CN117012364A - 基于工业互联网技术的医疗健康服务云平台 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于工业互联网技术的医疗健康服务云平台，属于工业互联网技术领域，通过实时监控医疗设备，确保其可靠性和性能一致性，平台提高了医疗服务的质量和可靠性，远程医疗服务模块提供便捷的医疗服务方式，确保患者获得及时的医疗建议和诊断，通过数据标准化与存储模块，医疗数据得以一致、可追溯和安全地管理，有助于提高医疗决策的准确性，实现了跨机构的医疗数据共享，促进医疗合作和数据流通，提高医疗系统效率，医疗资源的智能分配确保了医疗设备和医生时间的高效利用，提高了患者的满意度和医疗服务的可及性，使得该平台有望引领医疗保健领域迈向更智能、高效和个性化的医疗服务，从而改善了患者的医疗体验和医疗服务的质量。
Description
技术领域
本发明属于工业互联网技术领域，具体地说，涉及基于工业互联网技术的医疗健康服务云平台。
背景技术
当今，医疗保健领域面临一系列严重的挑战，其中一些问题包括医疗资源不均衡分布、医疗数据孤立、患者监测和诊断的时效性不足，以及医疗服务的标准化和质量控制问题。这些问题对患者的健康和医疗体验造成了负面影响，同时也加重了医疗机构的负担。
医疗资源不均衡分布：不同地区和医疗机构之间医疗资源的不均衡分布导致了医疗服务的质量和可及性的差异。一些地区可能缺乏足够的医疗设备和专业医生，而其他地区则资源充足。
影响：患者可能需要长时间等待医疗服务，而且可能无法获得及时的医疗建议和治疗。
医疗数据孤立：医疗数据通常分散在不同的系统和医疗机构之间，缺乏统一的标准和共享机制。这导致了医疗数据的碎片化和孤立化。
影响：医疗专业人员无法充分利用患者的医疗历史数据进行综合分析，难以及时做出准确的诊断和治疗决策。
患者监测和诊断的时效性不足：传统的患者监测和诊断方法可能不够及时，无法提供实时的健康信息和医疗建议。
影响：患者的健康状况可能在不及时干预的情况下恶化，导致不必要的健康风险。
医疗服务的标准化和质量控制问题：医疗服务的标准化程度不一致，医疗质量控制难以确保。
影响：医疗服务的质量不稳定，患者无法获得一致水平的医疗护理。
在这些问题的背景下，工业互联网和AI技术的应用为解决这些挑战提供了有益的解决方案。通过数据标准化、智能分析、远程医疗、全流程质量控制、数据共享与互认，这些技术有望改善医疗资源的分配、提高医疗数据的可用性和分析能力、实现医疗服务的个性化和标准化，从而帮助患者获得更高质量、及时性和一致性的医疗护理。有鉴于此特提出本发明。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明采用技术方案的基本构思是：
基于工业互联网技术的医疗健康服务云平台，包括：
数据采集模块；
包括数据传感子模块、设备数据接口子模块和医疗图像采集子模块；
所述数据采集模块实时收集患者的生理参数、医疗图像和病历信息数据，生成患者健康数据集合；
数据标准化与存储模块；
包括数据标准化子模块、云存储子模块和安全加密子模块；
所述数据标准化与存储模块对采集的患者健康数据集合进行标准化处理，将其存储于安全的云数据库中，生成标准化的医疗数据仓库；
智能分析与预测模块；
包括机器学习分析子模块、健康风险预测子模块和疾病趋势预测子模块；
所述智能分析与预测模块接入标准化的医疗数据仓库并利用机器学习和深度学习算法分析患者数据，预测潜在的健康风险和疾病趋势，生成健康风险报告和医疗预测报告；
个性化健康管理模块；
所述个性化健康管理模块根据健康风险报告和医疗预测报告，制定个性化的健康管理方案；
所述个性化健康管理方案包括医疗建议、用药提醒和锻炼计划；
