CN116342345B - 一种基于大数据的智慧社区便民综合服务方法及平台 - Google Patents

一种基于大数据的智慧社区便民综合服务方法及平台 Download PDF

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CN116342345B CN202310603923.5A CN202310603923A CN116342345B CN 116342345 B CN116342345 B CN 116342345B CN 202310603923 A CN202310603923 A CN 202310603923A CN 116342345 B CN116342345 B CN 116342345B
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Abstract

本发明提供了智慧社区服务技术领域中的一种基于大数据的智慧社区便民综合服务方法及平台，所述一种基于大数据的智慧社区便民综合服务方法，包括如下步骤：S1：获取居民的病症类型信息以及对应的所述居民上报的与致病具有关联性的诱病数据信息；S2：基于所述诱病数据信息与所述病症类型的关联性，确定与病症类型对应的细分诱病数据；S3：判断所述病症类型对应的病症情况是否达到流行病的预定要求，若达到所述流行病的预定要求，则控制查询所述病症类型的所述细分诱病数据中集中频发的频发诱病数据。本发明能够快速根据病症人群确认出是否为流行病，并能够精准给定预防和防护手段，提高了社区医疗服务的时效性。

Description

一种基于大数据的智慧社区便民综合服务方法及平台
技术领域
本发明涉及智慧社区服务技术领域，尤其涉及一种基于大数据的智慧社区便民综合服务方法及平台。
背景技术
智慧社区是指通过利用各种智能技术和方式，整合社区现有的各类服务资源，为社区群众提供政务、商务、娱乐、教育、医护及生活互助等多种便捷服务的模式。在社区的医疗管理过程中，也不凡会存在流行病的集中流行。流行病一般是指某种因素引起较多人口发病的传染病，具有传染性强、传播速度较快等特点，常见的有流行性感冒、天花、新冠感染等，患者应做好防护工作，避免引起疾病扩散。流行病属于传染病，流感病毒盛行时会通过空气传播，从而通过呼吸道进入人体，人们在说话、呼吸、咳嗽、打喷嚏时容易产生唾液、飞沫，自身受到流感病毒感染容易发生流行性感冒。流感病毒也可以通过接触传播，如进行握手、拉手、共用玩具等，从而出现打喷嚏、咳嗽、发热等症。
智慧社区在提供医护服务过程中，居民可以通过线上问诊的方式快速了解到自身的病情。但是在社区服务过程中，由于居民居住环境的集中性，易出现流行病的集中流行，而现有的医护手段也难以在庞杂的社区居民基数下，快速了解到当前问诊出现的病症是否集中流行，而且面对复杂的形势下，也难以准确的分析出当前流行病的有效的防护手段，从而导致流行病在短期内难以精准防控和预防。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的不足之处，提供一种基于大数据的智慧社区便民综合服务方法及平台，解决了现有技术中不便于实现对社区可能发生流行病情况的快速确定以及对流行病下防控措施的精准掌控和预防的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于大数据的智慧社区便民综合服务方法，包括如下步骤：
S1：获取居民的病症类型信息以及对应的所述居民上报的与致病具有关联性的诱病数据信息；
S2：基于所述诱病数据信息与所述病症类型的关联性，确定与病症类型对应的细分诱病数据；
S3：判断所述病症类型对应的病症情况是否达到流行病的预定要求，若达到所述流行病的预定要求，则控制查询所述病症类型的所述细分诱病数据中集中频发的频发诱病数据，若未达到所述流行病的预定要求，则输出为普通病型；
