CN116682544B - 一种人工智能医疗自动化测试集成系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种人工智能医疗自动化测试集成系统，包括身份识别模块、医疗数据测试模块、数据可视化模块、数据脱敏模块、数据传输模块、医疗建议推荐模块及系统防护模块；所述身份识别模块与所述医疗数据测试模块连接，所述医疗数据测试模块与所述数据可视化模块及所述数据脱敏模块连接，所述数据脱敏模块与所述数据传输模块及所述医疗建议推荐模块连接，所述系统防护模块分别与所述医疗数据测试模块、数据可视化模块及所述医疗建议推荐模块连接。本发明通过使用户居家进行医疗测试并获得医疗数据，且获得推荐身体检查项目及医疗方案后，用户可初步了解自身需要的医疗方案，进而使得用户就医时目的更加明确，且提高就医时的便利性。
Description
技术领域
本发明涉及医疗测试数据分析领域，具体来说，涉及一种人工智能医疗自动化测试集成系统。
背景技术
人工智能(Artificial Intelligence)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能包括语言识别、智能推送、自然语言处理、机器等内容。人工智能在医疗领域中的应用已经非常广泛，从应用场景来看主要是虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学、生物技术、急救室及医院管理、健康管理、精神健康、可穿戴设备、风险管理和病理学等领域。人工智能技术在医疗领域的应用，给大众带来了家门口就医的便利，也给基层医疗服务能力提升带来了实实在在的价值，为患者提供更加优质高效、安全便捷的医疗健康服务，有效缓解了群众“看病难、看病贵、看病远”的问题。
近年来，互联网、物联网和云计算的飞速发展，带来了数据在很多领域出现爆炸式增长。大数据迅速成为学术界、产业界甚至包括政府关注的热点。挖据数据中蕴含的丰富信息巨大价值，也成为了各个单位和企业的挑战与机遇。而在医疗领域内，借助于人工智能并通过对医疗测试数据进行分析，可帮助患者或者公众提高医疗服务的便利性，人工智能应用于医疗健康领域将会愈发流行。
例如，中国专利号201310103294.6，公开了管理技术人员审查医疗测试数据的系统和方法，其通过分析算法应用于所述医疗测试数据以产生预评估概要，并基于对预评估概要的分类规则的应用而指派给技术人员并且指派的医疗测试数据在技术人员的工作队列中呈现。又如中国专利号201710301529.0，公开了一种医疗测试系统，包括医疗测试单元和控制单元，实现多种医疗测量功能于一体，使用较为方便，成本也较低，有利于广泛的推广应用。但是以上系统还存在以下不足：随着社会的发展，现在人们生活、工作的节奏越来越快，很多人的身体都处于亚健康的状态，身体健康状态越来越被人们所关注。为了保持良好的身心状态，除了良好的生活规律及健康饮食外，还要定期的进行医疗测试。而现有的医疗测试仅仅能够测试并收集到一些医疗数据，而无法进一步的对数据进行分析，进而无法将人工智能应用于医疗测试系统中，无法为提高人们的医疗便利性提出建议。
针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
针对相关技术中的问题，本发明提出一种人工智能医疗自动化测试集成系统，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
为此，本发明采用的具体技术方案如下：
一种人工智能医疗自动化测试集成系统，包括身份识别模块、医疗数据测试模块、数据可视化模块、数据脱敏模块、数据传输模块、医疗建议推荐模块及系统防护模块；
