喬 虹

（同濟(jì)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院 上海 201804）

0 引言

智能護(hù)理技術(shù)在全世界都有一定的發(fā)展。例如Toshiba公司研發(fā)的Life Minder，一種可穿戴式的醫(yī)療支持系統(tǒng)原型[1]。中科院計(jì)算技術(shù)研究所提出一種基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的遠(yuǎn)程醫(yī)療監(jiān)護(hù)系統(tǒng)[2]。雖然目前這些智能家庭技術(shù)取得不少成果，但是存在缺陷，如個(gè)人的移動性，覆蓋范圍少，受益人群少等。因此有必要實(shí)現(xiàn)一個(gè)綜合性的智能小區(qū)系統(tǒng)，及時(shí)對病者的生理體征信息進(jìn)行動態(tài)采集和分析[3]。

而本文則基于個(gè)人區(qū)域無線網(wǎng)和數(shù)據(jù)庫來實(shí)現(xiàn)個(gè)人健康護(hù)理智能信息系統(tǒng)的智能小區(qū)，將用戶的數(shù)據(jù)傳至小區(qū)醫(yī)療服務(wù)中心服務(wù)器，構(gòu)成個(gè)人健康管理系統(tǒng)信息平臺。

1 智能小區(qū)健康護(hù)理系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

智能小區(qū)提供醫(yī)學(xué)測量設(shè)備，隨時(shí)對智能小區(qū)居民自身的身體指標(biāo)進(jìn)行測量，根據(jù)測量結(jié)果，為公眾提供普及型和個(gè)性化健康生活、健康評估、閾值警告、康復(fù)指導(dǎo)等服務(wù)，幫助改善個(gè)人不良的生活習(xí)慣和對于常見的慢性病提出建議[4]?？傮w結(jié)構(gòu)如下所示。

圖1 系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)

2 推理機(jī)設(shè)計(jì)

2.1 推理機(jī)工作流程

推理機(jī)(Reasoning Machine)使得整個(gè)專家系統(tǒng)能夠以邏輯方式協(xié)調(diào)地工作，主要涉及到推理方式和控制策略。如下圖為智能小區(qū)專家系統(tǒng)的推理機(jī)的工作流程。

2.2 推理方法的實(shí)現(xiàn)

基于智能小區(qū)智能信息護(hù)理系統(tǒng)是主要針對于生活中常見的小病或慢性病。所以本系統(tǒng)選擇正向推理的方法。其推理算法如下：

圖2 工作流程圖

3 推理的不確定性分析

醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)：異構(gòu)性、海量性、數(shù)據(jù)表征不顯著[5]等導(dǎo)致了臨床診斷的不確定性。很多癥狀有輕、中、重之分，當(dāng)用戶輸入癥狀情況，不能確定確切的病癥，就要用到不精確推理[6]。

3.1 “加權(quán)求和”模型

對于一些不確定的推理，采用數(shù)學(xué)模型中的“加權(quán)求和”的方法[7]，將重要性矩陣B和概率矩陣A進(jìn)行加權(quán)求和得疾病隸屬度矩陣C，基于“加權(quán)求和”的數(shù)學(xué)模型如下：

其中f(j)則表示患者出現(xiàn)的癥狀對疾病j的隸屬度，f(j)的值一定程度上決定患某種病的可能。加權(quán)求和模型屬性如下所示。

表1 加權(quán)求和模型屬性一覽表

由疾病隸屬度矩陣C得出加權(quán)模型的函數(shù)表示為f(j)=a1b1j+a2b2j+…+aibij+…+ambmj，其中f(j)表示患者出現(xiàn)的癥狀從第1個(gè)到第m個(gè)癥狀對于疾病類j的判定重要性進(jìn)行加權(quán)累加，以此來衡量患者出現(xiàn)的癥狀對于疾病類j的判定重要性。

3.2 模型篩選原則

對于特定的疾病類，根據(jù)資料查找其相應(yīng)的判定閾值fy。比較由4.1中求得j從1取值到n的疾病j的隸屬度f(j)與疾病j隸屬度的判定閾值fy的大小,然后使用下面的模型篩選原則來進(jìn)一步篩選。

1.最大值原則：若有很多疾病類的診斷函數(shù)值f(j)＞=fy，那么取f(j)值最大的作為初步診斷結(jié)論。

2.閾值的浮動原則：若所有疾病類的診斷函數(shù)值f(j)都小于其各自的閾值，則會對閾值的大小作適當(dāng)?shù)南抡{(diào)。

3.3 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

本系統(tǒng)使用Microsoft visual studio2010和Sql Sever2010來實(shí)現(xiàn)。主要實(shí)現(xiàn)用戶與專家系統(tǒng)的界面接口，用戶通過接口錄入與自己身體狀況相關(guān)的指標(biāo)數(shù)據(jù)，保存到數(shù)據(jù)庫之后，系統(tǒng)對用戶錄入的數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配分析，通過推理算法推出用戶的身體狀況并給出一些生活建議。讓用戶及時(shí)了解自己的身體狀況，省去犯常見小病也去醫(yī)院排隊(duì)的尷尬。

系統(tǒng)展示如下所示：

圖3 指標(biāo)數(shù)據(jù)分析示意圖

4 結(jié)論

健康信息智能管理系統(tǒng)構(gòu)造的智能小區(qū)以人們常見小病及慢性病為依據(jù)，指導(dǎo)人們正確診斷，之后根據(jù)癥狀給出生活護(hù)理建議。這一系統(tǒng)的研發(fā)提高人們的自我保健意識，對智能小區(qū)里面的老人身體狀況自我診斷，省去他們因?yàn)樾〔《裔t(yī)院掛號排隊(duì)的尷尬，所以該系統(tǒng)有很大的應(yīng)用前景。

[1]白明明.基于虛擬儀器的移動式人體參數(shù)連續(xù)監(jiān)測儀器的研制[D].碩士論文.吉林長春:吉林大學(xué),2009.

[2]王葛.無線體域網(wǎng)（WBAN）應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)研究[D].碩士論文.陜西省西安市:西安工業(yè)大學(xué).2013.

[3]高蕾娜.老年慢性病無線監(jiān)控遠(yuǎn)程關(guān)懷系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D].博士論文.湖北武漢:華中科技大學(xué),2009.

[4]郭頌,倪永軍.非處方藥網(wǎng)上智能咨詢系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[J].微計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2006,27(6):678-682.

[5]胡吉晶.面向醫(yī)學(xué)領(lǐng)域數(shù)據(jù)倉庫的ETL過程研究與實(shí)現(xiàn)[D].碩士論文.上海:上海交通大學(xué)，2010.

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[7]劉通,王靜濱,張朝杰.裝備效能評估中加權(quán)求和模型的改進(jìn)與應(yīng)用[J].電光與控制,2009,16(9):44-46.