一種醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集及處理方法及裝置的制造方法
【專利摘要】本申請?zhí)峁┮环N醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集及處理方法及裝置，所述方法包括：步驟S1：數(shù)據(jù)采集終端建立數(shù)據(jù)庫，對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行收集，并將其上傳至云服務(wù)器的相應(yīng)位置；S2：云服務(wù)器對數(shù)據(jù)采集終端進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集匯總，云服務(wù)器對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析后，將數(shù)據(jù)存放在云服務(wù)器的相應(yīng)位置；S3：數(shù)據(jù)用戶端通過云服務(wù)器賬戶使用數(shù)據(jù)庫的信息。所述醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集及處理方法及裝置使各項(xiàng)數(shù)據(jù)透明，便于數(shù)據(jù)的使用、分析、管理與監(jiān)管。
【專利說明】
一種醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集及處理方法及裝置
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本申請涉及一種醫(yī)療知識的收集處理方法，具體涉及一種醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集及處理方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展，醫(yī)療機(jī)構(gòu)、臨床試驗(yàn)機(jī)構(gòu)、藥廠、醫(yī)療器械廠、藥監(jiān)局的發(fā)展也是日新月異，隨之而來各種醫(yī)療數(shù)據(jù)也是迅速增多并膨脹，這些龐大的數(shù)據(jù)量對人類的數(shù)據(jù)駕馭能力提出了新的挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)的有效共享成為了亟需解決的問題。
[0003]現(xiàn)有的數(shù)據(jù)模塊比較分散，不能實(shí)現(xiàn)即時的數(shù)據(jù)對接，且各模塊相互之間比較獨(dú)立，數(shù)據(jù)不能共享，不能相互利用資源，數(shù)據(jù)檢索、挖掘繁瑣，檢索效率低。
[0004]聚類技術(shù)是數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵手段，其任務(wù)是將主題內(nèi)容相似的文本歸為一類，而內(nèi)容相異的文本相互分開。其中K-means算法是最經(jīng)典的聚類算法之一，其簡單快速且易于實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn)使它成為文本數(shù)據(jù)挖掘中最常用的算法，然而，K-Means算法運(yùn)行速度較慢，在運(yùn)行之前需要設(shè)定K值的大小，不能區(qū)分不同維數(shù)的數(shù)據(jù)，亟需找到一種有效的方法使數(shù)據(jù)挖掘的效率和質(zhì)量達(dá)到大大的提升。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]有鑒于此，本申請?zhí)峁┮环N醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集及處理方法，所述方法包括以下步驟:
[0006]步驟S1:數(shù)據(jù)采集終端建立數(shù)據(jù)庫，對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行收集，并將其上傳至云服務(wù)器的相應(yīng)位置；
[0007]步驟S2:云服務(wù)器對數(shù)據(jù)采集終端進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集匯總，云服務(wù)器對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析后，將數(shù)據(jù)存放在云服務(wù)器的相應(yīng)位置；
[0008]步驟S3:數(shù)據(jù)用戶端通過云服務(wù)器賬戶使用數(shù)據(jù)庫的信息。
[0009]進(jìn)一步，所述步驟SI包括如下子步驟:
[0010]步驟SlOl:數(shù)據(jù)采集終端建立相對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫；
