一种基于AI智能医嘱拆分的医疗辅助方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及智能医嘱拆分技术领域，揭露了一种基于AI智能医嘱拆分的医疗辅助方法及装置，包括：根据患者病种提取历史指标检测数据集，获取当前指标检测数据，计算当前指标检测数据与历史指标检测数据的相似度，提取最相似的历史指标检测数据对应的目标病例，提取目标病例的目标拆分医嘱，根据目标拆分医嘱进行患者护理检测，得到护理指标检测数据，根据护理指标检测数据与当前指标检测数据计算护理恢复值，获取对照恢复值，若护理恢复值大于等于对照恢复值，则返回上述获取患者的当前指标检测数据，若护理恢复值不大于等于对照恢复值，则提示用户输入标准拆分医嘱。本发明专利技术主要目的在于解决当前的医嘱拆分方式存在灵活性低，治疗效果不佳的问题。疗效果不佳的问题。疗效果不佳的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于AI智能医嘱拆分的医疗辅助方法及装置


[0001]本专利技术涉及一种基于AI智能医嘱拆分的医疗辅助方法及装置，属于智能医嘱拆分


技术介绍

[0002]医嘱是医生或医疗保健人员给予患者在诊疗、护理等方面的指导和建议，以协助患者治疗疾病。在制定医嘱时，医生需要考虑患者的症状、病史、体征等因素，然后根据这些因素制定个性化的治疗计划。
[0003]医嘱拆分是将一份医嘱按照不同的用药时间、用药剂量、用药途径等因素进行分割，以便患者按时按量的服药，从而提高治疗效果。当前的医嘱拆分方式主要是将一份医嘱拆分为多个可执行的护理任务，然后按照这些护理任务分步执行。这种医嘱拆分方式并不会根据病患恢复状况进行灵活改动，需要依靠医生进行医嘱的再次制定和拆分，因此当前的医嘱拆分方式存在灵活性低，治疗效果不佳的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于AI智能医嘱拆分的医疗辅助方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决当前的医嘱拆分方式存在灵活性低，治疗效果不佳的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供的一种基于AI智能医嘱拆分的医疗辅助方法，包括：
[0006]获取患者病种，根据所述患者病种在预构建的历史病种数据库中提取历史指标检测数据集；
[0007]获取患者的当前指标检测数据，计算所述当前指标检测数据与所述历史指标检测数据集中每个历史指标检测数据的相似度，得到最相似的历史指标检测数据；
[0008]提取最相似的历史指标检测数据对应的目标病例，在所述历史病种数据库中提取所述目标病例对应的目标拆分医嘱；
[0009]根据所述目标拆分医嘱进行患者护理检测，得到护理指标检测数据；
[0010]根据所述护理指标检测数据与所述当前指标检测数据计算护理恢复值；
[0011]获取所述目标病例的对照恢复值，判断所述护理恢复值是否大于等于所述对照恢复值；
[0012]若所述护理恢复值大于等于所述对照恢复值，则返回上述获取患者的当前指标检测数据的步骤；
[0013]若所述护理恢复值不大于等于所述对照恢复值，则提示用户输入标准拆分医嘱，完成基于AI智能医嘱拆分的医疗辅助。
[0014]可选地，所述计算所述当前指标检测数据与所述历史指标检测数据集中每个历史指标检测数据的相似度，得到最相似的历史指标检测数据，包括：
[0015]获取所述当前指标检测数据的诊疗检测时期；
[0016]判断所述诊疗检测时期是否为初诊检测时期；
[0017]若所述诊疗检测时期为初诊检测时期，则在所述历史指标检测数据集中提取初诊指标检测数据集；
[0018]根据预构建的相似度计算公式，计算所述当前指标检测数据与所述初诊指标检测数据集中每一个初诊指标检测数据的相似度，得到相似度集；
[0019]若所述诊疗检测时期不为初诊检测时期，则在所述历史指标检测数据集中提取复诊指标检测数据集；
[0020]根据所述相似度计算公式，计算所述当前指标检测数据与所述复诊指标检测数据集中每一个复诊指标检测数据的相似度，得到相似度集；
[0021]在所述相似度集中提取最大相似度对应的历史指标检测数据，得到所述最相似的历史指标检测数据。
[0022]可选地，所述相似度计算公式，如下所示：
[0023][0024]其中，S
j
表示所述历史指标检测数据集中第j个历史指标检测数据与所述当前指标检测数据的相似度，i表示检测指标序号，n表示检测指标总数，k1表示第1个检测指标的权重，p1表示历史指标检测数据中第1个检测指标的数值，P1表示当前指标检测数据中第1个检测指标的数值，k
i
表示第i个检测指标的权重，p
i
表示历史指标检测数据中第i个检测指标的数值，P
i
表示当前指标检测数据中第i个检测指标的数值。
[0025]可选地，所述根据所述相似度计算公式，计算所述当前指标检测数据与所述复诊指标检测数据集中每一个复诊指标检测数据的相似度，得到相似度集，包括：
[0026]接收所述当前指标检测数据对应的复诊检测周期；
[0027]根据所述复诊检测周期在所述复诊指标检测数据中提取同期指标检测数据；
[0028]根据所述相似度计算公式，计算所述当前指标检测数据与所述同期指标检测数据的相似度，得到所述相似度集。
[0029]可选地，所述在所述历史病种数据库中提取所述目标病例对应的目标拆分医嘱，包括：
[0030]在所述历史病种数据库中提取所述目标病例对应的原始拆分医嘱；
