一種基于大數據的5G智能感控預測系統技術方案

本發明專利技術公開了一種基于大數據的5G智能感控預測系統，包括三個子系統：智能終端采集和預處理子系統、分布式感控數據存儲子系統、智能分析預警機制子系統；所述智能終端采集和預處理子系統通過5G、中間件模塊對感控數據遠程實時獲取隔離人員多源異構的體征信息；所述分布式感控數據存儲子系統實現系統對感染信息數據的大容量存儲；所述智能分析預警機制子系統通構建疾病預測預警數學模型，建立交互平臺及時向醫務人員和/或社區發出預警。本發明專利技術能夠實現對感染事件的智能分析、實時監測、預測預警、干預提示并且實現實時高效數據收集、智能的處理與統計、便捷的查詢和分析，具有較高的社會使用價值和應用前景。的社會使用價值和應用前景。的社會使用價值和應用前景。

A 5g intelligent sensing and control prediction system based on big data

【技術實現步驟摘要】
一種基于大數據的5G智能感控預測系統


[0001]本專利技術涉及物聯網技術應用
，尤其涉及一種基于大數據的5G智能感控預測系統，具體是針對各環節不同質控要素開發應用帶有知識庫及具有輔助決策的數字化管控系統,構建集實時監管、全程質控、分析評價為一體的醫療質量智能化管控平臺。

技術介紹

[0002]隨著現代化醫學的發展，有效的控制醫院感染已成為醫院的一項重要工作，據統計每一年的住院病人中發生院內感染的機率已快達到10％，造成的直接經濟損失估計已有兩百億人民幣，更重要的是發生醫院感染也會給住在醫院的其他患者的生命造成威脅?，F在，人們普遍認為，針對這種危險的唯一可持續防御措施是提高警惕性、公共教育以及顯著減少社區中的“抗生素壓力”。
[0003]現有技術中，旨在控制院內感染的醫院感控系統需要統計和分析大量醫學數據，內容復雜，使用手工查閱統計的處理方法，不僅容易出現數據提取的不完整、不全面，而且效率非常的低，由于涉及因素非常多，而且非常復雜，只用人工進行分析無法達到醫院的預期效果；特別重要的是無法做到實時的監控和預測，無法對醫院抗菌藥物進行合理的應用分析與評價?；谏鲜鲫愂?，為了支持醫療從業者完成復雜的醫院感染控制任務，加強社區感染的檢測與控制，本專利技術開發了一種基于大數據的5G智能感控預測系統，該系統可以對感染控制問題的各個方面進行管理。

技術實現思路

[0004]為了解決上述
技術介紹
中提到的現有系統處理效率低，準確性、全面性和實時性差等問題，本專利技術提供一種基于大數據的5G智能感控預測系統。
[0005]為了實現上述目的，本專利技術采用了如下技術方案：
[0006]一種基于大數據的5G智能感控預測系統，包括三個子系統：智能終端采集和預處理子系統、分布式感控數據存儲子系統、智能分析預警機制子系統；所述智能終端采集和預處理子系統通過5G、中間件模塊對感控數據遠程實時獲取隔離人員多源異構的體征信息；并采用數據預處理技術，實現體征信息中感染信息的篩選和結構化，建立起動態的感染信息基礎數據庫；所述分布式感控數據存儲子系統通過搭建Hadoop分布式平臺將采集獲取到的多源異構數據存儲到HDFS中，以增加節點擴容系統的方式保證集群資源不受數據量的增大而影響，實現系統對感染信息數據的大容量存儲；所述智能分析預警機制子系統通過借助5G、云計算、人工智能等技術，以服務疾病防控實際戰場為核心，構建疾病預測預警數學模型，建立交互平臺及時向醫務人員和/或社區發出預警。
[0007]優選的，所述智能終端采集和預處理子系統具體指基于物聯網的感控數據智能終端采集和預處理子系統；所述系統首先整合感控數據物聯網感知體系、5G網絡傳輸體系、醫院現有信息系統(HIS、LIS、PACS、EMR、EIP)及中間件等軟硬件資源，實現對結構化、半結構化、非結構化的海量感控數據的智能化識別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號轉換、監控、初步
處理和管理等；其次利用ETL工具將分布異構的數據源中的數據(如關系數據、平面數據文件等)抽取到臨時中間層后進行清洗、轉換、集成，將復雜的數據轉化為單一的或者便于處理的構型，并對數據通過過濾“去噪”提取出有效數據；最后加載到數據倉庫或數據集中，為海量數據安全與存儲技術研究提供基礎。
[0008]優選的，所述分布式感控數據存儲子系統具體指分布式海量數據安全與存儲數據庫子系統；所述系統首先針對醫療數據種類繁多的特點，按照不同的檢索信息將其進行分類，以HDFS作為存儲地址，其分布式存儲的方式保證了醫療數據存在多個副本，不會輕易丟失，同時便于數據的高效查??；其次在服務端方面，基于對稱的可搜索加密算法，在上傳文件前對文件和檢索條件使用進行加密，在用戶端方面，通過對文件檢索訪問的賬號分配相應的讀寫、執行權限，預防出現違規操作和越權行為；最后利用Hash表在數據檢索方面速度快的優勢，將Hash表創建維護在內存中，當完成一次成功的條件檢索后，將條件和返回文件的地址串置入該Hash表，達到更新表信息時避免頻繁的遠程交互的目的。
[0009]優選的，所述智能分析預警機制子系統，首先結合數據集成技術、數據挖掘、人工智能、專家系統和決策支持等技術，根據各健康服務的需求和各服務之間的內在聯系，對來自各監控終端數據進行抽取、集成、分析與處理，采用神經網絡訓練并獲得決策的模型、模式和知識庫；其次將臨床數據庫中的數據與醫療大數據進行對比分析，對比實時更新的個人體征數據與確診病人各個階段的體征數據，如體溫、脈搏、血氧含量等，智能分析模塊通過對比數據與大數據分析的閾值相對比，根據分析結果將監控人員劃分為：健康人員，疑似患者，普通患者和重病患者。進而，通過5G技術將公共衛生信息平臺與醫院信息系統鏈接，調用門診和住院信息數據，完成發熱門診報表、腹瀉門診報表、AFP報表等各類疾病預防控制部門要求完成上報的數據報表，面向感染控制的智能分析預警機制還將完成疾病報告的自動查重、自動查漏和報卡一致性分析，提高疾病上報的質量控制水平。最后，通過后臺程度設置，結合氣象因素、環境因素等，建立數據分析模型，分析疾病疫情的流行動態，預測疾病的流行期，實現對不同疾病流行期的智能預警。
[0010]本專利技術還提出了一種基于大數據的5G智能感控預測系統的運行方法，包括以下步驟：
[0011]基于大數據的5G智能感控預測系統內的感染事件處理涉及4個主要步驟：
[0012]步驟一：智能終端采集和預處理子系統能夠實現與現有醫院系統的數據對接，自動完成與醫院感染相關的感染要素信息的加載，并自動完成各項院感臨床數據的轉換、計算和匹配工作，最終構成數據庫模塊；
[0013]步驟二：由于醫療數據種類繁多，按照不同的檢索信息將其進行分類，分布式感控數據存儲子系統以HDFS作為存儲地址，不會輕易丟失且便于數據高效查詢和加密；
[0014]步驟三：智能分析預警機制子系統對來自各監控終端數據進行抽取、集成、分析與處理，該子系統生成一些報告，并對病房和整個醫院或社區內住戶和整個社區的感染做出相應報告和感染詳情；
[0015]步驟四：通過智能分析預警機制子系統內人工神經網絡和機器學習的反復訓練驗證，得到最佳預測模型，最終將預測信息和結果通過可視化界面顯示出來，當預測值高于設定的預警值時，預測預警模塊發出報警，提醒相關人員對指定區域或指定部位進行科學、準確地控制。
[0016]與現有技術相比，本專利技術的有益效果是：
[0017]1、本專利技術針對新發重大傳染病場景，研究基于大數據的5G智能感控系統及示范，實現對傳染病的實時全面監測、精準動態的智能預警以及科學及時的應對，主要有以下優點：
[0018](1)感染控制智能預警模型的構建
[0019]通過構建感染控制智能預警模型，融合人工智能技術分析預警潛在感染患者；通過風險感知和預測，可以精準預測患者感染風險與預期轉歸，并進行患者分類，從而優化流程實現有效防控；研究可以為衛生行政部門政策制及防控新發重大傳染病的暴發提供新思路和依據。
[0020](2)融合5G三大特性的系統方案<本文檔來自技高網...

