本发明属于计算机技术领域，具体涉及基于云计算的医疗设备监控系统及方法。
背景技术：
现有医院基于医疗诊断或治病救人的需求，都会购置大量的医疗设备。然而由于各种医疗设备品牌不一，种类不同，而且购置时间跨度也比较长，医疗设备使用信息统计力度不够，医院信息化程度不够，所以医院目前还无法针对医疗设备购买后的使用情况进行跟踪，无法知晓医疗设备的效益和使用情况。
而医疗设备的跟踪分析能够更好的调度资源分配，为医疗设备的进一步采购提供数据指导。所以急需提供一种适用于上述医疗设备的监控系统及方法。
技术实现要素：
针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种基于云计算的医疗设备监控系统及方法，监控医疗设备运行情况。
第一方面，一种基于云计算的医疗设备监控系统，包括：
智能终端：用于采集监控数据，所述监控数据包括环境数据和医疗设备的运行数据，并将所述监控数据发送给通信模块；
通信模块：用于进行智能终端与云计算服务器之间的数据传输；
云计算服务器：用于根据历史监控数据构建分类模型；还用于当通过所述通信模块接收到来自智能终端实时的监控数据时，将所述监控数据输入到所述分类模型中，对分类模型的输出结果进行监控。
优选地，所述智能终端还用于供用户输入基本信息，所述基本信息包括以下一种或几种数据组合：设备类型、设备品牌型号、购买时间和通信地址；
所述运行数据包括医疗设备运行时的电流、电压和/或功率；
所述环境数据包括温度、湿度和/或电磁。
优选地，所述智能终端具体用于：
将预设的监控间隔时间内连续接收到的所述监控数据作为一个数据块，加密后发送给通信模块；
当检测到采集的监控数据异常时，进行异常告警；
通过通信模块接收来自云计算服务器的操作指令，进行动态配置和业务提示。
优选地，所述通信模块还用于当未联网时存储接收到的数据；当重新联网时，继续进行智能终端与云计算服务器之间的数据传输。
优选地，所述云计算服务器具体用于：
获取历史监控数据；
对所述历史监控数据进行特征值提取，以获得特征数据；
设置所述特征数据的标签，以获得样本数据；
将所述样本数据带入预设的神经网络模型中，对所述神经网络模型进行训练，以获得所述分类模型。
优选地，所述云计算服务器具体用于：
将通过通信模块接收来自智能终端的数据块进行解密，将解密后的数据进行拼接，以获得输入数据；
采用主成分分析法对所述输入数据进行特征值提取，将提取后的数据进行归一化处理，以获得所述特征数据。
优选地，所述特征数据的标签包括：运行模式、关机模式和待机模式；所述运行模式包括测试模式、开机模式以及各种工作模式。
优选地，所述云计算服务器具体用于：
当检测到所述通信模块接收到来自智能终端实时的监控数据处于关机模式或待机模式时，记录该监控数据；
当检测到所述通信模块接收到来自智能终端实时的监控数据处于运行模式时，将该监控数据输入到所述分类模型中；
当通过所述分类模型识别到该监控数据处于测试模式时，记录该监控数据；
当通过所述分类模型识别到该监控数据处于开机模式以及各种工作模式时，记录该监控数据以及识别到的运行模式。
优选地，所述云计算服务器还用于：
根据分类模型识别到的各个运行模式下的监控数据计算医疗设备的使用效益；
该系统还包括：
客户端：用于接收用户的查询指令，查询云计算服务器中获得的各医疗设备的使用效益以及监控数据。
第二方面，一种基于云计算的医疗设备监控方法，包括以下步骤：
智能终端采集监控数据，并将所述监控数据通过通信模块发送给云计算服务器；所述监控数据包括环境数据和医疗设备的运行数据；
云计算服务器根据历史监控数据构建分类模型；
云计算服务器当通过通信模块接收到来自智能终端实时的监控数据时，将所述监控数据输入到所述分类模型中，对分类模型的输出结果进行监控。
由上述技术方案可知，本发明提供的医疗设备监控系统及方法，智能终端采集医疗设备的运行数据和环境数据，加密后通过通信模块进行数据上传。云计算服务器对接收到的监控数据进行处理、识别以及监控，使得医院能够监控医疗设备的运行状态和使用情况，合理地规划医疗资源。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。
图1为本发明实施例一提供的医疗设备监控系统的模块示意图。
图2为本发明实施例二提供的分类模型构建方法的流程图。