其中，所述身份识别模块与所述医疗数据测试模块连接，所述医疗数据测试模块与所述数据可视化模块及所述数据脱敏模块连接，所述数据脱敏模块与所述数据传输模块及所述医疗建议推荐模块连接，所述系统防护模块分别与所述医疗数据测试模块、数据可视化模块及所述医疗建议推荐模块连接。
其中，所述身份识别模块，用于引导用户进行账号注册，并进行密码设置及指纹设置，且将用户注册信息、密码设置信息及指纹设置信息保存至数据库，同时在每次用户登录医疗自动化测试集成系统时，进行身份验证；
所述医疗数据测试模块，用于指导用户居家测试并获得医疗数据，且将用户获得的医疗数据及其对应的用户个人信息进行集成，同时保存；
所述数据可视化模块，用于将所述医疗数据测试模块得到的医疗数据通过可视化技术显示在屏幕上；
所述数据脱敏模块，用于对用户个人信息进行脱敏处理，其中，用户个人信息包括姓名、身份证号码、手机号码、家庭地址及医疗数据测试日期；
所述数据传输模块，用于将数据传输至其它设备，或者将数据上传至云服务平台；
所述医疗建议推荐模块，用于获取用户进行医疗数据测试后，该用户在医疗机构内进行的身体检查项目及选择的医院科室信息，并将用户获得的医疗数据及其后续进行的身体检查项目及选择的医院科室信息进行整合，得到整合数据，同时对用户获得的医疗数据进行分段处理，且在获得后续用户的医疗数据后，向后续用户推荐身体检查项目及选择的医院科室信息；
所述系统防护模块，用于对系统外界入侵进行监测，并在监测到外界入侵行为时，向用户进行提醒。
进一步的，所述指导用户居家测试并获得医疗数据时，医疗数据包括血压、血糖、血脂五项及尿酸，其中，所述血脂五项包括总胆固醇、甘油三酯、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白及总胆高密比值。
进一步的，所述医疗数据通过可视化技术显示在屏幕上还包括以下步骤：
确定医疗数据可视化的主题；
确定用户在每个主题下关注的指标；
确定医疗数据可视化的表现形式，其中，表现形式包括表格、柱状图、折线图及饼状图。
进一步的，为了将用户的个人信息进行脱敏，从而可以保护用户的私人信息，提高了数据的安全性，所述对用户个人信息进行脱敏处理包括数值随机替换及敏感数据加密；
所述数值随机替换包括以下步骤：
将用户个人信息中的文字随机替换为其它的文字；
将用户个人信息中的数字随机替换为其它的数字；
将用户个人信息中的字母随机替换为其它的字母。
进一步的，所述敏感数据加密包括以下步骤：
通过加密算法及加密密钥对用户个人信息进行加密，且加密后的密文格式和加密前的数据格式在逻辑规则上保持一致；
其中，用户个人信息包括姓名、身份证号码、手机号码、家庭地址及医疗数据测试日期。
进一步的，所述对用户获得的医疗数据进行分段处理还包括以下步骤：
将用户获得的医疗数据进行分类，并获得医疗分类数据集合；
设定医疗分类数据集合中每一组医疗分类数据为DATA，且设定医疗分类数据公式为：
式中，data为医疗分类数据中数据值相同的数据；
n为非零自然数；
设定每个医疗分类数据中有m个不重复的data，并记为udata，同时将udata进行升序：
式中，m为非零自然数；
统计每个udata在医疗分类数据中出现的次数；
式中，m为非零自然数；
count为计数函数；
将医疗分类数据分为k段，即取k-1个点，则k-1个点的数据序号为：
式中，x为分段的起始数据序号；
exp为计算累加数据次数大于平均次数的终止序号函数；
m为非零自然数；
count为计数函数；
为医疗分类数据中每个段的平均数据个数；
计算得到k个分段。
进一步的，所述在获得后续用户的医疗数据后，向后续用户推荐身体检查项目及选择的医院科室信息还包括以下步骤：
若获得后续用户的医疗数据，则记为新分类数据，且新分类数据与医疗分类数据相对应；
计算新分类数据与医疗分类数据中每一个分段之间的欧式距离，且设定欧式距离最小的分段为新分类数据对应的分段。
