[發明專利]基于云邊緣的AR巡檢校驗醫療數據的方法、裝置及設備

有效

• 申請號: 202110498374.0
• 申請日: 2021-05-08
• 公開（公告）號: CN113192622B
• 公開（公告）日: 2023-06-23
• 發明（設計）人: 徐濤;張軍
• 申請（專利權）人: 上海億為科技有限公司
• 主分類號: G16H40/67
• 分類號: G16H40/67;G16H50/70
• 代理公司: 北京恒和頓知識產權代理有限公司 11014
• 代理人: 林濤

本申請的基于云邊緣的AR巡檢校驗醫療數據的方法、裝置及設備，利用某些類型的樣本醫療數據策略集的關鍵用戶數據較為穩定的特點，通過將樣本醫療數據策略集的當前用戶數據與關鍵用戶數據進行比較得到用戶數據對應的誤差值、進而對用戶數據對應的誤差值進行處理確定目標誤差區間，從而可以基于所確定的目標誤差區間按照一定規則在樣本醫療數據策略集與預設標準標準策略進行校驗，例如使預設標準標準策略在目標誤差區間中具有相似度、調整預設標準標準策略的比較范圍等，以盡可能避免預設標準標準策略在目標誤差區間中比較至樣本醫療數據策略集。

技術領域

本公開涉及云邊緣、AR及數據校驗的技術領域，特別涉及基于云邊緣的AR巡檢校驗醫療數據的方法、裝置及設備。

背景技術

邊緣計算(Edge?computing)是一種在物理上靠近數據生成的位置處理數據的方法，即事物和人所在的現場區域如家庭和遠程辦公室內。

增強現實(Augmented?Reality，簡稱AR)，是一種實時地計算攝影機影像的位置及角度并加上相應圖像的技術，是一種將真實世界數據和虛擬世界數據“無縫”集成的新技術，這種技術的目標是在屏幕上把虛擬世界套在現實世界并進行互動。

隨著醫療數據化的發展，各大醫院已經形成了HIS(HospitalInformationSystem，醫院數據系統)、LIS(Laboratory?Information?Management?System，實驗室數據管理系統)等醫療數據系統，這些醫療數據系統中積累了大量的醫療數據。

然而，在實際操作過程中將AR獲得到的相關醫療數據進行邊緣計算，對相關醫療數據進行校驗時，可能存在醫療數據傳輸到了應用端之后存在一定缺陷。

發明內容

為改善相關技術中存在的技術問題，本公開提供了基于云邊緣的AR巡檢校驗醫療數據的方法、裝置及設備。

本申請提供了一種基于云邊緣的AR巡檢校驗醫療數據的方法，包括：

獲取樣本醫療數據策略集的關鍵用戶數據；

比較所述樣本醫療數據策略集的當前用戶數據與所述關鍵用戶數據中對應特征描述內容的特征向量，得到用戶數據對應的誤差值；

基于所述用戶數據對應的誤差值確定所述當前用戶數據中的目標誤差區間；

基于所確定的目標誤差區間在樣本醫療數據策略集與預設標準標準策略進行校驗，使得在所述目標誤差區間內，預設標準標準策略的相似度大于或等于預設標準相似度和/或預設標準標準策略的比較結果概率小于或等于預設標準結果概率。

進一步地，所述基于所述用戶數據對應的誤差值確定所述當前用戶數據中的目標誤差區間包括：

對所述用戶數據對應的誤差值進行二值化處理，使得所述用戶數據對應的誤差值中特征向量大于描述結果預設標準的特征描述內容被計算為第一特征值，特征向量小于描述結果預設標準的特征描述內容被計算為第二特征值；

基于被計算為第一特征值的特征描述內容的集合確定所述目標誤差區間。

進一步地，所述基于被計算為第一特征值的特征描述內容的集合確定所述目標誤差區間包括：

將經二值化處理的用戶數據對應的誤差值輸入誤差訓練模型，來進行關聯性處理，使得被計算為第一特征值的特征描述內容的集合形成至少一個關聯誤差區間，每個關聯誤差區間內的所有特征描述內容都被計算為第一特征值；

將所述至少一個關聯誤差區間確定為所述目標誤差區間。

進一步地，所述對經二值化處理的用戶數據對應的誤差值輸入誤差訓練模型包括：