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    基于电子病历的高血压病智能辅助诊疗App的设计

    时间:2021-01-27 10:07:32 来源:达达文档网 本文已影响 达达文档网手机站

    刘玉洁 李超凡 余明浩 马凯

    摘要:采用Java语言、数据库设计及App的设计与开发等技术,综合应用高血压电子病历、血压水平的定义和分类及慢性病的相关知识,设计了基于电子病历的高血压病智能辅助诊疗App。通过从医院数据库中导入获取高血压患者病历健康信息,针对远程医疗服务模式和体征数据、血压数据、诊疗数据等多方面的医疗大数据信息,在高血压病智能诊疗App系统中进行综合数据分析,为病患制定出最佳的临床诊疗、合理运动和膳食管理方案,降低医疗费用,为病患带来全新的医疗服务体验。

    关键词:高血压病;电子病历;辅助诊疗;安卓系统

    中图分类号:TP311.5;R544.1      文献标识码:A

    文章编号:1009-3044(2020)23-0007-03

    Abstract:
    The intelligent assistant diagnosis and treatment App of hypertension based on electronic medical record is designed,by using Java language, database design and App design and development technology, combining the application of hypertension electronic medical record, the definition and classification of blood pressure level and the related knowledge of chronic diseases. By importing health information from hospital database to obtain medical records of hypertension patients, aiming at remote medical service model and sign data, blood pressure data, diagnosis and treatment data and other aspects of medical big data information, In the App system of intelligent diagnosis and treatment of hypertension, comprehensive data analysis is carried out to make the best plan of clinical diagnosis and treatment, reasonable exercise and diet management, so as to reduce the risk of hypertension. Medical expenses, for patients to bring a new experience of medical services.

    Key words:
    hypertension; EMR; auxiliary diagnosis and treatment; Android system

    1 智能輔助诊疗App的背景

    近年来随着医疗信息化快速发展,健康医疗行业迈入了大数据时代。大数据在医疗领域的应用可以概括为以下几个方面:1)技术方面,基于数据仓库的BI和数据挖掘迁移到大数据环境,结果非结构化数据的分析挖掘和传感器技术产生的实时监测数据的分析;2)医药研发方面,大数据分析技术对互联网上公众药品需求趋势分析和预测,指引合理配置研发资源,帮助研发部门提早将新药推向市场;3)临床决策支持方面,使用图像分析和识别技术,识别医疗影像(X线、CT、MRI)数据,或挖掘医疗文献数据建立医疗专家数据库(IBM Watson),从而给医生提出诊疗建议;同时,分析医生输入的条目,比较其与医学指引不同的地方,从而提醒医生防止潜在的错误,如药物不良反应;4)公共卫生管理方面,通过覆盖整个地区的患者电子病历数据库/病案首页数据库,快速检测传染病,进行全面的疫情监测、集成疾病监测和响应程序,快速进行响应;5)居民健康管理方面,慢性病大数据平台全方位采集慢性病患者相关的健康数据、医疗数据、生物数据,并与区域化卫生平台互联互通,完善患者电子病历,建立个人慢性病专病档案,为医生的精准化、个性化诊疗提供扎实基础。

    经验表明,高血压等慢性病是可以通过完善的管理方式进行有效预防和控制的疾病。近年来,电子病历和远程管理技术逐渐发展成熟,其中运用电子病历存储管理高血压病优势为:首先极大地节约了时间与成本,减少了浪费以及提高了工作效率;其次,有效地提高了病案传输与运转中的安全性并且提供了便捷的病案检索方式;再次,实现了信息资源共享,增加了患者直接护理时数;而且可以更加快速地适应新模式,缩短了病历归档时间,为患者打印诊疗资料提供了便利;最后,病历公开得以实现,使医疗过程更加公开透明。同时电子病历也存在一些问题,如电子签名的合法化、信息交换的标准、实行电子病历无纸化存储与现行的相关法律制度的融合、电子病历归档与还原的技术与把电子病历无纸化存储作为管理模式的认识问题。目前,我国高血压远程管理包括门诊评估、远程监测、远程教育、远程指导等方面。这种模式以血压数据的云端存储、分析为核心,能够高效地对高血压管理中的各类信息进行整合、综合管理,实现高血压患者与医护人员互联,最终达到提高高血压知晓率、治疗率,降低心脑血管并发症发生率的目的。这对管理高血压等慢性病具有重要意义[1]。

