基于大数据采集的经络分析云平台系统设计

王丹宁，曾科学，简献哲

（1.广州中医药大学 第五临床医学院，广东 广州 510095；2.广东省第二中医院（广东省中医药工程技术研究院），广东 广州 510095；3.阶梯健康（深圳）科技有限公司，广东 深圳 518131）

1 背景

1.1 大数据技术

1.1.1 “大数据”的概念

“大数据”（big data）的概念由Buxton 等人在2008年第一次提出。大数据，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产[1]。麦肯锡全球研究所给出了大数据的四大特征：（1）海量的数据规模。大数据的计量单位是以P（1000T）起的，最大可为Z（10 亿个T）。（2）快速的数据流转。大数据时代，对数据的处理要求更高，产生和处理等更加迅速，加上云平台和云计算的加持，数据的处理流转更快一步。（3）多样的数据类型。大数据中包含视频、文字、图片、位置信息等各种各样的数据类型。（4）价值密度低。通过合理运用大数据，可以以低成本创造高价值。

1.1.2 大数据的处理——云平台

对于大数据的处理，最重要的技术就是云计算平台。从技术上看，大数据与云计算的关系密不可分，云计算通过分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术对大数据进行挖掘处理。Hadoop，是由Apache 软件基金会开发的开源分布式系统基础架构，能够对大数据进行分布式处理，是云计算技术中重要的组成部分，也是大数据的关键技术，起源于Google 的三大理论（论文）GFS：分布式文件系统[2]、MapReduce：开源分布式并行计算框架[3]和BigTable：一个大型的分布式数据库[4]。Hadoop 作为新的分布式基础框架，能够部署在廉价的机器上，具备高扩展性、高效性、高容错性和高可靠性四大特点，使其在短时间内就得到了广泛应用。Hadoop 的核心技术是HDFS（Hadoop Distributed File System）分布式文件系统和MapReduce 并行计算框架。

1.2 大数据时代下的“经络分析”

人体有十二经脉及奇经八脉，在外联络肢体，在内联络脏腑，掌握十二经脉病证的特征，我们可以辨别疾病发生的病因病机。经络分析辨证主要是以《灵枢·经脉》所载十二经脉的病证，及《难经·二十九难》所载奇经八脉的病证为基础并加以概括而成[5]。由于经络病证常可错杂于脏腑、气血病证之中，所以彼此之间可以相互参照。在疾病发生时，我们可以通过分析主要症状、伴随症状以及分析症状出现的先后次序，再对照经络之间的关系，把握经络与脏腑之间的属络关系，掌握症状所属，帮助我们推求病因病机，从而进行具体的、有针对性的治疗措施。

随着信息技术的发展，大数据技术的应用已是大势所趋。云计算与大数据的出现，有效解决了中医药数据参数难以获取、数据量过大、处理分析缓慢等问题，为中医药相关领域的大数据挖掘发展工作提供支持，各种云平台迅速发展。将大数据应用到中医经络分析辩证中，并根据分析结果提供针对疾病防治的个性化建议，更大程度上满足病人需求。但就现有的研究资料来看，涉及经络分析相关的云平台系统较为少见，所涉及的方面也比较狭窄和单一。现有的网络问诊平台大部分是依靠病人输入症状特点从而进行分析，存在片面诊断的风险，随之提供的医学建议也可能出现误差，同时还存在诚信问题[6-7]。目前市面上的经络检测仪器较少，并存在检测误差率较大，重复多次测量数据偏差较大等问题。

因此，本研究计划开发一个云平台，建立一个中医理论知识基础的数据库，同时结合一个经络检测仪器，根据患者的一些自身症状去校正分析检测仪数据的精确度，从而给出一个更为准确的疾病防治意见或者就诊意见。

2 设计思路与系统架构

2.1 设计思路

基于大数据采集的经络分析云平台系统设计思路如图1 所示。

图1 基于大数据采集的经络分析云平台系统设计思路

2.2 系统架构

基于大数据采集的经络分析云平台主要由经络分析云平台APP（Mobile）、经络分析云平台Clinical System、经络分析云平台Web 三大系统构成，三大系统均包括客户端（配有“小阶智能脉诊仪”）和服务器端两部分。

客户端负责提供操作界面、发送操作请求以及显示操作结果；服务器端负责管理客户管理、存储数据与建立数据库、数据处理和算法分析。

客户端通过SDK（Software Department Kit 软件开发工具包）连接到内部云平台的服务器端，服务器端主要包括第三方程序（Third Party Protocol）、数据库（DB）、动态决策分析工具BI（Business Intelligence）。第三方程序能够串联各种第三方信息，为云平台系统数据库提供大量的服务与数据储备；Log DB 采用关系型数据库管理系统（MySQL），统计Member DB 和Clinical DB，可以降低数据的重复性以及系统消耗效能，提高数据管理的灵活性和效率；动态决策分析工具BI（Business Intelligence）整合数据库中的数据资源并加以分析，提供用户服务平台并协助分析与预测，最终将用户操作结果呈现在客户端，以供决策所需。如图2所示。

