[發明專利]基于大數據并行處理的健康決策系統

在審

• 申請號: 201711472247.3
• 申請日: 2017-12-29
• 公開（公告）號: CN108090209A
• 公開（公告）日: 2018-05-29
• 發明（設計）人: 潘國棟;霍曉軍;吳棟;周琳;戚偉;孟紀元;趙磊;王建安;李永;孫朝陽;張延莉;馬衛
• 申請（專利權）人: 河南電力醫院
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G16H50/70
• 代理公司: 鄭州中原專利事務所有限公司 41109
• 代理人: 李想

1.基于大數據并行處理的健康決策系統的數據處理方法，其特征在于：

第一步：執行數據裝載過程，將不同來源、格式、特點性質的醫療數據通過執行數據裝載過程在物理上有機的整合進行集中性存放，形成規范的數據存儲，執行數據裝載過程將數據存放在數據倉庫中；

第二步：對數據倉庫中的數據通過多變量信息瓶頸方法進行壓縮。

2.如權利要求1所述的基于大數據并行處理的健康決策系統的數據處理方法，其特征在于：執行數據裝載過程具體過程為：

（1）數據抽取：將數據從醫療單位、體檢部門、門診單位的業務系統中抽取出來；

（2）數據轉化/清洗：按照預先設計好的規則將抽取得數據進行轉換、清洗，以及處理冗余、歧義的數據，使異構的數據實現統一管理；

（3）數據質量檢查：對來源數據和清洗后的數據進行檢查，保證加載后的數據的一致性和正確性；

（4）數據加載：將清洗后的數據加載到數據倉庫中。

3.如權利要求1所述的基于大數據并行處理的健康決策系統的數據處理方法，其特征在于：所述多變量信息瓶頸方法采用信息瓶頸方法的協作模型進行數據壓縮。

4.如權利要求1所述的基于大數據并行處理的健康決策系統的數據處理方法，其特征在于：所述多變量信息瓶頸方法采用對稱信息瓶頸方法的協作模型進行數據壓縮。

5.如權利要求1所述的基于大數據并行處理的健康決策系統的數據處理方法，其特征在于：所述多變量信息瓶頸方法采用并行信息瓶頸方法的協作模型進行數據壓縮。

6.基于大數據并行處理的健康決策系統的大數據處理框架，其特征在于：執行權利要求1-5任一所述方法。

7.如權利要求6所述的基于大數據并行處理的健康決策系統的大數據處理框架，其特征在于：包括：

服務器管理系統：用于對其余系統和引擎的管理調度；

文件系統：用于服務器數據的存儲和調用；

資源管理系統：對服務器資源進行管理；

計算核心：用于算法的實現；

機器學習引擎：用于機器對抽象化概念的認知和學習；

圖形處理引擎：對圖形數據的處理與分析；

數據流傳輸引擎：完成數據的連續傳輸；

結構化數據接口：用于結構化數據的傳輸。

8.基于大數據并行處理的健康決策系統，其特征在于：包括大數據處理框架、數據查詢及處理接口、健康決策分析模塊、數據庫、企業服務總線；大數據處理框架與數據庫連接，大數據處理框架通過數據查詢及處理接口與健康決策分析模塊通訊，健康決策分析模塊通過企業服務總線與云數據系統通信。

9.如權利要求8所述的基于大數據并行處理的健康決策系統，其特征在于：數據庫采用采用高性能的內存數據庫Redis集群。

10.如權利要求8所述的基于大數據并行處理的健康決策系統，其特征在于：健康決策分析模塊包括商務智能組件，數據可視化組件，圖形化引擎組件，比對數據組件，外部文件支持組件，健康決策分析組件，比對服務接口組件，應用安全組件。