S4：控制将所述频发诱病数据以及与所述频发诱病数据相应的注意事项进行定期发布服务。
进一步的，所述S1中，所述居民的所述病症类型信息的获取包括：
采集居民的基础健康数据信息，建立线上问诊；
对所述线上问诊过程进行记录和存储；
获取所述线上问诊的所述居民的所述病症类型的确诊信息。
进一步的，所述S1中，对应的所述居民上报的与致病具有关联性的诱病数据信息包括：
调取与所述病症类型相对应的致病指导信息，并发送给居民端；
采集对应所述居民端对所述病症类型的关联日志填写信息；
将所述关联日志填写信息进行分类作为诱病数据信息。
进一步的，所述S2中，基于所述诱病数据信息与所述病症类型的关联性，确定与病症类型对应的细分诱病数据包括：
获取与所述病症类型相对应的细分诱病存储库；
查询与所述诱病数据相对应的所述细分诱病存储库中的所述细分诱病数据。
进一步的，所述S3中，判断所述病症类型对应的病症情况是否达到流行病的预定要求之前，还包括：
判断所述病症类型是否为已知流行病，若为所述已知流行病，则执行控制查询所述病症类型的所述细分诱病数据中集中频发的频发诱病数据；
若不为所述已知流行病，则控制对所述流行病的预定要求进行判断。
进一步的，所述S3中，判断所述病症类型对应的病症情况是否达到流行病的预定要求包括：
采集从第一例所述病症类型的出现开始至当前时间的T时间段内所有的总病患数量信息H；
统计从预定时间开始至当前时间的T1时间段内出现所述病症类型的短期病患数量信息H1；
测算基于所述总病患数量信息H和所述短期病患数量信息H1的发病率β=（H1*T1）/（H*T）；
判断所述发病率β是否超出发病率阈值β0，若超出所述发病率阈值β0，则判断输出为流行病，若未超出所述发病率阈值β0，则判断输出为普通病型。
进一步的，所述S3中，控制查询所述病症类型的所述细分诱病数据中集中频发的频发诱病数据包括：
判断所述病症类型对应的第1层细分诱病数据是否为所述频发诱病数据；若判断为所述频发诱病数据，则控制输出所述频发诱病数据；
若不为所述频发诱病数据，则查询与第1层所述细分诱病数据相应的第2层细分诱病数据，并再次判断第2层细分诱病数据是否为所述频发诱病数据，直至第N层细分诱病数据为所述频发诱病数据结束。
进一步的，按编排序号顺序下一层的所述细分诱病数据包含所有上一层的所述细分诱病数据。
进一步的，判断所述病症类型对应的所述细分诱病数据是否为所述频发诱病数据包括：
查询不同居民人群中按编排序号顺序的上一层所述细分诱病数据包含在最多的下一层所述细分诱病数据的数量信息；
判断所述包含的数量是否达到预定值，若未达到预定值，则控制将上一层的所述细分诱病数据分别转换为下一层的所述细分诱病数据，直至所述包含的数量达到预定值，若达到所述预定值，则控制控制输出下一层所述细分诱病数据作为频发诱病数据。
本发明还提供了一种基于大数据的智慧社区便民综合服务平台，包括：
病症数据采集单元，所述病症数据采集单元获取居民的病症类型信息以及对应的所述居民上报的与致病具有关联性的诱病数据信息；
细分诱病筛选单元，所述细分诱病筛选单元基于所述诱病数据信息与所述病症类型的关联性，确定与病症类型对应的细分诱病数据；
判断分析单元，所述判断分析单元判断所述病症类型对应的病症情况是否达到流行病的预定要求，若达到所述流行病的预定要求，则控制查询所述病症类型的所述细分诱病数据中集中频发的频发诱病数据，若未达到所述流行病的预定要求，则输出为普通病型；以及服务执行单元，所述服务执行单元控制将所述频发诱病数据以及与所述频发诱病数据相应的注意事项进行定期发布服务。
本发明的有益效果在于：本发明通过根据居民的病症类型以实现对流行病的流行水平进行快速确定，从而再根据居民上报的诱病数据对细分诱病数据的筛选，并且通过对细分诱病数据在社区居民大数据下的流行水平，确定当前的细分诱病数据是否满足作为服务发布标准，若不满足则控制对符合其服务发布标准的覆盖化细分诱病数据进行逐层查询，以确保社区医疗防控时发布的防控措施的精准性。
