一种基于大数据的血库信息管理方法及系统与流程

1.本发明涉及大数据信息领域，更具体的，涉及一种基于大数据的血库信息管理方法及系统。


背景技术：

2.血液是临床医疗单位工作顺利开展的基本保证，而血液库存管理直接影响到在临床血液供应的水平，加强血液库存管理对提高血液的质量、输血安全以及临床供血具有十分重要的意义。近年来，由于外科手术和输血治疗的广泛开展，医疗机构用血量连年增长，而供血配血涉及多个血库管理流程，由此，对血库的高效管理显得尤为重要。
3.而受制于传统的输血配血运作模式，其信息化程度低，血库数据管理效率低下，且不同血库点对应的数据管理模式也存在差别，导致对于跨点输血的登记、筛选、配血等流程效率低下，进一步导致血库的储备与供应效率低下。


技术实现要素：

4.本发明克服了现有技术的缺陷，提出了一种基于大数据的血库信息管理方法及系统。
5.本发明第一方面提供了一种基于大数据的血库信息管理方法，包括：获取预设地区内多个血库地点信息；基于预设数据标准，将不同血库地点对应的血库数据导入云端，通过云端生成血库大数据；获取配血需求信息，将所述配血需求信息发送至云端进行实时分析，基于匹配程度与血库地点分析，得到血库配血信息表；根据血库配血信息表生成相应血库供血方案，并将所述血库供血方案发送至预设终端设备。
6.本方案中，所述获取预设地区内多个血库地点信息，还包括：根据预设地区面积与轮廓构建血库地图模型；基于互联网，获取预设地区中道路数据，将道路数据导入血库地图模型并生成地图基础架构；将多个血库地点信息导入血库地图模型并得到可视化的血库地图模型。
7.本方案中，所述基于预设数据标准，将不同血库地点对应的血库数据导入云端，通过云端生成血库大数据，具体为：获取不同血库地点对应的血库数据，基于血库地点进行编号标记；对不同血库地点的血库数据进行数据格式与数据结构信息提取，并基于数据格式与数据结构信息生成数据结构模型；基于不同血库地点，获取对应的数据结构模型；将所有数据结构模型进行差异度分析，并基于差异度进行分组，得到多组数据结
构模型；在多组数据结构模型中筛选出数据结构模型最多的一组，并标记为标准组；将标准组中的数据结构模型进行多格式、多结构的模型融合并得到标准数据结构模型。
8.本方案中，所述基于预设数据标准，将不同血库地点对应的血库数据导入云端，通过云端生成血库大数据，还包括：选择当前血库地点的血库数据；将所述血库数据进行数据解析，得到对应数据格式与数据结构信息；基于标准数据结构模型，获取对应的标准数据格式与标准数据结构信息；根据当前数据格式、数据结构信息与标准数据格式、标准数据结构信息，对当前血库数据进行转换规则分析与标准数据转换，得到当前数据转换规则与当前转换标准血库数据；将当前转换标准血库数据导入云端；分析所有血库地点的血库数据并进行转换规则分析与标准数据转换，将得到的转换标准血库数据导入云端并将所有数据转换规则存储至对应血库地点的血库系统中；将所有转换标准血库数据导入云端并进行数据整合得到血库大数据。
9.本方案中，所述获取配血需求信息，将所述配血需求信息发送至云端进行实时分析，基于匹配程度与血库地点分析，得到血库配血信息表，具体为：获取配血需求信息，所述配血需求信息包括配血血型、血液需求量、配血地点信息；将配血需求信息导入云端进行基于配血血型、血液需求量的条件匹配；以配血血型作为第一匹配条件，以库存量作为第二匹配条件，对所有血库数据进行数据筛选，并将符合条件配血信息从血库数据中进行提取，得到配血数据；将配血数据与对应血库地点进行关联，基于第一、第二匹配条件进行优先级排序，得到血库配血信息表。
10.本方案中，所述获取配血需求信息，将所述配血需求信息发送至云端进行实时分析，基于匹配程度与血库地点分析，得到血库配血信息表，还包括：根据血库配血信息表，获取对应的血库地点信息并标记为匹配血库地点；从互联网中实时获取预设区域中的道路状况数据；将配血地点信息、道路状况数据、匹配血库地点导入血库地图模型进行可视化运输模拟，并得到多个匹配血库地点对应的预测路线与预测配血运输时间；一个匹配血库地点对应一个预测路线与预测配血运输时间；将预测路线、预测配血运输时间导入血库配血信息表进行数据关联；基于预测路线的长度与预测配血运输时间，对血库配血信息表进行重新排序，得到第二血库配血信息表；将所述第二血库配血信息表发送至预设终端设备进行显示。
