基于骨质疏松治疗的临床管理大数据中心平台制造技术

基于骨质疏松治疗的临床管理大数据中心平台，包括骨质数据收集模块、骨质数据处理与分析模块、骨质数据管理模块和可视化界面模块，骨质数据收集模块收集临床患者的骨质数据，并在骨质数据处理与分析模块针对临床患者的骨质数据采用谱聚类方法进行聚类，并通过因子分析评估每位临床患者的骨质病征，通过因子分析打分后，骨质数据管理模块用来排序患者的骨质，通过可视化界面模块实现医患交互。本发明专利技术的有益效果：能够根据收集到的临床患者的骨质情况自动进行聚类和打分，根据分数提供不同的医疗指征，有效减轻医疗人员的工作压力。有效减轻医疗人员的工作压力。有效减轻医疗人员的工作压力。

【技术实现步骤摘要】
基于骨质疏松治疗的临床管理大数据中心平台


[0001]本专利技术涉及一种医疗数据管理平台，具体地说，涉及基于基于骨质疏松治疗 的临床管理大数据中心平台。

技术介绍

[0002]骨质疏松症是一种全身性骨代谢性疾病，其特点是骨量减少，骨骼微结构破 坏，最终导致骨骼脆性增加，容易骨折。骨质疏松症患者的临床表现为骨量减少、 骨微结构退化、骨强度下降和骨脆生长、体弱、腰背部骨痛变形等严重影响生命 的症状，本病多见于绝经后妇女和老年患者，骨折风险随年龄增长而增加，骨量 峰值通常在30到40岁之间，40岁以后，骨量将以每年1％的速度减少，70岁以 后，骨丢失率有所下降，但整体骨量仍呈下降趋势，骨质疏松症是一种慢性退行 性疾病，与高血压、高脂血症并列，被世界卫生组织列为老年人三大常见病，在 世界多发病中排名第七。骨质疏松和骨质疏松性骨折严重威胁着人类的健康，影 响着人们的生活质量，给家庭带来沉重的负担。骨质疏松症的治疗是当今社会的 一个重要健康问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供基于人工智能、大数据和算法的创伤信息系统，以本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于骨质疏松治疗的临床管理大数据中心平台，包括骨质数据收集模块、骨质数据处理与分析模块、骨质数据管理模块和可视化界面模块，骨质数据收集模块从医院云数据处理中心中获取患者的骨质数据，患者骨质数据分为实时临床骨质数据和历史骨质数据，其中临床骨质数据是由患者正在临床就医期间采集到的骨质数据，而历史骨质数据是诊疗后的患者骨质数据，实时临床骨质数据和历史骨质数据都被收集并保存进医院云数据处理中心，以备调用和使用；骨质数据处理与分析模块用来进一步分析患者的骨质病征，分为骨质数据处理单元和骨质数据分析单元，其中，骨质数据处理单元需要对医院云数据处理中心中患者的骨质数据进行预处理，对于缺省的患者的骨质数据进行筛除，对于重复的患者的骨质数据进行删除，对于置信度值较低的患者的骨质数据还需要进一步核验，接着对清洗后的骨质数据进行聚类，以降低医院云数据处理中心的存储压力，利用谱聚类的方法，将数据依据特征进行切分，完成数据聚类，骨质数据分析单元对数据聚类后的骨质数据进行打分，根据不同骨质病征的取值得出每位患者因采取的治疗，骨质数据管理模块实现对患者骨质数据的管理，包括添加病征、删减病征和修改病征，骨质数据管理模块与医院云数据处理中心无线局域网进行相连，对于实时临床骨质数据进行添加病征、删减病征和修改病征的操作时，会先缓存上述三种操作记录，当医院云数据处理中心的管理员审核后，缓存的操作行为将在医院云数据处理中心更新，最后通过可视化界面模块实现医疗人员和骨质疏松患者的交互，交互包括患者查看自身的检测报告、病征、病征评分、医疗指征，医生可查看该患者的检测报告、病征、病征评分、历史相似病征指征。2.根据权利要求1所述基于骨质疏松治疗的临床管理大数据中心平台，其特征在于，所述骨质数据的病征包括血钙磷、碱性磷酸酶、血甲状旁腺激素、骨更新的标记物以及晨尿钙肌酐比值，其中，血钙磷和碱性磷酸酶在原发性骨质疏松症中，血清钙磷以及碱性磷酸酶水平通常是正常的，骨折后数月碱性磷酸酶水平可升高，血甲状旁腺激素来查甲状旁腺功能除外继发性骨质疏松症，骨更新的标记物，包括骨特异的碱性磷酸酶，抗酒石酸酸性磷酸酶，骨钙素Ⅰ型原胶原肽等，晨尿钙肌酐比值，来辅助检查有骨影像学检查和骨密度检测。