本發(fā)明屬于智能管理系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種醫(yī)養(yǎng)信息大數(shù)據(jù)分析方法及管理系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

現(xiàn)有對(duì)于醫(yī)養(yǎng)數(shù)據(jù)的分析多采用根據(jù)相關(guān)機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)，2035年全世界老年人口將達(dá)到20.2億，其中中國(guó)老年人口將達(dá)到4.8億，幾乎占全球老年人口的四分之一，是世界上老年人口最多的國(guó)家。2014年至2035年間，中國(guó)老年人口的消費(fèi)潛力將從4萬(wàn)億元左右增長(zhǎng)到106萬(wàn)億元左右，占GDP的比例將從8％左右增長(zhǎng)到33％左右。我國(guó)將成為全球老齡產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)潛力最大的國(guó)家。

傳統(tǒng)的小規(guī)模數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理分析；這種分析方法效率低、分析結(jié)果準(zhǔn)確度底且對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)的分析存在一定的風(fēng)險(xiǎn)；預(yù)測(cè)分析的結(jié)果精確度低；無(wú)法挖掘并預(yù)測(cè)出老人健康數(shù)據(jù)的價(jià)值、服務(wù)商和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的動(dòng)向和趨勢(shì)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了解決上述問(wèn)題，本發(fā)明提出了一種醫(yī)養(yǎng)信息大數(shù)據(jù)分析方法及管理系統(tǒng)，能夠挖掘并預(yù)測(cè)出老人健康數(shù)據(jù)的價(jià)值、服務(wù)商和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的動(dòng)向和趨勢(shì)；通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，減輕了醫(yī)護(hù)人員在采集數(shù)據(jù)的工作困難，提高了醫(yī)養(yǎng)效率；效率高且精度高。

為達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用的醫(yī)養(yǎng)信息大數(shù)據(jù)分析方法是，通過(guò)生命體征測(cè)量?jī)x采集老人的生命體征數(shù)據(jù)，并將生命體征數(shù)據(jù)傳輸至醫(yī)養(yǎng)平臺(tái)服務(wù)器中；在醫(yī)養(yǎng)平臺(tái)服務(wù)器中進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，分析后將所采集的生命體征數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類(lèi)推送和儲(chǔ)存；

所述大數(shù)據(jù)分析方法，包括步驟：

S01，將采集的生命體征數(shù)據(jù)和醫(yī)養(yǎng)平臺(tái)服務(wù)器數(shù)據(jù)庫(kù)中的檔案數(shù)據(jù)結(jié)合進(jìn)行建模，得到數(shù)據(jù)模型；將數(shù)據(jù)模型中的數(shù)據(jù)根據(jù)大數(shù)據(jù)挖掘分析和預(yù)測(cè)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)解析，并將解析后的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗；

S02，對(duì)步驟S01中處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行業(yè)務(wù)分析，得到業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；

S03，將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)推送給相應(yīng)的用戶(hù)端。

進(jìn)一步的是，步驟S01中，通過(guò)專(zhuān)家規(guī)則引擎收集理論基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)清洗提供依據(jù)，支撐數(shù)據(jù)建模的實(shí)現(xiàn)；通過(guò)SVM算法進(jìn)行大數(shù)據(jù)的分類(lèi)，對(duì)數(shù)據(jù)模型進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘分析，得到解析數(shù)據(jù)；采用MySQL的列式存儲(chǔ)Infobri ght批量處理數(shù)據(jù)模型中的數(shù)據(jù)，分析預(yù)測(cè)出數(shù)據(jù)的價(jià)值；

數(shù)據(jù)解析主要是將多個(gè)來(lái)源的多種數(shù)據(jù)格式解析成符合要求的數(shù)據(jù)格式和規(guī)范數(shù)據(jù)要求；

專(zhuān)家規(guī)則引擎、數(shù)據(jù)建模和SVM算法提供整個(gè)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)技術(shù)架構(gòu)支撐和業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)支撐；只有專(zhuān)家規(guī)則引擎配合的數(shù)據(jù)模型，結(jié)合SVM算法，利用計(jì)算機(jī)和大數(shù)據(jù)處理能力，分析符合要求的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，用于具體業(yè)務(wù)的分析。

進(jìn)一步的是，所述數(shù)據(jù)清洗包括步驟：數(shù)據(jù)預(yù)處理；去除或補(bǔ)全有缺失的數(shù)據(jù)；去除內(nèi)容有錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)；去除邏輯錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)；去掉不需要的數(shù)據(jù)；進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性驗(yàn)證；使數(shù)據(jù)更加精準(zhǔn)，加快計(jì)算效率。

