基于大数据的智慧医疗管理系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了基于大数据的智慧医疗管理系统及方法，属于医疗保健信息学领域，本发明专利技术将车辆行驶基础数据导入急救时间计算策略中进行急救时间的预估，将附近医院基础数据导入救援值计算策略中进行救援值的计算，将救援值、急救时间和威胁值导入治疗值计算公式中进行治疗值的计算，将计算得到的治疗值降序排列，查找治疗值最接近设定的标准治疗值对应的附近医院作为最优规划医院，向最优规划医院发布急救指令，这样对患者的病情、医院的距离和医院资源数据进行统筹，便于使患者得到及时有效的救治，有效的提高了病患的救治效率和速度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的智慧医疗管理系统及方法


[0001]本专利技术属于医疗保健信息学
，具体的说是基于大数据的智慧医疗管理系统及方法。

技术介绍

[0002]医疗信息管理系统，一门融医学、信息、管理与计算机等多种学科为一体的边缘科学，含应用软件功能、系统维护与支持硬件平台系统设计、网络设计、数据库系统和系统管理平台、培训服务及工程服务，而智慧医疗管理系统用相对成熟的社会医院管理模式管理在押人员从入所检查到日常的医疗业务管理，药房管理，形成全过程电子化，现有技术在进行老年人医疗紧急救治时数据采集和评估不全面，通常是将患者就近选择医疗机构进行救治（如图5所示），但是这种方式无法准确做到患者病情与医疗机构的匹配，这样容易导致患者病情得不到较为有效的救治，同时在就近选择医疗机构时，无法对道路堵车情况进行预判，这样容易耽误救治时间，现有技术中均存在上述问题；例如在申请公布号为CN112908468A的中国专利中公开基于5G网络的智慧医疗管理系统，涉及智慧医疗
；包括服务器、任务分配模块、输液监控模块、存储模块、人员考核模块以及显示模块；该专利技术通过任务分配模块能够根据输配值合理选择对应护理人员进行输液操作，从而提高静脉穿刺的准确性和穿刺效率，输液监控模块用于对选中人员进行静脉穿刺进行监控，保证精准输液；同时在静脉穿刺过程中，实时采集病人的体征数据，根据病人体征数据的变化来计算病人对静脉穿刺的体感值，提醒选中人员对病人进行安抚，减轻病人的痛苦；该专利技术能够根据输液记录对护理人员的静脉穿刺技巧进行考核；方便管理人员对护理人员作出针对性的培训，从而提高服务质量；同时例如在授权公布号为CN111710405B的中国专利中公开了基于5G的智慧医疗管理系统，包括患者信息收集装置与患者信息认证装置，所述患者信息收集装置的下方设有患者信息认证模块，且患者信息认证模块的下方设有患者信息分类装置，所述患者信息分类装置的下方设有文字模块。该专利技术所述的基于5G的智慧医疗管理系统，设有文字处理器、图像处理器、声音处理器、患者信息认证装置与综合处理器，能够分别对不同的患者信息进行不同的处理，避免对所有患者信息进行统一处理带来的局限性，并能通过密码认证进入不同的患者信息界面，可以更好的对患者信息进行分离，避免患者信息之间的相互影响，还可以对没有及时解决的问题进行分析与对比，对病情进行处理，带来更好的使用前景。
[0003]以上专利均存在本
技术介绍
提出的问题：在现有技术中通常无法准确做到患者病情与医疗机构的匹配，这样容易导致患者病情得不到较为有效的救治，同时在就近选择医疗机构时，无法对道路堵车情况进行预判，这样容易耽误救治时间，为了解决这些问题，本申请设计了基于大数据的智慧医疗管理系统及方法。