图3为本发明实施例二提供的特征值提取方法的流程图。
图4为本发明实施例三提供的医疗设备监控方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本发明的保护范围。需要注意的是，除非另有说明，本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域技术人员所理解的通常意义。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
实施例一：
一种基于云计算的医疗设备监控系统，参见图1，包括：
智能终端：用于采集监控数据，所述监控数据包括环境数据和医疗设备的运行数据，并将所述监控数据发送给通信模块；
具体地，所述运行数据包括医疗设备运行时的电流、电压和/或功率；所述环境数据包括温度、湿度和/或电磁。智能终端可实时采集医疗设备运行时的运行数据和环境参数。
另外，所述智能终端还用于供用户输入基本信息，所述基本信息包括以下一种或几种数据组合：设备类型、设备品牌型号、购买时间和通信地址。智能终端可供用户填写设备类型。具体地，设备类型包括超声、ct、高频电刀等有源医疗设备。设备品牌型号即医疗设备品牌，如迈瑞呼吸机型号(sv300、sv600)等。通信地址包括厂家地址。
所述智能终端具体用于：
将预设的监控间隔时间内连续接收到的所述监控数据作为一个数据块，加密后发送给通信模块；
当检测到采集的监控数据异常时，进行异常告警；
通过通信模块接收来自云计算服务器的操作指令，进行动态配置和业务提示。
具体地，例如智能终端可以将60s内连续接收到的监控数据作为一个数据块，配置加密狗插件对数据块进行加密。智能终端可接收云计算服务器的操作指令，实现动态配置和业务提示等操作。例如动态配置包括配置系统时间、加密方式、服务器地址等。业务提示包括告警提示、应用场景设置提示等。智能终端还监测监控数据是否出现异常，并实现异常情况告警提示。例如当温度过高时进行告警，或者是当电流过大时进行告警。
通信模块：用于进行智能终端与云计算服务器之间的数据传输；其中所述通信模块还用于当未联网时存储接收到的数据；当重新联网时，继续进行智能终端与云计算服务器之间的数据传输。
具体地，通信模块可通过wifi配置或sim卡等方式实现无线网络通信。通信模块供智能终端上传实时采集的数据，还供云计算服务器下发控制指令。智能终端在通信模块未联网时，可对收到的数据进行存储，等待智能终端联网后进行数据传输。
云计算服务器：用于根据历史监控数据构建分类模型；还用于当通过所述通信模块接收到来自智能终端实时的监控数据时，将所述监控数据输入到所述分类模型中，对分类模型的输出结果进行监控。
具体地，云计算服务器根据不同的医疗设备类型训练不同的分类模型。该系统中，智能终端采集医疗设备的运行数据和环境数据，加密后通过通信模块进行数据上传。云计算服务器对接收到的监控数据进行处理、识别以及监控，使得医院能够监控医疗设备的运行状态和使用情况，合理地规划医疗资源。
实施例二：
实施例二在实施例一的基础上，增加以下内容：
参见图2，所述云计算服务器具体用于：
获取历史监控数据；
对所述历史监控数据进行特征值提取，以获得特征数据；
设置所述特征数据的标签，以获得样本数据；
将所述样本数据带入预设的神经网络模型中，对所述神经网络模型进行训练，以获得所述分类模型。
具体地，历史监控数据包括历史运行数据和历史环境数据。云计算服务器在设置特征数据的标签时，可以将多种相关联的特征数据结合设置为一个标签，例如设备类型、品牌、设备品牌型号、工作模式结合组成一个标签。所述特征数据的标签包括：运行模式、关机模式和待机模式；所述运行模式包括测试模式、开机模式以及各种工作模式。不同标签的工作模式根据不同类型的医疗设备进行设置。该标签下的样本数据即为该标签下的特征数据。
该系统可以采用支持向量机(svm)算法进行分类识别。svm算法最初为二值分类问题设计的，当处理多分类问题时，可以构造合适的多类分类器。由于该系统是基于多标签的多分类应用。因此该系统可以采用多分类器libsvm作为分类器。该系统最后将样本数据的特征值和标签输入到神经网络模型(即分类器)中进行训练，得到训练好的分类模型。
所述云计算服务器具体用于：
将通过通信模块接收来自智能终端的数据块进行解密，将解密后的数据进行拼接，以获得输入数据；
