1.本发明涉及智慧医疗技术领域，具体为一种基于互联网的智慧医疗系统。

背景技术：

2.医疗康复系统的信息化管理正被逐渐应用于各大康复医疗机构和正规医院康复科室，目的是为了更高效的进行康复机构的管理，最大程度地加快患者治疗节奏，当前临床应用的康复医疗信息系统存在一些不足，常见的临床实践中，各步骤均需要不断地调整由各个部门的工作人员互相配合完成，即所进行的康复治疗只能通过简单的康复训练，一次次不断地复诊检查，致使制定训练计划非常缓慢，无法对治疗期间的数据进行存储和有效分析，而针对患者的治疗最多的形式是通过专家经验来制定，手动进行治疗方案的输入，并且复诊有较短周期性，无法对长期的治疗时间进行预测，因此，设计减少康复训练中医生工作强度和提高康复训练效果的一种基于互联网的智慧医疗系统是很有必要的。

技术实现要素：

3.本发明的目的在于提供一种基于互联网的智慧医疗系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

4.为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于互联网的智慧医疗系统，包括用户终端、多路数据管理模块和训练方案推荐模块，其特征在于：所述用户终端用于针对智慧医疗系统中不同角色的用户进行管理，所述多路数据管理模块用于对注册登记和预约分诊中的注册数据和预约数据记性功能管理，所述训练方案推荐模块用于根据患者个人数据通过深度学习算法进行大数据分析匹配后得到训练方案并进行下一步训练评估，所述用户终端与多路数据管理模块电连接，所述多路数据管理模块与训练方案推荐模块电连接。

5.根据上述技术方案，所述用户终端包括康复训练客户端、医护群体客户端和管理客户端，所述康复训练客户端、医护群体客户端与管理客户端电连接，所述康复训练客户端用于需要进行康复训练的客户群体进入系统平台后进行用户注册、输入基本信息建立电子档案、预约医生、门诊挂号、康复训练计划操作，所述医护群体客户端用于医护人员根据康复患者数据信息进行患者面诊推荐训练方案、患者训练过程中的基础护理、康复情况评估、康复设备管理操作，所述管理客户端用于系统的管理人员进行后台数据库内容管理及系统接口参数设计、系统更新工作。

6.根据上述技术方案，所述多路数据管理模块包括注册登记模块、预约分诊模块、数据库单元和康复治疗操作模块，所述注册登记模块与预约分诊模块电连接，所述数据库单元与康复治疗操作电连接，所述注册登记模块用于不同的用户终端进入系统时进行的注册登记以获取数据信息，所述预约分诊模块用于医护群体客户端根据接收到的康复患者的预约信息进行的面诊，所述数据库单元用于进行多路数据的采集、处理和存储以及对数据进行归类，所述康复治疗操作模块用于医护群体客户端查看患者的电子病历和治疗记录以此

制定康复训练方案；

7.所述数据库单元包括数据采集模块、数据处理模块和数据存储与归类模块，所述数据采集模块与数据处理模块电连接，所述数据处理模块与数据存储与归类模块电连接，所述数据采集模块用于采集康复训练客户端的注册数据和医护群体客户端的康复推荐数据，所述数据处理模块用于对获取的数据进行预处理并选取有参考性的数据进行后期康复推荐数据训练，所述数据存储与归类模块用于将处理后的数据进行归类并分开存储。

8.根据上述技术方案，所述训练方案推荐模块包括康复设备管理模块、康复训练推荐模块和康复评估模块，所述康复设备管理模块、康复训练推荐模块与康复评估模块电连接，所述康复设备管理模块用于通过对康复设备的预约记录、使用记录进行管理，且负责设备的日常维护和升级，所述康复训练推荐模块用于根据患者的实际情况测试模型进行训练方案匹配推荐，所述康复评估模块用于对患者治疗接近尾声时进行患者恢复状况评估；

9.所述康复训练推荐模块包括患者数据调用子模块、训练模型子模块和数据分析可视化子模块，所述患者数据调用子模块、训练模型子模块与数据分析可视化子模块电连接，所述患者数据调用子模块用于在推荐训练方案之前读取患者的长期康复数据，所述训练模型子模块用于根据已有的患者数据采用训练模型进行训练，所述数据分析可视化子模块用于对患者的康复治疗方案进行预测时将运功功能数据进行可视化展示。

