基于聚类算法的蛇伤预后预测方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术属于蛇伤数据处理技术领域，涉及基于聚类算法的蛇伤预后预测方法、装置及电子设备。该方法包括：获取历史蛇伤病例数据，构建蛇伤病例数据库；提取蛇伤特征参数；筛选出蛇伤特征参数类似的历史蛇伤病例数据作为一个聚类，得到模型训练数据集；采用聚类算法对模型训练数据集进行无监督聚类学习，构建蛇伤病例预后预测模型；获取各个聚类对应的蛇伤恢复数据；将当前蛇伤病例数据输入蛇伤病例预后预测模型，得到蛇伤病例聚类结果；确定当前蛇伤病例数据的目标蛇伤恢复数据。本发明专利技术能快速进行蛇伤预后预测分析，从而获取蛇伤恢复数据，有助于提高蛇伤患者就医意愿，有效降低蛇伤致死致残率。致残率。致残率。

【技术实现步骤摘要】
基于聚类算法的蛇伤预后预测方法、装置及电子设备


[0001]本专利技术属于蛇伤数据处理
，具体而言，涉及基于聚类算法的蛇伤预后预测方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]我国每年蛇伤大约10万～20万人次，由于基层医院医生蛇伤医疗经验不足，蛇伤患者无法了解蛇伤预后状况，导致蛇伤患者到医院接受治疗的意愿不高，蛇伤致死致残率较高。现有技术对缺少对蛇伤预后状况的预测分析方法，而仅仅是医生根据医疗经验主观的判断蛇伤预后情况，因蛇伤种类复杂，蛇伤病例类型多样，医生仅凭医疗经验无法准确的判断蛇伤预后情况，因此迫切需要一种方法，在蛇伤患者到医院后，能快速给予蛇伤患者对预后情况的预测分析，有助于提高蛇伤患者就医意愿，促进更多蛇伤患者到基层医院接受正规蛇伤治疗，降低蛇伤致死致残率。