11.本方案中，所述根据血库配血信息表生成相应血库供血方案，并将所述血库供血方案发送至预设终端设备，具体为：根据第二血库配血信息表，选取第一个血库地点作为优选血库点，选取第二个血
库地点作为备用血库点；基于优选血库点，对应配血数据、预测路线与预测配血运输时间生成血库供血方案；基于备用血库点，对应配血数据、预测路线与预测配血运输时间生成备用供血方案。
12.本发明第二方面还提供了一种基于大数据的血库信息管理系统，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括基于大数据的血库信息管理程序，所述基于大数据的血库信息管理程序被所述处理器执行时实现如下步骤：获取预设地区内多个血库地点信息；基于预设数据标准，将不同血库地点对应的血库数据导入云端，通过云端生成血库大数据；获取配血需求信息，将所述配血需求信息发送至云端进行实时分析，基于匹配程度与血库地点分析，得到血库配血信息表；根据血库配血信息表生成相应血库供血方案，并将所述血库供血方案发送至预设终端设备。
13.本方案中，所述获取预设地区内多个血库地点信息，还包括：根据预设地区面积与轮廓构建血库地图模型；基于互联网，获取预设地区中道路数据，将道路数据导入血库地图模型并生成地图基础架构；将多个血库地点信息导入血库地图模型并得到可视化的血库地图模型。
14.本方案中，所述基于预设数据标准，将不同血库地点对应的血库数据导入云端，通过云端生成血库大数据，具体为：获取不同血库地点对应的血库数据，基于血库地点进行编号标记；对不同血库地点的血库数据进行数据格式与数据结构信息提取，并基于数据格式与数据结构信息生成数据结构模型；基于不同血库地点，获取对应的数据结构模型；将所有数据结构模型进行差异度分析，并基于差异度进行分组，得到多组数据结构模型；在多组数据结构模型中筛选出数据结构模型最多的一组，并标记为标准组；将标准组中的数据结构模型进行多格式、多结构的模型融合并得到标准数据结构模型。
15.本发明公开了一种基于大数据的血库信息管理方法及系统，通过获取预设地区内多个血库地点信息，并基于预设数据标准，将不同血库地点对应的血库数据导入云端，通过云端生成血库大数据，获取配血需求信息，将所述配血需求信息发送至云端进行实时分析，基于匹配程度与血库地点分析，得到血库配血信息表，根据血库配血信息表生成相应血库供血方案，并将所述血库供血方案发送至预设终端设备。通过本发明能够实现数据的统一标准化，有效提高不同血库点之间的血库信息管理效率，并进一步实现高效的供血与配血流程。
附图说明
16.图1示出了本发明一种基于大数据的血库信息管理方法的流程图；图2示出了本发明血库地图模型构建流程图；图3示出了本发明获取标准数据结构模型流程图；图4示出了本发明一种基于大数据的血库信息管理系统的框图。
具体实施方式
17.为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
18.在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
19.图1示出了本发明一种基于大数据的血库信息管理方法的流程图。
20.如图1所示，本发明第一方面提供了一种基于大数据的血库信息管理方法，包括：s102，获取预设地区内多个血库地点信息；s104，基于预设数据标准，将不同血库地点对应的血库数据导入云端，通过云端生成血库大数据；s106，获取配血需求信息，将所述配血需求信息发送至云端进行实时分析，基于匹配程度与血库地点分析，得到血库配血信息表；s108，根据血库配血信息表生成相应血库供血方案，并将所述血库供血方案发送至预设终端设备。
21.需要说明的是，所述预设终端设备包括计算机终端设备与移动终端设备。
22.图2示出了本发明血库地图模型构建流程图。
23.根据本发明实施例，所述获取预设地区内多个血库地点信息，还包括：s202，根据预设地区面积与轮廓构建血库地图模型；s204，基于互联网，获取预设地区中道路数据，将道路数据导入血库地图模型并生成地图基础架构；s206，将多个血库地点信息导入血库地图模型并得到可视化的血库地图模型。
