专利汇可以提供一种面向社区的健康医疗监护、评测系统及其方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且一种面向社区的健康医疗监护、评测系统及其方法,从数据安全到数据分析方面构建了完整的社区健康医疗监护机制,构建的健康模糊认知图将现有的社区居民各类参数进行整合分析,形成完善的健康影响因子集,加上时间参数的作用,增强了健康预测能 力 。本 发明 在社区健康分析领域具有安全、高效、精准的优点,最终形成的数据和结果为健康医疗行业全面精准的健康医疗服务提供保障的同时能够产生良好的经济和社会效益。,下面是一种面向社区的健康医疗监护、评测系统及其方法专利的具体信息内容。
1.一种面向社区的健康医疗监护及评测系统,包括家庭终端,社区服务器,中央业务服务器集群(中央业务服务器,中央存储服务器),其特征在于,家庭终端通过便携式健康监测设备采集并收集用户健康数据的实时数据,社区医院服务入口通过社区医院平台完成社区居民的历史医疗诊断信息数据的收集,这些数据全部通过移动互联网或有线网络传输至中央业务服务器,中央业务服务器数据传输至中央存储服务器;同时中央业务服务器会针对用户及社区医院提供的服务包括基础数据查询、用户健康状态分析、用户患病风险评估及预诊,异常预警;面向社区医院的服务,主要包括数据同步、用户健康状态查看、用户健康辅助诊断、异常预警;
所述的家庭终端为用户与中央业务服务器友好交互的平台,它用来实现将实时采集的社区居民的健康数据进行同步传输至中央业务服务器,同时将用户的健康分析结果通过图表视图直观地展示给用户;
所述的社区服务器为社区医院的服务平台,实现将用户的健康历史等数据传输至中央业务服务器,同时能够向中央业务服务器请求用户的健康状态的分析评价信息,同时对中央业务服务器判断的出现异常的用户进行及时的响应;
所述的家庭终端及社区服务器传输给中央业务服务器的社区健康源数据主要包括利用基本的体征传感器如家用医疗设备等收集居民的基础体征数据,居民在社区医院累计的数字病历,社区周边环境数据及与用户健康相关的个人情况调查数据;
所述的家庭终端以及社区服务区与中央业务服务器集群之间的数据传输是通过采用https等安全传输协议来保障传输安全,并对传输数据进行严格的加密过程;
所述的中央业务服务器集群分为中央业务服务器,中央存储服务器,其中,中央存储服务器主要用来存储大量的健康数据,它采用社区作为健康网络中的一个节点的方式,实现健康数据的分布式存储以及分析,其中中央业务服务器主要用于接受数据,对数据进行数据分析及预测的处理,并存储至中央存储服务器中;
所述的数据分析及预测部分包括健康基础分析服务,基于健康模糊认知图(HFCM)的健康指标关系分析以及变化趋势分析;
所述的健康基础分析服务是中央服务集群提供的数据分析及预测部分中最基本的分析服务,它包括健康数据标准检测异常分析;用户在相似群体中的健康数据异常分析;已有疾病的病情分析,根据用户自身健康所关的所有数据随时间变化以及与相似用户群体的健康情况,人体健康数据标准等之间的关系得到的分析结果;
所述的基于健康模糊认知图(HFCM)的健康指标关系分析以及变化趋势分析,是由中央服务集群通过基于模糊认知图FCM的全因素模型法进行居民健康影响因子权重评估以及健康因素变化趋势分析,系统采用的健康影响因子经过专家经验评定、模糊认知图FCM聚类分析两步后得出,而最后由医学专家根据经验和专业知识以及大数据分析计算得到的包含健康影响因子及影响因子之间权重关系的FCM模型即为健康模糊认知图HFCM。
2.一种面向社区的健康医疗监护及评测方法,其特征在于,所述方法包括下列操作步骤:
1)社区居民通过便携式健康监测设备获取到连续的有效的健康体征数据;
2)便携式设备通过蓝牙4.0以及wifi网络将数据上传至家庭终端,家庭终端中存储有用户的健康历史数据;
