大數據智能分析系統及其應用方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及通信領域，具體而言，涉及一種大數據智能分析系統及其應用方法。
【背景技術】
[0002]現階段的醫療系統大多是醫院內部記錄病人的基本信息和疾病情況，大多涉及掛號、排隊、門診預約、收費系統等，即使有病人信息收集系統，收集的信息少，且沒有進行針對性的搜集。由于在醫院里，采集的數據基本上都是病人，沒有采集健康人的健康狀況，不能拿來做分析，不能作為疾控預警的分析樣本。現階段醫療數據分析系統不能處理海量的醫療數據，只能針對少量的數據進行分析，得到的結果不具有普適性、準確性。而且分析速度慢，容易出錯。
[0003]近年來，隨著醫療和健康數據的急劇擴容和幾何級的增長，如何充分利用包括影像數據、病歷數據、檢驗檢查結果等在內的各種數據，搭建合理先進的數據大數據采集分析平臺，為廣大患者、醫務人員、科研人員及政府決策者提供服務和協助，必將成為未來信息化工作的重要方向。
[0004]醫療和健康大數據分析作為互聯網中一個新興產業，但目前還比較缺乏醫療和健康大數據的處理及分析機制，醫療健康大數據面臨數據量大，結構類型復雜，信息量巨大，更新快的特點，因此構建一種標準規范的醫療健康大數據智能分析系統，是目前亟待解決的問題。
【發明內容】
[0005]本發明的主要目的在于公開了一種大數據智能分析系統及方法，以至少解決相關技術中還缺乏標準規范的醫療和健康大數據的處理及分析機制的問題。
[0006]根據本發明的一個方面，提供了一種大數據智能分析系統。
[0007]根據本發明的大數據智能分析系統包括:終端設備、數據代理轉發服務器、數據緩存服務器以及中央處理服務器；其中，上述中央處理服務器分別與各個上述數據緩存服務器相連接；全部或部分上述數據緩存服務器分別與一個或多個上述數據代理轉發服務器相連接；上述終端設備中的一部分分別與上述數據緩存服務器相連接，上述終端設備中的另一部分分別與上述數據代理轉發服務器相連接。
[0008]根據本發明的另一方面，提供了一種大數據智能分析系統的應用方法。
[0009]根據本發明的大數據智能分析系統的應用方法包括:中央處理服務器經由數據緩存服務器接收來自于終端設備采集到的數據；上述中央處理服務器對上述采集到的數據進行分析處理；上述中央處理服務器將分析處理后的數據發送至上述數據緩存服務器，以便于上述終端設備的用戶進行查看。
[0010]通過本發明，采用本發明提供的技術方案，實現了用戶醫療和健康大數據的收集和分析處理，建立了一套比較規范的醫療健康大數據標準，并且為大數據的處理領域提供了一個規范的共享平臺。
【附圖說明】
[0011]圖1是根據本發明實施例的大數據智能分析系統的結構框圖；
[0012]圖2是根據本發明優選實施例的大數據智能分析系統的架構示意圖；
[0013]圖3是根據本發明實例的大數據智能分析系統的架構示意圖；
[0014]圖4是根據本發明實施例的大數據智能分析系統的應用方法的流程圖。
【具體實施方式】
[0015]下面結合說明書附圖對本發明的具體實現方式做一詳細描述。
[0016]圖1是根據本發明實施例的大數據智能分析系統的結構框圖。如圖1所示，該大數據智能分析系統包括:終端設備10(圖中只示出了一個)、數據代理轉發服務器11(圖中只示出了一個)、數據緩存服務器12(圖中只示出了一個)以及中央處理服務器13 ;其中，上述中央處理服務器13分別與各個上述數據緩存服務器12相連接；全部或部分上述數據緩存服務器12分別與一個或多個上述數據代理轉發服務器11相連接；上述終端設備10中的一部分分別與上述數據緩存服務器12相連接，上述終端設備10中的另一部分分別與上述數據代理轉發服務器11相連接。