24.需要说明的是，血库地图模型具体位置一种基于二维的可视化地图模型，通过将预设低于相关道路与地点信息导入地图模型，能够生成对预设地区更为直观、便捷的可视化地图模型，所述血库地图模型能够基于预设终端设备进行展示。
25.图3示出了本发明获取标准数据结构模型流程图。
26.根据本发明实施例，所述基于预设数据标准，将不同血库地点对应的血库数据导入云端，通过云端生成血库大数据，具体为：s302，获取不同血库地点对应的血库数据，基于血库地点进行编号标记；s304，对不同血库地点的血库数据进行数据格式与数据结构信息提取，并基于数据格式与数据结构信息生成数据结构模型；s306，基于不同血库地点，获取对应的数据结构模型；
s308，将所有数据结构模型进行差异度分析，并基于差异度进行分组，得到多组数据结构模型；s310，在多组数据结构模型中筛选出数据结构模型最多的一组，并标记为标准组；s312，将标准组中的数据结构模型进行多格式、多结构的模型融合并得到标准数据结构模型。
27.需要说明的是，所述血库地点一般为有血液存储条件的医院。所述血库数据包括对应血库地点的血液库存量、血液型号、库存时间、供血人等信息，所述数据格式与数据结构信息提取中，所述数据格式具体位置血库数据中各种血库记录数据的数据格式，由于不同血库点对应的记录血库数据的方式不同，对应的数据格式也不同，例如，一些血库点采用手写记录，并拍照上传至血库系统，通过图像文字识别相关信息进行数据存储，此时，对应的数据格式一般为图片格式，又如一些血库点使用word、excel等文件记录方式存储血库信息，此时的数据格式为word、exc、txt等，所述数据结构信息包括数据存储逻辑顺序，相关数据表格命名方式、数据排列方式、写入读出数据的顺序等。由于不同血库点对应的血库数据结构格式等存在差异，进而导致信息化分析血库信息的效率大大降低，因此，本发明通过分析不同血库点中血库数据的结构化差异，进而制定出效率较高的标准数据模型，并将不同血库点的血库数据与标准数据的转换规则进行存储，进而实现高效地获取各个血库点的标准血库数据，从而对后续的血库匹配与数据管理提供有效的数据支撑。
28.另外，一个血库地点对应一个数据结构模型，且不同数据结构模型之间均存在一定差异。所述将所有数据结构模型进行差异度分析，并基于差异度进行分组，得到多组数据结构模型，一组数据结构模型包括一个或多个数据结构模型，且一组数据结构模型中的所有数据结构模型之间地差异度均在预设差异度范围内，即一组数据结构模型中的数据结构模型间具有结构相似的特点。
29.根据本发明实施例，所述根据本发明实施例，所述基于预设数据标准，将不同血库地点对应的血库数据导入云端，通过云端生成血库大数据，还包括：选择当前血库地点的血库数据；将所述血库数据进行数据解析，得到对应数据格式与数据结构信息；基于标准数据结构模型，获取对应的标准数据格式与标准数据结构信息；根据当前数据格式、数据结构信息与标准数据格式、标准数据结构信息，对当前血库数据进行转换规则分析与标准数据转换，得到当前数据转换规则与当前转换标准血库数据；将当前转换标准血库数据导入云端；分析所有血库地点的血库数据并进行转换规则分析与标准数据转换，将得到的转换标准血库数据导入云端并将所有数据转换规则存储至对应血库地点的血库系统中；将所有转换标准血库数据导入云端并进行数据整合得到血库大数据。
30.需要说明的是，所述每个血库地点均有独立的血库系统，所述血库系统与云端通过网络进行连接。每个血库地点对应一种数据转换规则。本发明通过记录数据转换规则，能够有效提高后续对不同血库数据的转换效率，从而提高系统的数据管理效率。
31.根据本发明实施例，所述获取配血需求信息，将所述配血需求信息发送至云端进行实时分析，基于匹配程度与血库地点分析，得到血库配血信息表，具体为：
获取配血需求信息，所述配血需求信息包括配血血型、血液需求量、配血地点信息；将配血需求信息导入云端进行基于配血血型、血液需求量的条件匹配；以配血血型作为第一匹配条件，以库存量作为第二匹配条件，对所有血库数据进行数据筛选，并将符合条件配血信息从血库数据中进行提取，得到配血数据；将配血数据与对应血库地点进行关联，基于第一、第二匹配条件进行优先级排序，得到血库配血信息表。
