一种5G智慧医院基础数据处理方法及数据库平台与流程

一种5g智慧医院基础数据处理方法及数据库平台
技术领域
1.本发明涉及智慧医疗技术领域，尤其是涉及一种5g智慧医院基础数据处理方法及数据库平台。


背景技术：

2.随着5g技术的快速发展和智慧医院的兴起，处理医疗数据的效率和准确性变得尤为重要，传统的医院数据处理方法往往依赖于手动操作或简单的网络传输，但在面对大规模的医疗数据和复杂的数据处理需求时尝尝会遇见网络传输延迟高、数据处理效率慢以及带宽需求高的问题，因此，如何开发一种低网络延迟、高效、低带宽的5g智慧医院基础数据处理方法成为亟待解决的问题。


技术实现要素：

3.有鉴于此，有必要提供一种5g智慧医院基础数据处理方法及数据库平台，以解决至少一个上述技术问题。
4.为实现上述目的，本发明提供一种5g智慧医院基础数据处理方法，所述方法包括以下步骤：步骤s1：获取医院基础数据，基于医院基础数据利用json对医院基础数据进行解析，生成api直联接口数据；步骤s2：基于api直联接口数据利用场景优化处理公式进行交叉指标验证，生成任务类型分布指标数据；步骤s3：基于任务类型分布指标数据利用5g网络切片进行分配计算，生成管理指标数据集；步骤s4：基于管理指标数据集利用特征决策提取算法进行特征提取，生成模型特征预处理数据；步骤 s5：基于模型特征预处理数据利用优化算法进行模型训练处理，生成调优处理方法模型，基于调优处理方法模型进行数据反馈，实现对5g智慧医院基础数据处理。
5.本发明提供了一种5g智慧医院基础数据处理方法，该方法提高数据处理效率、准确性和决策支持能力，实现医院数据的标准化管理和智能化处理，推动智慧医院的发展并提升医疗服务质量，通过json解析和api直联接口数据生成，提高了数据的可读性和可操作性，并且在传统数据处理基础上直接与接口数据对接，提高数据处理效率，通过交叉指标验证和场景优化处理公式，生成准确可靠的任务类型分布指标数据，为医院决策提供了可靠的依据，利用5g网络切片进行分配计算，确保管理指标数据的实时处理和高性能计算，提高了数据处理效率和响应速度，通过特征决策提取算法和优化算法，实现了对数据的特征提取和模型训练，生成了调优处理方法模型，通过模型的数据反馈和自我优化，实现对处理方法的持续改进和优化，为5g智慧医院数据处理提供了持续改进和优化的能力。
6.优选地，步骤s1包括以下步骤：
步骤s11：基于医院基础数据利用json对医院基础数据进行解析，生成json解析数据；步骤s12：基于json解析数据利用json解析数据库进行接口请求数据解析，生成接口请求数据；步骤s13：基于接口请求数据进行http响应头token数据提取，生成响应头token数据；步骤s14：基于响应头token数据、接口请求数据以及预设的正则表达式进行数据预处理，生成api直联接口数据。
7.本发明通过直接从接口获取数据，并对数据进行解析、预处理和提取，从而生成经过处理的可直接使用的api直联接口数据，通过json解析数据，将医院基础数据转换为结构化的数据格式，提供了数据的可读性和易处理性，用json解析数据库对解析得到的数据进行进一步处理和解析，从而生成符合接口请求格式的数据，这使得后续的数据交互和接口请求可以顺利进行，保证数据的有效传输和正确解析，提取http响应头中的token数据，将其作为标记用于数据的溯源和追踪。通过token的标记，可以唯一标识和关联相关数据，为后续的数据操作提供了溯源和追踪的依据，增强了数据的可信度和可靠性，利用预设的正则表达式对响应头token数据和接口请求数据进行数据预处理，使其符合api直联接口的要求和规范。
8.优选地，步骤s2包括以下步骤：步骤s21：基于api直联接口数据进行数据清洗降噪，生成预处理接口数据；步骤s22：基于预处理接口数据进行医疗数据提取，生成生理指标数据、设备数据以及档案身份数据；步骤s23：基于生理指标数据、设备数据以及档案身份数据进行多元回归分析，生成医院贝叶斯网络模型；步骤s24：基于医院贝叶斯网络模型进行数据提取，生成初级优化管理指标数据；步骤s25：获取医院任务类型分布规则数据，基于初级优化管理指标数据以及医院任务类型分布规则数据利用数据指标计算公式进行任务数据指标计算，生成任务类型分布指标数据。
9.本发明首先通过数据清洗和降噪处理，去除数据中的噪声和异常值，提高数据的准确性和可靠性，从预处理接口数据中提取出具体的医疗数据，包括生理指标数据（如血压、心率等）、设备数据（如设备状态、工作参数等）以及档案身份数据（如患者身份信息），方便后续的数据分析和建模，深入挖掘医疗数据的特征和关联性，通过多元回归分析方法，建立生理指标数据、设备数据和档案身份数据与目标变量之间的关系模型，生成的医院贝叶斯网络模型可以用于推断和预测，为医院的数据分析和管理提供决策支持，基于医院贝叶斯网络模型，利用场景优化处理公式对数据进行处理和优化，通过优化处理，生成初级优化管理指标数据，可以更好地反映医院运营和管理的指标情况，为医院管理层提供决策参考。
10.优选地，步骤s25中的数据指标计算公式具体为：
；其中，表示第种任务类型分布指标数据，表示初级优化管理指标数据中的所有任务数据数量，表示输入元素为时第种任务类型对应于第个患者的输出概率密度函数，为第个患者在第种任务类型下的均值，分别代表第个患者在第种任务类型下的方差，表示第种任务类型对应的权重系数，为针对第种任务类型的调整系数。
11.本发明利用一种数据指标计算公式，该公式用于计算初级优化管理指标数据中的任务类型分布指标数据，它基于输入的生理指标数据、设备数据和档案身份数据，通过多元回归分析构建了医院贝叶斯网络模型，然后，使用该模型进行数据提取，并通过公式计算生成任务类型分布指标数据，该公式通过对每个任务类型的患者数据进行概率密度函数的计算和加权求和，利用第个患者在第种任务类型下的均值、第个患者在第种任务类型下的方差方差以及第种任务类型对应的权重系数，在函数关系；量化和评估不同任务类型的分布情况，进而优化医院的数据处理和管理，通过调整系数对不同任务类型进行个性化的调节和适应，以满足实际场景需求，通过利用多元回归分析和概率密度函数计算，结合权重系数和调整系数，实现了对初级优化管理指标数据的任务类型分布指标计算。
