基于移动终端的智能医疗管理系统的制作方法

文档序号:11251211 阅读:829 来源:国知局
基于移动终端的智能医疗管理系统的制造方法与工艺

本发明涉及智能医疗技术领域,具体涉及基于移动终端的智能医疗管理系统。



背景技术:

相关技术中的医疗管理方案,患者要获得诊断处方或者治疗方案一般需要前往医院挂号排队,由医生在医院进行诊断,而医生要做到对患者的病情实时监控,也只能让患者留院观察,该医疗管理方案无论对于医生、还是患者来说都极其不便。



技术实现要素:

针对上述问题,本发明提供基于移动终端的智能医疗管理系统。

本发明的目的采用以下技术方案来实现:

提供了基于移动终端的智能医疗管理系统,包括医疗监测模块、人体生理数据管理模块、应用服务器和移动终端;所述的医疗监测模块用于通过无线传感器网络采集人体生理数据,并将采集到的人体生理数据上传至人体生理数据管理模块;所述的人体生理数据管理模块用于存储医疗监测模块上传的人体生理数据并提取人体生理数据的统计信息,统一管理存储的人体生理数据信息,同时负责处理应用服务器对人体生理数据的查询请求,将查询结果递交给应用服务器;所述的应用服务器与人体生理数据管理模块进行连接和交互,为用户的数据请求提供接口;所述的移动终端用于向应用服务器发送数据请求,为医生和患者实时展示测得的生理数据,为使用者提供症状自查,诊疗建议服务。

本发明的有益效果为:突破了以往对时间地域的限制,通过移动终端,医生和患者可以在任何时间任何地点快速获取人体生理数据信息。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明,但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制,对于本领域的普通技术人员,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1本发明的结构框图;

图2是本发明人体生理数据管理模块的连接框图。

附图标记:

医疗监测模块1、人体生理数据管理模块2、应用服务器3、移动终端4、人体生理数据存储单元10、地图数据存储单元20、查询单元30、数据收发单元40。

具体实施方式

结合以下实施例对本发明作进一步描述。

参见图1、图2,本实施例提供的基于移动终端的智能医疗管理系统,包括医疗监测模块、人体生理数据管理模块、应用服务器和移动终端;所述的医疗监测模块用于通过无线传感器网络采集人体生理数据,并将采集到的人体生理数据上传至人体生理数据管理模块;所述的人体生理数据管理模块用于存储医疗监测模块上传的人体生理数据并提取人体生理数据的统计信息,统一管理存储的人体生理数据信息,同时负责处理应用服务器对人体生理数据的查询请求,将查询结果递交给应用服务器;所述的应用服务器与人体生理数据管理模块进行连接和交互,为用户的数据请求提供接口;所述的移动终端用于向应用服务器发送数据请求,为医生和患者实时展示测得的生理数据,为使用者提供症状自查,诊疗建议服务。

优选地,所述人体生理数据管理模块还用于存储医院的地图数据,所述移动终端还用于提供电子地图导航显示业务,支持不同医院地图数据下载,供患者选择线路。

优选地,所述的人体生理数据管理模块包括人体生理数据存储单元、地图数据存储单元、查询单元和数据收发单元,所述的人体生理数据存储单元、地图数据存储单元、查询单元皆与数据收发单元连接。

本发明上述实施例突破了以往对时间地域的限制,通过移动终端,医生和患者可以在任何时间任何地点快速获取人体生理数据信息。

优选地,所述医疗监测模块基于无线传感器网络进行人体生理数据采集,所述无线传感器网络采用下述的网络模型:无线传感器网络由多个人体生理数据传感器节点和一个基站节点组成,所有人体生理数据传感器节点均匀并随机地分布在特定的人体生理监测区域,周期性地采集数据,所有人体生理数据传感器节点设定相同的通信半径,人体生理数据传感器节点采集的人体生理数据通过多跳中继的方式路由到基站节点;人体生理数据传感器节点设置数据缓存队列来保存近期采集的k个人体生理数据,并通过簇头节点传输到基站节点,其中k表示数据缓存队列一次性能保存的数据量。

其中,所述的无线传感器网络进行人体生理数据采集的过程中,采用设定的分簇算法进行分簇,具体为:

(1)基站节点向一跳范围内的人体生理数据传感器节点发送分簇指令;

(2)接收到基站节点的分簇指令的人体生理数据传感器节点向其通信范围内的人体生理数据传感器节点广播分簇指令,各人体生理数据传感器节点根据分簇指令开始分簇,在所述的一跳范围内的人体生理数据传感器节点中确定簇头节点;

(3)簇头节点广播邀请消息到一跳范围内的邻居节点,邀请消息包含该簇头节点的ar模型参数、在近期设定时间段采集的k个人体生理数据的均值以及其距离基站节点的跳数,邻居节点接收到邀请消息后,根据是否满足下述定义的相似节点判定条件确定其是否为该簇头节点的相似节点:

式中, 表示簇头节点ei的ar模型参数, 表示簇头节点ei的邻居节点ej的ar模型参数, 表示 的协方差, 表示 的标准差, 表示 的标准差, 表示簇头节点在近期设定时间段采集的k个人体生理数据的均值, 表示簇头节点ei的邻居节点ej的在近期同一个设定时间段采集的k个人体生理数据的均值,k1、k2为设定的阈值参数;

(4)若邻居节点判定为簇头节点的相似节点,则该邻居节点加入到该簇头节点所在的簇中并成为拓展节点;若邻居节点判定为不是簇头节点的相似节点,则向该簇头节点发送拒绝消息;

(5)拓展节点向自身的邻居节点发送自身收到的邀请消息,邻居节点接收到拓展节点的邀请消息后,进行(3)和(4)的操作。

其中,上述的ar模型(即自回归模型)是当前值相对于过去若干个数据的线性回归,描述的是当前值与历史数据之间的依赖关系。γ阶的ar模型表示当前值可由过去γ个数据经线性回归拟合而得,表示为:

其中, 为人体生理数据传感器节点eη的ar模型参数, f为设定的常数,ω为白噪音;本优选实施例采用最小二乘法获取人体生理数据传感器节点eη的ar模型参数。

本优选实施例在进行人体生理数据采集的过程中,自定义了分簇算法,该分簇算法利用人体生理数据传感器节点采集的人体生理数据在时间上的相关性进行分簇,簇内人体生理数据传感器节点的数目能够根据设定的阈值参数k1、k2进行自适应调整,优化了分簇的质量,能够在保证人体生理数据采集质量的前提下大大减少人体生理数据采集过程中的能量消耗,提高医疗监测模块的人体生理数据采集效率。

优选地,在所述的一跳范围内的人体生理数据传感器节点中确定簇头节点时,具体执行:

(1)人体生理数据传感器节点在接收到基站节点的分簇指令后,计算自身的簇头竞争能力值,若人体生理数据传感器节点的簇头竞争能力值大于设定簇头竞争能力阈值,则将该人体生理数据传感器节点作为备选簇头节点,其中簇头竞争能力值的计算公式为:

式中, 表示人体生理数据传感器节点eδ的簇头竞争能力值,q(eδ)、s(eδ)、l(eδ)分别为人体生理数据传感器节点eδ的剩余能量、可用内存、链路分组丢失率,q(eδ)max为人体生理数据传感器节点fδ的能量的最大值,s(eδ)max为人体生理数据传感器节点eδ的内存的最大值,α、β、γ为设定的权重系数,且g1+g2+g3=1;

(2)计算所有的备选簇头节点在近期设定时间段采集的k个人体生理数据的均值,将得到的所有均值进行升序排序,形成均值排序序列,将均值排序序列中的中值对应的备选簇头选为簇头节点;

(3)若存在备选簇头节点与簇头节点满足下列关系公式,则剔除该备选簇头节点:

式中, 为选出的簇头节点ei′在近期设定时间段采集的k个人体生理数据的均值, 为备选簇头节点ej′所述的近期设定时间段采集的k个人体生理数据的均值;

(4)将未被剔除的备选簇头节点作为簇头节点。

本优选实施例采用上述方式确定簇头节点,在保证簇头质量的前提下提高了簇头选择的效率,能够避免选出的簇头节点之间具备较大的相关性,并且能够相对减少分簇的数量,从而能够进一步节省医疗监测模块的无线传感器网络的能量,提高医疗监测模块的人体生理数据采集质量。

优选地,设定的分簇算法中根据采集的k个人体生理数据的均值确定两个人体生理数据传感器节点是否为相似性节点,由于每个时间段采集的k个人体生理数据的均值会不同,均值的更新将影响人体生理数据传感器节点之间的相似性关系,从而需要进行重新分簇,以确保最佳的分簇性能,为解决这个问题,本优选实施例中,当簇头节点满足下列分簇调整判定公式时,基站节点向该簇头节点发送调整分簇指令:

式中, 为簇头节点ei在第t+1时间段采集的k个人体生理数据的均值, 为簇头节点ei在第t时间段采集的k个人体生理数据的均值, 为簇头节点ei所在簇内的成员节点 在第t+1时间段采集的k个人体生理数据的均值, 簇头节点ei所在簇内的成员节点 在第t时间段采集的k个人体生理数据的均值;

簇头节点接收到调整分簇指令后,向其簇内的成员节点广播调整分簇指令,接收到调整分簇指令的所有人体生理数据传感器节点检验其与簇头节点是否仍是相似节点,若不是,则向附近的簇头节点广播请求消息,根据所述的相似节点判定条件加入到合适的分簇。

本优选实施例在保证分簇性能的前提下,根据采集的k个人体生理数据的均值的更新进行自适应的分簇调整,相比于直接进行重新分簇的方式,减少了医疗监测模块的通信开销,提高了人体生理数据采集的能量效率,降低了智能医疗管理系统的运行成本。

最后应当说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对本发明保护范围的限制,尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

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