32.需要说明的是，所述血库配血信息表包括多条匹配记录，一条匹配记录对应一个血库地点、血库数据、配血数据等，所述血库数据主要用于提供血液库存量与血型等信息进行条件匹配。所述基于第一、第二匹配条件进行优先级排序，得到血库配血信息表中，具体排序顺序为将血型匹配度作为第一排序条件，将库存量大小作为第二排序条件。所述配血数据包括配血血型、配血存量、对应供血人等信息。
33.根据本发明实施例，所述根据本发明实施例，所述获取配血需求信息，将所述配血需求信息发送至云端进行实时分析，基于匹配程度与血库地点分析，得到血库配血信息表，还包括：根据血库配血信息表，获取对应的血库地点信息并标记为匹配血库地点；从互联网中实时获取预设区域中的道路状况数据；将配血地点信息、道路状况数据、匹配血库地点导入血库地图模型进行可视化运输模拟，并得到多个匹配血库地点对应的预测路线与预测配血运输时间；一个匹配血库地点对应一个预测路线与预测配血运输时间；将预测路线、预测配血运输时间导入血库配血信息表进行数据关联；基于预测路线的长度与预测配血运输时间，对血库配血信息表进行重新排序，得到第二血库配血信息表；将所述第二血库配血信息表发送至预设终端设备进行显示。
34.需要说明的是，所述匹配血库地点一般为包括多个。所述基于预测路线的长度与预测配血运输时间，对血库配血信息表进行重新排序，具体位置以运输时间作为第一排序条件，路线长度作为第二排序条件进行排序。
35.根据本发明实施例，所述根据血库配血信息表生成相应血库供血方案，并将所述血库供血方案发送至预设终端设备，具体为：根据第二血库配血信息表，选取第一个血库地点作为优选血库点，选取第二个血库地点作为备用血库点；基于优选血库点，对应配血数据、预测路线与预测配血运输时间生成血库供血方案；基于备用血库点，对应配血数据、预测路线与预测配血运输时间生成备用供血方案。
36.需要说明的是，本发明中，具体为对预设地区中出现跨血库地点血液运输的情况。所述血库供血方案与备用供血方案中，一般为血库供血方案为通过云端大数据进行计算分析得到的综合效率最高的供血方案，用于优先使用，根据实际情况，当基于血库供血方案进行血液申请、登记、运输过程出现异常时，可紧急转用备用供血方案，从而进一步降低意外
风险。
37.根据本发明实施例，还包括：获取配血人基础信息；基于所述配血人基础信息进行病情数据提取，得到病危等级与配血人检查项目；根据配血人的配血需求信息生成对应的血库供血方案与备用供血方案；根据血库供血方案与备用供血方案进行供血申请流程时间范围预测，得到预测供血等待时间；基于预测供血等待时间，结合病危等级与配血人检查项目进行配血人流程规划，对配血人检查项目进行项目优先级设置，得到配血人检查项目流程表。
38.需要说明的是，所述预测供血等待时间具体位置一个预测时间范围。本发明通过基于当前得到的血库供血方案与备用供血方案进行配血等待时间预测，并进一步结合配血人基础情况对配血人的检查项目进行流程设置，进一步实现提高配血人的配血效率。例如，在配血人进行配血等待时，根据配血等待时间，能够将配血人当前的一些检查项目进行优先申请进行，从而提高配血人等待效率。
39.根据本发明实施例，还包括：基于预设地区内的多个血库地点信息，将不同血库地点对应的血库数据导入云端进行供血信息与医疗信息提取，得到供血数据与医疗数据；根据医疗数据对供血数据中不适宜采血人员进行标记；获取一个血库地点的采血献血信息；基于所述采血献血信息中，获取待采血人员信息，并将所述人员信息上传至云端；云端系统对所述人员信息与不适宜采血人员进行对比，并筛选出不适宜采血的人员信息并生成不宜采血人员信息；将所述不宜采血人员信息发送至血库地点预设终端。
40.需要说明的是，所述医疗数据包括血库地点的供血标准、血库储存条件等数据。本发明通过云端对采血人员的信息进行提前分析，并进一步根据分析结果生成不宜采血人员信息。
