一种基于分布式计算的疾病大数据挖掘分析系统的制作方法

1.本发明属于应用于疾病大数据挖掘分析技术领域，具体而言，一种基于分布式计算的疾病大数据挖掘分析系统。


背景技术：

2.疾病虽在我们生活中不经常出现，但它对我们的身心有重要的影响；而且疫病往往是潜伏期时间比较长，诊断相对来说比较困难；我们在面对自己的身体时往往不能及时诊断出疾病，耽误了治疗，错过了最佳的治疗时间；再诊断出身体患有疾病时，又不能根据现有疾病对可能发生的其他疾病进行数据挖掘及分析，对潜在的疾病没有预防的措施。
3.现今疾病大数据挖掘一方面采集的身体数据较少，且方法没有达到最优的疾病诊断，且不能根据已有的疾病症状对可能发生的疾病进行更贴近的数据挖掘；不仅浪费了疾病诊断的时间，也往往对疾病没有准确诊断；另一方面没有对疾病的数据以分布式的方式存储，缺少对数据的多样性方式的存储；


技术实现要素：

4.本发明是基于上述技术问题，针对的疾病大数据挖掘分析使用提出的一种基于分布式计算的疾病大数据挖掘分析系统；不仅快速准确达到最优的疾病诊断，且能根据已有的疾病症状对可能发生的疾病进行更贴近的数据挖掘，还能够对疾病的数据以分布式方式存储。
5.本发明是这样实现的：
6.本发明的提出一种基于分布式计算的疾病大数据挖掘分析系统，该方法应用了人体数据测量器、疫病公众数据匹配平台、疾病数据挖掘模块、人体疾病治疗模块和人体疾病独立数据库；其特征在于，所述方法包括以下步骤：
7.步骤1:人体数据测量器测量人体的全部数据上传到疫病公众数据匹配平台；
8.步骤2：人体数据测量器测量人体的全部数据上传到疫病公众数据匹配平台进行计算及分析，根据计算数据结果确定人体对应的疾病；
9.步骤3：疾病数据挖掘模块根据确定好的人体对应疾病进行计算及分析，根据计算数据结果预测人体能出现其他疾病；
10.步骤4：人体疾病治疗模块依据确定及预测的疾病进行大数据的治疗推送；
11.步骤5：人体相关的全部数据都将保存到人体疾病独立数据库。
12.根据本发明方面的一种能够实现的方式，所述步骤1中通过人体数据测量器测量人体的全部数据具体操作方法包括：
13.人体数据测量器包括人体基本信息数据和人体体质数据；人体基本信息包括：年龄、身体和性别等信息；对人体基本信息数据标记龄、身体和性别等信息；对人体基本信息数据标记其中β＝0，1,2,...,n；n为正整数，表示人体基本信息数据中β可取值的最大值；人体体质数据包括：心率、尿检和胸透等信息；对人体体质数据标记为uo，其中o＝0，1,2,...,n；n为正整数，表示人体体质数据o可取值的最
大值。
14.根据本发明方面的一种能够实现的方式，所述步骤2中人体数据测量器测量人体的全部数据上传到疫病公众数据匹配平台进行计算及分析操作方法包括：
15.假设a为人体的真实疾病，b为疫病公众数据匹配平台已存的疾病；ui表示人体测得的数据，表示人体测的数据的平均值，uj表示疫病公众数据匹配平台已存的疾病数据，表示疫病公众数据匹配平台已存的疾病数据的平均值，ka为人体真实数据的权重值，kb为疫病公众数据匹配平台已存疾病的权重值；
16.根据计算公式：
[0017][0018][0019][0020]
测量人体总数据为i＝1,2,...,n；疾病数据的总数量为j＝1,2,...,n，n 1；j的值是等于大于i值；r(a，b)的值越大；说明人体测得数据与疫病公众数据匹配平台已存的疾病数据符合度越高；ui为人体测量某个数据的平均值，假定为测量次数超过2次；ka和kb的值是根据测得人体数据变动的；
[0021]
r(a,b)的值换算成百分比，值超过50％作为参考值；在总数为n个值中满足50％的个数超过2/3为符合度较高，说明人体的测量数据与现有疾病数据符合度高，确定为人体已经得了公众数据匹配平台中疾病。
[0022]
根据本发明方面的一种能够实现的方式，所述步骤3中疾病数据挖掘模块根据确定好的人体对应疾病进行计算及分析操作方法包括：
[0023]
假设已经确定好人体患有x疾病，预测人体患有y疾病；
[0024]
根据计算公式为：
[0025][0026][0027]
[0028][0029][0030]dx
＝e(x2)-e2(x)
[0031]dy
＝e(y2)-e2(y)
[0032]
p是确定好的人体疾病和预测人体其他疾病的相关系数，p的值越大，说明人体越有可能患有其他疾病；疾病数据挖掘模块根据人体的确定疾病的条件下，得出确定疾病和其他疾病的依存度；每种疫病是独立存在且依存。
