CN116910166A - 物联网医院信息采集方法、系统、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种物联网医院信息采集方法、系统、电子设备及存储介质，包括：实时采集所述医院内的各类信息，所述各类信息包括病房实时数据、手术室实时数据、药房实时数据、检验检查室实时数据以及后勤实时数据；将采集到的所述各类信息存储在Oracle数据库中；计算所述各类信息中的第一信息与第一标准数据样式之间的关联度G；当所述关联度G大于第一预设值时，判断所述第一信息和第一标准数据样式为同一类别，并将所述第一信息处理存入所述第一标准数据样式的子数据库。实现了对医院的各种信息的采集、传输和交互，提高了数据采集的效率。
Description
技术领域
本申请属于信息采集技术领域，具体涉及一种物联网医院信息采集方法、系统、电子设备及存储介质。
背景技术
目前医院的医疗设备是越来越多种多样，各种医护数据的采集越来越繁琐和复杂，导致了很多医护数据从产生到收集到存储的时间较长，时效性很差，不能实现多个科室、多种数据的对接和收集，造成了很多数据需要人工进行采集。
随着物联网技术的普及，目前在医院的每个设备以及各个流程都进行了物联网技术的加持，能够及时收集以及处理各类数据，但是对于数据的收集处理还是没法满足需求，没有办法实现标准化的处理，使得数据收集堵塞或者系统崩溃。
发明内容
本申请为了克服现有技术的不足，提供一种物联网医院信息采集方法、系统、电子设备及存储介质，可以及时收集各类医护数据，然后进行标准化处理，有效提高数据的采集效率和传输的流畅性，减小数据的出错率以及数据的交互效率。
为了实现上述目的，本申请采用以下技术方案：
一种物联网医院信息采集方法，包括：
实时采集所述医院内的各类信息，所述各类信息包括病房实时数据、手术室实时数据、药房实时数据、检验检查室实时数据以及后勤实时数据；
将采集到的所述各类信息存储在Oracle数据库中；
计算所述各类信息中的第一信息与第一标准数据样式之间的关联度G，所述第一信息为所述各类信息中的任一信息，所述第一标准数据样式为预设的与所述各类信息中的任一信息相对应的标准数据样式；
当所述关联度G大于第一预设值时，判断所述第一信息和第一标准数据样式为同一类别，并将所述第一信息处理存入所述第一标准数据样式的子数据库。
进一步的，所述关联度G通过下面的公式进行计算：
；
其中，为数据含义关联度；/>为数据相似关联度；/>为第一系数且/>；为第二系数且/>。
进一步的，计算所述数据含义关联度的步骤包括：
筛选所述第一标准数据样式的高频词汇，并统计所述高频词汇的第一字母的数量，所述高频词汇包括第一英文词组；
对所述第一信息进行分解，并统计所述第一信息中包含的第一字母的数量，所述第一信息包括第二英文词组；
计算所述数据含义关联度，/>。
进一步的，计算所述数据相似关联度的步骤包括：
基于语义网查找所述第一信息和所述第一标准数据样式的最短距离L；
计算所述数据相似关联度，/>；
其中，是语义网中任意根节点出发后经过的最长距离。
本申请还提供了一种物联网医院信息采集系统，包括：
信息采集模块，用于实时采集所述医院内的各类信息，所述各类信息包括病房实时数据、手术室实时数据、药房实时数据、检验检查室实时数据以及后勤实时数据；
数据模块，用于将采集到的所述各类信息存储在Oracle数据库中；
计算模块，用于计算所述各类信息中的第一信息与第一标准数据样式之间的关联度G，所述第一信息为所述各类信息中的任一信息，所述第一标准数据样式为预设的与所述各类信息中的任一信息相对应的标准数据样式；
判断模块，用于根据所述关联度G大于第一预设值时，判断所述第一信息和第一标准数据样式为同一类别，并将所述第一信息处理存入所述第一标准数据样式的子数据库。
进一步的，所述关联度G通过下面的公式进行计算：
；
其中，为数据含义关联度；/>为数据相似关联度；/>为第一系数且/>；为第一系数且/>。
进一步的，计算所述数据含义关联度的步骤包括：
筛选所述第一标准数据样式的高频词汇，并统计所述高频词汇的第一字母的数量，所述高频词汇包括第一英文词组；
对所述第一信息进行分解，并统计所述第一信息中包含的第一字母的数量，所述第一信息包括第二英文词组；
计算所述数据含义关联度，/>。
进一步的，计算所述数据相似关联度的步骤包括：
基于语义网查找所述第一信息和所述第一标准数据样式的最短距离L；
计算所述数据相似关联度，/>；
其中，是语义网中任意根节点出发后经过的最长距离。
本申请还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法的步骤。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。
附图说明
图1为本申请的系统的示意图。
图2为本申请的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
在本申请的描述中，需要理解的是，术语等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。