12.优选地，步骤s3包括以下步骤：步骤s31：获取格式转换正则表达式，基于任务类型分布指标数据以及格式转换正则表达式利用预设的代码指令集进行数据格式转换，生成标准格式数据；步骤s32：基于标准格式数据进行5g网络切换分配算法构建，生成5g网络切换分配算法；步骤s33：基于5g网络切换分配算法进行标准格式数据切片处理，生成管理指标数据集。
13.本发明通过获取格式转换正则表达式，并利用预设的代码指令集，将任务类型分布指标数据转换为符合标准格式的数据。这样生成的标准格式数据具有统一的数据结构和规范，提高了数据的一致性和可处理性，利用标准格式数据进行分析和建模，构建5g网络切换分配算法，这些算法可以根据标准格式数据中的任务类型分布和其他网络参数，实现智能化的5g网络切换和资源分配，提高网络性能和用户体验，利用5g网络切换分配算法对标准格式数据进行切片和处理，生成针对优化管理的指标数据集，为网络优化和管理决策提供准确的数据支持。
14.优选地，步骤s32中的5g网络切换分配算法具体为：
；其中，为切换性能指标数据，为标准格式数据中的任务类型数量数据，为第个任务类型所对应的医疗设备数量，表示系统中第个任务类型的设备组合资源消耗数据相对数量数据，为第个数据切片的资源容量相对容量数据，表示数据中心的计算资源容量，为系统的总体计算资源利用率，表示第个医院的第种医疗设备在第个任务中占用的计算资源比例，表示第种医疗设备在第个医院中的权值，表示第个数据切片的计算资源容量，表示第个医院的网络质量，为计算资源容量调节系数。
15.本发明利用一种5g网络切换分配算法，该公式的目标是计算切换性能指标数据，以评估5g网络切换的效果和质量，它是基于任务类型、医疗设备数量、设备资源消耗、切片资源容量、计算资源容量、系统资源利用率、设备占用资源比例、权值、网络质量等因素进行综合计算，任务类型数量、医疗设备数量和设备组合资源消耗反映了不同类型任务和设备对切换的需求和资源消耗情况，切片资源容量和计算资源容量则体现了网络切片和计算资源的可用性和限制。系统资源利用率考虑了整体资源的利用情况，公式通过利用标准格式数据中的任务类型数量数据、第个任务类型所对应的医疗设备数量、系统中第个任务类型的任务资源存储空间占用率、第个数据切片的资源容量相对容量数据、数据中心的计算资源容量、系统的总体计算资源利用率、第个医院的第种医疗设备在第个任务中占用的计算资源比例以及计算资源容量、网络质量，通过函数关系；实现对切换性能指标数据的计算。
16.优选地，步骤s4包括以下步骤：步骤s41：基于管理指标数据集利用卡方检验进行特征分析，生成特征子集；步骤s42：基于特征子集利用预设的节点纯度计算公式、预设的决策树划分效果计算公式以及预设的卡方值计算公式进行特征提取算法构建,生成特征提取算法；步骤s43：基于特征子集利用特征提取算法进行数据特征提取，生成决策结果数据；步骤s44：择取决策结果数据为模型预处理数据。
17.本发明通过对管理指标数据集进行卡方检验，实现特征分析。卡方检验可以用来确定不同特征之间的相关性和显著性，从而筛选出对目标变量具有重要影响的特征。基于卡方检验的结果，生成特征子集，该子集包含了对目标变量具有显著影响的特征。这样的特征子集可以帮助减少数据维度，提高模型的解释性和效率，利用特征子集，通过特征决策提取算法进行特征提取，生成决策结果数据，特征决策提取算法能够从特征子集中选择最具代表性和信息丰富度的特征，用于构建模型或进行进一步的数据处理，生成的决策结果数据包含了经过特征提取的重要特征，具有更高的信息价值和预测能力，这样的决策结果数据可以用于后续的建模、分析和预测任务，提高模型的准确性和可解释性。
18.优选地，步骤s42中的特征提取算法、节点纯度计算公式、决策树划分效果计算公式以及卡方值计算公式分别如下所示：
步骤s42中的节点纯度计算公式如下所示：；其中，为节点纯度数据，表示当前样本的类别数，表示第个类别在样本中出现的概率。
19.步骤s42中的决策树划分效果计算公式如下所示：；其中，表示当前节点中的样本相对参数，为节点划分函数，为节点样本数据数量，表示节点对应特征数据，对应节点的分类标准值。
20.步骤s42中的卡方值计算公式如下所示：；其中，表示当前节点中的样本相对参数，为分类标准，表示节点对应特征数据，表示特征的分类结果与分类标准的结果在样本中共同出现的个数，表示期望值数据。
21.步骤s42中的特征提取算法如下所示：+h+；其中，为决策结果数据，表示当前节点中的样本相对参数，表示对应特征参数的权重，表示特征参数的决策树函数，表示决策树的叶节点数目，为节点纯度数据，为卡方值数据，为决策树划分效果数据。
22.本发明利用一种特征提取算法，该算法以决策树中节点所附带的特征数据为基础数据，其中，通过“熵”这个概念来表示节点的“纯度”，利用节点纯度计算公式基于样本类别数据以及样本出现的概率数据进行节点纯度数据的计算，利用当前节点中的样本相对参数、节点对应特征数据、期望值数据以及特征分类结果与分类标准的结果在样本中共同出现的个数进卡方值计算，生成卡方值数据，利用决策树划分效果计算公式进行计算，生成决策树划分效果数据，基于卡方值数据、决策树划分效果数据、节点纯度数据利用叶子节点所附带的特征数据，联结当前节点中的样本相对参数、决策树的叶节点数目通过函数关系+h+；进行计算，生成决策结果数据。
23.优选地，步骤s5包括以下步骤：步骤s51：基于决策结果数据利用模型优化算法进行模型参数调整，生成对比指标；步骤s52：获取业务场景，基于业务场景以及对比指标利用5g网络进行智慧设备连接，生成指标处理方法模型；优选地，模型优化算法具体为：