进一步的，所述计算新分类数据与医疗分类数据中每一个分段之间的欧式距离，且设定欧式距离最小的分段为新分类数据对应的分段之后，则根据整合数据中对应的分段所对应的身体检查项目及选择的医院科室推荐给后续用户。
进一步的，所述在监测到外界入侵行为时，向用户进行提醒时，包括记录、报警和阻断。
进一步的，所述记录为将报警事件以文件或数据库记录的形式进行记录；
所述报警为将报警信息以消息或邮件的形式发送至管理员；
所述阻断将定义为阻断的事件进行阻断。
本发明的有益效果为：
(1)本发明的一种人工智能医疗自动化测试集成系统，通过居家获取一定的医疗测试数据，并根据获得的医疗数据通过分段算法，精细且平均的进行分段，使得后续为相应的用户推荐身体检查项目及医疗方案时更加的准确。通过使用户居家进行医疗测试并获得医疗数据，且获得推荐身体检查项目及医疗方案后，用户可初步了解自身需要的医疗方案，进而使得用户就医时目的更加明确，且提高就医时的便利性。
(2)本发明通过将用户的个人信息进行脱敏，从而可以保护用户的私人信息，提高了数据的安全性，实现敏感隐私数据的可靠保护，进而可以有效防止外部人员对隐私数据的滥用；且通过对人工智能医疗自动化测试集成系统进行保护，可以对外界入侵进行监测，并在监测到外界入侵行为时，可以将入侵事件进行记录、报警和阻断，向用户提醒，进一步的提高数据安全。
(3)本发明的一种人工智能医疗自动化测试集成系统使用时，用户每次登录进行身份识别，防止其他人员获得系统内的数据。
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是根据本发明实施例的一种人工智能医疗自动化测试集成系统的原理框图。
图中：
1、身份识别模块；2、医疗数据测试模块；3、数据可视化模块；4、数据脱敏模块；5、数据传输模块；6、医疗建议推荐模块；7、系统防护模块。
具体实施方式
为进一步说明各实施例，本发明提供有附图，这些附图为本发明揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理，配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本发明的优点，图中的组件并未按比例绘制，而类似的组件符号通常用来表示类似的组件。
根据本发明的实施例，提供了一种人工智能医疗自动化测试集成系统。
现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明，如图1所示，根据本发明实施例的人工智能医疗自动化测试集成系统，包括身份识别模块1、医疗数据测试模块2、数据可视化模块3、数据脱敏模块4、数据传输模块5、医疗建议推荐模块6及系统防护模块7；
其中，所述身份识别模块1与所述医疗数据测试模块2连接，所述医疗数据测试模块2与所述数据可视化模块3及所述数据脱敏模块4连接，所述数据脱敏模块4与所述数据传输模块5及所述医疗建议推荐模块6连接，所述系统防护模块7分别与所述医疗数据测试模块2、数据可视化模块3及所述医疗建议推荐模块6连接。
其中，所述身份识别模块1，用于引导用户进行账号注册，并进行密码设置及指纹设置，且将用户注册信息、密码设置信息及指纹设置信息保存至数据库，同时在每次用户登录医疗自动化测试集成系统时，进行身份验证；用户每次登录进行身份识别，防止其它人员获得系统内的数据，且每个用户的指纹可以设置至少两个。
所述医疗数据测试模块2，用于指导用户居家测试并获得医疗数据，且将用户获得的医疗数据及其对应的用户个人信息进行集成，同时保存；
在一个实施例中，所述指导用户居家测试并获得医疗数据时，医疗数据包括血压、血糖、血脂五项及尿酸，其中，所述血脂五项包括总胆固醇、甘油三酯、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白及总胆高密比值。其中，上述医疗指标对于检测高血压，冠心病，粥样硬化等都是起到了重要作用的，可以通过检查来预防，治疗。且上述医疗指标均可在家中通过家用测量仪器进行测试。
