本发明涉及医疗，具体为一种多中心遗传代谢病信息整合平台。
背景技术：
1、多中心遗传代谢病信息平台旨在整合多个研究中心的数据资源，解决遗传代谢病研究中的数据分散问题。该平台通过标准化的数据收集、存储和共享，提供一个集中式的数据仓库，支持基因组、代谢组及临床数据的全面分析。其目标是提高数据的质量和一致性，促进多学科合作，推动疾病机制研究和个性化医疗的发展。同时，平台采用高级加密和严格的访问控制措施，确保数据的隐私和安全，为药物开发和临床诊断提供有力支持。
2、但现有的多中心遗传代谢病信息平台在应用于药物开发中，往往存在以下技术缺点：
3、1、数据整合困难，由于从不同来源获取的数据可能缺乏一致性和互操作性，数据处理十分复杂；
4、2、资源计算困难，由于处理和分析大规模基因组数据需要强大的计算能力和存储资源，现有平台难以满足需求。
技术实现思路
1、解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本发明提供了一种多中心遗传代谢病信息整合平台，解决了背景技术中数据整合困难和资源计算困难的技术问题。
3、技术方案
4、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种多中心遗传代谢病信息整合平台，包括数据标准化模块、数据整合模块、隐私保护模块、资源计算管理模块、数据分析模块和协作共享模块；
5、数据标准化模块用于采集不同中心的遗传代谢病相关数据，并将所有数据进行预处理，包括格式转换与清洗；
6、数据整合模块用于利用数据融合技术，将来自不同中心的数据整合到统一的数据库中；同时基于数据源、数据类型和数据质量进行元数据管理，并计算评估数据指数sjzs，依据评估结果剔除冗余数据；
7、隐私保护模块用于在数据存储和传输过程中兼容加密技术，通过设置严访问权限和认证机制分层级访问数据；
8、资源计算管理模块通过利用云计算平台提供的弹性计算调度计算资源，根据任务需求动态分配计算资源；其次计算存储指数cczs并评估，依据评估结果动态调整分配存储资源；
9、数据分析模块利用机器学习和人工智能算法，对经过管理后的数据进行深度挖掘，发现潜在的遗传变异和药物靶点；通过构建预测模型和生物标志物识别模型，辅助药物开发和个性化治疗方案制定；
10、协作共享模块用于建立研究人员和医疗机构之间的协作平台，促进数据和研究成果的共享；构建遗传代谢病相关的专用知识库，积累和分享研究经验和知识。
11、优选的，数据标准化模块包括数据采集单元、格式转换单元和数据清洗单元；数据采集单元通过api接口与多个数据源接口连接，数据源包括基因组测序中心、医院临床数据库、实验室数据管理系统、公共数据库和云计算平台，同时采用多线程并行技术实时采集遗传代谢病的相关数据；格式转换单元将不同格式的数据统一转换为标准化格式；数据清洗单元负责对转换后的数据进行去重、缺失值填补和数据规范化处理，并对所有数据进行无量纲处理后，分别构建存储资源数据集合和遗传变异与药物靶点数据集合。
12、优选的，数据整合模块包括数据融合单元和数据整理单元；数据融合单元通过多源数据融合技术，包括数据匹配、数据清洗和数据合并，将来自不同中心的异构数据进行整合，形成统一的数据集；数据融合单元还包含冲突解决机制，通过优先级规则解决数据冲突问题；
13、数据整理单元用于管理和维护数据的元信息，通过读取基因组测序中心、医院临床数据库、实验室数据管理系统和公共数据库的数据信息，并进行无量纲处理后，构建数据信息集合，包括数据源、数据类型、数据格式和数据质量；并使用以下公式，计算获得数据指数sjzs：
14、
15、式中，sjy表示数据源评估值，slx表示数据类型评估值，sgs表示数据格式评估值，szl表示数据质量评估值；
16、n表示数据源评估值的指标数量，wsi是第i个数据源评估值指标的值，si表示数据源评估值的权重；m是数据类型评估值的指标数量，wti是第i个数据类型评估值指标的值，ti表示数据类型评估值的权重；
17、p是数据格式评估值的指标数量，wfi是第i个数据格式评估值指标的值，fi表示数据格式评估值的权重；q是数据质量评估值的指标数量，wqi是第i个数据质量评估值指标的值，qi表示数据质量评估值的权重；
18、数据整理单元通过预设质量阈值q与数据指数sjzs进行，并依据评估结果剔除冗余数据，其具体评估内容如下：
19、若质量阈值q＜数据指数sjzs，则表示数据不合格，此时进行标记并剔除；
20、若质量阈值q≥数据指数sjz，则表示数据合格，此时将数据进行存储。
