本發(fā)明涉及一種醫(yī)療監(jiān)護(hù)及評測系統(tǒng)，具體涉及一種面向社區(qū)的健康醫(yī)療監(jiān)護(hù)及評測系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

社區(qū)醫(yī)療（primarycare）范圍是指一般的醫(yī)療保健，即病人在轉(zhuǎn)診到三甲或?qū)？漆t(yī)院前的一些醫(yī)療。社區(qū)醫(yī)療為提供便利的醫(yī)療保健服務(wù)，醫(yī)生的責(zé)任是滿足絕大部分個人的醫(yī)療需求，與病人保持長久的關(guān)系，在家庭和社區(qū)的具體背景下工作。在大多數(shù)國家，社區(qū)醫(yī)療是病人首先求醫(yī)之處，是以人群為基礎(chǔ)的醫(yī)療服務(wù)，也是提供連續(xù)醫(yī)療服務(wù)之處，包括治療慢性病病人、老年病人，需要家庭護(hù)理和姑息療法的病人。社區(qū)醫(yī)療服務(wù)的保障會平衡社會醫(yī)療資源供需矛盾。鑒于我國目前國情為將近80%的醫(yī)療資源集中在20%的大城市，百姓看病都集中在大醫(yī)院，導(dǎo)致看病排隊時間長，住院床位急缺，掛號難。健全社區(qū)醫(yī)療網(wǎng)絡(luò)，使群眾小病進(jìn)社區(qū)，大病進(jìn)醫(yī)院是解決我國看病難，看病貴的主要手段之一。大病進(jìn)醫(yī)院，小病進(jìn)社區(qū)是比較合理的醫(yī)療資源配置方式。

我國醫(yī)療資源分布不均，人口老齡化問題的加劇和亞健康人群的增多使得急、慢性病的分析預(yù)測，監(jiān)護(hù)，急救的需求越來越迫切，健康保障服務(wù)也受到廣泛關(guān)注，隨之產(chǎn)生的人體健康監(jiān)護(hù)及評測問題也成為了相關(guān)領(lǐng)域的研究熱點。

隨著數(shù)字化建設(shè)的不斷深入，醫(yī)院急需一個統(tǒng)一的信息門戶平臺，可以整合醫(yī)院信息系統(tǒng)his、影像歸檔和通信系統(tǒng)pacs、檢驗科信息系統(tǒng)lis、影像信息系統(tǒng)ris等業(yè)務(wù)應(yīng)用，及協(xié)同辦公、財務(wù)和人力資源等管理應(yīng)用，可以提供醫(yī)院管理層、行政人員、醫(yī)務(wù)人員和居民之間的信息互聯(lián)，可以通過內(nèi)容發(fā)布管理系統(tǒng)實現(xiàn)內(nèi)、外網(wǎng)的一體化信息發(fā)布，讓現(xiàn)有的信息、應(yīng)用和業(yè)務(wù)系統(tǒng)發(fā)揮其最大作用。

作為"十三五"醫(yī)改計劃分級診療中的重要一環(huán)，社區(qū)醫(yī)療的成功與否很大程度上決定了我國醫(yī)改的未來走向。政府希望通過社區(qū)醫(yī)療的“預(yù)判”將更多慢病、小病的病人留在基層，給三甲醫(yī)院減壓。針對現(xiàn)有的社區(qū)健康醫(yī)療現(xiàn)狀，提升社區(qū)居民的健康監(jiān)護(hù)水平，提升社區(qū)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的智慧化建設(shè)顯得越來越重要，同時也吸引了一大批企業(yè)和技術(shù)的投入。但由于基礎(chǔ)條件限制以及技術(shù)投入周期較短等因素，目前的社區(qū)健康監(jiān)護(hù)機(jī)制還是比較薄弱的，還停留在基礎(chǔ)體征參數(shù)檢測上。缺乏周期性的健康監(jiān)護(hù)以及在此基礎(chǔ)上的健康分析和健康預(yù)測能力。各個社區(qū)醫(yī)療機(jī)構(gòu)管理獨立，對居民的信息保護(hù)上缺乏足夠的安全意識。同時因為數(shù)據(jù)獨立，導(dǎo)致在居民的大多數(shù)健康數(shù)據(jù)無法在多個系統(tǒng)間相互流通。收集在不同系統(tǒng)的居民的健康數(shù)據(jù)無法進(jìn)行關(guān)聯(lián)，產(chǎn)生有效的價值。同時因為目前的醫(yī)療診斷，通常是依靠醫(yī)生對病人的熟知程度和當(dāng)前的測量數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)驗判定，對居民的健康缺少宏觀的管理和掌握，在一定程度上加重了社區(qū)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的負(fù)擔(dān)，因此社區(qū)醫(yī)療急需智能的健康分析和健康預(yù)判方案。

