【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗数据处理，尤其涉及基于云平台的糖尿病数据共享与分析系统。
技术介绍
1、医疗数据处理
包含利用信息技术对医疗相关数据进行采集、存储、传输、分析与共享的技术方法，该
的核心内容在于通过计算机和数据分析技术，对分散的医疗数据进行统一管理与深度挖掘，满足健康管理、疾病监测和医疗研究等需求，医疗数据处理
包括数据标准化、数据安全保护、分布式存储和大数据分析等关键
技术实现思路
，以保障医疗数据的有效性、完整性和可用性，同时支持医疗数据在不同平台间的互联互通与分析应用。
2、其中，糖尿病数据共享与分析系统是指一种基于信息技术的医疗数据处理系统，专门用于实现糖尿病相关数据的多方共享与高效分析，该系统针对糖尿病患者的健康管理需求，主要涵盖患者数据信息的采集、跨机构数据共享和基于云平台的数据处理功能，该系统利用云平台技术，将不同来源的糖尿病相关数据进行统一的格式化处理后上传至云端，通过访问控制机制实现数据在不同用户间的安全共享，通过数据分析手段对健康数据进行分类、关联分析及趋势预测等操作，支持相关数据的多维度研究与应用。
3、现有技术在糖尿病数据的采集、存储和分析中，存在数据格式不统一、来源数据质量参差不齐等问题，导致数据整合困难，数据冲突与冗余问题频繁出现，影响后续分析的准确性和完整性，在数据共享方面，现有技术依赖于单一访问控制机制，未能针对不同用户的需求灵活调整共享策略，造成数据共享效率低下甚至安全隐患，在数据分析与分类层面，现有技术未能充分考虑患者多维特征的复杂性和个体差异性，分类方式较
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于云平台的糖尿病数据共享与分析系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：基于云平台的糖尿病数据共享与分析系统包括：
3、糖尿病数据协同处理模块基于云平台医疗机构糖尿病患者数据，提取患者血糖数据、饮食记录和活动行为数据，分析数据批次、多维特征，筛选噪声项和重复数据，剔除干扰因素并合并数据，生成患者数据加密数据组；
4、患者特征分层管理模块基于所述患者数据加密数据组，识别患者糖尿病类型、药物使用记录、血糖波动趋势，进行特征值匹配与归类标记，生成患者特征分类结果，调用分层信息对共享特征节点进行优先级排序，生成患者分层特征网络结构；
5、糖尿病关联路径分析模块基于所述患者分层特征网络结构，分析节点间的关联强度、交互记录和分层关系路径，剔除低频节点与弱关联路径，得到多维路径数据，对路径间的交互节点进行扩展分析，生成糖尿病交互路径模型；
6、智能语义推理模块基于所述糖尿病交互路径模型，分析查询内容关键词与模型节点关系，调用路径交互节点和路径层级信息进行关键词匹配，获取关键词关联路径集合，结合数据共享提取协同数据内容，筛选查询内容匹配的高频节点，生成糖尿病数据语义分析路径结果。
7、作为本专利技术的进一步方案，所述患者数据加密数据组的获取步骤具体为：
8、基于云平台医疗机构糖尿病患者数据，提取患者血糖数据、饮食记录和活动行为数据，通过数据源标识和记录时间戳对血糖数据、饮食记录和活动行为数据进行初步比对，将三类数据按照患者id进行多维索引匹配，生成多维度数据映射关系；
9、基于所述多维度数据映射关系，筛选并移除噪声项和重复数据，通过识别三类数据的偏离行为，执行偏离因子判断与数据权重调整，采用公式：；
10、生成调整后的特征数据关系；
11、其中，代表偏离因子调整值，为特征数据权重，为数据实时值，为特征数据的标准值中位数，为总数据量，为数据序列索引；
12、调用所述调整后的特征数据关系，对血糖、饮食和活动行为三类数据依据匹配特征进行噪声剔除和多源数据合并，并通过患者id进行加密处理，生成患者数据加密数据组。
13、作为本专利技术的进一步方案，所述患者特征分类结果的获取步骤具体为：
14、调用所述患者数据加密数据组中血糖记录、饮食记录和药物使用记录字段，分析患者的血糖波动幅度、饮食成分摄入情况和药物种类变化，按照患者id对每个字段数据点执行归并处理，生成患者特征初始索引集；