進(jìn)一步的是，步驟S02中，所述業(yè)務(wù)分析包括區(qū)域分析、趨勢(shì)分析和個(gè)體分析；業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)包括不同區(qū)域的老人健康狀況、趨勢(shì)數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步的是，所述區(qū)域分析，將對(duì)每個(gè)地理區(qū)域范圍內(nèi)的老人進(jìn)行大數(shù)據(jù)建模分析，劃分不同區(qū)域的老人健康狀況；

所述趨勢(shì)分析，對(duì)老人的生命體征數(shù)據(jù)通過(guò)大數(shù)據(jù)建模分析，得到老人病情的發(fā)展趨勢(shì)或者某個(gè)健康指標(biāo)在老人的年齡段呈現(xiàn)的健康發(fā)展趨勢(shì)的趨勢(shì)數(shù)據(jù)；

所述個(gè)體分析，將老人的生命體征數(shù)據(jù)采用大數(shù)據(jù)建模分析，從而預(yù)測(cè)得到老人在今后的某個(gè)時(shí)間內(nèi)的健康狀況的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步的是，步驟S03，將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)推送給相應(yīng)的用戶(hù)端，所述用戶(hù)端包括醫(yī)養(yǎng)服務(wù)商終端、消費(fèi)者終端和醫(yī)養(yǎng)供應(yīng)商終端。

另一方面，本發(fā)明還提供了一種醫(yī)養(yǎng)信息大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，設(shè)置在醫(yī)養(yǎng)平臺(tái)服務(wù)器中，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)解析模塊、業(yè)務(wù)分析模塊和推送模塊；

所述數(shù)據(jù)采集模塊，由數(shù)據(jù)采集模塊接收生命體征測(cè)量?jī)x采集老人的生命體征數(shù)據(jù)；

所述數(shù)據(jù)解析模塊，將采集的生命體征數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，并進(jìn)行數(shù)據(jù)解析，并將解析后的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗；

業(yè)務(wù)分析模塊，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行業(yè)務(wù)分析，得到業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；

推送模塊，將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)推送給相應(yīng)的用戶(hù)端。

進(jìn)一步的是，所述用戶(hù)端包括醫(yī)養(yǎng)服務(wù)商終端、消費(fèi)者終端和醫(yī)養(yǎng)供應(yīng)商終端。

采用本技術(shù)方案的有益效果：

能夠挖掘并預(yù)測(cè)出老人健康數(shù)據(jù)的價(jià)值、服務(wù)商和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的動(dòng)向和趨勢(shì)；通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，減輕了醫(yī)護(hù)人員在采集數(shù)據(jù)的工作困難，提高了醫(yī)養(yǎng)效率；

能夠準(zhǔn)確的分析出醫(yī)養(yǎng)數(shù)據(jù)的價(jià)值，對(duì)預(yù)測(cè)老人健康數(shù)據(jù)的有很大的幫助；同時(shí)也能對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、服務(wù)商數(shù)據(jù)和消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并提供可靠的解決方案。

對(duì)老人健康檔案數(shù)據(jù)分析，通過(guò)對(duì)老人健康檔案數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化，然后進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，養(yǎng)老運(yùn)營(yíng)商可以給政府、服務(wù)商等提供不同的需求分析；對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的分析，通過(guò)大數(shù)據(jù)進(jìn)行醫(yī)養(yǎng)平臺(tái)的業(yè)務(wù)分析，從而提供不同區(qū)域范圍內(nèi)的老人健康需求；對(duì)服務(wù)商數(shù)據(jù)的分析，通過(guò)對(duì)服務(wù)商的提供的數(shù)據(jù)利用大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)算法進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，分析得到服務(wù)商在醫(yī)養(yǎng)項(xiàng)目中的有效數(shù)據(jù)的高低，了解服務(wù)商的服務(wù)水平和動(dòng)向；對(duì)消費(fèi)者行為的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析消費(fèi)者的各種消費(fèi)行為，利用大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)算法預(yù)測(cè)出消費(fèi)者行為軌跡，養(yǎng)老結(jié)構(gòu)可針對(duì)性的對(duì)整體產(chǎn)品進(jìn)行調(diào)整，把趨于消費(fèi)者行為的列為首要。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明的一種醫(yī)養(yǎng)信息大數(shù)據(jù)分析方法的流程示意圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)施例中數(shù)據(jù)清洗的流程圖；