技术实现思路

[0004]针对现有技术的不足，本专利技术提出了基于大数据的智慧医疗管理系统及方法，本专利技术通过采集终端采集患者基础体质数据、车辆行驶基础数据、附近医院基础数据和位置数据，将患者基础体质数据导入体质威胁值计算公式中进行体质威胁值的计算，并将体质威胁值与威胁阈值进行对比，将车辆行驶基础数据导入急救时间计算策略中进行急救时间的预估，将附近医院基础数据导入救援值计算策略中进行救援值的计算，将救援值、急救时间和威胁值导入治疗值计算公式中进行治疗值的计算，将计算得到的治疗值降序排列，查找治疗值最接近设定的标准治疗值对应的附近医院作为最优规划医院，向最优规划医院发布急救指令，这样对患者的病情、医院的距离和医院资源数据进行统筹，便于使患者得到及时有效的救治，有效的提高了病患的救治效率和速度。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于大数据的智慧医疗管理方法，其包括以下具体步骤：S1、通过采集终端采集患者基础体质数据、车辆行驶基础数据、附近医院基础数据和位置数据；S2、将患者基础体质数据导入体质威胁值计算公式中进行体质威胁值的计算，并将体质威胁值与威胁阈值进行对比；S3、若计算得到的体质威胁值大于设定的威胁阈值，则进行S4，若计算得到的体质威胁值小于等于设定的威胁阈值，则进行S8；S4、将车辆行驶基础数据导入急救时间计算策略中进行急救时间的预估；S5、将附近医院基础数据导入救援值计算策略中进行救援值的计算；S6、将救援值、急救时间和威胁值导入治疗值计算公式中进行治疗值的计算；S7、将计算得到的治疗值降序排列，查找治疗值最接近设定的标准治疗值对应的附近医院作为最优规划医院，向最优规划医院发布急救指令；S8、不发布急救指令。
[0006]具体的，所述S1包括以下具体步骤：S11、通过用户的医疗手环采集患者的基础体质数据，患者基础体质数据包括实时的体温、血压、心率、抖动频率和抖动幅度数据，和历史设定周期内的体温、血压、心率、抖动频率和抖动幅度数据曲线；S12、通过大数据提取道路车辆行驶速度数据、路段历史设定周期内堵车长度和堵车行驶速度数据曲线；S13、通过大数据提取附近医院医疗资源和医疗人员数据，同时提取历史设定周期内患者到达附近医院就诊的次数数据；S14、通过定位设备提取患者和附近医院的位置数据，其中患者的位置数据设为，其中，为患者位置的经度数据，为患者位置的纬度数据，附近医院的位置数据设为其中，为附近医院位置的经度数据，为附近医院位置的纬度数据。
[0007]具体的，所述S2的具体步骤如下：S21、提取患者实时体温、血压、心率、抖动频率和抖动幅度数据和历史体温、血压、
心率、抖动频率和抖动幅度数据，其中历史体温、血压、心率、抖动频率和抖动幅度数据的计算方式为：提取历史设定周期内的体温、血压、心率、抖动频率和抖动幅度数据曲线，取对应曲线参数值的均值作为对应参数的历史数据，提取患者年龄对应的安全体温范围、安全血压范围、安全心率范围、安全抖动频率范围和安全抖动幅度范围数据；S22、将患者实时体温、血压、心率、抖动频率和抖动幅度数据和患者年龄对应的安全体温范围、安全血压范围、安全心率范围、安全抖动频率范围和安全抖动幅度范围数据代入第一体质威胁值计算公式中进行第一体质威胁值的计算，计算公式为：，其中为实时体温、血压、心率、抖动频率和抖动幅度中的第i项，为安全体温范围最大值、安全血压范围最大值、安全心率范围最大值、安全抖动频率范围最大值和安全抖动幅度范围最大值中的第i项，为安全体温范围最小值安全血压范围最小值、安全心率范围最小值、安全抖动频率范围最小值和安全抖动幅度范围最小值中的第i项，为实时体温、血压、心率、抖动频率和抖动幅度中的第i项的占比系数，为中最接近的值，；S23、将患者历史体温、血压、心率、抖动频率和抖动幅度数据和患者年龄对应的安全体温范围、安全血压范围、安全心率范围、安全抖动频率范围和安全抖动幅度范围数据代入第二体质威胁值计算公式中进行第二体质威胁值的计算，第二体质威胁值的计算公式为：，其中为历史体温、血压、心率、抖动频率和抖动幅度数据中的第i项，为中最接近的值；S24、将第一体质威胁值和第二体质威胁值相加得到体质威胁值。
