一种全生命周期居民健康档案的数据处理系统及方法与流程

1.本发明涉及数据处理技术领域，具体为一种全生命周期居民健康档案的数据处理系统及方法。


背景技术：

2.健康档案指居民身心健康过程的规范、科学记录，是以居民个人健康为核心、贯穿整个生命过程、涵盖各种健康相关因素、实现信息多渠道动态收集、满足居民自身需要和健康管理的信息资源，由于居民健康档案贯穿整个生命过程，因此需要经常性对居民健康数据进行更新处理。
3.现有的居民健康档案通过随访登记的方式进行补充完善，由于居民人口众多，存在随访不普及的现象，导致大部分居民健康档案存在健康信息遗失的情况，以及无法通过全生命周期居民健康档案对居民的潜在危险进行预测，导致居民健康无法得到有效保障，以及相关部门在开展健康工作时，由于相关部门对居民的健康信息了解程度较低，导致开展的健康工作无法普及到具体的个人，进而无法实现对居民档案的全生命周期记录。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种全生命周期居民健康档案的数据处理系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
5.为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种全生命周期居民健康档案的数据处理方法，所述方法包括以下步骤：步骤一：对居民健康档案中的健康记录时间进行获取，根据获取时间，结合居民就业情况、居民婚姻情况和居民家人购药情况，对居民健康档案是否属于全生命周期的健康档案进行判断；步骤二：对不属于全生命周期的居民健康档案进行健康记录的修复；步骤三：基于修复处理后的居民健康档案，将居民健康档案与居民信息进行唯一匹配；步骤四：根据全生命周期居民健康档案对居民健康风险程度进行评估。
6.进一步的，所述步骤一包括：步骤一（1）：对居民健康档案中的健康记录时间、居民就业情况、居民婚姻情况和居民家人购药情况进行获取；步骤一（2）：根据步骤一（1）中的获取信息，对居民健康档案中缺少的健康记录时间和内容进行预测；步骤一（3）：基于步骤一（2），对居民健康档案中缺少的健康记录时间和内容进行确定，并根据确定内容判断上述居民健康档案是否属于全生命周期的居民健康档案。
7.进一步的，所述步骤一（2）中具体的预测方法为：1）基于居民就业次数和就业年限对居民健康档案中缺少的体检时间进行确定，基
于居民婚姻情况对居民健康档案中缺少的婚检时间进行确定，将居民体检项目内容和婚检项目内容与居民健康档案内容进行对比，根据对比结果对居民体检项目和婚检项目中的异常项目进行确定；2）根据确定的居民体检项目和婚检项目异常项，对居民体检项目和婚检项目中存在的潜在异常项目进行预测，具体的预测公式为： ；其中， 表示居民体检项目或婚检项目中异常项对应的异常值， 表示居民体检项目或婚检项目中异常项对应的标准值， 表示居民体检项目或婚检项目中异常项对应的编号，
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表示居民体检项目或婚检项目中正常项对应的编号， 表示第 个异常项与第 个正常项之间的关联系数，当
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时，表示第
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个正常项为潜在的异常项目，当
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时，表示第 个正常项不具有潜在危险， ；3）根据确定的居民体检项目异常项、婚检项目异常项和预测的潜在异常项对应的异常值变化情况，结合居民家人购药情况，对居民健康档案中缺少的用药时间和用药内容进行确定。
8.进一步的，所述步骤三包括：步骤三（1）：根据居民活动轨迹将居民健康档案与居民个人进行匹配，，避免在对居民健康档案进行调用时，由于输入的居民姓名应用广泛，导致出现的健康档案数量众多，增加了工作人员的工作量，以及容易导致健康档案出现错误记录，具体方法为：1》基于居民姓名对居民健康档案进行检索，若检索结果出现多个健康档案，则对出现的多个健康档案进行标记处理；2》基于居民活动轨迹对居民身体易病变位置进行预测，具体的预测方法为：以居民居住地所在位置为坐标原点构建坐标系，将居民活动轨迹在构建的坐标系上进行表示，利用公式 对居民一天内的轨迹变化频率进行预测，则： ；其中， 表示居民活动轨迹对应的坐标， 表示居民居住地坐标， 表示居民到达第一个目的地时对应的坐标， 表示居民从居住地到达第一个目的地所耗费的时间，单位为小时， 表示采集的坐标对应的编号， 表示一天内对居民坐标的采集次数，当 时，表示居民活动轨迹未发生变化，当时，表示居民活动轨迹发生变化， 表示对 进行赋值，当 时，