[0031]若所述诊疗检测时期为初诊检测时期，则在所述原始拆分医嘱中提取初诊拆分医嘱，将所述初诊拆分医嘱作为目标拆分医嘱；
[0032]若所述诊疗检测时期不为初诊检测时期，则根据所述复诊检测周期在所述原始拆分医嘱中提取目标拆分医嘱。
[0033]可选地，所述根据所述复诊检测周期在所述原始拆分医嘱中提取目标拆分医嘱，包括：
[0034]利用所述复诊检测周期在所述原始拆分医嘱中进行检测周期匹配，得到目标检测周期；
[0035]提取所述目标检测周期对应的拆分医嘱，得到所述目标拆分医嘱。
[0036]可选地，所述根据所述护理指标检测数据与所述当前指标检测数据计算护理恢复值，包括：
[0037]将所述护理指标检测数据进行描点拟合，得到各项护理指标对应的护理指标数据
曲线；
[0038]利用预构建的恢复积分面积公式，根据所述当前指标检测数据计算所述护理指标数据曲线的当前恢复积分面积；
[0039]获取所述患者的历史恢复积分面积，根据所述当前恢复积分面积及所述患者的历史恢复积分面积计算所述护理恢复值。
[0040]可选地，所述恢复积分面积公式，如下所示：
[0041][0042]其中，p
d
表示当前恢复积分面积，t
d
表示当前指标检测数据的检测时间，t
h
表示护理指标检测数据中单个复诊检测周期的最后一次检测时间，y1表示护理指标检测数据中第1个检测指标的变化函数值，表示当前指标检测数据1项指标数据的数值，表示当前指标检测数据i项指标数据的数值。
[0043]可选地，所述目标病例的对照恢复值，包括：
[0044]根据所述护理指标检测数据的检测时间，利用所述恢复积分面积公式计算所述目标病例的对照恢复积分面积；
[0045]获取所述目标病例的历史恢复积分面积，根据所述对照恢复积分面积及所述目标病例的历史恢复积分面积计算所述对照恢复值。
[0046]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种基于AI智能医嘱拆分的医疗辅助装置，所述装置包括：
[0047]历史指标检测数据集获取模块，用于获取患者病种，根据所述患者病种在预构建的历史病种数据库中提取历史指标检测数据集；
[0048]目标拆分医嘱提取模块，用于获取患者本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于AI智能医嘱拆分的医疗辅助方法，其特征在于，所述方法包括：获取患者病种，根据所述患者病种在预构建的历史病种数据库中提取历史指标检测数据集；获取患者的当前指标检测数据，计算所述当前指标检测数据与所述历史指标检测数据集中每个历史指标检测数据的相似度，得到最相似的历史指标检测数据；提取最相似的历史指标检测数据对应的目标病例，在所述历史病种数据库中提取所述目标病例对应的目标拆分医嘱；根据所述目标拆分医嘱进行患者护理检测，得到护理指标检测数据；根据所述护理指标检测数据与所述当前指标检测数据计算护理恢复值；获取所述目标病例的对照恢复值，判断所述护理恢复值是否大于等于所述对照恢复值；若所述护理恢复值大于等于所述对照恢复值，则返回上述获取患者的当前指标检测数据的步骤；若所述护理恢复值不大于等于所述对照恢复值，则提示用户输入标准拆分医嘱，完成基于AI智能医嘱拆分的医疗辅助。2.如权利要求1所述的基于AI智能医嘱拆分的医疗辅助方法，其特征在于，所述计算所述当前指标检测数据与所述历史指标检测数据集中每个历史指标检测数据的相似度，得到最相似的历史指标检测数据，包括：获取所述当前指标检测数据的诊疗检测时期；判断所述诊疗检测时期是否为初诊检测时期；若所述诊疗检测时期为初诊检测时期，则在所述历史指标检测数据集中提取初诊指标检测数据集；根据预构建的相似度计算公式，计算所述当前指标检测数据与所述初诊指标检测数据集中每一个初诊指标检测数据的相似度，得到相似度集；若所述诊疗检测时期不为初诊检测时期，则在所述历史指标检测数据集中提取复诊指标检测数据集；根据所述相似度计算公式，计算所述当前指标检测数据与所述复诊指标检测数据集中每一个复诊指标检测数据的相似度，得到相似度集；在所述相似度集中提取最大相似度对应的历史指标检测数据，得到所述最相似的历史指标检测数据。3.如权利要求2所述的基于AI智能医嘱拆分的医疗辅助方法，其特征在于，所述相似度计算公式，如下所示：其中，S
j
表示所述历史指标检测数据集中第j个历史指标检测数据与所述当前指标检测数据的相似度，i表示检测指标序号，n表示检测指标总数，k1表示第1个检测指标的权重，p1表示历史指标检测数据中第1个检测指标的数值，P1表示当前指标检测数据中第1个检测指标的数值，k
i
表示第i个检测指标的权重，p
i
表示历史指标检测数据中第i个检测指标的数值，P
i
表示当前指标检测数据中第i个检测指标的数值。
4.如权利要求2所述的基于AI智能医嘱拆分的医疗辅助方法，其特征在于，所述根据所述相似度计算公式，计算所述当前指标检测数据与所述复诊指标检测数据集中每一个复诊指标检测数据的相似度，得到相似度集，包括：接收所述当前指标检测数据对应的复诊检测周期；根据所述复诊检测周期在所述复诊指标检测数据中提取同期指标检测数据；根据所述相似度计算公式，计算所述当前指标检测数据与所述同期指标检测数据的相似度，得到所述相似度集。5.如权利要求1所述的基于AI智能医嘱拆分的医疗辅助方法，其特征在于，所述在所述历史...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩勇杰，
申请(专利权)人：浙江云圳技术有限公司，
类型：发明
国别省市：