[发明专利]医养结合信息服务与预警平台及控制方法

权利要求书

1.医养结合信息服务与预警平台的控制方法，其特征在于，包括步骤：

S01，建立老人基本信息并绑定在健康卡上；

S02，通过老人健康卡获得个人信息数据，利用健康测量仪器和健康设备采集身体数据；

S03,通过数据集成网关将个人信息数据和身体数据传输到服务器上，在服务器端依次进行接收数据、解析数据和数据清洗；

S04，将清洗后的数据用HL7协议将数据统准化，并将标准化后的数据传输到数据库中；

S05，服务器读取数据库中的数据，通过大数据分析、数据建模和大数据预测分析算法处理读取的数据，最终得到老人健康数据的预测曲线图和健康数据报告；

S06，将老人健康数据的预测曲线图和健康数据报告通过数据集成网关发送给服务终端和移动客户端。

2.根据权利要求1所述的医养结合信息服务与预警平台的控制方法，其特征在于，老人或者子女在服务终端打印老人健康数据的预测曲线图和健康数据报告，或在移动客户端上查看老人健康数据的预测曲线图和健康数据报告。

3.根据权利要求1所述的医养结合信息服务与预警平台的控制方法，其特征在于，服务器端接收数据包括两种模式：通过UDP组播方式传输实时获取的数据，该模式针对实时传输；通过文件的方式传输已经存档的数据，该模式针对延时传输。

4.根据权利要求3所述的医养结合信息服务与预警平台的控制方法，其特征在于，服务器端解析数据过程根据标准的业务接口协议进行数据的解密和拆帧操作。

5.根据权利要求4所述的医养结合信息服务与预警平台的控制方法，其特征在于，所述数据清洗过程包括步骤：数据预处理；去除或补全有缺失的数据；去除内容有错误的数据；去除逻辑错误的数据；去掉不需要的数据；进行数据关联性验证。

6.根据权利要求1所述的医养结合信息服务与预警平台的控制方法，其特征在于，通过大数据分析、数据建模和大数据预测分析算法处理数据包括步骤：

采用MySQL的列式存储Infobright，对数据进行批处理；

采用数据建模和大数据预测分析算法包括关联规则分析、决策树、神经网络、K-MEANS聚类、支持向量机、多元线性回归、广义线性回归、贝叶斯网络、Cox算法或K近邻算法，进行数据建模和预测分析；

最终根据数据建模和预测分析计算出预测的曲线图，得到健康数据报告。

7.医养结合信息服务与预警平台，其特征在于，包括采集系统、数据集成网关、平台服务器、平台资源数据库、服务终端和移动客户端；

所述采集系统，通过通过刷健康卡获得个人信息数据，并利用健康测量仪器和健康设备采集身体数据；

所述数据集成网关，实现通讯功能，将采集系统的个人信息数据和身体数据传送给平台服务器中；并将平台服务器中计算的结果分别传送至服务终端和移动客户端；

所述平台服务器，用于计算处理数据，并将处理后的数据发送至数据集成网关和储存在平台资源数据库中；

所述平台资源数据库，用于储存数据；

所述服务终端和移动客户端，通过数据集成网关调取平台服务器的计算结果，使用户获得老人健康数据的预测曲线图和健康数据报告。