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，当时，
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；根据预测的
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值大小和居民工作姿势对居民身体易病变位置进行判断；
3》将居民身体易病变位置预测结果，与标记处理后的多个健康档案中出现的异常项位置进行对比，当对比结果一致时，将该居民与对应健康档案进行匹配；步骤三（2）：匹配结束后，对居民个人健康档案和居民家族健康档案进行调用，对居民个人健康档案与居民家族健康档案之间的相似度进行计算，基于相似度值对居民健康档案进行唯一确定，例如，居民个人健康档案与居民家族中父亲的健康档案相似度值最高，则对居民个人健康档案进行调用时，需将居民姓名和居民父亲姓名一起输入才能调用属于居民自己的唯一健康档案。
9.进一步的，所述步骤四根据全生命周期居民健康档案对居民健康风险程度进行评估，具体方法为：基于全生命周期居民健康档案中对应项目的检测数据构建线性方程，利用线性方程倾斜角变化幅度值对全生命周期居民健康档案对居民健康风险程度进行评估。
10.一种全生命周期居民健康档案的数据处理系统，所述系统包括居民健康档案判断模块、居民健康档案修复模块、匹配模块和居民健康风险评估模块；所述居民健康档案判断模块用于根据居民健康档案中的健康记录时间、居民就业情况、居民婚姻情况和居民家人购药情况，对居民健康档案是否属于全生命周期的健康档案进行判断，并将判断结果传输至居民健康档案修复模块；所述居民健康档案修复模块用于对居民健康档案判断模块传输的判断结果进行接收，以及根据预测的居民健康档案中缺少的健康记录时间和内容，对居民健康档案进行修复，并将修复处理后的居民健康档案传输至匹配模块；所述匹配模块用于对居民健康档案修复模块传输的居民健康档案进行接收，将修复处理后的居民健康档案与居民信息进行唯一匹配，并将匹配结果传输至居民健康风险评估模块；所述居民健康风险评估模块用于对匹配单元传输的匹配结果进行接收，根据匹配结果对对应居民的健康风险程度进行评估。
11.进一步的，所述居民健康档案判断模块包括信息获取单元、健康记录残缺内容预测单元、健康记录残缺时间判断单元和居民健康档案判断单元；所述信息获取单元对居民健康档案中的健康记录时间、居民就业情况、居民婚姻情况和居民家人购药情况进行获取，并将获取信息传输至健康记录残缺时间判断单元；所述健康记录残缺内容预测单元将居民体检项目内容和婚检项目内容与居民健康档案内容进行对比，根据对比结果对居民体检项目和婚检项目中的异常项目进行确定，根据确定结果，利用预测公式对居民体检项目和婚检项目中存在的潜在异常项目进行预测，并将预测的潜在异常项对应的异常值变化情况、确定的居民体检项目异常项和婚检项目异常项传输至健康记录残缺时间判断单元和居民健康档案修复模块，其中， 表示居民体检项目或婚检项目中异常项对应的异常值， 表示居民体检项目或婚检项目中异常项对应的标准值， 表示居民体检项目或婚检项目中异常项对应的编号， 表示居民体检项目或婚检项目中正常项对应的编号， 表示第 个异常项与第 个正常项之间的关联系数，当 时，表示第 个正常项为潜在的异常项目，当 时，表示第个正常项不具有潜在危险， ；所述健康记录残缺时间判断单元对信息获取单元传输的获取信息进行接收，以及
对健康记录残缺内容预测单元传输的预测的潜在异常项对应的异常值变化情况、确定的居民体检项目异常项和婚检项目异常项进行接收，基于居民就业次数和就业年限对居民健康档案中缺少的体检时间进行判断，基于居民婚姻情况对居民健康档案中缺少的婚检时间进行判断，根据确定的居民体检项目异常项、婚检项目异常项和预测的潜在异常项对应的异常值变化情况，结合居民家人购药情况，对居民健康档案中缺少的用药时间和用药内容进行确定，并将缺少的体检时间、婚检时间、用药时间和用药内容传输至居民健康档案判断单元和居民健康档案修复模块；所述居民健康档案判断单元对健康记录残缺时间判断单元传输的缺少的体检时间、婚检时间和用药时间进行接收，基于接收内容对居民健康档案是否属于全生命周期的健康档案进行判断，并根据判断结果控制健康记录残缺内容预测单元与居民健康档案修复模块和健康记录残缺时间判断单元与居民健康档案修复模块之间的通信。
