一种用于人工智能麻醉的决策确定方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种用于人工智能麻醉的决策确定方法及系统，其方法，包括：获取目标患者的患者身份标识，并基于患者身份标识在预设病例数据库中对目标患者的患者病例进行调取；对所述患者病例进行读取，确定所述目标患者的病理信息，并基于所述病例信息确定所述目标患者当前的身体状况特征；对所述身体状况特征在决策终端中进行智能分析，并基于分析结果确定麻醉决策方案。通过确定目标患者的患者身份标识，从而有利于在预设病例数据库中对目标患者的患者病例进行调取，从而很好的掌握患者的身体状况特征，进而确定对目标患者的麻醉决策方案，该方法不仅极大的提高了对患者进行麻醉的安全性、准确性以及智能性，而且提高了麻醉操作的效率。作的效率。作的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种用于人工智能麻醉的决策确定方法及系统


[0001]本专利技术涉及智能麻醉
，特别涉及一种用于人工智能麻醉的决策确定方法及系统。

技术介绍

[0002]目前，由于在做手术中，几乎都会需要对患者进行麻醉，通过麻醉可以减轻患者的疼痛，医生在进行麻醉时，通常需要对患者的身体状况以及对麻醉的过敏等进行了解，从而对患者实行麻醉；
[0003]然而，现如今对麻醉方案的决策通常时根据医生的经验以及患者的症状人为制定麻醉方案，使得麻醉决策方案不能达到很客观的标准，因此，麻醉失误率以及麻醉的风险都很高，因此，为了提高麻醉决策方案的客观性以及增加对患者进行麻醉的安全性、准确性以及智能性，本专利技术提供了一种用于人工智能麻醉的决策确定方法及系统。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种用于人工智能麻醉的决策确定方法及系统，用以通过确定目标患者的患者身份标识，从而有利于在预设病例数据库中对目标患者的患者病例进行调取，从而很好的掌握患者的身体状况特征，进而确定对目标患者的麻醉决策方案，该方法不仅极大的提高了对患者进行麻醉的安全性、准确性以及智能性，而且提高了麻醉决策方案生成的客观性。
[0005]一种用于人工智能麻醉的决策确定方法，包括：
[0006]步骤1：获取目标患者的患者身份标识，并基于所述患者身份标识在预设病例数据库中对所述目标患者的患者病例进行调取；
[0007]步骤2：对所述患者病例进行读取，确定所述目标患者的病理信息，并基于所述病理信息确定所述目标患者当前的身体状况特征；
[0008]步骤3：对所述身体状况特征在决策终端中进行智能分析，并基于分析结果确定麻醉决策方案。
[0009]优选的，一种用于人工智能麻醉的决策方法，步骤1中，基于所述患者身份标识在预设病例数据库中对所述目标患者的病例进行调取的具体工作过程，包括：
[0010]读取所述患者身份标识，并基于所述患者身份标识在所述预设病例数据库中建立数据撷取关系；
[0011]基于所述数据撷取关系，在所述预设病例数据库中确定与所述患者身份标识相关的目标病例数据；
[0012]将所述目标病例数据进行打包，获取病例数据包，同时，基于所述患者身份标识为所述病例数据包添加目标标签；
[0013]基于所述目标标签，将所述病例数据包生成患者病例文件，并根据预设指令将所述患者病例文件进行调取。
[0014]优选的，一种用于人工智能麻醉的决策方法，步骤2中，对所述患者病例进行读取，确定所述目标患者的病理信息的具体工作过程，包括：
[0015]获取所述患者病例的页面信息，并基于所述患者病例的页面信息确定所述患者病例的病例关键词，其中，所述病例关键词包括：时间关键词、身体参数关键词；
[0016]基于所述时间关键词确定所述目标患者的就诊时间点，其中，所述就诊时间点等于或大于1，并基于所述身体参数关键词确定所述目标患者的体征检查数据；
[0017]基于所述时间关键词，读取所述目标患者的就诊时间点对应的所述目标患者的子体征检查数据；
