一种基于大数据的智慧校园学生健康管理系统的制作方法

本发明涉及学生健康管理，更具体地说，本发明涉及一种基于大数据的智慧校园学生健康管理系统。

背景技术：

1、学生群体是未来社会发展的中坚力量，其体质健康与国家民族兴衰以及社会发展关系密切；现有申请公开号cn113257420a公开了一种基于物联网的智慧校园体质健康管理系统，通过物联网能够对在校学生进行高效率体质健康管理，节约管理时间成本，减轻校园管理劳动力的投入，但是上述发明是通过对血压、视力和尿液等的检测来判断学生当前的健康状态，而无法针对如家族性遗传病这样的到一定时期才会出现症状的疾病进行提前的预警，且即使学生出现早期症状，由于对学生家族遗传病史的不了解，去医院就诊时，受限于医生的水平，也可能导致误诊，错过最佳治疗时期，而学生的家族遗传病史又属于个人隐私，学校私自收集有隐私泄露的风险。

2、鉴于此，本发明提出一种基于大数据的智慧校园学生健康管理系统以解决上述问题。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供一种基于大数据的智慧校园学生健康管理系统，应用于健康管理服务器中，系统包括：

2、第一收集模块，用于向户籍查询服务器发送预收集的学生身份信息，并接收户籍查询服务器根据学生身份信息查询与所述学生身份信息对应的近亲属身份信息；

3、第二收集模块，用于向医院服务器发送近亲属身份信息；并接收医院服务器查询与近亲属身份信息对应的病例信息；

4、第一分析模块，用于对病例信息进行分析，判定是否生成与学生身份信息对应的遗传病信息，若生成遗传病信息，则将学生身份信息与对应的遗传病信息关联存储，遗传病信息包括遗传病名称与遗传异常指标名称；

5、模型训练模块，用于收集历史遗传病例数据，并根据历史遗传病例数据训练出预测i个与遗传病名称对应遗传患病程度的机器学习模型，i为大于或等于1的整数；

6、第二分析模块，根据学生端发送的查询信息，查询学生端对应学生身份信息是否具有对应的遗传病信息，向对应的学生端发送查询到的遗传病信息，并获取查询到的遗传病信息对应的查询指标数据，并将查询指标数据输入与遗传病名称对应的机器学习模型，对应机器学习模型输出遗传患病程度，并发送至对应的学生端。

7、优选的，学生身份信息至少包括身份证号。

8、优选的，判定是否生成与学生身份信息对应的遗传病信息的方法包括：

9、提取病例信息中的确诊结果；

10、将近亲属均具有的确诊结果标记为共有确诊结果；

11、将共有确诊结果在预设遗传病目录中查询，若共有确诊结果具有与遗传病目录相同的确诊结果，则生成遗传病信息。

12、优选的，遗传病信息包括遗传病名称与遗传异常指标名称，遗传病名称与异常指标名称获取方法包括：

13、将共有确诊结果具有与遗传病目录相同的确诊结果对应的疾病名称标记为遗传病名称；

14、将遗传病名称对应的异常指标名称标记为遗传异常指标名称。

15、优选的，历史遗传病例数据包括若干组同一类型的遗传病名称、遗传异常指标名称对应的指标数据与遗传患病程度，将遗传患病程度转换为数字标签。

16、优选的，机器学习模型训练的方法包括：

17、将一组指标数据与遗传患病程度转换为对应的一组特征向量；

18、将每组特征向量作为机器学习模型的输入，所述机器学习模型以一组指标数据对应的数字标签作为输出，以一组实时的指标数据对应的数字标签作为预测目标，以最小化机器学习模型损失函数值作为训练目标；当机器学习模型损失函数值小于等于预设的目标损失值时停止训练。