图2 基于大数据采集的经络分析云平台系统架构

3 服务器端

3.1 数据的采集

一是通过客户端采集用户所处地理位置、季节、发病气候特点等致病外因与用户自身症状、饮食习惯等内因，在王唯工教授的气血共振论基础上，结合“小阶智能脉诊仪”量测所得的手指动脉波形讯号，建立相关的个人生理病理指标，经过初次测量和追踪测量（初次测量一段固定时间之后）得到医护人员评估反馈所获得相关数据。二是第三方程序的应用，通过平台信息资源对接方式采集各中医相关平台的数据信息以及较为完善的病历来作为数据储备。

3.2 数据的存储与数据库的建立

数据的存储由数据库来负责，经络分析云平台系统数据库（Log DB）采用关系型数据库管理系统（MySQL），统计Member DB 和Clinical DB。通过客户端和第三方程序取得量测数据与临床相关数据后，云平台系统服务器便会进行数据整理与数据整合，继而进行数据正规化处理，包括数据选取与数据转换。原始数据在转化为正规化数据之后分别存储于Member DB 和Clinical DB 中，经过Log DB 的降重，使得数据存储与管理的灵活性和效率大大提高。Log DB 中的正规数据通过各种人工智能演算方法进行数据挖掘、模型评估，从而找到量测数据、脉诊特征与临床数据、疾病的关联，得出相关风险指标，最终使用这些指标描述并预测健康或者疾病的情况。数据库建立的过程如图3 所示。

图3 基于大数据采集的经络分析云平台系统数据库建立

3.3 数据处理与算法分析

经络分析云平台系统将采集到相关的内外致病因素结合云端中医智能算法集群（ModTCMAI-Cluster）进行UVE/CARS 和PLS/SVM 等多种变量筛选和回归分析算法运算，分析经络问题，并结合基于光体积描述技术（PPG）的“小阶智能脉诊仪”GSR+DSI 传感器量测动态手指动脉波形，光学传感器于手指取得因心脏搏动周期，血管容积周期性变化的讯号，并以数据图谱的形式呈现，经由谐波分析获得用户相关生理病理参数进行经络情况检测。

截取一段量测波形如图4 所示，可切割成数个脉波如图5 所示，通过动脉系统共振理论特有的算法，将时域周期的血压波形进行傅立叶变换至频域数值，再将此频域数值正规化后取得动脉谐频特征（Cn）。定义如下列方程式，其中SN（x）代表一个有周期性的血压波型，可转换为N 个正弦波型的组合，A0代表一个脉波的平均值，An是桡动脉血液压力波经过傅立叶级数转换的第n 个系数，见计算公式（1），计算结果见表1。得到各动脉谐频指标后，再比对大量临床数据，即可得到各种疾病风险指标。

图4 一段量测波形

图5 切割后的脉波

表1 计算结果

4 客户端

客户端主要面向普通用户和医护人员。普通用户根据自身的症状特征以及“小阶智能脉诊仪”经络量测数据，通过客户端（APP 或者Web）即时上传至云平台，服务器端对各项数据进行分析，并与大数据资料库对比分析，提供相关疾病的风险指标，并将结果即时传送给医护人员，医护人员结合专业知识给出相关疾病的风险评估以及治疗指导，并通过客户端（Clinical System 或者Web）反馈给普通用户。

通过经络分析云平台APP，结合“小阶智能脉诊仪”，根据身体现时状态，针对九大中医体质（平和质、气虚质、阳虚质、阴虚质、痰湿质、湿热质、瘀血质、气郁质，特禀质），八大主要经络（手厥阴心包经、足厥阴肝经、足少阴肾经、足太阴脾经、手太阴肺经、足阳明胃经、足少阳胆经、足太阳膀胱经）和十八项风险进行全面评估，随时随地监测身体的变化，并依据评估结果提供科学、健康、合理的调理指导建议，提前降低身体慢病的风险。

5 云平台系统当前的应用情况

目前为止，经络分析云平台收集了20～60 岁年龄段人群的相关数据，并比较均匀分布在各年龄段的人群检测数据，发现人群在压力、疲劳、睡眠质量上风险较高，同时存在心脑血管、血糖、血脂等慢性病风险，针对辩证体质分布分析见表2（目前人群数据主要以华南地区为主，由于受地域等的影响，数据可能会有一些差异）。

表2 经络辩证体质分布分析表

6 结束语

基于大数据采集的经络分析云平台系统，从患者方角度，能够促进广大群众对中医基础的认识了解，足不出户也能在中医理论的指导下进行日常保健，发挥中医“辨证论治”及“治未病”的理念。从人与自然合一的整体观出发，用现代化信息技术推广中医，让大众真正用得上。从医生角度考虑，平台开发后可以让医生更详细地了解患者疾病发生发展的过程，临床实际中，不少患者对自己症状发生、病情发展变化记忆并不清晰，这对医生采取治疗方案及判断预后均有一定影响，若有了云平台的日常健康管理记录，这种情况能够得到改善。本项目将致力于应用大数据技术推动中医经络分析理论的普及，促进中医健康管理的发展。