；其中，为对比指标，表示训练数据集的样本数，表示特征数目，表示第个样本的特征向量，表示第个样本的目标变量，表示模型参数向量，表示逻辑回归模型的预测值，为正则化参数，表示损失函数对第个参数的偏导数。
24.本发明利用一种模型优化算法，该公式通过最小化损失函数来优化逻辑回归模型的参数，使其能更好地拟合训练数据集并提高预测准确性，正则化项的引入可以平衡模型的复杂度，并防止过拟合问题的发生，该公式中首先利用逻辑回归模型的预测值的对数概率与第个样本的目标变量进行乘积计算，通过将对数概率相乘，可以将损失函数的结果与实际标签的匹配程度表示为一个连续的函数，并且在模型预测正确时会得到较小的损失值，当模型的预测结果与实际标签一致时，对数概率相乘的结果趋近于1，损失函数的值趋近于0，表示模型的预测是准确的，利用求和符号，将每个样本的损失值进行累加，以得到整个训练数据集的总体损失，通过将每个样本的损失值相加，可以考虑整个数据集上的预测结果与实际标签之间的总体匹配程度，基于以上原理，利用训练数据集的样本数，第个样本的目标变量、逻辑回归模型的预测值形成函数关系；并联级正则化项；实现控制模型的复杂度和防止过拟合，正则化项在损失函数中的作用是对模型参数进行约束，使模型的参数值不过大，防止模型对训练数据的过度拟合，通过添加正则化项，可以平衡模型的拟合能力和泛化能力，并避免过度依赖某些特征导致模型在新数据上的表现不佳，从而实现对对比指标的计算。
25.步骤s53：基于指标处理方法模型进行输出数据采集，生成模型输出数据；步骤s54：基于模型输出数据以及api直联接口数据利用5g网络智慧设备进行场景数据预测输出，生成实时设备输出数据；步骤s55：基于实时设备输出数据进行模型数据反馈，实现对5g智慧医院基础数据处理。
26.本发明通过模型优化算法对模型预处理数据进行参数调整，实现模型的更好适应性和准确性，提高模型的性能和效果，结合业务场景和对比指标，利用5g网络连接智慧设备，生成针对特定场景的指标处理方法模型，提供定制化的数据处理方案，基于模型输出数据和api直联接口数据，利用5g网络智慧设备进行实时数据采集和场景数据预测输出，实现对实时设备输出数据的快速生成和反馈，通过使用5g网络和智慧设备进行数据处理，实现对5g智慧医院基础数据的快速、准确的处理和分析，提高数据处理的实时性和效率，基于实时设备输出数据，实现对模型的数据反馈传回，通过持续的改进和优化，提升5g智慧医院基础数据处理的性能和质量。
27.在本说明书的一个实施例中提供了一种5g智慧医院基础数据处理数据库平台，包括：至少一个处理器；与所述至少一个处理器通信连接的存储器；存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处
理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上任一项的5g智慧医院基础数据处理方法。
28.本发明提供一种5g智慧医院基础数据处理数据库平台，该平台能够实现本发明所述任意一种5g智慧医院基础数据处理方法，实现数据的获取、运算、生成，通过医院基础数据进行分配计算，并对其中的图文信息按照已设计的指令顺序进行操作，生成预处理图文信息，再通过预处理图文信息进行模型处理训练，生成调优处理方法模型，根据调优处理方法模型进行数据处理，实现5g智慧医院基础数据处理，系统内部遵循设定的指令集完成方法运行步骤，推动完成5g智慧医院基础数据处理方法。
29.本发明提出了一种5g智慧医院基础数据处理方法，通过综合应用多学科多类型模型，解决了传统医院数据处理中效率低下，带宽需求高的问题，实现了高效率、低带宽、低延迟且具备动态网络切换功能的基于5g智慧医院基础数据处理方法。
附图说明
30.图1为本发明一种5g智慧医院基础数据处理方法的步骤流程示意图；图2为步骤s1的详细实施步骤流程示意图；图3为步骤s2的详细实施步骤流程示意图。
具体实施方式
31.应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
32.本技术实施例提供一种5g智慧医院基础数据处理方法。所述5g智慧医院基础数据处理方法的执行主体包括但不限于搭载该系统的：机械设备、数据处理平台、云服务器节点、网络传输设备等可看作本技术的通用计算节点。所述数据处理平台包括但不限于：音频管理系统、图像管理系统、信息管理系统至少一种。
33.请参阅图1至图3，本发明提供了一种5g智慧医院基础数据处理方法，所述方法包括以下步骤：步骤s1：获取医院基础数据，基于医院基础数据利用json对医院基础数据进行解析，生成api直联接口数据；步骤s2：基于api直联接口数据利用场景优化处理公式进行交叉指标验证，生成任务类型分布指标数据；步骤s3：基于任务类型分布指标数据利用5g网络切片进行分配计算，生成管理指标数据集；步骤s4：基于管理指标数据集利用特征决策提取算法进行特征提取，生成模型特征预处理数据；步骤 s5：基于模型特征预处理数据利用优化算法进行模型训练处理，生成调优处理方法模型，基于调优处理方法模型进行数据反馈，实现对5g智慧医院基础数据处理。
34.本发明提供了一种5g智慧医院基础数据处理方法，该方法提高数据处理效率、准确性和决策支持能力，实现医院数据的标准化管理和智能化处理，推动智慧医院的发展并提升医疗服务质量，通过json解析和api直联接口数据生成，提高了数据的可读性和可操作性，并且在传统数据处理基础上直接与接口数据对接，提高数据处理效率，通过交叉指标验
证和场景优化处理公式，生成准确可靠的任务类型分布指标数据，为医院决策提供了可靠的依据，利用5g网络切片进行分配计算，确保管理指标数据的实时处理和高性能计算，提高了数据处理效率和响应速度，通过特征决策提取算法和优化算法，实现了对数据的特征提取和模型训练，生成了调优处理方法模型，通过模型的数据反馈和自我优化，实现对处理方法的持续改进和优化，为5g智慧医院数据处理提供了持续改进和优化的能力。
