基于分簇数据融合算法的医学指标数据处理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，公开了一种基于分簇数据融合算法的医学指标数据处理方法及装置，所述方法包括：在检测到目标用户进行病灶引导性询问时，根据目标用户的面部表情数据、基础肢体语言数据以及目标用户的常规记载病灶描述数据生成客观性检查方案；通过分簇数据融合算法根据历史病灶归纳管理数据对多指标医学检查数据进行推理；根据目标病灶处理数据对目标对象处理病灶数据的医学指标数据进行处理；通过上述方式，结合目标用户的面部表情数据和基础肢体语言数据生成客观性检查方案，然后利用分簇数据融合算法推理出的目标病灶处理数据处理医学指标数据，从而能够有效提高处理医学指标数据的准确性和合理性，并为医学对象提供正确的决策。医学对象提供正确的决策。医学对象提供正确的决策。

【技术实现步骤摘要】
基于分簇数据融合算法的医学指标数据处理方法及装置


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及基于分簇数据融合算法的医学指标数据处理方法及装置。

技术介绍

[0002]随着科技的进步，越来越多的医疗单位均采用电子病历记载用户的病灶数据，但是目前医疗数据繁杂，数据结构为影像图片数据、检验指标数据等，且电子病历的语义结构的最根本来源还是医生的询问，而在询问过程中可能用户对自己的实际情况并不了解，造成无法有效的联系当前实际检查结果，使得最终总结出的病灶数据并不准确，进而导致病灶数据的医学指标数据，而目前对于医学指标数据的常用处理方式为增加另一位医护人员对病灶数据的医学指标数据进行复核，但是复核还是基于医学询问的电子病历数据，且人为复核难免会出现或多或少的误差，使得最终处理医学指标数据的准确性和合理性较低，并不能为医学对象提供正确的决策。
[0003]上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