41.根据本发明实施例，还包括：获取历史供血数据；根据所述历史供血数据对不同血型的需求量进行分析并设置采血血型优先级；获取采血人员血型信息；根据采血人员血型信息与采血血型优先级，生成采血人员招募信息；将所述采血人员招募信息发送至血库地点预设终端；在采血人员招募信息中，将采血血型优先级大于预设等级的采血人员标记为潜在采血人员；当医疗机构出现紧急供血不足的情况，将配血人血型信息进行记录，得到潜在血型信息；在在采血人员招募信息中，将采血血型与潜在血型信息相匹配的采血人员标记为潜在采血人员。
42.需要说明的是，通过本发明标记潜在采血人员，能够有利于对后续采血献血计划
进行有针对性的人员招募，提高血库供血能力与降低医疗风险。
43.图4示出了本发明一种基于大数据的血库信息管理系统的框图。
44.本发明第二方面还提供了一种基于大数据的血库信息管理系统4，该系统包括：存储器41、处理器42，所述存储器中包括基于大数据的血库信息管理程序，所述基于大数据的血库信息管理程序被所述处理器执行时实现如下步骤：获取预设地区内多个血库地点信息；基于预设数据标准，将不同血库地点对应的血库数据导入云端，通过云端生成血库大数据；获取配血需求信息，将所述配血需求信息发送至云端进行实时分析，基于匹配程度与血库地点分析，得到血库配血信息表；根据血库配血信息表生成相应血库供血方案，并将所述血库供血方案发送至预设终端设备。
45.需要说明的是，所述预设终端设备包括计算机终端设备与移动终端设备。
46.根据本发明实施例，所述获取预设地区内多个血库地点信息，还包括：根据预设地区面积与轮廓构建血库地图模型；基于互联网，获取预设地区中道路数据，将道路数据导入血库地图模型并生成地图基础架构；将多个血库地点信息导入血库地图模型并得到可视化的血库地图模型。
47.需要说明的是，血库地图模型具体位置一种基于二维的可视化地图模型，通过将预设低于相关道路与地点信息导入地图模型，能够生成对预设地区更为直观、便捷的可视化地图模型，所述血库地图模型能够基于预设终端设备进行展示。
48.根据本发明实施例，所述基于预设数据标准，将不同血库地点对应的血库数据导入云端，通过云端生成血库大数据，具体为：获取不同血库地点对应的血库数据，基于血库地点进行编号标记；对不同血库地点的血库数据进行数据格式与数据结构信息提取，并基于数据格式与数据结构信息生成数据结构模型；基于不同血库地点，获取对应的数据结构模型；将所有数据结构模型进行差异度分析，并基于差异度进行分组，得到多组数据结构模型；在多组数据结构模型中筛选出数据结构模型最多的一组，并标记为标准组；将标准组中的数据结构模型进行多格式、多结构的模型融合并得到标准数据结构模型。
49.需要说明的是，所述血库地点一般为有血液存储条件的医院。所述血库数据包括对应血库地点的血液库存量、血液型号、库存时间、供血人等信息，所述数据格式与数据结构信息提取中，所述数据格式具体位置血库数据中各种血库记录数据的数据格式，由于不同血库点对应的记录血库数据的方式不同，对应的数据格式也不同，例如，一些血库点采用手写记录，并拍照上传至血库系统，通过图像文字识别相关信息进行数据存储，此时，对应的数据格式一般为图片格式，又如一些血库点使用word、excel等文件记录方式存储血库信息，此时的数据格式为word、exc、txt等，所述数据结构信息包括数据存储逻辑顺序，相关数
据表格命名方式、数据排列方式、写入读出数据的顺序等。由于不同血库点对应的血库数据结构格式等存在差异，进而导致信息化分析血库信息的效率大大降低，因此，本发明通过分析不同血库点中血库数据的结构化差异，进而制定出效率较高的标准数据模型，并将不同血库点的血库数据与标准数据的转换规则进行存储，进而实现高效地获取各个血库点的标准血库数据，从而对后续的血库匹配与数据管理提供有效的数据支撑。
50.另外，一个血库地点对应一个数据结构模型，且不同数据结构模型之间均存在一定差异。所述将所有数据结构模型进行差异度分析，并基于差异度进行分组，得到多组数据结构模型，一组数据结构模型包括一个或多个数据结构模型，且一组数据结构模型中的所有数据结构模型之间地差异度均在预设差异度范围内，即一组数据结构模型中的数据结构模型间具有结构相似的特点。