[0018]同时，对所述子体征检查数据进行数据分析，得到所述目标患者对应的就诊时间下的子体征质量指标；
[0019]分别对所述子体征质量指标进行综合确定所述目标患者的当前病理信息。
[0020]优选的，一种用于人工智能麻醉的决策方法，分别对所述子体征质量指标进行综合确定所述目标患者的当前病理信息后，还包括：
[0021]将所述就诊时间点作为横坐标，并将所述子体征质量指标作为纵坐标建立身体质量坐标系，并进行数据记录；
[0022]基于所述身体质量坐标系，在所述就诊时间点上确定当前就诊时间点对应的子体征质量指标数值以及上一就诊时间点对应的子体征质量指标数值；
[0023]计算当前就诊时间点对应的子体征质量指标数值与上一就诊时间点对应的子体征质量指标数值的指标变化率；
[0024]根据所述指标变化率确定所述目标患者当前的相对身体状况。
[0025]优选的，一种用于人工智能麻醉的决策方法，步骤3中，确定麻醉决策方案后，还包括：
[0026]将所述身体状况特征对应的数据输入至所述预设终端中，并基于所述麻醉决策方案在预设智能终端进行预演，并在预演过程中实时记录麻醉测试数据；
[0027]读取所述麻醉测试数据，并将所述麻醉测试数据输入至方案评估模型中进行方案评估，并输出评估结果；
[0028]基于所述评估结果确定麻醉评估分值，并将所述麻醉决策方案的评估分值与预设分值进行比较，判断所述麻醉决策方案是否合格；
[0029]当所述麻醉方案的麻醉评估分值等于或大于所述预设分值时，则判定所述麻醉决策方案合格；
[0030]否则，则判定所述麻醉决策方案不合格。
[0031]优选的，一种用于人工智能麻醉的决策方法，判断所述麻醉决策方案是否合格后，还包括：
[0032]当所述麻醉决策方案合格时，确定所述目标患者的身体状况特征，并将所述身体状况特征在预设神经网络中进行学习；
[0033]基于学习结果，将所述麻醉决策方案存储至麻醉决策方案数据库中进行存储；
[0034]当所述麻醉决策方案不合格时，确定所述预设分值与所述麻醉评估分值的目标差值，并对所述评估结果进行分析，获取分析结果；
[0035]基于所述目标差值与所述分析结果对所述麻醉决策方案进行调整，直至所述麻醉
决策方案合格。
[0036]优选的，一种用于人工智能麻醉的决策方法，步骤1中，获取目标患者的患者身份标识的具体工作过程，包括：
[0037]获取所述目标患者的患者名称以及所述目标患者的就诊类型，并基于所述患者名称以及就诊类型生成身份读取指令；
[0038]获取目标医护人员的工作编号，并根据所述医护人员的工作编号确定所述医护人员的工作类型；
[0039]判断所述医护人员的工作类型与所述目标患者的就诊类型是否一致，并基于判断结果确定所述目标医护人员是否有权限调动所述身份读取指令；
[0040]当所述医护人员的工作类型与所述目标患者的就诊类型不一致时，所述目标医护人员没有权限调动所述身份读取指令；
[0041]当所述医护人员的工作类型与所述目标患者的就诊类型一致时，则所述目标医护人员有权限调动所述身份读取指令，同时，基于所述身份读取指令获取所述目标患者的身份信息；
[0042]根据所述身份信息并结合所述目标患者的就诊时间，生成目标患者的就诊编号，其中，所述目标患者的就诊编号即为所述目标患者的患者身份标识。
[0043]优选的，一种用于人工智能麻醉的决策方法，步骤2中，基于所述病理信息确定所述目标患者当前的身体状况特征的具体工作过程，包括：
[0044]获取N个历史病理信息，其中，所述N个历史病理信息包含N个患者的病理信息；
[0045]对所述N个历史病理信息进行读取，确定所述N个历史病理信息对应的N个病理特征；
