基于大數(shù)據(jù)框架的人體健康參數(shù)管理分析平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

陳小寧，郭 進(jìn)，羅文佳，慕雨欣，劉 瓊

（西南財(cái)經(jīng)大學(xué)天府學(xué)院 四川 綿陽(yáng) 621000）

1 引言

大數(shù)據(jù)在各個(gè)行業(yè)不斷應(yīng)用，健康數(shù)據(jù)因涉及到個(gè)人及社會(huì)發(fā)展而具有重要價(jià)值。特別是在老齡化和流行傳染病肆虐的背景下，健康大數(shù)據(jù)不僅給社會(huì)提供了及時(shí)的數(shù)據(jù)，還展現(xiàn)了防控趨勢(shì)。健康大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)的建立日趨重要[1]。

2 人體健康參數(shù)分析管理平臺(tái)的分析與設(shè)計(jì)

本文研究工作是設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)面向線上用戶的人體健康參數(shù)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)[2]，前期數(shù)據(jù)收集通過(guò)用戶填寫的數(shù)據(jù)以及網(wǎng)絡(luò)獲取的健康數(shù)據(jù)，借助分布式平臺(tái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢、統(tǒng)計(jì)及可視化功能，為用戶建立人體健康參數(shù)管理平臺(tái)，用戶可以了解疾病知識(shí)、健康咨詢以及健康情況[3]。總體功能包含以下模塊：數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)查詢與統(tǒng)計(jì)、web前端數(shù)據(jù)可視化分析。

2.1 數(shù)據(jù)清洗模塊實(shí)現(xiàn)

（1）導(dǎo)入數(shù)據(jù)——數(shù)據(jù)導(dǎo)入利用Python的Pandas數(shù)據(jù)包實(shí)現(xiàn)，Panda提供了高效地操作大型數(shù)據(jù)集所需的工具。調(diào)用pandas庫(kù)中的read_csv函數(shù)，讀取本機(jī)的csv文件，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的分析與清洗。（2）缺失值處理——運(yùn)用.isnull（）.any（）列級(jí)別的判斷并且進(jìn)行缺失值處理。

2.2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊實(shí)現(xiàn)

（1）啟動(dòng)Hadoop——啟動(dòng)成功后輸入jps命令查看節(jié)點(diǎn)啟動(dòng)情況。（2）上傳數(shù)據(jù)文件，在HDFS中為hadoop創(chuàng)建用戶目錄，把本地文件平臺(tái)的’/home/hadoop/data.csv’上傳到HDFS的當(dāng)前用戶的input目錄下。（3）查詢數(shù)據(jù)——使用cat命令查看在導(dǎo)入數(shù)據(jù)過(guò)程中是否有數(shù)據(jù)缺失。

2.3 數(shù)據(jù)查詢與統(tǒng)計(jì)模塊實(shí)現(xiàn)

（1）啟動(dòng)Spark——輸入：’usr/local/spark/bin/spark-shell’啟動(dòng)Spark，然后導(dǎo)入相應(yīng)包。（2）讀取文件——使用textFile（）函數(shù)傳遞一個(gè)完整路徑的文件名，把data.csv文件加載到RDD中。（3）SparkSQL數(shù)據(jù)分析，使用RDD中的first函數(shù)返回RDD查看文件內(nèi)容，查看數(shù)據(jù)字段是否上傳完整，數(shù)據(jù)去重，結(jié)果添加到Mysql數(shù)據(jù)庫(kù)中。

2.4 Web前端及可視化分析

2.4.1 主頁(yè)

主頁(yè)包括本平臺(tái)的Logo、導(dǎo)航、核心主題以及各個(gè)頁(yè)面的鏈接，給予新用戶對(duì)本平臺(tái)一個(gè)大概的了解。

2.4.2 疾病庫(kù)頁(yè)