35.本发明实施例中，请参考图1，所述5g智慧医院基础数据处理方法包括以下步骤：步骤s1：获取医院基础数据，基于医院基础数据利用json对医院基础数据进行解析，生成api直联接口数据；本发明实施例中，例如首先，将医院基础数据按照json格式组织，包括键值对、数组和嵌套结构，查询json数据中特定字段或键值对的值，并将其用作接口请求的参数或数据，通过使用json解析器和数据库查询语言，如sql，可以从json数据中提取所需的信息并生成接口请求数据，在进行http请求后，服务器会返回包含响应头的http响应，包含与身份验证或访问控制相关的token数据，通过解析http响应的响应头，提取所需的token数据，将获取到的响应头token数据与接口请求数据进行合并，同时应用预设的正则表达式模式进行数据处理和清洗，包括匹配、替换、提取或其他数据操作操作，以获得最终的api直联接口数据。
36.步骤s2：基于api直联接口数据利用场景优化处理公式进行交叉指标验证，生成任务类型分布指标数据；本发明实施例中，例如采用适当的数据清洗技术，通过解析和提取特定字段或键值对的值，获取生理指标数据、设备数据和档案身份数据，对于这些数据例如病人的生理测量值、设备的状态和参数，以及病人的个人信息和医疗档案数据，将生理指标数据、设备数据和档案身份数据作为自变量，对输入的数据进行处理和计算，生成初级优化管理指标数据，这些指标数据可以用于评估和监测医院的运营状况、资源分配和绩效改进，获得医院任务类型分布规则数据，这些规则描述了不同任务类型在医院中的分布情况，然后，将初级优化管理指标数据与任务类型分布规则数据进行匹配和标记，根据规则将数据分配到不同的任务。
37.步骤s3：基于任务类型分布指标数据利用5g网络切片进行分配计算，生成管理指标数据集；本发明实施例中，例如获取用于数据格式转换的正则表达式，结合任务类型分布指标数据，应用预设的代码指令集，使用编程语言或脚本编写转换代码，对数据进行格式转换操作，将其转换为标准的数据格式，使用标准格式的数据作为输入，通过分析数据特征和性能指标，设计和构建适用于5g网络的切换分配算法，采用合适的数学模型和优化方法，以提高网络切换的效率和性能，使用5g网络切换分配算法对标准格式的数据进行切片处理，这可以涉及将数据划分为适当的时间段、空间区域或服务类型，以生成具有一定粒度和相关性的数据集，通过对切片后的数据集进行分析和计算，可以生成管理指标数据集，用于评估和改进5g网络的性能、资源利用和服务质量。
38.步骤s4：基于管理指标数据集利用特征决策提取算法进行特征提取，生成模型特征预处理数据；本发明实施例中，例如使用管理指标数据集作为输入通过计算卡方统计量和对应
的显著性水平，选择具有统计显著性的特征，生成特征子集，利用特征子集作为输入，应用特征决策提取算法来进一步筛选和提取最具信息量和重要性的特征，特征决策提取算法可以使用各种技术，如信息增益、基尼指数或相关系数等，来评估特征的重要性和对目标变量的预测能力，通过选择具有高度相关性和区分度的特征，以特征决策提取算法联结决策树数据具体计算过程中使用到的节点纯度计算公式、决策树划分效果计算公式以及卡方值计算公式进行特征提取，生成决策结果数据。
39.步骤 s5：基于模型特征预处理数据利用优化算法进行模型训练处理，生成调优处理方法模型，基于调优处理方法模型进行数据反馈，实现对5g智慧医院基础数据处理。
40.本发明通过模型优化算法对模型预处理数据进行参数调整，实现模型的更好适应性和准确性，提高模型的性能和效果，结合业务场景和对比指标，利用5g网络连接智慧设备，生成针对特定场景的指标处理方法模型，提供定制化的数据处理方案，基于模型输出数据和api直联接口数据，利用5g网络智慧设备进行实时数据采集和场景数据预测输出，实现对5g智慧医院基础数据的快速、准确的处理和分析，提高数据处理的实时性和效率，基于实时设备输出数据，实现对模型的数据反馈传回，通过持续的改进和优化，提升5g智慧医院基础数据处理的性能和质量。
41.本发明实施例中，请参阅图2，所述步骤s1的详细实施步骤包括：步骤s11：基于医院基础数据利用json对医院基础数据进行解析，生成json解析数据；步骤s12：基于json解析数据利用json解析数据库进行接口请求数据解析，生成接口请求数据；步骤s13：基于接口请求数据进行http响应头token数据提取，生成响应头token数据；步骤s14：基于响应头token数据、接口请求数据以及预设的正则表达式进行数据预处理，生成api直联接口数据。
42.本发明通过直接从接口获取数据，并对数据进行解析、预处理和提取，从而生成经过处理的可直接使用的api直联接口数据，通过json解析数据，将医院基础数据转换为结构化的数据格式，提供了数据的可读性和易处理性，用json解析数据库对解析得到的数据进行进一步处理和解析，从而生成符合接口请求格式的数据，这使得后续的数据交互和接口请求可以顺利进行，保证数据的有效传输和正确解析，提取http响应头中的token数据，将其作为标记用于数据的溯源和追踪。通过token的标记，可以唯一标识和关联相关数据，为后续的数据操作提供了溯源和追踪的依据，增强了数据的可信度和可靠性，利用预设的正则表达式对响应头token数据和接口请求数据进行数据预处理，使其符合api直联接口的要求和规范。
43.本发明实施例中，例如首先，将医院基础数据按照json格式组织，包括键值对、数组和嵌套结构，然后，使用json解析器或相关的编程语言库，例如python中的json模块，对医院基础数据进行解析，将其转换为内存中的json对象或数据结构，查询json数据中特定字段或键值对的值，并将其用作接口请求的参数或数据，通过使用json解析器和数据库查询语言，如sql，可以从json数据中提取所需的信息并生成接口请求数据，基于接口请求数据，进行http响应头token数据的提取。在进行http请求后，服务器会返回包含响应头的