12.进一步的，所述居民健康档案修复模块包括信息匹配单元和居民健康档案修复单元；所述信息匹配单元对健康记录残缺内容预测单元传输的预测的潜在异常项对应的异常值变化情况、确定的居民体检项目异常项和婚检项目异常项，以及健康记录残缺时间判断单元传输的缺少的体检时间、婚检时间、用药时间和用药内容进行接收，根据接收内容，将确定的健康记录时间和健康记录内容进行匹配，并将信息匹配结果传输至居民健康档案修复单元；所述居民健康档案修复单元对信息匹配单元传输的匹配结果进行接收，根据接收内容对居民健康档案进行修复，并将修复处理后的居民健康档案传输至匹配模块。
13.进一步的，所述匹配模块包括居民身体易病变位置预测单元、匹配单元和居民健康档案确定单元；所述居民身体易病变位置预测单元对居民健康档案修复单元传输的居民健康档案进行接收，基于居民姓名对居民健康档案进行检索，若检索结果出现多个健康档案，则对出现的多个健康档案进行标记处理，利用预测公式对居民身体易病变位置进行预测，并将预测结果传输至匹配单元，其中， 表示居民活动轨迹对应的坐标， 表示居民居住地坐标， 表示居民到达第一个目的地时对应的坐标， 表示居民从居住地到达第一个目的地所耗费的时间，单位为小时，
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表示采集的坐标对应的编号， 表示一天内对居民坐标的采集次数，当 时，表示居民活动轨迹未发生变化，当 时，表示居民活动轨迹发生变化， 表示对 进行赋值，当时，，当 时，
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；
所述匹配单元对居民身体易病变位置预测单元传输的预测结果进行接收，将居民身体易病变位置预测结果，与标记处理后的多个健康档案中出现的异常项位置进行对比，当对比结果一致时，将该居民与对应健康档案进行匹配，并将匹配结果传输至居民健康档案确定单元；所述居民健康档案确定单元对匹配单元传输的匹配结果进行接收，基于匹配结果对居民个人健康档案和居民家族健康档案进行调用，对居民个人健康档案与居民家族健康档案之间的相似度进行计算，基于相似度值对居民健康档案进行唯一确定，并将确定结果传输至居民健康风险评估模块。
14.进一步的，所述居民健康风险评估模块用于对居民健康档案确定单元传输的匹配结果进行接收，基于全生命周期居民健康档案中对应项目的检测数据构建线性方程，利用线性方程倾斜角变化幅度值对全生命周期居民健康档案对居民健康风险程度进行评估。
15.与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：1.本发明通过将居民体检项目内容和婚检项目内容与居民健康档案内容进行对比，对居民体检项目和婚检项目中的异常项目进行确定，根据确定的异常项目对居民体检或婚检项目中存在的潜在异常项目进行预测，根据健康档案中的健康记录、居民就业情况、居民婚姻情况和居民家人购药情况，对异常项目对应的记录时间进行确定，基于记录时间对居民健康档案是否属于全生命周期的健康档案进行判断，且通过预测结果对非全生命周期的健康档案进行修复，保证居民健康得到有效保障。
16.2.本发明利用居民活动轨迹将居民健康档案与居民个人进行匹配，保证在调用居民个人健康档案时，不会同时出现多个健康档案，减少了工作人员的工作量，有利于相关部门开展健康工作时普及到具体个人，进一步提高了系统的使用效果。
附图说明
17.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：图1是本发明一种全生命周期居民健康档案的数据处理系统及方法的工作流程示意图；图2是本发明一种全生命周期居民健康档案的数据处理系统及方法的工作原理结构示意图。
具体实施方式
18.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做出创造性劳动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。
