基于J2EE云平台大数据的居民健康管理服务体系(4)

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[11]孟群.夯实健康医疗大数据基础助推人工智能应用与发展[J].中国卫生信息管理杂志，2017，14(5)：633.

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[13]李赞梅，钱庆，李姣，等.健康医疗科学数据共享标准体系框架构建[J].医学信息学杂志，2018，39(11)：49-53.

目前，我国处于“亚健康”人群约占总人口数的70%[1]。由于人们生活节奏的加快，工作压力随之增加，导致多数居民肥胖、“三高”等亚健康症状出现，影响身体健康。过去10年内，我国每年新增慢性病患者数超过1100万，其中糖尿病、高血压所占比例庞大[2-3]。随着互联网技术的快速发展，人们借助互联网获取生活服务类信息，希望获取更好的健康服务，实现高质量健康管理。而基于云平台、大数据及互联网等技术开发居民健康服务体系，可较好满足其自身健康需求，有助于提高社区医疗健康服务质量，满足医养一体化健康医疗服务需求[4]。通过有效的保健措施可预防疾病占总疾病的33%左右，通过早期发现得以治疗所占疾病比例约为30%，其他则主要通过精准医疗手段治愈[5]。而尽早预防或提早发现疾病可显著改善居民健康水平。本研究基于J2EE平台，利用Oracle数据库设计开发一套居民健康管理服务系统，旨在强化居民健康管理意识，调动其健康管理的主观能动性，助其摆脱亚健康状态，缓解医疗资源紧张现状，并起到积极的疾病预防作用。1 居民健康管理服务体系需求分析1.1 健康管理服务体系健康管理在西方国家发展相对成熟，已形成完善的体系，在降低医疗支出、改善居民健康方面具有显著效果[6]。目前，我国健康管理尚处于起步阶段，出现典型医疗信息不对称、获取渠道有限以及医疗资源呈结构性失衡的现象[7]。自我国将健康管理引入健康保险中起，健康管理理念逐渐普及，随互联网技术的发展，越来越多的居民青睐于通过互联网获取生活服务类信息，健康信息管理理念营运而生[8]。我国健康管理主要应用于政府部门、医疗结构、部分企事业单位及社区或个人等方面，尚未建立与国情相适应的科学、规范的健康管理服务模式[9]。为实现全民医疗卫生服务目标，国家明确提出需强化医疗卫生信息系统建设，利用互联网技术，以疾病控制为目标，以建立居民健康档案为重点，提高健康管理系统日常健康监护、疾病预防及体检报告等能力[10]。目前，我国健康管理仍主要从医疗机构角度出发，以实现增进医疗需求的目标[11]。健康管理体系终极目的是促使居民皆可参与，同时被大众认可及接受。通过信息化手段，搭建良好的健康管理模式，构建一体化居民健康管理系统，帮助及指导居民维护自身健康，提高其身体素质，已成为健康行业发展的新方 健康管理服务需求居民健康管理服务体系为健康生活服务类网站系统，旨在便于用户科学管理健康，密切关注健康，分析健康隐患，为用户提供健康信息管理及网上医疗服务，提高居民健康指数。用户可通过该系统自动获取与系统相关联的体检设备检查结果，明确健康信息，持续监测体检各参数，分析变化趋势，并给出相应饮食、保健建议。同时，通过健康管理服务系统实现家庭成员健康管理，提供就医时网上挂号及专家咨询等便捷服务，用户可查询历史健康信息，并持续跟踪异常参数的变化，为疾病预防及就医 系统功能需求由于健康管理服务系统客户量庞大、用户多，需确保系统性能的稳定，持续优化系统软件架构及数据库。同时，必须强化系统的安全性，严格保护用户隐私，避免泄露个人信息，保障用户信息安全。