目前已有的一些健康數(shù)據(jù)采集終端缺乏統(tǒng)一的管理標(biāo)準(zhǔn)，數(shù)據(jù)協(xié)議也各有不同，導(dǎo)致數(shù)據(jù)無法進(jìn)行有效的匯總。大多數(shù)健康分析方案都是建立在人體基礎(chǔ)體征數(shù)據(jù)上，通過原始的數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法進(jìn)行監(jiān)控及粗略估計，無法進(jìn)行高效的、全方面的健康分析和疾病預(yù)診。

而在專家構(gòu)建的基本模型條件下，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)強(qiáng)大的計算能力全方位地對使用者進(jìn)行針對性分析，其應(yīng)用更高效、更精確，且全時段地對各社區(qū)居民的健康進(jìn)行監(jiān)護(hù)及評測，是目前十分符合中國基本國情的，值得深入研究并加以關(guān)注的研究方向。

其中fcm模糊認(rèn)知圖簡單，直觀的圖形化表示和快捷的數(shù)值推理能力使其在醫(yī)學(xué)，工業(yè)過程以及環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。它是模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的產(chǎn)物，適用于基于動態(tài)數(shù)據(jù)的非線性系統(tǒng)的描述，預(yù)測與控制。由于醫(yī)療資源匱乏，醫(yī)護(hù)人員的資源有限，對于中國居民，因其人口眾多，很難由醫(yī)生專家對每名居民構(gòu)建其健康情況方面的模糊認(rèn)知圖，更不需說能夠?qū)崟r進(jìn)行健康監(jiān)護(hù)及預(yù)測評估了。因此積極采用模糊認(rèn)知圖算法結(jié)合大數(shù)據(jù)分析技術(shù)來評估檢測居民的健康水平是及其必要的。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明的目的是提出一種面向社區(qū)的健康醫(yī)療監(jiān)護(hù)及評測系統(tǒng)及基于該系統(tǒng)的一種面向社區(qū)的健康醫(yī)療監(jiān)護(hù)及評測方法，以解決現(xiàn)有的由于各種功能系統(tǒng)獨立工作導(dǎo)致的個人健康數(shù)據(jù)安全無法得到保證的問題，解決舊有的人工經(jīng)驗進(jìn)行健康分析導(dǎo)致的分析不夠全面、無法進(jìn)行階段預(yù)測的問題。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：

一種面向社區(qū)的健康醫(yī)療監(jiān)護(hù)及評測系統(tǒng)，包括家庭終端，社區(qū)服務(wù)器，中央業(yè)務(wù)服務(wù)器集群（中央業(yè)務(wù)服務(wù)器，中央存儲服務(wù)器），家庭終端通過便攜式健康監(jiān)測設(shè)備采集并收集用戶健康數(shù)據(jù)的實時收集，社區(qū)醫(yī)院服務(wù)入口通過社區(qū)醫(yī)院平臺完成社區(qū)居民的歷史醫(yī)療診斷信息數(shù)據(jù)的收集，這些數(shù)據(jù)全部通過移動互聯(lián)網(wǎng)或有線網(wǎng)絡(luò)傳輸至中央業(yè)務(wù)服務(wù)器，中央業(yè)務(wù)服務(wù)器將數(shù)據(jù)傳輸至中央存儲服務(wù)器；同時中央業(yè)務(wù)服務(wù)器會針對用戶及社區(qū)醫(yī)院提供的服務(wù)包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)查詢、用戶健康狀態(tài)分析、用戶患病風(fēng)險評估及預(yù)診，異常預(yù)警；面向社區(qū)醫(yī)院的服務(wù)，主要包括數(shù)據(jù)同步、用戶健康狀態(tài)查看、用戶健康輔助診斷、異常預(yù)警；

所述的家庭終端為用戶與中央業(yè)務(wù)服務(wù)器友好交互的平臺，它用來實現(xiàn)將實時采集的社區(qū)居民的健康數(shù)據(jù)進(jìn)行同步傳輸至中央業(yè)務(wù)服務(wù)器，同時將用戶的健康分析結(jié)果通過圖表視圖直觀地展示給用戶；

