技术领域本发明涉及医疗大数据处理领域，尤其涉及一种基于医疗大数据的疾病预警系统及方法。
背景技术：
近年来随着互联网、云计算、移动通信和物联网等的迅猛发展，无所不在的移动设备、RFID、无线传感器每分每秒都在产生数据，数以亿计用户的互联网服务时时刻刻在产生巨量的交互，要处理的数据量巨大，数据一直都在以每年50％的速度增长，而业务需求和竞争压力对数据处理的实时性、有效性又提出了更高要求，传统的常规技术手段根本无法应付，因此，大数据技术(BigData)成为近来的一个技术热点，引起了广泛的重视。通过大数据技术可以加速医学的猜想、发现到医疗实践的转化：借助于不断增长的私密和公开医疗数据，大数据技术帮助人们存储管理好医疗大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，相关的医疗技术、产品将不断涌现，将有可能给医疗行业开拓一个新的黄金时代。然而，现阶段的医疗数据分析系统在针对医疗大数据进行分析处理时，并没有考虑天气因素的影响，也不会根据天气情况对患者进行预警，降低了医疗大数据的准确性。
技术实现要素：
本发明的主要目的在于提供一种基于医疗大数据的疾病预警系统及方法，旨在解决现有对医疗大数据处理过程中无法通过天气情况对患者进行预警的技术问题。为实现上述目的，本发明提供了一种基于医疗大数据的疾病预警系统，运行于云服务器中，所述云服务器通过通信网络与医院信息系统、客户终端及天气信息平台连接，所述基于医疗大数据的疾病预警系统包括：信息获取模块，用于从所述医院信息系统获取医疗信息包，将所述医疗信息包切割成多笔医疗数据，以及解析每笔医疗数据中的患病日期；信息关联模块，用于从所述天气信息平台获取每笔医疗数据中的患病日期所对应的历史天气信息，并将每笔医疗数据与所对应的历史天气信息关联；数据分析模块，用于对所述历史天气信息所关联的医疗数据进行分析以获得受天气因素影响的患者；疾病预测模块，用于从所述天气信息平台获取天气预报信息，根据所述天气预报信息判断所述患者受天气影响程度是否大于疾病影响因子；疾病预警模块，用于当所述患者大于所述疾病影响因子时，生成预警信息并发送给所述患者所对应的客户终端。优选的，所述医疗数据包括患者姓名、患者年龄、患病时间、疾病名称、患病原因、药品名称、药品数量、医生姓名、就诊科室、费用以及患者的联系方式。优选的，所述历史天气信息包括地点、温度、风向、天气情况以及空气质量。优选的，所述预警信息包括患者名称、天气预报信息、相同天气情况下所患的疾病及预防所患的疾病的注意事项。优选的，所述数据分析模块还用于：将历史天气信息所关联的医疗数据进行分类得到每种历史天气信息对应的疾病名称及每种疾病名称的数量；根据每种疾病名称的数量计算该疾病受天气因素影响的权重；当所述权重超过预设值时，则认定该疾病受天气因素影响；根据受天气因素影响的疾病名称在医疗数据中检索出受天气因素影响的患者。本发明还提供了一种基于医疗大数据的疾病预警方法，应用于云服务器中，所述云服务器通过网络与医院信息系统、客户终端及天气信息平台连接，该方法包括步骤：从所述医院信息系统获取医疗信息包，将所述医疗信息包切割成多笔医疗数据；解析每笔医疗数据中的患病日期；从所述天气信息平台获取每笔医疗数据中的患病日期所对应的历史天气信息，并将每笔医疗数据与所对应的历史天气信息关联；对历史天气信息所关联的医疗数据进行分析以获得受天气因素影响的患者；从所述天气信息平台获取天气预报信息；根据所述天气预报信息判断所述患者受天气影响程度是否大于疾病影响因子；当所述患者大于所述疾病影响因子时，生成预警信息并发送给所述患者所对应的客户终端。