[0011 ]步驟S102:數(shù)據(jù)采集終端對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行收集、匯總；
[0012]步驟S103:數(shù)據(jù)采集終端將采集的數(shù)據(jù)信息上傳至云服務(wù)器的相應(yīng)位置。
[0013]進(jìn)一步，所述步驟S102中子機(jī)構(gòu)對醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、匯總的方法包括:數(shù)據(jù)上傳、傳感器采集，所述傳感器采集的信息為數(shù)據(jù)或圖片。
[0014]進(jìn)一步，所述步驟S2包括如下子步驟:
[0015]步驟S201:云服務(wù)器的處理器對數(shù)據(jù)采集終端進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集匯總；
[0016]步驟S202:云服務(wù)器的處理器對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析；
[0017]步驟S203:云服務(wù)器將分析后的數(shù)據(jù)存放在存儲器中。
[0018]進(jìn)一步，所述步驟S202包括如下子步驟:
[0019]步驟S2021:云服務(wù)器的處理器對文本數(shù)據(jù)集進(jìn)行采樣；
[0020]步驟S2022:處理器將采樣的文本數(shù)據(jù)生成亞簇；[0021 ] 步驟S2023:處理器對亞簇中心進(jìn)行聚類；
[0022]步驟S2024:處理器確定文本數(shù)據(jù)集中非樣本文檔所屬的簇。
[0023]本申請還提出一種醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集及處理裝置，所述收集及處理裝置包括:
[0024]云服務(wù)器，用于數(shù)據(jù)的處理、存儲、顯示；
[0025]數(shù)據(jù)采集終端，用于數(shù)據(jù)信息的采集；
[0026]數(shù)據(jù)用戶端，用于數(shù)據(jù)信息的使用。
[0027]進(jìn)一步，所述裝置的云服務(wù)器包括:存儲器、處理器、顯示器、通信裝置、供電裝置，所述存儲器與所述處理器連接，所述顯示器與所述處理器連接，所述通信裝置與所述處理器連接，所述供電裝置與所述處理器連接，
[0028]所述存儲器用于醫(yī)療數(shù)據(jù)信息的存儲；
[0029]所述處理器用于醫(yī)療數(shù)據(jù)信息的管理；
[0030]所述顯示器用于醫(yī)療數(shù)據(jù)信息的顯示；
[0031]所述通信裝置用于所述云服務(wù)器與所述數(shù)據(jù)采集終端、數(shù)據(jù)用戶端進(jìn)行通信；
[0032]所述供電裝置用于所述云服務(wù)器的供電運(yùn)行。
[0033]進(jìn)一步，所述顯示器中的數(shù)據(jù)可以通過豐富的表現(xiàn)形式呈現(xiàn)給用戶，所述表現(xiàn)形式為圖譜、餅圖、柱狀圖、折線圖或表格。
[0034]進(jìn)一步，所述數(shù)據(jù)采集終端包括電源、控制模塊、存儲模塊、通信模塊、傳感器，所述電源與所述控制模塊連接，所述存儲模塊與所述控制模塊連接，所述通信模塊與所述控制模塊連接，所述傳感器與所述控制模塊連接。
[0035]進(jìn)一步，所述傳感器對圖片提取時角點(diǎn)的極坐標(biāo)的提取公式為:D(X，y) = (x+a)2+(y+b)2，所述角點(diǎn)極坐標(biāo)的提取，增加了圖片的提取精度。
[0036]由以上技術(shù)方案可見，本申請具有以下的有益效果:
[0037](I)對醫(yī)療大數(shù)據(jù)知識的管理和收集，構(gòu)建云服務(wù)器，使不同機(jī)構(gòu)可以同時共享大數(shù)據(jù)信息，提高醫(yī)療機(jī)構(gòu)的診療質(zhì)量、藥品的研發(fā)進(jìn)度，促進(jìn)新型醫(yī)療器械的研發(fā)，將環(huán)境因素加入到大數(shù)據(jù)庫中，將大數(shù)據(jù)與人們的生活環(huán)境統(tǒng)一起來，進(jìn)行進(jìn)一步地分析。
[0038](2)本申請能夠正確處理和獲得數(shù)據(jù)集的最佳聚類數(shù)，同其他算法相比，具有較高的準(zhǔn)確率和性能。
[0039](3)本申請所使用的醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集及處理方法及裝置，可以大大減輕系統(tǒng)的運(yùn)行負(fù)荷，提高了數(shù)據(jù)的搜索效率和檢索質(zhì)量，使各項(xiàng)數(shù)據(jù)更加透明、實(shí)現(xiàn)藥品、醫(yī)療器械的高效監(jiān)管。
【附圖說明】