10.根据上述技术方案，所述智慧医疗系统使用的智慧医疗方法包括以下步骤：

11.步骤a1：康复训练患者、医护群体以及后台管理技术人员进入系统平台进行注册、输入基本信息建立电子档案；

12.步骤a2：根据患者的基本信息和运动功能障碍程度进行评估，通过初次评估结果对患者进行康复问诊治疗，并进入医嘱系统开具处方；

13.步骤a3：通过深度学习算法对个人信息数据进行分析得到精确地康复训练方案，确定康复治疗计划，预约空闲的康复机器人进行运动功能训练；

14.步骤a4：利用训练结果进行效果评估，计算治疗前后效果评估差，根据评估差结果反馈患者康复训练情况和效果。

15.根据上述技术方案，所述步骤a2进一步包括以下步骤：

16.步骤a21：患者进行线上预约挂号，在客户端患者界面查看各科室的医师信息和坐诊时间；

17.步骤a22：康复治疗师及护理人员通过查看患者的电子病历和治疗记录，结合医嘱信息制定训练计划；

18.步骤a23：治疗师参考系统推荐的康复训练方案确定患者的下一阶段训练计划，包括选取康复设备的种类、设置训练方式、训练时长的操作。

19.根据上述技术方案，所述步骤a3进一步包括以下步骤：

20.步骤a31：调用患者数据，读取患者的患者编号、性别、年龄、训练部位、上田敏功能评定、治疗方式、训练方式、评定时间的数据信息；

21.步骤a32：对获取的患者数据进行预处理，选取有参考性的全周期时间序列数据集；

22.步骤a33：根据已有的患者数据以及利用对患者运动功能恢复情况进行评分这一行为特征进行模型训练；

23.步骤a34：对患者的康复治疗方案进行预测时，将运功功能数据进行可视化展示。

24.根据上述技术方案，所述步骤a33中，训练模型中通过引入协同过滤算法对患者进行评分预测，且因患者的恢复情况基于时间序列不断变化，将基于lstm循环神经网络的协同过滤算法加入康复训练方案推荐模型中，由固定周期的训练方式组合产生训练方案，随着时间的变化，将训练方式进行不断的调整。

25.根据上述技术方案，所述步骤a4进一步包括以下步骤：

26.步骤a41：根据上述指标建立数据模型，对数据进行评估，各个运动动作均可进行数据分析获取患者与正常人之间的结果对比；

27.步骤a42：通过对比达到出院标准的康复患者和正常健康人之间的相关指标对患者的康复水平进行评估。

28.根据上述技术方案，所述步骤a41进一步包括以下步骤：

29.步骤a411：根据fma量表中的评定动作进行简化设计，选取5种不同的上肢各个关节的相关动作作为患者出院时康复评估师开展评估的标准；

30.步骤a412：对运动轨迹进行滤波即进行评估数据的预处理操作；

31.步骤a413：根据上述指标建立数据模型，对数据进行评估，各个运动动作均可进行数据分析获取患者与正常人之间的结果对比，通过对比达到出院标准的康复患者和正常健康人之间的相关指标对患者的康复水平进行评估，帮助康复评估师诊断患者恢复情况，及时将患者情况反馈到系统云平台上。

32.与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明，通过设置有用户终端、多路数据管理模块和训练方案推荐模块，使康复训练患者、医护群体以及后台管理技术人员进入系统平台进行注册、输入基本信息建立电子档案，并根据患者的基本信息和运动功能障碍程度进行评估，通过初次评估结果对患者进行康复问诊治疗，并进入医嘱系统开具处方，利用深度学习算法对个人信息数据进行分析得到精确地康复训练方案，确定康复治疗计划，预约空闲的康复机器人进行运动功能训练，最后依据训练结果进行效果评估，计算治疗前后效果评估差，根据评估差结果反馈患者康复训练情况和效果。

附图说明

33.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

34.图1是本发明的系统模块组成示意图。

具体实施方式

35.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

36.请参阅图1，本发明提供技术方案：一种基于互联网的智慧医疗系统，包括用户终端、多路数据管理模块和训练方案推荐模块，用户终端用于针对智慧医疗系统中不同角色的用户进行管理，多路数据管理模块用于对注册登记和预约分诊中的注册数据和预约数据