所述数据可视化模块3，用于将所述医疗数据测试模块2得到的医疗数据通过可视化技术显示在屏幕上；
在一个实施例中，所述医疗数据通过可视化技术显示在屏幕上还包括以下步骤：
确定医疗数据可视化的主题，其中，主题包括每日血压值、每日血糖值、每日血脂五项值及每日尿酸值等；
确定用户在每个主题下关注的指标；这个指标可以是，相关医疗数据的健康值与测试得到的数值之间的差值等；
确定医疗数据可视化的表现形式，其中，表现形式包括表格、柱状图、折线图及饼状图等。
所述数据脱敏模块4，用于对用户个人信息进行脱敏处理，其中，用户个人信息包括姓名、身份证号码、手机号码、家庭地址及医疗数据测试日期；
在一个实施例中，所述对用户个人信息进行脱敏处理包括数值随机替换及敏感数据加密，在具体使用时，可以让用户进行选择；
所述数值随机替换包括以下步骤：
将用户个人信息中的文字随机替换为其它的文字；
将用户个人信息中的数字随机替换为其它的数字；
将用户个人信息中的字母随机替换为其它的字母。
在一个实施例中，所述敏感数据加密包括以下步骤：
通过加密算法及加密密钥对用户个人信息进行加密，且加密后的密文格式和加密前的数据格式在逻辑规则上保持一致；若需要对用户个人信息进行解密，则通过解密密钥恢复数据。将用户的个人信息进行脱敏，从而可以保护用户的私人信息，提高了数据的安全性，实现敏感隐私数据的可靠保护，进而可以有效防止外部人员对隐私数据的滥用。
其中，用户个人信息包括姓名、身份证号码、手机号码、家庭地址及医疗数据测试日期。
所述数据传输模块5，用于将数据传输至其它设备，或者将数据上传至云服务平台，其中，所述数据传输方式包括WiFi、蓝牙、ZigBee、5G等；
所述医疗建议推荐模块6，用于获取用户进行医疗数据测试后，该用户在医疗机构内进行的身体检查项目及选择的医院科室信息，并将用户获得的医疗数据及其后续进行的身体检查项目及选择的医院科室信息进行整合(后续数据可为无)，得到整合数据，同时对用户获得的医疗数据进行分段处理，且在获得后续用户的医疗数据后，向后续用户推荐身体检查项目及选择的医院科室信息；
在一个实施例中，所述对用户获得的医疗数据进行分段处理还包括以下步骤：
将用户获得的医疗数据进行分类，并获得医疗分类数据集合；(每个医疗分类数据为包括血压分类数据、血糖分类数据、血脂五项分类数据及尿酸分类数据等)
设定医疗分类数据集合中每一组医疗分类数据为DATA，且设定医疗分类数据公式为：
式中，data为医疗分类数据中数据值相同的数据；
n为非零自然数；
设定每个医疗分类数据中有m个不重复的data，并记为udata，同时将udata进行升序：
式中，m为非零自然数；
统计每个udata在医疗分类数据中出现的次数；
式中，m为非零自然数；
count为计数函数，具体为统计udataj在医疗分类数据中出现的次数；
将医疗分类数据分为k段，即取k-1个点，则k-1个点的数据序号为：
式中，x为分段的起始数据序号；
exp为计算累加数据次数大于平均次数的终止序号函数；
m为非零自然数；
count为计数函数；
为医疗分类数据中每个段的平均数据个数；
计算得到k个分段。同时医疗分类数据按照数据值升序分为这k个分段，且每个分段的数据量平均，因此本发明的数据分段之后更加的精细和平均，使得后续为相应的用户推荐身体检查项目及医疗方案时更加的准确。且后续可对医疗分类数据集合进行更新，使得推荐结果更加准确。
在一个实施例中，所述在获得后续用户的医疗数据后，向后续用户推荐身体检查项目及选择的医院科室信息还包括以下步骤：
若获得后续用户的医疗数据，则记为新分类数据，且新分类数据与医疗分类数据相对应；(新分类数据同样包括血压分类数据、血糖分类数据、血脂五项分类数据及尿酸分类数据等)