[0040]為了更清楚地說明本申請實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本申請中記載的一些實(shí)施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0041]圖1是本申請醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集及處理裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
[0042]圖2是本申請?jiān)品?wù)器的結(jié)構(gòu)示意圖。
[0043]圖3是本申請數(shù)據(jù)采集終端的結(jié)構(gòu)示意圖。
[0044]圖4是本申請醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集及處理方法的流程圖。
[0045]圖5是本申請醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集及處理方法的步驟I的方法流程圖。
[0046]圖6是本申請醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集及處理方法的步驟2的方法流程圖。
[0047]圖7是本申請醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集及處理方法的步驟3的方法流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0048]為了使本領(lǐng)域的人員更好地理解本申請中的技術(shù)方案，下面將結(jié)合本申請實(shí)施例中的附圖，對本申請實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本申請一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒旧暾堉械膶?shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員所獲得的所有其他實(shí)施例，都應(yīng)當(dāng)屬于本申請保護(hù)的范圍。
[0049]下面結(jié)合本申請附圖進(jìn)一步說明本申請具體實(shí)現(xiàn)。
[0050]本申請?zhí)岢鲆环N醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集及處理裝置，如圖1所示，所述裝置包括云服務(wù)器
1、數(shù)據(jù)采集終端2、數(shù)據(jù)用戶端3，所述云服務(wù)器I用于數(shù)據(jù)的處理、存儲、顯示，所述數(shù)據(jù)采集終端2用于數(shù)據(jù)信息的采集，所述數(shù)據(jù)用戶端3用于數(shù)據(jù)信息的使用。
[0051]具體地，所述云服務(wù)器I，如圖2所示，包括存儲器11、處理器12、顯示器13、通信裝置14、供電裝置15，所述存儲器11與所述處理器12連接，所述顯示器13與所述處理器12連接，所述通信裝置14與所述處理器12連接，所述供電裝置15與所述處理器12連接。所述存儲器11用于醫(yī)療大數(shù)據(jù)信息的存儲;所述處理器12用于醫(yī)療大數(shù)據(jù)信息的管理;所述顯示器
13用于醫(yī)療大數(shù)據(jù)信息的顯示，所述通信裝置14用于所述云服務(wù)器I與所述數(shù)據(jù)采集終端
2、數(shù)據(jù)用戶端3進(jìn)行通信，所述供電裝置15用于所述云服務(wù)器I的供電運(yùn)行。所述處理器12對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析時，先對文檔集進(jìn)行分詞、向量化，得到特征集合，其次用特征提取算法從全部特征集中提取一個最優(yōu)的特征子集，然后對特征提取后的特征向量進(jìn)行微調(diào)，突出聚類重要詞，最后進(jìn)行聚類，聚類后得到聚類結(jié)果。
[0052]通過所述處理器12對數(shù)據(jù)的聚類分析，提高了數(shù)據(jù)的搜索效率和檢索質(zhì)量，使各項(xiàng)數(shù)據(jù)更加透明，實(shí)現(xiàn)藥品、醫(yī)療器械的高效監(jiān)管；
[0053]更具體地，所述顯示器13中的數(shù)據(jù)可以通過豐富的表現(xiàn)形式呈現(xiàn)給用戶，所述表現(xiàn)形式為圖譜、餅圖、柱狀圖、折線圖或表格。
[0054]具體地，所述數(shù)據(jù)采集終端2，如圖3所示，包括電源21、控制模塊22、存儲模塊23、通信模塊24、傳感器25，所述電源21與所述控制模塊22連接，所述存儲模塊23與所述控制模塊22連接，所述存儲模塊23與所述控制模塊22連接，所述通信模塊24與所述控制模塊22連接，所述傳感器25與所述控制模塊22連接。所述電源21用于數(shù)據(jù)采集終端2的供電運(yùn)行;所述控制模塊22用于數(shù)據(jù)采集終端2的信息處理;所述存儲模塊23用于數(shù)據(jù)采集終端2的信息存儲;所述通信模塊24用于所述數(shù)據(jù)采集終端2與所述云服務(wù)器I進(jìn)行通信;所述傳感器25用于信息的采集，所述信息包括傳感器25采集的數(shù)據(jù)與圖像。