3.根据权利要求1所述基于骨质疏松治疗的临床管理大数据中心平台，其特征在于，骨质数据处理单元需要对医院云数据处理中心中患者的骨质数据进行预处理，对于缺省的患者的骨质数据进行筛除，对于重复的患者的骨质数据进行删除，对于置信度值较低的患者的骨质数据还需要进一步核验，由医院云数据处理中心的管理员进行核验，为了保证平台的安全性，每个周期内只有一个管理员能进行相关操作。4.根据权利要求3所述基于骨质疏松治疗的临床管理大数据中心平台，其特征在于，为了能选取合适的医院云数据处理中心的管理员，采用结合了拜占庭将军思想的共识机制，并定义上一个医院云数据处理中心的管理员为主节点，参与选取医院云数据处理中心的管理员为从节点，其他参与者为参与投票竞争的节点，初始时刻下，还没有一个主节点的时候，所有节点的身份都是从节点，每一个节点都有自己的计时器，当计时达到了超时时间，该节点会转变为参与投票竞争的节点，接着成为参与投票竞争的节点，会首先给自己投票，然后向集群中其他所有的节点发起请求，要求大家都给自己投票，然后，其他收到投票请求且还未投票的从节点会向发起者投票，发起者收到反馈通知后，票数增加，当得票数超过了集群节点数量的一半，该节点晋升为主节点，主节点会立刻向其他节点发出通知，广播该节点是主节点，收到通知的节点全部变为从节点，并且各自的计时器清零，由此选举出医院云
数据处理中心的管理员。5.根据权利要求1所述基于骨质疏松治疗的临床管理大数据中心平台，其特征在于，所述骨质数据处理单元，利用谱聚类的方法，将数据依据特征进行切分，完成数据聚类，假设有n个数据集X＝{x1,x2,
…
,x
n
}，其中，x1表示第一个患者的骨质疏松病征值，x2表示第二个患者的骨质疏松病征值，x
n
表示第n个患者的骨质疏松病征值，对于这些数据根据图论的思想可以构建数据相似图G，记为G＝(V,E)，其中V＝{v1,v2,
…
,v
n
}表示顶点，v1表示第一个患者所对应的顶点，v2表示第二个患者所对应的顶点，v
n
表示第n个患者所对应的顶点，E表示边的集合，定义权值w
ij
表示顶点i到顶点j的权值，w
ij
＞0，s
ij
表示顶点i与顶点j的相似性，可利用k邻近法衡量相似图，该方法取与顶点最近的k个顶点，该顶点与这k个顶点的权值都大于0，但这会导致最后所得的相似矩阵不一定是对称的，因为一个点v
i
在另外一个点v
j
的k个近邻中，并不能保证v
j
也在v
i
的k个近邻中，当两个顶点v
i
与v
j
只要其中一个点在另外一个点的k个近邻中，则令w
ij
＝w
ji
，只有这两个顶点同时都不在任何一方的k个近邻中，则令w
ij
＝w
ji
＝0，可得：其中，knn(
·
)表示k近邻方法，当两个顶点v
i
与v
j
只同时在双方的k个近邻中，则令w
ij
＝w
ji
，只要有一方不在另外一方的k个近邻中，则令w
ij
＝w
ji
，可得：6.根据权利要求5所述基于骨质疏松治疗的临床管理大数据中心平台，其特征在于，构建非规范化的图拉普拉斯矩阵L，即L＝D
‑
W，其中D为n个度构成的对角矩阵，即：其中，d1为第一个度，d2为第2个度，d
n
为第n个度，对于第i个度(i∈[1,n])，有对于权值w，所有顶点之间的权值构成一个n
×
n的邻接矩阵，记为：其中，w
11
表示第一个顶点的权值，w
12
表示第一个顶点到第二个节点的权值，w
1n
表示第一个顶点到第n个节点的权值，w
21
表示第二个顶点到第一个节点的权值，w
22
表示第二个顶点的权值，w
2n
表示第二个顶点到第n个节点的权值，w
n1
表示第n个顶点到第一个节点的权值，w
n2
表示第n个顶点到第二个节点的权值，w
nn
表示第n个顶点的权值，图拉普拉斯矩阵L是半正定对称矩阵，并且最小特征值为0，满足对于任意向量f，有：
其中，f
T
为向量f的转置，f
i
为第i个向量，f
j
为第j个向量，采用Ncut的切割方法对...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨富松，宋超，鲁成新，胡培琼，
申请(专利权)人：昆明理工大学附属安宁市第一人民医院，
类型：发明
国别省市：