本发明涉及医疗技术领域，具体地涉及一种基于案例推理的智慧云医疗实时管理系统。
背景技术：
智慧医疗是智慧城市战略规划中一项重要的民生领域应用，利用最先进的信息技术能够实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，达到医疗信息化。
在现有智慧医疗系统中，医疗数据感知和处理主要利用物联网技术，通过终端平台、经由互联网媒介控制远程的设备传感器工作的方式，使得远程数据的感知获取和简易化处理成为可能。其中最常见的远程数据获取方法是利用可穿戴设备监测用户的重要生理信号，通过传感技术、操作系统、无线通信、数据处理等技术使得可穿戴设备能实现对人体无侵扰、无创且连续的生理信息监测，并具有持续工作、支持异常生理状况报警等特点。
然而，随着数目众多的传感器和医疗设备的应用，现有的智慧医疗系统已无法满足数量巨大的医疗数据的处理需求，存在着效率低下的问题。
技术实现要素：
本发明解决的技术问题是如何提高疾病的诊疗效率。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于案例推理的智慧云医疗实时管理系统，所述系统包括依次耦接的环境感知层、数据中心层和云计算智慧医疗层；
所述环境感知层，通过可穿戴设备采集用户的生理信息并远程传输至数据中心层；
所述数据中心层，适于接收所述用户的生理信息并存储至生理数据库；
所述云计算智慧医疗层，适于从所述生理数据库中获取用户的生理信息进行分析处理，得到对应的诊疗结果，并将所得到的诊疗结果依次通过所述数据中心层和所述环境感知层发送至所述可穿戴设备，以使得所述用户获取所述诊疗结果。
可选地，所述环境感知层，还适于从医院采集临床医疗信息和医疗知识信息并发送至所述数据中心层；
所述数据中心层，还适于接收所述临床医疗信息和医疗知识信息并分别存储至诊断案例数据库和专家知识数据库。
可选地，所述云计算智慧医疗层，适于从所述生理数据库中获取存在异常的生理信息，生成对应的目标案例；将所述目标案例与诊断案例数据库中的诊断案例进行匹配，得到最佳候选诊断案例；所述诊断案例数据库为对所述临床病例数据库和专家知识数据库进行处理得到；当未匹配到最佳候选诊断案例时，对所述专家知识数据库进行处理得到与所述目标案例相匹配的最佳候选诊断案例；将所述最佳候选诊断案例的治疗方案作为目标案例的初步治疗方案；当确定用户对计算得到的初步治疗方案满意时，将所述初步治疗方案作为最终治疗方案；当确定用户对计算得到的初步治疗方案不满意时，采用适配算法和所述专家知识数据库对所述初步治疗方案进行调整，得到所述最终治疗方案。
可选地，所述诊断案例数据库采用代表案例数据库和子案例数据库两级结构；所述代表案例数据库包括疾病的关键症候特征属性的典型诊断案例；所述子案例数据库为包括预定症候特征属性的所有诊断案例；所述代表案例数据库与所述子案例数据库一一对应；
所述云计算智慧医疗层，适于采用最近相邻法分别计算所述目标案例与代表案例数据库之间的相似度数值；将相似度数值最高的代表案例数据库相对应的子案例数据库，作为匹配的子案例数据库；分别计算所述目标案例与所得到的匹配的子案例数据库中的诊断案例之间的距离；将小于预设距离阈值且最小的距离数值对应的诊断案例作为所述最佳候选诊断案例。
可选地，所述云计算智慧医疗层，适于采用如下的公式计算所述目标案例与所得到的匹配的子案例数据库中的诊断案例之间的距离：
且，