包括医疗建议制定子模块、用药提醒子模块和锻炼计划生成子模块；
医疗服务推荐模块；
包括医疗服务匹配子模块、医生推荐子模块、诊所推荐子模块；
所述医疗服务推荐模块获取个性化的健康管理方案，同步基于标准化的医疗数据仓库来获取患者健康数据，生成个性化医疗服务推荐，所述个性化医疗服务推荐包括医疗服务提供者、医生或诊所信息推荐；
数据共享与互认模块；
包括数据共享协议子模块、数据互认子模块和数据安全性子模块；
所述数据共享与互认模块用于医疗数据的安全共享和互认，维持多个医疗机构同步协作和数据流通；
远程医疗服务模块；
包括远程咨询子模块、在线问诊子模块和远程监护子模块；
所述远程医疗服务模块用于医患之间远程医疗咨询、在线问诊和远程监护，提供医疗建议和诊断信息；
医疗设备管理与维护模块；
包括设备状态监测子模块、设备维护子模块和设备升级子模块；
所述医疗设备管理与维护模块监测医疗设备的状态和性能，实施设备维护；
患者教育和社交支持模块；
包括健康教育子模块、社交支持子模块、互助社区子模块；
所述患者教育和社交支持模块为患者提供健康教育，包括营养指导或生活方式指导，且建立社交支持网络协助患者分享经验和互助；
数据隐私与安全模块；
包括数据加密子模块、身份验证子模块和权限管理子模块；
所述数据隐私与安全模块使用加密技术、身份验证和权限控制建立数据隐私保护机制；
医疗资源调度模块；
包括资源分配算法子模块、医疗排班子模块和急诊服务子模块；
所述医疗资源调度模块利用数据分析和预测算法优化医疗资源的分配和调度，对医疗资源精准利用；
医疗数据分析与研究模块；
包括医疗数据挖掘子模块、科研合作子模块和新疾病诊断子模块；
所述医疗数据分析与研究模块用于医疗数据的研究数据挖掘与共享展示。
作为本发明的进一步方案：所述数据传感子模块用于连接医疗设备和传感器，实时获取患者的生理参数、医疗图像和病历信息，生成原始的医疗数据流；
所述设备数据接口子模块建立设备连接和数据接口，在医疗数据流传输过程生成设备连接状态和数据传输记录，以监控设备运行情况；
所述医疗图像采集子模块采集医疗图像，包括X光片或MRI扫描，并生成医疗图像文件，所述医疗图像文件包括DICOM格式的图像数据。
作为本发明的进一步方案：所述数据标准化子模块对原始医疗数据流的数据格式转换为统一标准，包括单位和数据类型，生成标准化医疗数据，确保数据的一致性和可比性；
所述云存储子模块将标准化的医疗数据上传至云服务器建立云端数据仓库，进行长期存储和备份；
所述安全加密子模块对数据进行加密处理，生成加密的医疗数据。
作为本发明的进一步方案：所述机器学习分析子模块使用机器学习算法，对标准化的医疗数据进行分析，识别潜在的健康风险和疾病趋势，并生成健康分析结果，包括患者的当前健康状态和风险因素；
所述健康风险预测子模块利用健康分析结果，预测患者未来可能的健康风险；
所述疾病趋势预测子模块分析患者的医疗历史数据，预测患者的特定疾病的患病率，生成疾病趋势预测进行早期干预和治疗预防。
作为本发明的进一步方案：所述医疗建议指定子模块基于健康风险报告和医疗预测报告分析结果，为患者制定个性化的医疗建议，包括药物治疗和饮食建议；
所述用药提醒子模块依据医疗建议和健康风险报告和医疗预测报告，进行用药提醒通知；
所述锻炼计划生成子模块基于患者的健康风险报告和医疗预测报告和医疗建议，生成个性化的锻炼计划，包括运动类型和频率。
作为本发明的进一步方案：所述医疗服务匹配子模块根据患者健康分析结果和医疗建议，精准匹配的医疗服务，生成医疗服务提供者推荐列表，包括医院、诊所和专科医生；
所述医生推荐子模块分析医生的专业领域和历史病例进行精准推送；
所述诊所推荐子模块基于患者地理位置和医疗需求，推荐附近的诊所和医疗设施，提供患者就医地点的建议，包括距离和服务评价。
