HealthIT创新项目:智能骨科康复平台设计

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所属分类:医信大学

作者:孔祥勇,卢严砖, 单位:上海理工大学健康科学与工程学院医学信息工程系

项目背景:

  我们国家康复发展也经历了20几个年头了,回顾这20多年来,康复事业取得了长足的进步。这其中神经康复的发展势头之迅猛是有目共睹的,而同样作为康复重头戏之一的骨科康复的发展速度,发展水平却令人寒心!究其原因主要是我国骨科康复一直存在的现状是:

   ·重治疗轻康复;

   ·缺乏康复专业人员;

   ·临床工作压力大,无瑕顾忌康复;

   ·围手术期康复问题已经成为我国骨科水平提高到障碍。

  据相关研究,骨科病人对康复相关知识的知晓度仅为52.26%,需要专员康复人员知识的需求度为77.75%,其中对功能训练指导的需求度最高(72.09%)这与骨科手术患者人群的特点一致。骨科手术患者术后功能恢复情况是影响治疗效果的主要因素需要加强功能训练指导方面的内容。   所以在医生不重视,患者不了解的情况下,我国的骨科康复状况一直得不到改善,而且不仅在技术方面患者得不到支持,此外,还有12.48%的患者需要心理指导。骨科手术患者可能面临对手术的恐惧、承受术后疼痛、对术后功能康复的担心、出院后使用拐杖/轮椅等一系列不适问题疾病防治。除了生物因素,心理因素是影响骨折患者康复的重要因素。但在实施上尚存在许多问题并未得到实施。对患者的心理指导需要引起关注。

项目目的:

  为了解决我国在骨科康复治疗上的短板,我们准备建立一个智能定制骨科康复系统,通过以下几个模块,帮助骨科医生对患者进行完整全面的康复治疗与指导。

  首先是建立骨科病人康复指导模块,通过对病人的信息录入,历史病例录入,通过数据分析患者康复情况与当前阶段,针对骨科病人康复情况提供智能建议和适合当下康复阶段的知识与视频指导,来解决患者对于康复知识的缺乏问题;

  然后是建立疾病的随访数据库和管理模块,通过建立的随访系统,用于解决医生对于患者的康复情况了解,并且在可定制随访系统的帮助下,可以让医生对于骨科康复患者自身情况人性化的调整随访内容,便于医生了解特殊康复患者的重点康复进度;

接着是建立智能医疗数据分析平台,可以对所有的患者进行多条件查询,如患者的诊断,用药,性别,年龄等。支持不同条件的“与”和“或”的组合,能迅速找出符合条件的患者。方便对其进行针对性随访,也可以进行临床科研对比分析,降低医生的工作量,解决医生临床工作压力大,无瑕顾忌康复的问题;

  最后是建立便捷的基于患者医疗健康数据、随访记录的医患沟通平台。全程跟踪病人的康复情况,优化数据匹配。通过将专业的骨科知识与康复知识在平台与患者交流,让患者自己可以知道康复流程与基础的康复知识,通过一对多的医生与患者关系,解决其缺乏专业康复

专业人员的问题;并且通过全程跟踪病人的康复状况,让病人从刚住院开始就了解康复知识,从手术前康复、手术中康复、手术后康复,解决围手术期康复问题。   总的来说就是减轻医生的工作量,加强患者的康复知识,然后通过手术前、中、后三个阶段,智能的为患者提供定制的康复治疗。

二.技术分析:(研究工作详细介绍、试验数据分析等)

  1. 在整个智能定制骨科康复平台Web端,我们采用了thinkphp5.0工具来开发,采用MVC模式来分三个层进行开发。MVC 是一种使用 MVC(Model View Controller 模型-视图-控制器)设计创建 Web 应用程序的模式:

·Model(模型)表示应用程序核心(比如数据库记录列表)。

·View(视图)显示数据(数据库记录)。

·Controller(控制器)处理输入(写入数据库记录)。

MVC 模式同时提供了对 HTML、CSS 和 JavaScript 的完全控制。

Model(模型)是应用程序中用于处理应用程序数据逻辑的部分。通常模型对象负责在数据库中存取数据。View(视图)是应用程序中处理数据显示的部分。通常视图是依据模型数据创建的。Controller(控制器)是应用程序中处理用户交互的部分。通常控制器负责从视图读取数据,控制用户输入,并向模型发送数据。MVC 分层有助于管理复杂的应用程序,因为您可以在一个时间内专门关注一个方面。例如,您可以在不依赖业务逻辑的情况下专注于视图设计。同时也让应用程序的测试更加容易。MVC 分层同时也简化了分组开发。不同的开发人员可同时开发视图、控制器逻辑和业务逻辑。

