基于大数据挖掘及数据冗余处理的医疗信息系统技术方案

本发明专利技术涉及医疗监控平台技术领域，具体地说是一种工作可靠、监控准确，能够有效提高医疗监控效率，进而达到优化医疗资源的目的的基于大数据挖掘及数据冗余处理的医疗信息系统，其特征在于设有管控平台以及两个以上的本地监控终端，管控平台与本地监控终端经网络通信电路相连接，其中所述管控平台包括服务器、数据接收机构、数据分析机构，数据分析机构和数据接收机构分别与服务器相连接，数据分析机构设有数据简约模块，所述本地监控终端设有控制器、数据采集模块、数据存储模块、数据发送模块，本发明专利技术与现有技术相比，能够克服现有监控系统中数据无法实时高效传播的问题，具有结构合理、工作可靠等显著的优点。

Medical information system based on large data mining and data redundancy processing

The invention relates to the technical field of medical monitoring platform, in particular to a reliable and accurate monitoring, can effectively improve the efficiency of health monitoring, and achieve the medical information system for large data mining and data redundancy processing based on Optimization of medical resources for the purpose of, is characterized in that a control platform and local monitoring terminal of more than two. The platform and the local monitoring terminal is connected via a network communication circuit, wherein the control platform includes a server, data receiving mechanism, data analysis, data analysis and data receiving mechanism mechanism are respectively connected with the server, the data analysis mechanism is provided with a simple data module, the local monitoring terminal is provided with a controller, data acquisition module, data storage module, data transmission module, compared with the prior art, can overcome the existing monitoring The problem that the data in the system can not be transmitted efficiently in real time has many advantages, such as reasonable structure and reliable work.

