面向智慧医疗平台的CMS设计与实现
这是一篇关于智慧医疗,内容管理,扩展性,灵活性的论文, 主要内容为中国的医疗行业长期存在着看病难、看病贵的问题,这些问题很大程度上是由于医疗资源分配不均造成的。智慧医疗正是力图通过互联网技术来改善这些问题。后台数据管理是智慧医疗平台中一项非常重要的内容,传统的CMS系统所提供的管理服务主要是针对政府、企业的门户网站,而对于业务数据的管理并没有提供很好的解决方案,因此本文就面向智慧医疗平台的CMS系统展开了深入研究,基于B/S架构,结合模板引擎技术,代码生成技术,以JAVAEE架构为基础,实现了一套扩展性强,灵活性好的内容管理系统。本文重点介绍了面向智慧医疗平台的CMS系统所使用的关键技术,分析了其功能需求和非功能需求,并给出了 CMS系统的总体设计、各个模块的设计及具体实现。本系统的设计理念不用与传统的CMS系统,将重点放在了数据管理上,而对门户网站的管理放在次要位置,主要包括“管理主界面”、“数据管理”、“权限管理”、“文件上传”等模块,系统的前端由EAZYUI框架实现,后台则搭建在SSH三层框架,数据主要通过HTTP请求,使用JSON数据格式进行传输。系统的开发与实现过程也有别于传统CMS开发,通过对业务数据结构的抽象,进行数据类型的分类,再针对不同的数据类型设计相应的模板,利用模板引擎的文件生成功能实现代码的自动生成。经过测试,系统能够实现数据管理、权限管理、文件上传等功能需求,同时兼具良好的扩展性和灵活性。在智慧医疗平台功能发生变化,数据库进行修改后,系统的自动生成功能能够使之迅速适应变化,自动生成新的管理模块。总之,本文所设计的CMS系统对传统的CMS系统进行了有效的改良,使其灵活性和扩展性都有了显著的提升,缩短了开发周期、减少了开发成本,同时提供了良好的用户体验。
基于医疗知识的对话数据构建及对话生成的研究与实现
这是一篇关于智慧医疗,医疗对话,知识图谱,对话生成,实体关系的论文, 主要内容为目前,在新冠疫情风卷全球的背景下,线上医疗服务在其中扮演着重要的角色,而医疗在线问诊服务起到了举重若轻的作用。在医疗问诊中,需要理解对话并对患者进行诊断和治疗,在一个实际的医疗对话场景中,医生和患者之间的医疗对话蕴涵的疾病、症状、药物和检查等信息极为重要,是构建智慧医疗的重要基础,这影响着医生是否能正确的诊断和治疗患者。在以往的研究中,医疗数据集呈现单一标签、标签数量不足、训练任务单一等问题,还没有提供多任务多标签的医疗对话数据集。为了能够提供更加有效的医疗问诊服务,本课题提供了多任务多标签的医疗对话数据集,作为构建智慧医疗的重要基础,为此,本文从在线春雨医生网站爬取了医疗对话,组织人员并制定了标注规范,构造了多任务多标签的医疗对话数据集。此数据集对医疗对话研究起到了建设性作用。其次,对于智慧医疗,能帮助患者做出辅助决策极为重要,基于目前的医疗对话生成,存在回复中医疗实体不足以及医疗实体关系混乱问题,导致医疗对话生成可信度降低,影响患者的判断。针对这些问题,本文提出了融合知识图的实体感知医疗对话模型,利用对话历史来预测本轮回复的医疗实体,并引入医疗知识图谱来辅助生成医疗对话,使医疗对话生成可信度得到提高,并应用于医疗对话生成模型。最后,本文将所提出的模型应用到实际的医疗问诊中,设计并实现了一个基于医疗问诊的智能对话系统,并将它与微信小程序进行对接,通过对医疗问诊对话系统的功能演示,进一步验证融合知识图的实体感知医疗对话模型在现实生活应用中的可行性。
基于管道式五元组抽取的领域知识图谱问答系统研究