[0055]所述數(shù)據(jù)采集終端2安放在醫(yī)療機(jī)構(gòu)、臨床試驗(yàn)機(jī)構(gòu)、藥廠、醫(yī)療器械廠、藥監(jiān)局、環(huán)境檢測機(jī)構(gòu)，將各個數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)組合在一起，形成一個大數(shù)據(jù)，便于數(shù)據(jù)的收集、匯總，使不同機(jī)構(gòu)可以同時共享數(shù)據(jù)信息，提高醫(yī)療機(jī)構(gòu)的診療質(zhì)量、藥品的研發(fā)進(jìn)度，促進(jìn)新型醫(yī)療器械的研發(fā)。與此同時，將環(huán)境因素加入到大數(shù)據(jù)庫中，將大數(shù)據(jù)與人們的生活環(huán)境統(tǒng)一起來，進(jìn)行進(jìn)一步地分析；
[0056]更具體地，所述傳感器25的類型可以為數(shù)據(jù)傳感器，也可以為圖像傳感器等。
[0057]所述傳感器25由檢測器、中轉(zhuǎn)器、發(fā)送器組成，所述檢測器用于采集傳感器數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)發(fā)送給中轉(zhuǎn)器;所述中轉(zhuǎn)器用于將接收到的傳感器數(shù)據(jù)發(fā)送給發(fā)送器;所述發(fā)送器用于將接收到的數(shù)據(jù)發(fā)送給控制模塊22，這種傳感器的結(jié)構(gòu)降低了傳感器的功耗，避免了數(shù)據(jù)擁堵的現(xiàn)象發(fā)生。
[0058]所述傳感器25為圖像傳感器時，傳感器25將取得的圖像劃分成4X4的像素塊，在16 X 16鄰域范圍內(nèi)讀取待檢測角點(diǎn)的圖像。
[0059]由對圖片提取角點(diǎn)的極坐標(biāo)的提取公式為0(1，7)= (1+8)2+(7+13)2，所述角點(diǎn)極坐標(biāo)的提取，增加了圖片的提取精度。其中a為提取角點(diǎn)離標(biāo)準(zhǔn)像素塊的橫向距離，b為提取角點(diǎn)離標(biāo)準(zhǔn)像素塊的垂向距離；
[0060]提取待檢測角點(diǎn)圖像的方法的步驟為:
[0061 ]步驟Tl:讀取待檢測角點(diǎn)的圖像；
[0062]步驟T2:在鄰域內(nèi)利用灰色關(guān)聯(lián)度篩選出待檢測角點(diǎn)；
[0063]步驟T3:提取角點(diǎn)的亞像素極坐標(biāo)。
[0064]采用這種方式對角點(diǎn)的亞像素極坐標(biāo)進(jìn)行提取，圖像的亮度、尺度和旋轉(zhuǎn)變化時，其亞像素極坐標(biāo)的提取精度尚，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性尚。
[0065]具體地，所述數(shù)據(jù)用戶端3，用于數(shù)據(jù)信息的使用。所述數(shù)據(jù)用戶端3通過網(wǎng)絡(luò)協(xié)議與云服務(wù)器I進(jìn)行連接，進(jìn)行數(shù)據(jù)的搜索。
[0066]更具體地，所述數(shù)據(jù)用戶端3進(jìn)行數(shù)據(jù)信息讀取的方法的步驟為:
[0067]步驟Rl:數(shù)據(jù)用戶端3安裝與云服務(wù)器I相應(yīng)的客戶端軟件；
[0068]步驟R2:用戶進(jìn)入客戶端軟件，進(jìn)行賬號注冊；
[0069]步驟R3:用戶在客戶端界面進(jìn)行數(shù)據(jù)搜索。
[0070]本申請還提出一種醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集及處理方法，如圖4所示，所述方法包括以下步驟:
[0071]步驟S1:數(shù)據(jù)采集終端2建立數(shù)據(jù)庫，對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行收集，并將其上傳至云服務(wù)器I的相應(yīng)位置；
[0072]具體地，所述數(shù)據(jù)采集終端2包括:
[0073]醫(yī)療機(jī)構(gòu)，所述醫(yī)療機(jī)構(gòu)建立電子病歷數(shù)據(jù)庫，所述醫(yī)療機(jī)構(gòu)包括醫(yī)院、衛(wèi)生院、療養(yǎng)院、門診部、診所、衛(wèi)生室、急救站；
[0074]臨床試驗(yàn)機(jī)構(gòu)，所述臨床試驗(yàn)機(jī)構(gòu)建立試驗(yàn)數(shù)據(jù)庫，記錄新研發(fā)藥品、器械的臨床反應(yīng)；
[0075]藥廠，所述藥廠建立藥品數(shù)據(jù)庫；
[0076]醫(yī)療器械廠，所述醫(yī)療器械廠建立醫(yī)療器械數(shù)據(jù)庫；