作为本发明的进一步方案：所述数据共享协议子模块建立数据共享框架，促进跨机构的数据流通，通过制定标准化的医疗数据仓库共享协议，确保医疗数据可以在不同医疗机构之间安全共享；
所述数据互认子模块创建互认的医疗数据标准，使医疗数据能够在不同系统之间互通，确保在不同平台和系统之间交换医疗数据的一致性；
所述数据安全性子模块加强数据安全性措施，包括身份验证、权限控制和数据加密，对共享数据保护。
作为本发明的进一步方案：所述身份验证子模块包括账号登录与面部识别或指纹识别的协同登录方式；
所述权限管理子模块对不同用户和角色分配不同的数据访问权限，实现特定医疗数据的限制访问；
所述数据加密子模块对数据进行分类和加密处理。
作为本发明的进一步方案：所述资源分配算法子模块利用资源分配算法，根据患者需求和医疗设备可用性，智能分配医疗资源，优化医疗资源的分配，高效利用医疗设备和医生时间；
所述医疗排班子模块生成医疗人员排班表，分配及管理工作时间；
所述急诊服务子模块实时监测患者健康数据集合数据，快速分配急诊医生和护士资源。
作为本发明的进一步方案：所述医疗数据挖掘子模块利用数据挖掘技术，探索医疗数据中的潜在模式和关联，并产生医疗数据分析报告；
所述科研合作子模块共享医疗数据和研究成果，并实现不同医院的线上无障碍的医疗数据研究；
所述新疾病诊断子模块利用医疗数据研究新疾病的特征和诊断方法，提高新疾病的识别率。
有益效果：
通过数据采集模块，它能够连接医疗设备和传感器，实时获取设备的运行信息，包括设备连接状态和数据传输记录，以监控设备的运行情况。这确保了医疗设备在各个医疗机构中的可靠性和性能一致性。
其次，智能分析与预测模块应用了机器学习和深度学习算法，对标准化的医疗数据进行分析，可以识别潜在的健康风险和疾病趋势。这使得医疗机构可以提前干预和治疗，从而提高患者的医疗质量和生活质量。
远程医疗服务模块允许医患之间进行远程医疗咨询、在线问诊和远程监护，这提供了灵活性和便捷性，同时确保了医疗建议和诊断的及时性。
通过数据标准化与存储模块，将医疗数据从不同来源转换为统一标准，包括单位和数据类型。云存储子模块将标准化的医疗数据上传至云服务器，建立云端数据仓库，进行长期存储和备份。这确保了医疗数据的一致性、可追溯性和安全性。
数据共享与互认模块通过建立数据共享协议和互认的医疗数据标准，促进了跨机构的数据流通。在不同地区、不同级别的医疗机构可以共享医疗数据，确保了医疗数据在不同平台和系统之间的一致性。数据安全性子模块强化了数据的安全性措施，包括身份验证、权限控制和数据加密，保护了共享数据的隐私和完整性。
医疗资源调度模块利用资源分配算法，根据患者需求和医疗设备可用性，智能分配医疗资源，优化了医疗资源的分配，高效利用了医疗设备和医生时间。这有助于确保不同地区和级别的医疗机构可以满足同质化要求，提供高质量的医疗服务。
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的描述。
附图说明
在附图中：
图1为本发明系统架构示意图；
图2为本发明平台模块示意图；
图3为本发明医疗服务推荐流程示意图；
图4为本发明医疗资源调度流程示意图；
图5为本发明数据采集流程示意图；
图6为本发明智能分析与预测的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，以下实施例用于说明本发明。
如图1至图6所示，基于工业互联网技术的医疗健康服务云平台，包括：
数据采集模块；
包括数据传感子模块、设备数据接口子模块和医疗图像采集子模块；
数据传感子模块用于连接医疗设备和传感器，实时获取患者的生理参数、医疗图像和病历信息，生成原始的医疗数据流；
