一种基于信息储备的中医专家在线智能诊断系统的制作方法

本发明涉及医疗领域，具体涉及一种基于信息储备的中医专家在线智能诊断系统。

背景技术：

中医作为我国医学领域的瑰宝，即使在现在医学发达的今天依然具有其独特的疗效，但是由于中医的信息传达、处理、储存以及会面诊断等手段都较为传统，很少与现代信息技术相结合，这使得中医的推广和应用受到了一定的限制，因此，需要一种中医在线智能诊断系统。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明提供一种基于信息储备的中医专家在线智能诊断系统。

本发明的目的采用以下技术方案来实现：

一种基于信息储备的中医专家在线智能诊断系统，包括中医专家诊断平台、患病基本信息库、中医规则模块、诊断结果模块、对外访问单元、语音视频互动单元、诊断信息数据储存模块、云网络和信息直接调取模块，所述中医专家诊断平台具有对外访问单元和语音视频互动单元，对外访问单元用于患者输入病患的基本信息，语音视频互动单元通过远程的语音工具和摄像头为预约专家与患者之间提供互动平台；上述病患的基本信息首先全部输入到患病基本信息库中，然后根据中医规则模块中设定的中医诊断规则，由诊断结果模块输送诊断结果和建议药方至中医专家诊断平台中，同时将诊断结果发送至病人预留的手机上。

本发明的有益效果为：该中医专家在线智能诊断系统能够根据患者提供的基本病患信息，通过内部的中医规则设置，智能地输出诊断结果和处方，同时为患者提供专家的语音视频对话，并能提供相似病例的参考；同时为病患信息的储存配置了全新的、安全可靠的云储存方式，数据储存更加安全可靠。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1是本发明的整体结构示意图；

图2是诊断信息数据储存模块的结构示意图。

具体实施方式

结合以下实施例对本发明作进一步描述。

请参见如图1-2所示的一种基于信息储备的中医专家在线智能诊断系统，包括中医专家诊断平台1、患病基本信息库2、中医规则模块3、诊断结果模块4、对外访问单元5、语音视频互动单元6、诊断信息数据储存模块7、云网络8和信息直接调取模块9，所述中医专家诊断平台1具有对外访问单元5和语音视频互动单元6，对外访问单元5用于患者输入病患的基本信息，语音视频互动单元6通过远程的语音工具和摄像头为预约专家与患者之间提供互动平台；上述病患的基本信息首先全部输入到患病基本信息库2中，然后根据中医规则模块3中设定的中医诊断规则，由诊断结果模块4输送诊断结果和建议药方至中医专家诊断平台1中，同时将诊断结果发送至病人预留的手机上。

作为进一步的优选方案，所述中医专家诊断平台1将其接收到的所有病患基本信息，以及从诊断结果模块7反馈来的诊断结果和建议药方，通过诊断信息数据储存模块7储存到云网络8中。

作为进一步的优选方案，所述中医规则模块3的中医规则包括病名规则、基本病机规则、负荷病机规则、基本证名规则、近似处理规则、药物修改规则、处方修改规则。

作为进一步的优选方案，所述信息直接调取模块9用于患病基本信息库2对云网络8中储存的数据的直接调取，其通过关键字的检索为中医专家诊断平台1提供相似的病例，从而为专家的诊断和患者提供参考。

作为进一步的优选方案，所述病患的基本信息包括患者身份信息、病史、病状、发病季节、发病持续时间。

作为进一步的优选方案，所述诊断信息数据储存模块7包括：

(1)构建模块71：设云网络中储存数据的节点有m个，获取每个节点当前的以下指标参数：cpu容量x1、磁盘空间x2、带宽x3、cpu占用率x4、磁盘空间占用率x5、宽带占用率x6，构建矩阵其中，xij为第j个节点的第i个指标参数，wi为人为设定的第i种指标参数的权重值，1≤i≤6，1≤j≤m，w为6行6列矩阵；构建矩阵其中1≤i≤6，1≤j≤m，函数()6*m代表构成6行m列矩阵,vij表示矩阵v中的第i行第j列元素；

(2)距离参量模块72：按下式计算负荷均匀性参数dj:

其中，

sj＝max(v1j,v2j,…,v6j),tj＝min(v1j,v2j,…,v6j),1≤j≤m；

(3)节点评价矩阵模块73：获取设定时间长度内每个节点向外传送数据时的丢包率hj以及在同样设定时间长度内每个节点的失效次数εj，构建m行m列矩阵

(4)外部威胁矩阵模块74：从每个节点的安全日志中获取设定时间长度内的被非法攻击次数bj，1≤j≤m，构建m行m列矩阵a：其中θ为人为设定的控制常数，并计算矩阵a的值|a|；

(5)原始布置模块75：将待储存的数据分为大小相同的we个，并人为设置该待储存数据的重要度参数pos，按下式计算该待储存数据需要的副本初始数量其中int[]为取整函数，pj为由系统检测到的节点j的在线率,1≤j≤m；

将m个节点按照计算得到的|a|值从小到大进行排序，并将n0个副本依次初步储存于排序最前的n0个节点中，每个节点储存一个副本；

(6)副本数更新模块76：按下式计算副本的动态数量n：

其中，z为云网络中储存的所有文件总个数，zi为第i个文件从副本初步储存好一刻起往后时间长度t内的访问次数，1≤i≤z，vk为第k个上述待储存数据的副本从副本初步储存好一刻起往后时间长度t内的被访问次数，1≤k≤n0，lj为云网络中第j个节点从副本初步储存好一刻起往后时间长度t内的网络流量，1≤j≤m，qy为第y个上述待储存数据的副本从副本初步储存好一刻起往后时间长度t内的网络流量，1≤y≤n0，η1、η2和η3分别为人为设定的访问系数、流量系数和联合安全系数；

(7)节点重排模块77：设定节点丢包率阈值k1、节点失效次数阈值k2和节点失效累计时间k3，如果从副本初步储存好一刻起往后时间长度t内的第j个节点的丢包率hj、失效次数εj以及失效累计时间tj满足：hj≥k1或εj≥k2或tj≥k3，则将节点j剔除出|a|值的排序行列中，剔除后重新按照|a|值对节点进行排序；

(8)副本数量更新模块78：计算得到副本动态数量n后，将待储存数据的当前需要副本数量由n0更新为n，并将n个副本依次储存于|a|排序最前的n个节点中，每个节点储存一个副本；按照以上方式，每隔一个时间长度t对副本的数量和放置进行更新。

该诊断信息数据储存模块能够根据云网络中节点的负荷均匀性和节点的传送丢包率、失效次数和安全性进行综合排序，合理选择储存的节点，克服了以往节点选择依据单一的问题；同时能够根据待储存文件的重要程度来选择初始副本量，正常运行中能够根据副本的访问次数、节点的网路流量以及节点的安全系数来动态地调节副本的数量，并动态地按照传送丢包率、失效次数、失效累计时间进行节点的重新排序，在避免了不必要的储存空间浪费的同时又能很好地保证文件的安全可靠，且运行计算量小，能很好地避免云网络由于数据储存导致的数据拥挤。

最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。