一种应用于医疗数据中心的智能统计分析系统的制作方法

本发明涉及电子化信息管理技术领域，尤其涉及应用于医疗数据中心的智能统计分析系统。

背景技术：

在医疗行业中，医生只有准确了解患者的病情病因才能够对患者进行最佳的诊断。通常医院都有医疗数据中心，医疗数据中心中存储着大量的医疗数据和患者信息。医疗数据中心通常采用cpu(centralprocessingunit中央处理器)或者gpu(graphicsprocessingunit图形处理器)通过dram(dynamicrandomaccessmemory动态随机访问存储器存储网络)执行相应算法进行数据分析，但cpu和gpu的执行会消耗大量的功耗，同时dram需要进行刷新来保持数据存在，也会带来大量的功耗。

目前医院对于患者预约后直至医生进行诊断的时间段内都没有做任何的处理，这会大大增加医生的诊断时间，而且没有对预约的患者信息对优先级筛选，这会大大增加医护人员的工作量。

技术实现要素：

针对现有技术中存在的上述问题，现提供一种旨在通过建立优先等级分类条件和根据优先等级分类条件进行信息处理来减少医护人员的工作量的应用于医疗数据中心的智能统计分析系统。

具体技术方案如下：

一种应用于医疗数据中心的智能统计分析系统，应用于医疗数据中心，包括服务器和连接服务器的存储器网络，其中，

服务器包括接收模块，用于接收外部输入的患者信息；

存储器网络用于存储患者信息；

存储器网络包括多个存储区域，每个存储区域与一类患者信息一一对应；

存储器网络中包括处理器，处理器进一步包括：

分类单元，根据存储器网络中预设的优先等级分类条件对存储于存储器网络中的患者信息进行分类；

保存单元，与分类单元连接，将分类后的患者信息的存储地址保存到对应的存储区域；

分析单元，与保存单元连接，并根据优先等级的顺序依次获取存储区域中的存储地址，并根据存储地址获取相关联的患者信息发送给外部的与服务器连接的医生终端；

其中，处理器在服务器和/或存储器网络处于空闲时刻时进行工作。

优选的，应用于医疗数据中心的智能统计分析系统，其中，智能统计分析系统包括多个患者终端和多个医生终端，每个患者终端依次通过服务器以及连接服务器的存储器网络与每个医生终端连接，患者终端用于发送患者信息。

优选的，应用于医疗数据中心的智能统计分析系统，其中，患者信息包括患者的身份信息，预约时间，主要临床表现和病史病例信息；

其中每个患者信息中的身份信息分别与所诉预约时间，主要临床表现和病史病例信息相关联。

优选的，应用于医疗数据中心的智能统计分析系统，其中，处理器还包括统计单元，统计单元用于分别记录每个存储区域的存储地址的个数。

优选的，应用于医疗数据中心的智能统计分析系统，其中，存储器网络还包括：

条件存储组件：用于存储预设的优先等级分类条件。

优选的，应用于医疗数据中心的智能统计分析系统，其中，优先等级分类条件包括门诊类别。

优选的，应用于医疗数据中心的智能统计分析系统，其中，优先等级分类条件包括每个医生终端的患者信息中的预约时间；

将每个患者信息中的预约时间进行排列，根据排列顺序确定优先等级分类条件的优先等级。

优选的，应用于医疗数据中心的智能统计分析系统，其中，优先等级分类条件包括患者信息的信息处理量：

将同一预约时间的所有患者信息的信息处理量进行对比，根据对比结果确定优先等级分类条件的优先等级。

优选的，应用于医疗数据中心的智能统计分析系统，其中，优先等级分类条件包括医生终端对患者信息进行信息处理的数据量；

将数据量进行对比，根据对比结果确定优先等级分类条件的优先等级。

优选的，应用于医疗数据中心的智能统计分析系统，其中，处理器为微控制器和/或处理器。

上述技术方案具有如下优点或有益效果：通过建立优先等级分类条件和根据优先等级分类条件进行信息处理来减少医护人员的工作量。

附图说明

参考所附附图，以更加充分的描述本发明的实施例。然而，所附附图仅用于说明和阐述，并不构成对本发明范围的限制。

图1为本发明应用于医疗数据中心的智能统计分析系统实施例的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。

本发明提供一种应用于医疗数据中心的智能统计分析系统，应用于医疗数据中心，如图1所示，包括服务器1和连接服务器1的存储器网络2，其中，

服务器1包括接收模块11，用于接收外部输入的患者信息；

存储器网络2用于存储患者信息；

存储器网络2包括多个存储区域22，每个存储区域22与一类患者信息一一对应；

存储器网络2中包括处理器21，处理器21进一步包括：

分类单元211，根据存储器网络2中预设的优先等级分类条件对患者信息进行分类；

保存单元213，与分类单元211连接，将分类后的患者信息的存储地址保存到对应的存储区域22；

分析单元212，与保存单元213连接，并根据优先等级的顺序依次获取存储区域22中的存储地址，并根据存储地址获取相关联的患者信息发送给外部的与服务器1连接的医生终端3；

其中，处理器21在服务器和/或存储器网络处于空闲时刻时进行工作。

在上述实施例中，实现对进行预约的患者终端4的患者信息进行提前分析统计，跳过数据中心服务器1端的处理器的工作，很大程度上节约了功耗；

并且在上述实施例中，通过保存单元213将分类后的患者信息的存储地址保存到对应的存储区域22，并不直接存储患者信息，从而降低存储器网络2的功耗，进而提高处理器21的处理速度。