  • 在前端页面方面,考虑到要给患者一个清新、美观和简洁的前端界面,我们采用了Bootstrap来进行美化界面,Bootstrap 是一套用于 HTML、CSS 和 JS 开发的开源工具集。利用我们提供的 Sass 变量和大量 mixin、响应式栅格系统、可扩展的预制组件、基于 jQuery 的强大的插件系统,能够快速为你的想法开发出原型或者构建整个 app ;我们还考虑到为不同终端的用户提供更加舒适的界面和更好的用户体验,我们在页面布局上通过JQuery技术,来进行响应式布局和优化代码,减少代码累赘的问题。
  • 利用Mysql与sqlite(coredata)设计数据库,进行视频,随访等信息的管理。MySQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB 公司开发,目前属于 Oracle 旗下产品。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一,在 WEB 应用方面,MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System,关系数据库管理系统) 应用软件。
  • 在用大数据整合关于骨科康复信息的时候,我们用到了建设大数据整合平台的技术,其中三大核心核心就是MapReduce(任务的分解并且将结果汇总),Hbase(列式内存数据库),HDFS(NameNode:管理文件元数据;DataNode:存储物理文件;Client:获取文件的各种API);而在大数据整合骨科康复信息我们用到了以下技术:

1.海量储存(Amaxon S3);

2.离线计算(MapReduce、impala);

3.在线计算(Spanner Occanbase);

4.流式计算(S4、Storm、Smaza)。

  • 关于自定义随访和调查问卷模块的实现,首先我们是用HTML5、CSS3和Bootstorp设计出响应式的美观页面,然后是通过JS和JQuery的脚本语言,进行对随访模块自定义,随访定时发送,定制随访的开发。
  • 医患沟通模块。Socket.io和webrtc实现聊天文本和文件,实现医患间音视频互动。
  • 利用unity与c#进行VR视频应用开发。
  • 在骨科病人康复指导模块,我们通过采用智能算法来将骨科病人输入的用户信息与历史病例进行分析,然后通过比较分析选择Knowledge-based Recommendation(基于知识的推荐)的智能推荐算法来为患者推荐适合康复患者当前情况下的知识与指导视频;因为基于知识的推荐(Knowledge-based Recommendation)在某种程度是可以看成是一种推理(Inference)技术,它不是建立在用户偏好基础上推荐的。基于知识的方法因它们所用的功能知识不同而有明显区别。

在患者健康信息数据模块与医生查看患者信息模块里,我们为了让医生与康复患者能够更好的、更加直观的分析病人的健康数据与恢复情况,所以基于echart.js可视化框架对患者的健康和医疗数据进行可视化分析。ECharts 提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、K线图,用于统计的盒形图,用于地理数据可视化的地图、热力图、线图,用于关系数据可视化的关系图、treemap、旭日图,多维数据可视化的平行坐标,还有用于 BI 的漏斗图,仪表盘,并且支持图与图之间的混搭。

三. 项目展示:

四.结论

为了解决我国在骨科康复治疗上的短板,我们准备建立一个智能定制骨科康复系统,通过以下几个模块,帮助骨科医生对患者进行完整全面的康复治疗与指导

  首先是建立骨科病人康复指导模块,通过对病人的信息录入,历史病例录入,通过数据分析患者康复情况与当前阶段,针对骨科病人康复情况提供智能建议和适合当下康复阶段的知识与视频指导。

  然后是建立疾病的随访数据库和管理模块,通过建立的随访系统,用于解决医生对于患者的康复情况了解,并且在可定制随访系统的帮助下,可以让医生对于骨科康复患者自身情况人性化的调整随访内容,便于医生了解特殊康复患者的重点康复进度;

  接着是建立智能医疗数据分析平台,可以对所有的患者进行多条件查询,如患者的诊断,用药,性别,年龄等。降低医生的工作量,解决医生临床工作压力大,无瑕顾忌康复的问题;

  最后是建立便捷的基于患者医疗健康数据、随访记录的医患沟通平台。全程跟踪病人的康复情况,优化数据匹配。通过将专业的骨科知识与康复知识在平台与患者交流,让患者自己可以知道康复流程与基础的康复知识,通过一对多的医生与患者关系,丰富患者的康复专业知识。   总的来说就是减轻医生的工作量,加强患者的康复知识,然后通过手术前、中、后三个阶段,智能的为患者提供定制的康复治疗。

.参考文献

[1]中国健康促进基金会骨科专项基金骨科康复专家委员会.中华医学杂志[J]权威发布:骨科康复中国专家共识.2018.98(3):164-170;

[2]陈俊.浅谈国内骨科康复现状[DB/OL].2018-5-10;

[3]张秋霞,彭军,陈振秋,周广全,李子祺,何伟.股骨头坏死智能短信随访平台的设计与应用[J].中国数字医学,2013-11-06;

[4]纪斌平.肩关节功能评估的历史与现状[J]中国矫形外科杂志;1005-8478(2003)08-0567-03; [5]李生,胡冬发,李森源,林斤,彭军,张宇栋,邓立柳,张秋霞.医院智能随访管理系统设计与应用[J].医学信息学杂志;1673-6036.2017.04。006;

联系方式:Email:kxy#usst.edu.cn (#替换成@)微信:178447180

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