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本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于智能手机应用程序的血液透析数据智能处理系统，包括：采集用户透析过程中所有参数的原始信号时序序列；获得原始信号时序序列的拟合函数曲线；根据拟合函数曲线获取观测误差集合，根据观测误差集合获得局部观测误差方差的直方图，根据直方图计算每个局部观测误差方差的集中性；根据集中性映射值筛选出不集中项，根据不集中项占比获得增加采样点数量；根据最小总采样点数量和增加采样点数量对原始信号时序序列进行采样，获得数字信号并展示。本发明在尽可能节省采样率的同时，保证有效信息的完整性，进而大幅提高手机端的监测信号接收速度，降低存储压力。

本发明涉及医疗数据处理技术领域，提出了一种临床试验的数据管理及逻辑核查方法及其医疗系统，包括：获取若干病例的临床试验数据；将若干病例的临床试验数据根据每个病例的病例试验信息进行分类，根据每个类别中不同字符串的分布分别构建每个类别的原始字典，根据每个类别的原始字典中不同字符串的重复程度获取每个类别的初始字典；根据每个类别的初始字典中字符串在类别中临床试验数据中与后缀字符组成的字符串组合的语义信息，迭代判断后缀字符个数并更新字典，根据更新的字典完成对每个类别的临床试验数据的压缩；将压缩后的临床试验数据传输到服务器中进行存储。本发明旨在解决传统LZW算法对临床试验数据压缩率较低且压缩过程较慢的问题。

本发明涉及数据处理领域，具体涉及一种临床试验的大数据招募系统，该系统包括：受试者信息采集模块、数据压缩模块、数据存储模块、数据解压模块、受试者匹配模块。根据受试者的医疗资料获取待压缩数据，获取待压缩数据中的前向像素与后向像素，根据前向像素与后向像素的关系以及前向像素是否在编码字典中存在，结合前向像素的游程长度对前向像素进行编码，获得压缩数据，对压缩数据进行存储，根据受试者的医疗资料筛选符合临床试验的条件的受试者参与临床试验。本发明结合游程对LZ编码进行改进，压缩效率更高，节省了受试者库中数据的存储空间。

本申请的应用于智慧医疗的大数据分析方法及智慧医疗服务器，通过将每一对全局信息校验集合的就诊流程可视化信息与其它全局信息校验集合中的就诊流程可视化信息进行比较分析，剔除就诊流程可视化信息重复的全局信息校验集合；通过将每个医疗资源分配信息与其它全局信息校验集合的医疗资源分配信息进行比较分析，筛选医疗资源分配信息重复的全局信息校验集合，能够为医疗资源紧缺风险的判定提供准确可靠的分析依据。通过分析每组所述医疗资源对应的就诊事件数量，能够尽可能避免就诊事件对应的就诊需求与医疗资源对应的分配情况之间的配对结果出现异常，进而减少医疗资源紧缺风险发生的可能性。

本发明涉及数据分析技术领域，具体涉及基于机器学习的健康监测数据处理方法及系统，包括：采集心率数据；根据心率数据划分数据的局部范围；根据数据的局部范围进行预测获取对比数据段；根据对比数据段，获取对比数据段对应的实际数据段，计算对比数据段的差异程度；根据对比数据段的差异程度，获取特征数据段与非特征数据段；根据特征数据段与非特征数据段，获取差异数据段；根据差异数据段获取分段点，根据分段点对心率数据进行分段，得到若干段心率数据。本发明通过对数据进行预测，得到预测数据，再通过对比预测数据与实际数据之间的差异，对数据进行分段，最后单独对每个数据段进行分析，即可检测出异常数据。