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摘要：本发明提供了一种肾脏病临床诊断服务系统及方法，系统包括：信息录入模块，诊断服务模块，连接控制模块，控制处理模块；方法包括：输入个人相关信息和肾脏病检查结果相关信息；根据输入的个人相关信息和肾脏病检查结果相关信息或调取控制处理模块存储的以往的诊断结果、个人相关信息和肾脏病检查相关信息，输出新的诊断结果；实现不同诊断服务模块的数据共享；将诊断结果、个人相关信息和肾脏病检查相关信息存储，接收诊断服务模块调取的指令。本发明将肾脏病检查结果全部输入，为医生及时作出诊断提供了便捷，省去了患者需要等待纸质报告的时间，提高了诊断的效率；连接控制模块将多个诊断服务模块连接起来，提高了诊断服务模块的运转效率。

主权项：1.一种肾脏病临床诊断服务系统，其特征在于，包括：信息录入模块，输入个人相关信息和肾脏病检查结果相关信息；诊断服务模块，根据输入的个人相关信息和肾脏病检查结果相关信息或调取控制处理模块存储的以往的诊断结果、个人相关信息和肾脏病检查相关信息，输出新的诊断结果；连接控制模块，实现不同诊断服务模块的数据共享；控制处理模块，将诊断结果、个人相关信息和肾脏病检查相关信息存储，接收诊断服务模块调取的指令；信息录入模块，具体包括：获取单元，用于获取个人相关信息和肾脏病检查结果相关信息；加载单元，用于根据获取到的个人相关信息和肾脏病检查结果相关信息，加载对应的信息录入页面；识别单元，用于识别加载对应的信息录入页面上包括的至少一个待录入项目；录入单元，用于针对所述识别单元识别出的所述至少一个待录入项目中的每一个待录入项目，获取与所述待录入项目相对应的待录入信息，并将所述待录入信息录入到所述信息录入页面上所述待录入项目的信息录入栏；存储单元，将录入到信息录入栏的待录入信息存储到控制处理模块；诊断服务模块，具体包括：请求发送单元，发出调取控制处理模块存储的个人相关信息和肾脏病检查结果相关信息的请求信息；请求加密单元，用于将请求发送单元发出的请求信息加密，生成加密的请求信息发送至控制处理模块；安全认证单元，对加密的请求信息进行安全认证，若安全认证通过则调取存储的个人相关信息和肾脏病检查结果相关信息；若安全认证不通过，则拒绝调取存储的个人相关信息和肾脏病检查结果相关信息；实现不同诊断服务模块的数据共享，具体包括：诊断服务模块对包含肾脏病药物选择、肾脏病药物使用方式、肾脏病药物使用剂量、肾脏病药物使用频次和肾脏病药物使用周期治疗记录进行相似度计算；以相似度为参考标准进行聚类，典型的治疗方案即为聚类结果核心区域中的肾脏病治疗记录；得出肾脏病患者群体提供治疗方案；相似度计算，具体包括：对肾脏病药物选择、肾脏病药物使用方式、肾脏病药物使用剂量、肾脏病药物使用频次和肾脏病药物使用周期治疗记录的信息集合进行结构分析，根据各信息的重要性分类；对各信息进行分类处理，按照信息集合中的肾脏病药物选择、肾脏病药物使用方式、肾脏病药物使用剂量、肾脏病药物使用频次和肾脏病药物使用周期治疗记录进行分类处理；提取分类处理后信息集合中各信息的特征项；对提取到的特征项按照进行相似度计算；将诊断结果、个人相关信息和肾脏病检查相关信息存储，具体包括：假设集合Q用于存储本压缩周期的点，KMAX、KMIN分别存储线段P的最大斜率和线段T的最小斜率，数组w用于存储集合Q每个点的权重系数；集合Q＝{V1…Vn}是基于时间序列的原始数据，其中ij，且1ikjn，Vi为压缩周期存储点，Vj为当前最远关键数据点，Vk为与A点连线的斜率最大点，过线段AB、Vk、Vj构造平行四边形；AB为以起始点V1为中点长度为2ΔE且垂直于X轴的线段的上下两个端点；1：设上一个压缩周期存储点为Vi，读入当前最远关键数据点Vj将其添加到集合Q中；2：计算当前最远关键数据点Vj与两端点A的斜率kvjA＝Vj-Vi+ΔEj-i，计算当前最远关键数据点Vj与两端点B的斜率kvjB＝Vj-Vi-ΔEj-i；如果kvjA＞KMAX，则KMAX＝kvjA；如果kvjB＜KMIN，则KMIN＝kvjB；集合Q中点与A点连线斜率的最大值KMAX，集合Q中点与B点连线斜率的最小值KMIN；步骤3：判断KMAX＞KMIN是否成立，如成立，则Vj-1为关键数据点，Vj-1表示当前最远关键数据点Vj的前一个数据点否则转到步骤1；步骤4：计算Vj-1的估算最佳数据点Vj′-1，首先计算集合Q集中每个点的权重系数ωk，计算V0点的斜率kv1v0＝Vk-Vi-ΔEj-ik-i+Vi；估算最佳数据点值V′j-1＝V0+ΔμgΔE，Vk为与A点连线的斜率最大点，k为斜率；步骤5：存储最佳数据点V′j-1，转到步骤1；相似度计算为：首先计算特征项的SSD系数，对特征项存储的N维特征向量，假设特征项中第i维特征向量值为Vectori，待匹配的肾脏病药物选择、肾脏病药物使用方式、肾脏病药物使用剂量、肾脏病药物使用频次和肾脏病药物使用周期治疗记录中第i维特征向量值为Co_Vectori；则SSD＝Co_Vector1-Vector1^2+Co_Vector2-Vector2^2+…Co_VectorN-VectorN^2，相似度算子为1-SSDN，其中，N为向量的维数，SSD为向量的SSD系数。

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