[发明专利]一种自主构建医疗监测系统的方法

说明书

本发明公开了一种自主构建医疗监测系统的方法，包括：预先封装训练完成的基于深度学习模型的医疗监测系统，并拆分成为若干个独立部署的微服务构件；将这些构件存储于微服务库中，并形成一个构件关系图；基于该构件关系图，用户自主输入关键词；基于A*的启发式算法，结合关键词与微服务构件的匹配程度，及微服务构件之间的数据通信关系，从构件关系图中搜索得到一个较优子图作为最优解；将搜索得到的较优子图中待组建的微服务构件和微服务构件之间的数据通信关系部署在边缘节点上，搭建获得所需的轻量级医疗监测系统。本发明能高效快速自动搜索搭建系统，自动精准构建满足用户功能需求的轻量级系统，很好地适配用户。

技术领域

本发明涉及一种自主构建医疗监测系统的方法，属于医疗监测技术领域。

背景技术

目前基于无线传感器的健康监测系统已经层出不穷，它们主要用以检测异常数据并发送报警信号，对用户的健康状况起到监测及预警作用。

然而由于用户自身症状或疾病的不同，提出的需求具有差异性，简单的健康监测系统往往无法很好地适配用户，而全面的系统又过于复杂且冗余，带来了不必要的开销。用户自主构建的自适应需求的系统虽然带来了很大的自由性，但是也带来了巨大的学习成本。

发明内容

本发明根据基于图的关键词搜索算法，设计了一种自主构建医疗监测系统的方法，能够自动精准构建满足用户功能需求的轻量级微服务医疗监测系统，解决了如何利用封装深度学习模型的微服务构件以便捷地搭建符合用户需求的轻量级系统的问题。该方法支持用户仅提供若干文本关键词，就能高效的自动搜索搭建系统所需的微服务构件并确定微服务构件之间的关系，以针对性地满足用户多样化的健康监测需求。

本发明具体采用以下技术方案解决上述技术问题：

一种自主构建医疗监测系统的方法，包括以下步骤：

预先封装训练完成的基于深度学习模型的医疗监测系统，并拆分成为若干个独立部署的微服务构件并存储于微服务库中，并根据微服务构件及其之间的数据通信关系形成一个构件关系图；该图是一个有向无环图，图的节点表示一个微服务构件，从一个节点到另一个节点的有向边表示从两个微服务构件之间存在的数据通信关系；

基于该构件关系图，用户自主输入关键词；

基于A*的启发式算法，结合关键词与微服务构件的匹配程度，及微服务构件之间的数据通信关系，从构件关系图中搜索得到一个较优子图作为最优解，该较优子图包含的节点表示待组建的微服务构件以及有向边表示两个待组建的微服务构件之间的数据通信关系；

将搜索得到的较优子图中待组建的微服务构件和微服务构件之间的数据通信关系部署在边缘节点上，搭建获得所需的轻量级医疗监测系统。

进一步地，作为本发明的一种优选技术方案，所述方法中较优子图的节点权重由微服务构件与关键词的匹配程度、微服务构件的计算量决定。

进一步地，作为本发明的一种优选技术方案，所述方法中微服务构件与关键词的匹配程度由信息匹配度ir和语义匹配度sem决定，且定义一个评估函数m＝score(ir,sem)来综合衡量微服务构件与关键词之间的匹配程度。

进一步地，作为本发明的一种优选技术方案，所述方法中较优子图的边权重由微服务构件之间的通信量c决定，且一条边的权重为w_e＝1/c。

进一步地，作为本发明的一种优选技术方案，所述方法中基于A*的启发式算法从构件关系图中搜索一个较优子图，具体为：