本申请的物联网医院信息智能采集方法、系统、电子设备及存储介质，实现了对于物联网医院的信息进行采集及处理，能够通过对各类数据进行判断并分类，实现对各种数据的标准化处理后提高数据的采集、传输和交互效率。
在一些实施例中，本申请提供了一种物联网医院信息采集方法，包括：
实时采集所述医院内的各类信息，所述各类信息包括病房实时数据、手术室实时数据、药房实时数据、检验检查室实时数据以及后勤实时数据；
将采集到的所述各类信息存储在Oracle数据库中；该Oracle数据库为常用的关系型数据库，能够实现对于数据的关联存储；
计算所述各类信息中的第一信息与第一标准数据样式之间的关联度G，所述第一信息为所述各类信息中的任一信息，所述第一标准数据样式为预设的与所述各类信息中的任一信息相对应的标准数据样式；
当所述关联度G大于第一预设值时，判断所述第一信息和第一标准数据样式为同一类别，并将所述第一信息处理存入所述第一标准数据样式的子数据库。
在一些实施例中，所述关联度G通过下面的公式进行计算：
；
其中，为数据含义关联度；/>为数据相似关联度；/>为第一系数且/>；为第一系数且/>。
在一些实施例中，计算所述数据含义关联度的步骤包括：
筛选所述第一标准数据样式的高频词汇，并统计所述高频词汇的第一字母的数量，所述高频词汇包括第一英文词组；
对所述第一信息进行分解，并统计所述第一信息中包含的第一字母的数量，所述第一信息包括第二英文词组；
计算所述数据含义关联度，/>。
在一些实施例中，计算所述数据相似关联度的步骤包括：
基于语义网查找所述第一信息和所述第一标准数据样式的最短距离L；
计算所述数据相似关联度，/>；
其中，是语义网中任意根节点出发后经过的最长距离。
在一些实施例中，如图1所示，本申请还提供了一种物联网医院信息采集系统1，包括：
信息采集模块11，用于实时采集所述医院内的各类信息，所述各类信息包括病房实时数据、手术室实时数据、药房实时数据、检验检查室实时数据以及后勤实时数据；
数据模块12，用于将采集到的所述各类信息存储在Oracle数据库中；
计算模块13，用于计算所述各类信息中的第一信息与第一标准数据样式之间的关联度G，所述第一信息为所述各类信息中的任一信息，所述第一标准数据样式为预设的与所述各类信息中的任一信息相对应的标准数据样式；
判断模块14，用于根据所述关联度G大于第一预设值时，判断所述第一信息和第一标准数据样式为同一类别，并将所述第一信息处理存入所述第一标准数据样式的子数据库。
在一些实施例中，所述关联度G通过下面的公式进行计算：
；
其中，为数据含义关联度；/>为数据相似关联度；/>为第一系数且/>；为第一系数且/>。
在一些实施例中，计算所述数据含义关联度的步骤包括：
筛选所述第一标准数据样式的高频词汇，并统计所述高频词汇的第一字母的数量，所述高频词汇包括第一英文词组；
对所述第一信息进行分解，并统计所述第一信息中包含的第一字母的数量，所述第一信息包括第二英文词组；
计算所述数据含义关联度，/>。
在一些实施例中，计算所述数据相似关联度的步骤包括：
基于语义网查找所述第一信息和所述第一标准数据样式的最短距离L；
计算所述数据相似关联度，/>；
其中，是语义网中任意根节点出发后经过的最长距离。
上述物联网医院信息采集系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于电子设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于电子设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种电子设备，该电子设备可以是服务器，其内部结构图可以如图2所示的计算机设备。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口(Input/Output，简称I/O）和通信接口。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种物联网医院信息采集方法。
本领域技术人员可以理解，图2中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于任何类型的易失性或非易失性存储设备、或者它们的组合。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(ROM，Read Only Memory)、可编程只读存储器(PROM，Programmable Read-Only Memory)、可擦除可编程只读存储器(EPROM，Erasable Programmable Read-Only Memory)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM，Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory)、磁性随机存取存储器(FRAM，Ferromagnetic Random Access Memory)、快闪存储器(FlashMemory)、磁表面存储器、光盘、或只读光盘 (CD-ROM，Compact Disc Read-Only Memory)；磁表面存储器可以是磁盘存储器或磁带存储 器。