    2 高血压病智能辅助诊疗App的设计

    2.1 功能设计

    2.1.1 完善数据的传输功能

    3 高血压智能诊疗App应用探讨

    3.1 慢性病的患者生活方式干预及治疗

    用户在测量并上传血压值之后,需要填写自己身高、体重及工作性质(按劳动量划分为卧床、轻度劳动者、中度劳动者及重度劳动者)。后台会立即计算出用户的体型BMI数值及能量供给量(kcal)并保存。根据用户所上传的数据,App平台会对用户进行药物治疗与非药物治疗。

    非药物治疗主要分为饮食与运动。首先饮食方面,根据程序生成的用户的血压等级,后臺会推荐相应的食疗表和菜单。用户可以根据食疗表或自己的口味自行在菜单里进行食物的选择。在选择的同时,后台会计算出用户所选择食物的能量供给量,并提醒用户总卡路里是否符合用户的血压等级;其次是运动,后台会运用消耗kcal计步器记录用户的运动量作为参考值,提醒用户是否需要适当的运动。

    药物治疗(用药):根据用户的血压分级及健康档案,后台会推荐相应的用药方案以及长期服药的调药计划,进行阶段性的药品剂量的调配与数量增减,并自动设置提醒用户用药、换药时间。主要为患者提供作用时间长(长效制剂)、副作用少的药物,依据最佳的用药规则帮助患者避免用药误区。如图3所示。

    3.2 远程医疗个性化服务

    通过采用现代通信技术、计算机技术及电子技术实现对医疗信息的远程采集与处理,以患者为中心搭建医患交互的在线平台。利用高速网络进行数字、图像、语音的综合传输,达到实时的语音和高清图片效果,从而辅助医疗机构实现对慢性病患者的精准治疗和持续治疗[6],达到促进医患双方的有效沟通、协助患者自我治疗以及及时调整药物剂量的效果。远程医疗为基层医疗或边远地区患者提供实时的优质医疗服务,以打造便捷、惠普、个性化的医疗服务体系[7]。

    3.3 高血压患者病历信息获取及智能诊断

    通过数据库与App链接,实现在线获取用户的病历数据信息,帮助患者建立健康档案并实现智能化管理。嘱咐用户处于平静状态时自行测量血压值,且对每日至少测量早(晨起后30min、未服药及进食前)、中(午休后30min或15:00-16:00)、晚(睡前1小时)3次血压或根据情况自行增加的数据采集,用于高血压的实时监测[8]。针对用户血压波动信息进行长期收集,并通过与人群基准健康数据的对比及时发现用户可能存在的风险,根据界面设计的诊疗信息调查表,逐步完成危险因素和病史的结构化表格的填写,App会根据算法计算出用户的血压等级以及评估危险分层,使用户能够更精准地预测疾病的危险程度,通过远程医疗服务实现及时预防诊治,为医生提供患者病情的变化和康复情况,从而更有针对性地制定个性化诊疗方案。

    4 结束语

    基于电子病历的高血压智能诊疗App借助地理定位、实时通讯和远程监护等功能,使患者随时随地获得医疗服务,打破了医疗服务供需两端的空间阻碍,缩减了传统门诊模式的排队等候时间,对缓解医疗服务资源的供需紧张和地区分配失衡问题,使健康服务模式更加灵活便捷和个性化,提高病患对疾病预防和管理的自主性。

    参考文献:

    [1] 冯晶晶,刘宇飞,靖瑞锋.慢性病管理的国际经验及启示[J].中国药房,2017,28(8):1009-1012.

    [2] 刘师伟,段瑞雪,李欣,等.医学大数据库的建立与哲学审思[J].医学与哲学,2016,37(21):10-13.

    [3] 穆榕榕,全宇,高兴,等.基于电子病历系统的病历质量管控实践[J].中国医院,2017,21(11):46-48.

    [4] 陈丽.区域医疗环境下电子病案系统的应用与管理[J].中国病案,2017,18(7):46-49.

    [5] 程楠.一种基于大数据技术快速处理医疗文本的方法[J].中国数字医学,2017,12(9):45-46,58.

    [6] 焦亦薇.基于Java数据库互连技术的登录界面设计与实现[J].福建电脑,2018,34(8):126-127.

    [7] 王晨.基于Java语言实现数据库的访问研究[J].电脑迷,2018(5):98.

    [8] 黄毅健.基于智能手机Android平台下远程医疗监护系统的设计分析[J].科技传播,2018,10(1):115-116.

    【通联编辑:谢媛媛】

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