其中，dti′表示目标案例与所得到的匹配的子案例数据库中的诊断案例之间的距离，Wj表示第j个特征属性的权重，Tj表示表示目标案例的第j个关键症候特征属性值，n为关键症候特征属性的总个数，Yij表示归一化后的第i个案例的第J个特征属性的值，min Yi表示归一化后第i个案例的最小特征属性值，max Yi表示归一化后第i个案例的最大特征属性值，Yi表示归一化后第i个案例的特征属性值，Mij表示中间变量。
可选地，所述云计算智慧医疗层，还适于对所述诊断案例数据库中的诊断案例进行更新。
可选地，所述云计算智慧医疗层，适于采用所述目标案例和所述目标案例的最终治疗方案生成对应的待存储诊断案例；判断所生成的待存储诊断案例与对应的子案例数据库中的诊断案例之间的相似度数值；当确定所生成的待存储诊断案例与对应的子案例数据库中的诊断案例之间的相似度数值均大于预设的相似度阈值时，将所生成的待存储诊断案例存储在所述诊断案例数据库中。
可选地，所述云计算智慧医疗层，适于计算所述诊断案例数据库中的诊断案例在预设时间内的被引用频率；当确定被引用频率小于预设的频率阈值时，将对应的诊断案例从所述诊断案例数据库中删除。
与现有技术相比，本发明实施例的技术方案具有以下有益效果：
上述的方案，采用云计算智慧医疗层对用户的生理信息进行分析处理，并将所得到对应的诊疗结果依次通过所述数据中心层和所述环境感知层发送至所述可穿戴设备，以使得所述用户获取所述最终诊断结果，用于采用基于云计算的云计算智慧医疗层进行数据的分析和处理，故可以提高数据的处理速度，从而可以提高诊疗效率。
进一步地，通过将所述诊断案例数据库分为代表案例数据库和子案例数据库两级结构，使得所述云计算智慧医疗层在确定最佳候选诊断案例时，仅将目标案例与所述诊断案例数据库中相应代表案例数据库对应的子案例数据库中的诊断案例进行匹配，而非将目标案例与所述诊断案例数据库的所有诊断案例进行一一匹配，故可以提高最佳候选诊断案例的检索速度，从而可以进一步提高诊疗效率。
进一步地，所述云计算智慧医疗层采用所述目标案例和所述目标案例的最终治疗方案生成对应的待存储诊断案例，并当确定所生成的待存储诊断案例与对应的子案例数据库中的诊断案例之间的相似度数值均大于预设的相似度阈值时，将所生成的待存储诊断案例存储在所述诊断案例数据库中，可以有效防止诊断案例数据库的膨胀，确保提高诊断案例数据库中所存储的诊断案例的质量，提高诊疗的准确性。
进一步地，所述云计算智慧医疗层通过计算所述诊断案例数据库中的诊断案例在预设时间内的被引用频率，并在确定被引用频率小于预设的频率阈值时，将对应的诊断案例从所述诊断案例数据库中删除，可以对诊断案例数据库进行精简，提高诊断案例数据库中所存储的诊断案例的质量，提高诊疗的准确性。
附图说明
图1是本发明实施例中的一种基于案例推理的智慧云医疗实时管理系统的结构示意图；
图2是本发明实施例中的一种智慧云医疗方法的流程示意图。
具体实施方式
本发明实施例中的技术方案通过采用云计算智慧医疗层对用户的生理信息进行分析处理，并将所得到的诊疗结果依次通过所述数据中心层和所述环境感知层发送至所述可穿戴设备，以使得所述用户获取所述最终诊断结果，可以提高数据的处理速度，从而可以提高诊疗效率。
为使本发明的上述目的、特征和有益效果能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
为了便于理解，下面将首先对本发明实施例中的基于案例推理的智慧云医疗实时管理系统的组成进行介绍。
参见图1，本发明实施例中的一种基于案例推理的智慧云医疗实时管理系统，可以包括环境感知层11、数据中心层12和云计算智慧医疗层13。其中，环境感知层11与数据中心层12耦接，所述数据中心层12还与云计算智慧医疗层13耦接。
下面将结合图2对图1所述的本发明实施例的基于案例推理的智慧云医疗实时管理系统的工作原理进行介绍。