所述的社區(qū)服務(wù)器為社區(qū)醫(yī)院的服務(wù)平臺，實現(xiàn)將用戶的健康歷史等數(shù)據(jù)傳輸至中央業(yè)務(wù)服務(wù)器，同時能夠向中央業(yè)務(wù)服務(wù)器請求用戶的健康狀態(tài)的分析評價信息，同時對中央業(yè)務(wù)服務(wù)器判斷的出現(xiàn)異常的用戶進(jìn)行及時的響應(yīng)；

所述的家庭終端及社區(qū)服務(wù)器傳輸給中央業(yè)務(wù)服務(wù)器的社區(qū)健康源數(shù)據(jù)主要包括利用基本的體征傳感器如家用醫(yī)療設(shè)備等收集居民的基礎(chǔ)體征數(shù)據(jù)，居民在社區(qū)醫(yī)院累計的數(shù)字病歷，社區(qū)周邊環(huán)境數(shù)據(jù)及與用戶健康相關(guān)的個人情況調(diào)查數(shù)據(jù)；

所述的家庭終端以及社區(qū)服務(wù)區(qū)與中央業(yè)務(wù)服務(wù)器集群之間的數(shù)據(jù)傳輸是通過采用https等安全傳輸協(xié)議來保障傳輸安全，并對傳輸數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格的加密過程；

所述的中央業(yè)務(wù)服務(wù)器集群分為中央業(yè)務(wù)服務(wù)器，中央存儲服務(wù)器，其中，中央存儲服務(wù)器主要用來存儲大量的健康數(shù)據(jù)，它采用社區(qū)作為健康網(wǎng)絡(luò)中的一個節(jié)點的方式，實現(xiàn)健康數(shù)據(jù)的分布式存儲以及分析，其中中央業(yè)務(wù)服務(wù)器主要用于接受數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析及預(yù)測的處理，并存儲至中央存儲服務(wù)器中；

所述的數(shù)據(jù)分析及預(yù)測部分包括健康基礎(chǔ)分析服務(wù)，基于健康模糊認(rèn)知圖（hfcm）的健康指標(biāo)關(guān)系分析以及變化趨勢分析；

所述的健康基礎(chǔ)分析服務(wù)是中央服務(wù)集群提供的數(shù)據(jù)分析及預(yù)測部分中最基本的分析服務(wù)，它包括健康數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)檢測異常分析；用戶在相似群體中的健康數(shù)據(jù)異常分析；已有疾病的病情分析，根據(jù)用戶自身健康所關(guān)的所有數(shù)據(jù)隨時間變化以及與相似用戶群體的健康情況，人體健康數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)等之間的關(guān)系得到的分析結(jié)果；

所述的基于健康模糊認(rèn)知圖（hfcm）的健康指標(biāo)關(guān)系分析以及變化趨勢分析，是由中央服務(wù)集群通過基于模糊認(rèn)知圖fcm的全因素模型法進(jìn)行居民健康影響因子權(quán)重評估以及健康因素變化趨勢分析，系統(tǒng)采用的健康影響因子經(jīng)過專家經(jīng)驗評定、模糊認(rèn)知圖fcm聚類分析兩步后得出，而最后由醫(yī)學(xué)專家根據(jù)經(jīng)驗和專業(yè)知識以及大數(shù)據(jù)分析計算得到的包含健康影響因子及影響因子之間權(quán)重關(guān)系的fcm模型即為健康模糊認(rèn)知圖hfcm。

一種面向社區(qū)的健康醫(yī)療監(jiān)護(hù)及評測方法，所述方法包括下列操作步驟：

1）社區(qū)居民通過便攜式健康監(jiān)測設(shè)備獲取到連續(xù)的有效的健康體征數(shù)據(jù)；

2）便攜式設(shè)備通過藍(lán)牙4.0以及wifi網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)上傳至家庭終端，家庭終端中存儲有用戶的健康歷史數(shù)據(jù)；

3）家庭終端將收集到的居民健康數(shù)據(jù)通過wifi或移動網(wǎng)絡(luò)上傳至中央業(yè)務(wù)服務(wù)器中；

4）社區(qū)醫(yī)院將社區(qū)所有居民身份信息、歷史健康信息、居住環(huán)境等信息在加密之后通過安全的網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議傳輸至中央存儲服務(wù)器中；

5）在中央存儲服務(wù)器收集到足夠的數(shù)據(jù)時，系統(tǒng)啟動健康數(shù)據(jù)分析服務(wù)以分析出具有一般適用性的健康關(guān)系圖譜，中央業(yè)務(wù)服務(wù)器對所有居民的健康以及生活環(huán)境信息通過分類、聚類等方法訓(xùn)練得出具有一定普遍適用性的居民健康分析圖譜（hfcm）；