[0004]本专利技术的主要目的在于提供一种基于分簇数据融合算法的医学指标数据处理方法及装置，旨在解决现有技术处理医学指标数据的准确性和合理性较低的技术问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于分簇数据融合算法的医学指标数据处理方法，所述基于分簇数据融合算法的医学指标数据处理方法包括以下步骤：在检测到目标用户进行病灶引导性询问时，获取目标用户的面部表情数据和基础肢体语言数据；根据所述面部表情数据、基础肢体语言数据以及目标用户的常规记载病灶描述数据生成客观性检查方案；根据所述客观性检查方案确定多指标医学检查数据；通过分簇数据融合算法根据历史病灶归纳管理数据对所述多指标医学检查数据进行推理，得到目标病灶处理数据；根据所述目标病灶处理数据对目标对象处理病灶数据的医学指标数据进行处理。
[0006]可选地，所述根据所述面部表情数据、基础肢体语言数据以及目标用户的常规记载病灶描述数据生成客观性检查方案，包括：分别对所述面部表情数据、基础肢体语言数据进行数据清洗；分别对清洗后的面部表情数据、基础肢体语言数据进行特征提取，得到面部表情特征数据和肢体语言特征数据；通过预设面部表情的病灶数据识别策略确定与所述面部表情特征数据相关联的病灶数据以及通过预设肢体语言的病灶数据识别策略确定与所述肢体语言特征相关联的
病灶数据；对所述与所述面部表情特征数据相关联的病灶数据以及与所述肢体语言特征相关联的病灶数据进行聚合处理，得到隐含病灶数据；根据所述隐含病灶数据和所述目标用户的常规记载病灶描述数据进行合并；通过目标检查方案制定规则根据合并后的病灶数据生成客观性检查方案。
[0007]可选地，所述通过目标检查方案制定规则根据合并后的病灶数据生成客观性检查方案，包括：对合并后的病灶数据进行去重处理；按照规定的电子病例书写要求对去重后的病灶数据书进行结构化书写，以得到目标电子病历；通过目标检查方案制定规则根据所述目标电子病历生成客观性检查方案。
[0008]可选地，所述通过分簇数据融合算法根据历史病灶归纳管理数据对所述多指标医学检查数据进行推理，得到目标病灶处理数据之前，还包括：将所述多指标医学检查数据与目标电子病历中的内容进行融合，得到待分析融合医学数据；获取目标部门设置的病种治疗规则，并根据所述病种治疗规则确定病种治疗对象集合；在所述待分析融合医学数据未位于所述病种治疗对象集合时，根据所述病种治疗规则对所述多指标医学检查数据进行规范化处理；相应地，所述通过分簇数据融合算法根据历史病灶归纳管理数据对处理后的多指标医学检查数据进行推理，得到目标病灶处理数据，包括：通过分簇数据融合算法根据历史病灶归纳管理数据对处理后的多指标医学检查数据进行推理，得到目标病灶处理数据。
[0009]可选地，所述通过分簇数据融合算法根据历史病灶归纳管理数据对处理后的多指标医学检查数据进行推理，得到目标病灶处理数据，包括：根据预设分类算法对历史病灶归纳管理数据进行划分，得到历史病灶数据以及相对应的病灶数据归纳管理操作方式；通过目标线性融合回归算法根据指标新增规则对所述史病灶数据以及相对应的病灶数据归纳管理操作方式进行分析，得到与处理后的多指标医学检查相关联的医学指标数据；获取所述与处理后的多指标医学检查相关联的医学指标数据相对应的时间点；根据所述时间点和所述与处理后的多指标医学检查相关联的医学指标数据生成指标数据新增变化属性和病情补充特性适应数据；根据所述与处理后的多指标医学检查相关联的医学指标数据、所述处理后的多指标医学检查数据、指标数据新增变化属性以及病情补充特性适应数据确定目标推理指标；通过分簇数据融合算法根据所述目标推理指标对处理后的多指标医学检查数据进行推理，得到目标病灶处理数据。
[0010]可选地，所述通过分簇数据融合算法根据历史病灶归纳管理数据对所述多指标医学检查数据进行推理，得到目标病灶处理数据之后，还包括：
根据所述目标病灶处理数据对待处理病灶数据进行处理，得到已处理病灶数据；在数据跟踪验证湖内对所述待处理病灶数据和所述已处理病灶数据进行比对，并根据病灶数据比对结果生成待验证病灶数据曲线；在所述待验证病灶数据曲线未位于预设区间时，通过目标算法变量调节算法池对所述病灶处理数据进行调节；根据调节后的病灶处理数据和所述病灶处理数据确定待改进病灶数据和规范指标病灶数据；通过分簇数据融合算法对所述待改进病灶数据和规范指标病灶数据进行融合分析，以生成病灶处理数据调节策略；通过目标算法变量调节算法池根据所述病灶处理数据调节策略对调节后的病灶处理数据进行精准调节，直至精准调节后的病灶处理数据与已处理病灶数据的比对曲线位于所述预设区间。
[0011]可选地，所述根据所述目标病灶处理数据对目标对象处理病灶数据的医学指标数据进行处理，包括：根据所述目标病灶处理数据得到相对应的目标医学指标数据；在所述目标医学指标数据与所述目标对象处理病灶数据的医学指标数据不一致时，确定医学指标数据差异对象；根据所述医学指标数据差异对象确定差异影响结果；在所述差异影响结果为反方向影响结果时，根据所述目标医学指标数据对所述目标对象处理病灶数据的医学指标数据进行处理。
