[發(fā)明專利]一種醫(yī)養(yǎng)信息大數(shù)據(jù)分析方法及管理系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710043000.3
• 申請(qǐng)日: 2017-01-19
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN106845110A
• 公開(kāi)（公告）日: 2017-06-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 余小平;任偉;王強(qiáng);呂軍
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 成都醫(yī)學(xué)院;四川華迪信息技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06F19/00
• 分類號(hào): G06F19/00
• 代理公司: 成都玖和知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙)51238
• 代理人: 黎祖琴

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于智能管理系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種醫(yī)養(yǎng)信息大數(shù)據(jù)分析方法及管理系統(tǒng)。

背景技術(shù)

現(xiàn)有對(duì)于醫(yī)養(yǎng)數(shù)據(jù)的分析多采用根據(jù)相關(guān)機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)，2035年全世界老年人口將達(dá)到20.2億，其中中國(guó)老年人口將達(dá)到4.8億，幾乎占全球老年人口的四分之一，是世界上老年人口最多的國(guó)家。2014年至2035年間，中國(guó)老年人口的消費(fèi)潛力將從4萬(wàn)億元左右增長(zhǎng)到106萬(wàn)億元左右，占GDP的比例將從8％左右增長(zhǎng)到33％左右。我國(guó)將成為全球老齡產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)潛力最大的國(guó)家。

傳統(tǒng)的小規(guī)模數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理分析；這種分析方法效率低、分析結(jié)果準(zhǔn)確度底且對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)的分析存在一定的風(fēng)險(xiǎn)；預(yù)測(cè)分析的結(jié)果精確度低；無(wú)法挖掘并預(yù)測(cè)出老人健康數(shù)據(jù)的價(jià)值、服務(wù)商和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的動(dòng)向和趨勢(shì)。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述問(wèn)題，本發(fā)明提出了一種醫(yī)養(yǎng)信息大數(shù)據(jù)分析方法及管理系統(tǒng)，能夠挖掘并預(yù)測(cè)出老人健康數(shù)據(jù)的價(jià)值、服務(wù)商和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的動(dòng)向和趨勢(shì)；通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，減輕了醫(yī)護(hù)人員在采集數(shù)據(jù)的工作困難，提高了醫(yī)養(yǎng)效率；效率高且精度高。

為達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用的醫(yī)養(yǎng)信息大數(shù)據(jù)分析方法是，通過(guò)生命體征測(cè)量?jī)x采集老人的生命體征數(shù)據(jù)，并將生命體征數(shù)據(jù)傳輸至醫(yī)養(yǎng)平臺(tái)服務(wù)器中；在醫(yī)養(yǎng)平臺(tái)服務(wù)器中進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，分析后將所采集的生命體征數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類推送和儲(chǔ)存；

所述大數(shù)據(jù)分析方法，包括步驟：

S01，將采集的生命體征數(shù)據(jù)和醫(yī)養(yǎng)平臺(tái)服務(wù)器數(shù)據(jù)庫(kù)中的檔案數(shù)據(jù)結(jié)合進(jìn)行建模，得到數(shù)據(jù)模型；將數(shù)據(jù)模型中的數(shù)據(jù)根據(jù)大數(shù)據(jù)挖掘分析和預(yù)測(cè)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)解析，并將解析后的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗；

S02，對(duì)步驟S01中處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行業(yè)務(wù)分析，得到業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；

S03，將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)推送給相應(yīng)的用戶端。

進(jìn)一步的是，步驟S01中，通過(guò)專家規(guī)則引擎收集理論基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)清洗提供依據(jù)，支撐數(shù)據(jù)建模的實(shí)現(xiàn)；通過(guò)SVM算法進(jìn)行大數(shù)據(jù)的分類，對(duì)數(shù)據(jù)模型進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘分析，得到解析數(shù)據(jù)；采用MySQL的列式存儲(chǔ)Infobri ght批量處理數(shù)據(jù)模型中的數(shù)據(jù)，分析預(yù)測(cè)出數(shù)據(jù)的價(jià)值；