附图说明
图1为本发明综合服务方法的流程图；
图2为本发明流行病判断的流程图；
图3为本发明频发诱病数据判定的流程图；
图4为本发明综合服务平台的架构图。
具体实施方式
如图1所示，一种基于大数据的智慧社区便民综合服务方法，包括如下步骤：
S1：获取居民的病症类型信息以及对应的居民上报的与致病具有关联性的诱病数据信息；
S2：基于诱病数据信息与病症类型的关联性，确定与病症类型对应的细分诱病数据；
S3：判断病症类型对应的病症情况是否达到流行病的预定要求，若达到流行病的预定要求，则控制查询病症类型的细分诱病数据中集中频发的频发诱病数据，若未达到流行病的预定要求，则输出为普通病型；
S4：控制将频发诱病数据以及与频发诱病数据相应的注意事项进行定期发布服务。
在本发明一实施例中，在智慧社区进行医疗服务过程中，在居民进行线上问诊过程中，通过确定居民的病症类型信息，并且居民通过上报与致病相关的诱病数据信息，上报的该致病相关的诱病数据信息为居民自行填写。因此通过采集诱病数据信息并与病症类型进行对比分析，确认出诱病数据信息中与病症类型相对应的细分诱病数据，以准确定义每个居民上传的导致病症的诱病因素。再通过根据发病情况确定当前出现类似病症是否为流行病症（还需要提前确认出现的病症类型是否为已知的流行病，若不为已知流行病，则需要再次判断当前病症类型是否为流行病，从而节省了分析资源，提高分析效率）。若判断为流行病时，则会采集每个居民上传并确认出的细分诱病数据，并分析该细分诱病数据是否为集中出现情况，若细分诱病数据出现在每个居民身上的情况较为分散，则需要再将每个细分诱病数据进行概括式处理，直至得到的概括式处理后得到的频发诱病数据能够覆盖预定数量的细分诱病数据，则将该频发诱病数据以及频发诱病数据下对应的细分诱病数据进行社区发布服务，并控制将与频发诱病数据以及细分诱病数据相应的注意事项也进行发布服务，例如，当细分诱病数据为“吹风了”、“休息时没盖好被子”等时，对应的频发诱病数据则可以为“受凉或受风寒”，而当在对应于“受凉或受风寒”时，“吹风了”、“休息时没盖好被子”等细分诱病数据的出现频次未达到预定数量，则会转为上一层的“受凉或受风寒”作为细分诱病数据进行再次的判断，直至确认出最终的频发诱病数据。从而实现了对诱发病症类型对应的诱因的精准化查找。
步骤S1中，居民的病症类型信息的获取包括：
采集居民的基础健康数据信息，建立线上问诊；
对线上问诊过程进行记录和存储；
获取线上问诊的居民的病症类型的确诊信息。
在本发明一实施例中，在获取居民的病症类型信息时，居民通过线上填写自身每日的基础健康数据，从而线上医师根据居民的基础健康数据和询问居民当前症状等，确定出居民的当前病症类型。同时也可以通过其他智能化问诊方式自动化确定出居民的病症类型，在此不做赘述。
步骤S1中，对应的居民上报的与致病具有关联性的诱病数据信息包括：
调取与病症类型相对应的致病指导信息，并发送给居民端；
采集对应居民端对病症类型的关联日志填写信息；
将关联日志填写信息进行分类作为诱病数据信息。
在本发明一实施例中，对居民进行诱病数据的获取时，通过居民在居民端填写与病症类型相应指导信息下的日志信息，该日志信息为用户自行填写的与其病症相应的诱因描述日志，因居民自行填写效率较高，单缺少准确性，因此作为诱病数据信息再进行进一步的细分诱病数据的判定。
步骤S2中，基于诱病数据信息与病症类型的关联性，确定与病症类型对应的细分诱病数据包括：
获取与病症类型相对应的细分诱病存储库；
查询与诱病数据相对应的细分诱病存储库中的细分诱病数据。
在本发明一实施例中，在确定细分诱病数据时，通过获取居民的关联日志填写信息，并与细分诱病存储库对应的数据进行比对，进而查找到与病症类型相对应的诱病数据信息作为细分诱病数据。从而保证了提取到关联日志填写信息能够准确的反应到相对应的病症。
