基于Android的“时针”App设计与开发

秦奕倩,刘 莹,刘稚雅,赵 依,祈晨洁,何 菊

(南京中医药大学 人工智能与信息技术学院,江苏 南京 210023)

0 引言

目前,市场上关于急救类App较少,且功能并不完善。而我国居民急救知识掌握情况还不容乐观,急救技能掌握不熟练,急救能力较差。一旦昏厥突然倒地,只能等待路人拨打120救助,而这往往会错过急救的“黄金时间”,因而市场上急需一个提供呼救服务,遇到紧急情况时,可以通过App可以向附近的专业人员求救,并在平时普及急救知识的平台。

1 系统架构

本项目拟研发的“时针”App是由数据访问层、业务逻辑层、决策分析层、UI层构成,如图1所示。其中,数据访问层主要用来存储用户的个人信息、病史等相关信息,提供稳定的对外接口,使业务逻辑层能够对数据库中的信息进行增删改查;业务逻辑层对下需要将用户答题的分数、体制报告存储到数据库中,对上需要将数据访问层中用户的病史数据取出,供决策分析层进行数据分析,并响应UI层所触发的任务事件;决策分析层对数据访问层提供的用户病史数据利用机器学习的方法进行数据分析,生成相关报告分析,递交给UI层;UI层负责显示App的界面内容,实现面向用户的多种功能,监听并响应用户的请求,将用户的请求以及必要的相关数据传送到下层,同时,也将下层提供的用户体制报告经过渲染展现给用户。

图1 “时针”App系统架构

Android系统架构采用了分层设计的思想,分层的优点是下层为上层提供统一的服务,屏蔽了本层及以下层的差异,当本层及以下层发生变化不会对上层产生影响[1],即各层各司其职,各自提供固定的服务接入点[2]。

2 系统实现

2.1 一键呼救功能

“时针”App是基于地理位置的服务,而一键呼救这一功能便是“时针”App的最主要功能。当患者/路人发出呼救信号后,App将呼救信息发送给附近的志愿者,并采用应答机制来实现一键呼救功能。一键呼救功能如图2所示。

图2 一键呼

2.2 推送路线功能

当志愿者接收到呼救信息并且选择“去救援”选项,“时针”App通过连接高德地图的API接口,向志愿者提供智能路径导航,保证志愿者在最短时间内到达患者身边进行救治。

2.3 慢病预警功能

基于本次用户测量的健康数据,进行统计分析,如果输入的测量结果超出健康值范围,则给用户发出预警信号,提醒用户最近注意身体情况。利用数据仓库处理技术,清理、整理数据;利用智能分类方法,分析用户这一种慢性疾病,本次测量属于什么类型,得出本次测量基本结果。根据不同的慢性疾病,具体分析最近一个月的健康数据报告,通过贝叶斯、神经网络等预测算法,判断用户如果按照现在的生活方式,可能会出现的慢性疾病,将分析结果呈现给用户,并向用户周围的志愿者发出预警信号。

2.4 学习功能

学习急救知识的方法主要有3种:用户在“时针”App选择一些突发事件的急救与互救相关课程进行学习,主要以小视频、微课的形式进行讲解急救知识,较好地满足了用户移动式、碎片化的学习要求,降低学习成本,实现了急救知识的教育普及;“时针”App提供题库试题以及课程配套试题,让用户通过练习与测试更好地掌握急救知识。除此之外,“时针”App提供急救知识以及慢性疾病知识的文章,有助于急救以及慢性疾病相关知识的普及。学习检测功能如图3所示。

图3 学习检测

2.5 电子病例

增加病历的途径主要有以下两种:用户录入个人病历;“时针”App利用互联网技术、蓝牙上传技术,实时监测和采集个人健康信息,综合某一种慢性疾病的健康数据测量值、测量时间以及当次测量分析结果,生成用户某一种慢性疾病的今日健康数据报告,并整理到用户的慢性疾病健康档案中形成病历,“时针”App管理员对用户病历进行管理。

3 关键方法

3.1 基于全局考虑的分布式分配系统NTuCab

“时针”App的“一键呼救”和“一键应答”采用基于全局考虑的分布式分配系统NTuCab[3]来实现呼救与应答的匹配。患者/路人发出呼救时,会将呼救信息写入呼救池,取消呼救则删除,志愿者出任务时,将志愿者信息写入志愿者池,完成时删除。呼救分配模块会获取呼救信息和志愿者的信息,最终为患者分配最近的且有能力出任务的志愿者前来救助。

呼救池的功能包含以下几个方面:

(1)包含患者的基本信息,如患者姓名、电话、所在位置等;

(2)允许多患者同时登录,互不影响;

(3)发出呼救信号时需要填写呼救位置,在规定时间内可删除呼救信息(以防因为一些原因导致误发呼救信息);

(4)呼救信息发出后,将信息传递给呼救分配模块,若成功删除呼救信息,则呼救池中的呼救信息被删除。

志愿者池的功能包含以下几个方面:

(1)包含志愿者的基本信息;

(2)允许多用户同时登录,互不影响;

(3)接受呼救信息后,在志愿者池录入出发信息;

(4)任务完成后,在志愿者池录入完成信息。

3.2 慢病管理

使用文献信息检索法,查阅大量资料,收集病理数据。利用数据仓库技术,将收集到的数据抽取、清洗、转换,并加载至数据仓库。基于数据仓库,利用SQLite技术建立管理信息系统的数据库,同时构建存放用户健康信息以及其他信息的数据库。用J2EE和Tomcat技术搭建服务器。当用户向服务器发起请求时,服务器做相应的处理,从功能上将信息的处理主要分为以下几种情况:健康数据记录并监测,利用蓝牙或手动记录的方式上传数据给服务器,同时利用ETL技术规范化数据,形成数据集市保存在数据库中。

个性化自我调理方案智能生成:利用基于用户的协同过滤等智能算法并基于mahout技术,可以根据健康数据信息预测用户血压、血糖等方面慢性疾病的状况,对不同的用户推荐适合他的调理方案等。

由于用户和物品之间的历史交互信息是驱使用户偏好和物品状态发生变化的关键数据,因而本文利用循环神经网络(RNN)来捕获用户的长期偏好演化表征和短期偏好表征[4],以此生成客户感兴趣的信息,智慧精准地推送给客户;利用JDBC技术连接数据库,实现数据共享。利用Json API生成Json字符串并发给客户,通过MVC设计模式,以Native开发技术呈现结果。

4 结语

以快速反应与院前急救为特征的120急救是急救医疗服务体系的重要组成部分之一。随着移动互联网时代的开启,融入了4G技术的120急救如虎添翼,为病患带来了更多生的希望[5],“时针”App就是其中之一。它能及时为用户进行呼救,并向附近的专业人员求救,充分利用急救的“黄金时间”,弥补医疗体系中院前急救不到位这一缺口,做到突发疾病有人救,慢病预警在平时。搭配的学习视频和题库也能让用户做到自学自检,利用碎片化时间学习急救知识。