[0012]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种基于分簇数据融合算法的医学指标数据处理装置，所述基于分簇数据融合算法的医学指标数据处理装置包括：检测模块，用于在检测到目标用户进行病灶引导性询问时，获取目标用户的面部表情数据和基础肢体语言数据；生成模块，用于根据所述面部表情数据、基础肢体语言数据以及目标用户的常规记载病灶描述数据生成客观性检查方案；确定模块，用于根据所述客观性检查方案确定多指标医学检查数据；推理模块，用于通过分簇数据融合算法根据历史病灶归纳管理数据对所述多指标医学检查数据进行推理，得到目标病灶处理数据；处理模块，用于根据所述目标病灶处理数据对目标对象处理病灶数据的医学指标数据进行处理。
[0013]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种基于分簇数据融合算法的医学指标数据处理设备，所述基于分簇数据融合算法本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于分簇数据融合算法的医学指标数据处理方法，其特征在于，所述基于分簇数据融合算法的医学指标数据处理方法包括以下步骤：在检测到目标用户进行病灶引导性询问时，获取目标用户的面部表情数据和基础肢体语言数据；根据所述面部表情数据、基础肢体语言数据以及目标用户的常规记载病灶描述数据生成客观性检查方案；根据所述客观性检查方案确定多指标医学检查数据；通过分簇数据融合算法根据历史病灶归纳管理数据对所述多指标医学检查数据进行推理，得到目标病灶处理数据；根据所述目标病灶处理数据对目标对象处理病灶数据的医学指标数据进行处理。2.如权利要求1所述的基于分簇数据融合算法的医学指标数据处理方法，其特征在于，所述根据所述面部表情数据、基础肢体语言数据以及目标用户的常规记载病灶描述数据生成客观性检查方案，包括：分别对所述面部表情数据、基础肢体语言数据进行数据清洗；分别对清洗后的面部表情数据、基础肢体语言数据进行特征提取，得到面部表情特征数据和肢体语言特征数据；通过预设面部表情的病灶数据识别策略确定与所述面部表情特征数据相关联的病灶数据以及通过预设肢体语言的病灶数据识别策略确定与所述肢体语言特征相关联的病灶数据；对所述与所述面部表情特征数据相关联的病灶数据以及与所述肢体语言特征相关联的病灶数据进行聚合处理，得到隐含病灶数据；根据所述隐含病灶数据和所述目标用户的常规记载病灶描述数据进行合并；通过目标检查方案制定规则根据合并后的病灶数据生成客观性检查方案。3.如权利要求2所述的基于分簇数据融合算法的医学指标数据处理方法，其特征在于，所述通过目标检查方案制定规则根据合并后的病灶数据生成客观性检查方案，包括：对合并后的病灶数据进行去重处理；按照规定的电子病例书写要求对去重后的病灶数据书进行结构化书写，以得到目标电子病历；通过目标检查方案制定规则根据所述目标电子病历生成客观性检查方案。4.如权利要求1所述的基于分簇数据融合算法的医学指标数据处理方法，其特征在于，所述通过分簇数据融合算法根据历史病灶归纳管理数据对所述多指标医学检查数据进行推理，得到目标病灶处理数据之前，还包括：将所述多指标医学检查数据与目标电子病历中的内容进行融合，得到待分析融合医学数据；获取目标部门设置的病种治疗规则，并根据所述病种治疗规则确定病种治疗对象集合；在所述待分析融合医学数据未位于所述病种治疗对象集合时，根据所述病种治疗规则对所述多指标医学检查数据进行规范化处理；相应地，所述通过分簇数据融合算法根据历史病灶归纳管理数据对处理后的多指标医
学检查数据进行推理，得到目标病灶处理数据，包括：通过分簇数据融合算法根据历史病灶归纳管理数据对处理后的多指标医学检查数据进行推理，得到目标病灶处理数据。5.如权利要求4所述的基于分簇数据融合算法的医学指标数据处理方法，其特征在于，所述通过分簇数据融合算法根据历史病灶归纳管理数据对处理后的多指标医学检查数据进行推理，得到目标病灶处理数据，包括：根据预设分类算法对历史病灶归纳管理数据进行划分，得到历史病灶数据以及相对应的病灶数据归纳管理操作方式；通过目标线性融合回归算法根据指标新增规则对所述史病灶数据以及相对应的病灶数据归纳管理操作方式进行分析，得到与处理后的多指标医学检查相关联的医学指标数据；获取所述与处理后的多指标医学检查相关联的医学指标数据相对应的时间点；根据所述时间点和所...

【专利技术属性】
技术研发人员：舒振峰，陈颖志，刘洋，杨政，张世焱，
申请(专利权)人：深圳市指南针医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：