参考图2，一种智慧云医疗方法，可以采用如下的操作实现：
步骤S201：环境感知层通过可穿戴设备采集用户的生理信息并远程传输至数据中心层。
在具体实施中，所述环境感知层可以包括家庭数据模块其中家庭数据模块。其中，家庭数据模块通过可穿戴健康监测设备收集用户的温度、心率、血压等生理信息，并将收集到的数据进行远程传输和存储在生理数据库中。另外，所述可穿戴设备为本发明实施例中的智慧云医疗系统的前端和末端，其一方面可以从用户身体上提取生理信息发往数据中心中的生理数据库中进行存储，另一方面可以将本发明实施例中的智慧云医疗系统的诊断结果信息返回给用户。
在本发明一实施例中，为了提高本发明实施例中的智慧云医疗系统诊断的准确性和可靠性，所述环境感知层还包括医院数据模块。其中，所述医院数据模块一方面可以根据用户在医院进行治疗时收集用户的临床信息，如用户病历、B超、心电图、胸透等诊断信息、诊疗结果等信息，并将收集到的数据进行远程传输然后存储在临床病例数据库中；另一方面，所述医院数据模块还可以将医学领域专家提供和从医学文献提取出的有关疾病诊断治疗的相关知识和经验传输并存储在数据中心层中的专家知识数据库中。
这里需要指出的是，上述的数据传输方式主要利用以太网、传感网、移动通信、M2M、蓝牙等多种技术实时可靠地实现环境感知层感知到的数据信息的传输。
步骤S202：所述数据中心层接收所述用户的生理信息并存储至生理数据库。
在具体实施中，当接收到环境感知层所发送的生理信息时，数据中心层环境可以接收所述生理信息，并将所接收的生理信息存储至生理数据库中。
在具体实施中，当接收到所述环境感知层从医院采集临床医疗信息和医疗知识信息时，所述数据中心层可以接收所述临床医疗信息和医疗知识信息并分别存储至临床病例数据库和专家知识数据库。
在本发明一实施例中，所述数据中心层包括数据接入层、数据存储层、数据处理层，其中：
所述数据接入层主要包括同步消息模块和异步消息模块，主要负责数据感知层与数据中心层的通信管理及消息处理，还包括一些对消息的预处理以方便数据存储层的存储和进一步的应用。在本发明一实施例中，所述异步消息模块基于Java消息服务(JMS，Java Message Service)的异步消息服务，主要接收环境感知层发来的非异常性及非指令性消息，其目的是解决环境感知层与数据中心层频繁通信而带来的负载问题。所述同步消息模块则是基于多目标网络应用(MINA，Multipurpose Infrastructure for Network Applications)框架的消息通信管理，先在环境感知层与数据中心层之间建立合法会话，然后传送异常性及指令性消息，并实时调用数据中心层云后台分析，返回操作决策，保证消息的实时处理。
所述数据存储层包括生理数据库、临床病例数据库和专家知识数据库。其中临床病例数据库和专家知识数据库采用HBase数据库，负责系统诊断案例数据的存储；生理数据库则采用Oracle等关系数据库来存储采集到的用户的生理信息，以辅助系统的业务快速处理。
所述数据处理层包括并行数据处理模块、数据监测模块和数据存取模块。其中，所述并行数据处理模块为数据分析、数据挖掘的各种任务提供并行算法，主要包含一些基于云计算并行计算的算法库；所述数据监测模块通过云计算应用对数据进行监测并根据监测异常结果选择通知启动所述云计算智慧医疗层进行数据分析处理；所述数据存取模块根据不同的需要从数据中心层中对应的数据库中调取数据或者写入数据。
步骤S203：云计算智慧医疗层从所述生理数据库中获取用户的生理信息进行分析处理，得到对应的诊疗结果。
