CN109584987A - 基于大数据的去中心化高频常见疾病药品智能推荐算法 - Google Patents

基于大数据的去中心化高频常见疾病药品智能推荐算法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及医疗用药技术领域，且公开了基于大数据的去中心化高频常见疾病药品智能推荐算法，包括中央处理器、对比模块、中央存储器、交互模块、移动终端、打印模块和数据转换模块，所述中央处理器分别与对比模块和中央存储器双向电连接，所述中央处理器的输入端与交互模块的输出端电连接。该基于大数据的去中心化高频常见疾病药品智能推荐算法，解决了现有的医院在对病人进行诊断时，多数为感冒、发烧、以及老年人血压高等常见疾病，这些常见疾病能通过适合的药物进行治疗，这些病人前往医院并不需要过多和复杂的诊断，导致病人以医院或者门诊为一个看病的中心，增加了门诊处的人流量，为医护人员带来不便的问题。

Description

基于大数据的去中心化高频常见疾病药品智能推荐算法
技术领域
本发明涉及医疗用药技术领域，具体为一种基于大数据的去中心化高频常见疾病药品智能推荐算法。
背景技术
疾病是一个极其复杂的过程，许多情况下，从健康到疾病是一个由量变到质变的过程，当外界致病因素作用于细胞，达到一定强度或持续一定时间，也就是说，致病因素有了一定量的积累就会引起细胞的损伤，这个被损伤的细胞出现功能、代谢、形态结构紊乱，当人体在发生疾病后，需要马上前往医院进行就诊。
现有的医院在对病人进行诊断时，多数为感冒、发烧、以及老年人血压高等常见疾病，这些常见疾病能通过适合的药物进行治疗，这些病人前往医院并不需要过多和复杂的诊断，导致病人以医院或者门诊为一个看病的中心，增加了门诊处的人流量，为医护人员带来不便，故而提出一种基于大数据的去中心化高频常见疾病药品智能推荐算法来解决上述所提出的问题。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于大数据的去中心化高频常见疾病药品智能推荐算法，具备能通过人工智能解决常见疾病等优点，解决了现有的医院在对病人进行诊断时，多数为感冒、发烧、以及老年人血压高等常见疾病，这些常见疾病能通过适合的药物进行治疗，这些病人前往医院并不需要过多和复杂的诊断，导致病人以医院或者门诊为一个看病的中心，增加了门诊处的人流量，为医护人员带来不便的问题。
(二)技术方案
为实现上述能通过人工智能解决常见疾病的目的，本发明提供如下技术方案：基于大数据的去中心化高频常见疾病药品智能推荐算法，包括中央处理器、对比模块、中央存储器、交互模块、移动终端、打印模块、数据转换模块和测量模块，所述中央处理器分别与对比模块和中央存储器双向电连接，所述中央处理器的输入端与交互模块的输出端电连接，所述中央处理器和移动终端通过以太网连接，所述中央处理器分别与打印模块和数据转换模块双向电连接，所述数据转换模块的输入端和测量模块的输出端电连接；
所述交互模块包括显示屏、身份证读取器、输入装置和摄像头，所述显示屏、身份证读取器、输入装置和摄像头的输入端均与中央处理器的输出端电连接；
所述测量模块包括体温测量器、血压测量器、听诊测量器，所述体温测量器的内部电连接有温度传感器，所述体温测量器、血压测量器和听诊测量器均与数据转换模块双向电连接且本方法包括以下步骤：
1)通过身份证读取器和摄像头识别病人的身份；
2)通过测量模块对病人的身体进行测量；
3)通过数据转换模块将测量模块中的数据进行转换，并与对比模块中正常人的数据进行对比；
4)中央处理器分析病人的身体情况；
5)通过打印模块打印出病理原因和药品清单。
优选的，所述身份证读取器的型号为DKQ-A16D，所述输入装置包括键盘和鼠标，所述显示屏为可触摸式高清显示器。
优选的，所述移动终端为手机或电脑移动设备，所述显示屏的表面设置有二维码，所述移动终端通过二维码下载用药提醒模块和服药情况模块。
优选的，所述打印模块包括病理原因打印和药品清单打印。
优选的，所述中央处理器的型号为6ES7231-4HF32-0XB0，所述中央存储器的型号为QNAPTS-428。
(三)有益效果
与现有技术相比，本发明提供了一种基于大数据的去中心化高频常见疾病药品智能推荐算法，具备以下有益效果：
1、该基于大数据的去中心化高频常见疾病药品智能推荐算法，病人能自主的通过测量模块将病人的身体情况进行测量，且测量模块中含有体温测量器、血压测量器和听诊测量器，从而将病人的身体特性与对比模块内部的正常数据进行对比，并对病人的病理情况进行分析，同时通过人工智能对病人的病理来推荐用药，通过打印模块将病理原因和药品清单进行打印出来，在就近的药店进行购买药品，解决了病人去门诊或者医院进行诊断耽误时间的情况，方便了人们对常见疾病进行解决，节省了病人就诊耽误的时间。