【技术实现步骤摘要】
基于大数据挖掘及数据冗余处理的医疗信息系统
：本专利技术涉及医疗监控平台
，具体地说是一种工作可靠、监控准确，能够有效提高医疗监控效率，进而达到优化医疗资源的目的的基于大数据挖掘及数据冗余处理的医疗信息系统。
技术介绍
：目前在医疗领域中，尤其在家庭突发病中，一般家庭人员的医疗水平有限，完全依靠电话或传真等的简单通讯方式来将患者的病情等详细数据传到医院供医生进行会诊，这难以详实描述患者的情况，为医生的会诊带来一定的难度，很难为医生对患者病情的正确判断提供有效的依据，并且医院无法提前为转移过来的患者做充分的准备。上述情形也经常发生在日常的救护车急救中。由于救护车上的急救人员不能准确及时将患者的病情详实描述给医院，无法让医院做好充分的准备，从而会导致对患者病情的延误，严重时，可能危及患者的生命。为了解决上述问题，研究人员提出了采用医学监控仪器采集患者身体各项数据，并及时发送至处理平台，从而达到及时诊治的目的。现有的远程医疗监控系统主要包括远程管控平台以及本地监控端，本地监控端设有用于采集患者身体数据的血糖、血压、体温、心跳等参数采集机构，本地监控端将采集到的数据经无线通信电路上传至远程管控平台，一般通过GPRS或以太网或蓝牙或3G/4G移动通信电路等方式上传数据，理想状态下，本地监控端能够与远程管控平台配合完成实时监控/诊断，然而在数据的无线传输过程中，容易由于网络拥塞等问题发生延时或丢包，导致数据的完整性受到破坏，为了解决该问题，应该在网络出现拥塞情况前及时作出正确的处理，而抖动和延时则是网络发生拥塞的前期征兆，抖动的突变往往预示着网络瓶颈的到来。抖动表示的是数据包延时变化的剧烈程度，如果把数据包的延时当做随机变量，那么抖动就是这个随机过程中各个时刻的方差，在实际应用过程中，对于方差的计算在计算精度与计算复杂度上做了一个取舍平衡，以达到及时准确表征网络抖动的需求。然而现有的计算方法灵敏度较低。
技术实现思路
：本专利技术针对现有技术存在的缺点和不足，提出了一种能够快速准确的将患者病情数据传输至远程诊疗平台的基于大数据挖掘及数据冗余处理的医疗信息系统。本专利技术可以通过以下措施达到：一种基于大数据挖掘及数据冗余处理的医疗信息系统，其特征在于设有管控平台以及两个以上的本地监控终端，管控平台与本地监控终端经网络通信电路相连接，其中所述管控平台包括服务器、数据接收机构、数据分析机构，数据分析机构和数据接收机构分别与服务器相连接，数据分析机构与数据接收机构相连接，所述数据分析机构包括用于获取关键信息的数据抽取模块、用于对获取的数据进行预处理的预处理模块、数据简约模块、用于对处理方式进行选择的参数设置模块、用于对数据进行分析运算的数据挖掘模块、用于对多项挖掘结果进行融合的数据融合模块、用于输出融合后最终结果的显示输出模块；所述本地监控终端设有控制器、数据采集模块、数据存储模块、数据发送模块，其中控制器分别与数据采集模块、数据存储模块、数据发送模块相连接，数据采集模块和数据发送模块分别与数据存储模块相连接；所述本地监控终端还设有与控制器相连接的网络拥塞检测模块和数据通信快速切换模块，其中网络拥塞检测模块包括传输延时变化率获取模块、基准值调整模块、判断是否重置基准值模块、基准值重置模块、抖动值计算模块，其中传输延时变化率获取模块、基准值调整模块、判断是否重置基准值模块依次连接，判断是否重置基准值模块的输出端分别与基准值重置模块和抖动值计算模块相连接，基准值重置模块的输出端与基准值调整模块相连接；所述数据简约模块对获取的数据进行以下处理：在待计算数据内容的字节序列中确定窗口长度；确定并行计算的窗口数及跳转间隔；根据已算得的窗口指纹值并行计算各窗口的指纹值，其中所述窗口指纹值的计算方式为：RF(α1、α2、α3......αβ)＝(α1pβ+α2pβ‐1+…+αβ‐1p+αβ)modM；其中α1、α2、α3......αβ为待计算数据内容中的字节序列，RF(α1、α2、α3……αβ)表示窗口长度为β的字节序列的指纹值，p和M为可选的常数；所述根据已算得的窗口指纹值并行计算各窗口的指纹值由下式计算：RF(αi+1、αi+2、αi+3......αi+β)＝(RF(αi、αi+1、αi+2......αi+β‐1)‐αi×pβ)×p+αi+βmodM；其中αi+1、αi+2、αi+3......αi+β为待计算数据内容中的字节序列，RF(αi、αi+1、αi+2......αi+β‐1)表示窗口长度为β的字节序列的指纹值，p和M为可选的常数；标记窗口指纹值符合预定的数据分块边界条件的窗口位置为数据分块边界，其中，窗口指纹值符合预定的数据分块条件，则将当前滑动窗口的右边界所在位置标记为数据分块的边界；计算数据分块的散列值，并标记数据分块的散列值与已存储的数据分块散列值相等的为冗余数据块。本专利技术中所述窗口指纹值由拉宾指纹函数计算；所述跳转间隔为所述并行计算的窗口数的整数倍；所述跳转间隔不是所述并行计算的窗口数的整数倍；所述跳转间隔中重叠计算的窗口指纹值用于校验；所述并行计算的窗口位于同一跳转间隔中；所述并行计算的窗口位于不同跳转间隔中；以散列值与引用信息替代所述标记为冗余数据块的数据进行所述数据块的存储。本专利技术中网络拥塞检测模块的输出端与数据通信快速切换模块相连接，数据通信快速切换模块的输入端与网络拥塞检测模块中抖动值计算模块的输出端相连接，数据通信快速切换模块包括门限值比对模块、地址分配模块、当前服务网络信号强度接收模块、当前节点与基站距离判断模块、边缘触发模块、通信通道更新/建立模块，其中抖动值计算模块的输出端与门限值比对模块相连接，门限值比对模块的输出端与地址分配模块相连接，地址分配模块与当前节点与基站距离判断模块、边缘触发模块、通信通道更新/建立模块依次相连接，当前服务网络信号强度接收模块的额输出端与门限值比对模块相连接。本专利技术所述本地监控终端中的数据采集模块用于采集患者身体数据，包括血压值、血糖值、体温、心跳等。本专利技术所述传输延时变化率获取模块把连续的时间离散化，以帧作为离散化的时间单位，Ti至Ti+1时间间隔内共20帧，用Di表示数据包的传输延时，传输时延Di的计算公式为：Di＝(Ri‐Si)，其中Ri为接收端收到数据包的时间，Si为数据包自带的发送时间，计算Ti‐1到Ti时间内传输延时的平均值和Ti到Ti+1时间内传输延时的平均值根据和得到传输延时的变化率DRi。本专利技术所述基准值调整模块进行每单位时间调整基准值：E＝E+DRi×Δt，其中，E为期望值，Δt为两帧间的时间差。本专利技术所述判断是否重置基准值模块判断是否需要重置基准值：若是，则通过基准值重置模块将基准值重置为：E＝Di+DRi×(Ti+1‐Ti)/2，然后送入抖动值计算模块，否则直接送入抖动值计算模块。本专利技术中抖动值计算模块求平均值与基准值的差值，并对这个差值的绝对值做指数平滑，计算抖动值Ji为：Ji＝(15×Ji‐1+|Di‐E|)/16，用抖动值表征网络拥塞情况，抖动值越大则即将发生的网络拥塞越严重。本专利技术与现有技术相比，能够克服现有监控系统中数据无法实时高效传播的问题，具有结构合理、工作可靠等显著的优点。附图说明：附图1是本专利技术的结构框图。附图2是本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于大数据挖掘及数据冗余处理的医疗信息系统，其特征在于设有管控平台以及两个以上的本地监控终端，管控平台与本地监控终端经网络通信电路相连接，其中所述管控平台包括服务器、数据接收机构、数据分析机构，数据分析机构和数据接收机构分别与服务器相连接，数据分析机构与数据接收机构相连接，所述数据分析机构包括用于获取关键信息的数据抽取模块、用于对获取的数据进行预处理的预处理模块、数据简约模块、用于对处理方式进行选择的参数设置模块、用于对数据进行分析运算的数据挖掘模块、用于对多项挖掘结果进行融合的数据融合模块、用于输出融合后最终结果的显示输出模块；所述本地监控终端设有控制器、数据采集模块、数据存储模块、数据发送模块，其中控制器分别与数据采集模块、数据存储模块、数据发送模块相连接，数据采集模块和数据发送模块分别与数据存储模块相连接；所述本地监控终端还设有与控制器相连接的网络拥塞检测模块和数据通信快速切换模块，其中网络拥塞检测模块包括传输延时变化率获取模块、基准值调整模块、判断是否重置基准值模块、基准值重置模块、抖动值计算模块，其中传输延时变化率获取模块、基准值调整模块、判断是否重置基准值模块依次连接，判断是否重置基准值模块的输出端分别与基准值重置模块和抖动值计算模块相连接，基准值重置模块的输出端与基准值调整模块相连接；所述数据简约模块对获取的数据进行以下处理：在待计算数据内容的字节序列中确定窗口长度；确定并行计算的窗口数及跳转间隔；根据已算得的窗口指纹值并行计算各窗口的指纹值，其中所述窗口指纹值的计算方式为：RF(α...