这是一篇关于知识图谱,问答系统,管道式抽取,智慧医疗的论文, 主要内容为随着互联网技术和人工智能的迅猛发展,智能问答系统在众多领域得到了广泛应用,为用户提供了便捷且准确的信息获取途径。基于知识图谱的问答系统能够充分挖掘知识图谱中的丰富关联信息,从而提高问答质量。然而,面对不断更新的知识体系,当前基于知识图谱的问答系统面临着图谱更新困难的问题,导致问答系统无法提供准确和实时的服务。因此,研究一种可实时更新的知识图谱问答系统变得尤为重要。解决现有问答系统中知识图谱更新的挑战,本文结合前沿技术,提出了一种可实现知识图谱实时更新的问答系统构建流程。并以医疗领域为例,开发了一套智能医疗问答系统。论文的主要工作如下:(1)提出了管道式五元组抽取方法。首先,在传统三元组的基础上扩展提出五元组的概念,包括了两个实体类型,以满足问答系统对实体类型的检索需求。之后构建了Bi-LSTM+CRF实体抽取模型和Bi-GRU+ATT关系抽取模型组合的管道式五元组抽取方法。使用DiaKG数据集对算法进行训练,为构建知识图谱奠定了基础。(2)提出了一种自底向上和自顶向下相结合的知识图谱构建方法。自底向上法主要负责知识图谱的初步构建,从底层数据开始,形成基本的知识结构;自顶向下法则专注于知识图谱的实时更新。通过这种方式,本文解决了知识图谱动态更新的问题,保证图谱的时效性和灵活性。同时面向医疗领域,构建了医疗领域知识图谱,为问答系统的实现提供了数据支持。(3)设计实现了匹配实际需求的问答系统,采用模板匹配法实现问题匹配,构建了系统的智能问答模块。同时,将(1)中的管道式抽取模型嵌入系统,实现五元组的抽取,构建了知识录入模块。最后对系统进行功能和性能进行测试,验证了系统的实用性和稳定性。综上,本文所提出的问答系统构建流程在医疗领域具有较好的实用性。所构建的智能医疗问答系统能够实现知识图谱的更新,为用户提供准确、快速的医疗知识咨询服务。
高并发环境下智慧健康平台的设计与优化
这是一篇关于智慧医疗,网络优化,集群,高并发,互联网的论文, 主要内容为互联网正在以人们始料未及的广度和跨度,加速驱动着社会经济的进步与转型,逐步成了中国经济转型的新的源源不断的动力。而人们的生产、生活方式,也随着物联网、云计算、大数据的各自发展与交叉融合,发生着某些积极的改变。随着“reMED 2015——重构医疗生态”高峰论坛在北京的成功召开,预示着移动互联网不再被医院拒之高墙,相反,其正以势不可挡的架势渗透进着医疗的各个领域,创造了新的挑战和机会。本文就上述发展趋势,选择智慧健康平台为研究对象,着手于该平台的技术选型、系统设计、系统优化。首先对该系统平台所能使用的技术进行了罗列,并对他们的优劣势进行了比对,进而选择出一整套以java编程语言和SSM框架为核心的技术体系;其次对本系统中的健康数据,健康资讯,网上医院等主要功能模块进行了需求分析,概要设计,详细设计与系统实现,其中通过UML建模工具以系统用例图的方式展示了系统的概要设计,通过系统时序图与PowerDesigner数据库设计工具进行了系统业务逻辑设计与数据库设计;最后,考虑到本系统为一个互联网项目,会涉及到一定程度上的高并发访问,于是在完成了核心功能的基础上,对本系统进行了优化和部分功能的再设计,其中包括Redis集群等技术进行的数据库优化,Memcached缓存等技术进行的业务逻辑层优化,以页面压缩等技术进行的页面优化和Nginx等技术进行的服务器优化,以求实现在高并发访问环境下正常运行的目的。由于互联网的飞速发展与我国医疗现状的严峻形势,用互联网思维来解决我国现实中的医疗问题便是本课题产生的初衷所在。
高并发环境下智慧健康平台的设计与优化