此外，健康管理系统模块处于不断优化和完善过程，因此必须保证系统扩展性，需在突出健康管理为重点的基础上，强化风险评估，实时监测用户健康信息及趋势，出现异常时设定自动预警，及时给予用户建议及提醒。在功能方面则需围绕快捷健康管理服务展开，通过网络随时进入系统，管理及查看用户健康信息。功能模块设定为用户管理、个人首页、健康数据管理、家庭成员、网上医院以及趣味运动会等模块，方便居民及家属参与健康管理服务。2 居民健康管理服务体系设计居民健康管理服务体系采用分层设计，其中包括用户层、表现层、应用层、业务逻辑层以及资源管理层，见图1。图1 居民健康管理服务体系设计图2.1 系统功能模块根据居民对健康管理服务平台的功能需求，设计为用户管理、个人首页、健康数据管理、健康管家、家庭健康、网上医院和趣味运动会模块7个功能模块，见图2。图2 居民健康管理服务体系功能模块(1)用户管理模块。主要用于新用户注册、用户登录、个人信息管理等。(2)个人首页模块。主要功能包括用户数据和信息更新：①个人身体健康数据，来源于用户最近一次体检报告；②一键体检数据，计算用户各项生理数据是否处于正常范围内；③每日步行数据，与用户个人计步工具上传数据一致，并进行数据分析；④用户生理曲线，主要用于显示某阶段某项健康数据的波动及走势。(3)健康数据管理模块。主要用于显示用户日常生理指标的变化，包括血压及心率等。(4)健康管家模块。功能包括：①运动计划设定，根据用户个人健康状态制定个性化运动方案；②饮食计划设定，由健康专家为不同用户制定个性化食谱，每周更新1次。(5)家庭健康模块。可绑定用户家庭成员信息，用于查询家庭成员整体健康状况及健康排名，便于明确家庭成员健康状况。(6)网上医院模块。主要提供远程咨询服务，为用户与平台签约医生建立网上沟通平台，提供在线挂号服务，简化就医流程，缩短就医时间，并为用户提供在线医师预约服务。(7)趣味运动会模块。主要面向用户组织趣味化团体健身活动，活跃 系统数据结构设计为满足居民用户访问需求，居民健康管理服务系统设计选择安全级别高、处理速度加快的Oracle数据库软件，以低耦合为设计原则，建立以用户表(T_User)为核心的数据表，通过用户地址(User_ID)与T_User数据库关联，见图3。图3 数据库关联图3 居民健康管理服务体系的实现与测试3.1 健康管理体系实现居民健康管理服务体系严格参照医疗行业服务规范，从居民实际出发，结合现代人健康管理需求，遵循软件工作操作规范，各模块功能连接紧密，划分清晰，接口简单清晰，操作方便。采用J2EE系统，应用模型→视图→控制器模式，存在耦合性、便于团队合作开发、可移植性及高重用性等优势，采用struts2+spring+hibernate框架结构，其中spring结构主要负责系统对象实例化、维护对象生命周期及依赖关系，hibernate结构主要负责数据持久化及数据库交互，可降低各层之间的耦合性。并采用安全级别较高的Oracle数据库软件，其处理速度快，可满足多用户开发与访问，为用户提供有效的健康服务。实际开发编码过程共5层：①数据表实体层与视图层，两者直接呈现在myelipse开发环境内，逆向生成数据表/数据视图类文件；②Dao层，为系统与数据库交互层，数据表类文件生成后由系统自动生成数据访问类文件，调用数据库数据封装.class文件；③Iservice层与Service层，实现数据删改、增加、查询功能，提供数据库通过操作方法，Iservice层声明程序功能，Service层实现功能；④Action层，为系统控制层，通过获取用户资料、参数，进行判定调用业务逻辑方法，并返回业务逻辑给客户端；⑤JSP层，展示Action层执行结果，实现用户交互。用户通过使用浏览器登录进入系统登录页面，已完成注册者但账户信息不完善者需完善信息后登录，若无账号信息者需先通过邮件或手机号注册，填写账号相关信息，并进行手术安全认证，发送验证码，有效期60 s，填写验证码后在10 min内完成注册，注册页面见图4。