6）中央業(yè)務(wù)服務(wù)器針對現(xiàn)有的健康分析圖譜以及居民的當(dāng)前健康狀態(tài)為居民提供健康分析和預(yù)測服務(wù)，當(dāng)居民的狀態(tài)出現(xiàn)異?；蜈呄虍惓r系統(tǒng)通過居民終端向居民發(fā)生警報消息，如果境況較為嚴(yán)重，系統(tǒng)會通過人工干預(yù)方式通知相關(guān)社區(qū)醫(yī)院進(jìn)行及時處理；中央業(yè)務(wù)服務(wù)器為用戶提供多個層次的健康服務(wù)，包括以下步驟組成：

第一步，健康數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)異常分析服務(wù)：

健康數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)異常分析，指的是系統(tǒng)解析出用戶當(dāng)前上傳的健康數(shù)據(jù)后，根據(jù)體征標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)進(jìn)行判斷是否超出正常范圍，如果超出正常范圍則進(jìn)行異常標(biāo)記，觸發(fā)報警等其他業(yè)務(wù)，所述的體征標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)包括三個標(biāo)準(zhǔn)，包括醫(yī)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)、居民個人歷史健康數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)以及在社區(qū)環(huán)境一致的群體中的群體歷史標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)，醫(yī)學(xué)指標(biāo)是指醫(yī)學(xué)規(guī)定的各項體征的正常范圍指標(biāo)；居民的個人歷史標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)通過對居民的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出居民健康處于正常狀態(tài)下體征均值作為個人健康指標(biāo)；群體歷史指標(biāo)是指外部環(huán)境一致情況下，整個聚集群體中健康處于正常狀態(tài)下的樣本的體征均值指標(biāo)；

第二步，居民健康變化趨勢分析服務(wù)：

系統(tǒng)根據(jù)居民的歷史健康數(shù)據(jù)，分析居民各項指標(biāo)隨時間的變化趨勢，系統(tǒng)在獲取到居民的最新時刻健康數(shù)據(jù)的同時，會動態(tài)更新變化趨勢曲線，并給出預(yù)定周期內(nèi)的預(yù)測值，系統(tǒng)根據(jù)預(yù)定周期內(nèi)的預(yù)測值的變化，并和標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)進(jìn)行比較，進(jìn)而觸發(fā)報警等其他業(yè)務(wù)；

第三步，基于健康模糊認(rèn)知圖（hfcm）的健康指標(biāo)關(guān)系分析以及健康整體趨勢分析部分：

hfcm健康模糊認(rèn)知圖各個影響因子的權(quán)重反應(yīng)了對居民健康狀態(tài)產(chǎn)生影響的各個因素的影響作用，通過對這些權(quán)重和作用指向的分析，系統(tǒng)可以得出居民各個健康指標(biāo)分別受到哪些環(huán)境或者其他健康指標(biāo)的作用以及對整體健康狀態(tài)的影響。系統(tǒng)根據(jù)居民具體的的健康指標(biāo)和相互影響權(quán)重，分析出居民當(dāng)前的健康整體評分，評分直接反應(yīng)了居民的健康狀態(tài)。由于居民單一體征的歷史數(shù)據(jù)分析的變化趨勢具有一定的局限性，忽視了其他影響因子對特征的作用。結(jié)合hfcm健康模糊認(rèn)知圖，假設(shè)其他影響因子不變的情況下，分析出體征較為全面的周期變化趨勢。f為此體征隨著時間變化的最終趨勢，f為自身趨勢函數(shù)，是指其他影響因子對此體征的影響權(quán)重，是指其他影響因子對此體征的隨時間的影響函數(shù)；

7）在對社區(qū)居民進(jìn)行健康診斷時，社區(qū)醫(yī)院通過中央業(yè)務(wù)服務(wù)器調(diào)用居民的歷史健康數(shù)據(jù)以及相關(guān)分析數(shù)據(jù)對居民進(jìn)行輔助診斷，并通過中央業(yè)務(wù)服務(wù)器的疾病輔助診斷功能快速的定位和查詢相似病例的健康數(shù)據(jù)和治療方案；系統(tǒng)進(jìn)一步提供兩種服務(wù)，如下：