[0077]藥監(jiān)局，所述藥監(jiān)局建立監(jiān)管信息數(shù)據(jù)庫，記錄藥品、醫(yī)療器械的監(jiān)管信息以及對其生產(chǎn)常見、流通企業(yè)、使用單位的監(jiān)管；
[0078]環(huán)境監(jiān)測機(jī)構(gòu)，在城市設(shè)置環(huán)境監(jiān)測機(jī)構(gòu)，對城市所在地的空氣溫度、大氣壓、相對濕度、風(fēng)向、風(fēng)速、降雨量、降雨強(qiáng)度、CO2濃度、pm2.5進(jìn)行監(jiān)測。
[0079]更具體地，所述步驟SI，如圖5所示，包括如下子步驟:
[0080]步驟SlOl:數(shù)據(jù)采集終端2建立相對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫；
[0081]步驟S102:數(shù)據(jù)采集終端2對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行收集、匯總；
[0082]所述數(shù)據(jù)采集終端對醫(yī)療數(shù)據(jù)信息進(jìn)行收集、匯總的方法包括:數(shù)據(jù)上傳、傳感器采集，所述傳感器采集的信息為數(shù)據(jù)或圖片。
[0083]步驟S103:數(shù)據(jù)采集終端2將采集的數(shù)據(jù)信息上傳至云服務(wù)器I的相應(yīng)位置；
[0084]所述數(shù)據(jù)采集終端2將采集的數(shù)據(jù)信息上傳至云服務(wù)器I的存儲器11內(nèi)。
[0085]步驟S2:云服務(wù)器I對數(shù)據(jù)采集終端2進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集匯總，云服務(wù)器I對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析后，將數(shù)據(jù)存放在云服務(wù)器I的相應(yīng)位置；
[0086]具體地，所述步驟S2，如圖6所示，包括如下子步驟:
[0087]步驟S201:云服務(wù)器I的處理器12對數(shù)據(jù)采集終端2進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集匯總；
[0088]更具體地，所述云服務(wù)器I對數(shù)據(jù)采集終端2進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集匯總時，處理器12對文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理的步驟包括:
[0089]步驟S2011:處理器12將文檔集分詞、向量化，得到特征集合；
[0090]更具體地，所述將文檔集分詞、向量化，得到特征集合的方法為逆向最大匹配法進(jìn)行分詞處理，以便得到特征集合；
[0091]步驟S2012:處理器12用特征提取算法根據(jù)特征評價函數(shù)，從全部特征集中提取一個最優(yōu)的特征子集；
[0092]更具體地，所述用特征提取算法根據(jù)特征評價函數(shù)，從全部特征集中提取一個最優(yōu)的特征子集的原則是:不保留在文檔集中出現(xiàn)的特別少的詞；不保留在文檔集中分布很均勻的詞；
[0093]步驟S2013:處理器12對特征提取后的特征向量進(jìn)行微調(diào)，突出聚類重要詞；
[0094]更具體地，所述對特征提取后的特征向量進(jìn)行微調(diào)，突出聚類重要詞的方法為按照一定比例提高聚類重要詞的比例。
[0095]步驟S202:云服務(wù)器I的處理器12對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析；
[0096]更具體地，所述步驟S202包括如下子步驟:
[0097]步驟S2021:云服務(wù)器I的處理器12對文本數(shù)據(jù)集進(jìn)行采樣；
[0098]所述采樣的數(shù)據(jù)為從原本的文本數(shù)據(jù)集中隨機(jī)抽取的中等規(guī)模的樣本，能夠保持原始數(shù)據(jù)集中的各簇的幾何形狀；
[0099]步驟S2022:處理器12將采樣的文本數(shù)據(jù)生成亞簇；
[0100]所述生成亞簇的方法為將數(shù)據(jù)集聚類成若干亞簇，所述亞簇內(nèi)各文檔數(shù)據(jù)集的相似度大，所述亞簇中的文檔屬于同一個簇，所述生成若干亞簇的算法為single-pass算法；[0101 ] 步驟S2023:處理器12對亞簇中心進(jìn)行聚類；
[0102]所述處理器12對亞簇中心進(jìn)行聚類時，所述聚類時產(chǎn)生的亞簇中心使用基于相似度的密度聚類算法similarity-based density clustering聚類。
[0103]步驟S2024:處理器12確定文本數(shù)據(jù)集中非樣本文檔數(shù)據(jù)所屬的簇。
