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关于高血压论文范本,与云计算文参考文献2016年相关论文的格式
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数据交换过程发送过程:接收方以家庭健康监护系统为例,基于生理监测数据,构建HL7RIM逻辑结构的对象图,采用XML构建符合HL7消息的数据格式,通过简单对象传输协议(SOAP)发送XML消息.接收过程:侦听到目标网络是自己的消息时,根据HL7协议标准提取XML域目录,还原HL7RIM格式对象图,以HL7CDA标准保存到云首先按照HL7的语法标准将数据转换成SOAP消息格式,然后按照底层网络传输协议封装并传输,接收系统在应用层进行应答和相应的控制,再按照HL7标准语法进行解析,最终将消息转换成应用程序数据格式.图基于HL7RIM的数据交换过Fig.5HL7RIM-basedDataExchangeProcess
2.3健康风险评估模型
健康风险评估(HealthRiskAppraisal,HRA)用于描述和估计某一个体未来发生某种特定疾病或因为某种特定疾病导致死亡的可能性.通过收集信息,包括家庭健康监测获得的各项生理信息和家庭病史,饮食习惯和生活方式结合,用数字模型进行量化评估帮助个体全面认识健康状况和病变风险制订个性化的健康干预措施.为暴露水平因素的相对危险度为暴露水平.
定义2危险度等于基准发病率×相对危险度组合相对危险度(相对危险性),等于(-1)+(-1)+等+(-1)+××等×,其中为大于等于1的各项危险度,小于1的各项危险度[15].
绝对危险性预测
目前常用的预测模型包括回归模型,ARIMA模型[16],马尔科夫模型和灰色模型.回归模型要求数据总体服从多元正态分布且协方差相同,ARIMA模型要求非平衡数据转变为零均值平衡随机序列,适用于短期预测,马尔科夫强调状态转移概率预测内部变化[17],灰色模型GM(1,1)是灰色模型中应用最广泛的预测模型,不需明确数据指标关系,适用于小样本和不确定系统预测[18].由于高血压,糖尿病属慢性病具有长期化趋化,容易呈现某种变化趋势等非平衡特点,因此采用灰色模型和马尔科夫模型相结合的预测模型.灰色模型只考虑综合灰色量对某种疾病的作用,而马尔科夫适用于随机过程的状态转移行为,可弥补灰色预测对随机波动大时间序列预测不好的缺陷.
主要步骤包括:
①灰度模型GM(1,1)
原始数据序列,增强规律性累加处理,得到,对建立GM(1,1),得到
(1)
其中可由最小二乘法求解得到,求解方程:
(2)
得到一次累加生成量的模型预测值,表示:
t等于1,2,..,n(3)
②残差序列的GM(1,1)模型
(4)
经过类似求解,得到
(5)
其中sgn(t)值由原残差的符号确定.
③马尔科夫模型转移概率矩阵
马尔科夫模型关注状态和状态转移概率,设预测对象有n种状态,,等,,从某种状态向这n种状态转移概率分别为,,等,且满足,.以血压值为例,涵盖理想血压,正常血压,临界高血压,高血压,超高血压.根据马尔科夫模型求解残差转移的概率,确定残差sgn(t)值.
采用灰色模型和马尔科夫模型结合得到预测值,结合其组合相对危险度与总发病率相乘,就得到绝对危险性.相对危险性和绝对危险性度量出危险因素和慢性发病之间数量依存关系及其规律性,为制订个性化的健康干预措施.4健康服务个性化组装
家庭健康监护系统灵活性,可维护性和可定制性是影响健康监护效能的重要因素.针对家庭用户需求特点,健康服务流程需要个性化定制.根据病人的实际情况制订个性化健康监测和"健康云"服务需求,包括定期的(血压,心电和加速度)监测,信息提醒,健康膳食,运动服务.为此,针对不同居民健康监护需求,以一种可扩展,灵活的方式来实现健康服务的动态重组,满足不同居民的需要.