21、优选的，隐私保护模块包括数据加密单元、访问控制单元和认证管理单元；数据加密单元采用aes和rsa的加密算法，对数据进行加密处理；访问控制单元通过建立多层次的访问权限体系，根据用户角色和权限级别对数据访问进行控制，划定只有授权用户才能访问特定数据；
22、认证管理单元采用多因素认证机制，包括密码认证、短信验证码和指纹识别安全；同时设立动态口令和双因素认证功能。
23、优选的，资源计算管理模块包括计算资源分配单元和存储资源计算单元；资源分配单元通过实时监控任务负载和计算资源使用情况，利用动态负载均衡算法和预测调度算法，根据任务的优先级、计算需求和资源利用率，自动调整和分配计算资源；同时搭载自动扩展和缩减计算实例技术，根据任务量的增加或减少进行计算资源的动态分配。
24、优选的，存储资源计算单元用于管理和调度云存储资源，通过提取存储资源数据集合，计算获取存储指数cczs，具体计算公式如下：
25、
26、式中，cly表示存储容量利用率、cfw表示存储访问频率、cry表示数据冗余率、ccb表示存储成本、ckz表示存储可扩展性；
27、e-是指数衰减函数，e-cry表示将数据冗余率cry的影响指数化；ln表示自然对数函数；
28、存储资源计算单元通过预设存储阈值w与存储指数cczs进行对比，生成以下评估结果：
29、若存储指数cczs＜存储阈值w，此时生成第一存储结果，表示当前存储资源利用情况正常，系统运行正常，不进行资源调整；
30、若存储指数cczs≥存储阈值w，此时生成第二存储结果，表示当前存储资源利用情况异常，存在资源紧张和超载的风险，此时进行资源调整，包括调整存储资源的分配策略、释放闲置资源和增加云存储资源。
31、优选的，数据分析模块包括预测模型建立单元、变异识别单元和治疗方案制定单元；
32、预测模型建立单元通过选择卷积神经网络，提取遗传变异与药物靶点数据集合的数据特征，进行深度挖掘；通过采集并对历史数据和大规模基因组数据进行训练，分析预测遗传变异。
33、优选的，变异识别单元用于计算评估遗传变异的变异指数byzs，其计算公式如下：
34、
35、式中，tpl表示固定周期内突变频率，tby表示插入缺失变异值、tkb表示拷贝数变异值、tjg表示结构变异值，tcy表示基因表达差异值、tbd表示基因表达值；
36、exp表示指数函数；
37、变异识别单元通过预设变异阈值r与变异指数byzs进行对比，生成以下评估结果：
38、若变异阈值r＞变异指数byzs，此时生成第一结果，表示样本中存在异常，进一步分析和关注；
39、若变异阈值r≤变异指数byzs，此时生成第二结果，表示样本中没有异常，此时不进一步干预。
40、优选的，治疗方案制定单元通过已建立的预测模型和生物标志物识别模型，分析与药物反应相关的关键生物标志物和药物靶点；基于识别的药物靶点进行药物筛选和调整，筛选出有效候选药物分子；接着根据患者的遗传变异和生物标志物信息，将患者分为不同亚型，制定个性化的治疗方案，并结合预测模型的结果调整现有治疗方案；
41、最后将患者的个性化治疗方案应用于临床试验，并收集临床试验数据，持续分析临床试验数据，并根据临床试验数据的分析结果，进一步调整预测模型和治疗方案，同时构建遗传代谢病相关的专用知识库。
42、优选的，协作共享模块包括协作平台单元、知识库单元和共享管理单元；协作平台单元通过构建在线平台，以提供数据上传、下载和交流的功能，并支持多种数据格式；知识库单元用于构建遗传代谢病相关的专用知识库，包含研究文献、临床案例、实验数据和治疗方案，知识库采用数据库技术和自然语言处理技术；共享管理单元负责制定和执行数据共享的规则和流程，通过访问控制和权限管理，限制未授权的用户禁止访问和共享数据；同时共享管理单元还提供数据匿名化和脱敏技术，保护数据隐私并符合相关法规要求。
43、有益效果
44、本发明提供了一种基于人工智能的通信网络故障预警方法及系统。具备以下有益效果：
45、(1)该一种多中心遗传代谢病信息整合平台，通过数据标准化模块，解决了不同数据源格式不统一和数据质量参差不齐的问题，提高了数据的规范性和可用性；通过述数据整合模块利用数据融合技术，将来自不同中心的数据整合到统一的数据库中，并基于数据源、数据类型和数据质量进行元数据管理，计算评估数据指数sjzs，依据评估结果剔除冗余数据，有效解决了异构数据整合难题，提升了数据的完整性和一致性，确保了数据的高质量；隐私保护模块在数据存储和传输过程中兼容加密技术，通过设置严格的访问权限和认证机制分层级访问数据，保障了数据的安全性和隐私性，避免了数据泄露和未授权访问，确保了数据的合规性和安全性；通过这三个模块的协同工作，有效解决了数据整合困难的技术缺点，实现了数据的标准化处理、高效整合和安全保护，为多中心遗传代谢病信息整合平台提供了可靠的技术支持。