51.根据本发明实施例，所述根据本发明实施例，所述基于预设数据标准，将不同血库地点对应的血库数据导入云端，通过云端生成血库大数据，还包括：选择当前血库地点的血库数据；将所述血库数据进行数据解析，得到对应数据格式与数据结构信息；基于标准数据结构模型，获取对应的标准数据格式与标准数据结构信息；根据当前数据格式、数据结构信息与标准数据格式、标准数据结构信息，对当前血库数据进行转换规则分析与标准数据转换，得到当前数据转换规则与当前转换标准血库数据；将当前转换标准血库数据导入云端；分析所有血库地点的血库数据并进行转换规则分析与标准数据转换，将得到的转换标准血库数据导入云端并将所有数据转换规则存储至对应血库地点的血库系统中；将所有转换标准血库数据导入云端并进行数据整合得到血库大数据。
52.需要说明的是，所述每个血库地点均有独立的血库系统，所述血库系统与云端通过网络进行连接。每个血库地点对应一种数据转换规则。本发明通过记录数据转换规则，能够有效提高后续对不同血库数据的转换效率，从而提高系统的数据管理效率。
53.根据本发明实施例，所述获取配血需求信息，将所述配血需求信息发送至云端进行实时分析，基于匹配程度与血库地点分析，得到血库配血信息表，具体为：获取配血需求信息，所述配血需求信息包括配血血型、血液需求量、配血地点信息；将配血需求信息导入云端进行基于配血血型、血液需求量的条件匹配；以配血血型作为第一匹配条件，以库存量作为第二匹配条件，对所有血库数据进行数据筛选，并将符合条件配血信息从血库数据中进行提取，得到配血数据；将配血数据与对应血库地点进行关联，基于第一、第二匹配条件进行优先级排序，得到血库配血信息表。
54.需要说明的是，所述血库配血信息表包括多条匹配记录，一条匹配记录对应一个血库地点、血库数据、配血数据等，所述血库数据主要用于提供血液库存量与血型等信息进行条件匹配。所述基于第一、第二匹配条件进行优先级排序，得到血库配血信息表中，具体排序顺序为将血型匹配度作为第一排序条件，将库存量大小作为第二排序条件。所述配血数据包括配血血型、配血存量、对应供血人等信息。
55.根据本发明实施例，所述根据本发明实施例，所述获取配血需求信息，将所述配血需求信息发送至云端进行实时分析，基于匹配程度与血库地点分析，得到血库配血信息表，还包括：根据血库配血信息表，获取对应的血库地点信息并标记为匹配血库地点；从互联网中实时获取预设区域中的道路状况数据；将配血地点信息、道路状况数据、匹配血库地点导入血库地图模型进行可视化运输模拟，并得到多个匹配血库地点对应的预测路线与预测配血运输时间；一个匹配血库地点对应一个预测路线与预测配血运输时间；将预测路线、预测配血运输时间导入血库配血信息表进行数据关联；基于预测路线的长度与预测配血运输时间，对血库配血信息表进行重新排序，得到第二血库配血信息表；将所述第二血库配血信息表发送至预设终端设备进行显示。
56.需要说明的是，所述匹配血库地点一般为包括多个。所述基于预测路线的长度与预测配血运输时间，对血库配血信息表进行重新排序，具体位置以运输时间作为第一排序条件，路线长度作为第二排序条件进行排序。
57.根据本发明实施例，所述根据血库配血信息表生成相应血库供血方案，并将所述血库供血方案发送至预设终端设备，具体为：根据第二血库配血信息表，选取第一个血库地点作为优选血库点，选取第二个血库地点作为备用血库点；基于优选血库点，对应配血数据、预测路线与预测配血运输时间生成血库供血方案；基于备用血库点，对应配血数据、预测路线与预测配血运输时间生成备用供血方案。
58.需要说明的是，本发明中，具体为对预设地区中出现跨血库地点血液运输的情况。所述血库供血方案与备用供血方案中，一般为血库供血方案为通过云端大数据进行计算分析得到的综合效率最高的供血方案，用于优先使用，根据实际情况，当基于血库供血方案进行血液申请、登记、运输过程出现异常时，可紧急转用备用供血方案，从而进一步降低意外风险。
59.本发明公开了一种基于大数据的血库信息管理方法及系统，通过获取预设地区内多个血库地点信息，并基于预设数据标准，将不同血库地点对应的血库数据导入云端，通过云端生成血库大数据，获取配血需求信息，将所述配血需求信息发送至云端进行实时分析，基于匹配程度与血库地点分析，得到血库配血信息表，根据血库配血信息表生成相应血库供血方案，并将所述血库供血方案发送至预设终端设备。通过本发明能够实现数据的统一标准化，有效提高不同血库点之间的血库信息管理效率，并进一步实现高效的供血与配血流程。