在本发明一实施例中，智慧医疗层包括诊断案例数据库、推理系统和人机交互模块。
诊断案例库，为通过对临床病例数据库和专家知识数据库分析处理得出的疾病诊疗的相关信息，包括案例标号、案例来源、症型、治法、处方用药等，是存储疾病诊疗案例的数据库。
在具体实施中，所述云计算智慧医疗层可以从数据中心层中的生理数据库中获取存在异常的生理信号，并进行分析处理，主要是从所述异常的生理信息中提取对应的关键症候特征属性数据生成对应的目标案例，将目标案例与诊断案例数据库中的诊断案例进行匹配，以检索得到相似度最高的最佳候选诊断案例，并将匹配得到的最佳候选诊断案例的治疗方案作为初步治疗方案，再通过对所得到的初步治疗方案进行进一步地处理得到目标案例对应的最终治疗方案。
在本发明一实施例中，为了提高最佳候选诊断案例的检索速度，将所述诊断案例数据库分为代表案例数据库和子案例数据库两级结构。其中，所述代表案例数据库包括疾病的关键症候特征属性的典型诊断案例；所述子案例数据库为包括预定症候特征属性的所有诊断案例；所述代表案例数据库与所述子案例数据库一一对应。
所述云计算智慧医疗层在将目标案例与诊断案例数据库中的诊断案例进行匹配得到相似度最高的最佳候选诊断案例时，首先采用最近相邻法分别计算所述目标案例与代表案例数据库之间的相似度数值，并将相似度数值最高的代表案例数据库相对应的子案例数据库，作为匹配的子案例数据库。接着，所述云计算智慧医疗层分别计算所述目标案例与所得到的匹配的子案例数据库中的诊断案例之间的距离，并将计算得到的距离数值最小的诊断案例作为所述最佳候选诊断案例。
其中，在采用最近相邻法分别计算所述目标案例与代表案例数据库之间的相似度数值时，首先采用比较法来确定案例的关键症候特征属性的权重，其中，所述关键症候特征属性的权重，用与衡量关键症候特征属性中各指标的相对重要程度，用三级标度表达为式如下：
其中，令f1、f2、...、fn为n个关键症候特征属性指标，依据三级比例标度来评估给出分值，所有评分值可构成矩阵Q＝(qij)n*n，可知该矩阵元素qij之间存在下列关系：
而关键症候特征属性指标fi的权重系数为：
当确定关键症候特征属性指标的权重时，可以采用如下的公式计算所述目标案例与代表案例之间的相似度数值：
其中，X表示代表案例，S表示目标案例，i∈[1，n]，n表示每一个案例所包含的关键症候特征属性的个数；Wi表示第i个关键症候特征属性的属性权重，且有f是目标案例与代表案例X中第i个关键症候特征属性的相似度度量函数。
通过公式(4)计算得的相似度数值Similarity(S，X)越高，则表示目标案例与对应的代表案例之间的匹配度越高，越符合检索的要求。
当计算得到最相似的代表案例S时，则该代表案例S所对应的子案例数据库的案例均为与目标案例相关的案例，接下来再采用改进的欧式距离法在相应的子案例数据库中进行进一步检索，找到最相似的案例，即最佳候选诊断案例T。
其中，经典欧式距离算法如下：
其中，dti表示目标案例与诊断案例数据库中第i个案例之间的距离，Xij表示第i个案例的第j个关键症候特征属性值，Tj表示目标案例的第j个关键症候特征属性值，Wj表示第j个关键症候特征属性的权重，n为关键症候特征属性的总数。
当通过公式(5)计算得到的dti值越小，表明目标案例与对应的诊断案例之间的相似度高。
假设相应的子案例数据库中有m个案例，每个案例有n个关键症候特征属性，记关键症候特征属性集为C＝{C1，C2，...，Cn}，其中Cj是第j个关键症候特征属性，第j个关键症候特征属性的均值记为则：
从而可以得到：
其中，Mij作中间变量。