[004本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于人工智能麻醉的决策确定方法，其特征在于，包括：步骤1：获取目标患者的患者身份标识，并基于所述患者身份标识在预设病例数据库中对所述目标患者的患者病例进行调取；步骤2：对所述患者病例进行读取，确定所述目标患者的病理信息，并基于所述病理信息确定所述目标患者当前的身体状况特征；步骤3：对所述身体状况特征在决策终端中进行智能分析，并基于分析结果确定麻醉决策方案。2.根据权利要求1所述的一种用于人工智能麻醉的决策方法，其特征在于，步骤1中，基于所述患者身份标识在预设病例数据库中对所述目标患者的病例进行调取的具体工作过程，包括：读取所述患者身份标识，并基于所述患者身份标识在所述预设病例数据库中建立数据撷取关系；基于所述数据撷取关系，在所述预设病例数据库中确定与所述患者身份标识相关的目标病例数据；将所述目标病例数据进行打包，获取病例数据包，同时，基于所述患者身份标识为所述病例数据包添加目标标签；基于所述目标标签，将所述病例数据包生成患者病例文件，并根据预设指令将所述患者病例文件进行调取。3.根据权利要求1所述的一种人工智能麻醉的决策确定方法，其特征在于，步骤2中，对所述患者病例进行读取，确定所述目标患者的病理信息的具体工作过程，包括：获取所述患者病例的页面信息，并基于所述患者病例的页面信息确定所述患者病例的病例关键词，其中，所述病例关键词包括：时间关键词、身体参数关键词；基于所述时间关键词确定所述目标患者的就诊时间点，其中，所述就诊时间点等于或大于1，并基于所述身体参数关键词确定所述目标患者的体征检查数据；基于所述时间关键词，读取所述目标患者的就诊时间点对应的所述目标患者的子体征检查数据；同时，对所述子体征检查数据进行数据分析，得到所述目标患者对应的就诊时间下的子体征质量指标；分别对所述子体征质量指标进行综合确定所述目标患者的当前病理信息。4.根据权利要求3所述的一种用于人工智能麻醉的决策方案，其特征在于，分别对所述子体征质量指标进行综合确定所述目标患者的当前病理信息后，还包括：将所述就诊时间点作为横坐标，并将所述子体征质量指标作为纵坐标建立身体质量坐标系，并进行数据记录；基于所述身体质量坐标系，在所述就诊时间点上确定当前就诊时间点对应的子体征质量指标数值以及上一就诊时间点对应的子体征质量指标数值；计算当前就诊时间点对应的子体征质量指标数值与上一就诊时间点对应的子体征质量指标数值的指标变化率；根据所述指标变化率确定所述目标患者当前的相对身体状况。5.根据权利要求1所述的一种用于人工智能麻醉的决策确定方法，其特征在于，步骤3
中，确定麻醉决策方案后，还包括：将所述身体状况特征对应的数据输入至所述预设终端中，并基于所述麻醉决策方案在预设智能终端进行预演，并在预演过程中实时记录麻醉测试数据；读取所述麻醉测试数据，并将所述麻醉测试数据输入至方案评估模型中进行方案评估，并输出评估结果；基于所述评估结果确定麻醉评估分值，并将所述麻醉决策方案的评估分值与预设分值进行比较，判断所述麻醉决策方案是否合格；当所述麻醉方案的麻醉评估分值等于或大于所述预设分值时，则判定所述麻醉决策方案合格；否则，则判定所述麻醉决策方案不合格。6.根据权利要求5所述的一种用于人工智能麻醉的决策确定方法，其特征在于，判断所述麻醉决策方案是否合格后，还包括：当所述麻醉决策方案合格时，确定所述目标患者的身体状况特征，并将所述身体状况特征在预设神经网络中进行学习；基于学习结果，将所述麻醉决策方案存储至麻醉决策方案数据库中进行存储；当所述麻醉决策方案不合格时，确定所述预设分值与所述麻醉评估分值的目标差值，并对所述评估结果进行分析，获取分析结果；基于所述目标差值与所述分析结果对所述麻醉决策方案进行调整，直至所述麻醉决策方案合格。7.根据权利要求1所述的一种用于人工智能麻醉的决策确定方法，其特征在于，步骤1中，获取目标患者的患者身份标识的具体工作过程，...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔德荣，杨建军，王天龙，耿智隆，车向明，董榕，卞汉道，
申请(专利权)人：深圳元海恒鑫医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：