圖3為本發(fā)明實(shí)施例中業(yè)務(wù)分析的流程圖；

圖4為本發(fā)明實(shí)施例中一種醫(yī)養(yǎng)信息大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步闡述。

在實(shí)施例一中，參見(jiàn)圖1所示，本發(fā)明提出了一種醫(yī)養(yǎng)信息大數(shù)據(jù)分析方法，通過(guò)生命體征測(cè)量?jī)x采集老人的生命體征數(shù)據(jù)，并將生命體征數(shù)據(jù)傳輸至醫(yī)養(yǎng)平臺(tái)服務(wù)器中；在醫(yī)養(yǎng)平臺(tái)服務(wù)器中進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，分析后將所采集的生命體征數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類(lèi)推送和儲(chǔ)存。

其中，所述大數(shù)據(jù)分析方法，包括步驟S01-S03。

S01，將采集的生命體征數(shù)據(jù)和醫(yī)養(yǎng)平臺(tái)服務(wù)器數(shù)據(jù)庫(kù)中的檔案數(shù)據(jù)結(jié)合進(jìn)行建模，得到數(shù)據(jù)模型；將數(shù)據(jù)模型中的數(shù)據(jù)根據(jù)大數(shù)據(jù)挖掘分析和預(yù)測(cè)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)解析，并將解析后的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。

通過(guò)專(zhuān)家規(guī)則引擎收集理論基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)清洗提供依據(jù)，支撐數(shù)據(jù)建模的實(shí)現(xiàn)；通過(guò)SVM算法進(jìn)行大數(shù)據(jù)的分類(lèi)，對(duì)數(shù)據(jù)模型進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘分析，得到解析數(shù)據(jù)；采用MySQL的列式存儲(chǔ)Infobri ght批量處理數(shù)據(jù)模型中的數(shù)據(jù)，分析預(yù)測(cè)出數(shù)據(jù)的價(jià)值；

數(shù)據(jù)解析主要是將多個(gè)來(lái)源的多種數(shù)據(jù)格式解析成符合要求的數(shù)據(jù)格式和規(guī)范數(shù)據(jù)要求；

專(zhuān)家規(guī)則引擎、數(shù)據(jù)建模和SVM算法提供整個(gè)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)技術(shù)架構(gòu)支撐和業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)支撐；只有專(zhuān)家規(guī)則引擎配合的數(shù)據(jù)模型，結(jié)合SVM算法，利用計(jì)算機(jī)和大數(shù)據(jù)處理能力，分析符合要求的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，用于具體業(yè)務(wù)的分析。

如圖2所示，所述數(shù)據(jù)清洗包括步驟：

數(shù)據(jù)預(yù)處理：查看元數(shù)據(jù)，包括字段解釋、數(shù)據(jù)來(lái)源、代碼表等等一切描述數(shù)據(jù)的信息；采取抽樣模式抽取一部分?jǐn)?shù)據(jù)，使用人工查看方式，對(duì)數(shù)據(jù)本身有一個(gè)直觀的了解，并且初步發(fā)現(xiàn)一些問(wèn)題，為之后的處理做準(zhǔn)備；

去除或補(bǔ)全有缺失的數(shù)據(jù)：對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)字段確定缺失的范圍，缺失關(guān)鍵的數(shù)據(jù)字段的數(shù)據(jù)直接進(jìn)行舍棄，非關(guān)鍵的數(shù)據(jù)進(jìn)行填充完善，去掉不需要的字段信息；

去除內(nèi)容有錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)：對(duì)數(shù)據(jù)內(nèi)容有錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)進(jìn)行舍棄，保證數(shù)據(jù)的正確性；

去除邏輯錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)：根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則將邏輯錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)進(jìn)行舍棄，保證數(shù)據(jù)的正確性；

去掉不需要的數(shù)據(jù)：根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則將業(yè)務(wù)無(wú)關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行舍棄，保證數(shù)據(jù)的相關(guān)性；

進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性驗(yàn)證：由于數(shù)據(jù)有多個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)源，對(duì)各個(gè)支點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)性驗(yàn)證。比如：雖然有采集的健康生命體征數(shù)據(jù)，但對(duì)該老人沒(méi)建檔案，則該采集數(shù)據(jù)沒(méi)有關(guān)聯(lián)性，直接進(jìn)行舍棄。

S02，對(duì)步驟S01中處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行業(yè)務(wù)分析，得到業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。