步骤S3中，判断病症类型对应的病症情况是否达到流行病的预定要求之前，还包括：
判断病症类型是否为已知流行病，若为已知流行病，则执行控制查询病症类型的细分诱病数据中集中频发的频发诱病数据；
若不为已知流行病，则控制对流行病的预定要求进行判断。
在本发明一实施例中，通过在判断病症类型是否为流行病前，先确定当前居民的病症类型是否为已知的流行病，若为已知的流行病，则直接根据细分诱病数据对频发诱病数据的查询，或者还可以直接调取出与已知的流行病对应的频发诱病数据。进而实现在排除已知流行病的前提下，可以提高对流行病判定的效率，提早查询提早预防。
如图2所示，步骤S3中，判断病症类型对应的病症情况是否达到流行病的预定要求包括：
采集从第一例病症类型的出现开始至当前时间的T时间段内所有的总病患数量信息H；
统计从预定时间开始至当前时间的T1时间段内出现病症类型的短期病患数量信息H1；
测算基于总病患数量信息H和短期病患数量信息H1的发病率β=（H1*T1）/（H*T）；
判断发病率β是否超出发病率阈值β0，若超出发病率阈值β0，则判断输出为流行病，若未超出发病率阈值β0，则判断输出为普通病型。
在本发明一实施例中，在判断病症类型是否为流行病时，先采集社区内出现该类病症类型从开始到当前时间T时间段内的总病患数量信息H，并且再根据判定流行病的预定期限T1时间内，确定出短期病患数量信息H1，进而以快速测算出短期病患出现的发病率β=（H1*T1）/（H*T）。再根据测算出的发病率β和发病率阈值β0关系，若β＞β0，则表明当前情况的病症类型为流行病，而若β≤β0时，则表明当前病症类型还未达到流行程度。
如图3所示，步骤S3中，控制查询病症类型的细分诱病数据中集中频发的频发诱病数据包括：
判断病症类型对应的第1层细分诱病数据是否为频发诱病数据；若判断为频发诱病数据，则控制输出频发诱病数据；
若不为频发诱病数据，则查询与第1层细分诱病数据相应的第2层细分诱病数据，并再次判断第2层细分诱病数据是否为频发诱病数据，直至第N层细分诱病数据为频发诱病数据结束。
在本发明一实施例中，在查询集装频发的频发诱病数据时，通过先对最底层（第1层）的例如“吹风了”、“休息时没盖好被子”等细分诱病数据是否为频发诱病数据例如“受凉或受风寒”进行判断，若判断是，则控制输出“受凉或受风寒”作为服务发布提醒。若不为频发诱病数据，则会将如“受凉或受风寒”作为第2层细分诱病数据，再次判断是否为频发诱病数据，直至达到第N层对应的细分诱病数据为频发诱病数据时，确定该细分诱病数据为频发诱病数据。
按编排序号顺序下一层的细分诱病数据包含所有上一层的细分诱病数据。
也就是说，下一层的细分诱病数据是对上一层的细分诱病数据的概括，即下一层的细分诱病数据包含了所有的其上一层的细分诱病数据，例如当上一层的细分诱病数据为“吹风了”、“休息时没盖好被子”等时，下一层的细分诱病数据则为“受凉或受风寒”等。
判断病症类型对应的细分诱病数据是否为频发诱病数据包括：
查询不同居民人群中按编排序号顺序的上一层细分诱病数据包含在最多的下一层细分诱病数据的数量信息；
判断包含的数量是否达到预定值，若未达到预定值，则控制将上一层的细分诱病数据分别转换为下一层的细分诱病数据，直至包含的数量达到预定值，若达到预定值，则控制控制输出下一层细分诱病数据作为频发诱病数据。
在本发明一实施例中，通过查询下一层细分诱病数据中的上一层的细分诱病数据量是否达到预定值，若未达到预定值，则说明上一层的细分诱病数据量未满足发布服务标准，即定义不准确，则通过将下一层的细分诱病数据对其上一层的细分诱病数据进行切换，并将切换后的下一层的细分诱病数据作为下一组是否满足预定值要求的判断，从而精准的确定出符合发布服务规范的细分诱病数据进行社区服务提醒。
