[实用新型]一种医疗大数据的收集与分析装置有效
| 申请号: | 202022552147.5 | 申请日: | 2020-11-07 |
| 公开(公告)号: | CN213424605U | 公开(公告)日: | 2021-06-11 |
| 发明(设计)人: | 唐华;徐海鹏;张华;丁英峰 | 申请(专利权)人: | 山东勤成健康科技股份有限公司 |
| 主分类号: | G16H40/60 | 分类号: | G16H40/60;G16H50/20 |
| 代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
| 地址: | 250000 山东省济南市高*** | 国省代码: | 山东;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 医疗 数据 收集 分析 装置 | ||
本实用新型公开了一种医疗大数据的收集与分析装置,包括基于物联网的穿戴式数据采集设备,及用于人体部位症状选项输入和诊断结果输入的诊断平台;所述穿戴式数据采集设备通过物联网通信连接到第一前端服务器;所述诊断平台通过光纤通讯、GPRS和/或无线网桥与第二前端服务器通信;所述第一前端服务器和第二前端服务器通信连接到云服务器;所述云服务器通信连接到自诊断终端。本实用新型的医疗大数据的收集与分析装置,采用穿戴设备实时自动收集医疗大数据和诊疗选项输入医疗大数据,前者对大数据进行分析和预测,能够获取一区间内的数据变化,同时能够预测和警示;后者医疗大数据进行分析整理和后端查询。
技术领域
本实用新型涉及一种大数据医疗辅助系统,具体涉及一种医疗大数据的收集与分析装置,属于大数据医疗辅助系统技术领域。
背景技术
近年来,随着新医改的推进,医疗信息化支撑作用与日俱增,已经成为医疗体制改革的重点发展方向;在医学信息化得到前所未有的重视与空前发展的同时,由于大数据时代的到来和传统医学信息技术发展的相对落后,医学信息化也存在诸多问题;将云计算和大数据等现代计算机技术应用于医院信息化建设中,是改变目前高投入、低效率、难管理的医院信息系统解决方案;现有的医疗大数据的收集与分析应用还比较少,如中国专利申请号:201620969555.1一种新型用于医疗大数据收集与分析装置,其仅仅是局部硬件描述,并不能够对医疗数据进行收集和分析提供技术方案。
发明内容
为解决上述问题,本实用新型提出了一种医疗大数据的收集与分析装置,采用穿戴设备实时自动收集医疗大数据和诊疗选项输入医疗大数据,前者对大数据进行分析和预测,后者医疗大数据进行分析整理和后端查询。
本实用新型的医疗大数据的收集与分析装置,包括基于物联网的穿戴式数据采集设备,所述穿戴式数据采集设备通信连接到第一前端服务器;穿戴式数据采集设备包括可穿戴的臂带、手表、鞋底芯片、腕带和运动背心等,通过设备内置的芯片和无线通信技术,实现与数据收集的服务器之间的连接,其如心率穿戴式数据采集设备,是将心率监测模组集成到穿戴设备上,心率监测模组采集的实时数据通过专网专号模组通信连接到移动服务商提供的移动物联网平台(第一前端服务器),其通过数据接口直接送入到云服务器;在患者穿戴过程中,芯片将患者的生理数据实时不断地传送给数据服务器,数据服务器将收集到的数据传送到个人电脑、智能手机和平板电脑等端口,输出当前准确数据,同时,利用云服务器对采集到的数据作进一步处理,云服务器利用Hadoop技术,进行存储和查询数据,并通过预测模型完成灾害体预测,其中,典型模型如以BP神经网络作为基础模型进行预测,并采用自适应遗传算法(GA)优化神经网络初始权值和阈值,其对第一前端服务器传递过来的数据进行存储,从而能够支持历史查询,预测模型对生理数据监测,同时将监测的预测值与预设安全值比较,当出现超出安全值时,提前向自诊断终端发送告警数据,让患者停止当前动作或及时采取医疗措施;及用于人体部位症状选项输入和诊断结果输入的诊断平台;诊断平台上设置有EMRS或诊断服务APP;操作时,如选择诊断服务APP,先登录诊断服务APP,并选择不同科室,确定科室后,进入子目录,选择症状反应的人体部位,进入到人体部位后,选择对应症状;从而按下确定,直到症状描述完毕后,按下确定按键,接着,通过诊断平台输入诊断结果;诊断结果采用输入方式或选择方式,完成结果输入,接着按下外部确定按键,则将数据送至第二前端服务器;此时,第二前端服务器将症状和诊断结果通过通过光纤通讯、GPRS和/或无线网桥传递到云服务器;所述第一前端服务器和第二前端服务器通信连接到云服务器;所述云服务器通信连接到自诊断终端;云服务器利用Hadoop技术,对第二前端服务器传递过来的数据存储,和支持自诊断终端查询数据,然后云服务器把相应数据返回用户;云服务器包括与自诊断终端通信的云服务系统,及与云服务系统通信的数据库集群;云服务系统利用Hadoop技术,存储、查询数据,其从数据库集群里读取数据,然后云服务系统把相应数据返回自诊断终端;其中,Hadoop包含体系架构,即Map/Reduce、HBase和HDFS;其读取数据是利用Hadoop技术中Map/Reduce框架从HBase中读取数据,Map/Reduce把所有的操作都分成两类,即Map和Reduce;Map用来将数据分成多份,分开处理;Reduce将处理后的结果进行归并,得到最终的结果;所述数据库集群中系统数据库采用HBase数据库,HBase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统,用于海量结构化数据存储,HBase将数据按照表、行和列进行存储;自诊断终端其采用索引输入,如输入“嗓子疼痛、鼻塞”,从而将诊断结果反馈到自诊断终端,其中,所述数据库集群由多个系统数据库组成,每个系统数据库存储在单独系统服务器上,使用冗余的方式,即一份文件保存多份在不同的服务器之上,来取得读写速度与数据安全并存的结果。
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