一种全生命周期眼健康的大数据分析监测系统的制作方法

本发明涉及眼部健康，具体为一种全生命周期眼健康的大数据分析监测系统。

背景技术：

1、眼健康贯穿人们的全生命周期，不同阶段、不同场景下，都有不同的护眼要点，在全生命周期眼健康当中，尤其需要注意儿童眼健康和中老年人的眼健康的检测，特别是在儿童眼健康筛查中，要排除先天性白内障、先天性青光眼、晶体错位以及眼肿瘤等一些致盲性眼病，眼健康是身心健康的重要组成部分，涉及全年龄段人群的全生命期，具体而言，全生命期覆盖新生儿期、儿童期、成年期、老年期等阶段，各阶段的常见眼病及应对策略不尽相同。

2、现阶段全生命周期眼健康的开展，受到各个地域医疗水平分布不均，受限于医疗检测设备缺乏和医疗技术参差不齐，基层医院对诸多眼底疾病的早期检出率和诊断率较低，使很多可及早预防的眼部疾病错过最佳的诊疗时机，造成患者的视觉质量严重损害，并且由于医疗水平的参差，患者在治疗后难以及时地对自身的健康了解，造成治疗效果不佳，影响患者的眼部疾病治疗和恢复。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种全生命周期眼健康的大数据分析监测系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种全生命周期眼健康的大数据分析监测系统，所述大数据分析监测系统包括服务器、大数据库、用户端、医护端、采集模块、评估模块、诊断模块、监测模块和学习模块；

3、服务器，用于大数据分析监测系统的服务提供，并且为用户端和医护端访问大数据分析监测系统；

4、大数据库，用于收集用户端上传的眼健康信息数据，并且将上传数据按照全生命周期的方式进行分类存储和数据调用；

5、用户端，用于患者登录大数据分析监测系统，并且通过用户端进行眼健康的诊断和治疗，以及后续大数据分析监测系统的健康监测反馈；

6、医护端，用于为患者进行眼健康的诊断，并且后续对患者的健康实时地监测；

7、采集模块，用户端向大数据分析监测系统的服务器上传病症状态和线下检查报告，并且对患者的信息进行关联排序，将数据传输到大数据库中，形成全生命周期眼健康数据库；

8、评估模块，用于对问诊用户的病症、检验报告和既往病史进行核对，并综合评估患者的眼健康状态；

9、诊断模块，用于患者在上传个人的病症、检验报告和既往病史内容后，调取大数据库中的全生命周期眼健康数据，将大数据库中的案例和患者的实际情况通过人工智能匹配，进行综合的病症匹配诊断；

