【技术实现步骤摘要】
集成电子病历的内分泌病人个性化健康管理系统
[0001]本专利技术涉及智能医疗
，尤其是一种集成电子病历的内分泌病人个性化健康管理系统。
技术介绍
[0002]内分泌疾病是指内分泌腺或神经内分泌细胞功能异常导致的疾病，其中包括糖尿病、甲状腺疾病、肾上腺疾病等多种常见疾病。随着生活方式的改变、老龄化人口的增加以及人口的增长，内分泌疾病的发病率呈现出逐年上升的趋势。同时，内分泌疾病的治疗管理与普通疾病治疗管理存在较大差异，差异包括：
①
、多数内分泌疾病在大多数情况下并不影响病人的日常生活，容易被忽视，病人自我管理能力的不同极大的影响治疗管理效果；
②
、内分泌疾病的治疗与普通疾病的根治治疗目标有所不同，在前沿医学研究中，一般建议以兼顾病人的基本生活品质作为基础前提，基本生活品质与个体差异关联性大；
③
、内分泌疾病通常是长期的、难以根治的，动态管理用药方案的需求普遍；
④
、同样的病灶表现，患者的年龄、性别、病史、症状等因素的不同也将影响治疗效果。因此，内分...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种集成电子病历的内分泌病人个性化健康管理系统，其特征在于，包括：电子病历库，所述电子病历库存储内分泌患者就诊数据；患者服务库，所述患者服务库存储内分泌患者诊疗服务类型；以及推荐模块，所述推荐模块根据所述患者就诊数据与所述患者诊疗服务类型进行元学习训练得到患者服务推荐模型，并根据患者更新的就诊数据向医生以及患者推荐相应服务类型；其中，所述推荐模块具有元学习训练单元和数据类聚单元；其中，所述数据类聚单元以患者属性参数为条件，以周期T对系统数据进行提取类聚，并将类聚数据推送至元学习训练单元；其中，所述元学习训练单元以所述类聚数据以及当前模型为基础，重新训练获得优化模型；其中，属性参数为患者的自然参数。2.根据权利要求1所述的集成电子病历的内分泌病人个性化健康管理系统，其特征在于，所述推荐模块还包括：获取单元，用以获取患者样本数据集，所述样本数据集包括内分泌患者就诊数据以及相应的患者诊疗服务类型；第一训练单元，用以输入所述样本数据集至卷积神经网络中进行训练得到第一训练模型；第二训练单元，用以输入所述患者的元知识集至所述第一训练模型中再次进行训练得到元参数学习模型，所述元知识集包括多个不同患者的样本数据集；第三训练单元，用以输入所述样本数据集至所述元参数学习模型进行训练得到所述患者诊疗服务类型；输入单元，用以输入患者的更新的就诊数据至所述推荐模块得到相应推荐服务类型。3.根据权利要求2所述的集成电子病历的内分泌病人个性化健康管理系统，其特征在于，所述第一训练单元包括：特征提取子单元，用以输入所述患者的就诊信息至第一卷积神经网络中进行特征提取得到第一特征向量，输入所述服务类型至第二卷积神经网络中进行特征提取得到第二特征向量；建立子单元，用以建立所述第一特征向量与所述第二特征向量的相似度函数；计算子单元，用以对所述相似度函数进行最优化求解得所述第一训练模型，并用以将所述患者就诊数据映射至所述患者诊疗服务类型的相同维度。4.根据权利要求2所述的集成电子病历的内分泌病人个性化健康管理系统，其特征在于，所述第二训练单元包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：雷艺，
申请(专利权)人：西南医科大学附属医院，
类型：发明
国别省市：
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