望闻问切诊断问题

本文出处:http://tech.uc.cn/?p=355

概述

广大攻城狮经常会遇到问题:用户投诉、告警、网页打不开等,如何快速诊断是解决问题的关键。

诊断问题就像看病一样,应该多方面多角度观察,开阔思路,准确把握,避免误诊或进入死胡同,可借鉴一下中医的“望闻问切”。

《古今医统》:“望闻问切四字,诚为医之纲领。”望闻问切是中医用语,就是指望诊,闻诊,问诊和切脉四种诊法。

本文简述望闻问,在于考虑的全面性,详述切诊,重在剖析一个模块运行内幕。

当诊断到问题发生的原因或部位后,如何下药治疗一般更简单了,不在本文详述。

 

中医望诊即对病人的神、色、形、态、舌象等外象进行观察,以测知内脏病变。

可理解为远望,部分系统比较复杂,跟其他系统有很多接口,这类系统有了问题,不要一开始就扎入各自的系统深查,先要站在远处“望”:

远望不需花什么时间,重要的是广泛收集信息。如果已确定是某个系统或模块出的问题,则可省略“望”这个诊断步骤。

日常工作要修炼内功,准备日志、统计等供“望”参考,请看闻诊。

闻诊,包括听声音和嗅气味,主要是听患者语言气息的高低、强弱、清浊、缓急……等变化,以分辨病情的虚实寒热。

监控系统根据严重级别显示不同颜色,有的还配有不同告警声音;日志则带有ERR、INFO等级别,就像患者的气息一样有缓急、高低。

请看如何“闻诊”系统问题:

闻诊适合各个系统的具体负责人等,为望诊提供支持。

问诊,是通过询问患者或其陪诊者,以了解病情,有关疾病发生的时间、原因、经过、既往病史、患者的病痛所在,以及生活习惯、饮食爱好等与疾病有关的情况。

通过前面的望和闻,咱们会产生一些疑问,再通过相关几个人讨论、对比求证,寻找出现问题的特征条件,逐步缩小范围,理清思路,包括:

切脉,包括脉诊和按诊两部分,是医者运用指端之触觉,在病者的一定部位进行触、摸、按、压,以了解病情的方法。

切脉就是纯技术活了,如何让自己跟老中医一样能切脉呢?

其实现在工具发达,对于linux上的程序系统来说,常用以下工具就可诊断大部分问题啦:


### 数据可视化的应用:中医“望闻问切”的现代化表达 #### 中医“望闻问切”概述 中医的“望闻问切”是一种传统的诊断方法,通过观察患者的外貌特征(望)、听取声音和气味(闻)、询问病史和其他症状(问),以及触摸脉搏或其他身体部位(切)来进行综合判断。要将其转化为现代数据可视化形式,可以通过多维数据分析工具如 Tableau 来实现。 --- #### 使用数据可视化实现“望” 对于“望”,可以利用图像处理技术和计算机视觉技术提取患者面部颜色、舌苔状态等信息,并将这些信息映射到图表上。例如: - **面部颜色分析** 利用 RGB 值或 HSV 色彩空间表示皮肤的颜色变化,绘制热力图展示不同区域的变化趋势[^1]。 - **舌象分析** 将舌头的照片转换为数字化指标(如湿润程度、裂纹分布等),并通过散点图或雷达图呈现其健康状况。 ```python import cv2 from matplotlib import pyplot as plt # 加载图片并提取RGB通道 image = cv2.imread('tongue.jpg') plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)) # 提取HSV色彩空间用于进一步分析 hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) plt.show() ``` --- #### 使用数据可视化实现“闻” “闻”涉及对声音和气味的信息捕捉。以下是两种可能的方式: - **声音信号处理** 对语音频谱进行傅里叶变换,生成声波频率分布图,帮助医生理解呼吸音或咳嗽声中的异常模式[^2]。 - **气味传感器数据采集** 如果有设备能够量化体味成分,则可采用柱状图对比正常人群与患病个体之间的差异。 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 示例:生成假定的声音频谱数据 fs = 44100 # 采样率 frequencies = np.linspace(0, fs/2, num=100) # 频率范围 amplitudes = np.random.rand(len(frequencies)) * frequencies / (fs/2) plt.bar(frequencies[:50], amplitudes[:50]) plt.xlabel('Frequency (Hz)') plt.ylabel('Amplitude') plt.title('Voice Spectrum Analysis') plt.show() ``` --- #### 使用数据可视化实现“问” 问卷调查是常见的获取主观反馈方式之一。“问”阶段可通过交互式仪表板完成,允许用户输入个人信息及其感受评分。随后汇总所有记录形成条形统计图或堆叠面积图以便快速浏览整体情况。 | 字段名称 | 描述 | |----------------|--------------------------| | 年龄 | 患者的实际年龄 | | 性别 | 生理性别 | | 主诉症状 | 当前主要不适描述 | 上述表格字段可用于构建维度划分的基础框架[^1]。 --- #### 使用数据可视化实现“切” 后,“切”通常指代触诊操作,在此场景下我们假设它对应于心电图(ECG)/脑电图(EEG)之类的生理监测装置所捕获的时间序列资料。借助折线图描绘连续波动曲线,配合标注功能突出显示特定事件发生时刻的位置。 ```python import pandas as pd data = {'Time': range(10), 'Pulse Rate': [72]*10} df = pd.DataFrame(data) ax = df.plot(x='Time', y='Pulse Rate', kind='line', title="Heartbeat Monitoring Over Time") ax.set_xlabel("Seconds Elapsed") ax.set_ylabel("Beats Per Minute"); ``` --- #### 收集高质量数据源的重要性 无论何种类型的医疗项目开发过程中都离不开可靠的原始素材支持。因此务必确认以下几点事项: - 所选用数据库具备权威出处; - 各项测量标准统一遵循国际通用准则执行; - 定期更新维护以防过时失效影响终成果质量评估准确性。 ---
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