http响应，包含与身份验证或访问控制相关的token数据，通过解析http响应的响应头，使用适当的方法（例如正则表达式、字符串操作或专门的http响应头解析库），提取所需的token数据，将获取到的响应头token数据与接口请求数据进行合并，同时应用预设的正则表达式模式进行数据处理和清洗，包括匹配、替换、提取或其他数据操作操作，以获得最终的api直联接口数据。
44.本发明实施例中，请参阅图3，所述步骤s2的详细实施步骤包括：步骤s21：基于api直联接口数据进行数据清洗降噪，生成预处理接口数据；步骤s22：基于预处理接口数据进行医疗数据提取，生成生理指标数据、设备数据以及档案身份数据；步骤s23：基于生理指标数据、设备数据以及档案身份数据进行多元回归分析，生成医院贝叶斯网络模型；步骤s24：基于医院贝叶斯网络模型进行数据提取，生成初级优化管理指标数据；步骤s25：获取医院任务类型分布规则数据，基于初级优化管理指标数据以及医院任务类型分布规则数据利用数据指标计算公式进行任务数据指标计算，生成任务类型分布指标数据。
45.本发明首先通过数据清洗和降噪处理，去除数据中的噪声和异常值，提高数据的准确性和可靠性，从预处理接口数据中提取出具体的医疗数据，包括生理指标数据（如血压、心率等）、设备数据（如设备状态、工作参数等）以及档案身份数据（如患者身份信息），方便后续的数据分析和建模，深入挖掘医疗数据的特征和关联性，通过多元回归分析方法，建立生理指标数据、设备数据和档案身份数据与目标变量之间的关系模型，生成的医院贝叶斯网络模型可以用于推断和预测，为医院的数据分析和管理提供决策支持，基于医院贝叶斯网络模型进行数据提取生成初级优化管理指标数据，可以更好地反映医院运营和管理的指标情况，为医院管理层提供决策参考。
46.本发明实施例中，例如采用适当的数据清洗技术，例如去除异常值、填充缺失数据、纠正错误数据等，以确保接口数据的质量和一致性，通过应用数据清洗和降噪算法，生成经过预处理的接口数据，以供后续处理使用，根据预处理接口数据的结构和内容，通过解析和提取特定字段或键值对的值，获取生理指标数据、设备数据和档案身份数据，对于这些数据例如病人的生理测量值、设备的状态和参数，以及病人的个人信息和医疗档案数据，将生理指标数据、设备数据和档案身份数据作为自变量，通过多元回归分析建立数学模型，通过应用统计方法、机器学习算法或人工智能技术，构建医院贝叶斯网络模型，以了解不同变量之间的关联和潜在规律，根据医院贝叶斯网络模型和特定的场景优化处理公式，对输入的数据进行处理和计算，生成初级优化管理指标数据，这些指标数据可以用于评估和监测医院的运营状况、资源分配和绩效改进，获得医院任务类型分布规则数据，这些规则描述了不同任务类型在医院中的分布情况，然后，将初级优化管理指标数据与任务类型分布规则数据进行匹配和标记，根据规则将数据分配到不同的任务。
47.本发明实施例中，步骤s25中的数据指标计算公式具体为：
；其中，表示第种任务类型分布指标数据，表示初级优化管理指标数据中的所有任务数据数量，表示输入元素为时第种任务类型对应于第个患者的输出概率密度函数，为第个患者在第种任务类型下的均值，分别代表第个患者在第种任务类型下的方差，表示第种任务类型对应的权重系数，为针对第种任务类型的调整系数。
48.本发明利用一种数据指标计算公式，该公式用于计算初级优化管理指标数据中的任务类型分布指标数据，它基于输入的生理指标数据、设备数据和档案身份数据，通过多元回归分析构建了医院贝叶斯网络模型，然后，使用该模型进行数据提取，并通过公式计算生成任务类型分布指标数据，该公式通过对每个任务类型的患者数据进行概率密度函数的计算和加权求和，利用第个患者在第种任务类型下的均值、第个患者在第种任务类型下的方差方差以及第种任务类型对应的权重系数，在函数关系；量化和评估不同任务类型的分布情况，进而优化医院的数据处理和管理，通过调整系数对不同任务类型进行个性化的调节和适应，以满足实际场景需求，通过利用多元回归分析和概率密度函数计算，结合权重系数和调整系数，实现了对初级优化管理指标数据的任务类型分布指标计算。
49.本发明实施例中，步骤s3的具体步骤为：步骤s31：获取格式转换正则表达式，基于任务类型分布指标数据以及格式转换正则表达式利用预设的代码指令集进行数据格式转换，生成标准格式数据；步骤s32：基于标准格式数据进行5g网络切换分配算法构建，生成5g网络切换分配算法；步骤s33：基于5g网络切换分配算法进行标准格式数据切片处理，生成管理指标数据集。
50.本发明通过获取格式转换正则表达式，并利用预设的代码指令集，将任务类型分布指标数据转换为符合标准格式的数据。这样生成的标准格式数据具有统一的数据结构和规范，提高了数据的一致性和可处理性，利用标准格式数据进行分析和建模，构建5g网络切换分配算法，这些算法可以根据标准格式数据中的任务类型分布和其他网络参数，实现智能化的5g网络切换和资源分配，提高网络性能和用户体验，利用5g网络切换分配算法对标准格式数据进行切片和处理，生成针对优化管理的指标数据集，为网络优化和管理决策提供准确的数据支持。
51.本发明实施例中，例如获取用于数据格式转换的正则表达式，该表达式定义了需
要匹配和转换的数据格式规则，结合任务类型分布指标数据，应用预设的代码指令集，使用编程语言或脚本编写转换代码，对数据进行格式转换操作，将其转换为标准的数据格式，使用标准格式的数据作为输入，通过分析数据特征和性能指标，设计和构建适用于5g网络的切换分配算法，采用合适的数学模型和优化方法，以提高网络切换的效率和性能，使用5g网络切换分配算法对标准格式的数据进行切片处理，这可以涉及将数据划分为适当的时间段、空间区域或服务类型，以生成具有一定粒度和相关性的数据集，通过对切片后的数据集进行分析和计算，可以生成管理指标数据集，用于评估和改进5g网络的性能、资源利用和服务质量。