设备数据接口子模块建立设备连接和数据接口，在医疗数据流传输过程生成设备连接状态和数据传输记录，以监控设备运行情况；
医疗图像采集子模块采集医疗图像，包括X光片或MRI扫描，并生成医疗图像文件，医疗图像文件包括DICOM格式的图像数据。
数据采集模块实时收集患者的生理参数、医疗图像和病历信息数据，生成患者健康数据集合；
数据标准化与存储模块；
包括数据标准化子模块、云存储子模块和安全加密子模块；
数据标准化子模块对原始医疗数据流的数据格式转换为统一标准，包括单位和数据类型，生成标准化医疗数据，确保数据的一致性和可比性；
云存储子模块将标准化的医疗数据上传至云服务器建立云端数据仓库，进行长期存储和备份；
安全加密子模块对数据进行加密处理，生成加密的医疗数据。
数据标准化与存储模块对采集的患者健康数据集合进行标准化处理，将其存储于安全的云数据库中，生成标准化的医疗数据仓库；
数据采集模块实时收集患者的生理参数、医疗图像和病历信息数据，生成患者健康数据集合。这些数据可能来自各种医疗设备、传感器，以及医院信息系统来源。采集的原始数据会通过设备数据接口子模块传输到数据标准化与存储模块。设备数据接口子模块建立设备连接和数据接口，在数据传输过程中生成设备连接状态和数据传输记录，以监控设备运行情况。这一步骤确保数据的可靠性和完整性。数据标准化子模块负责对采集的患者健康数据集合进行标准化处理。这包括以下任务：将不同设备和系统产生的数据转换为统一的数据格式，包括单位和数据类型的统一，以确保数据的一致性和可比性。去除可能存在的错误、异常或重复数据，确保数据的质量。将数据按照规定的标准分类和归档，以便后续的检索和分析。标准化的医疗数据由云存储子模块上传至云服务器，建立云端数据仓库。云存储子模块负责长期存储和备份这些数据，确保数据的安全性和可用性。这一步骤有助于节省本地存储资源，同时提供了数据的容易访问和管理。安全加密子模块对医疗数据进行加密处理，生成加密的医疗数据。这一步骤保护了患者的隐私和数据的安全性，防止未经授权的访问和泄露。
智能分析与预测模块；
包括机器学习分析子模块、健康风险预测子模块和疾病趋势预测子模块；
机器学习分析子模块使用机器学习算法，对标准化的医疗数据进行分析，识别潜在的健康风险和疾病趋势，并生成健康分析结果，包括患者的当前健康状态和风险因素；
健康风险预测子模块利用健康分析结果，预测患者未来可能的健康风险；
疾病趋势预测子模块分析患者的医疗历史数据，预测患者的特定疾病的患病率，生成疾病趋势预测进行早期干预和治疗预防。
智能分析与预测模块接入标准化的医疗数据仓库并利用机器学习和深度学习算法分析患者数据，预测潜在的健康风险和疾病趋势，生成健康风险报告和医疗预测报告；
从标准化的医疗数据仓库中提取需要的患者数据。这些数据可能包括患者的生理参数、医疗图像或病历信息。数据准备的过程包括数据清洗、特征选择和数据转换，以确保数据的质量和适用性。在数据准备之后，对数据进行特征工程，将原始数据转化为可以供机器学习和深度学习算法处理的特征。这可能包括特征的提取、降维和标准化步骤，以提高算法的性能。根据任务的性质，选择合适的机器学习和深度学习算法。例如，可以使用监督学习算法进行分类或回归任务，或使用无监督学习算法进行聚类或降维任务。深度学习算法如神经网络可以用于处理复杂的医疗图像数据。将准备好的数据输入选定的机器学习或深度学习模型中，进行模型的训练。在训练过程中，模型会自动学习数据中的模式和关联，以便后续的预测任务。训练好的模型用于分析患者数据，以预测患者的健康风险。例如，可以预测患者未来可能出现的疾病风险、健康状态的变化。这可以帮助医生和患者更好地理解患者的健康情况。除了健康风险的预测，还可以利用模型来预测特定疾病的趋势和患病率。这有助于医疗机构进行早期干预和治疗，以预防疾病的发展。根据分析结果，智能分析与预测模块生成健康风险报告和医疗预测报告。这些报告可以包括患者的当前健康状态、潜在的健康风险因素和预测结果的信息。医生和患者可以根据这些报告制定个性化的医疗建议和健康管理方案。