46、(2)该一种多中心遗传代谢病信息整合平台，通过资源计算管理模块通过利用云计算平台提供的弹性计算，调度计算资源，并根据任务需求动态分配计算资源，有效应对计算任务的不确定性和动态变化，提升了资源利用效率，降低了计算成本；其次，通过计算存储指数cczs并评估，依据评估结果动态调整分配存储资源，实现了存储资源的优化管理，避免了资源浪费和资源不足的问题，确保了系统的高效运行；通过数据分析模块利用机器学习和人工智能算法，对经过管理后的数据进行深度挖掘，发现潜在的遗传变异和药物靶点，通过构建预测模型和生物标志物识别模型，辅助药物开发和个性化治疗方案制定，提升了数据分析的准确性和可靠性，加速了药物开发进程和个性化医疗的实现；通过协作共享模块用于建立研究人员和医疗机构之间的协作平台，促进数据和研究成果的共享，通过构建遗传代谢病相关的专用知识库，积累和分享研究经验和知识，增强了研究合作效率，推动了科研成果的转化应用；有效解决了资源计算困难的技术缺点，实现了资源的高效管理、数据的深度分析和研究成果的广泛共享，为多中心遗传代谢病信息整合平台提供了强大的技术支撑。
1.一种多中心遗传代谢病信息整合平台，其特征在于：包括数据标准化模块、数据整合模块、隐私保护模块、资源计算管理模块、数据分析模块和协作共享模块；
2.根据权利要求1所述的一种多中心遗传代谢病信息整合平台，其特征在于：所述数据标准化模块包括数据采集单元、格式转换单元和数据清洗单元；所述数据采集单元通过api接口与多个数据源接口连接，数据源包括基因组测序中心、医院临床数据库、实验室数据管理系统、公共数据库和云计算平台，同时采用多线程并行技术实时采集遗传代谢病的相关数据；所述格式转换单元将不同格式的数据统一转换为标准化格式；所述数据清洗单元负责对转换后的数据进行去重、缺失值填补和数据规范化处理，并对所有数据进行无量纲处理后，分别构建存储资源数据集合和遗传变异与药物靶点数据集合。
3.根据权利要求1所述的一种多中心遗传代谢病信息整合平台，其特征在于：所述数据整合模块包括数据融合单元和数据整理单元；所述数据融合单元通过多源数据融合技术，包括数据匹配、数据清洗和数据合并，将来自不同中心的异构数据进行整合，形成统一的数据集；数据融合单元还包含冲突解决机制，通过优先级规则解决数据冲突问题；
4.根据权利要求1所述的一种多中心遗传代谢病信息整合平台，其特征在于：所述隐私保护模块包括数据加密单元、访问控制单元和认证管理单元；所述数据加密单元采用aes和rsa的加密算法，对数据进行加密处理；所述访问控制单元通过建立多层次的访问权限体系，根据用户角色和权限级别对数据访问进行控制，划定只有授权用户才能访问特定数据；
5.根据权利要求1所述的一种多中心遗传代谢病信息整合平台，其特征在于：所述资源计算管理模块包括计算资源分配单元和存储资源计算单元；所述资源分配单元通过实时监控任务负载和计算资源使用情况，利用动态负载均衡算法和预测调度算法，根据任务的优先级、计算需求和资源利用率，自动调整和分配计算资源；同时搭载自动扩展和缩减计算实例技术，根据任务量的增加或减少进行计算资源的动态分配。
6.根据权利要求5所述的一种多中心遗传代谢病信息整合平台，其特征在于：所述存储资源计算单元用于管理和调度云存储资源，通过提取存储资源数据集合，计算获取存储指数cczs，具体计算公式如下：
7.根据权利要求1所述的一种多中心遗传代谢病信息整合平台，其特征在于：所述数据分析模块包括预测模型建立单元、变异识别单元和治疗方案制定单元；
8.根据权利要求7所述的一种多中心遗传代谢病信息整合平台，其特征在于：所述变异识别单元用于计算评估遗传变异的变异指数byzs，其计算公式如下：
9.根据权利要求8所述的一种多中心遗传代谢病信息整合平台，其特征在于：所述治疗方案制定单元通过已建立的预测模型和生物标志物识别模型，分析与药物反应相关的关键生物标志物和药物靶点；基于识别的药物靶点进行药物筛选和调整，筛选出有效候选药物分子；接着根据患者的遗传变异和生物标志物信息，将患者分为不同亚型，制定个性化的治疗方案，并结合预测模型的结果调整现有治疗方案；
10.根据权利要求1所述的一种多中心遗传代谢病信息整合平台，其特征在于：所述协作共享模块包括协作平台单元、知识库单元和共享管理单元；所述协作平台单元通过构建在线平台，以提供数据上传、下载和交流的功能，并支持多种数据格式；所述知识库单元用于构建遗传代谢病相关的专用知识库，包含研究文献、临床案例、实验数据和治疗方案，知识库采用数据库技术和自然语言处理技术；所述共享管理单元负责制定和执行数据共享的规则和流程，通过访问控制和权限管理，限制未授权的用户禁止访问和共享数据；同时共享管理单元还提供数据匿名化和脱敏技术，保护数据隐私并符合相关法规要求。
