一种智能医疗系统的制作方法

本发明涉及智能化领域，尤其涉及一种智能医疗系统。

技术背景

当前，人们的生活节奏越来越快，所承受的心理和生理压力也随之增大，人们时常处于一种不健康的生活状态之中。普通的生理传感器虽然能够对用户的生理参数进行测量，但无法提供综合的分析，不能对用户出现的生理异常状况进行提醒。另一方面，当觉察出自身健康可能出现异常时，人们也可能面临就医困难、医疗资源分配不均的情形。这导致就医效率低，患者可能无法获得及时的治疗。

因此，需要提供一种能够对用户测得的生理参数进行有效分析，并大大提高用户就医效率的智能医疗系统。

技术实现要素：

发明目的：针对现有技术的不足，本发明提出一种智能医疗系统，不仅能够提供实时的医疗监护，还能使人们在患病时得到及时的诊治。

技术方案：本发明所述的智能医疗系统包括用户端、总服务器和专家系统；用户端与总服务器相连，总服务器与专家系统相连；

所述用户端耦合到生理传感器且具有用户输入界面，用于将来自所述生理传感器的测量数据和用户输入传送给所述总服务器；

所述专家系统包含专家列表，所述专家列表包括专家档案；

所述总服务器用于：基于用户输入的个人信息创建用户档案；结合所述个人信息分析所述测量数据得到分析结果和建议，将分析结果写入所述用户档案，并将所述分析结果反馈给相应用户端；当所述分析结果指示用户需要专业治疗时，访问所述专家列表，将所述用户档案和所述专家档案进行匹配以生成专家推荐列表，且向所述相应用户端发送所述专家推荐列表。

其中，将所述用户档案和所述专家档案进行匹配以生成专家推荐列表包括：为专家档案中的一或多个信息项设定优先级；将所述专家档案中的所述一或多个信息项的一部分与所述用户档案中的对应信息项设置为关联项，并计算关联项的匹配程度；基于所述专家档案中非关联项的内容计算所述非关联项的得分；基于所述优先级、所述匹配程度和所述得分计算所述专家档案的总得分；及基于所述专家列表中每一专家档案的总得分排名筛选出一或多个专家档案，以生成所述专家推荐列表。

所述用户档案包含以下各项中的一或多项：性别、年龄、位置、病史和当前潜在疾病。

所述专家档案包含以下各项中的一或多项：擅长疾病、年资、所属医院级别、所属医院位置、预约情况和患者满意度。

所述专家系统还包括预约模块，用于处理经由所述总服务器转发的用户预约请求

所述智能医疗系统还包括中继服务器和负载均衡器，所述中继服务器用于所述总服务器与所述用户端之间的通信，所述负载均衡器用于为所述用户端的网络位置提供精确的定位服务，以便为所述用户端选择最佳的中继服务器。

有益效果：本发明与现有技术相比，其优点为：(1)可及时判断用户身体出现的异常情况；(2)大大提高了用户的就医效率；(3)有助于专家做出更准确的诊断；(4)能够满足大数据分析处理所需的网络畅通、稳定和快速传输的要求。

附图说明

图1为本发明的智能医疗系统的结构示意图的一个实施例；

图2为专家档案的示意图；

图3为用户档案的示意图；

图4为本发明的智能医疗系统的结构示意图的另一实施例。

具体实施方式

参见图1，本发明的智能医疗系统包括专家系统3、总服务器2和用户端1a、1b和1c。其中，专家系统3中存储有专家列表4，专家列表4包含多个专家档案5。总服务器2中存储有用户档案6。虽然图1中示出了三个用户端1a、1b和1c，然而应当理解实际情况中用户端的个数可以为一或多个。

下面以用户经由用户端1c接入该智能医疗系统为例说明该系统的工作原理。

首先，需要确保用户端连接到生理传感器。生理传感器可以包括血压仪、血脂检测仪、尿液分析仪、智能血糖仪、智能体重仪、智能体温检测仪、睡眠检测仪、睡眠床垫或智能手环等智能穿戴设备。