个性化健康管理模块；
个性化健康管理模块根据健康风险报告和医疗预测报告，制定个性化的健康管理方案；
个性化健康管理方案包括医疗建议、用药提醒和锻炼计划；
包括医疗建议制定子模块、用药提醒子模块和锻炼计划生成子模块；
医疗建议指定子模块基于健康风险报告和医疗预测报告分析结果，为患者制定个性化的医疗建议，包括药物治疗和饮食建议；
用药提醒子模块依据医疗建议和健康风险报告和医疗预测报告，进行用药提醒通知；
锻炼计划生成子模块基于患者的健康风险报告和医疗预测报告和医疗建议，生成个性化的锻炼计划，包括运动类型和频率。
医疗服务推荐模块；
包括医疗服务匹配子模块、医生推荐子模块、诊所推荐子模块；
医疗服务匹配子模块根据患者健康分析结果和医疗建议，精准匹配的医疗服务，生成医疗服务提供者推荐列表，包括医院、诊所和专科医生；
医生推荐子模块分析医生的专业领域和历史病例进行精准推送；
诊所推荐子模块基于患者地理位置和医疗需求，推荐附近的诊所和医疗设施，提供患者就医地点的建议，包括距离和服务评价。
医疗服务推荐模块获取个性化的健康管理方案，同步基于标准化的医疗数据仓库来获取患者健康数据，生成个性化医疗服务推荐，个性化医疗服务推荐包括医疗服务提供者、医生或诊所信息推荐；
数据共享与互认模块；
包括数据共享协议子模块、数据互认子模块和数据安全性子模块；
数据共享协议子模块建立数据共享框架，促进跨机构的数据流通，通过制定标准化的医疗数据仓库共享协议，确保医疗数据可以在不同医疗机构之间安全共享；
数据互认子模块创建互认的医疗数据标准，使医疗数据能够在不同系统之间互通，确保在不同平台和系统之间交换医疗数据的一致性；
数据安全性子模块加强数据安全性措施，包括身份验证、权限控制和数据加密，对共享数据保护。
数据共享与互认模块用于医疗数据的安全共享和互认，维持多个医疗机构同步协作和数据流通；
远程医疗服务模块；
包括远程咨询子模块、在线问诊子模块和远程监护子模块；
远程咨询子模块提供患者与医疗专业人员进行远程咨询的平台，患者可以向医生提出问题并获得建议，进行远程咨询记录，包括患者提出的问题、医疗建议和咨询时间；
在线问诊子模块允许患者进行在线医疗问诊，医生可以通过视频通话或聊天应答患者的疑问，进行初步诊断。
远程监护子模块监测患者的生理参数和健康数据，远程医疗专业人员可以随时访问这些数据，以监控患者的健康状态。
远程医疗服务模块用于医患之间远程医疗咨询、在线问诊和远程监护，提供医疗建议和诊断信息；
医疗设备管理与维护模块；
设备状态监测子模块实时监测医疗设备的运行状态，包括设备的工作性能、连接状态和异常情况，生成设备状态报告，其中包括设备的工作状况，以便进行维护和修复；
设备维护子模块根据设备状态监测报告，执行必要的维护工作，包括预防性维护和故障修复，设备维护记录，包括维护日期、维护工作描述和维护人员信息；
设备升级子模块检查设备是否需要升级硬件或软件，然后进行升级操作；
医疗设备管理与维护模块监测医疗设备的状态和性能，实施设备维护；
患者教育和社交支持模块；
包括健康教育子模块、社交支持子模块、互助社区子模块；
健康教育子模块向患者提供健康教育内容，包括营养指导和生活方式建议，获取患者教育记录，记录患者接收的健康教育内容和反馈。
社交支持子模块建立社交支持网络，允许患者与其他患者或医疗专业人员分享经验和互助，社交支持网络，包括患者之间的互动和信息共享