[0104]所述確定數(shù)據(jù)文本集中非樣本文檔數(shù)據(jù)所屬的簇的方法為簇函數(shù)，所屬簇函數(shù)用于確定所述文本數(shù)據(jù)集屬于亞簇還是噪聲。
[0105]所述處理器12對文本數(shù)據(jù)集進(jìn)行采樣的時間復(fù)雜度為0(kt)，所述k為文本數(shù)據(jù)屬于某個簇的概率，t為簇的個數(shù);所述處理器12根據(jù)single-pass算法判斷每個樣本所屬的亞簇，其時間復(fù)雜度為0(sn)，s為樣本大小，η為最終亞簇?cái)?shù)目；處理器12對亞簇中心數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類的時間復(fù)雜度為0(n2)，此時處理器12對每個亞簇中心進(jìn)行判定，判斷其與其他亞簇中心的相似度;處理器12確定文本數(shù)據(jù)中非樣本文檔數(shù)據(jù)所述的簇的時間復(fù)雜度為0((N-s)n)，N為整個數(shù)據(jù)集中的對象數(shù)，整個處理過程中的時間復(fù)雜度為0(kt+sn+n2+(N-s)n)，即為0(肚+(奸11)11)，一般情況下，0<1^<14>>1~>>11，若未對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行如上所述的聚類分析，其時間復(fù)雜度為O(N)，采用這種聚類分析的方法，處理器12對醫(yī)療數(shù)據(jù)處理的時間復(fù)雜度大大降低，提高了數(shù)據(jù)的搜索效率和檢索質(zhì)量；
[0106]步驟S203:云服務(wù)器I將分析后的數(shù)據(jù)存放在存儲器11中。
[0107]步驟S3:數(shù)據(jù)用戶端3通過云服務(wù)器I賬戶使用數(shù)據(jù)庫的信息。
[0108]具體地，所述步驟S3，如圖7所示，包括如下步驟:
[0109]步驟Rl:數(shù)據(jù)用戶端3安裝與云服務(wù)器I相應(yīng)的客戶端軟件；
[0110]步驟R2:用戶進(jìn)入客戶端軟件，進(jìn)行賬號注冊；
[0111]更具體地，若用戶使用過客戶端軟件，則在下次使用時，僅需登陸賬號即可使用數(shù)據(jù)庫的信息；
[0112]步驟R3:用戶在客戶端界面進(jìn)行數(shù)據(jù)搜索；
[0113]更具體地，用戶在客戶端界面進(jìn)行數(shù)據(jù)搜索時，所述顯示器13中的數(shù)據(jù)信息可以通過豐富的表現(xiàn)形式呈現(xiàn)給用戶，所述表現(xiàn)形式為圖譜、餅圖、柱狀圖、折線圖或表格。
[0114]本申請通過對醫(yī)療大數(shù)據(jù)信息的管理和收集，建立云服務(wù)器，使不同數(shù)據(jù)用戶端可以同時共享大數(shù)據(jù)信息，提高了醫(yī)療機(jī)構(gòu)的診療質(zhì)量、藥品的研發(fā)進(jìn)度，促進(jìn)了新型醫(yī)療器械的研發(fā)，將環(huán)境因素加入到大數(shù)據(jù)庫中，將大數(shù)據(jù)與人們的生活環(huán)境統(tǒng)一起來，進(jìn)行進(jìn)一步地分析。
[0115]本申請通過對數(shù)據(jù)信息的聚類，提高了數(shù)據(jù)的搜索效率和檢索質(zhì)量，使各項(xiàng)數(shù)據(jù)更加透明，實(shí)現(xiàn)了藥品、醫(yī)療器械的高效監(jiān)管。
[0116]盡管已描述了本申請的優(yōu)選實(shí)施例，但本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員一旦得知了基本創(chuàng)造性概念，則可對這些實(shí)施例作出另外的變更和修改。所以，所附權(quán)利要求意欲解釋為包括優(yōu)選實(shí)施例以及落入本申請范圍的所有變更和修改。顯然，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對本申請進(jìn)行各種改動和變型而不脫離本申請的精神和范圍。這樣，倘若本申請的這些修改和變型屬于本申請權(quán)利要求及其等同技術(shù)的范圍之內(nèi)，則本申請也意圖包含這些改動和變型在內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集及處理方法，其特征在于所述方法包括以下步驟: 步驟S1:數(shù)據(jù)采集終端建立數(shù)據(jù)庫，對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行收集，并將其上傳至云服務(wù)器的相應(yīng)位置； 步驟S2:云服務(wù)器對數(shù)據(jù)采集終端進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集匯總，云服務(wù)器對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析后，將數(shù)據(jù)存放在云服務(wù)器的相應(yīng)位置； 步驟S3:數(shù)據(jù)用戶端通過云服務(wù)器賬戶使用數(shù)據(jù)庫的信息。