【技術保護點】

【技術特征摘要】
1.一種基于大數據的5G智能感控預測系統，包括三個子系統：智能終端采集和預處理子系統、分布式感控數據存儲子系統、智能分析預警機制子系統，其特征在于：所述智能終端采集和預處理子系統通過5G、中間件模塊對感控數據遠程實時獲取隔離人員多源異構的體征信息；并采用數據預處理技術，實現體征信息中感染信息的篩選和結構化，建立起動態的感染信息基礎數據庫；所述分布式感控數據存儲子系統通過搭建Hadoop分布式平臺將采集獲取到的多源異構數據存儲到HDFS中，以增加節點擴容系統的方式保證集群資源不受數據量的增大而影響，實現系統對感染信息數據的大容量存儲；所述智能分析預警機制子系統通過借助5G、云計算、人工智能技術，以服務疾病防控實際戰場為核心，構建疾病預測預警數學模型，建立交互平臺及時向醫務人員和/或社區發出預警。2.根據權利要求1所述的一種基于大數據的5G智能感控預測系統，其特征在于：所述智能終端采集和預處理子系統具體指基于物聯網的感控數據智能終端采集和預處理子系統；所述系統首先整合感控數據物聯網感知體系、5G網絡傳輸體系、醫院現有信息系統及中間件資源，實現對結構化、半結構化、非結構化的海量感控數據的智能化識別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號轉換、監控、初步處理和管理；其次利用醫院現有信息系統工具將分布異構的數據源中的數據抽取到臨時中間層后進行清洗、轉換、集成，將復雜的數據轉化為單一的或者便于處理的構型，并對數據通過過濾“去噪”提取出有效數據；最后加載到數據倉庫或數據集中，為海量數據安全與存儲技術研究提供基礎。3.根據權利要求1所述的一種基于大數據的5G智能感控預測系統，其特征在于：所述分布式感控數據存儲子系統具體指分布式海量數據安全與存儲數據庫子系統；所述系統首先針對醫療數據種類繁多的特點，按照不同的檢索信息將其進行分類，以HDFS作為存儲地址，其分布式存儲的方式保證了醫療數據存在多個副本，不會輕易丟失，同時便于數據的高效查取；其次在服務端方面，基于對稱的可搜索加密算法，在上傳文件前對文件和檢索條件使用進行加密，在用戶端方面，通過對文件檢索訪問的賬號分配相應的讀寫、執行權限，預防出現違規操作和越權行為；最后利用Hash表在數據檢索方面速度快的優勢，將Hash表...

【專利技術屬性】
技術研發人員：郭永安，肖冉，
申請(專利權)人：邊緣智能研究院南京有限公司，
類型：發明
國別省市：