记性功能管理，训练方案推荐模块用于根据患者个人数据通过深度学习算法进行大数据分析匹配后得到训练方案并进行下一步训练评估，用户终端与多路数据管理模块电连接，多路数据管理模块与训练方案推荐模块电连接。

37.用户终端包括康复训练客户端、医护群体客户端和管理客户端，康复训练客户端、医护群体客户端与管理客户端电连接，康复训练客户端用于需要进行康复训练的客户群体进入系统平台后进行用户注册、输入基本信息建立电子档案、预约医生、门诊挂号、康复训练计划操作，医护群体客户端用于医护人员根据康复患者数据信息进行患者面诊推荐训练方案、患者训练过程中的基础护理、康复情况评估、康复设备管理操作，管理客户端用于系统的管理人员进行后台数据库内容管理及系统接口参数设计、系统更新工作。

38.多路数据管理模块包括注册登记模块、预约分诊模块、数据库单元和康复治疗操作模块，注册登记模块与预约分诊模块电连接，数据库单元与康复治疗操作电连接，注册登记模块用于不同的用户终端进入系统时进行的注册登记以获取数据信息，预约分诊模块用于医护群体客户端根据接收到的康复患者的预约信息进行的面诊，数据库单元用于进行多路数据的采集、处理和存储以及对数据进行归类，康复治疗操作模块用于医护群体客户端查看患者的电子病历和治疗记录以此制定康复训练方案；

39.数据库单元包括数据采集模块、数据处理模块和数据存储与归类模块智慧问诊系统，数据采集模块与数据处理模块电连接，数据处理模块与数据存储与归类模块电连接，数据采集模块用于采集康复训练客户端的注册数据和医护群体客户端的康复推荐数据，数据处理模块用于对获取的数据进行预处理并选取有参考性的数据进行后期康复推荐数据训练，数据存储与归类模块用于将处理后的数据进行归类并分开存储。

40.训练方案推荐模块包括康复设备管理模块、康复训练推荐模块和康复评估模块，康复设备管理模块、康复训练推荐模块与康复评估模块电连接，康复设备管理模块用于通过对康复设备的预约记录、使用记录进行管理，且负责设备的日常维护和升级，康复训练推荐模块用于根据患者的实际情况测试模型进行训练方案匹配推荐，康复评估模块用于对患者治疗接近尾声时进行患者恢复状况评估；

41.康复训练推荐模块包括患者数据调用子模块、训练模型子模块和数据分析可视化子模块，患者数据调用子模块、训练模型子模块与数据分析可视化子模块电连接，患者数据调用子模块用于在推荐训练方案之前读取患者的长期康复数据，训练模型子模块用于根据已有的患者数据采用训练模型进行训练，数据分析可视化子模块用于对患者的康复治疗方案进行预测时将运功功能数据进行可视化展示。

42.智慧医疗系统使用的智慧医疗方法包括以下步骤：

43.步骤a1：康复训练患者、医护群体以及后台管理技术人员进入系统平台进行注册、输入基本信息建立电子档案，建立系统的管理平台，根据用户角色的不同设置对应的登录权限，保证每种用户角色都能方便快捷的使用该系统平台；

44.步骤a2：根据患者的基本信息和运动功能障碍程度进行评估，通过初次评估结果对患者进行康复问诊治疗，并进入医嘱系统开具处方；

45.步骤a3：通过深度学习算法对个人信息数据进行分析得到精确地康复训练方案，确定康复治疗计划，预约空闲的康复机器人进行运动功能训练；

46.步骤a4：利用训练结果进行效果评估，计算治疗前后效果评估差，根据评估差结果

反馈患者康复训练情况和效果，除了第一次患者面诊之后主治医生制定的第一阶段康复训练任务，训练推荐模块可以根据患者每次训练的数据进行数据分析，不断地对训练计划进行调整，给患者提供清晰直观的康复效果预测，提高用户的使用体验感，在训练结束之后通过进行效果评估，给出治疗前后评估差，帮助患者更了解自己的康复训练情况和效果。

47.步骤a2进一步包括以下步骤：

48.步骤a21：患者进行线上预约挂号，在客户端患者界面查看各科室的医师信息和坐诊时间，护理人员可以根据登记的病人的电子档案进行分诊导诊操作，帮助患者迅速找到满足自身康复需求诊室和治疗师；