优选的，所述医疗数据包括患者姓名、患者年龄、患病时间、疾病名称、患病原因、药品名称、药品数量、医生姓名、就诊科室、费用以及患者的联系方式。优选的，所述历史天气信息包括地点、温度、风向、天气情况以及空气质量。优选的，所述预警信息包括患者名称、天气预报信息、相同天气情况下所患的疾病及预防所患的疾病的注意事项。优选的，所述对历史天气信息所关联的医疗数据进行分析以获得受天气因素影响的患者包括如下步骤：将所述历史天气信息所关联的医疗数据进行分类得到每种历史天气信息对应的疾病名称及每种疾病名称的数量；根据每种疾病名称的数量计算该疾病受天气因素影响的权重；当所述权重超过预设值时，则认定该疾病受天气因素影响；根据受天气因素影响的疾病名称在医疗数据中检索出受天气因素影响的患者。本发明所述基于医疗大数据的疾病预警系统及方法采用上述技术方案，带来的技术效果为：能够对医疗大数据与历史天气信息关联，将对历史天气信息所关联的医疗大数据分析处理以得到受天气因素影响的患者，并对所述受天气因素影响的患者及时预警，降低了患者受天气因素影响而再次患病的风险。附图说明图1是本发明基于医疗大数据的疾病预警系统优选实施例的应用环境示意图；图2是本发明基于医疗大数据的疾病预警系统优选实施例的模块示意图；图3是本发明基于医疗大数据的疾病预警方法优选实施例的流程图；图4是图3中步骤S34的细化流程图。本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式为更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对本发明的具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。参照图1所示，图1是本发明基于医疗大数据的疾病预警系统优选实施例的应用环境示意图。在本实施例中，所述基于医疗大数据的疾病预警系统10运行于云服务器1。所述云服务器1通过通信通信网络3与一个或多个医院信息系统2(图1中以两个为例进行说明)通信连接，以从所述医院信息系统连接2获取医疗信息包，并将所述医疗信息包切割成多笔医疗数据。由于医疗信息包是从多个医院信息系统2中获得，因此云服务器1获取的医疗数据是具有多种医疗数据构成的医疗大数据(BigData)。所述医疗数据包括，但不限于，患者姓名、患者年龄、患病时间、疾病名称、患病原因、药品名称、药品数量、医生姓名、就诊科室、费用及患者的联系方式(例如，电子邮箱地址、手机号码、即时通信账号等)等信息。所述通信网络3可以是有线通信网络或无线通信网络。在本实施例中，所述通信网络3优选为无线通信网络，包括但不限于，GSM网络、GPRS网络、CDMA网络、TD-SCDMA网络、WiMAX网络、TD-LTE网络、FDD-LTE网络等无线传输网络。所述云服务器1通过所述通信网络3与一个或多个客户终端4(图1中以两个为例进行说明)通信连接，将患者对应的医疗数据发送给患者对应的客户终端4。在其它实施例中，所述云服务器1还可以对所述医疗数据进行筛选过滤掉不符合要求的、不完整的及重复的冗余数据，并将筛选后的医疗数据进行分析处理并将分析处理后的医疗数据(例如，与天气信息关联后的医疗数据)通过通信网络3发送给对应的客户终端4。所述云服务器1通过所述通信网络3与天气信息平台5通信连接，用于从所述天气信息平台5获取天气信息。具体地说，所述天气信息平台5用于提供天气信息，所述天气信息包括，但不限于，地点、温度(最高气温及最低气温)、风向(例如，偏南风、偏北风等)、天气情况(例如，天晴、小雨、大雨、雪、大雪等天气情况)、及空气质量(例如，PM2.5值)等信息。