19.请参阅图1和图2，本发明提供技术方案：一种全生命周期居民健康档案的数据处理方法，方法包括以下步骤：步骤一：对居民健康档案中的健康记录时间进行获取，根据获取时间，结合居民就业情况、居民婚姻情况和居民家人购药情况，对居民健康档案是否属于全生命周期的健康
档案进行判断；步骤一包括：步骤一（1）：对居民健康档案中的健康记录时间、居民就业情况、居民婚姻情况和居民家人购药情况进行获取；步骤一（2）：根据步骤一（1）中的获取信息，对居民健康档案中缺少的健康记录时间和内容进行预测，具体的预测方法为：1）基于居民就业次数和就业年限对居民健康档案中缺少的体检时间进行确定，基于居民婚姻情况对居民健康档案中缺少的婚检时间进行确定，将居民体检项目内容和婚检项目内容与居民健康档案内容进行对比，根据对比结果对居民体检项目和婚检项目中的异常项目进行确定；2）根据确定的居民体检项目和婚检项目异常项，对居民体检项目和婚检项目中存在的潜在异常项目进行预测，具体的预测公式 为： ；其中， 表示居民体检项目或婚检项目中异常项对应的异常值， 表示居民体检项目或婚检项目中异常项对应的标准值， 表示居民体检项目或婚检项目中异常项对应的编号， 表示居民体检项目或婚检项目中正常项对应的编号， 表示第 个异常项与第 个正常项之间的关联系数，当 时，表示第 个正常项为潜在的异常项目，当时，表示第 个正常项不具有潜在危险， ；3）根据确定的居民体检项目异常项、婚检项目异常项和预测的潜在异常项对应的异常值变化情况，结合居民家人购药情况，对居民健康档案中缺少的用药时间和用药内容进行确定；步骤一（3）：基于步骤一（2），对居民健康档案中缺少的健康记录时间和内容进行确定，并根据确定内容判断上述居民健康档案是否属于全生命周期的居民健康档案；步骤二：对不属于全生命周期的居民健康档案进行健康记录的修复；步骤三：基于修复处理后的居民健康档案，将居民健康档案与居民信息进行唯一匹配；步骤三包括：步骤三（1）：根据居民活动轨迹将居民健康档案与居民个人进行匹配，，避免在对居民健康档案进行调用时，由于输入的居民姓名应用广泛，导致出现的健康档案数量众多，增加了工作人员的工作量，以及容易导致健康档案出现错误记录，具体方法为：1》基于居民姓名对居民健康档案进行检索，若检索结果出现多个健康档案，则对出现的多个健康档案进行标记处理；2》基于居民活动轨迹对居民身体易病变位置进行预测，具体的预测方法为：以居民居住地所在位置为坐标原点构建坐标系，将居民活动轨迹在构建的坐标系上进行表示，利用公式 对居民一天内的轨迹变化频率进行预测，则： ；
表示采集的坐标对应的编号， 表示一天内对居民坐标的采集次数，当 时，表示居民活动轨迹未发生变化，当 时，表示居民活动轨迹发生变化， 表示对 进行赋值，当 时， ，当 时， ；匹配单元对居民身体易病变位置预测单元传输的预测结果进行接收，将居民身体易病变位置预测结果，与标记处理后的多个健康档案中出现的异常项位置进行对比，当对比结果一致时，将该居民与对应健康档案进行匹配，并将匹配结果传输至居民健康档案确定单元；居民健康档案确定单元对匹配单元传输的匹配结果进行接收，基于匹配结果对居民个人健康档案和居民家族健康档案进行调用，对居民个人健康档案与居民家族健康档案之间的相似度进行计算，基于相似度值对居民健康档案进行唯一确定，并将确定结果传输至居民健康风险评估模块；居民健康风险评估模块用于对居民健康档案确定单元传输的匹配结果进行接收，基于全生命周期居民健康档案中对应项目的检测数据构建线性方程，利用线性方程倾斜角变化幅度值对全生命周期居民健康档案对居民健康风险程度进行评估。
21.实施例：设居民在一天内到达第一个目的地时对应的坐标为 ，居民从居住地到达第一个目的地所耗费的时间为 ，居民从居住地出发的时间为 ，，， ， ， ， ， ， ， ， ， ，设定值为 ，居民工作姿势为坐姿，则：居民一天内的轨迹变化频率为： ；由于 ，因此可判断居民长期处于一种工作状态，结合居民工作姿势，预测居民易病变位置为颈部。
22.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
23.最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可
以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。