如果用户是第一次使用用户端，则需要输入个人信息进行注册，用户端1(c)会将个人信息传送至总服务器2用于创建用户档案6。如果用户已经进行过注册，则用户端1(c)会将来自生理传感器的测量数据传送至总服务器2。总服务器2随后会对接收到的测量数据进行详细分析，并根据所得的分析结果和测量数据更新所述用户档案6。同时，总服务器2会将分析结果反馈给用户端1(c)。该分析结果可以包括各项生理参数是否正常、用户健康状态、注意事项和是否需要专业治疗等。当分析结果指示需要专家治疗时，总服务器会访问专家系统，将用户档案6和专家档案5进行匹配，生成专家推荐列表，并向用户端1(c)发送该专家列表。

如图3，针对某一特定用户的用户档案6可以包含多个信息项，例如：用户名、性别、年龄、位置、病史、当前潜在疾病等。

如图4，针对某一特定专家的专家档案5也可以包含多个信息项，例如：专家名、年资、医院级别、位置、擅长疾病、预约情况和患者满意度等。

在匹配过程中，总服务器会为专家档案中的一或多个信息项设置优先级。例如，可以将专家档案中年资、医院级别、位置、擅长疾病、预约情况和患者满意度的优先级依次设置为1、2、4、5、6和3，其中优先级的值越高代表需要优先考虑。应当理解，上面列出的针对各个项设置的优先级仅仅是示例性的，可以根据实际情况对各个信息项的优先级进行调整，而且还可以由用户通过输入界面进行自行设定。

此外，总服务器还将专家档案中上述一或多个信息项的一部分与用户档案中的对应信息项设置为关联项。例如，可以将专家档案中的“位置”项与用户档案中的“位置”项设置为关联项，并将专家档案中的“擅长疾病”项与用户档案中的“当前潜在疾病”项设置为关联项。针对专家档案和用户档案中的关联项，总服务器会计算这些关联项的各自的匹配程度。例如，当用户档案中“位置”项指示的地址与专家档案中“位置”项指示的地址越相近，则匹配程度越高。类似地，如果用户档案中“可能潜在疾病”项中指示的疾病包含在专家档案的“擅长疾病”项所包括的疾病中，则也指示二者的匹配程度越高。

对于专家档案中一或多个信息项中的各个非关联项，则需要根据其具体内容确定各个非关联项的得分。例如，“年资”项中所指示的年资越长，则得分越高；“患者满意度”项中指示的比率越高，则得分越高。

针对每一专家档案，在确定好各个信息项的优先级、关联项的匹配程度和非关联项的得分后，总服务器便基于上述参数确定该专家档案的总得分。在计算出专家列表中每一专家档案的总得分后，总服务器进一步根据得分情况筛选出总得分最高的一或多个专家档案，以生成专家推荐列表发送给用户端。

当用户经由用户端接收到来自总服务生成的专家推荐列表后，可以进一步发送预约请求至总服务器，再由总服务器访问专家系统的预约模块完成预约。总服务器在访问预约模块时，会提取用户档案中的部分信息项(例如，“年龄”、“病史”和“当前潜在疾病”等信息项)生成参考文件发送至所述专家系统。在用户预约成功去相应的专家处就诊时，专家可以经由专家系统方便地查看到上述参考文件的信息，以作为诊断时的参考。

可见，本发明公开的智能医疗系统能够帮助用户及时诊断出异常情况和潜在的疾病，并在第一时间向用户推荐最合适的专家供用户进行预约。同时，该智能医疗系统也能够使专家在就诊时更加全面地了解到患者的情况，便于专家为患者做出更为准确的诊断。

附图4中所示的智能医疗系统的另一实例相较于附图1中的实施例增加了中继服务器9a和9b以及负载均衡器10。中继服务器9a和9b位于总服务器2和用户端1a、1b和1c之间。通过多种动态加速技术(tcp优化、动态路由优化等)，可以保障各中继服务器与总服务器2之间网络畅通、稳定。负载均衡服务器10可以提供用户端1a、1b和1c的网络位置的定位服务，可精确到用户端1a、1b和1c的地理位置以及所使用的宽带接入运营商，以便为不同用户端1a、1b和1c选择最佳的中继服务器9a或9b以接入到总服务器2，从而保障数据的快速稳定传输。应理解，实际系统中的中继服务器可以为一或多个，而非仅限于两个。