60.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部
分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
61.上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
62.另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
63.本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器（rom，read-only memory）、随机存取存储器（ram，random access memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
64.或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
65.以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

技术特征：
1.一种基于大数据的血库信息管理方法，其特征在于，包括：获取预设地区内多个血库地点信息；基于预设数据标准，将不同血库地点对应的血库数据导入云端，通过云端生成血库大数据；获取配血需求信息，将所述配血需求信息发送至云端进行实时分析，基于匹配程度与血库地点分析，得到血库配血信息表；根据血库配血信息表生成相应血库供血方案，并将所述血库供血方案发送至预设终端设备。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的血库信息管理方法，其特征在于，所述获取预设地区内多个血库地点信息，还包括：根据预设地区面积与轮廓构建血库地图模型；基于互联网，获取预设地区中道路数据，将道路数据导入血库地图模型并生成地图基础架构；将多个血库地点信息导入血库地图模型并得到可视化的血库地图模型。3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的血库信息管理方法，其特征在于，所述基于预设数据标准，将不同血库地点对应的血库数据导入云端，通过云端生成血库大数据，具体为：获取不同血库地点对应的血库数据，基于血库地点进行编号标记；对不同血库地点的血库数据进行数据格式与数据结构信息提取，并基于数据格式与数据结构信息生成数据结构模型；基于不同血库地点，获取对应的数据结构模型；将所有数据结构模型进行差异度分析，并基于差异度进行分组，得到多组数据结构模型；在多组数据结构模型中筛选出数据结构模型最多的一组，并标记为标准组；将标准组中的数据结构模型进行多格式、多结构的模型融合并得到标准数据结构模型。4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的血库信息管理方法，其特征在于，所述基于预设数据标准，将不同血库地点对应的血库数据导入云端，通过云端生成血库大数据，还包括：选择当前血库地点的血库数据；将所述血库数据进行数据解析，得到对应数据格式与数据结构信息；基于标准数据结构模型，获取对应的标准数据格式与标准数据结构信息；根据当前数据格式、数据结构信息与标准数据格式、标准数据结构信息，对当前血库数据进行转换规则分析与标准数据转换，得到当前数据转换规则与当前转换标准血库数据；将当前转换标准血库数据导入云端；分析所有血库地点的血库数据并进行转换规则分析与标准数据转换，将得到的转换标准血库数据导入云端并将所有数据转换规则存储至对应血库地点的血库系统中；将所有转换标准血库数据导入云端并进行数据整合得到血库大数据。5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的血库信息管理方法，其特征在于，所述获取配血需求信息，将所述配血需求信息发送至云端进行实时分析，基于匹配程度与血库地点分析，得到血库配血信息表，具体为：获取配血需求信息，所述配血需求信息包括配血血型、血液需求量、配血地点信息；将配血需求信息导入云端进行基于配血血型、血液需求量的条件匹配；以配血血型作为第一匹配条件，以库存量作为第二匹配条件，对所有血库数据进行数据筛选，并将符合条件配血信息从血库数据中进行提取，得到配血数据；将配血数据与对应血库地点进行关联，基于第一、第二匹配条件进行优先级排序，得到血库配血信息表。