本发明提出了一种基于大数据的远程医疗信息智能管理方法及系统，涉及远程医疗，具体涉及大数据的远程医疗信息智能管理。
背景技术：
1、传统的远程医疗信息管理方法通常是将数据存储在独立的数据库或数据表中，缺乏对数据之间关联性的挖掘和分析。这导致了医疗数据的利用效率低下，难以从海量数据中提取有价值的信息，无法从多方面多平台进行患者信息的融合分析，无法通过分析患者的信息进行多维度关联性的分析和管理，更无法判断信息的准确性。
技术实现思路
1、本发明提供了一种基于大数据的远程医疗信息智能管理方法及系统，用以解决传统的远程医疗信息管理方法通常是将数据存储在独立的数据库或数据表中，缺乏对数据之间关联性的挖掘和分析。这导致了医疗数据的利用效率低下，难以从海量数据中提取有价值的信息，无法从多方面多平台进行患者信息的融合分析，无法通过分析患者的信息进行多维度关联性的分析和管理，更无法判断信息的准确性等问题：
2、本发明提出的一种基于大数据的远程医疗信息智能管理方法及系统，所述方法包括：
3、s1、根据患者病例信息建立专属人体模型，并设置多维存储块，通过大数据方法根据所述多维存储块信息建立关联性，获得有关联性信息和无关联性信息；
4、s2、根据患者病例信息中的关联性信息获取不同检查医院的信息之间诊断一致性个数，根据多维度存储块信息结合所述一致性个数计算第一诊断系数；
5、s3、通过大数据获取多维度存储块的相似病例信息，获取相似一致性个数，进而计算第二诊断系数；
6、s4、计算第一诊断系数与第二诊断系数的诊断系数偏离值，将诊断系数偏离值与预设偏离值进行比较，获得比较结果，根据比较结果对计算对应维度的信息进行是否可信的管理。
7、进一步地，所述s1包括：
8、s101、根据患者病例信息在预设三维人体模型上的对应位置进行信息存储，在信息存储位置设置多维度存储块；
9、s102、对病例信息按照信息种类进行分组，将每一组信息输入至专属维度存储块中进行存储，对每一专属维度存储块进行专属标号；
10、通过大数据方法根据病例信息对每个维度存储块中的信息种类建立关联性，获得有关联性信息和无关联性信息。
11、进一步地，所述s2包括：
12、s201、获取患者病例信息中有关联性信息的对应多个医院信息，对关联性信息中的每种信息按照不同的检查医院进行标注，获取有关联性信息中不同检查医院的信息之间诊断一致性个数；
13、s202、根据多维度存储块中每个维度的信息结合所述一致性个数计算第一诊断系数；
14、所述第一诊断系数的计算公式为：
15、
16、其中，zdx1为第一诊断系数，w为有关联性信息的维度个数，y1i为第i个有关联性信息的维度的诊断一致性个数，yzi为第i个有关联性信息的维度中诊断一致性判断总个数，c为患者检查总次数，m为不同检查医生的总个数，scn为第n个医生对所述患者的检查项目数量，sxc为所有医生对所述患者的检查项目中相同检查项目数量，spc为所有医生对所述患者的平均检查项目数量，yw为有关联性信息的维度数量，z为多维度存储块的总维度数量。
17、进一步地，所述s3包括：
18、s301、通过大数据获取多维度存储块中每个维度信息的多个相似病例信息，判断并获取每个维度信息与其对应的多个相似病例信息的相似一致性个数；
19、s302、通过多维度存储块中每个维度的信息、相似病例信息和相似一致性个数计算第二诊断系数；
20、所述第二诊断系数的计算公式为：
21、
22、其中，zdx2为第二诊断系数，z为多维度存储块的总维度数量,b2a为第a个维度的相似一致性个数，bza为第a个维度中相似一致性判断总个数，c为患者检查总次数，o为多维度存储块的所有相似病例的总个数，scla为第a个维度的第l个相似病例的检查项目总个数，mla为第a个维度的维度信息的检查项目总个数，spw为同一维度的维度信息和相似病例的平均检查项目。