采用主成分分析法对所述输入数据进行特征值提取，将提取后的数据进行归一化处理，以获得所述特征数据。
具体地，云计算服务器在进行特征值提取时，将监控间隔时间内连续接收到的监控数据(例如电压和电流)进行拼接，将拼接后的数据作为输入信息。然后采用主成分分析法(pca)对输入数据进行特征值提取，对提取到的数据进行归一化处理，得到最终的特征数据。
参见图3，所述云计算服务器具体用于：
当检测到所述通信模块接收到来自智能终端实时的监控数据处于关机模式或待机模式时，记录该监控数据；
当检测到所述通信模块接收到来自智能终端实时的监控数据处于运行模式时，将该监控数据输入到所述分类模型中；
当通过所述分类模型识别到该监控数据处于测试模式时，记录该监控数据；
当通过所述分类模型识别到该监控数据处于开机模式以及各种工作模式时，记录该监控数据以及识别到的运行模式。
具体地，该系统将上传的监控数据通过分类器进行模式识别，识别出医疗设备的开关机状态、工作模式等等，并对这些状态信息进行记录存储。
所述云计算服务器还用于：
根据分类模型识别到的各个运行模式下的监控数据计算医疗设备的使用效益；
具体地，该系统中用户可以设置医疗设备的收费模式、收费额度以及购置价格等等信息，这样该系统就可以根据医疗设备的使用情况、工作模式等数据计算医疗设备的使用效益，例如：使用频次、设备收益、设备资源调度指导等。该系统还可以根据各个医疗设备的使用效益生成效益报告，对各个医疗设备的使用效益进行分析，能够协助医院资源分配，为医疗设备的购买提供数据参考。
该系统还包括：
客户端：用于接收用户的查询指令，查询云计算服务器中获得的各医疗设备的使用效益以及监控数据。
具体地，该系统可以将各医疗设备的使用效益下发到用户的客户端(例如pc端或移动终端)中，用户可以通过客户端向云计算服务器发出查询申请，查询相关数据，例如监控数据、异常数据、使用效益等等。
本发明实施例所提供的系统，为简要描述，实施例部分未提及之处，可参考前述系统实施例中相应内容。
实施例三：
一种基于云计算的医疗设备监控方法，参见图4，包括以下步骤：
智能终端采集监控数据，并将所述监控数据通过通信模块发送给云计算服务器；所述监控数据包括环境数据和医疗设备的运行数据；
云计算服务器根据历史监控数据构建分类模型；
云计算服务器当通过通信模块接收到来自智能终端实时的监控数据时，将所述监控数据输入到所述分类模型中，对分类模型的输出结果进行监控。
优选地，该方法在所述智能终端采集监控数据之前还包括：
智能终端供用户输入基本信息，所述基本信息包括以下一种或几种数据组合：设备类型、设备品牌型号、购买时间和通信地址；
所述运行数据包括医疗设备运行时的电流、电压和/或功率；
所述环境数据包括温度、湿度和/或电磁。
优选地，所述智能终端将所述监控数据通过通信模块发送给云计算服务器具体包括：
将预设的监控间隔时间内连续接收到的所述监控数据作为一个数据块，加密后发送给通信模块；
当检测到采集的监控数据异常时，进行异常告警；
通过通信模块接收来自云计算服务器的操作指令，进行动态配置和业务提示。
优选地，该方法在所述智能终端将所述监控数据通过通信模块发送给云计算服务器之后，还包括：
通信模块当未联网时存储接收到的数据；当重新联网时，继续进行智能终端与云计算服务器之间的数据传输。
优选地，所述云计算服务器根据历史监控数据构建分类模型具体包括：
获取历史监控数据；
对所述历史监控数据进行特征值提取，以获得特征数据；
设置所述特征数据的标签，以获得样本数据；
将所述样本数据带入预设的神经网络模型中，对所述神经网络模型进行训练，以获得所述分类模型。
优选地，所述云计算服务器对所述历史监控数据进行特征值提取，以获得特征数据具体包括：
将通过通信模块接收来自智能终端的数据块进行解密，将解密后的数据进行拼接，以获得输入数据；
采用主成分分析法对所述输入数据进行特征值提取，将提取后的数据进行归一化处理，以获得所述特征数据。
优选地，所述特征数据的标签包括：运行模式、关机模式和待机模式；所述运行模式包括测试模式、开机模式以及各种工作模式。
优选地，所述云计算服务器对分类模型的输出结果进行监控具体包括：
当检测到所述通信模块接收到来自智能终端实时的监控数据处于关机模式或待机模式时，记录该监控数据；