15、对所述患者特征初始索引集中血糖波动幅度字段，结合患者药物使用记录和饮食成分摄入情况，判断是否符合糖尿病类型特征，将特征值输入患者分类阈值，采用公式：；
16、计算得到糖尿病类型匹配值；
17、其中，为糖尿病类型匹配值，为血糖波动权重，为血糖波动数据值，为血糖波动中位值，为血糖匹配参数调节系数，为饮食摄入权重，为饮食成分摄入特征值，为饮食调节参数；
18、调用所述糖尿病类型匹配值，将患者的特征值匹配到标准分类模板中，将患者的糖尿病类型、药物使用记录和血糖波动趋势依据模板分类标签进行归类与标记，生成患者特征分类结果。
19、作为本专利技术的进一步方案，所述患者分层特征网络结构的获取步骤具体为：
20、基于所述患者特征分类结果，提取特征节点，按分类标签归类节点关联属性，依据权重参数与关联性指标对节点进行初步分组，为每组节点分配唯一标识，获取节点分组属性集；
21、基于所述节点分组属性集，提取共享特征节点的属性值，结合分层信息对节点属性值进行关联性匹配，使用权重参数与节点分布频次分析共享特征节点的优先级，并对优先级进行排列，获取分层共享特征优先级值表；
22、基于所述分层共享特征优先级值表，按照优先级的排列顺序依次识别特征节点之间的关联，使用优先级和节点间的分组关联作为连接参数，调整关联中的连接强度，获取患者分层特征网络结构。
23、作为本专利技术的进一步方案，所述多维路径数据的获取步骤具体为：
24、调用所述患者分层特征网络结构中每个节点的关联记录，提取节点间交互强度、交互次数和分层路径关系，归并交互强度累计值，按交互次数计算路径累计交互权重，建立节点间初始路径关系图；
25、对所述节点间初始路径关系图，识别每条路径的强度值和关联权重，结合路径频率剔除低频路径和弱关联路径，采用公式：；
26、生成优化路径关联数据集；
27、其中，为路径强度权重，为节点关联权重，为路径交互强度，为路径交互频率，为路径权重调节参数，为路径频率调节参数；
28、调用所述优化路径关联数据集中的路径强度权重，对分层路径关系进行匹配，将关联权重和路径强度值整合至分层路径结构中，获取多维路径数据。<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于云平台的糖尿病数据共享与分析系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于云平台的糖尿病数据共享与分析系统，其特征在于，所述患者数据加密数据组的获取步骤具体为：
3.根据权利要求2所述的基于云平台的糖尿病数据共享与分析系统，其特征在于，所述患者特征分类结果的获取步骤具体为：
4.根据权利要求3所述的基于云平台的糖尿病数据共享与分析系统，其特征在于，所述患者分层特征网络结构的获取步骤具体为：
5.根据权利要求4所述的基于云平台的糖尿病数据共享与分析系统，其特征在于，所述多维路径数据的获取步骤具体为：
6.根据权利要求5所述的基于云平台的糖尿病数据共享与分析系统，其特征在于，所述糖尿病交互路径模型的获取步骤具体为：
7.根据权利要求6所述的基于云平台的糖尿病数据共享与分析系统，其特征在于，所述关键词关联路径集合的获取步骤具体为：
8.根据权利要求7所述的基于云平台的糖尿病数据共享与分析系统，其特征在于，所述糖尿病数据语义分析路径结果的获取步骤具体为：
【技术特征摘要】
1.基于云平台的糖尿病数据共享与分析系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于云平台的糖尿病数据共享与分析系统，其特征在于，所述患者数据加密数据组的获取步骤具体为：
3.根据权利要求2所述的基于云平台的糖尿病数据共享与分析系统，其特征在于，所述患者特征分类结果的获取步骤具体为：
4.根据权利要求3所述的基于云平台的糖尿病数据共享与分析系统，其特征在于，所述患者分层特征网络结构的获取步骤具体为：
5.根据权利要求4...
【专利技术属性】
技术研发人员：高丽君，董峰，冯海霞，
申请(专利权)人：山东中医药大学附属医院，
类型：发明
国别省市：
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