數(shù)據(jù)解析主要是將多個(gè)來(lái)源的多種數(shù)據(jù)格式解析成符合要求的數(shù)據(jù)格式和規(guī)范數(shù)據(jù)要求；

專家規(guī)則引擎、數(shù)據(jù)建模和SVM算法提供整個(gè)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)技術(shù)架構(gòu)支撐和業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)支撐；只有專家規(guī)則引擎配合的數(shù)據(jù)模型，結(jié)合SVM算法，利用計(jì)算機(jī)和大數(shù)據(jù)處理能力，分析符合要求的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，用于具體業(yè)務(wù)的分析。

進(jìn)一步的是，所述數(shù)據(jù)清洗包括步驟：數(shù)據(jù)預(yù)處理；去除或補(bǔ)全有缺失的數(shù)據(jù)；去除內(nèi)容有錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)；去除邏輯錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)；去掉不需要的數(shù)據(jù)；進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性驗(yàn)證；使數(shù)據(jù)更加精準(zhǔn)，加快計(jì)算效率。

進(jìn)一步的是，步驟S02中，所述業(yè)務(wù)分析包括區(qū)域分析、趨勢(shì)分析和個(gè)體分析；業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)包括不同區(qū)域的老人健康狀況、趨勢(shì)數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步的是，所述區(qū)域分析，將對(duì)每個(gè)地理區(qū)域范圍內(nèi)的老人進(jìn)行大數(shù)據(jù)建模分析，劃分不同區(qū)域的老人健康狀況；

所述趨勢(shì)分析，對(duì)老人的生命體征數(shù)據(jù)通過(guò)大數(shù)據(jù)建模分析，得到老人病情的發(fā)展趨勢(shì)或者某個(gè)健康指標(biāo)在老人的年齡段呈現(xiàn)的健康發(fā)展趨勢(shì)的趨勢(shì)數(shù)據(jù)；

所述個(gè)體分析，將老人的生命體征數(shù)據(jù)采用大數(shù)據(jù)建模分析，從而預(yù)測(cè)得到老人在今后的某個(gè)時(shí)間內(nèi)的健康狀況的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步的是，步驟S03，將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)推送給相應(yīng)的用戶端，所述用戶端包括醫(yī)養(yǎng)服務(wù)商終端、消費(fèi)者終端和醫(yī)養(yǎng)供應(yīng)商終端。

另一方面，本發(fā)明還提供了一種醫(yī)養(yǎng)信息大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，設(shè)置在醫(yī)養(yǎng)平臺(tái)服務(wù)器中，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)解析模塊、業(yè)務(wù)分析模塊和推送模塊；

所述數(shù)據(jù)采集模塊，由數(shù)據(jù)采集模塊接收生命體征測(cè)量?jī)x采集老人的生命體征數(shù)據(jù)；

所述數(shù)據(jù)解析模塊，將采集的生命體征數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，并進(jìn)行數(shù)據(jù)解析，并將解析后的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗；

業(yè)務(wù)分析模塊，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行業(yè)務(wù)分析，得到業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；

推送模塊，將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)推送給相應(yīng)的用戶端。

進(jìn)一步的是，所述用戶端包括醫(yī)養(yǎng)服務(wù)商終端、消費(fèi)者終端和醫(yī)養(yǎng)供應(yīng)商終端。

采用本技術(shù)方案的有益效果：

能夠挖掘并預(yù)測(cè)出老人健康數(shù)據(jù)的價(jià)值、服務(wù)商和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的動(dòng)向和趨勢(shì)；通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，減輕了醫(yī)護(hù)人員在采集數(shù)據(jù)的工作困難，提高了醫(yī)養(yǎng)效率；

能夠準(zhǔn)確的分析出醫(yī)養(yǎng)數(shù)據(jù)的價(jià)值，對(duì)預(yù)測(cè)老人健康數(shù)據(jù)的有很大的幫助；同時(shí)也能對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、服務(wù)商數(shù)據(jù)和消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并提供可靠的解決方案。