[發(fā)明專利]一種基于個人數(shù)字孿生網(wǎng)絡數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011279411.0
• 申請日: 2020-11-16
• 公開（公告）號: CN112233747A
• 公開（公告）日: 2021-01-15
• 發(fā)明（設計）人: 李健強;賴崢嶸;曾毅;劉元
• 申請（專利權）人: 廣東省新一代通信與網(wǎng)絡創(chuàng)新研究院
• 主分類號: G16H10/60
• 分類號: G16H10/60;G16H50/70;G06K9/62
• 代理公司: 北京商專潤文專利代理事務所(普通合伙) 11317
• 代理人: 許春蘭;羅泳詩

本發(fā)明公開了一種基于個人數(shù)字孿生網(wǎng)絡數(shù)據(jù)分析方法，所述方法應用于數(shù)字孿生網(wǎng)絡系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括邊緣服務器、個人健康服務器和電子醫(yī)療記錄系統(tǒng)，所述方法包括：通過組合模式構建個人生命周期生理數(shù)據(jù)結構存儲至個人健康服務器；獲取個人實時生理數(shù)據(jù)，以鍵值時間戳的格式存儲至邊緣服務器；對所述個人實時生理數(shù)據(jù)進行訓練生成用于與電子醫(yī)療記錄系統(tǒng)聯(lián)調(diào)的學習模型；將所述用于與電子醫(yī)療記錄系統(tǒng)聯(lián)調(diào)的學習模型與所述個人健康服務器通過API接口建立關聯(lián)關系。由此能夠將個人日常生理數(shù)據(jù)進行抽取、結構化轉換和持久化保存，對每個人的生命周期內(nèi)的各人體部位健康狀態(tài)進行人工智能分析及結合醫(yī)院電子病歷系統(tǒng)為醫(yī)生提供最優(yōu)建議，給出數(shù)字孿生在新一代通信網(wǎng)絡中的醫(yī)療行業(yè)創(chuàng)新應用方法。

技術領域

本發(fā)明涉及醫(yī)療通信技術領域，尤其涉及一種基于個人數(shù)字孿生網(wǎng)絡數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)。

背景技術

數(shù)字孿生在6G通信網(wǎng)絡的應用現(xiàn)已處于起步階段，主要集中在工業(yè)、能源、運輸?shù)犬a(chǎn)業(yè)。其實現(xiàn)原理主要是通過實時傳感器上報數(shù)據(jù)并輸入到實體虛擬模型中進行數(shù)字化顯示。

但是，數(shù)字孿生在醫(yī)療行業(yè)應用還處于在各醫(yī)院信息系統(tǒng)保存電子病歷的簡單階段，并未充分結合并發(fā)揮新一代通信網(wǎng)絡的實時性及帶寬多樣化的優(yōu)勢。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術問題在于，提供一種基于個人數(shù)字孿生網(wǎng)絡數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)，能夠將個人日常生理數(shù)據(jù)進行抽取、結構化轉換和持久化保存，對每個人的生命周期內(nèi)的各人體部位健康狀態(tài)進行人工智能分析及結合醫(yī)院電子病歷系統(tǒng)為醫(yī)生提供最優(yōu)建議，有利于醫(yī)生給出數(shù)字孿生在新一代通信網(wǎng)絡中的醫(yī)療行業(yè)創(chuàng)新應用方法。

為了解決上述技術問題，本發(fā)明第一方面公開了基于個人數(shù)字孿生網(wǎng)絡數(shù)據(jù)分析方法，所述方法應用于數(shù)字孿生網(wǎng)絡系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括邊緣服務器、個人健康服務器和電子醫(yī)療記錄系統(tǒng)，所述方法包括：通過組合模式構建個人生命周期生理數(shù)據(jù)結構存儲至個人健康服務器；獲取個人實時生理數(shù)據(jù)，以鍵值時間戳的格式存儲至邊緣服務器；對所述個人實時生理數(shù)據(jù)進行訓練生成用于與電子醫(yī)療記錄系統(tǒng)聯(lián)調(diào)的學習模型；將所述用于與電子醫(yī)療記錄系統(tǒng)聯(lián)調(diào)的學習模型與所述個人健康服務器通過API接口建立關聯(lián)關系。

在一些實施方式中，個人生命周期生理數(shù)據(jù)包括具有相同生命周期的個人實時數(shù)據(jù)、器官生理狀態(tài)數(shù)據(jù)和人物特征數(shù)據(jù)，所述通過組合模式構建個人生命周期生理數(shù)據(jù)的結構存儲至個人健康服務器，包括：將所述器官生理狀態(tài)數(shù)據(jù)與人物特征數(shù)據(jù)進行組合，其中，人物特征數(shù)據(jù)至少包括DNA數(shù)據(jù)、指紋數(shù)據(jù)和瞳孔數(shù)據(jù)的一種或多種的組合；通過所述個人實時數(shù)據(jù)包含的器官名稱，關聯(lián)同一個人生命周期生理數(shù)據(jù)中的器官生理狀態(tài)數(shù)據(jù)。

在一些實施方式中，邊緣服務器包括MongoDB數(shù)據(jù)庫，所述獲取個人實時生理數(shù)據(jù)，以鍵值時間戳的格式存儲至邊緣服務器，包括：通過智能穿戴設備獲取個人實時生理數(shù)據(jù)；將所述個人實時生理數(shù)據(jù)以年-月-日-小時的鍵值時間戳格式，存儲至MongoDB數(shù)據(jù)庫中。

在一些實施方式中，該方法還包括：根據(jù)健康狀態(tài)分級標簽對所述器官生理狀態(tài)數(shù)據(jù)進行分類；將分類后的器官生理狀態(tài)信息存儲至所述個人生命周期生理數(shù)據(jù)中。

在一些實施方式中，該方法還包括：根據(jù)預置的存儲周期對每一器官生理狀態(tài)數(shù)據(jù)進行正態(tài)分布統(tǒng)計生成概率值； 將所述存儲周期中的最大概率值作為當前存儲周期的歷史數(shù)據(jù)進行保存。

根據(jù)本發(fā)明的第二個方面，提供了一種基于個人數(shù)字孿生網(wǎng)絡數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：智能穿戴設備，用于獲取個人實時生理數(shù)據(jù)；邊緣服務器，用于將所述個人實時生理數(shù)據(jù)以鍵值時間戳的格式存儲；個人健康服務器，用于通過組合模式構建個人生命周期生理數(shù)據(jù)結構；模型訓練模塊，用于對所述個人實時生理數(shù)據(jù)進行訓練生成用于與電子醫(yī)療記錄系統(tǒng)聯(lián)調(diào)的學習模型；調(diào)用模塊，用于將所述用于與電子醫(yī)療記錄系統(tǒng)聯(lián)調(diào)的學習模型與所述個人健康服務器通過API接口建立關聯(lián)關系。