2、该基于大数据的去中心化高频常见疾病药品智能推荐算法，在显示屏的表面设置的二维码，移动终端通过二维码下载用药提醒模块和服药情况模块，从而方便了病人在进行用药过程上的稳定性，也能对服药后的身体情况进行及时的反馈，防止出现疾病恶化的出现，保证常见疾病能稳定的被彻底治愈，在需要进行复查病人身体健康时，通过以太网与移动终端进行连接，能及时提醒病人检查身体情况，保证病人完全康复。
附图说明
图1为本发明提出的基于大数据的去中心化高频常见疾病药品智能推荐算法***示意图；
图2为本发明提出的基于大数据的去中心化高频常见疾病药品智能推荐算法流程图。
图中：1中央处理器、2对比模块、3中央存储器、4交互模块、41显示屏、42身份证读取器、43输入装置、44摄像头、5移动终端、6打印模块、7数据转换模块、8测量模块、81体温测量器、82血压测量器、83听诊测量器。
具体实施方式
下面将结合本发明的实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-2，基于大数据的去中心化高频常见疾病药品智能推荐算法，包括中央处理器1、对比模块2、中央存储器3、交互模块4、移动终端5、打印模块6、数据转换模块7和测量模块8，打印模块6包括打印机，打印机是计算机的输出设备之一，用于将计算机处理结果打印在相关介质上，衡量打印机好坏的指标有三项，打印分辨率、打印速度和噪声，打印机的种类很多，按打印元件对纸是否有击打动作，分击打式打印机与非击打式打印机，按打印字符结构，分全形字打印机和点阵字符打印机，按一行字在纸上形成的方式，分串式打印机与行式打印机，中央处理器1分别与对比模块2和中央存储器3双向电连接，中央存储器3包括存储器片内缓存和寄存器组，是存储器中暂时存放数据的地方，里面保存着那些等待处理的数据，或已经处理过的数据，处理器访问寄存器所用的时间要比访问内存的时间短，采用寄存器，可以减少处理器访问内存的次数，从而提高了处理器的工作速度，但因为受到芯片面积和集成度所限，寄存器组的容量不可能很大，寄存器组可分为专用寄存器和通用寄存器，专用寄存器的作用是固定的，分别寄存相应的数据，从而保证数据在处理上的连续和稳定性，内部存储着正常人的关于体温、血压以及身体中的各种数据，中央处理器1的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据，中央处理器1主要包括运算器和高速缓冲存储器及实现它们之间联系的数据、控制及状态的总线，它与内部存储器和输入或输出设备合称为电子计算机三大核心部件，中央处理器1的型号为6ES7231-4HF32-0XB0，中央存储器3的型号为QNAPTS-428，中央处理器1的输入端与交互模块4的输出端电连接，中央处理器1和移动终端5通过以太网连接，移动终端5又叫移动通信终端是指可以在移动中使用的计算机设备，广义的讲包括手机、笔记本、平板电脑、POS机甚至包括车载电脑，但是大部分情况下是指手机或者具有多种应用功能的智能手机以及平板电脑，随着网络和技术朝着越来越宽带化的方向的发展，移动通信产业将走向真正的移动信息时代，另一方面，随着集成电路技术的飞速发展，移动终端5的处理能力已经拥有了强大的处理能力，移动终端5正在从简单的通话工具变为一个综合信息处理平台，这也给移动终端5增加了更加宽广的发展空间，移动终端5为手机或电脑移动设备，显示屏41的表面设置有二维码，移动终端5通过二维码下载用药提醒模块和服药情况模块，中央处理器1分别与打印模块6和数据转换模块7双向电连接，打印模块6包括病理原因打印和药品清单打印，数据转换模块7的输入端和测量模块8的输出端电连接，交互模块4包括显示屏41、身份证读取器42、输入装置43和摄像头44，摄像头44的型号可为SD-703S，摄像头44又称为电脑相机、电脑眼或电子眼等，摄像头44是一种视频输入设备，被广泛的运用于视频会议，远程医疗及实时监控等方面，显示屏41、身份证读取器42、输入装置43和摄像头44的输入端均与中央处理器1的输出端电连接，身份证读取器42的型号为DKQ-A16D，身份证读取器42是一种能判断身份证是否伪造的设备，且能对身份证真伪进行有效识别，二代证内含有RFID芯片，通过二代身份证读卡器，读取身份证芯片内所存储信息，包括姓名、地址和照片等信息将一一显示，二代证芯片采用智能卡技术，其芯片无法复制，高度防伪，输入装置43包括键盘和鼠标，显示屏41为可触摸式高清显示器，测量模块8包括体温测量器81、血压测量器82、听诊测量器83，体温测量器81的内部电连接有温度传感器，体温测量器81、血压测量器82和听诊测量器83均与数据转换模块7双向电连接且本方法包括以下步骤：
1)通过身份证读取器42和摄像头44识别病人的身份；
2)通过测量模块8对病人的身体进行测量；
3)通过数据转换模块7将测量模块8中的数据进行转换，并与对比模块2中正常人的数据进行对比；
4)中央处理器1分析病人的身体情况；
5)通过打印模块6打印出病理原因和药品清单。