如图4所示，本发明还提供了一种基于大数据的智慧社区便民综合服务平台，包括：
病症数据采集单元，病症数据采集单元获取居民的病症类型信息以及对应的居民上报的与致病具有关联性的诱病数据信息；
细分诱病筛选单元，细分诱病筛选单元基于诱病数据信息与病症类型的关联性，确定与病症类型对应的细分诱病数据；
判断分析单元，判断分析单元判断病症类型对应的病症情况是否达到流行病的预定要求，若达到流行病的预定要求，则控制查询病症类型的细分诱病数据中集中频发的频发诱病数据，若未达到流行病的预定要求，则输出为普通病型；以及服务执行单元，服务执行单元控制将频发诱病数据以及与频发诱病数据相应的注意事项进行定期发布服务。
在本发明一实施例中，通过病症数据采集单元以实现对居民的病症类型的采集和居民自己上报的诱病数据信息的采集。通过细分诱病筛选单元以实现对诱病数据信息中与病症信息相对应的细分诱病数据进行查询。通过判断分析模块快速确定出当前病症类型是否为流行病。并在确定为流行病时，快速对集中频发的频发诱病诱因数据信息进行查询。从而以通过服务执行单元在社区内对公众居民进行防护提醒，以保证整个社区的医疗发布服务的时效性和精准防控。
综上，本发明通过根据居民的病症类型以实现对流行病的流行水平进行快速确定，从而再根据居民上报的诱病数据对细分诱病数据的筛选，并且通过对细分诱病数据在社区居民大数据下的流行水平，确定当前的细分诱病数据是否满足作为服务发布标准，若不满足则控制对符合其服务发布标准的覆盖化细分诱病数据进行逐层查询，以确保社区医疗防控时发布的防控措施的精准性。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于大数据的智慧社区便民综合服务方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：获取居民的病症类型信息以及对应的所述居民上报的与致病具有关联性的诱病数据信息；
S2：基于所述诱病数据信息与所述病症类型的关联性，确定与病症类型对应的细分诱病数据；
S3：判断所述病症类型对应的病症情况是否达到流行病的预定要求，若达到所述流行病的预定要求，则控制查询所述病症类型的所述细分诱病数据中集中频发的频发诱病数据，若未达到所述流行病的预定要求，则输出为普通病型；
S4：控制将所述频发诱病数据以及与所述频发诱病数据相应的注意事项进行定期发布服务；
所述S3中，控制查询所述病症类型的所述细分诱病数据中集中频发的频发诱病数据包括：
判断所述病症类型对应的第1层细分诱病数据是否为所述频发诱病数据；若判断为所述频发诱病数据，则控制输出所述频发诱病数据；
若不为所述频发诱病数据，则查询与第1层所述细分诱病数据相应的第2层细分诱病数据，并再次判断第2层细分诱病数据是否为所述频发诱病数据，直至第N层细分诱病数据为所述频发诱病数据结束；
按编排序号顺序下一层的所述细分诱病数据包含所有上一层的所述细分诱病数据；
判断所述病症类型对应的所述细分诱病数据是否为所述频发诱病数据包括：
查询不同居民人群中按编排序号顺序的上一层所述细分诱病数据包含在最多的下一层所述细分诱病数据的数量信息；
判断所述包含的数量是否达到预定值，若未达到预定值，则控制将上一层的所述细分诱病数据分别转换为下一层的所述细分诱病数据，直至所述包含的数量达到预定值，若达到所述预定值，则控制控制输出下一层所述细分诱病数据作为频发诱病数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧社区便民综合服务方法，其特征在于，
所述S1中，所述居民的所述病症类型信息的获取包括：
采集居民的基础健康数据信息，建立线上问诊；
对所述线上问诊过程进行记录和存储；
获取所述线上问诊的所述居民的所述病症类型的确诊信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧社区便民综合服务方法，其特征在于，