2.如權(quán)利要求1所述的醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集及處理方法，其特征在于所述步驟SI包括如下子步驟: 步驟S101:數(shù)據(jù)采集終端建立相對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫； 步驟S102:數(shù)據(jù)采集終端對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行收集、匯總； 步驟S103:數(shù)據(jù)采集終端將采集的數(shù)據(jù)信息上傳至云服務(wù)器的相應(yīng)位置。3.如權(quán)利要求2所述的醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集及處理方法，其特征在于所述步驟S102中子機(jī)構(gòu)對醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、匯總的方法包括:數(shù)據(jù)上傳、傳感器采集，所述傳感器采集的信息為數(shù)據(jù)或圖片。4.如權(quán)利要求1所述的醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集及處理方法，其特征在于所述步驟S2包括如下子步驟: 步驟S201:云服務(wù)器的處理器對數(shù)據(jù)采集終端進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集匯總； 步驟S202:云服務(wù)器的處理器對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析； 步驟S203:云服務(wù)器將分析后的數(shù)據(jù)存放在存儲器中。5.如權(quán)利要求4所述的醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集及處理方法，其特征在于所述步驟S202包括如下子步驟: 步驟S2021:云服務(wù)器的處理器對文本數(shù)據(jù)集進(jìn)行采樣； 步驟S2022:處理器將采樣的文本數(shù)據(jù)生成亞簇； 步驟S2023:處理器對亞簇中心進(jìn)行聚類； 步驟S2024:處理器確定文本數(shù)據(jù)集中非樣本文檔所屬的簇。6.一種醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集及處理裝置，其特征在于所述收集及處理裝置包括: 云服務(wù)器，用于數(shù)據(jù)的處理、存儲、顯示； 數(shù)據(jù)采集終端，用于數(shù)據(jù)信息的采集； 數(shù)據(jù)用戶端，用于數(shù)據(jù)信息的使用。7.如權(quán)利要求6所述的一種醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集及處理裝置，其特征在于所述裝置的云服務(wù)器包括:存儲器、處理器、顯示器、通信裝置、供電裝置，所述存儲器與所述處理器連接，所述顯示器與所述處理器連接，所述通信裝置與所述處理器連接，所述供電裝置與所述處理器連接， 所述存儲器用于醫(yī)療數(shù)據(jù)信息的存儲； 所述處理器用于醫(yī)療數(shù)據(jù)信息的管理； 所述顯示器用于醫(yī)療數(shù)據(jù)信息的顯示； 所述通信裝置用于所述云服務(wù)器與所述數(shù)據(jù)采集終端、數(shù)據(jù)用戶端進(jìn)行通信； 所述供電裝置用于所述云服務(wù)器的供電運(yùn)行。8.如權(quán)利要求7所述的醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集及處理裝置，其特征在于所述顯示器中的數(shù)據(jù)可以通過豐富的表現(xiàn)形式呈現(xiàn)給用戶，所述表現(xiàn)形式為圖譜、餅圖、柱狀圖、折線圖或表格。9.如權(quán)利要求6所述的醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集及處理裝置，其特征在于所述數(shù)據(jù)采集終端包括電源、控制模塊、存儲模塊、通信模塊、傳感器，所述電源與所述控制模塊連接，所述存儲模塊與所述控制模塊連接，所述通信模塊與所述控制模塊連接，所述傳感器與所述控制模塊連接。10.如權(quán)利要求9所述的醫(yī)療大數(shù)據(jù)知識的管理收集及處理裝置，其特征在于所述傳感器對圖片提取時角點(diǎn)的極坐標(biāo)的提取公式為:D(x，y) = (x+a)2+(y+b)2，所述角點(diǎn)極坐標(biāo)的提取，增加了圖片的提取精度。
【文檔編號】G06F19/00GK105825046SQ201610140249
【公開日】2016年8月3日
【申請日】2016年3月13日
【發(fā)明人】馮貴良
【申請人】馮貴良