中，所述处理器在为隔离人员匹配对应的所述隔离空间的时候，包括如下步骤：
(一)通过互联网获取病毒在全国各地区的分布图；
(二)从所述分布图中去除没有存在病毒的区域，并将留存的区域的区域通过水滴扩大的方式扩大，使得留存的区域分别与相邻的区域边缘连接，并填充所述分布图得到病毒地分布图；
(三)获取所述病毒地分布图中各个区域来本省人员数量，并得到对应的人员比例；
(四)调节所述病毒地分布图中各个区域在所述病毒地分布图中所占的面积，使得所述病毒地分布图中各个区域的人员比例与所述病毒地分布图中各个区域在所述病毒地分布图中所占的面积比例一致；
(五)根据各个区域在所述病毒地分布图中所占的面积和位置分布对应的所述隔离空间。
上述步骤(一)至(五)按照逻辑顺序依次进行，其中(一)是对于基础数据的获得，(二)是去除一些没有病毒的区域，充分的使得本发明对隔离空间进行数量最有效的分配，尽可能多的提升利用率，(三)是通过对未来进行规划，得到来本省人员的比例，最后将对应的比例，(四)是将上述已经得到的比例结合对应的等区域的位置，将其进行病毒分布图的绘制，(五)是将病毒分布图进行应用，使得隔离监区中的各个隔离小区表示一个区域，从而对应的分配合适的隔离空间。
上述将隔离空间按照要来隔离空间要隔开的人员的情况进行分配，使得同一个来往区域的人员全部分配在同一个隔离小区，这样在消杀的时候，就会非常的方便，效果也会很好。
同时，在确定各个区域在所述病毒地分布图中所占的面积比例的时候，包括如下步骤：
(1)获取所述病毒地分布图中的每一个像素点；
(2)分布提取所述病毒地分布图中每一个区域所包含的像素点的个数；
(3)将每一个区域所包含的像素点的个数的比例作为所述的各个区域在所述病毒地分布图中所占的面积比例。
上述步骤(1)至(3)中，将上述的比例通过像素的方式展示，这样就可以使得像素的方式所得到的病毒分布图的比例是标准的，在分配的时候，相邻的一个或者多个像素点能够表示一个隔离空间。
同时，为了使得分配的更加合理，需要保证数据的实时性，在调节所述病毒地分布图中各个区域在所述病毒地分布图中所占的面积的时候，将所述的各个区域在所述病毒地分布图中所占的面积比例的各个比值依次增加设定的数值后更新该比例。通过更新比例，使得隔离空间在分配的时候，与时下的形势更加的符合。
同时，所述处理器还用于验证隔离小区的人员调配，包括如下步骤：
(A)将每一个所述隔离小区中具有隔离人员的隔离空间进行标记；
(B)根据各个所述隔离空间中的隔离人员对应的区域将隔离空间进行聚类，并标记区域对应的隔离人员数量；
(C)绘制隔离人员分布图，使得所述绘制隔离人员分布图中的各个区域的面积比例与所述的各个区域对应的隔离人员数量比例一致；
(D)计算并比较所述绘制隔离人员分布图的特征值与所述病毒地分布图的特征值，若两者在设定的范围则输出真，反之输出假；
(E)若输出为假，则重新调节所述病毒地分布图中各个区域在所述病毒地分布图中所占的面积。
上述中，所述绘制隔离人员分布图的特征值与所述病毒地分布图的特征值均为灰度值。本发明通过对隔离人员的分配进行验证，就可以得到隔离人员分配的是都合理，当输出为真的时候，表述分配合理，当输出为假的时候，表示分配不合理，则重新执行上述对应的过程，因此，本发明对于隔离人员的分配具有科学合理的特点，同时对隔离的分配实施的更新。
综上，本发明通过获取防范区域中待归来的人员的数量以及对应的病毒类型，通过数据分析将隔离小区与隔离人员相匹配，并在隔离的时候对其进行分配，从而防止交叉感染。
以上公开的仅为本发明的几个具体实施例，但是，本发明实施例并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于大数据的临床医学用防感染隔离系统，其特征在于，包括：
隔离空间，用于单独隔离隔离人员；
隔离小区，由有限个相邻的所述隔离空间组成；
隔离监区，由有限个相邻的所述隔离小区组成，边界处设置有一隔离门；
传送轨道，其为树状结构，用于连接所述隔离门与每一个所述隔离空间的入口，其上设置有传送机，传送机在所述传送轨道上运动；
消毒器，分别设置在每一个所述隔离空间的周围以及所述传送机上；
检测器，设置在所述隔离门上，用于检测隔离人员的途径地点；
处理器，根据所述隔离人员的途径地点，并根据隔离人员的途径地点得到对应的病毒类型，再根据病毒类型为隔离人员匹配对应的所述隔离空间，最后控制所述传送机将隔离人员送入对应的所述隔离空间，并控制消毒器消杀该隔离空间；
电源，用于提供供电；
所述处理器在为隔离人员匹配对应的所述隔离空间的时候，包括如下步骤：
通过互联网获取病毒在全国各地区的分布图；
从所述分布图中去除没有存在病毒的区域，并将留存的区域的区域通过水滴扩大的方式扩大，使得留存的区域分别与相邻的区域边缘连接，并填充所述分布图得到病毒地分布图；
获取所述病毒地分布图中各个区域来本省人员数量，并得到对应的人员比例；
调节所述病毒地分布图中各个区域在所述病毒地分布图中所占的面积，使得所述病毒地分布图中各个区域的人员比例与所述病毒地分布图中各个区域在所述病毒地分布图中所占的面积比例一致；
根据各个区域在所述病毒地分布图中所占的面积和位置分布对应所述隔离空间。
2.如权利要求1所述的一种基于大数据的临床医学用防感染隔离系统，其特征在于，在确定各个区域在所述病毒地分布图中所占的面积比例的时候，包括如下步骤：
获取所述病毒地分布图中的每一个像素点；
分布提取所述病毒地分布图中每一个区域所包含的像素点的个数；
将每一个区域所包含的像素点的个数的比例作为所述的各个区域在所述病毒地分布图中所占的面积比例。
3.如权利要求1所述的一种基于大数据的临床医学用防感染隔离系统，其特征在于，在调节所述病毒地分布图中各个区域在所述病毒地分布图中所占的面积的时候，将所述的各个区域在所述病毒地分布图中所占的面积比例的各个比值依次增加设定的数值后更新该比例。
4.如权利要求1所述的一种基于大数据的临床医学用防感染隔离系统，其特征在于，所述处理器还用于验证隔离小区的人员调配，包括如下步骤：
将每一个所述隔离小区中具有隔离人员的隔离空间进行标记；
根据各个所述隔离空间中的隔离人员对应的区域将隔离空间进行聚类，并标记区域对应的隔离人员数量；
绘制隔离人员分布图，使得所述绘制隔离人员分布图中的各个区域的面积比例与所述的各个区域对应的隔离人员数量比例一致；
计算并比较所述绘制隔离人员分布图的特征值与所述病毒地分布图的特征值，若两者在设定的范围则输出真，反之输出假；
若输出为假，则重新调节所述病毒地分布图中各个区域在所述病毒地分布图中所占的面积。
5.如权利要求4所述的一种基于大数据的临床医学用防感染隔离系统，其特征在于，所述绘制隔离人员分布图的特征值与所述病毒地分布图的特征值均为灰度值。
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