[0033]
根据本发明方面的一种能够实现的方式，所述步骤4中人体疾病治疗模块依据确定及预测的疾病进行大数据的治疗推送具体操作方法包括：
[0034]
人体疾病治疗模块背后连接数据库包括：病人数据治疗数据库、医药治疗数据库和互联网治疗文献等数据库；对数据库标记m
l
，其中l＝0，1,2,...,n；n为正整数，表示连接数据库中l可取值的最大值；
[0035]
根据公式计算出人体的确定及预测的疾病，依据疾病的类型通过人体疾病治疗模块推送人体的治疗步骤及方法；大数据推送人体疾病治疗方式在基于人体的测量数据为基础，找寻符合相识人体数据的治疗案例，再符合人体数据的治疗案例基础之上再找寻人体相似疾病，再符合人体相似疾病基础之上找寻相似的治疗方法进行推送。
[0036]
根据本发明方面的一种能够实现的方式，所述步骤5中人体相关的全部数据都将保存到人体疾病独立数据库操作方法包括：
[0037]
人体相关的全部数据都将保存到人体疾病独立数据库，且数据库以分布式存储；表现形式是以每一个人的数据从测量、预测和推送其他疾病都将进行保存及更新；人们以多分类形式查询疾病数据，如年龄、某疾病和某疾病治疗方式等；对多分类形式查询疾病数据标记sz，其中z＝0，1,2,...,n；n为正整数，表示多分类形式查询疾病数据中z可取值的最大值；查询出的数据信息也将把其他相关数据展示出来。
[0038]
一种云端系统，根据疫病公众数据匹配平台对测量人体的全部数据进行计算及分析处理，确定人体疾病并预测其他疾病；通过云端计算及分析对人体的全部数据。
[0039]
基于上述任一方面，本发明的有益效果为：
[0040]
1.本发明是人体数据测量器测量人体的全部数据上传到疫病公众数据匹配平台进行计算及分析，根据计算数据结果确定人体对应的疾病；疾病数据挖掘模块根据确定好的人体对应疾病进行计算及分析，根据计算数据结果预测人体能出现其他疾病；人体疾病治疗模块依据确定及预测的疾病进行大数据的治疗推送；此方法采集的身体数据多，且方法达到最优的疾病诊断，且能根据已有的疾病症状对可能发生的疾病进行更贴近的数据挖掘；不仅节约了疾病诊断的时间，也往往对疾病有准确诊断。
[0041]
2.本发明人体相关的全部数据都将保存到人体疾病独立数据库，人体相关的全部数据都将保存到人体疾病独立数据库，且数据库以分布式存储；表现形式是以每一个人的
数据从测量、预测和推送其他疾病都将进行保存及更新，让数据的更贴合人性化的展示。
附图说明
[0042]
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
[0043]
图1为本发明的方法实施步骤流程图。
具体实施方式
[0044]
下面将结合本发明实施以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
[0045]
4.结合图1，一种基于分布式计算的疾病大数据挖掘分析系统，该方法应用了人体数据测量器、疫病公众数据匹配平台、疾病数据挖掘模块、人体疾病治疗模块和人体疾病独立数据库；其特征在于，所述方法包括以下步骤：
[0046]
步骤1:人体数据测量器测量人体的全部数据上传到疫病公众数据匹配平台；
[0047]
在本发明的具体实施例中，所述步骤1中通过人体数据测量器测量人体的全部数据具体操作方法包括：
[0048]
人体数据测量器包括人体基本信息数据和人体体质数据；人体基本信息包括：年龄、身体和性别等信息；对人体基本信息数据标记龄、身体和性别等信息；对人体基本信息数据标记其中β＝0，1,2,...,n；n为正整数，表示人体基本信息数据中β可取值的最大值；人体体质数据包括：心率、尿检和胸透等信息；对人体体质数据标记为uo，其中o＝0，1,2,...,n；n为正整数，表示人体体质数据o可取值的最大值。
[0049]
步骤2：人体数据测量器测量人体的全部数据上传到疫病公众数据匹配平台进行计算及分析，根据计算数据结果确定人体对应的疾病；
[0050]
在本发明的具体实施例中，所述步骤2中人体数据测量器测量人体的全部数据上传到疫病公众数据匹配平台进行计算及分析操作方法包括：
[0051]