这是一篇关于智慧医疗,网络优化,集群,高并发,互联网的论文, 主要内容为互联网正在以人们始料未及的广度和跨度,加速驱动着社会经济的进步与转型,逐步成了中国经济转型的新的源源不断的动力。而人们的生产、生活方式,也随着物联网、云计算、大数据的各自发展与交叉融合,发生着某些积极的改变。随着“reMED 2015——重构医疗生态”高峰论坛在北京的成功召开,预示着移动互联网不再被医院拒之高墙,相反,其正以势不可挡的架势渗透进着医疗的各个领域,创造了新的挑战和机会。本文就上述发展趋势,选择智慧健康平台为研究对象,着手于该平台的技术选型、系统设计、系统优化。首先对该系统平台所能使用的技术进行了罗列,并对他们的优劣势进行了比对,进而选择出一整套以java编程语言和SSM框架为核心的技术体系;其次对本系统中的健康数据,健康资讯,网上医院等主要功能模块进行了需求分析,概要设计,详细设计与系统实现,其中通过UML建模工具以系统用例图的方式展示了系统的概要设计,通过系统时序图与PowerDesigner数据库设计工具进行了系统业务逻辑设计与数据库设计;最后,考虑到本系统为一个互联网项目,会涉及到一定程度上的高并发访问,于是在完成了核心功能的基础上,对本系统进行了优化和部分功能的再设计,其中包括Redis集群等技术进行的数据库优化,Memcached缓存等技术进行的业务逻辑层优化,以页面压缩等技术进行的页面优化和Nginx等技术进行的服务器优化,以求实现在高并发访问环境下正常运行的目的。由于互联网的飞速发展与我国医疗现状的严峻形势,用互联网思维来解决我国现实中的医疗问题便是本课题产生的初衷所在。
基于云计算密文检索的医疗物联网数据管理系统设计与实现
这是一篇关于医疗物联网,多关键字密文检索,区域树,智慧医疗的论文, 主要内容为近年来,物联网智能设备和5G通信技术获得了长足发展。同时新冠肺炎在全球肆虐,造成了全球4亿多人染病。在医疗资源匮乏的偏远城市和乡村,罹患该病的患者得不到及时的诊断和救治,因此医疗物联网越来越受到国家和社会的重视。针对这样的背景,本文工作如下:(1)提出了一种基于云计算密文检索的医疗物联网数据管理系统。经过可行性分析后,提出了五类功能性需求和三类非功能性需求,为本文之后的医疗物联网应用层平台的设计与开发打下了基础。(2)为了保护医疗物联网中用户的数据隐私和提高数据检索的效率,本文对医疗物联网数据管理系统中检索算法进行详细设计。首先提出了一种基于云计算的多关键字密文检索算法,系统数据管理者通过由一组可逆矩阵和随机数构成的密钥对用户的生理数据和区域树索引加密并外包到公有云服务器上。数据使用者则使用系统数据管理者共享的密钥将检索请求向量加密成查询陷门,然后将其上传到公有云服务器进行相关性计算,从而实现医疗物联网系统的多种功能,例如远程诊断和疾病预警等。(3)另外本文设计了一种高维区域树的数据结构,该树改进自kd树,本文将数据按照高维区域树的构建算法生成索引。该索引的检索效率相比于常见方案有着显著提高,提高了平台的性能,提升了用户的使用体验,经过分析和数据仿真,本文提出的算法相比于其他方案,检索效率提高了 40%,测试结果符合预期。(4)最后本文阐述了医疗物联网数据管理系统详细的设计与实现。阐述了医疗物联网系统的总体架构和系统的应用层实现原理。并且本文详细设计了系统的数据库架构和数据表以及前后端的通信机制。最后本文介绍了基于RESTful架构的前端设计与实现和基于Spring Boot、Spring Cloud微服务架构的后端设计与实现,包括实现了信息收集、信息保存、设备管理、远程诊断、疾病预警等功能模块。经过系统测试,本文提出的平台通过了功能性测试,另外通过模拟高并发场景,测试后发现本文系统的稳定性较高,系统测试结果符合预期。
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