52.本发明实施例中，步骤s32中的5g网络切换分配算法具体为：；其中，为切换性能指标数据，为标准格式数据中的任务类型数量数据，为第个任务类型所对应的医疗设备数量，表示系统中第个任务类型的设备组合资源消耗数据相对数量数据，为第个数据切片的资源容量相对容量数据，表示数据中心的计算资源容量，为系统的总体计算资源利用率，表示第个医院的第种医疗设备在第个任务中占用的计算资源比例，表示第种医疗设备在第个医院中的权值，表示第个数据切片的计算资源容量，表示第个医院的网络质量，为计算资源容量调节系数。
53.本发明利用一种5g网络切换分配算法，该公式的目标是计算切换性能指标数据，以评估5g网络切换的效果和质量，它是基于任务类型、医疗设备数量、设备资源消耗、切片资源容量、计算资源容量、系统资源利用率、设备占用资源比例、权值、网络质量等因素进行综合计算，任务类型数量、医疗设备数量和设备组合资源消耗反映了不同类型任务和设备对切换的需求和资源消耗情况，切片资源容量和计算资源容量则体现了网络切片和计算资源的可用性和限制。系统资源利用率考虑了整体资源的利用情况，公式通过利用标准格式数据中的任务类型数量数据、第个任务类型所对应的医疗设备数量、系统中第个任务类型的任务资源存储空间占用率、第个数据切片的资源容量相对容量数据、数据中心的计算资源容量、系统的总体计算资源利用率、第个医院的第种医疗设备在第个任务中占用的计算资源比例以及计算资源容量、网络质量，通过函数关系；实现对切换性能指标数据的计算。
54.本发明实施例中，步骤s4的具体步骤为：步骤s41：基于管理指标数据集利用卡方检验进行特征分析，生成特征子集；步骤s42：基于特征子集利用预设的节点纯度计算公式、预设的决策树划分效果计算公式以及预设的卡方值计算公式进行特征提取算法构建,生成特征提取算法；步骤s43：基于特征子集利用特征提取算法进行数据特征提取，生成决策结果数据；步骤s44：择取决策结果数据为模型预处理数据。
55.本发明通过对管理指标数据集进行卡方检验，实现特征分析。卡方检验可以用来
确定不同特征之间的相关性和显著性，从而筛选出对目标变量具有重要影响的特征。基于卡方检验的结果，生成特征子集，该子集包含了对目标变量具有显著影响的特征。这样的特征子集可以帮助减少数据维度，提高模型的解释性和效率，利用特征子集，通过特征决策提取算法进行特征提取，生成决策结果数据，特征决策提取算法能够从特征子集中选择最具代表性和信息丰富度的特征，用于构建模型或进行进一步的数据处理，生成的决策结果数据包含了经过特征提取的重要特征，具有更高的信息价值和预测能力，这样的决策结果数据可以用于后续的建模、分析和预测任务，提高模型的准确性和可解释性。
56.本发明实施例中，例如使用管理指标数据集作为输入通过计算卡方统计量和对应的显著性水平，选择具有统计显著性的特征，生成特征子集，利用特征子集作为输入，应用特征决策提取算法来进一步筛选和提取最具信息量和重要性的特征，特征决策提取算法可以使用各种技术，如信息增益、基尼指数或相关系数等，来评估特征的重要性和对目标变量的预测能力，通过选择具有高度相关性和区分度的特征，以特征决策提取算法联结决策树数据具体计算过程中使用到的节点纯度计算公式、决策树划分效果计算公式以及卡方值计算公式进行特征提取，生成决策结果数据。
57.优选地，步骤s42中的特征提取算法、节点纯度计算公式、决策树划分效果计算公式以及卡方值计算公式分别如下所示：步骤s42中的节点纯度计算公式如下所示：；其中，为节点纯度数据，表示当前样本的类别数，表示第个类别在样本中出现的概率。
58.步骤s42中的决策树划分效果计算公式如下所示：；其中，表示当前节点中的样本相对参数，为节点划分函数，为节点样本数据数量，表示节点对应特征数据，对应节点的分类标准值。
59.步骤s42中的卡方值计算公式如下所示：；其中，表示当前节点中的样本相对参数，为分类标准，表示节点对应特征数据，表示特征的分类结果与分类标准的结果在样本中共同出现的个数，表示期望值数据。
60.步骤s42中的特征提取算法如下所示：+h+；其中，为决策结果数据，表示当前节点中的样本相对参数，表示对应特征参数的权重，表示特征参数的决策树函数，表示决策树的叶节点数目，为节点纯度数据，为卡方值数据，为决策树划分效果数据。
61.本发明利用一种特征提取算法，该算法以决策树中节点所附带的特征数据为基础
数据，其中，通过“熵”这个概念来表示节点的“纯度”，利用节点纯度计算公式基于样本类别数据以及样本出现的概率数据进行节点纯度数据的计算，利用当前节点中的样本相对参数、节点对应特征数据、期望值数据以及特征分类结果与分类标准的结果在样本中共同出现的个数进卡方值计算，生成卡方值数据，利用决策树划分效果计算公式进行计算，生成决策树划分效果数据，基于卡方值数据、决策树划分效果数据、节点纯度数据利用叶子节点所附带的特征数据，联结当前节点中的样本相对参数、决策树的叶节点数目通过函数关系+h+；进行计算，生成决策结果数据。
62.本发明实施例中，步骤s5的具体步骤为：步骤s51：基于模型预处理数据利用模型优化算法进行模型参数调整，生成对比指标；步骤s52：获取业务场景，基于业务场景以及对比指标利用5g网络进行智慧设备连接，生成指标处理方法模型；本发明实施例中，模型优化算法具体为：；其中，为对比指标，表示训练数据集的样本数，表示特征数目，表示第个样本的特征向量，表示第个样本的目标变量，表示模型参数向量，表示逻辑回归模型的预测值，为正则化参数，表示损失函数对第个参数的偏导数。