计算新分类数据与医疗分类数据中每一个分段之间的欧式距离，且设定欧式距离最小的分段为新分类数据对应的分段。
欧式距离的计算公式为：
式中，x′a及y′a分别为新分类数据及医疗分类数据中的相对应的医疗数据，n′为非零自然数。
在一个实施例中，所述计算新分类数据与医疗分类数据中每一个分段之间的欧式距离，且设定欧式距离最小的分段为新分类数据对应的分段之后，则根据整合数据中对应的分段所对应的身体检查项目及选择的医院科室推荐给后续用户。
所述系统防护模块7，用于对系统外界入侵进行监测，并在监测到外界入侵行为时，向用户进行提醒。
在一个实施例中，所述在监测到外界入侵行为时，向用户进行提醒时，包括记录、报警和阻断。
在一个实施例中，所述记录为将报警事件以文件或数据库记录的形式进行记录；记录信息包括报警事件主体、报警事件客体、报警事件发生时间等。
所述报警为将报警信息以消息或邮件的形式发送至管理员；
所述阻断将定义为阻断的事件进行阻断。通过对人工智能医疗自动化测试集成系统进行保护，可以对外界入侵进行监测，并在监测到外界入侵行为时，可以将入侵事件进行记录、报警和阻断，向用户提醒，进一步的提高数据安全。
综上所述，借助于本发明的上述技术方案，本发明的一种人工智能医疗自动化测试集成系统，通过居家获取一定的医疗测试数据，并根据获得的医疗数据通过分段算法，精细且平均的进行分段，使得后续为相应的用户推荐身体检查项目及医疗方案时更加的准确。通过使用户居家进行医疗测试并获得医疗数据，且获得推荐身体检查项目及医疗方案后，用户可初步了解自身需要的医疗方案，进而使得用户就医时目的更加明确，且提高就医时的便利性。本发明通过将用户的个人信息进行脱敏，从而可以保护用户的私人信息，提高了数据的安全性，实现敏感隐私数据的可靠保护，进而可以有效防止外部人员对隐私数据的滥用；且通过对人工智能医疗自动化测试集成系统进行保护，可以对外界入侵进行监测，并在监测到外界入侵行为时，可以将入侵事件进行记录、报警和阻断，向用户提醒，进一步的提高数据安全。本发明的一种人工智能医疗自动化测试集成系统使用时，用户每次登录进行身份识别，防止其他人员获得系统内的数据。
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、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种人工智能医疗自动化测试集成系统，其特征在于，包括身份识别模块、医疗数据测试模块、数据可视化模块、数据脱敏模块、数据传输模块、医疗建议推荐模块及系统防护模块；
其中，所述身份识别模块与所述医疗数据测试模块连接，所述医疗数据测试模块与所述数据可视化模块及所述数据脱敏模块连接，所述数据脱敏模块与所述数据传输模块及所述医疗建议推荐模块连接，所述系统防护模块分别与所述医疗数据测试模块、数据可视化模块及所述医疗建议推荐模块连接；
其中，所述身份识别模块，用于引导用户进行账号注册，并进行密码设置及指纹设置，且将用户注册信息、密码设置信息及指纹设置信息保存至数据库，同时在每次用户登录医疗自动化测试集成系统时，进行身份验证；
所述医疗数据测试模块，用于指导用户居家测试并获得医疗数据，且将用户获得的医疗数据及其对应的用户个人信息进行集成，同时保存；
所述数据可视化模块，用于将所述医疗数据测试模块得到的医疗数据通过可视化技术显示在屏幕上；
所述数据脱敏模块，用于对用户个人信息进行脱敏处理，其中，用户个人信息包括姓名、身份证号码、手机号码、家庭地址及医疗数据测试日期；
所述数据传输模块，用于将数据传输至其它设备，或者将数据上传至云服务平台；