可以查看當(dāng)前所有的科室，選擇相應(yīng)的科室查詢相應(yīng)的疾病信息。根據(jù)用戶所選的疾病，平臺(tái)可以返回該疾病的詳細(xì)介紹。

2.4.3 個(gè)人檔案頁(yè)面

通過(guò)填寫相應(yīng)的表格，完善自己的健康報(bào)告，并可以即時(shí)查閱健康數(shù)據(jù)，獲取相關(guān)建議。

2.4.4 數(shù)據(jù)分析化頁(yè)面

根據(jù)健康數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，展現(xiàn)各種統(tǒng)計(jì)圖，用戶可以查看整體的健康情況，醫(yī)療機(jī)構(gòu)當(dāng)前的健康趨勢(shì)制定政策，早做好防治措施。目前數(shù)據(jù)分析包括：高血壓及相關(guān)因素分析、身高體重分析、睡眠分析、人體溫度心率及性別分析和步數(shù)分析。

2.4.5 健康前沿頁(yè)面

當(dāng)期的醫(yī)療健康熱點(diǎn)、資訊的宣傳，豐富網(wǎng)站內(nèi)容。

3 數(shù)據(jù)可視化分析

高血壓及相關(guān)因素分析——從年齡段來(lái)看，40～60歲都是高發(fā)期；從職業(yè)來(lái)看，工人發(fā)病率最高；從性別來(lái)看，女性發(fā)病率高于男性發(fā)病率；從區(qū)域分布來(lái)看，城市發(fā)病率高于鄉(xiāng)村發(fā)病率；總體來(lái)說(shuō)，高血壓的產(chǎn)生會(huì)受很多因素的影響，比如男女由于體質(zhì)因素、身高、年齡、血黏度、精神狀態(tài)、生活節(jié)奏、個(gè)人差異、飲食習(xí)慣、遺傳等等。

身高體重分析：可以看出，女性的身高分布區(qū)間大概在148 cm～184 cm，體重大概在42 kg～105 kg，平均身高為160 cm，平均體重為60.6 kg；男性的身高分布區(qū)間大概在158 cm～198 cm，體重大概在55 kg～155 kg，平均身高為180 cm，平均體重為78.14 kg。

睡眠分析：約四分之三的人認(rèn)為自己沒(méi)有擁有充足的睡眠，同樣有四分之三的人睡覺(jué)時(shí)要把手機(jī)放在伸手可及的地方，說(shuō)明手機(jī)的放置位置對(duì)睡眠有一定程度的影響；據(jù)統(tǒng)計(jì)，每晚睡7個(gè)小時(shí)的占比最高，其中勞累程度為3等級(jí)的人最多。

人體溫度、心率及性別分析：女性的平均體溫略高于男性，女性的新陳代謝比男性快，體溫會(huì)高0.2℃～0.5℃左右；總體來(lái)看，人體溫度約為36.8℃。

心率分析圖：女性平均心率略高于男性，約為74次每分鐘；男性平均心率約為73次每分鐘，總體來(lái)看，女性的平均心率高于總體平均心率，患心律失常的比例會(huì)更高。

體溫與心率相關(guān)性分析：心率與體溫呈正相關(guān)，人體發(fā)熱時(shí),心率會(huì)加快,體溫每升高1℃,心率平均增加12～18次/分；而低溫麻醉時(shí)，心率會(huì)減慢。體溫的高低在一定條件下會(huì)影響心率的速度。

4 結(jié)語(yǔ)

本論文以用戶的健康參數(shù)數(shù)據(jù)作為切入點(diǎn)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于大數(shù)據(jù)框架的人體健康參數(shù)管理分析平臺(tái)，借助云平臺(tái)，大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)，給予用戶健康數(shù)據(jù)的查詢統(tǒng)計(jì)分析等服務(wù)，不僅讓用戶更便捷地了解到自身的健康狀況，同時(shí)提供給了相關(guān)醫(yī)療健康部門數(shù)據(jù)，從而做到更好的防控治療。