[发明专利]一种基于大数据的慢性疾病智能管理系统

权利要求书

1.一种基于大数据的慢性疾病智能管理系统，其特征在于，包括

智能穿戴设备：用于采集用户的生命体征数据和接收网络传输模块回传的分析结果；

网络传输模块：用于将智能穿戴设备采集到的生命体征数据发送到云端的数据分析模块，并将数据分析模块的分析结果回传到用户穿戴的智能穿戴设备；

数据分析模块：用于建立病理模型，并将病理模型与网络传输模块发送的生命体征数据进行匹配得到分析结果；

大数据存储模块：用于存储病理模型、采集的生命体征数据和分析结果。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的慢性疾病智能管理系统，其特征在于：该系统还包括

移动客户端：用于绑定多位用户、用户自主上传数据、接收分析结果；

私有云客户端：用于为用户建立私有云账户，接收来自用户自主上传的数据，根据用户上传的数据与云端的大数据存储模块存储的数据为用户建立个性化的慢性疾病管理中心；慢性疾病管理能够实时对用户上传的数据与数据分析模块的病理模型进行匹配，得到分析结果，当分析结果中发现可能出现某种慢性疾病时，及时将分析结果通过网络传输模块回传到智能穿戴设备和/或移动客户端；

医院客户端：用于为用户建档、接收用户私有云客户端上传的数据、将用户每次去医院诊断以后的数据上传到用户的私有云客户端和上传最新的慢性疾病信息。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的慢性疾病智能管理系统，其特征在于：该系统还包括语音播报模块：用于根据分析结果定期为用户播报当前身体状况。

4.根据权利要求1或2所述的基于大数据的慢性疾病智能管理系统，其特征在于：所述的病理模型，是利用贝叶斯分类算法对数据集进行训练得到的。

5.根据权利要求4所述的基于大数据的慢性疾病智能管理系统，其特征在于：所述的大数据存储模块，是Hadoop框架的分布式并行文件系统；所述的数据分析模块，是基于Spark分布式计算框架的数据分析模块；所述的病理模型是按下述方法建立的：通过医院、医疗网站，网络上开源的数据库获取所需的与慢性疾病指标、预防治疗相关的数据构成数据集，然后将数据集存入相应的数据库或数据仓库中，利用Sqoop工具将数据库或数据仓库中的数据集导入到结构为分布式文件系统的大数据存储模块中进行存储，之后在基于Spark框架下的数据分析模块中利用贝叶斯分类算法对数据集进行训练得到病理模型。

6.根据权利要求5所述的基于大数据的慢性疾病智能管理系统，其特征在于：存储于大数据存储模块中的分析结果，通过Sqoop工具从大数据存储模块导出，再由网络传输模块回传到用户穿戴的智能穿戴设备和/或移动客户端。

7.根据权利要求5所述的基于大数据的慢性疾病智能管理系统，其特征在于：所述的在基于Spark框架下的数据分析模块中利用贝叶斯分类算法对数据集进行训练得到病理模型，按下述方法进行：对数据集进行聚合操作，以慢性疾病种类为标签，统计数据集中所有标签出现的次数；将每一种慢性疾病对应的病症集合，得到每种慢性疾病对应的病症；将每种慢性疾病及其对应的病症作为格式样本，对格式样本采用聚合函数，对同一标签的数据进行聚合统计操作，之后通过聚合结果计算出每个标签的先验概率、条件概率，得到病理模型。

8.根据权利要求7所述的基于大数据的慢性疾病智能管理系统，其特征在于：所述的将病理模型与网络传输模块发送的生命体征数据进行匹配得到分析结果，是以所述的生命体征数据为样本，计算样本属于每种病理模型中的慢性疾病的先验概率和条件概率，通过各先验概率和条件概率计算得到样本属于每种慢性疾病的概率，取概率最大的慢性疾病类别作为样本类别，将所述样本类别的概率与病理模型中对应类别的慢性疾病类别的概率进行比对，得到分析结果。