在使用时，病人先通过身份证读取器42验证身份，同时配合摄像头44进行识别，保证被测病人身份的真实性，然后病人通过测量模块8对病人的身体情况进行测量，检测出病人身体上的各个情况，通过数据转换模块7将病人的身体情况转换为数据，通过对比模块2与正常人的身体数据进行对比，从而分析出病人的身体情况，并且通过网络推荐出优选的药品，然后通过打印模块6将针对病人病理的原因与对病人的药品清单打印出来，方便病人了解身体的情况，也方便病人对药品进行购买，提高了病人对常见疾病进行治疗，同时，病人还可以通过移动终端5将显示屏41上的二维码进行扫描，下载对应的用药情况和服药情况，也方便病人对自己的身体情况进行实时反馈，保证病情稳定恢复，同时在中央存储器3中存储病人的身体情况以及康复情况的数据，在以后病人再次生病能有相对应的病历单，方便病人对自己身体进行了解。
综上所述，该基于大数据的去中心化高频常见疾病药品智能推荐算法，病人能自主的通过测量模块8将病人的身体情况进行测量，且测量模块8中含有体温测量器81、血压测量器82和听诊测量器83，从而将病人的身体特性与对比模块2内部的正常数据进行对比，并对病人的病理情况进行分析，同时通过人工智能对病人的病理来推荐用药，通过打印模块6将病理原因和药品清单进行打印出来，在就近的药店进行购买药品，解决了病人去门诊或者医院进行诊断耽误时间的情况，方便了人们对常见疾病进行解决，节省了病人就诊耽误的时间，在显示屏41的表面设置的二维码，移动终端5通过二维码下载用药提醒模块和服药情况模块，从而方便了病人在进行用药过程上的稳定性，也能对服药后的身体情况进行及时的反馈，防止出现疾病恶化的出现，保证常见疾病能稳定的被彻底治愈，在需要进行复查病人身体健康时，通过以太网与移动终端5进行连接，能及时提醒病人检查身体情况，保证病人完全康复，解决了现有的医院在对病人进行诊断时，多数为感冒、发烧、以及老年人血压高等常见疾病，这些常见疾病能通过适合的药物进行治疗，这些病人前往医院并不需要过多和复杂的诊断，导致病人以医院或者门诊为一个看病的中心，增加了门诊处的人流量，为医护人员带来不便的问题。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (5)

1.基于大数据的去中心化高频常见疾病药品智能推荐算法，包括中央处理器(1)、对比模块(2)、中央存储器(3)、交互模块(4)、移动终端(5)、打印模块(6)、数据转换模块(7)和测量模块(8)，其特征在于，所述中央处理器(1)分别与对比模块(2)和中央存储器(3)双向电连接，所述中央处理器(1)的输入端与交互模块(4)的输出端电连接，所述中央处理器(1)和移动终端(5)通过以太网连接，所述中央处理器(1)分别与打印模块(6)和数据转换模块(7)双向电连接，所述数据转换模块(7)的输入端和测量模块(8)的输出端电连接；
所述交互模块(4)包括显示屏(41)、身份证读取器(42)、输入装置(43)和摄像头(44)，所述显示屏(41)、身份证读取器(42)、输入装置(43)和摄像头(44)的输入端均与中央处理器(1)的输出端电连接；
所述测量模块(8)包括体温测量器(81)、血压测量器(82)、听诊测量器(83)，所述体温测量器(81)的内部电连接有温度传感器，所述体温测量器(81)、血压测量器(82)和听诊测量器(83)均与数据转换模块(7)双向电连接，且本方法包括以下步骤：
1)通过身份证读取器(42)和摄像头(44)识别病人的身份；
2)通过测量模块(8)对病人的身体进行测量；
3)通过数据转换模块(7)将测量模块(8)中的数据进行转换，并与对比模块(2)中正常人的数据进行对比；
4)中央处理器(1)分析病人的身体情况；
5)通过打印模块(6)打印出病理原因和药品清单。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的去中心化高频常见疾病药品智能推荐算法，其特征在于，所述身份证读取器(42)的型号为DKQ-A16D，所述输入装置(43)包括键盘和鼠标，所述显示屏(41)为可触摸式高清显示器。
3.根据权利要求1所述的基于大数据的去中心化高频常见疾病药品智能推荐算法，其特征在于，所述移动终端(5)为手机或电脑移动设备，所述显示屏(41)的表面设置有二维码，所述移动终端(5)通过二维码下载用药提醒模块和服药情况模块。
4.根据权利要求1所述的基于大数据的去中心化高频常见疾病药品智能推荐算法，其特征在于，所述打印模块(6)包括病理原因打印和药品清单打印。
5.根据权利要求1所述的基于大数据的去中心化高频常见疾病药品智能推荐算法，其特征在于，所述中央处理器(1)的型号为6ES7231-4HF32-0XB0，所述中央存储器(3)的型号为QNAPTS-428。
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