63.本发明利用一种模型优化算法，该公式通过最小化损失函数来优化逻辑回归模型的参数，使其能更好地拟合训练数据集并提高预测准确性，正则化项的引入可以平衡模型的复杂度，并防止过拟合问题的发生，该公式中首先利用逻辑回归模型的预测值的对数概率与第个样本的目标变量进行乘积计算，通过将对数概率相乘，可以将损失函数的结果与实际标签的匹配程度表示为一个连续的函数，并且在模型预测正确时会得到较小的损失值，当模型的预测结果与实际标签一致时，对数概率相乘的结果趋近于1，损失函数的值趋近于0，表示模型的预测是准确的，利用求和符号，将每个样本的损失值进行累加，以得到整个训练数据集的总体损失，通过将每个样本的损失值相加，可以考虑整个数据集上的预测结果与实际标签之间的总体匹配程度，基于以上原理，利用训练数据集的样本数，第个样本的目标变量、逻辑回归模型的预测值形成函数关系；并联级正则化项；实现控制模型的复杂度和防止过拟合，正则化项在损失函数中的作用是对模型参数进行约束，使模型的参数值不过大，防止模型对训练数据的过度拟合，通过添加正则化项，可以平衡模型的拟合能力和泛化能力，并避免过度依赖某些特征导致模型在新数据上的表现不佳，从而实现对对比指标的计算。
64.步骤s53：基于指标处理方法模型进行输出数据采集，生成模型输出数据；步骤s54：基于模型输出数据以及api直联接口数据利用5g网络智慧设备进行场景
数据预测输出，生成实时设备输出数据；步骤s55：基于实时设备输出数据进行模型数据反馈，实现对5g智慧医院基础数据处理。
65.本发明通过模型优化算法对模型预处理数据进行参数调整，实现模型的更好适应性和准确性，提高模型的性能和效果，结合业务场景和对比指标，利用5g网络连接智慧设备，生成针对特定场景的指标处理方法模型，提供定制化的数据处理方案，基于模型输出数据和api直联接口数据，利用5g网络智慧设备进行实时数据采集和场景数据预测输出，实现对实时设备输出数据的快速生成和反馈，通过使用5g网络和智慧设备进行数据处理，实现对5g智慧医院基础数据的快速、准确的处理和分析，提高数据处理的实时性和效率，基于实时设备输出数据，实现对模型的数据反馈传回，通过持续的改进和优化，提升5g智慧医院基础数据处理的性能和质量。
66.本发明实施例中，例如通过分析模型预处理数据，并应用模型优化算法，对模型参数进行调整和优化，通过优化后的模型参数，生成一组对比指标，根据特定的业务场景需求，收集相关数据，并结合之前生成的对比指标，利用5g网络连接智慧设备，基于指标处理方法模型进行输出数据采集，生成模型输出数据，结合模型输出数据和api直联接口数据，利用5g网络连接智慧设备，进行场景数据预测和分析，通过与智慧设备的实时交互，生成了实时设备输出数据，其中包含了基于模型输出数据和场景数据预测的结果，根据实时设备输出数据，将数据反馈回模型进行进一步的分析和处理，实现对5g智慧医院基础数据的处理和优化，以提升数据处理的准确性和效率。
67.在本说明书的一个实施例中提供了一种5g智慧医院基础数据处理数据库平台，包括：至少一个处理器；与所述至少一个处理器通信连接的存储器；存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上任一项的5g智慧医院基础数据处理方法。
68.本发明提供一种5g智慧医院基础数据处理数据库平台，该平台能够实现本发明所述任意一种5g智慧医院基础数据处理方法，实现数据的获取、运算、生成，通过医院基础数据进行分配计算，并对其中的图文信息按照已设计的指令顺序进行操作，生成预处理图文信息，再通过预处理图文信息进行模型处理训练，生成调优处理方法模型，根据调优处理方法模型进行数据处理，实现5g智慧医院基础数据处理，系统内部遵循设定的指令集完成方法运行步骤，推动完成5g智慧医院基础数据处理方法。
69.本发明提出了一种5g智慧医院基础数据处理方法，通过综合应用多学科多类型模型，解决了传统医院数据处理中效率低下，带宽需求高的问题，实现了高效率、低带宽、低延迟且具备动态网络切换功能的基于5g智慧医院基础数据处理方法。
70.因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
71.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。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
72.以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

技术特征：
1.一种5g智慧医院基础数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤s1：获取医院基础数据，基于医院基础数据利用json对医院基础数据进行解析，生成api直联接口数据；步骤s2：基于api直联接口数据利用场景优化处理公式进行交叉指标验证，生成任务类型分布指标数据；步骤s3：基于任务类型分布指标数据利用5g网络切片进行分配计算，生成管理指标数据集；步骤s4：基于管理指标数据集利用特征决策提取算法进行特征提取，生成模型特征预处理数据；步骤 s5：基于模型特征预处理数据利用优化算法进行模型训练处理，生成调优处理方法模型，基于调优处理方法模型进行数据反馈，实现对5g智慧医院基础数据处理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s1的具体步骤为：步骤s11：基于医院基础数据利用json对医院基础数据进行解析，生成json解析数据；步骤s12：基于json解析数据利用json解析数据库进行接口请求数据解析，生成接口请求数据；步骤s13：基于接口请求数据进行http响应头token数据提取，生成响应头token数据；步骤s14：基于响应头token数据、接口请求数据以及预设的正则表达式进行数据预处理，生成api直联接口数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s2的具体步骤为：步骤s21：基于api直联接口数据进行数据清洗降噪，生成预处理接口数据