23、进一步地，所述s4包括：
24、s401、计算第一诊断系数和第二诊断系数的差值，获得诊断系数偏离值，将所述诊断系数偏离值与预设偏离值进行比较，获得比较结果；
25、s402、当所述诊断系数偏离值大于所述预设偏离值时，设计算对应维度的信息为可疑信息，当所述诊断系数偏离值小于等于所述预设偏离值时，设计算对应维度的信息为准确信息，当所述计算对应维度的信息为可疑信息时，自动标注可疑标记。
26、进一步地，所述系统包括：
27、关联获取模块，用于根据患者病例信息建立专属人体模型，并设置多维存储块，通过大数据方法根据所述多维存储块信息建立关联性，获得有关联性信息和无关联性信息；
28、第一计算模块，用于根据患者病例信息中的关联性信息获取不同检查医院的信息之间诊断一致性个数，根据多维度存储块信息结合所述一致性个数计算第一诊断系数；
29、第二计算模块，用于通过大数据获取多维度存储块的相似病例信息，获取相似一致性个数，进而计算第二诊断系数；
30、比较模块，用于计算第一诊断系数与第二诊断系数的诊断系数偏离值，将诊断系数偏离值与预设偏离值进行比较，获得比较结果，根据比较结果对计算对应维度的信息进行是否可信的管理。
31、进一步地，所述关联获取模块包括：
32、多维设置模块，用于根据患者病例信息在预设三维人体模型上的对应位置进行信息存储，在信息存储位置设置多维度存储块；
33、建立模块，用于对病例信息按照信息种类进行分组，将每一组信息输入至专属维度存储块中进行存储，对每一专属维度存储块进行专属标号；
34、通过大数据方法根据病例信息对每个维度存储块中的信息种类建立关联性，获得有关联性信息和无关联性信息。
35、进一步地，所述第一计算模块包括：
36、一致判断模块，用于获取患者病例信息中有关联性信息的对应多个医院信息，对关联性信息中的每种信息按照不同的检查医院进行标注，获取有关联性信息中不同检查医院的信息之间诊断一致性个数；
37、初步计算模块，用于根据多维度存储块中每个维度的信息结合所述一致性个数计算第一诊断系数；
38、所述第一诊断系数的计算公式为：
39、
40、其中，zdx1为第一诊断系数，w为有关联性信息的维度个数，y1i为第i个有关联性信息的维度的诊断一致性个数，yzi为第i个有关联性信息的维度中诊断一致性判断总个数，c为患者检查总次数，m为不同检查医生的总个数，scn为第n个医生对所述患者的检查项目数量，sxc为所有医生对所述患者的检查项目中相同检查项目数量，spc为所有医生对所述患者的平均检查项目数量，yw为有关联性信息的维度数量，z为多维度存储块的总维度数量。
41、进一步地，所述第二计算模块包括：
42、相似判断模块，用于通过大数据获取多维度存储块中每个维度信息的多个相似病例信息，判断并获取每个维度信息与其对应的多个相似病例信息的相似一致性个数；
43、相似诊断系数计算模块，用于通过多维度存储块中每个维度的信息、相似病例信息和相似一致性个数计算第二诊断系数；
44、所述第二诊断系数的计算公式为：
45、
46、其中，zdx2为第二诊断系数，z为多维度存储块的总维度数量,b2a为第a个维度的相似一致性个数，bza为第a个维度中相似一致性判断总个数，c为患者检查总次数，o为多维度存储块的所有相似病例的总个数，scla为第a个维度的第l个相似病例的检查项目总个数，mla为第a个维度的维度信息的检查项目总个数，spw为同一维度的维度信息和相似病例的平均检查项目。