易失性存储器可以是随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)，其用作外部高速 缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器 (SRAM，Static Random Access Memory)、同步静态随机存取存储器(SSRAM，Synchronous Static Random Access Memory)、动态随机存取存储器(DRAM，Dynamic Random Access Memory)、同步动态随机存取存储器 (SDRAM，Synchronous Dynamic Random Access Memory)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(DDR SDR AM，Double Data Rate Synchronous Dynamic Random Access Memory)、增强型同步动态随机存取存储器 (ESDRAMEnhanced Synchronous Dynamic Random AccessMemory)、同步连接动态随机存 取存储器(SLDRAM，Sync Link Dynamic Random AccessMemory)、直接内存总线随机存取存储器(DRRAM，Direct Rambus Random Access Memory)。本发明实施例描述的存储介质旨 在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种物联网医院信息采集方法，其特征在于，包括：
实时采集所述医院内的各类信息，所述各类信息包括病房实时数据、手术室实时数据、药房实时数据、检验检查室实时数据以及后勤实时数据；
将采集到的所述各类信息存储在Oracle数据库中；
计算所述各类信息中的第一信息与第一标准数据样式之间的关联度G，所述第一信息为所述各类信息中的任一信息，所述第一标准数据样式为预设的与所述各类信息中的任一信息相对应的标准数据样式；
当所述关联度G大于第一预设值时，判断所述第一信息和第一标准数据样式为同一类别，并将所述第一信息处理存入所述第一标准数据样式的子数据库。
2.根据权利要求1所述的物联网医院信息采集方法，其特征在于，所述关联度G通过下面的公式进行计算：
；
其中，为数据含义关联度；/>为数据相似关联度；/>为第一系数且/>；/>为第二系数且/>。
3.根据权利要求2所述的物联网医院信息采集方法，其特征在于，计算所述数据含义关联度的步骤包括：
筛选所述第一标准数据样式的高频词汇，并统计所述高频词汇的第一字母的数量，所述高频词汇包括第一英文词组；
对所述第一信息进行分解，并统计所述第一信息中包含的第一字母的数量，所述第一信息包括第二英文词组；
计算所述数据含义关联度，/>。
4.根据权利要求3所述的物联网医院信息采集方法，其特征在于，计算所述数据相似关联度的步骤包括：
基于语义网查找所述第一信息和所述第一标准数据样式的最短距离L；
计算所述数据相似关联度，/>；
其中，是语义网中任意根节点出发后经过的最长距离。
5.一种物联网医院信息采集系统，其特征在于，包括：
信息采集模块，用于实时采集所述医院内的各类信息，所述各类信息包括病房实时数据、手术室实时数据、药房实时数据、检验检查室实时数据以及后勤实时数据；
数据模块，用于将采集到的所述各类信息存储在Oracle数据库中；
计算模块，用于计算所述各类信息中的第一信息与第一标准数据样式之间的关联度G，所述第一信息为所述各类信息中的任一信息，所述第一标准数据样式为预设的与所述各类信息中的任一信息相对应的标准数据样式；
判断模块，用于根据所述关联度G大于第一预设值时，判断所述第一信息和第一标准数据样式为同一类别，并将所述第一信息处理存入所述第一标准数据样式的子数据库。
6.根据权利要求5所述的一种物联网医院信息采集系统，其特征在于，所述关联度G通过下面的公式进行计算：
；
其中，为数据含义关联度；/>为数据相似关联度；/>为第一系数且/>；/>为第二系数且/>。
7.根据权利要求6所述的一种物联网医院信息采集系统，其特征在于，计算所述数据含义关联度的步骤包括：
筛选所述第一标准数据样式的高频词汇，并统计所述高频词汇的第一字母的数量，所述高频词汇包括第一英文词组；
对所述第一信息进行分解，并统计所述第一信息中包含的第一字母的数量，所述第一信息包括第二英文词组；
计算所述数据含义关联度，/>。
8.根据权利要求7所述的一种物联网医院信息采集系统，其特征在于，计算所述数据相似关联度的步骤包括：
基于语义网查找所述第一信息和所述第一标准数据样式的最短距离L；
计算所述数据相似关联度，/>；
其中，是语义网中任意根节点出发后经过的最长距离。
9.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-4任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-4任一项所述的方法的步骤。
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