互助社区子模块创建在线社区，让患者可以在其中讨论健康问题、提出问题并获得答案。
患者教育和社交支持模块为患者提供健康教育，包括营养指导或生活方式指导，且建立社交支持网络协助患者分享经验和互助；
数据隐私与安全模块；
包括数据加密子模块、身份验证子模块和权限管理子模块；
身份验证子模块包括账号登录与面部识别或指纹识别的协同登录方式；
权限管理子模块对不同用户和角色分配不同的数据访问权限，实现特定医疗数据的限制访问；
数据加密子模块对数据进行分类和加密处理。
数据隐私与安全模块使用加密技术、身份验证和权限控制建立数据隐私保护机制；
医疗资源调度模块；
包括资源分配算法子模块、医疗排班子模块和急诊服务子模块；
资源分配算法子模块利用资源分配算法，根据患者需求和医疗设备可用性，智能分配医疗资源，优化医疗资源的分配，高效利用医疗设备和医生时间；
医疗排班子模块生成医疗人员排班表，分配及管理工作时间；
急诊服务子模块实时监测患者健康数据集合数据，快速分配急诊医生和护士资源。
医疗资源调度模块利用数据分析和预测算法优化医疗资源的分配和调度，对医疗资源精准利用；
医疗数据分析与研究模块；
包括医疗数据挖掘子模块、科研合作子模块和新疾病诊断子模块；
医疗数据挖掘子模块利用数据挖掘技术，探索医疗数据中的潜在模式和关联，并产生医疗数据分析报告；
科研合作子模块共享医疗数据和研究成果，并实现不同医院的线上无障碍的医疗数据研究；
新疾病诊断子模块利用医疗数据研究新疾病的特征和诊断方法，提高新疾病的识别率。
医疗数据分析与研究模块用于医疗数据的研究数据挖掘与共享展示。
实施例一：慢性病管理
许多慢性病患者需要长期监测和管理，例如糖尿病患者。在这种情况下，医疗健康服务云平台可以用于：
患者使用便携式血糖仪器每天测量血糖水平，并将数据上传到云平台。
云平台对患者的血糖数据进行标准化处理，并存储在云端数据库中。
基于患者的血糖历史数据，平台使用机器学习算法来预测患者的血糖趋势。如果发现异常，系统可以提醒患者和医生。
根据预测结果，平台为患者生成个性化的健康管理方案，包括药物剂量调整、饮食建议和锻炼计划。
患者可以随时通过平台与医生进行远程咨询和在线问诊，避免频繁的医院访问。
平台监测血糖仪器的状态，及时提醒患者更换电池或进行维护。
平台提供健康教育材料，同时患者可以加入在线支持社区，与其他糖尿病患者分享经验和互助。
这个实施例通过数据驱动的方式，帮助患者更好地管理慢性病，减少并发症风险，同时提供了方便的远程医疗服务。
实施例二：医疗资源调度
在一个医院或医疗系统中，医疗资源的合理分配至关重要。医疗健康服务云平台可以用于：
医院各个科室和病房的医疗设备会不断上传运行数据和工作状态。
平台将这些数据标准化并存储在云端数据库中。
资源分配算法子模块分析医疗设备的数据，结合患者需求和设备可用性，智能地分配医疗资源。例如，根据手术室设备的可用性和医生的排班情况，自动调度手术时间表。
急诊服务子模块实时监测患者健康数据，快速分配急诊医生和护士资源，确保急诊患者得到及时的治疗。
这个实施例通过数据分析和资源调度算法，提高了医疗资源的利用效率，缩短了患者等待时间，改善了医疗服务质量。