47、进一步地，所述比较模块包括：
48、分析模块，用于计算第一诊断系数和第二诊断系数的差值，获得诊断系数偏离值，将所述诊断系数偏离值与预设偏离值进行比较，获得比较结果；
49、标记模块，用于当所述诊断系数偏离值大于所述预设偏离值时，设计算对应维度的信息为可疑信息，当所述诊断系数偏离值小于等于所述预设偏离值时，设计算对应维度的信息为准确信息，当所述计算对应维度的信息为可疑信息时，自动标注可疑标记。
50、本发明有益效果：
51、本发明提出了一种基于大数据的远程医疗信息智能管理方法及系统，根据患者病例信息，系统会为其建立一个专属的人体模型。此外，系统还会设置一个多维存储块，用于存储和分析这些信息。通过大数据方法，系统会根据多维存储块中的信息建立关联性。这样可以获得与患者病例信息有关联性和无关联性的信息。关联性信息可能包括与患者疾病相关的各种因素和条件，而无关联性信息则可能是一些不相关或次要的因素。根据患者病例信息中的关联性信息，系统可以获取不同检查医院的信息之间诊断一致性个数。结合多维度存储块中的信息，系统可以计算第一诊断系数。这个系数可能是一个反映诊断结果可靠性的指标，用于评估不同医院之间的诊断一致性和准确性。通过大数据方法，系统可以获取多维度存储块中的相似病例信息，并计算相似一致性个数。这个步骤可以进一步评估患者病例的相似性和一致性，并计算第二诊断系数。这个系数可能是一个反映病例相似性和一致性的指标，用于评估相似病例的准确性和可信度。系统会计算第一诊断系数与第二诊断系数的诊断系数偏离值。这个值是一个反映两个系数之间差异的指标，用于评估诊断结果的准确性和可信度。然后，将诊断系数偏离值与预设偏离值进行比较，获得比较结果。这个比较结果可能是一个指示可信度的指标，用于决定是否对相应的维度信息进行可信的管理。根据比较结果，系统可以对计算对应维度的信息进行可信度管理。这包括对诊断结果进行评估、对医疗过程进行监控、对疾病进展进行预测等。如果某个维度的信息被认为不可信，系统可能会采取相应的措施，例如提醒医生重新评估诊断结果、进行进一步的检查等。本技术方案可以通过定量评估和比较不同远程医疗医院之间的诊断一致性和病例相似性来实现对医疗诊断信息的有效管理。通过计算诊断系数偏离值和比较预设偏离值，可以及时发现并纠正潜在的诊断错误或不一致性，从而提高医疗诊断的准确性和可信度。同时，这种技术还可以通过对相似病例的分析和比较，为医生提供更多的参考信息和辅助诊断工具，有助于提高远程问诊质量和效率。
1.一种基于大数据的远程医疗信息智能管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述一种基于大数据的远程医疗信息智能管理方法，其特征在于，所述s1包括：
3.根据权利要求1所述一种基于大数据的远程医疗信息智能管理方法，其特征在于，所述s2包括：
4.根据权利要求3所述一种基于大数据的远程医疗信息智能管理方法，其特征在于，所述s3包括：
5.根据权利要求1所述一种基于大数据的远程医疗信息智能管理方法，其特征在于，所述s4包括：
6.一种基于大数据的远程医疗信息智能管理系统，其特征在于，所述系统包括：
7.根据权利要求6所述一种基于大数据的远程医疗信息智能管理系统，其特征在于，所述关联获取模块包括：
8.根据权利要求6所述一种基于大数据的远程医疗信息智能管理系统，其特征在于，所述第一计算模块包括：
9.根据权利要求6所述一种基于大数据的远程医疗信息智能管理系统，其特征在于，所述第二计算模块包括：
10.根据权利要求6所述一种基于大数据的远程医疗信息智能管理系统，其特征在于，所述比较模块包括：
