一种肾透析治疗方案推荐方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种肾透析数据处理方法，对于初诊患者，基于深度神经网络对已有病患诊疗大数据进行挖掘，对神经网络模型进行训练，得到神经网络模型，用于对初诊病患的体征数据进行处理，对于复诊病人，利用长短时记忆网络，对其个人历史诊疗数据进行个性化学习，通过网络模型对数据的处理，减轻的医生的工作压力。本发明专利技术还公开了一种与肾透析数据处理方法对应的系统，同样也可以充分利用肾透析的数据，不仅提高了就诊信息资源的利用率；提高了就诊质量，并且减轻的医生的工作压力。

A recommended method and system for renal dialysis treatment

The invention discloses a kidney dialysis data processing method. For the first diagnosis patient, based on the deep neural network, the existing diagnosis and treatment big data of the patient is mined, the neural network model is trained, and the neural network model is obtained, which is used to process the physical signs data of the first diagnosis patient, and for the second diagnosis patient, the personal historical diagnosis and treatment data is personalized by using the long and short-term memory network Through the network model of data processing, reduce the doctor's work pressure. The invention also discloses a system corresponding to the data processing method of renal dialysis, which can also make full use of the data of renal dialysis, not only improving the utilization rate of medical information resources, improving the quality of medical treatment, but also reducing the work pressure of doctors.

【技术实现步骤摘要】
一种肾透析治疗方案推荐方法及系统
本专利技术涉及数据处理领域，特别是涉及一种肾透析治疗方案推荐方法及系统。
技术介绍
肾透析又称人工肾，也称为血液透析法(简称血透)或洗肾，它是血液净化技术的一种。肾透析对减轻肾功能衰竭患者症状，延长生存期均有一定意义。在肾透析病人多，治疗周期长情况下，建立一个高效的推荐模型，辅助医生确定肾透析治疗方案具有重要意义。确定肾透析治疗方案需要参考许多因素，需要全面考虑对患者的就诊信息；现有技术中，往往是依靠医生大量临床经验，而我国医生数量和病患数量不成比例，医生分摊到每个病患上的时间大打折扣，既不能充分利用患者的就诊信息，使患者的就医质量价低，并且增大了医生的工作压力。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种肾透析治疗方案推荐方法及系统，利用患者的就诊信息确定对应的治疗方案，提高了就诊信息的利用率，提高了患者就诊的质量，降低了医生的工作压力。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种肾透析治疗方案推荐方法，所述方法包括：获取已有病患的诊疗大数据；所述已有病患的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种肾透析治疗方案推荐方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取已有病患的诊疗大数据；所述已有病患的诊疗大数据包括：已有病患的体征数据和与所述已有病患的体征数据对应的治疗方案；已有病患的体征数据包括：病患类型、并发症、当前体重、年龄、性别和干体重；所述治疗方案包括透析模式和透析器种类组合，以及抗凝剂种类和抗凝剂首剂量组合；/n以所述已有病患的体征数据为输入，以与所述已有病患的体征数据对应的治疗方案为输出，对神经网络模型进行训练；/n获取初诊病患的体征数据；所述初诊病患的体征数据包括病患类型、并发症、当前体重、年龄、性别和干体重；/n根据所述初诊病患的体征数据，利用所述神经网络模型，得到所述初...

【技术特征摘要】
1.一种肾透析治疗方案推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
获取已有病患的诊疗大数据；所述已有病患的诊疗大数据包括：已有病患的体征数据和与所述已有病患的体征数据对应的治疗方案；已有病患的体征数据包括：病患类型、并发症、当前体重、年龄、性别和干体重；所述治疗方案包括透析模式和透析器种类组合，以及抗凝剂种类和抗凝剂首剂量组合；
以所述已有病患的体征数据为输入，以与所述已有病患的体征数据对应的治疗方案为输出，对神经网络模型进行训练；
获取初诊病患的体征数据；所述初诊病患的体征数据包括病患类型、并发症、当前体重、年龄、性别和干体重；
根据所述初诊病患的体征数据，利用所述神经网络模型，得到所述初诊病患的治疗方案；
提取复诊病患的历史体征数据；
根据所述复诊病患的历史体征数据，利用长短时记忆网络，得到所述复诊病患的治疗方案。


2.根据权利要求1所述的肾透析治疗方案推荐方法，其特征在于，在所述获取已有病患的诊疗大数据之后还包括，判断所述已有病患的干体重是否缺失；若是，则利用公式Y＝y+Δy计算所述干体重，对所述已有病患的干体重数据进行补全；若否，则根据所述已有病患的诊疗大数据训练神经网络模型；
其中，y为现体重，Δy为干体重与现体重的差值；所述干体重与现体重的差值通过公式f(x1,x2,x3,x4,x5)＝Δy计算；所述x1表示已有病患的患病类型；所述x2表示已有病患的并发症；所述x3表示已有病患的当前体重；所述x4表示已有病患的年龄；所述x5表示已有病患的患性别。


3.根据权利要求2所述的肾透析治疗方案推荐方法，其特征在于，在所述以所述已有病患的体征数据为输入，以与所述已有病患的体征数据对应的治疗方案为输出，对神经网络模型进行训练，得到神经网络模型之前包括，利用合成少数过采样技术对补全后的所述已有病患的体征数据进行处理。


4.根据权利要求1所述的肾透析治疗方案推荐方法，其特征在于，所述神经网络模型包括：输入层、隐层和输出层；所述隐层包括多个批标准化层，所述输入层与批标准化层之间、批标准化层与批标准化层之间、以及批标准化层与所述输出层之间均包括多个全连接层。


5.根据权利要求1所述的肾透析治疗方案推荐方法，其特征在于，所述长短时记忆网络模型包括：输入门xt、输出门ht和遗忘门ft；所述输入门对应的输入序列为x＝(x1,1,x1,2,...,x1,5,yi,h1,1,h1,2；...；xT,1,xT,2,...,xT,5,yT,hT,1,hT,2)；所述输出门对应的序列为h＝(hT+1,1,hT+1,2)；其中xi,j是患者第i次就诊的第j个体征数据，yi为第i次就诊的现体重；hi,1是第i次就诊的透析模式和透析器种类组合，hi,2第i次就诊的抗凝剂种类和抗凝剂首剂量组合；T是就诊次数，1≤i≤T，1≤j≤5。


6.一种肾透析治疗方案推荐系统，其特征在于，所述系统包括：
已有病患的诊疗大数据获取单元，用于获取已有病患的诊疗大数据；所述已有病患的诊疗大数据包括：已有病患的体征数据和与...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁伟伟，史晨阳，关东海，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32