需要说明的是，所述云服务器1是一种云平台或云平台中的一台服务器，通过云服务器1的数据传输能力及数据存储能力，可以更好地管理及/或协助医院信息系统2及客户终端4的医疗数据处理与传输，有利于患者了解自身的医疗数据。所述客户终端4可以是，但不限于，智能手机、平板电脑、个人数字助理(PersonalDigitalAssistant，PDA)、个人电脑、电子看板等其它任意合适的便携式电子设备。参照图2所示，图2是本发明基于医疗大数据的疾病预警系统的优选实施例的模块示意图。在本实施例中，所述基于医疗大数据的疾病预警系统10应用于云服务器1，该云服务器1包括，但不仅限于，基于医疗大数据的疾病预警系统10、存储单元11、处理单元12及通信单元13。所述的存储单元11可以为一种只读存储单元ROM，电可擦写存储单元EEPROM、快闪存储单元FLASH或固体硬盘等。所述的处理单元12可以为一种中央处理器(CentralProcessingUnit，CPU)、微控制器(MCU)、数据处理芯片、或者具有数据处理功能的信息处理单元。所述的通信单元13为一种具有远程无线通讯功能的无线通讯接口，例如，支持GSM、GPRS、WCDMA、CDMA、TD-SCDMA、WiMAX、TD-LTE、FDD-LTE等通讯技术的通讯接口。所述的基于医疗大数据的疾病预警系统10包括，但不局限于，信息获取模块101、信息关联模块102、数据分析模块103、疾病预测模块104及疾病预警模块105。本发明所称的模块是指一种能够被所述云服务器1的处理单元12执行并且能够完成固定功能的一系列计算机程序指令段，其存储在所述云服务器1的存储单元11中。所述信息获取模块101用于从所述医院信息系统2获取医疗信息包，并将所述医疗信息包切割成多笔医疗数据。具体而言，所述医院信息系统2提供数据导入接口(例如，应用程序接口，ApplicationProgramInterface，API)，接入数据导入接口的设备或系统均可从所述医院信息系统2中获取医疗数据。所述信息获取模块101调用所述医院信息系统2提供的API接口以获取信息包。需要说明的是，由于所述医疗信息属于隐私信息，为了确保信息安全，所述医疗数据发送给云服务器1时，会通过加解密算法(例如，MD5加解密算法、RSA加解密算法、DES加解密算法、DSA加解密算法、AES加解密算法等)先对医疗信息包进行加密处理，之后传输给所述云服务器1再采用对称的解密算法进行解密，最后将医疗信息包切割成多笔医疗数据。所述信息获取模块101还用于对每笔医疗数据进行筛选过滤掉不符合要求、不完整及重复的冗余数据，并解析筛选的每笔医疗数据中的患病日期。具体地说，所述信息获取模块101根据通用的日期格式从每笔医疗数据中解析出每笔医疗数据的患病日期。例如，以“2012-03-08”或“2012.03.08”作为日期格式解析出每笔医疗数据中的患病日期。所述信息关联模块102用于从所述天气信息平台5获取每笔医疗数据中的患病日期所对应的历史天气信息，并将每笔医疗数据与所对应的历史天气信息关联。具体地说，所述天气信息平台5提供API接口，接入该API接口的设备或系统都可以从所述天气信息平台5中获取历史天气信息。所述信息关联模块102调用所述天气信息平台5提供的API接口以获取历史天气信息。所述信息关联模块102调用所述天气信息平台5提供的API接口并发送所述患病日期给天气信息平台5，天气信息平台5以所述患病日期为关键字，检索所述患病日期对应的历史天气信息以回传给所述云服务器1。所述数据分析模块103用于对所述历史天气信息所关联的医疗数据进行分析以获得受天气因素影响的患者。