图4 用户注册页界面图用户注册完毕后输入用户名、密码，进行系统校验后方可实现用户登录，且系统设计了个人信息管理页面，方便用户完善及修改个人信息，便于系统规划人群，更好地为不同用户类型提供精确化的健康服务，登录界面见图5。图5 用户登录界面图在个人首页，用户登录系统后以最直观的方式展示用户偏好的内容，包括用户状态、身体健康指标、健康得分、每日运动、周运动计划及饮食建议。在健康数据管理界面以列表形式展示用户日常生理指标，最新数据源于用户可获取监测设备所上传的数据，包括身高、体重、血压及血糖等身体指标，同时对无日常测量身体指标设备的用户可进行手工添加。健康管家则包括运动计划、饮食计划方面，用户通过进入页面查看运动及饮食计划，通过点击的方式获取个人运动建议及饮食养生建议。家庭健康模块则主要提供用户查看家庭个人成员健康状况，方便掌握家人健康动态，对健康异常进行显示及警报。网上医院则设立远程咨询、在线挂号及预约服务功能，足不出户实现居民就医需求。趣味运动会采用列表形式，包括用户活动与全部活动信息，面向居民组织趣味健身活动，调动?健康管理体系应用测试为确保居民健康管理服务体系的运行功能及性能，验证各系统、各模块是否可实现所规划的功能，确保各系统就绪完备，可执行指定任务，符合设计需求，模拟正常、高峰及异常负载下环境对系统各项性能进行全面测试，确保系统可稳定高效运行，增加用户使用感。测试配置：①硬件，Intel Core i5-3470 3.2 G CPU，4 G内存；②网络环境，100 M自适应局域网；③设备环境，主流通用设备；④测试策略，对高并发数据、协议正常传输验证。分别测试居民健康管理服务体系登录页面、个人首页、健康数据管理、家庭成员、健康管家、网上医院以及趣味运动会各项执行操作的可行性，性能测试则数据量较多的健康管家页面进行重点测试，分别由100个、150个和200个用户并行操作2次，平均响应速度为2150～2750 ms，均可正确执行指令，测试结构与系统预期一致，系统运行流畅，可投入使用。4 居民健康管理服务体系的应用效果居民健康管理服务体系的构建实现了远程诊疗，就诊全过程一体化衔接，有助于缓解医疗资源紧张，提高社区慢性病患者的健康管理效率，推动个性化医 合理调配资源实现远程诊疗通过建立居民健康管理体系，实现对该社区健康数据管理，通过录入各用户健康数据，与医院系统联合，借助大数据实现远程分诊，促进医患相互了解，打破传统医院信息“孤岛”的现象，促进体系协同，合理调配资源，为精确诊疗奠定基础。在医疗大数据支撑下，居民健康管理服务体系通过成立健康门户、微信公众号以及手机APP等多智能终端方式，为居民提供健康服务预约、居民健康档案查阅、体检报告信息查询及自助智能医疗服务等公众服务平台，累积平台已服务居民超过500万余人次，通过手机挂号，实现远程问诊，合理调配医疗资源，简化就医 提高社区慢性病管理效率通过建立居民健康管理体系，录入社区各慢性病患者相关健康数据，每周或每月定期上报健康信息，有异常立即预警，利用软件报警或短信通知等及时告知异常信息，提醒患者诊疗，培养居民社区首诊习惯，保障分级诊疗的开展，提高慢性病管理效率，且就诊过程医生可通过健康管理系统查看患者体征变化、病情进展等，并通过医患通心等实现语音、视频交互，完成疾病管理指导。目前，已有超过2000名家庭医生完成居民健康管理平台注册，二级以上医院1/3号源开放给家庭医生应用，并建立绿色转诊通道，该平台为上下级医院了解转诊前居民医疗信息提供了基础，实现了上下级医院联动。居民可通过趣味运动会模块参与日常锻炼、疾病管理，有助于促进疾病康复。