所述医疗建议推荐模块，用于获取用户进行医疗数据测试后，该用户在医疗机构内进行的身体检查项目及选择的医院科室信息，并将用户获得的医疗数据及其后续进行的身体检查项目及选择的医院科室信息进行整合，得到整合数据，同时对用户获得的医疗数据进行分段处理，且在获得后续用户的医疗数据后，向后续用户推荐身体检查项目及选择的医院科室信息；
所述系统防护模块，用于对系统外界入侵进行监测，并在监测到外界入侵行为时，向用户进行提醒；
所述对用户获得的医疗数据进行分段处理还包括以下步骤：
将用户获得的医疗数据进行分类，并获得医疗分类数据集合；
设定医疗分类数据集合中每一组医疗分类数据为DATA，且设定医疗分类数据公式为：
式中，data为医疗分类数据中数据值相同的数据；
n为非零自然数；
设定每个医疗分类数据中有m个不重复的data，并记为udata，同时将udata进行升序：
式中，m为非零自然数；
统计每个udata在医疗分类数据中出现的次数；
式中，m为非零自然数；
count为计数函数；
将医疗分类数据分为k段，即取k-1个点，则k-1个点的数据序号为：
式中，x为分段的起始数据序号；
exp为计算累加数据次数大于平均次数的终止序号函数；
m为非零自然数；
count为计数函数；
为医疗分类数据中每个段的平均数据个数；
计算得到k个分段。
2.根据权利要求1所述的一种人工智能医疗自动化测试集成系统，其特征在于，所述指导用户居家测试并获得医疗数据时，医疗数据包括血压、血糖、血脂五项及尿酸，其中，所述血脂五项包括总胆固醇、甘油三酯、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白及总胆高密比值。
3.根据权利要求1所述的一种人工智能医疗自动化测试集成系统，其特征在于，所述医疗数据通过可视化技术显示在屏幕上还包括以下步骤：
确定医疗数据可视化的主题；
确定用户在每个主题下关注的指标；
确定医疗数据可视化的表现形式，其中，表现形式包括表格、柱状图、折线图及饼状图。
4.根据权利要求1所述的一种人工智能医疗自动化测试集成系统，其特征在于，所述对用户个人信息进行脱敏处理包括数值随机替换及敏感数据加密；
所述数值随机替换包括以下步骤：
将用户个人信息中的文字随机替换为其它的文字；
将用户个人信息中的数字随机替换为其它的数字；
将用户个人信息中的字母随机替换为其它的字母。
5.根据权利要求4所述的一种人工智能医疗自动化测试集成系统，其特征在于，所述敏感数据加密包括以下步骤：
通过加密算法及加密密钥对用户个人信息进行加密，且加密后的密文格式和加密前的数据格式在逻辑规则上保持一致；
其中，用户个人信息包括姓名、身份证号码、手机号码、家庭地址及医疗数据测试日期。
6.根据权利要求1所述的一种人工智能医疗自动化测试集成系统，其特征在于，所述在获得后续用户的医疗数据后，向后续用户推荐身体检查项目及选择的医院科室信息还包括以下步骤：
若获得后续用户的医疗数据，则记为新分类数据，且新分类数据与医疗分类数据相对应；
计算新分类数据与医疗分类数据中每一个分段之间的欧式距离，且设定欧式距离最小的分段为新分类数据对应的分段。
7.根据权利要求6所述的一种人工智能医疗自动化测试集成系统，其特征在于，所述计算新分类数据与医疗分类数据中每一个分段之间的欧式距离，且设定欧式距离最小的分段为新分类数据对应的分段之后，则根据整合数据中对应的分段所对应的身体检查项目及选择的医院科室推荐给后续用户。
8.根据权利要求1所述的一种人工智能医疗自动化测试集成系统，其特征在于，所述在监测到外界入侵行为时，向用户进行提醒时，包括记录、报警和阻断。
9.根据权利要求8所述的一种人工智能医疗自动化测试集成系统，其特征在于，所述记录为将报警事件以文件或数据库记录的形式进行记录；
所述报警为将报警信息以消息或邮件的形式发送至管理员；
所述阻断将定义为阻断的事件进行阻断。
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