在本实施例中，所述对天气信息所关联的医疗数据进行分析以获得受天气因素影响的患者的方式如下：(1)数据分析模块103将历史天气信息所关联的医疗数据进行分类得到每种历史天气信息对应的疾病名称及每种疾病名称的数量。举例而言，大雪的天气情况下，所述医疗数据中有四种疾病，分别为感冒、发烧、哮喘及骨折，其中，感冒有五十八笔、发烧有二十笔、哮喘有十五笔及骨折有二十七笔；(2)数据分析模块103根据每种疾病名称的数量计算该疾病受天气因素影响的权重。为了简化起见，在本实施例所述计算的权重等于每种疾病名称的数量，也就是说，假如哮喘的数量十五笔，则哮喘受天气因素影响的权重为十五；(3)当所述权重超过预设值时，数据分析模块103确定该疾病受天气因素影响。在本实施例中，若所述权重超过预设值(例如哮喘的数量为15，预设值为10)，数据分析模块103则认定哮喘受天气因素影响；(4)数据分析模块103根据受天气因素影响的疾病名称在医疗数据中检索出受天气因素影响的患者，例如，以“哮喘”作为关键字，在医疗数据中检索出患哮喘的患者。所述疾病预测模块104用于从所述天气信息平台5获取天气预报信息。所述天气预报信息包括未来预设时间段内的天气信息，例如，未来一周的天气信息。所述疾病预测模块104还用于根据所述天气预报信息判断所述受天气因素影响的患者受天气影响程度是否大于疾病影响因子。所述疾病影响因子是指患者受天气影响的严重程度，可以用一个数字阈值来进行量化，例如，假定疾病影响严重程度设定的范围为1至10之间，则可设定疾病影响因子为6。当患者受天气影响程度大于5(例如5至10之间)时，则患者受天气因素影响的影响程度较为严重；当患者受天气影响程度小于5(例如1至6之间)时，则患者受天气因素影响的影响程度较为轻微。所述疾病预警模块105用于当所述患者大于所述疾病影响因子时，生成预警信息并发送(例如，根据医疗数据中患者的联系方式进行发送)给受天气因素影响的患者所对应的客户终端4。所述预警信息包括，但不限于，患者名称、天气预报信息、相同天气情况下所患的疾病、预防所患的疾病的注意事项等。所述预警信息可以以文字、语音及/或影音的方式发送给客户终端4。举例而言，所述预警信息为如下文字“尊敬的XXX，未来几天将出现寒冷天气，最低气温降到零度以下，以往最低气温降到零度时，您出现过哮喘且在第一人民医院及第二人民医院各就医过一次，还请注意加强哮喘预防，以下为预防措施，请参考：(1)避免到人群聚集；(2)出门时，请携带N95型号口罩；(3)注意保暖，尤其确保头部、胸背和足部保暖以免着凉；(4)注意携带支气管扩张剂、吸入剂、雾化剂等药物。最后，祝您身体健康！。”参照图3所示，是本发明基于医疗大数据的疾病预警方法的优选实施例的流程图。在本实施例中，所述的基于医疗大数据的疾病预警方法应用于云服务器1，该方法包括以下步骤：步骤S31，信息获取模块101从所述医院信息系统2获取医疗信息包，并将所述医疗信息包切割成多笔医疗数据。具体地说，所述医院信息系统2提供数据导入接口(例如，应用程序接口，ApplicationProgramInterface，API)，接入该数据导入接口的设备或系统都可以从所述医院信息系统2中获取医疗数据。所述信息获取模块101调用所述医院信息系统2提供的API接口以获取信息包，并将医疗信息包切割成多笔医疗数据。步骤S32，信息获取模块101解析每笔医疗数据中的患病日期。本实施例中，信息获取模块101先对每笔医疗数据进行筛选过滤掉不符合要求、不完整及重复的冗余数据，再根据通用的日期格式从筛选后的每笔医疗数据中解析出每笔医疗数据的患病日期。例如，以“2012-03-08”或“2012.03.08”作为日期格式解析出每笔医疗数据中的患病日期。