假设a为人体的真实疾病，b为疫病公众数据匹配平台已存的疾病；ui表示人体测得的数据，表示人体测的数据的平均值，uj表示疫病公众数据匹配平台已存的疾病数据，表示疫病公众数据匹配平台已存的疾病数据的平均值，ka为人体真实数据的权重值，kb为疫病公众数据匹配平台已存疾病的权重值；
[0052]
根据计算公式：
[0053]
[0054][0055][0056]
测量人体总数据为i＝1,2,...,n；疾病数据的总数量为j＝1,2,...,n，n 1；j的值是等于大于i值；r(a，b)的值越大；说明人体测得数据与疫病公众数据匹配平台已存的疾病数据符合度越高；ui为人体测量某个数据的平均值，假定为测量次数超过2次；ka和kb的值是根据测得人体数据变动的；
[0057]
r(a,b)的值换算成百分比，值超过50％作为参考值；在总数为n个值中满足50％的个数超过2/3为符合度较高，说明人体的测量数据与现有疾病数据符合度高，确定为人体已经得了公众数据匹配平台中疾病。
[0058]
步骤3：疾病数据挖掘模块根据确定好的人体对应疾病进行计算及分析，根据计算数据结果预测人体能出现其他疾病；
[0059]
在本发明的具体实施例中，所述步骤3中疾病数据挖掘模块根据确定好的人体对应疾病进行计算及分析操作方法包括：
[0060]
假设已经确定好人体患有x疾病，预测人体患有y疾病；
[0061]
根据计算公式为：
[0062][0063][0064][0065][0066][0067]dx
＝e(x2)-e2(x)
[0068]dy
＝e(y2)-e2(y)
[0069]
p是确定好的人体疾病和预测人体其他疾病的相关系数，p的值越大，说明人体越
有可能患有其他疾病；疾病数据挖掘模块根据人体的确定疾病的条件下，得出确定疾病和其他疾病的依存度；每种疫病是独立存在且依存。
[0070]
步骤4：人体疾病治疗模块依据确定及预测的疾病进行大数据的治疗推送；
[0071]
在本发明的具体实施例中，所述步骤4中人体疾病治疗模块依据确定及预测的疾病进行大数据的治疗推送具体操作方法包括：
[0072]
人体疾病治疗模块背后连接数据库包括：病人数据治疗数据库、医药治疗数据库和互联网治疗文献等数据库；对数据库标记m
l
，其中l＝0，1,2,...,n；n为正整数，表示连接数据库中l可取值的最大值；
[0073]
根据公式计算出人体的确定及预测的疾病，依据疾病的类型通过人体疾病治疗模块推送人体的治疗步骤及方法；大数据推送人体疾病治疗方式在基于人体的测量数据为基础，找寻符合相识人体数据的治疗案例，再符合人体数据的治疗案例基础之上再找寻人体相似疾病，再符合人体相似疾病基础之上找寻相似的治疗方法进行推送。
[0074]
步骤5：人体相关的全部数据都将保存到人体疾病独立数据库。
[0075]
在本发明的具体实施例中，所述步骤5中人体相关的全部数据都将保存到人体疾病独立数据库操作方法包括：
[0076]
人体相关的全部数据都将保存到人体疾病独立数据库，且数据库以分布式存储；表现形式是以每一个人的数据从测量、预测和推送其他疾病都将进行保存及更新；人们以多分类形式查询疾病数据，如年龄、某疾病和某疾病治疗方式等；对多分类形式查询疾病数据标记sz，其中z＝0，1,2,...,n；n为正整数，表示多分类形式查询疾病数据中z可取值的最大值；查询出的数据信息也将把其他相关数据展示出来。
[0077]
一种云端系统，根据疫病公众数据匹配平台对测量人体的全部数据进行计算及分析处理，确定人体疾病并预测其他疾病；通过云端计算及分析对人体的全部数据。
[0078]
本发明是人体数据测量器测量人体的全部数据上传到疫病公众数据匹配平台进行计算及分析，根据计算数据结果确定人体对应的疾病；疾病数据挖掘模块根据确定好的人体对应疾病进行计算及分析，根据计算数据结果预测人体能出现其他疾病；人体疾病治疗模块依据确定及预测的疾病进行大数据的治疗推送；人体相关的全部数据都将保存到人体疾病独立数据库，人体相关的全部数据都将保存到人体疾病独立数据库，且数据库以分布式存储；表现形式是以每一个人的数据从测量、预测和推送其他疾病都将进行保存及更新，让数据的更贴合人性化的展示；此方法采集的身体数据多，且方法达到最优的疾病诊断，且能根据已有的疾病症状对可能发生的疾病进行更贴近的数据挖掘；不仅节约了疾病诊断的时间，也往往对疾病有准确诊断。
[0079]
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。