平台可以根据患者的健康数据和分析结果制定个性化的医疗建议和健康管理方案，提供更加定制化的医疗服务。通过机器学习和深度学习算法分析患者数据，能够提前识别潜在的健康风险和疾病趋势，从而进行早期干预和预防。平台利用资源分配算法优化医疗资源的分配和调度，确保医疗设备和医生的高效利用，减少排队时间和等待期。远程咨询、在线问诊和远程监护使患者可以随时随地获得医疗建议和诊断，特别是在紧急情况下，有助于及时就医。监测医疗设备的状态和性能，及时进行维护，确保设备的正常运行，提高医疗服务的稳定性和可靠性。平台通过数据共享与互认模块，促进医疗数据的安全共享和跨机构合作，加速医疗研究进程，提高医疗数据的利用效率。提供健康教育和社交支持，帮助患者更好地管理自己的健康，分享经验和互相支持。采用加密技术、身份验证和权限控制，确保医疗数据的隐私和安全，符合法规和标准。医疗数据分析与研究模块支持新疾病的研究，探索潜在的模式和关联，提高新疾病的识别和诊断率。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其效物界定。
Claims (10)
1.基于工业互联网技术的医疗健康服务云平台，其特征在于，包括：
数据采集模块；
包括数据传感子模块、设备数据接口子模块和医疗图像采集子模块；
所述数据采集模块实时收集患者的生理参数、医疗图像和病历信息数据，生成患者健康数据集合；
数据标准化与存储模块；
包括数据标准化子模块、云存储子模块和安全加密子模块；
所述数据标准化与存储模块对采集的患者健康数据集合进行标准化处理，将其存储于安全的云数据库中，生成标准化的医疗数据仓库；
智能分析与预测模块；
包括机器学习分析子模块、健康风险预测子模块和疾病趋势预测子模块；
所述智能分析与预测模块接入标准化的医疗数据仓库并利用机器学习和深度学习算法分析患者数据，预测潜在的健康风险和疾病趋势，生成健康风险报告和医疗预测报告；
个性化健康管理模块；
所述个性化健康管理模块根据健康风险报告和医疗预测报告，制定个性化的健康管理方案；
所述个性化健康管理方案包括医疗建议、用药提醒和锻炼计划；
包括医疗建议制定子模块、用药提醒子模块和锻炼计划生成子模块；
医疗服务推荐模块；
包括医疗服务匹配子模块、医生推荐子模块、诊所推荐子模块；
所述医疗服务推荐模块获取个性化的健康管理方案，同步基于标准化的医疗数据仓库来获取患者健康数据，生成个性化医疗服务推荐，所述个性化医疗服务推荐包括医疗服务提供者、医生或诊所信息推荐；
数据共享与互认模块；
包括数据共享协议子模块、数据互认子模块和数据安全性子模块；
所述数据共享与互认模块用于医疗数据的安全共享和互认，维持多个医疗机构同步协作和数据流通；
远程医疗服务模块；
包括远程咨询子模块、在线问诊子模块和远程监护子模块；
所述远程医疗服务模块用于医患之间远程医疗咨询、在线问诊和远程监护，提供医疗建议和诊断信息；
医疗设备管理与维护模块；
包括设备状态监测子模块、设备维护子模块和设备升级子模块；
所述医疗设备管理与维护模块监测医疗设备的状态和性能，实施设备维护；
患者教育和社交支持模块；
包括健康教育子模块、社交支持子模块、互助社区子模块；
所述患者教育和社交支持模块为患者提供健康教育，包括营养指导或生活方式指导，且建立社交支持网络协助患者分享经验和互助；
数据隐私与安全模块；
包括数据加密子模块、身份验证子模块和权限管理子模块；
所述数据隐私与安全模块使用加密技术、身份验证和权限控制建立数据隐私保护机制；
医疗资源调度模块；
包括资源分配算法子模块、医疗排班子模块和急诊服务子模块；
所述医疗资源调度模块利用数据分析和预测算法优化医疗资源的分配和调度，对医疗资源精准利用；
医疗数据分析与研究模块；
包括医疗数据挖掘子模块、科研合作子模块和新疾病诊断子模块；
所述医疗数据分析与研究模块用于医疗数据的研究数据挖掘与共享展示。
2.根据权利要求1所述的基于工业互联网技术的医疗健康服务云平台，其特征在于，所述数据传感子模块用于连接医疗设备和传感器，实时获取患者的生理参数、医疗图像和病历信息，生成原始的医疗数据流；
所述设备数据接口子模块建立设备连接和数据接口，在医疗数据流传输过程生成设备连接状态和数据传输记录，以监控设备运行情况；
