[发明专利]基于云边缘的AR巡检校验医疗数据的方法、装置及设备

说明书

本申请的基于云边缘的AR巡检校验医疗数据的方法、装置及设备，利用某些类型的样本医疗数据策略集的关键用户数据较为稳定的特点，通过将样本医疗数据策略集的当前用户数据与关键用户数据进行比较得到用户数据对应的误差值、进而对用户数据对应的误差值进行处理确定目标误差区间，从而可以基于所确定的目标误差区间按照一定规则在样本医疗数据策略集与预设标准标准策略进行校验，例如使预设标准标准策略在目标误差区间中具有相似度、调整预设标准标准策略的比较范围等，以尽可能避免预设标准标准策略在目标误差区间中比较至样本医疗数据策略集。

技术领域

本公开涉及云边缘、AR及数据校验的技术领域，特别涉及基于云边缘的AR巡检校验医疗数据的方法、装置及设备。

背景技术

边缘计算(Edge computing)是一种在物理上靠近数据生成的位置处理数据的方法，即事物和人所在的现场区域如家庭和远程办公室内。

增强现实(Augmented Reality，简称AR)，是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像的技术，是一种将真实世界数据和虚拟世界数据“无缝”集成的新技术，这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。

随着医疗数据化的发展，各大医院已经形成了HIS(HospitalInformationSystem，医院数据系统)、LIS(Laboratory Information Management System，实验室数据管理系统)等医疗数据系统，这些医疗数据系统中积累了大量的医疗数据。

然而，在实际操作过程中将AR获得到的相关医疗数据进行边缘计算，对相关医疗数据进行校验时，可能存在医疗数据传输到了应用端之后存在一定缺陷。

发明内容

为改善相关技术中存在的技术问题，本公开提供了基于云边缘的AR巡检校验医疗数据的方法、装置及设备。

本申请提供了一种基于云边缘的AR巡检校验医疗数据的方法，包括：

获取样本医疗数据策略集的关键用户数据；

比较所述样本医疗数据策略集的当前用户数据与所述关键用户数据中对应特征描述内容的特征向量，得到用户数据对应的误差值；

基于所述用户数据对应的误差值确定所述当前用户数据中的目标误差区间；

基于所确定的目标误差区间在样本医疗数据策略集与预设标准标准策略进行校验，使得在所述目标误差区间内，预设标准标准策略的相似度大于或等于预设标准相似度和/或预设标准标准策略的比较结果概率小于或等于预设标准结果概率。

进一步地，所述基于所述用户数据对应的误差值确定所述当前用户数据中的目标误差区间包括：

对所述用户数据对应的误差值进行二值化处理，使得所述用户数据对应的误差值中特征向量大于描述结果预设标准的特征描述内容被计算为第一特征值，特征向量小于描述结果预设标准的特征描述内容被计算为第二特征值；

基于被计算为第一特征值的特征描述内容的集合确定所述目标误差区间。

进一步地，所述基于被计算为第一特征值的特征描述内容的集合确定所述目标误差区间包括：

将经二值化处理的用户数据对应的误差值输入误差训练模型，来进行关联性处理，使得被计算为第一特征值的特征描述内容的集合形成至少一个关联误差区间，每个关联误差区间内的所有特征描述内容都被计算为第一特征值；

将所述至少一个关联误差区间确定为所述目标误差区间。

进一步地，所述对经二值化处理的用户数据对应的误差值输入误差训练模型包括：