10、监测模块，患者诊断完成进行后续的眼健康治疗，监测模块对患者的健康状态进行监测，并且实时地传输到大数据库中，医护人员实时地对对应患者进行健康监测；

11、学习模块，用于对患者的病症和检查报告中的眼部影像学图片进行阅片学习，通过人工智能的深度学习，为大数据库的病症存储提供参考诊断数据；

12、所述大数据库包括年龄分类存储模块，用于用户端上传数据按照全生命周期的方式分类存储，并且生成各年龄段的整合大数据库。

13、在进一步的实施例中，所述采集模块包括数据筛选模块、数据关联模块和数据排序模块；

14、所述数据筛选模块，用于将重复且与眼健康无关的健康数据筛选屏蔽，并且筛选出对应患者病症的检测症状；

15、所述数据关联模块，将数据筛选模块筛选后的患者病症和检查报告数据与大数据库中的全生命周期眼健康数据进行匹配关联；

16、所述数据排序模块，将关联后的患者数据存储到大数据库中，按照全生命周期眼健康分类存储到对应的年龄分类存储模块内，并按照年龄和病症进行分类存储。

17、在进一步的实施例中，所述评估模块包括问卷模块、病史核对模块和病史分析模块；

18、所述问卷模块，用于患者登录大数据分析监测系统后，用户填写预先设置好的健康问询问卷，对用户的病史进行记录。

19、在进一步的实施例中，所述病史核对模块，对用户填写的病史报告进行核对，确认患者的身体情况，防止患者存在病史，影响治疗的安全性；

20、所述病史分析模块，用于对患者的病史和现存的慢性类疾病确认，分析患者的身体状态和用药情况，并且确认在眼部治疗过程中存在并发症的风险。

21、在进一步的实施例中，所述诊断模块包括问诊模块、案例匹配模块、诊断结果模块、治疗方案模块和方案核对模块；

22、所述问诊模块，用于医生根据患者的病症和检查报告，为患者进行问诊诊断；

23、所述案例匹配模块，医生问诊后，大数据分析监测系统，根据大数据库中的全生命周期存储数据，分析匹配与患者病症一致的病症，并将该匹配内容生成对应患者的病症治疗方案，方便通过大数据快速地为患者匹配相同病症，能够做到更好的诊疗效率，也能在前期为患者提供预防的思路；

24、所述诊断结果模块，根据医生的诊断和大数据库的对应病症匹配，确认用户的病症情况。

25、在进一步的实施例中，所述治疗方案模块，对患者的眼部健康诊断后，治疗方案模块从大数据库中，调用对应病症的治疗方案，结合用户的实际身体情况，生成对应用户的全生命周期眼健康治疗方案；

26、所述方案核对模块，生成的全生命周期眼健康治疗方案，通过医生和大数据分析监测系统的分析核对，确认患者的对应治疗方案有效，通过人工和系统的诊疗，提升患者全生命周期眼健康诊疗的准确和安全。

27、在进一步的实施例中，所述监测模块包括用户反馈模块、医生判断模块和治疗跟踪模块；

28、所述用户反馈模块，患者在治疗的过程中，定期地向大数据分析监测系统上传病症情况和检查报告，实现全生命周期的治疗反馈监测；

29、所述医生判断模块，患者反馈的治疗情况，医生根据用户反馈情况，对患者的病症恢复情况进行判断，并且对后续治疗进行相对应的优化。

30、在进一步的实施例中，所述治疗跟踪模块，对患者实现全生命周期的跟踪式眼健康监测，根据患者反馈和医生的判断，优化治疗方案跟踪治疗进度，方便对患者进行跟踪治疗，定期确认治疗方向，并根据疾病的治疗情况，调节治疗方案，提升治疗的效果。

31、在进一步的实施例中，所述学习模块包括导入模块、调用模块和训练模块；

32、所述导入模块，用于将用户上传的病症和检查报告中所拍摄的眼部影像学图片；

33、调用模块，导入的患者病症和检查报告，根据大数据库中相同的病症数据，调用对应病症数据匹配该导入数据。

34、在进一步的实施例中，所述训练模块，将患者导入的病症和检查报告数据和大数据库中的对应病症数据结合，深度学习训练大数据分析监测系统，通过深度学习，对大数据整合，提升系统对患者诊疗的效率和准确。

35、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

36、1、本发明，通过建立大数据库存储全年龄段的患者病症信息，为全生命周期内的眼部疾病积攒大量的支撑数据，利用大数据的整合，存储全生命周期眼健康的参考病例，利用大数据的病症匹配，为医疗条件不足的地区患者，提供更为高效便捷的疾病预测和早期诊断需求，并结合系统诊断和人工诊断的方式，确认患者疾病，然后生成对应病症的治疗方案，进而解决患者当地医疗条件不足而造成的看诊困难问题，提升全生命周期眼健康看诊的便利和高效；

37、2、本发明，全生命周期眼健康的大数据建立，并在该大数据系统中增加人工智能的深度学习功能，对全生命周期眼健康病例进行深度学习，进而采集海量眼部病症图片，进行大量的训练、验证和测试，然后确定标注流程，搭建自动检测平台流程框架，满足不同地域患者更快更便捷的线上智能化看诊渠道；

38、3、本发明，通过监测模块，对在大数据分析监测系统中问诊治疗的患者提供跟踪监测，用户定期提交自身的病症状态或是检查报告，大数据分析监测系统根据用户反馈的症状是否缓解或是检查报告的数据，为患者后续的治疗方向进行优化，实现患者的跟踪监测治疗，使患者的治疗效果得到保证。