步骤S33，信息关联模块102用于从所述天气信息平台5获取每笔医疗数据中的患病日期所对应的历史天气信息，并将每笔医疗数据与所对应的历史天气信息关联。具体地说，所述天气信息平台5提供API接口，接入该API接口的设备或系统都可以从所述天气信息平台5中获取历史天气信息。所述信息关联模块102调用所述天气信息平台5提供的API接口以获取历史天气信息。所述信息关联模块102调用所述天气信息平台5提供的API接口并发送所述患病日期给天气信息平台5，天气信息平台5以所述患病日期为关键字，检索所述患病日期对应的历史天气信息以回传给所述云服务器1。步骤S34，数据分析模块103对所述历史天气信息所关联的医疗数据进行分析以获得受天气因素影响的患者。在本实施例中，步骤S34的具体细化步骤包括步骤S341至S344。步骤S35，疾病预测模块104从所述天气信息平台5获取天气预报信息。所述天气预报信息包括未来预设时间段内的天气信息，例如，未来一周的天气信息。步骤S36，疾病预测模块104根据所述天气预报信息判断所述受天气因素影响的患者受天气影响程度是否大于疾病影响因子。所述疾病影响因子是指患者受天气影响的严重程度，可以用一个数字阈值来进行量化，例如，假定疾病影响严重程度设定的范围为1至10之间，则可设定疾病影响因子为6。当患者受天气影响程度大于5(例如5至10之间)时，则患者受天气因素影响的影响程度较为严重；当患者受天气影响程度小于5(例如1至6之间)时，则患者受天气因素影响的影响程度较为轻微。若所述患者受天气影响程度大于疾病影响因子，则执行步骤S37；若所述患者受天气影响程度小于等于疾病影响因子，则流程结束。步骤S37，疾病预警模块105生成预警信息并发送(例如，根据医疗数据中患者的联系方式进行发送)给受天气因素影响的患者所对应的客户终端4。所述预警信息包括，但不限于，患者名称、天气预报信息、相同天气情况下所患的疾病、预防所患的疾病的注意事项等。所述预警信息可以以文字、语音及/或影音的方式发送给客户终端4。举例而言，所述预警信息为如下文字“尊敬的XXX，未来几天将出现寒冷天气，最低气温降到零度以下，以往最低气温降到零度时，您出现过哮喘且在第一人民医院及第二人民医院各就医过一次，还请注意加强哮喘预防，以下为预防措施，请参考：(1)避免到人群聚集；(2)出门时，请携带N95型号口罩；(3)注意保暖，尤其确保头部、胸背和足部保暖以免着凉；(4)注意携带支气管扩张剂、吸入剂、雾化剂等药物。最后，祝您身体健康！。”如图4所示，图4是图3中步骤S34的细化流程图。在本实施例中，所述步骤S34的具体细化步骤包括如下步骤：步骤S341，数据分析模块103将历史天气信息所关联的医疗数据进行分类得到每种历史天气信息对应的疾病名称及每种疾病名称的数量。举例而言，大雪的天气情况下，所述医疗数据中有四种疾病，分别为感冒、发烧、哮喘及骨折，其中，感冒有五十八笔、发烧有二十笔、哮喘有十五笔及骨折有二十七笔。步骤S342，数据分析模块103根据每种疾病名称的数量计算该疾病受天气因素影响的权重。为了简化起见，在本实施例所述权重等于每种疾病名称的数量，也就是说，假如哮喘的数量十五笔，则哮喘受天气因素影响的权重为十五。步骤S343，当所述权重超过预设值时，数据分析模块103确定该疾病受天气因素影响。在本实施例中，若所述权重超过预设值(例如哮喘的数量为15，预设值为10)，数据分析模块103则认定哮喘受天气因素影响。步骤S344，数据分析模块103根据受天气因素影响的疾病名称在医疗数据中检索出受天气因素影响的患者，例如，以“哮喘”作为关键字，在医疗数据中检索出患哮喘的患者。以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。