[0008]具体的，所述S4中的急救时间计算策略的具体步骤如下：S41、提取患者位置和附近医院位置数据，计算患本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于大数据的智慧医疗管理方法，其特征在于，其包括以下具体步骤：S1、通过采集终端采集患者基础体质数据、车辆行驶基础数据、附近医院基础数据和位置数据；S2、将患者基础体质数据导入体质威胁值计算公式中进行体质威胁值的计算，并将体质威胁值与威胁阈值进行对比；S3、若计算得到的体质威胁值大于设定的威胁阈值，则进行S4，若计算得到的体质威胁值小于等于设定的威胁阈值，则进行S8；S4、将车辆行驶基础数据导入急救时间计算策略中进行急救时间的预估；S5、将附近医院基础数据导入救援值计算策略中进行救援值的计算；S6、将救援值、急救时间和威胁值导入治疗值计算公式中进行治疗值的计算；S7、将计算得到的治疗值降序排列，查找治疗值最接近设定的标准治疗值对应的附近医院作为最优规划医院，向最优规划医院发布急救指令；S8、不发布急救指令。2.如权利要求1所述的基于大数据的智慧医疗管理方法，其特征在于，所述S1包括以下具体步骤：S11、通过用户的医疗手环采集患者的基础体质数据，患者基础体质数据包括实时的体温、血压、心率、抖动频率和抖动幅度数据，和历史设定周期内的体温、血压、心率、抖动频率和抖动幅度数据曲线；S12、通过大数据提取道路车辆行驶速度数据、路段历史设定周期内堵车长度和堵车行驶速度数据曲线；S13、通过大数据提取附近医院医疗资源和医疗人员数据，同时提取历史设定周期内患者到达附近医院就诊的次数数据；S14、通过定位设备提取患者和附近医院的位置数据，其中患者的位置数据设为，其中，为患者位置的经度数据，为患者位置的纬度数据，附近医院的位置数据设为，其中，为附近医院位置的经度数据，为附近医院位置的纬度数据。3.如权利要求2所述的基于大数据的智慧医疗管理方法，其特征在于，所述S2的具体步骤如下：S21、提取患者实时体温、血压、心率、抖动频率和抖动幅度数据和历史体温、血压、心率、抖动频率和抖动幅度数据，其中历史体温、血压、心率、抖动频率和抖动幅度数据的计算方式为：提取历史设定周期内的体温、血压、心率、抖动频率和抖动幅度数据曲线，取对应曲线参数值的均值作为对应参数的历史数据，提取患者年龄对应的安全体温范围、安全血压范围、安全心率范围、安全抖动频率范围和安全抖动幅度范围数据；S22、将患者实时体温、血压、心率、抖动频率和抖动幅度数据和患者年龄对应的安全体温范围、安全血压范围、安全心率范围、安全抖动频率范围和安全抖动幅度范围数据代入第一体质威胁值计算公式中进行第一体质威胁值的计算，计算公式为：
，其中为实时体温、血压、心率、抖动频率和抖动幅度中的第i项，为安全体温范围最大值、安全血压范围最大值、安全心率范围最大值、安全抖动频率范围最大值和安全抖动幅度范围最大值中的第i项，为安全体温范围最小值、安全血压范围最小值、安全心率范围最小值、安全抖动频率范围最小值和安全抖动幅度范围最小值中的第i项，为实时体温、血压、心率、抖动频率和抖动幅度中的第i项的占比系数，为中最接近的值，。4.如权利要求3所述的基于大数据的智慧医疗管理方法，其特征在于，所述S2的步骤还包括如下：S23、将患者历史体温、血压、心率、抖动频率和抖动幅度数据和患者年龄对应的安全体温范围、安全血压范围、安全心率范围、安全抖动频率范围和安全抖动幅度范围数据代入第二体质威胁值计算公式中进行第二体质威胁值的计算，第二体质威胁值的计算公式为：，其中为历史体温、血压、心率、抖动频率和抖动幅度数据中的第i项，为中最接近的值；S24、将第一体质威胁值和第二体质威胁值相加得到体质威胁值。5.如权利要求4所述的基于大数据的智慧医疗管理方法，其特征在于，所述S4中的急救时间计算策略的具体步骤如下：S41、提取患者位置和附近医院位置数据，计算患者位置和附近医院位置的...

【专利技术属性】
技术研发人员：谭丽霞，贾庆佳，胡德淅，张飞越，俞诚，郭忠行，
申请(专利权)人：万链指数青岛信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：