所述医疗图像采集子模块采集医疗图像，包括X光片或MRI扫描，并生成医疗图像文件，所述医疗图像文件包括DICOM格式的图像数据。
3.根据权利要求2所述的基于工业互联网技术的医疗健康服务云平台，其特征在于，所述数据标准化子模块对原始医疗数据流的数据格式转换为统一标准，包括单位和数据类型，生成标准化医疗数据，确保数据的一致性和可比性；
所述云存储子模块将标准化的医疗数据上传至云服务器建立云端数据仓库，进行长期存储和备份；
所述安全加密子模块对数据进行加密处理，生成加密的医疗数据。
4.根据权利要求1所述的基于工业互联网技术的医疗健康服务云平台，其特征在于，所述机器学习分析子模块使用机器学习算法，对标准化的医疗数据进行分析，识别潜在的健康风险和疾病趋势，并生成健康分析结果，包括患者的当前健康状态和风险因素；
所述健康风险预测子模块利用健康分析结果，预测患者未来可能的健康风险；
所述疾病趋势预测子模块分析患者的医疗历史数据，预测患者的特定疾病的患病率，生成疾病趋势预测进行早期干预和治疗预防。
5.根据权利要求1所述的基于工业互联网技术的医疗健康服务云平台，其特征在于，所述医疗建议指定子模块基于健康风险报告和医疗预测报告分析结果，为患者制定个性化的医疗建议，包括药物治疗和饮食建议；
所述用药提醒子模块依据医疗建议和健康风险报告和医疗预测报告，进行用药提醒通知；
所述锻炼计划生成子模块基于患者的健康风险报告和医疗预测报告和医疗建议，生成个性化的锻炼计划，包括运动类型和频率。
6.根据权利要求1所述的基于工业互联网技术的医疗健康服务云平台，其特征在于，所述医疗服务匹配子模块根据患者健康分析结果和医疗建议，精准匹配的医疗服务，生成医疗服务提供者推荐列表，包括医院、诊所和专科医生；
所述医生推荐子模块分析医生的专业领域和历史病例进行精准推送；
所述诊所推荐子模块基于患者地理位置和医疗需求，推荐附近的诊所和医疗设施，提供患者就医地点的建议，包括距离和服务评价。
7.根据权利要求1所述的基于工业互联网技术的医疗健康服务云平台，其特征在于，所述数据共享协议子模块建立数据共享框架，促进跨机构的数据流通，通过制定标准化的医疗数据仓库共享协议，确保医疗数据可以在不同医疗机构之间安全共享；
所述数据互认子模块创建互认的医疗数据标准，使医疗数据能够在不同系统之间互通，确保在不同平台和系统之间交换医疗数据的一致性；
所述数据安全性子模块加强数据安全性措施，包括身份验证、权限控制和数据加密，对共享数据保护。
8.根据权利要求1所述的基于工业互联网技术的医疗健康服务云平台，其特征在于，所述身份验证子模块包括账号登录与面部识别或指纹识别的协同登录方式；
所述权限管理子模块对不同用户和角色分配不同的数据访问权限，实现特定医疗数据的限制访问；
所述数据加密子模块对数据进行分类和加密处理。
9.根据权利要求1所述的基于工业互联网技术的医疗健康服务云平台，其特征在于，所述资源分配算法子模块利用资源分配算法，根据患者需求和医疗设备可用性，智能分配医疗资源，优化医疗资源的分配，高效利用医疗设备和医生时间；
所述医疗排班子模块生成医疗人员排班表，分配及管理工作时间；
所述急诊服务子模块实时监测患者健康数据集合数据，快速分配急诊医生和护士资源。
10.根据权利要求1所述的基于工业互联网技术的医疗健康服务云平台，其特征在于，所述医疗数据挖掘子模块利用数据挖掘技术，探索医疗数据中的潜在模式和关联，并产生医疗数据分析报告；
所述科研合作子模块共享医疗数据和研究成果，并实现不同医院的线上无障碍的医疗数据研究；
所述新疾病诊断子模块利用医疗数据研究新疾病的特征和诊断方法，提高新疾病的识别率。
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