；步骤s22：基于预处理接口数据进行医疗数据提取，生成生理指标数据、设备数据以及档案身份数据；步骤s23：基于生理指标数据、设备数据以及档案身份数据进行多元回归分析，生成医院贝叶斯网络模型；步骤s24：基于医院贝叶斯网络模型进行数据提取，生成初级优化管理指标数据；步骤s25：获取医院任务类型分布规则数据，基于初级优化管理指标数据以及医院任务类型分布规则数据利用数据指标计算公式进行任务数据指标计算，生成任务类型分布指标数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤s25中的数据指标计算公式具体为：；其中，表示第种任务类型分布指标数据，表示初级优化管理指标数据中的所有任务数据数量，表示输入元素为时第种任务类型对应于第个患者的输出概率密度函数，为第个患者在第种任务类型下的均值，分别代表第个患者在第种任务类型下的方差，表示第种任务类型对应的权重系数，为针对第种任务类型的调整系数。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤s3的具体步骤为：步骤s31：获取格式转换正则表达式，基于任务类型分布指标数据以及格式转换正则表达式利用预设的代码指令集进行数据格式转换，生成标准格式数据；步骤s32：基于标准格式数据进行5g网络切换分配算法构建，生成5g网络切换分配算法；步骤s33：基于5g网络切换分配算法进行标准格式数据切片处理，生成管理指标数据集。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤s32中的5g网络切换分配算法具体为：；其中，为切换性能指标数据，为标准格式数据中的任务类型数量数据，为第个任务类型所对应的医疗设备数量，表示系统中第个任务类型的任务资源存储空间占用率，为第个数据切片的资源容量相对容量数据，表示数据中心的计算资源容量，为系统的总体计算资源利用率，表示第个医院的第种医疗设备在第个任务中占用的计算资源比例，表示第种医疗设备在第个医院中的权值，表示第个数据切片的计算资源容量，表示第个医院的网络质量，为计算资源容量调节系数。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s4中的具体步骤为：步骤s41：基于管理指标数据集利用卡方检验进行特征分析，生成特征子集；步骤s42：基于特征子集利用预设的节点纯度计算公式、预设的决策树划分效果计算公式以及预设的卡方值计算公式进行特征提取算法构建,生成特征提取算法；步骤s43：基于特征子集利用特征提取算法进行数据特征提取，生成决策结果数据；步骤s44：择取决策结果数据为模型预处理数据。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，步骤s42中的特征提取算法、节点纯度计算公式、决策树划分效果计算公式以及卡方值计算公式分别如下所示：步骤s42中的节点纯度计算公式如下所示：；其中，为节点纯度数据，表示当前样本的类别数，表示第 个类别在样本中出现的概率；步骤s42中的决策树划分效果计算公式如下所示：；其中，表示当前节点中的样本相对参数，为节点划分函数，为节点样本数据数量，表示节点对应特征数据，对应节点的分类标准值；步骤s42中的卡方值计算公式如下所示：；其中，表示当前节点中的样本相对参数，为分类标准，表示节点对应特征数据，表
示特征的分类结果与分类标准 的结果在样本中共同出现的个数， 表示期望值数据；步骤s42中的特征提取算法如下所示：+h+；其中，为决策结果数据，表示当前节点中的样本相对参数，表示对应特征参数的权重，表示特征参数的决策树函数，表示决策树的叶节点数目，为节点纯度数据，为卡方值数据，为决策树划分效果数据。9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s5的具体步骤为：步骤s51：基于决策结果数据利用模型优化算法进行模型参数调整，生成对比指标；步骤s52：获取业务场景，基于业务场景以及对比指标利用5g网络进行智慧设备连接，生成指标处理方法模型；其中，模型优化算法具体为：；其中，为对比指标，表示训练数据集的样本数，表示特征数目，表示第个样本的特征向量，表示第个样本的目标变量，表示模型参数向量，表示逻辑回归模型的预测值，为正则化参数，表示损失函数对第个参数的偏导数；步骤s53：基于指标处理方法模型进行输出数据采集，生成模型输出数据；步骤s54：基于模型输出数据以及api直联接口数据利用5g网络智慧设备进行场景数据预测输出，生成实时设备输出数据；步骤s55：基于实时设备输出数据进行模型数据反馈，实现对5g智慧医院基础数据处理。10.一种5g智慧医院基础数据处理数据库平台，其特征在于，包括：至少一个处理器；与至少一个处理器连接的存储器；存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如权利要求1至9中任一项所述的5g智慧医院基础数据处理方法。

技术总结
本发明涉及智慧医疗技术领域，尤其涉及一种5G智慧医院基础数据处理方法及数据库平台。所述方法包括以下步骤：获取医院基础数据，基于医院基础数据利用JSON对医院基础数据进行解析，生成API直联接口数据；基于API直联接口数据利用场景优化处理公式进行交叉指标验证，生成任务类型分布指标数据；基于任务类型分布指标数据利用5G网络切片进行分配计算，生成管理指标数据集；本发明通过对医院基础数据进行数据处理，基于5G网络切片技术联结人工智能模型对医院基础数据进行数据处理，降低数据处理中网络延迟、提高医院基础数据的处理效率并降低数据处理所需带宽。低数据处理所需带宽。低数据处理所需带宽。


技术研发人员：张昌丽 尹明亮 唐骏
受保护的技术使用者：湖南尚医康医疗科技有限公司
技术研发日：2023.07.07
技术公布日：2023/8/13