3)家庭终端将收集到的居民健康数据通过wifi或移动网络上传至中央业务服务器中;
4)社区医院将社区所有居民身份信息、历史健康信息、居住环境等信息在加密之后通过安全的网络传输协议传输至中央存储服务器中;
5)在中央存储服务器收集到足够的数据时,系统启动健康数据分析服务以分析出具有一般适用性的健康关系图谱,中央业务服务器对所有居民的健康以及生活环境信息通过分类、聚类等方法训练得出具有一定普遍适用性的居民健康分析图谱(HFCM);
6)中央业务服务器针对现有的健康分析图谱以及居民的当前健康状态为居民提供健康分析和预测服务,当居民的状态出现异常或趋向异常时系统通过居民终端向居民发生警报消息,如果境况较为严重,系统会通过人工干预方式通知相关社区医院进行及时处理;中央业务服务器为用户提供多个层次的健康服务,包括以下步骤组成:
第一步,健康数据标准异常分析服务:
健康数据标准异常分析,指的是系统解析出用户当前上传的健康数据后,根据体征标准指标进行判断是否超出正常范围,如果超出正常范围则进行异常标记,触发报警等其他业务,所述的体征标准指标包括三个标准,包括医学标准指标、居民个人历史健康数据标准指标以及在社区环境一致的群体中的群体历史标准指标,医学指标是指医学规定的各项体征的正常范围指标;居民的个人历史标准指标通过对居民的历史数据进行分析,得出居民健康处于正常状态下体征均值作为个人健康指标;群体历史指标是指外部环境一致情况下,整个聚集群体中健康处于正常状态下的样本的体征均值指标;
第二步,居民健康变化趋势分析服务:
系统根据居民的历史健康数据,分析居民各项指标随时间的变化趋势,系统在获取到居民的最新时刻健康数据的同时,会动态更新变化趋势曲线,并给出预定周期内的预测值,系统根据预定周期内的预测值的变化,并和标准指标进行比较,进而触发报警等其他业务;
第三步,基于健康模糊认知图(HFCM)的健康指标关系分析以及健康整体趋势分析部分:
HFCM健康模糊认知图各个影响因子的权重反应了对居民健康状态产生影响的各个因素的影响作用,通过对这些权重和作用指向的分析,系统可以得出居民各个健康指标分别受到哪些环境或者其他健康指标的作用以及对整体健康状态的影响,系统根据居民具体的的健康指标和相互影响权重,分析出居民当前的健康整体评分,评分直接反应了居民的健康状态,由于居民单一体征的历史数据分析的变化趋势具有一定的局限性,忽视了其他影响因子对特征的作用,结合HFCM健康模糊认知图,假设其他影响因子不变的情况下,分析出体征较为全面的周期变化趋势,F为此体征随着时间变化的最终趋势,f为自身趋势函数,是指其他影响因子对此体征的影响权重,是指其他影响因子对此体征的随时间的影响函数;
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7)在对社区居民进行健康诊断时,社区医院通过中央业务服务器调用居民的历史健康数据以及相关分析数据对居民进行辅助诊断,并通过中央业务服务器的疾病辅助诊断功能快速的定位和查询相似病例的健康数据和治疗方案;系统进一步提供两种服务,如下:
其一,为基于相似度的居民疾病辅助诊断服务,社区医院进行居民疾病诊断过程中,需要大量的参考案例以及居民的历史数据,系统通过对大量病例的筛选将相似度高的案例提交给社区医院,系统通过无预选中心聚类算法实现社区居民相似度比较,通过对相似病人进一步采用病历相似度筛选机制获取居民的病历以及电子档案,包括以下步骤:
a)居民的健康属性完成对此居民的健康状态分类;
b)根据分类类型,搜索标准的分类案例和解决方案;
c)根据分类的关键词,搜索关键词的相关案例和解决方案;
d)通过用户相似度匹配(特征匹配),筛选出和此居民相似性较高的案例;
e)系统将高相似度案例的历史健康曲线以及历史诊断病例等文件展示给社区医生,医生可以根据这些资料快速的定位问题、解决问题;
其二,为对居民的疾病辅助诊断功能快速的定位和查询相似病例的服务,包括以下步骤:
a)居民通过在终端输入当前自身的健康症状,如发烧、腹痛等;
b)系统获取到居民输入的多种症状,根据症状匹配规则,将疾病库中的若干种疾病的主要症状和居民的当前症状进行匹配,获取到高相似度的疾病列表并根据相似度进行排序;
c)将排序结果反馈给居民终端并进行展示;
d)居民进行查阅,系统根据用户查阅记录记录反馈,优化疾病的反馈排序结果;
8)社区医院通过安全的网络传输通道定时同步中央存储服务器中属于对应社区的居民健康数据,并对社区居民提供更加细化的服务。
3.根据权利要求2所述的一种面向社区的健康医疗监护及评测方法,其特征在于,所述的社区居民通过便携式设备检测数据,便携式设备(包括血压、血氧、脉搏、体温、身高等测量仪器)通过蓝牙4.0以及wifi网络将数据上传至家庭终端,家庭终端中存储有用户的健康历史数据,家庭终端在系统中指安装Android操作系统的且提供显示、健康数据查看等功能的设备,家庭终端将收集到的居民健康数据通过wifi或移动网络上传至中央存储服务器中,在传输过程中,所有的用户账号数据以及居民的健康数据通过AES数据加密,加密密钥长度为16位,通过设备编号、用户唯一标识、系统随机字符串生成,中央业务服务器在收到用户终端发送上来的数据后,系统进行数据解密操作,获取到用户真实的健康测量数据并进行存储和业务操作。
4.根据权利要求2所述的一种面向社区的健康医疗监护及评测方法,其特征在于,在系统健康服务的数据准备阶段,社区医院将居民身份信息、历史健康信息、居住环境信息通过系统独特的加密方式进行传输至中央存储服务器,中央系统为独立的社区医院或数据平台开放独立的数据接入通道,系统提供统一的数据格式标准化方案,将多平台的数据进行格式统一处理,具体实施流程,包括以下步骤:
1)系统提供各类数据的标准的数据规范以及标准输入接口,社区医院和数据平台在各个系统内部完成标准格式的转换,之后将符合标准的数据通过指定上传接口进行数据传输;
2)数据平台需要在系统申请数据接入许可协议,获取唯一接入凭证;
3)数据平台在系统上注册加、解密密钥;
4)数据平台通过接入凭证以及加密密钥将自身的格式化数据进行AES加密;
5)系统获取到数据平台数据后判别数据合法性(通过注册的接入凭证的验证);
6)系统使用数据平台的数据时,需要先将加密好的数据通过该数据平台注册的密钥进行AES解密,还原出原始数据。
5.根据权利要求2所述的一种面向社区的健康医疗监护及评测方法,其特征在于,中央业务服务器在完成对通过各个社区医院以及数据平台收集上来的数据进行数据清洗和数据整理之后,将数据存储至数据存储服务器,针对数据类型以及数据形式进行区分,数据存储服务采用关系型数据库Mysql、Postgresql存储血压、血氧等关系型数据,采用文件存储服务器存储居民的电子病历和电子档案,为了保证存储服务器的数据安全,所有敏感数据如居民身份信息、部分健康数据等都进行了加密存储,系统采用数据动态加密方式进行数据加密,因为每一个记录都有相应的记录时间,数据会和时间以及系统设置的SECRETKEY进行AES加密,形成耦合的加密数据,在部分字段被盗取的情况下,可以保证原始数据的安全性和隐私性,存储服务中的关系型数据库使用内置AES加密函数AES_ENCRYPT(MySQL)以及pgcrypto(Postgresql)对数据库数据进行加密,加密密钥根据数据表的名称以及系统设置的转化规则生成,具体的转化规则如下:
1)数据表名称 + 6位系统设定固定字符串 + 当前unix时间戳后6位;
2)我们对居民的真实的血压的高压值:120 进行数据库加密,最终数据库中的数据为
16位长度的乱码字符串;
3)当业务服务器需要获取此条数据时候,由数据库完成数据的解密操作,并将真实的数据返回。
6.根据权利要求2所述的一种面向社区的健康医疗监护及评测方法,其特征在于,系统采用FCM(模糊认知图)算法结合大数据分析技术来评估检测居民的健康水平,分为以下步骤:
1)由医学专家根据经验和专业知识构建出健康模糊认知图FCM的基础结构,即筛选出居民健康指标中相互作用的节点,用M1表示;
2)系统根据社区居民的历史健康数据(包括社会属性、个人基础环境(人口学资料)以及个人健康环境)进行关系化、结构化整理形成原始分析数据集M2;
3)采用模糊聚类FCM和无预选中心聚类算法完成对社区居民多属性聚类M3;
4)结合专家预选集M1和M3,选定初始权重,构成基础的健康模糊认知图HFCM(Health Fuzzy Cognitive map)模型;
5)系统对大量居民的健康数据进行基于最小平方技术的模糊认知图权值训练,最终得出模型间各个节点的影响关系和权重。
7.根据权利要求2所述的一种面向社区的健康医疗监护及评测方法,其特征在于,基于HFCM的居民患病风险评估先将居民的全参数按照属性划分为几个相对独立的方向,分别为人口学属性、生理体征属性、职业属性、社会环境属性包括以下16个影响因子:
1)系统首先根据医学专家经验和其他专业知识构建出FCM认知图的基础结构,即筛选出居民健康指标中相互作用的节点;
2)在居民人口学属性方面,系统选取年龄、性别、身高、文化程度、婚姻状况5个属性作为HFCM基础构成因子;
3)在生理体征属性方面,根据医学专家经验,系统选取血压、血氧、脉搏、呼吸、心率、体温、血氧饱和度(SPO2)7个属性作为HFCM的基础影响因子;
4)在职业属性方面,根据专家经验,系统选取工作属性、工作时常、工作环境、工作年收入4个属性作为HFCM的基础影响因子;
5)在社会环境方面,系统选取社区绿化覆盖率、社区地域气候、社区工业环境3个方面作为HFCM的基础影响因子。
8.根据权利要求8所述的一种面向社区的健康医疗监护及评测方法,其特征在于,所述的16个影响因子作为HFCM的基础构成元素,也就是认知图中的基础结节点,这16个影响因子相互影响、相互作用,每一个因子都可能对其他的若干因子产生正向或反向作用,而各个作用的强度也不一致,最终这16个影响因子都对居民的健康状态产生影响,在HFCM中,将各个影响因子的影响通过指向来表示,将影响的积极或消极效果通过正负来表示,将每个作用的强度通过权重来表示,形成了完整的健康模糊认知图,在系统采用最小平方法对HFCM模型中的影响因子进行权重训练之前,需要对影响因子的值进行规范处理,将无具体数值表示的因子通过数值映射,转化为标准的数值表达,所述的系统将职业类型、日均工作时常、工作环境三个属性对职业进行数值化映射,将职业类型分类,将类型映射为6位数字编码,将工作时长映射为从00到24的2位数字编码,工作环境映射为0到9的一位数字,数值越大说工作环境越好,系统将社区绿化覆盖率映射为0-9的一位数字,数值越大说明绿化率越高,社区地域气候由两部分组成,一个是气温,一个是湿度,系统将气温进行划分为5个等级,冷、较冷、正常、较热、热,分别用数字-2,-1,0,1,2进行表示;同样的系统将湿度也划分为5个等级,数字表示方式和气温一致。
9.根据权利要求2所述的一种面向社区的健康医疗监护及评测方法,其特征在于,述的当系统判断居民的健康状态出现异常时系统通过居民终端向居民发生警报消息,如果境况较为严重,系统会通过人工干预方式通知相关社区医院进行及时处理,如果系统判断居民的健康指标和健康状态趋向异常时,系统将当前状态以及趋势分析结果通过网络发送预警消息至用户终端和相关社区医院。
10.根据权利要求2所述的一种面向社区的健康医疗监护及评测方法,其特征在于,系统提供居民健康数据的安全访问保护,为防止非法的账号入侵等导致的居民健康数据泄露问题,系统采用OAuth授权机制进行数据、资源的访问管理,即使是社区医院也必须先获取系统分配的临时令牌来进行数据访问,整个访问过程必须处于令牌有效期内。
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