进一步地，作为优选的实施方式，处理器可以为微控制器和处理器。

进一步地，作为优选的实施方式，处理器可以为微控制器。

进一步地，作为优选的实施方式，处理器可以为处理器。

进一步地，作为优选的实施方式，存储器网络2位于医疗数据中心的核心层，从而处理器21也位于医疗数据中心的核心层，进而处理器21可降低cpu的功耗。

进一步地，在上述实施例中，智能统计分析系统包括多个患者终端4和多个医生终端3，每个患者终端4通过服务器1与每个医生终端3连接，患者终端4用于发送患者信息。

进一步地，在上述实施例中，患者信息包括患者的身份信息，预约时间，主要临床表现和病史病例信息；

其中每个患者信息中的身份信息分别与所诉预约时间，主要临床表现和病史病例信息相关联。

进一步地，在上述实施例中，处理器21还包括统计单元，统计单元用于分别记录每个存储区域22的存储地址的个数。

进一步地，在上述实施例中，存储器网络2还包括：

条件存储组件：用于存储预设的优先等级分类条件。

进一步地，在上述实施例中，优先等级分类条件包括门诊类别。即不同的门诊类别具有不同的优先等级。例如，可以将医院的专家门诊判断为高优先等级。可以将医院的普通门诊判断为低优先等级。

进一步地，在上述实施例中，优先等级分类条件包括每个医生终端3的患者信息中的预约时间；

将每个患者信息中的预约时间进行排列，根据排列顺序确定优先等级分类条件的优先等级。

进一步地，作为优选的实施方式，当预约时间越接近当前时间，则该优先等级筛选条件的优先等级越高。即预约时间距离当前时间越近的的患者终端4被标记为越高的优先等级，预约时间距离当前时间越远的的患者终端4被标记为越低的优先等级。

进一步地，在上述实施例中，优先等级分类条件包括患者信息的信息处理量：

将同一预约时间的所有患者信息的信息处理量进行对比，根据对比结果确定优先等级分类条件的优先等级。

需要说明的是，信息处理量是指患者信息的数据量大小，其中信息处理量越大，处理器21对该患者信息的处理时间也越长；将信息处理量越小的患者终端4标记为越高的优先等级；即将处理量越大的患者终端4标记为越低的优先等级。

进一步地，在上述实施例中，优先等级分类条件包括医生终端3对患者信息进行信息处理的数据量；

将数据量进行对比，根据对比结果确定优先等级分类条件的优先等级。

进一步地，作为优选的实施方式，将医生终端3对患者终端4的患者信息进行信息统计、信息分析和信息对比的数据量越小的患者终端4标记为越高的优先等级，将医生终端3对患者终端4的患者信息进行信息统计、信息分析和信息对比的数据量越大的患者终端4标记为越低的优先等级。

在上述技术方案中，本发明的处理器21按照优先等级分类条件进行分类，即按照不同的门诊类别在时间上对所有的患者终端4的患者信息进行分时间段处理，然后在每个时间段内进行按照预约时间的先后顺序进行优先等级分类；同时对患者终端4的患者信息的信息处理量和/或医生终端3对患者终端4的患者信息进行信息统计、信息分析和信息对比的数据量进行分类，即对信息处理量大和或数据量大的相关患者终端4可降低优先等级；对信息处理量小和或数据量小的相关患者终端4可以提高优先等级，并将分类结果根据优先等级的顺序依次存储对应的分类后的患者信息，处理器21将对应的分类后的患者信息发送给外部的医生终端3，优先等级顺序为具有较高优先等级的排在队列前，让对应的医生终端3优先处理；优先等级顺序为具有较低优先等级的排在队列后，让对应的医生终端3延迟处理。

进一步地，在优选的实施例中，医院划分为不同的医学门类和不同的门诊类别，各个医生也都在各自所属的门类下进行工作和医疗相应门诊类别的病人。对同一医学门类的医生的预约的病人进行同时段处理，这样能更好的进行数据管理。本实施例的服务器1的空闲的时间段为22点之后的时间段，这个时间段下使用存储器网络2中的处理器21根据优先等级分类条件对存储器网络2中存储的患者信息先根据优先等级分类条件进行分类。处理器21按照不同的医学门类与患者信息进行统计、排序等步骤。即在服务器1处于空闲时刻时进行分类，在22点到23点对属于外科医生的患者信息统一进行统计和排序，在23点到凌晨1点间对所属于内科医生的患者信息统一进行统计和排序，处理器21根据优先等级分类条件的优先等级顺序将进行统计和排序后的数据依次发送给对应的医生终端3。

进一步地，在优选的实施例中，对于同个医生而言，存在着多个预约时间不同的病人，本实施例中，一个医生存在5个病人的预约情况，离预约天数剩下分别为2天到12天不等：一号病人的预约时间为2天，二号病人的预约时间为5天，三号病人的预约时间为12天，四号病人的预约时间为4天，五号病人的预约时间为8天。处理器21按照剩余时间长短的顺序对病人先后进行优先等级分类条件的优先等级顺序的排序，为将一号病人排在第一位，四号病人排在第二位，二号病人排在第三位，五号病人排在第四位，三号病人排在第五位，处理器21根据该排序将患者信息依次发送给该医生。

以上仅为本发明较佳的实施例，并非因此限制本发明的实施方式及保护范围，对于本领域技术人员而言，应当能够意识到凡运用本发明说明书及图示内容所作出的等同替换和显而易见的变化所得到的方案，均应当包含在本发明的保护范围内。