所述S1中，对应的所述居民上报的与致病具有关联性的诱病数据信息包括：
调取与所述病症类型相对应的致病指导信息，并发送给居民端；
采集对应所述居民端对所述病症类型的关联日志填写信息；
将所述关联日志填写信息进行分类作为诱病数据信息。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧社区便民综合服务方法，其特征在于，
所述S2中，基于所述诱病数据信息与所述病症类型的关联性，确定与病症类型对应的细分诱病数据包括：
获取与所述病症类型相对应的细分诱病存储库；
查询与所述诱病数据相对应的所述细分诱病存储库中的所述细分诱病数据。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧社区便民综合服务方法，其特征在于，
所述S3中，判断所述病症类型对应的病症情况是否达到流行病的预定要求之前，还包括：
判断所述病症类型是否为已知流行病，若为所述已知流行病，则执行控制查询所述病症类型的所述细分诱病数据中集中频发的频发诱病数据；
若不为所述已知流行病，则控制对所述流行病的预定要求进行判断。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的智慧社区便民综合服务方法，其特征在于，
所述S3中，判断所述病症类型对应的病症情况是否达到流行病的预定要求包括：
采集从第一例所述病症类型的出现开始至当前时间的T时间段内所有的总病患数量信息H；
统计从预定时间开始至当前时间的T1时间段内出现所述病症类型的短期病患数量信息H1；
测算基于所述总病患数量信息H和所述短期病患数量信息H1的发病率β=（H1*T1）/（H*T）；
判断所述发病率β是否超出发病率阈值β0，若超出所述发病率阈值β0，则判断输出为流行病，若未超出所述发病率阈值β0，则判断输出为普通病型。
7.一种基于大数据的智慧社区便民综合服务平台，其特征在于，包括：
病症数据采集单元，所述病症数据采集单元获取居民的病症类型信息以及对应的所述居民上报的与致病具有关联性的诱病数据信息；
细分诱病筛选单元，所述细分诱病筛选单元基于所述诱病数据信息与所述病症类型的关联性，确定与病症类型对应的细分诱病数据；
判断分析单元，所述判断分析单元判断所述病症类型对应的病症情况是否达到流行病的预定要求，若达到所述流行病的预定要求，则控制查询所述病症类型的所述细分诱病数据中集中频发的频发诱病数据，若未达到所述流行病的预定要求，则输出为普通病型；以及
服务执行单元，所述服务执行单元控制将所述频发诱病数据以及与所述频发诱病数据相应的注意事项进行定期发布服务；
其中，控制查询所述病症类型的所述细分诱病数据中集中频发的频发诱病数据包括：
判断所述病症类型对应的第1层细分诱病数据是否为所述频发诱病数据；若判断为所述频发诱病数据，则控制输出所述频发诱病数据；
若不为所述频发诱病数据，则查询与第1层所述细分诱病数据相应的第2层细分诱病数据，并再次判断第2层细分诱病数据是否为所述频发诱病数据，直至第N层细分诱病数据为所述频发诱病数据结束；
按编排序号顺序下一层的所述细分诱病数据包含所有上一层的所述细分诱病数据；
判断所述病症类型对应的所述细分诱病数据是否为所述频发诱病数据包括：
查询不同居民人群中按编排序号顺序的上一层所述细分诱病数据包含在最多的下一层所述细分诱病数据的数量信息；
判断所述包含的数量是否达到预定值，若未达到预定值，则控制将上一层的所述细分诱病数据分别转换为下一层的所述细分诱病数据，直至所述包含的数量达到预定值，若达到所述预定值，则控制控制输出下一层所述细分诱病数据作为频发诱病数据。
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