当检测到所述通信模块接收到来自智能终端实时的监控数据处于运行模式时，将该监控数据输入到所述分类模型中；
当通过所述分类模型识别到该监控数据处于测试模式时，记录该监控数据；
当通过所述分类模型识别到该监控数据处于开机模式以及各种工作模式时，记录该监控数据以及识别到的运行模式。
优选地，该方法在所述云计算服务器对分类模型的输出结果进行监控之后，还包括：
根据分类模型识别到的各个运行模式下的监控数据计算医疗设备的使用效益；
该方法还包括：
客户端接收用户的查询指令，查询云计算服务器中获得的各医疗设备的使用效益以及监控数据。
本发明实施例所提供的方法，为简要描述，实施例部分未提及之处，可参考前述系统实施例中相应内容。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。
1.一种基于云计算的医疗设备监控系统，其特征在于，包括：
智能终端：用于采集监控数据，所述监控数据包括环境数据和医疗设备的运行数据，并将所述监控数据发送给通信模块；
通信模块：用于进行智能终端与云计算服务器之间的数据传输；
云计算服务器：用于根据历史监控数据构建分类模型；还用于当通过所述通信模块接收到来自智能终端实时的监控数据时，将所述监控数据输入到所述分类模型中，对分类模型的输出结果进行监控。
2.根据权利要求1所述基于云计算的医疗设备监控系统，其特征在于，
所述智能终端还用于供用户输入基本信息，所述基本信息包括以下一种或几种数据组合：设备类型、设备品牌型号、购买时间和通信地址；
所述运行数据包括医疗设备运行时的电流、电压和/或功率；
所述环境数据包括温度、湿度和/或电磁。
3.根据权利要求1或2所述基于云计算的医疗设备监控系统，其特征在于，所述智能终端具体用于：
将预设的监控间隔时间内连续接收到的所述监控数据作为一个数据块，加密后发送给通信模块；
当检测到采集的监控数据异常时，进行异常告警；
通过通信模块接收来自云计算服务器的操作指令，进行动态配置和业务提示。
4.根据权利要求1所述基于云计算的医疗设备监控系统，其特征在于，
所述通信模块还用于当未联网时存储接收到的数据；当重新联网时，继续进行智能终端与云计算服务器之间的数据传输。
5.根据权利要求3所述基于云计算的医疗设备监控系统，其特征在于，所述云计算服务器具体用于：
获取历史监控数据；
对所述历史监控数据进行特征值提取，以获得特征数据；
设置所述特征数据的标签，以获得样本数据；
将所述样本数据带入预设的神经网络模型中，对所述神经网络模型进行训练，以获得所述分类模型。
6.根据权利要求5所述基于云计算的医疗设备监控系统，其特征在于，所述云计算服务器具体用于：
将通过通信模块接收来自智能终端的数据块进行解密，将解密后的数据进行拼接，以获得输入数据；
采用主成分分析法对所述输入数据进行特征值提取，将提取后的数据进行归一化处理，以获得所述特征数据。
7.根据权利要求5所述基于云计算的医疗设备监控系统，其特征在于，
所述特征数据的标签包括：运行模式、关机模式和待机模式；所述运行模式包括测试模式、开机模式以及各种工作模式。
8.根据权利要求7所述基于云计算的医疗设备监控系统，其特征在于，所述云计算服务器具体用于：
当检测到所述通信模块接收到来自智能终端实时的监控数据处于关机模式或待机模式时，记录该监控数据；
当检测到所述通信模块接收到来自智能终端实时的监控数据处于运行模式时，将该监控数据输入到所述分类模型中；
当通过所述分类模型识别到该监控数据处于测试模式时，记录该监控数据；
当通过所述分类模型识别到该监控数据处于开机模式以及各种工作模式时，记录该监控数据以及识别到的运行模式。
9.根据权利要求8所述基于云计算的医疗设备监控系统，其特征在于，所述云计算服务器还用于：
根据分类模型识别到的各个运行模式下的监控数据计算医疗的使用效益；
该系统还包括：
客户端：用于接收用户的查询指令，查询云计算服务器中获得的各医疗的使用效益以及监控数据。
10.一种基于云计算的医疗设备监控方法，其特征在于，包括以下步骤：
智能终端采集监控数据，并将所述监控数据通过通信模块发送给云计算服务器；所述监控数据包括环境数据和医疗设备的运行数据；
云计算服务器根据历史监控数据构建分类模型；
云计算服务器当通过通信模块接收到来自智能终端实时的监控数据时，将所述监控数据输入到所述分类模型中，对分类模型的输出结果进行监控。
技术总结