其一，為基于相似度的居民疾病輔助診斷服務(wù)，社區(qū)醫(yī)院進(jìn)行居民疾病診斷過程中，需要大量的參考案例以及居民的歷史數(shù)據(jù)，系統(tǒng)通過對大量病例的篩選將相似度高的案例提交給社區(qū)醫(yī)院，系統(tǒng)通過無預(yù)選中心聚類算法實現(xiàn)社區(qū)居民相似度比較，通過對相似病人進(jìn)一步采用病歷相似度篩選機(jī)制獲取居民的病歷以及電子檔案，包括以下步驟：

a）居民的健康屬性完成對此居民的健康狀態(tài)分類；

b）根據(jù)分類類型，搜索標(biāo)準(zhǔn)的分類案例和解決方案；

c）根據(jù)分類的關(guān)鍵詞，搜索關(guān)鍵詞的相關(guān)案例和解決方案；

d）通過用戶相似度匹配（特征匹配），篩選出和此居民相似性較高的案例；

e）系統(tǒng)將高相似度案例的歷史健康曲線以及歷史診斷病例等文件展示給社區(qū)醫(yī)生，醫(yī)生可以根據(jù)這些資料快速的定位問題、解決問題;

其二，為對居民的疾病輔助診斷功能快速的定位和查詢相似病例的服務(wù)，包括以下步驟：

a）居民通過在終端輸入當(dāng)前自身的健康癥狀，如發(fā)燒、腹痛等；

b)系統(tǒng)獲取到居民輸入的多種癥狀，根據(jù)癥狀匹配規(guī)則，將疾病庫中的若干種疾病的主要癥狀和居民的當(dāng)前癥狀進(jìn)行匹配，獲取到高相似度的疾病列表并根據(jù)相似度進(jìn)行排序；

c）將排序結(jié)果反饋給居民終端并進(jìn)行展示；

d）居民進(jìn)行查閱，系統(tǒng)根據(jù)用戶查閱記錄記錄反饋，優(yōu)化疾病的反饋排序結(jié)果；

8）社區(qū)醫(yī)院通過安全的網(wǎng)絡(luò)傳輸通道定時同步中央存儲服務(wù)器中屬于對應(yīng)社區(qū)的居民健康數(shù)據(jù)，并對社區(qū)居民提供更加細(xì)化的服務(wù)。

所述的社區(qū)居民通過便攜式設(shè)備檢測數(shù)據(jù)，便攜式設(shè)備（包括血壓、血氧、脈搏、體溫、身高等測量儀器）通過藍(lán)牙4.0以及wifi網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)上傳至家庭終端，家庭終端中存儲有用戶的健康歷史數(shù)據(jù)，家庭終端在系統(tǒng)中指安裝android操作系統(tǒng)的且提供顯示、健康數(shù)據(jù)查看等功能的設(shè)備，家庭終端將收集到的居民健康數(shù)據(jù)通過wifi或移動網(wǎng)絡(luò)上傳至中央存儲服務(wù)器中，在傳輸過程中，所有的用戶賬號數(shù)據(jù)以及居民的健康數(shù)據(jù)通過aes數(shù)據(jù)加密，加密密鑰長度為16位，通過設(shè)備編號、用戶唯一標(biāo)識、系統(tǒng)隨機(jī)字符串生成，中央業(yè)務(wù)服務(wù)器在收到用戶終端發(fā)送上來的數(shù)據(jù)后，系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)解密操作，獲取到用戶真實的健康測量數(shù)據(jù)并進(jìn)行存儲和業(yè)務(wù)操作。

所述的在系統(tǒng)健康服務(wù)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段，社區(qū)醫(yī)院將居民身份信息、歷史健康信息、居住環(huán)境信息通過系統(tǒng)獨特的加密方式進(jìn)行傳輸至中央存儲服務(wù)器，中央系統(tǒng)為獨立的社區(qū)醫(yī)院或數(shù)據(jù)平臺開放獨立的數(shù)據(jù)接入通道，系統(tǒng)提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)化方案，將多平臺的數(shù)據(jù)進(jìn)行格式統(tǒng)一處理，具體實施流程，包括以下步驟：

1）系統(tǒng)提供各類數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)規(guī)范以及標(biāo)準(zhǔn)輸入接口，社區(qū)醫(yī)院和數(shù)據(jù)平臺在各個系統(tǒng)內(nèi)部完成標(biāo)準(zhǔn)格式的轉(zhuǎn)換，之后將符合標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)通過指定上傳接口進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸；

2）數(shù)據(jù)平臺需要在系統(tǒng)申請數(shù)據(jù)接入許可協(xié)議，獲取唯一接入憑證；

3）數(shù)據(jù)平臺在系統(tǒng)上注冊加、解密密鑰；

4）數(shù)據(jù)平臺通過接入憑證以及加密密鑰將自身的格式化數(shù)據(jù)進(jìn)行aes加密；

5）系統(tǒng)獲取到數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)后判別數(shù)據(jù)合法性（通過注冊的接入憑證的驗證）；