步驟S02中，如圖3所示，所述業(yè)務(wù)分析包括區(qū)域分析、趨勢(shì)分析和個(gè)體分析；業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)包括不同區(qū)域的老人健康狀況、趨勢(shì)數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。

所述區(qū)域分析，將對(duì)每個(gè)地理區(qū)域范圍內(nèi)的老人進(jìn)行大數(shù)據(jù)建模分析，劃分不同區(qū)域的老人健康狀況；

所述趨勢(shì)分析，對(duì)老人的生命體征數(shù)據(jù)通過(guò)大數(shù)據(jù)建模分析，得到老人病情的發(fā)展趨勢(shì)或者某個(gè)健康指標(biāo)在老人的年齡段呈現(xiàn)的健康發(fā)展趨勢(shì)的趨勢(shì)數(shù)據(jù)；

具體為：通過(guò)收集平臺(tái)中所有的老人的健康檔案和采集數(shù)據(jù)，通過(guò)建模工具建立模型，比如建立一個(gè)最近5到10年內(nèi)高血壓發(fā)病率老人的比例模型；后臺(tái)大數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，可以將所有的老人數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)匹配，可以按月的維度顯示每個(gè)月的圖形，通過(guò)線(xiàn)性圖表，可以直觀的看到線(xiàn)性圖的漲跌柱狀線(xiàn)；分析出來(lái)得到老年人高血壓發(fā)病率是增高了還是減少了的趨勢(shì)圖形，可以很直觀的表現(xiàn)高血壓在老年人群中最近幾年的發(fā)展趨勢(shì)。

所述個(gè)體分析，將老人的生命體征數(shù)據(jù)采用大數(shù)據(jù)建模分析，從而預(yù)測(cè)得到老人在今后的某個(gè)時(shí)間內(nèi)的健康狀況的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；

具體的，通過(guò)收集平臺(tái)中單個(gè)老人的最近幾年內(nèi)健康檔案和采集數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)匹配專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)，可以預(yù)測(cè)該老人得某種病的幾率大??；比如，對(duì)一個(gè)老人收集1到3年內(nèi)的健康檔案和采集數(shù)據(jù)，根據(jù)后臺(tái)趨勢(shì)圖發(fā)現(xiàn)該老人的血糖指標(biāo)在不斷的緩慢增長(zhǎng)，則預(yù)測(cè)該老人已經(jīng)得了糖尿病的征兆。

S03，將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)推送給相應(yīng)的用戶(hù)端。

將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)推送給相應(yīng)的用戶(hù)端，所述用戶(hù)端包括醫(yī)養(yǎng)服務(wù)商終端、消費(fèi)者終端和醫(yī)養(yǎng)供應(yīng)商終端。

為配合本發(fā)明方法的實(shí)現(xiàn)，基于相同的發(fā)明構(gòu)思，如圖4所示，本發(fā)明還提供了一種醫(yī)養(yǎng)信息大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，設(shè)置在醫(yī)養(yǎng)平臺(tái)服務(wù)器中，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)解析模塊、業(yè)務(wù)分析模塊和推送模塊；

所述數(shù)據(jù)采集模塊，由數(shù)據(jù)采集模塊接收生命體征測(cè)量?jī)x采集老人的生命體征數(shù)據(jù)；

所述數(shù)據(jù)解析模塊，將采集的生命體征數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，并進(jìn)行數(shù)據(jù)解析，并將解析后的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗；

業(yè)務(wù)分析模塊，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行業(yè)務(wù)分析，得到業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；

推送模塊，將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)推送給相應(yīng)的用戶(hù)端。

其中，所述用戶(hù)端包括醫(yī)養(yǎng)服務(wù)商終端、消費(fèi)者終端和醫(yī)養(yǎng)供應(yīng)商終端。

以上顯示和描述了本發(fā)明的基本原理和主要特征和本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)。本行業(yè)的技術(shù)人員應(yīng)該了解，本發(fā)明不受上述實(shí)施例的限制，上述實(shí)施例和說(shuō)明書(shū)中描述的只是說(shuō)明本發(fā)明的原理，在不脫離本發(fā)明精神和范圍的前提下，本發(fā)明還會(huì)有各種變化和改進(jìn)，這些變化和改進(jìn)都落入要求保護(hù)的本發(fā)明范圍內(nèi)。本發(fā)明要求保護(hù)范圍由所附的權(quán)利要求書(shū)及其等效物界定。