有时因关键症候特征属性之间的各指标的量纲不同或数量级相差较大，则需要对原始关键症候特征属性的值进行归一化转化处理到同一量级内，以便计算的结果能更准确地体现目标案例与源案例间的适配值。
例如，可以通过如下的归一化效用函数将原关键症候特征属性值映射到[-1，1]，即：
其中，Yij表示归一化后的第i个案例的第j个特征属性的值，Mij表示中间变量。
接着，进一步地采用如下的公式将归一化处理后的数据再进行二次转换，从而将原始关键症候特征属性的数值转化到[0，1]之间：
其中，Yij表示归一化后的第i个案例的第j个特征属性的值，min Yi表示归一化后第i个案例的最小特征属性值，max Yi表示归一化后第i个案例的最大特征属性值，Yi表示归一化后第i个案例的特征属性值。那么，目标案例与代表案例对应的子案例数据库中的诊断案例间的改进后的距离可以采用如下的公式进行计算：
其中，dti′表示目标案例与所得到的匹配的子案例数据库中的诊断案例之间的距离，Wj表示第j个特征属性的权重，Tj表示表示目标案例的第j个关键症候特征属性值，n为关键症候特征属性的总个数。
当计算得到所述目标案例与代表案例对应的子案例数据库中的每个诊断案例间的距离dti′时，将距离数值小于预设的距离阈值中的最小距离对应的诊断案例作为所述目标案例的最佳候选诊断案例。
这里需要指出的是，在确定最佳候选诊断案例时，因距离阈值的设置，可能从对应的子案例数据库中匹配不到对应的最佳候选诊断案例。此时，可以通过对所述专家知识数据库进行处理，从而得到与所述目标案例相匹配的最佳候选诊断案例。
步骤S204：云计算智慧医疗层将所得到的诊疗结果输出显示给医务人员，接收所述医务人员对该诊疗结果的反馈信息，并基于所述诊断结果的反馈信息生成的最终诊疗结果。
在具体实施中，当得到最佳候选诊断案例时，云计算智慧医疗层可以将所述最佳候选诊断案例的治疗方案作为目标案例的初步治疗方案，将所述初步治疗方案输出显示给医务人员，当确定医务人员对计算得到的初步治疗方案满意时，将所述初步治疗方案作为最终治疗方案；当确定医务人员对计算得到的初步治疗方案不满意时，采用适配算法和所述专家知识数据库对所述初步治疗方案进行调整，得到所述最终治疗方案。
其中，通过对诊断案例数据库进行分级检索确定的最佳候选诊断案例与目标案例的关键症候特征属性之间可能存在差异，因而需要对检索到的最佳候选诊断案例的治疗方案进行调整。在本发明一实施例中，云计算智慧医疗层可以采用适配算法对通过最佳候选诊断案例得到的目标案例的初步治疗方案进行调整，即为针对筛选出来的最相似案例的解元素进行操作，使之与目标案例相适配。具体而言，诊断案例由关键症候特征属性集和解元素集组成，所述适配算法为基于反馈的替代算法，其针对解结构较为复杂的情况，通过分析替换掉相似解中无效的部分，得到与目标案例相适配的治疗方案。例如，当疾病发生变异时，之前治疗方案中的部分内容将无法起到治疗作用，在此情况下，就需要对部分治疗方案进行调整和替换，以更好地治疗新的疾病。其中，在所述适配算法的基于反馈的替代过程中，解的调整是一个交互的过程，并医务人员(用户)反馈的评估来引导。目标案例的解在每次执行后，都会收到用户关于解是否满意的反馈。如果反馈的结果是不满意，则需要对不满意的原因进行分析，分析的结果是在之后的案例调整过程中使用，然后生成治疗方案，再次执行和反馈，直至用户反馈结果为满意时结束案例调整，得到最终的治疗方案。
步骤S205：云计算智慧医疗层将所述最终诊断结果分别通过所述数据中心层和所述环境感知层发送至所述可穿戴设备，以使得所述用户获取所述最终诊断结果。