49.步骤a22：康复治疗师及护理人员通过查看患者的电子病历和治疗记录，结合医嘱信息制定训练计划，帮助患者更加系统地开展康复训练；

50.步骤a23：治疗师参考系统推荐的康复训练方案确定患者的下一阶段训练计划，包括选取康复设备的种类、设置训练方式、训练时长的操作，药物医嘱一般包括患者要使用的药物种类名称、用药剂量、用药频率、用药时间内容，包括内用或者外用药物，均需详细说明。

51.步骤a3进一步包括以下步骤：

52.步骤a31：调用患者数据，读取患者的患者编号、性别、年龄、训练部位、上田敏功能评定、治疗方式、训练方式、评定时间的数据信息，推荐训练方案之前，要先读取患者基本档案中的长期的康复数据，以便于进行后期的数据处理分析和模型训练；

53.步骤a32：对获取的患者数据进行预处理，选取有参考性的全周期时间序列数据集，排除康复时间短的轻度功能障碍患者和有患有其他遗传性疾病、疑难杂症的患者们的数据，确保输入数据的可靠性和有效性；

54.步骤a33：根据已有的患者数据以及利用对患者运动功能恢复情况进行评分这一行为特征进行模型训练；

55.步骤a34：对患者的康复治疗方案进行预测时，将运功功能数据进行可视化展示，比如每半个月进行一次功能评估，患者的肌力、肌张力、上田敏功能评定和分期结果均可以图表的形式直观地展示给患者及其家属，可以很好地缓解患者地心理压力，保持健康的心态。

56.步骤a33中，训练模型中通过引入协同过滤算法对患者进行评分预测，且因患者的恢复情况基于时间序列不断变化，将基于lstm循环神经网络的协同过滤算法加入康复训练方案推荐模型中，由固定周期的训练方式组合产生训练方案，随着时间的变化，将训练方式进行不断的调整，lstm指的是长短期记忆网络，它是循环神经网络中最知名和成功的扩展，训练方案推荐是根据某一患者的情况提供有针对性的情况预测，在临床康复诊疗中可以帮助治疗师制定更准确的训练计划，具有很明显的实际应用价值。

57.步骤a4进一步包括以下步骤：

58.步骤a41：根据上述指标建立数据模型，对数据进行评估，各个运动动作均可进行数据分析获取患者与正常人之间的结果对比，康复治疗师等医护人员可以跟踪患者的康复情况，在出院前对患者进行身体运动状况的评估，以便患者能及时地进行后期治疗，患者出院后也可通过该模块对自身康复进展进行评估，不仅可以完善康复系统的评估功能，还能提供有参考性的临床数据；

59.步骤a42：通过对比达到出院标准的康复患者和正常健康人之间的相关指标对患者的康复水平进行评估，帮助康复评估师诊断患者恢复情况智慧问诊系统，及时将患者情况反馈到系统云平台上。

60.步骤a41进一步包括以下步骤：

61.步骤a411：根据fma量表中的评定动作进行简化设计，选取5种不同的上肢各个关节的相关动作作为患者出院时康复评估师开展评估的标准，参考fma量表选取肩、肘、手腕相关的动作，动作1-5分别是手碰头、手触腰椎和肩内收、肩外展和肩屈曲五个动作，各动作均参考fma量表进行评分(0分最差，1分，2分最好)；

62.步骤a412：对运动轨迹进行滤波即进行评估数据的预处理操作，采用低通的巴特沃斯滤波器，其截止频率为30hz，以肩关节的轴心为原点，对所有坐标进行归一化，目的是为了消除数据采集过程中的偏移量和误差；

63.步骤a413：根据上述指标建立数据模型，对数据进行评估，各个运动动作均可进行数据分析获取患者与正常人之间的结果对比，通过对比达到出院标准的康复患者和正常健康人之间的相关指标对患者的康复水平进行评估，帮助康复评估师诊断患者恢复情况，及时将患者情况反馈到系统云平台上，康复治疗师等医护人员可以跟踪患者的康复情况，在出院前对患者进行身体运动状况的评估，以便患者能及时地进行后期治疗，患者出院后也可通过该模块对自身康复进展进行评估，不仅可以完善康复系统的评估功能，还能提供有参考性的临床数据。

64.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

65.最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。