[0017]圖1所示的大數據智能分析系統，實現了大數據(例如，用戶醫療和健康大數據)的收集和分析處理，建立了一套比較規范的醫療健康大數據標準，并且為大數據的處理領域提供了一個規范的共享平臺。
[0018]優選地，如圖2所示，上述數據緩存服務器12可以進一步包括:第一通信裝置120，分別與上述終端設備和上述中央處理服務器相連接，接收來自于上述終端設備采集到的數據，將上述采集到的數據發送給上述中央處理服務器，以及接收來自于上述中央處理服務器分析處理后的數據；第一存儲器121，與上述第一通信裝置相連接，將上述中央處理服務器分析處理后的數據進行保存。
[0019]優選地，如圖2所示，上述中央處理服務器13可以進一步包括:第二通信裝置130，與上述數據緩存服務器相連接，經由上述數據緩存服務器接收上述終端設備采集到的數據，并將上述中央處理服務器分析處理后的數據發送至上述數據緩存服務器；第一處理器131，與上述第二通信裝置相連接，對來自于上述第二通信裝置的上述終端設備采集到的數據進行分析處理。
[0020]優選地，如圖2所示，上述中央處理服務器13還可以包括:第二存儲器132，與上述處理器相連接，將上述處理器分析處理后的數據進行保存；則上述第一處理器131，還用于在上述終端設備上傳數據時，調用上述第二存儲器存儲的數據，根據上述上傳的數據和上述存儲的數據的用戶信息，判斷上述中央處理服務器上是否存在數據遺失情況或者存在尚未處理的數據。
[0021]優選地，如圖2所示，上述終端設備10可以進一步包括:采集用戶醫療和健康數據的采集裝置100 ;第三存儲器101，與上述采集裝置相連接，存儲上述采集裝置采集到的數據；第三通信裝置102，與上述第三存儲器相連接，將上述采集到的數據發送至上述數據緩存服務器，接收來自于上述數據緩存服務器上存儲的上述中央處理服務器分析處理后的數據；第二處理器103，與上述采集裝置和上述第三存儲器相連接，在當前網絡信號強度低于預定閾值時，控制上述第三存儲器將上述采集到的數據進行保存，在當前網絡信號強度大于等于預定閾值時，控制上述第三存儲器將當前存儲的全部數據發送至上述數據緩存服務器。
[0022]優選地，終端設備10可以為以下至少之一:手機及藍牙測量設備；平板電腦及藍牙測量設備；全球移動通訊系統(GSM)測量設備；手機；平板電腦。
[0023]例如，藍牙測量設備可以通過藍牙通信方式與手機相連接，然后該手機通過GPRS網絡，或者3G網絡，或者4G網絡或者WIFI網絡連接到數據緩存服務器上；藍牙測量設備也可以通過藍牙通信方式與平板電腦相連接，然后該平板電腦通過GPRS網絡，或者3G網絡，或者4G網絡或者WIFI網絡連接到數據緩存服務器上；平板電腦或者手機也可以直接通過GPRS網絡，或者3G網絡，或者4G網絡或者WIFI網絡連接到數據緩存服務器上。
[0024]以下結合圖3所示的示例進一步描述。
[0025]圖3是根據本發明實例的大數據智能分析系統的架構示意圖。如圖3所示，該大數據智能分析系統包括:位于服務器側的中央處理服務器30、數據緩存服務器31、以及數據代理轉發服務器32等，位于終端側的終端設備33等，例如，手機及藍牙測量設備，上述系統由服務器和終端設備共同協作完成。
[0026]本實例中，該大數據智能分析系統架構如下:
[0027]主要通過終端設備(例如，圖3所示的智能手機，平板電腦，GSM測量設備，藍牙設備等)采集數據，如果用戶斷網，或者網絡信號強度低于預定閾值，則采集到的數據會暫時存儲在手機的存儲器中，在有網絡信號強度大于預定閾值的情況下，終端設備將當前已經采集到的數據全部上傳到服務器側。服務器側主要設置有數據緩存服務器和中央處理服務器，數據緩存服務器的主要功能是將經過中央處理器分析過的數據緩存起來，便于用戶通過終端設備(例如，手機)查看。中央處理服務器包含存儲器，具有記憶的功能。