6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的血库信息管理方法，其特征在于，所述获取配血需求信息，将所述配血需求信息发送至云端进行实时分析，基于匹配程度与血库地点分析，得到血库配血信息表，还包括：根据血库配血信息表，获取对应的血库地点信息并标记为匹配血库地点；从互联网中实时获取预设区域中的道路状况数据；将配血地点信息、道路状况数据、匹配血库地点导入血库地图模型进行可视化运输模拟，并得到多个匹配血库地点对应的预测路线与预测配血运输时间；一个匹配血库地点对应一个预测路线与预测配
血运输时间；将预测路线、预测配血运输时间导入血库配血信息表进行数据关联；基于预测路线的长度与预测配血运输时间，对血库配血信息表进行重新排序，得到第二血库配血信息表；将所述第二血库配血信息表发送至预设终端设备进行显示。7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的血库信息管理方法，其特征在于，所述根据血库配血信息表生成相应血库供血方案，并将所述血库供血方案发送至预设终端设备，具体为：根据第二血库配血信息表，选取第一个血库地点作为优选血库点，选取第二个血库地点作为备用血库点；基于优选血库点，对应配血数据、预测路线与预测配血运输时间生成血库供血方案；基于备用血库点，对应配血数据、预测路线与预测配血运输时间生成备用供血方案。8.一种基于大数据的血库信息管理系统，其特征在于，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括基于大数据的血库信息管理程序，所述基于大数据的血库信息管理程序被所述处理器执行时实现如下步骤：获取预设地区内多个血库地点信息；基于预设数据标准，将不同血库地点对应的血库数据导入云端，通过云端生成血库大数据；获取配血需求信息，将所述配血需求信息发送至云端进行实时分析，基于匹配程度与血库地点分析，得到血库配血信息表；根据血库配血信息表生成相应血库供血方案，并将所述血库供血方案发送至预设终端设备。9.根据权利要求8所述的一种基于大数据的血库信息管理系统，其特征在于，所述获取预设地区内多个血库地点信息，还包括：根据预设地区面积与轮廓构建血库地图模型；基于互联网，获取预设地区中道路数据，将道路数据导入血库地图模型并生成地图基础架构；将多个血库地点信息导入血库地图模型并得到可视化的血库地图模型。10.根据权利要求8所述的一种基于大数据的血库信息管理系统，其特征在于，所述基于预设数据标准，将不同血库地点对应的血库数据导入云端，通过云端生成血库大数据，具体为：获取不同血库地点对应的血库数据，基于血库地点进行编号标记；对不同血库地点的血库数据进行数据格式与数据结构信息提取，并基于数据格式与数据结构信息生成数据结构模型；基于不同血库地点，获取对应的数据结构模型；将所有数据结构模型进行差异度分析，并基于差异度进行分组，得到多组数据结构模型；在多组数据结构模型中筛选出数据结构模型最多的一组，并标记为标准组；将标准组中的数据结构模型进行多格式、多结构的模型融合并得到标准数据结构模型。

技术总结
本发明公开了一种基于大数据的血库信息管理方法及系统，通过获取预设地区内多个血库地点信息，并基于预设数据标准，将不同血库地点对应的血库数据导入云端，通过云端生成血库大数据，获取配血需求信息，将所述配血需求信息发送至云端进行实时分析，基于匹配程度与血库地点分析，得到血库配血信息表，根据血库配血信息表生成相应血库供血方案，并将所述血库供血方案发送至预设终端设备。通过本发明能够实现数据的统一标准化，有效提高不同血库点之间的血库信息管理效率，并进一步实现高效的供血与配血流程。血与配血流程。血与配血流程。


技术研发人员：倪莎莎 王奉偲
受保护的技术使用者：青岛市中心血站（青岛市输血医学研究所）
技术研发日：2023.07.05
技术公布日：2023/9/20