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据挖掘及数据冗余处理的医疗信息系统，其特征在于设有管控平台以及两个以上的本地监控终端，管控平台与本地监控终端经网络通信电路相连接，其中所述管控平台包括服务器、数据接收机构、数据分析机构，数据分析机构和数据接收机构分别与服务器相连接，数据分析机构与数据接收机构相连接，所述数据分析机构包括用于获取关键信息的数据抽取模块、用于对获取的数据进行预处理的预处理模块、数据简约模块、用于对处理方式进行选择的参数设置模块、用于对数据进行分析运算的数据挖掘模块、用于对多项挖掘结果进行融合的数据融合模块、用于输出融合后最终结果的显示输出模块；所述本地监控终端设有控制器、数据采集模块、数据存储模块、数据发送模块，其中控制器分别与数据采集模块、数据存储模块、数据发送模块相连接，数据采集模块和数据发送模块分别与数据存储模块相连接；所述本地监控终端还设有与控制器相连接的网络拥塞检测模块和数据通信快速切换模块，其中网络拥塞检测模块包括传输延时变化率获取模块、基准值调整模块、判断是否重置基准值模块、基准值重置模块、抖动值计算模块，其中传输延时变化率获取模块、基准值调整模块、判断是否重置基准值模块依次连接，判断是否重置基准值模块的输出端分别与基准值重置模块和抖动值计算模块相连接，基准值重置模块的输出端与基准值调整模块相连接；所述数据简约模块对获取的数据进行以下处理：在待计算数据内容的字节序列中确定窗口长度；确定并行计算的窗口数及跳转间隔；根据已算得的窗口指纹值并行计算各窗口的指纹值，其中所述窗口指纹值的计算方式为：RF(α1、α2、α3......αβ)＝(α1pβ+α2pβ‐1+...+αβ‐1p+αβ)modM；其中α1、α2、α3......αβ为待计算数据内容中的字节序列，RF(α1、α2、α3......αβ)表示窗口长度为β的字节序列的指纹值，p和M为可选的常数；所述根据已算得的窗口指纹值并行计算各窗口的指纹值由下式计算：RF(αi+1、αi+2、αi+3......αi+β)＝(RF(αi、αi+1、αi+2......αi+β‐1)‐αi×pβ)×p+αi+βmodM；其中αi+1、αi+2、αi+3......αi+β为待计算数据内容中的字节序列，RF(αi、αi+1、αi+2......αi+β‐1)表示窗口长度为β的字节序列的指纹值，p和M为可选的常数；标记窗口指纹值符合预定的数据分块边界条件的窗口位置为数据分块边界，其中，窗口指纹值符合预定的数据分块条件，则将当前滑动窗口的右边界所在位置标记为数据分块的边界；计算数据分块的散列值，并标记数据分块的散列值与已存储的数据分块散列值相等的为冗余数据块。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据挖掘及数据冗余处...

【专利技术属性】
技术研发人员：高辉，尚成辉，
申请(专利权)人：芜湖乐锐思信息咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽,34