6）系統(tǒng)使用數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)時，需要先將加密好的數(shù)據(jù)通過該數(shù)據(jù)平臺注冊的密鑰進(jìn)行aes解密，還原出原始數(shù)據(jù)。

所述的中央業(yè)務(wù)服務(wù)器在完成對通過各個社區(qū)醫(yī)院以及數(shù)據(jù)平臺收集上來的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)整理之后，將數(shù)據(jù)存儲至數(shù)據(jù)存儲服務(wù)器，針對數(shù)據(jù)類型以及數(shù)據(jù)形式進(jìn)行區(qū)分，數(shù)據(jù)存儲服務(wù)采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫mysql、postgresql存儲血壓、血氧等關(guān)系型數(shù)據(jù)，采用文件存儲服務(wù)器存儲居民的電子病歷和電子檔案，為了保證存儲服務(wù)器的數(shù)據(jù)安全，所有敏感數(shù)據(jù)如居民身份信息、部分健康數(shù)據(jù)等都進(jìn)行了加密存儲，系統(tǒng)采用數(shù)據(jù)動態(tài)加密方式進(jìn)行數(shù)據(jù)加密，因為每一個記錄都有相應(yīng)的記錄時間，數(shù)據(jù)會和時間以及系統(tǒng)設(shè)置的secretkey進(jìn)行aes加密，形成耦合的加密數(shù)據(jù)，在部分字段被盜取的情況下，可以保證原始數(shù)據(jù)的安全性和隱私性，存儲服務(wù)中的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫使用內(nèi)置aes加密函數(shù)aes_encrypt（mysql）以及pgcrypto（postgresql）對數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進(jìn)行加密，加密密鑰根據(jù)數(shù)據(jù)表的名稱以及系統(tǒng)設(shè)置的轉(zhuǎn)化規(guī)則生成，具體的轉(zhuǎn)化規(guī)則如下：

1）數(shù)據(jù)表名稱+6位系統(tǒng)設(shè)定固定字符串+當(dāng)前unix時間戳后6位；

2）我們對居民的真實的血壓的高壓值：120進(jìn)行數(shù)據(jù)庫加密，最終數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)為16位長度的亂碼字符串；

3）當(dāng)業(yè)務(wù)服務(wù)器需要獲取此條數(shù)據(jù)時候，由數(shù)據(jù)庫完成數(shù)據(jù)的解密操作，并將真實的數(shù)據(jù)返回。

所述的系統(tǒng)采用fcm（模糊認(rèn)知圖）算法結(jié)合大數(shù)據(jù)分析技術(shù)來評估檢測居民的健康水平，分為以下步驟：

1）由醫(yī)學(xué)專家根據(jù)經(jīng)驗和專業(yè)知識構(gòu)建出健康模糊認(rèn)知圖fcm的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，即篩選出居民健康指標(biāo)中相互作用的節(jié)點，用m1表示；

2）系統(tǒng)根據(jù)社區(qū)居民的歷史健康數(shù)據(jù)（包括社會屬性、個人基礎(chǔ)環(huán)境（人口學(xué)資料）以及個人健康環(huán)境）進(jìn)行關(guān)系化、結(jié)構(gòu)化整理形成原始分析數(shù)據(jù)集m2；

3）采用模糊聚類fcm和無預(yù)選中心聚類算法完成對社區(qū)居民多屬性聚類m3；

4）結(jié)合專家預(yù)選集m1和m3，選定初始權(quán)重，構(gòu)成基礎(chǔ)的健康模糊認(rèn)知圖hfcm（healthfuzzycognitivemap）模型；

5）系統(tǒng)對大量居民的健康數(shù)據(jù)進(jìn)行基于最小平方技術(shù)的模糊認(rèn)知圖權(quán)值訓(xùn)練，最終得出模型間各個節(jié)點的影響關(guān)系和權(quán)重。

所述的基于hfcm的居民患病風(fēng)險評估先將居民的全參數(shù)按照屬性劃分為幾個相對獨立的方向，分別為人口學(xué)屬性、生理體征屬性、職業(yè)屬性、社會環(huán)境屬性包括以下16個影響因子：

1）系統(tǒng)首先根據(jù)醫(yī)學(xué)專家經(jīng)驗和其他專業(yè)知識構(gòu)建出fcm認(rèn)知圖的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，即篩選出居民健康指標(biāo)中相互作用的節(jié)點；