"健康云"以SaaS方式提供健康服务,而且基于HL7RIM的数据交换机制采用SOAP传输总线.因此,家庭健康监护业务方案采用网络服务业务流程执行语言控制引擎图基于BPEL4WS的健康服务个性化组装
Fig.6PersonalizedCompositionofBPEL4WS-basedHealthcareService
3实验
基于WinCE6.0嵌入式操作系统环境,使用VisualStudio2016C#研发家庭健康监测系统,主要技术指标:①支持Bluethooth传输,②支持与"健康云"数据交换,③支持个性化健康监护,④支持个人健康档案管理,⑤健康数据分析结果.图7展示正常状态下系统监测界面和异常状态下心电生理监测数据界面:
图家庭健康监护系统
Fig.7HomeHealthcareMonitoringSystem
具体情况如下:
(1)与厦门市心脏中心合作,结合厦门市"健康云"电子档案和电子病历数据,对厦门市集美区55-65岁(男性)研究对象和比对病例数,选择指标包括:文化程度,吸烟,锻炼,心率,BMI,血压,脑卒中史,血脂,采用Logistic模型,得到暴露不同危险因素水平的基准发病率和危险分数(如表1所示).根据健康档案和家庭健康监护系统获取1位61岁老人的健康数据:小学文化,不吸烟,不喜欢锻炼,腹部较肥胖,血压240/209,心率92,有脑卒中家史,血脂超高,则个人患病相对危险度(1.658+2.873+2.885+6.543+1.778+5.325-6)+0.952*0.926等于15.666.厦门市集美区糖尿病总发病率接近5%,当前绝对危险性15.666*5%等于78.78%,采用马尔科夫模型和灰色预测相结合,可以预测5年内绝对危险性.
(2)糖尿病和高血压等患者和健康促进者,可以根据医生的建议制订个性化健康管理方案,测量心电ECG,血氧饱和度SPO2,脉搏,体温*100%,其中表示成功组装次数,表示失败组装次数.经1000次测试数据计算得到健康服务组合成功率为89%,这表明家庭健康监测系统能有效联接"健康云".厦门市"健康云"目前尚处于建设过程,上述指标尚在合理范围内.
需要说明的是,不同国家,地区的糖尿病风险评估模型存在较大差异.对于基准发病率和危险分数度量模型不同,例如德国和阿曼分别采用Cox回归模型和Logistic回归模型,引入危险因素不同,例如德国强调包括尽可能多的可变危险因素,阿曼强调体质指数(BMI),糖尿病家族史,高血压情况[19].建立模型并计算风险分值后,一般通过比较总的风险分值与判断点的大小,筛选高危个体/人群.本文建立的健康风险评估模型和表1危险分数,对糖尿病风险评估操作简单,快速和廉价,但只适用于厦门市部分人群而不是福建省整体人群.
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表2厦门集美糖尿病因素及危险分数(55-65岁)
Tab.2RiskFactorsandRiskScoreofDiabeticInpatientsinXiamen(55-65yearsold)
因素因素值基准发病率危险分值文化程度小学及以下0.9520.952中学0.9010.754大专以上1.1050.524吸烟不吸烟1.6581.658吸烟0.6802.572锻炼否0.9260.926是0.9260.784心率<,90正常0.6580.765>,90非正常1.0432.873BMI正常1.2651.625超重0.9611.307肥胖0.9842.885血压<,120理想0.1230.223120-140正常0.7710.771140-160临界0.9762.521160-180高血压1.3834.654>,180超高1.5736.543脑卒中史无0.9780.978有0.9781.778血脂正常0.9260.926偏高0.9784.152超高1.5485.3254结论
新一代家庭健康监护系统具备低成本,低功耗和低体积基于云计算的医疗信息化发展能生理参数传感器和记录人体个性化健康监护方案定制,保证家庭健康监测的灵活性和有效性为健康云提供的等服务走入家庭健康监护奠定基础
感谢台湾朝阳科技大学资讯管理系陈怜秀教授的指导和帮助！
参考文献
[1]IBM国际商业机器全球服务(中国)有限公司.IBM智慧医疗-数字化医院集成平台解决方案.IBM-中国[2016-3-29].-31.ibm./solutions//healthcare/digitalization/platform.s
[2]孔建会.日本的云计算政策ࡡ
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