同时，通过家庭健康模块与家人共享健康信息，有助于家属参与疾病管理，提高疾病管?推动个性化医疗体系发展将医疗健康大数据与互联网结合，可实现精准化个性化医疗，未来可不断丰富各类数据无缝衔接、流转，以居民为中心覆盖全生命周期医疗健康管理服务数据，多机构和多群体均可实现对健康数据的管理，实现对居民的个性化指导及诊疗，进而推动个性化医疗体系的发展。5 结论随着计算机、互联网和人工智能技术的快速发展，居民健康监护及管理已成为多学科交叉领域[12-13]。而基于云平台、大数据等技术，建立全居民可参与及操作的健康管理服务系统，可实现对慢性疾病人群的持续监控，同时可对健康人群实现连续健康管理监控，有利于在疾病早期给予干预及防治，可缓解医疗资源紧张现状，缓解就医难等问题，提高诊疗成功率，优化医疗、保健服务效率及效果。本研究基于上述背景，采用J2EE技术研发了基于网络服务的居民健康管理服务系统，采用B/S架构，并严格参照日常体征采集数据医学等级分类，系统根据所获得各项不同数据及趋势给予健康提示及意见，根据各用户不同健康状态提供个性化的健康服务，广大用户均可充分利用该系统实现远程预约就诊，同时方便用户了解家庭健康情况，具有较强的针对性和实用性。经过测试，系统响应快，运行稳定，逻辑处理清晰，具有一定的应用前景。在开发过程中，仍存在需改进的部分，需将系统与健康检测终端设备连接进行实时数据采集、扩大软件使用范围，开展多元化智能健康风险评估，进一步优化健康信息展示内容。随着用户所需监测的日常参数将不断增多，数据运算量日趋庞大，将云计算与居民健康数据结合，则是远期健康管理的重点研究内容。参考文献[1]张书凡，韩翔，吴丹红，等.基于智慧医联体平台的脑卒中区域性管理新模式的建立[J].复旦学报(医学版)，2018，45(6)：805-810.[2]刘芷含.慢性病防治“u化”与基于云计算的移动社区健康管理服务平台研究[J].中国全科医学，2016，19(31)：3790-3794.[3]陈大鹏，黄纯，陈金雄，等.福州总医院互联网医院平台设计与实现[J].中国数字医学，2017，12(8)：13-16.[4]王定宣，易世君，刘中强，等.全民健身公共服务网络化：一站式信息资源服务平台建设研究[J].山东体育科技，2015，37(4)：110-115.[5]翟曦，周莲茹，焦雄飞.医院信息化的大数据应用进展[J].中国医学装备，2018，15(7)：146-149.[6]陈敏，牟海燕，秦健.健康医疗大数据标准体系框架研究[J].中国数字医学，2018，13(4)：14-16，33.[7]管世俊，殷伟东，黄钊，等.基于大数据共享的区域健康服务平台研究[J].医疗卫生装备，2018，39(1)：33-36.[8]范晨皓，郑涛.基于大数据的全程健康管理服务模式探讨[J].中国医学装备，2018，15(3)：130-134.[9]李迎新，黄河.国家卫生与健康管理大数据平台在医疗设备管理中的作用[J].国际生物医学工程杂志，2018，41(2)：101-110.[10]李迎新，黄河.国家卫生与健康管理大数据平台在医药卫生体制改革中的作用[J].国际生物医学工程杂志，2018，41(1)：1-10.[11]孟群.夯实健康医疗大数据基础助推人工智能应用与发展[J].中国卫生信息管理杂志，2017，14(5)：633.[12]李迎新，刘鑫，黄河.建立国家卫生与健康管理大数据平台的总体设想[J].国际生物医学工程杂志，2017，40(4)：221-225.[13]李赞梅，钱庆，李姣，等.健康医疗科学数据共享标准体系框架构建[J].医学信息学杂志，2018，39(11)：49-53.

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