2）在居民人口學(xué)屬性方面，系統(tǒng)選取年齡、性別、身高、文化程度、婚姻狀況5個屬性作為hfcm基礎(chǔ)構(gòu)成因子；

3）在生理體征屬性方面，根據(jù)醫(yī)學(xué)專家經(jīng)驗，系統(tǒng)選取血壓、血氧、脈搏、呼吸、心率、體溫、血氧飽和度（spo2）7個屬性作為hfcm的基礎(chǔ)影響因子；

4）在職業(yè)屬性方面，根據(jù)專家經(jīng)驗，系統(tǒng)選取工作屬性、工作時常、工作環(huán)境、工作年收入4個屬性作為hfcm的基礎(chǔ)影響因子；

5）在社會環(huán)境方面，系統(tǒng)選取社區(qū)綠化覆蓋率、社區(qū)地域氣候、社區(qū)工業(yè)環(huán)境3個方面作為hfcm的基礎(chǔ)影響因子。

所述的16個影響因子作為hfcm的基礎(chǔ)構(gòu)成元素，也就是認(rèn)知圖中的基礎(chǔ)結(jié)節(jié)點，這16個影響因子相互影響、相互作用，每一個因子都可能對其他的若干因子產(chǎn)生正向或反向作用，而各個作用的強(qiáng)度也不一致，最終這16個影響因子都對居民的健康狀態(tài)產(chǎn)生影響，在hfcm中，將各個影響因子的影響通過指向來表示，將影響的積極或消極效果通過正負(fù)來表示，將每個作用的強(qiáng)度通過權(quán)重來表示，形成了完整的健康模糊認(rèn)知圖，在系統(tǒng)采用最小平方法對hfcm模型中的影響因子進(jìn)行權(quán)重訓(xùn)練之前，需要對影響因子的值進(jìn)行規(guī)范處理，將無具體數(shù)值表示的因子通過數(shù)值映射，轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)值表達(dá)，所述的系統(tǒng)將職業(yè)類型、日均工作時常、工作環(huán)境三個屬性對職業(yè)進(jìn)行數(shù)值化映射，將職業(yè)類型分類，將類型映射為6位數(shù)字編碼，將工作時長映射為從00到24的2位數(shù)字編碼，工作環(huán)境映射為0到9的一位數(shù)字，數(shù)值越大說工作環(huán)境越好，系統(tǒng)將社區(qū)綠化覆蓋率映射為0-9的一位數(shù)字，數(shù)值越大說明綠化率越高，社區(qū)地域氣候由兩部分組成，一個是氣溫，一個是濕度。系統(tǒng)將氣溫進(jìn)行劃分為5個等級，冷、較冷、正常、較熱、熱，分別用數(shù)字-2，-1，0，1，2進(jìn)行表示；同樣的系統(tǒng)將濕度也劃分為5個等級，數(shù)字表示方式和氣溫一致。

所述的當(dāng)系統(tǒng)判斷居民的健康狀態(tài)出現(xiàn)異常時系統(tǒng)通過居民終端向居民發(fā)生警報消息，如果境況較為嚴(yán)重，系統(tǒng)會通過人工干預(yù)方式通知相關(guān)社區(qū)醫(yī)院進(jìn)行及時處理，如果系統(tǒng)判斷居民的健康指標(biāo)和健康狀態(tài)趨向異常時，系統(tǒng)將當(dāng)前狀態(tài)以及趨勢分析結(jié)果通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送預(yù)警消息至用戶終端和相關(guān)社區(qū)醫(yī)院。

所述的系統(tǒng)提供居民健康數(shù)據(jù)的安全訪問保護(hù)，為防止非法的賬號入侵等導(dǎo)致的居民健康數(shù)據(jù)泄露問題，系統(tǒng)采用oauth授權(quán)機(jī)制進(jìn)行數(shù)據(jù)、資源的訪問管理。即使是社區(qū)醫(yī)院也必須先獲取系統(tǒng)分配的臨時令牌來進(jìn)行數(shù)據(jù)訪問，整個訪問過程必須處于令牌有效期內(nèi)。

該發(fā)明的有益效果在于：

本發(fā)明從數(shù)據(jù)安全到數(shù)據(jù)分析方面構(gòu)建了完整的社區(qū)健康醫(yī)療監(jiān)護(hù)機(jī)制。本發(fā)明提出的多數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)傳輸方案有效了解決了當(dāng)前醫(yī)療協(xié)議混亂，各不兼容導(dǎo)致無法統(tǒng)一分析處理的問題。本發(fā)明構(gòu)建的健康模糊認(rèn)知圖將現(xiàn)有的社區(qū)居民各類參數(shù)進(jìn)行整合分析，形成完善的健康影響因子集，加上時間參數(shù)的作用，增強(qiáng)了健康預(yù)測能力。本發(fā)明在社區(qū)健康分析領(lǐng)域具有安全、高效、精準(zhǔn)的優(yōu)點，最終形成的數(shù)據(jù)和結(jié)果為健康醫(yī)療行業(yè)全面精準(zhǔn)的健康醫(yī)療服務(wù)提供保障的同時能夠產(chǎn)生良好的經(jīng)濟(jì)和社會效益。