在具体实施中，当得到目标案例的最终治疗方案时，云计算智慧医疗层可以将所述最终治疗方案依次通过所述数据中心层和所述环境感知层发送至所述可穿戴设备，以使得所述用户获取最终的诊断结果。
在本发明一实施例中，为了提高诊断案例数据库中诊断案例的质量，所述方法还包括：
步骤S206：云计算智慧医疗层对所述诊断案例数据库中的诊断案例进行更新。
在本发明一实施例中，在每产生一个新的目标案例时，云计算智慧医疗层可以采用所述目标案例和所述目标案例的最终治疗方案生成对应的待存储诊断案例，并判断所生成的待存储诊断案例与对应的子案例数据库中的诊断案例之间的相似度数值；当确定所生成的待存储诊断案例与对应的子案例数据库中的诊断案例之间的相似度数值均大于预设的相似度阈值时，将所生成的待存储诊断案例存储在所述诊断案例数据库中。
在本发明一实施例中，云计算智慧医疗层还可以通过所诊断案例数据库中的诊断案例进行精简的方式来对所述诊断案例数据库中的诊断案例进行更新，以提高诊断案例数据库的质量。其中，云计算智慧医疗层在通过所诊断案例数据库中的诊断案例进行精简的方式来对所述诊断案例数据库中的诊断案例进行更新时，可以首先计算所述诊断案例数据库中的诊断案例在预设时间内的被引用频率，并当确定被引用频率小于预设的频率阈值时，将对应的诊断案例从所述诊断案例数据库中删除。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时执行所述的智慧云医疗方法的步骤。其中，所述的智慧云医疗方法的步骤请参见前述部分，不再赘述。
本发明实施例还提供了一种终端，包括存储器和处理器，所述存储器上储存有能够在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行所述的智慧云医疗方法的步骤请参见前述部分，不再赘述。
采用本发明实施例中的上述方案，采用云计算智慧医疗层对用户的生理信息进行分析处理，得到对应的诊疗结果，并将所得到的诊疗结果输出显示给医务人员，并采用所述医务人员对该诊疗结果的反馈信息生成的最终诊疗结果，最终将所述最终诊断结果分别通过所述数据中心层和所述环境感知层发送至所述可穿戴设备，以使得所述用户获取所述最终诊断结果，可以提高数据的处理速度，从而可以提高诊疗效率。
进一步地，通过将所述诊断案例数据库采用代表案例数据库和子案例数据库两级结构，使得所述云计算智慧医疗层在确定最佳候选诊断案例时，仅将目标案例与所述诊断案例数据库中相应代表案例数据库对应的子案例数据库中的诊断案例进行匹配，而非将目标案例与所述诊断案例数据库的所有诊断案例进行一一匹配，故可以提高最佳候选诊断案例的检索速度，从而可以进一步提高诊疗效率。
进一步地，所述云计算智慧医疗层采用所述目标案例和所述目标案例的最终治疗方案生成对应的待存储诊断案例，并当确定所生成的待存储诊断案例与对应的子案例数据库中的诊断案例之间的相似度数值均大于预设的相似度阈值时，将所生成的待存储诊断案例存储在所述诊断案例数据库中，可以有效防止诊断案例数据库的膨胀，确保提高诊断案例数据库中所存储的诊断案例的质量，提高诊疗的准确性。
进一步地，所述云计算智慧医疗层通过计算所述诊断案例数据库中的诊断案例在预设时间内的被引用频率，并在确定被引用频率小于预设的频率阈值时，将对应的诊断案例从所述诊断案例数据库中删除，可以对诊断案例数据库进行精简，提高诊断案例数据库中所存储的诊断案例的质量，提高诊疗的准确性。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：ROM、RAM、磁盘或光盘等。
虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。