19、优选的，查询信息由学生端生成，查询信息包括学生身份信息。

20、优选的，查询指标数据由学生端提供，查询指标数据根据遗传病名称确定。

21、优选的，预收集的学生身份信息为学校服务器采集的学生身份信息；

22、将训练好的机器学习模型部署在各个学校服务器中，当健康管理服务器的网络带宽使用率超过预设网络带宽使用率阈值时，将收到学生端发送的查询指标数据，根据查询到的遗传病信息匹配出对应的机器学习模型，将匹配出的机器学习模型与查询指标数据发送至与学生端对应的学校服务器，查询指标数据包括学生信息；学校服务器调取与匹配出的机器学习模型一致的机器学习模型。

23、一种基于大数据的智慧校园学生健康管理方法，基于所述的一种基于大数据的智慧校园学生健康管理系统实现，所述方法包括：

24、向户籍查询服务器发送预收集的学生身份信息，并接收户籍查询服务器根据学生身份信息查询与所述学生身份信息对应的近亲属身份信息；

25、向医院服务器发送近亲属身份信息；并接收医院服务器查询与近亲属身份信息对应的病例信息；

26、对病例信息进行分析，判定是否生成与学生身份信息对应的遗传病信息，若生成遗传病信息，则将学生身份信息与对应的遗传病信息关联存储，遗传病信息包括遗传病名称与遗传异常指标名称；

27、收集历史遗传病例数据，并根据历史遗传病例数据训练出预测i个与遗传病名称对应遗传患病程度的机器学习模型，i为大于或等于1的整数；

28、根据学生端发送的查询信息，查询学生端对应学生身份信息是否具有对应的遗传病信息，向对应的学生端发送查询到的遗传病信息，并获取查询到的遗传病信息对应的查询指标数据，并将查询指标数据输入与遗传病名称对应的机器学习模型，对应机器学习模型输出遗传患病程度，并发送至对应的学生端。

29、一种电子设备，处理器和存储器；

30、其中，所述存储器中存储有可供处理器调用的计算机程序；

31、所述处理器通过调用所述存储器中存储的计算机程序，执行上述的一种基于大数据的智慧校园学生健康管理方法。

32、一种计算机可读存储介质，其上存储有可擦写的计算机程序；

33、当所述计算机程序在计算机设备上运行时，使得所述计算机设备执行上述的一种基于大数据的智慧校园学生健康管理方法。

34、本发明一种基于大数据的智慧校园学生健康管理系统的技术效果和优点：

35、1.将根据学生身份信息查询学生是否有家族遗传病的过程以及在有家族遗传病时，需要获取的近亲属身份信息以及近亲属身份信息对应的病例信息均存储在政府相关职能监管机构设立的健康管理服务器，避免了学生和近亲属的隐私信息泄露，提高了数据的安全性。

36、2.在学生查询自己是否具有家族遗传病时，若具有家族遗传病时，系统自动识别该学生对应的遗传病名称，并根据对应的遗传病名称，提示学生输入与该遗传病名称对应的查询指标数据，并自动将查询指标数据接入与遗传病名称对应的机器学习模型，方便了学生查询，有效提升了查询效率。

37、3.机器学习模型的训练集数据通过从医院获取同一类型遗传病病患病例信息中收集，提高机器学习模型预测的准确度，同时将机器学习模型训练过程放置在健康管理服务器中，很大程度上避免了遗传病例大数据的泄露。

38、4.通过在学校设置单独的学校服务器，可以通过学校服务器收集学生身份信息再发送到健康管理服务器，解决了学生信息收集不够全面的情况，当健康管理服务器的网络带宽使用率超过预设网络带宽使用率阈值时，将查询指标数据输入对应的学校服务器中，由学校服务器中的对应的机器学习模型进行运算输出，提升查询输出的及时性，减少健康管理服务器的访问压力；同时通过学校服务器采集学生身份信息而不是直接通过健康管理服务器采集，避免了由于学生对健康管理服务器的认识不足、信任度不够导致的学生拒绝提供身份信息以及学生提供虚假的、不真实的身份信息的问题。