附圖說明

圖1是系統(tǒng)的架構(gòu)示意圖；

圖2是系統(tǒng)中央業(yè)務(wù)服務(wù)器的結(jié)構(gòu)圖示意圖；

圖3是系統(tǒng)hfcm健康認(rèn)知圖結(jié)構(gòu)原理圖；

圖4是系統(tǒng)hfcm健康認(rèn)知圖譜示意圖；

圖5是系統(tǒng)即時授權(quán)機(jī)制流程圖。

具體實施方式

以下結(jié)合實施例對本發(fā)明進(jìn)一步敘述。

1）如圖1，首先社區(qū)居民通過便攜式健康監(jiān)測設(shè)備獲取到連續(xù)的有效的健康體征數(shù)據(jù)；然后便攜式設(shè)備通過藍(lán)牙4.0以及wifi網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)上傳至家庭終端，此時，家庭終端中存儲有用戶的健康歷史數(shù)據(jù)；而后，家庭終端將收集到的居民健康數(shù)據(jù)通過aes加密標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行加密，再通過wifi或移動網(wǎng)絡(luò)上傳至中央業(yè)務(wù)服務(wù)器中。此時完成每日社區(qū)居民健康數(shù)據(jù)的實時同步傳遞。

2）如圖1，社區(qū)醫(yī)院將社區(qū)居民的身份信息、歷史健康信息、居住環(huán)境等敏感數(shù)據(jù)信息在經(jīng)過aes數(shù)據(jù)加密之后，通過https等安全的網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議傳輸至中央業(yè)務(wù)服務(wù)器集群；

3）如圖2，中央業(yè)務(wù)服務(wù)器對所得到的居民的健康以及生活環(huán)境數(shù)據(jù)信息通過數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)化處理，經(jīng)過分類、清洗等步驟之后，存儲至中央存儲服務(wù)器中。

4）如圖2，當(dāng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)啟動之后，中央業(yè)務(wù)服務(wù)器會將中央存儲服務(wù)器中的數(shù)據(jù)以及接收到的居民健康數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

5）如圖3,通過模糊聚類等算法結(jié)合大數(shù)據(jù)分析方法訓(xùn)練得出具有一定普遍適用性的社區(qū)居民健康模糊認(rèn)知圖圖譜，如圖4；

6）如圖5，用戶登錄部分采用oauth即時授權(quán)機(jī)制，所有的資源請求都通過授權(quán)服務(wù)器來授權(quán)完成，保證了用戶資源和用戶賬號的隔離，保護(hù)了用戶健康信息的安全。

5）針對單個居民，中央業(yè)務(wù)服務(wù)器會通過現(xiàn)有的健康模糊認(rèn)知圖圖譜以及該居民當(dāng)前的健康狀態(tài)為居民提供健康分析和預(yù)測服務(wù)，當(dāng)該居民的狀態(tài)出現(xiàn)異?；蜈呄虍惓r系統(tǒng)會通過居民終端服務(wù)平臺向居民發(fā)生警報消息，如果境況較為嚴(yán)重，系統(tǒng)會通過人工干預(yù)方式通知相關(guān)社區(qū)醫(yī)院進(jìn)行及時處理；

6）在對社區(qū)居民進(jìn)行健康診斷時，其所在社區(qū)醫(yī)院可以通過向中央業(yè)務(wù)服務(wù)器申請調(diào)用社區(qū)居民的歷史健康數(shù)據(jù)以及相關(guān)分析結(jié)果數(shù)據(jù)，將其用于對居民進(jìn)行輔助診斷，并可以通過中央業(yè)務(wù)服務(wù)器的疾病輔助診斷功能快速的定位和查詢相似病例的健康數(shù)據(jù)和治療方案；

7）社區(qū)醫(yī)院通過安全的網(wǎng)絡(luò)傳輸通道定時同步中央存儲服務(wù)器中屬于對應(yīng)社區(qū)的居民健康數(shù)據(jù)，然后在對社區(qū)居民提供更加細(xì)化的服務(wù)。