技术实现思路

[0003]为了解决上述技术问题，本专利技术提供基于聚类算法的蛇伤预后预测方法、装置及电子设备。
[0004]第一方面，本专利技术提供了基于聚类算法的蛇伤预后预测方法，包括：获取历史蛇伤病例数据，构建蛇伤病例数据库；从所述历史蛇伤病例数据中提取蛇伤特征参数；从所述蛇伤病例数据库中筛选出所述蛇伤特征参数类似的所述历史蛇伤病例数据，作为聚类模型的训练数据集；采用聚类算法对所述模型训练数据集进行无监督聚类学习，构建蛇伤病例预后预测模型；获取各个所述聚类对应的蛇伤恢复数据；获取当前蛇伤病例数据，将所述当前蛇伤病例数据输入所述蛇伤病例预后预测模型，得到蛇伤病例聚类结果；根据所述蛇伤病例聚类结果与各个所述聚类中的所述蛇伤恢复数据，确定当前蛇伤病例数据的目标蛇伤恢复数据。
[0005]第二方面，本专利技术提供了基于聚类算法的蛇伤预后预测装置，包括第一获取单元、提取单元、筛选单元、模型构建单元、第二获取单元、处理单元与输出单元；所述第一获取单元，用于获取历史蛇伤病例数据，构建蛇伤病例数据库；所述提取单元，用于从所述历史蛇伤病例数据中提取蛇伤特征参数；所述筛选单元，用于从所述蛇伤病例数据库中筛选出所述蛇伤特征参数类似的所述历史蛇伤病例数据，作为聚类模型的训练数据集；所述模型构建单元，用于采用聚类算法对所述模型训练数据集进行无监督聚类学习，构建蛇伤病例预后预测模型；
所述第二获取单元，用于获取各个所述聚类对应的蛇伤恢复数据；所述处理单元，用于获取当前蛇伤病例数据，将所述当前蛇伤病例数据输入所述蛇伤病例预后预测模型，得到蛇伤病例聚类结果；所述输出单元，用于根据所述蛇伤病例聚类结果与各个所述聚类中的所述蛇伤恢复数据，确定当前蛇伤病例数据的目标蛇伤恢复数据。
[0006]第三方面，本专利技术提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器；所述存储器，用于存储计算机操作指令；所述处理器，用于通过调用所述计算机操作指令，执行所述的基于聚类算法的蛇伤预后预测方法。
[0007]在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以做如下改进。
[0008]进一步，所述蛇伤特征参数包括蛇伤患者年龄、蛇伤患者性别、蛇伤种类、蛇伤伤口部位、蛇伤伤口严重程度、蛇伤患者生命体征数据与蛇伤患者生物指标数据。
[0009]进一步，采用聚类算法对所述模型训练数据集进行无监督聚类学习，构建蛇伤病例预后预测模型，包括：从每个所述聚类中随机选取若干个所述蛇伤病例数据作为样本，寻找所述样本初始的聚类中心；计算每个所述样本与各个初始的所述聚类中心之间的距离作为特征向量，把所述样本分配给距离最近的所述聚类中心；重新计算分配到所述样本的所述聚类的所述聚类中心；每分配一个所述样本，重新计算所述聚类的所述聚类中心，直到满足设定条件，得到蛇伤病例预后预测模型。
[0010]进一步，所述设定条件为所述样本与所述聚类中心之间的距离小于设定值或者分配次数达到设定值或者所有所述聚类的所述聚类中心每一次的变化值小于设定阈值。
[0011]进一步，所述蛇伤恢复数据包括蛇伤恢复程度数据与所述蛇伤恢复程度数据对应的蛇伤恢复概率数据。
[0012]本专利技术的有益效果是：本专利技术在蛇伤患者到医院后，能快速给予蛇伤患者对预后情况的预测分析，解决医生仅凭医疗经验无法准确的判断蛇伤预后情况的问题，获取蛇伤预后预测数据，有助于提高蛇伤患者就医意愿，促进更多蛇伤患者到基层医院接受正规蛇伤治疗，有效降低蛇伤致死致残率。
附图说明
[0013]图1为本专利技术实施例1提供的基于聚类算法的蛇伤预后预测方法的原理图；图2为本专利技术实施例2提供的基于聚类算法的蛇伤预后预测装置的原理图；图3为本专利技术实施例3提供的一种电子设备的原理图。
[0014]图标：30
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电子设备；310
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处理器；320
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总线；330
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存储器；340
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收发器。
具体实施方式
[0015]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是
本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
[0016]实施例1作为一个实施例，如附图1所示，为解决上述技术问题，本实施例提供基于聚类算法的蛇伤预后预测方法，包括：获取历史蛇伤病例数据，构建蛇伤病例数据库；从历史蛇伤病例数据中提取蛇伤特征参数；从蛇伤病例数据库中筛选出蛇伤特征参数类似的历史蛇伤病例数据，作为聚类模型的训练数据集；采用聚类算法对模型训练数据集进行无监督聚类学习，构建蛇伤病例预后预测模型；获取各个聚类对应的蛇伤恢复数据；获取当前蛇伤病例数据，将当前蛇伤病例数据输入蛇伤病例预后预测模型，得到蛇伤病例聚类结果；根据蛇伤病例聚类结果与各个聚类中的蛇伤恢复数据，确定当前蛇伤病例数据的目标蛇伤恢复数据。
[0017]本专利技术采用聚类算法，对模型训练数据集进行无监督聚类学习，不断迭代优化，获得蛇伤病例预后预测模型，对于类似聚类的蛇伤病例数据，医疗效果一般是类似的，因此本专利技术通过对蛇伤病例数据根据蛇伤特征参数进行聚类，得到各种聚类的蛇伤病例数据与各个聚类对应的蛇伤恢复数据，从而预测得到当前蛇伤病例数据对应的蛇伤恢复数据，即能够根据患者情况预测医疗效果；有利于医生与患者在当前蛇伤病例数据所在的蛇伤相似病例分类组别中，快速、准确的得到蛇伤患者蛇伤病例数据聚类分类结果，从而获取蛇伤预后预测数据，促进更多蛇伤患者到基层医院接受正规蛇伤治疗，有效降低蛇伤致死致残率。
[0018]在蛇伤患者到医院后，能快速给予蛇伤患者对预后情况的预测分析，解决医生仅凭医疗经验无法准确的判断蛇伤预后情况的问题。
[0019]可选的，蛇伤特征参数包括蛇伤患者年龄、蛇伤患者性别、蛇伤种类、蛇伤伤口部位、蛇伤伤口严重程度、蛇伤患者生命体征数据与蛇伤患者生物指标数据。
[0020]蛇伤特征参数能够影响蛇伤患者的预后情况，类似的上述蛇伤特征参数的蛇伤病例数据，预后情况具有相似性，因此根据上述蛇伤特征参数对蛇伤本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于聚类算法的蛇伤预后预测方法，其特征在于，包括：获取历史蛇伤病例数据，构建蛇伤病例数据库；从所述历史蛇伤病例数据中提取蛇伤特征参数；从所述蛇伤病例数据库中筛选出所述蛇伤特征参数类似的所述历史蛇伤病例数据，作为聚类模型的训练数据集；采用聚类算法对所述模型训练数据集进行无监督聚类学习，构建蛇伤病例预后预测模型；获取各个所述聚类对应的蛇伤恢复数据；获取当前蛇伤病例数据，将所述当前蛇伤病例数据输入所述蛇伤病例预后预测模型，得到蛇伤病例聚类结果；根据所述蛇伤病例聚类结果与各个所述聚类中的所述蛇伤恢复数据，确定当前蛇伤病例数据的目标蛇伤恢复数据。2.根据权利要求1所述基于聚类算法的蛇伤预后预测方法，其特征在于，所述蛇伤特征参数包括蛇伤患者年龄、蛇伤患者性别、蛇伤种类、蛇伤伤口部位、蛇伤伤口严重程度、蛇伤患者生命体征数据与蛇伤患者生物指标数据。3.根据权利要求1所述基于聚类算法的蛇伤预后预测方法，其特征在于，采用聚类算法对所述模型训练数据集进行无监督聚类学习，构建蛇伤病例预后预测模型，包括：从每个所述聚类中随机选取若干个所述蛇伤病例数据作为样本，寻找所述样本初始的聚类中心；计算每个所述样本与各个初始的所述聚类中心之间的距离作为特征向量，把所述样本分配给距离最近的所述聚类中心；重新计算分配到所述样本的所述聚类的所述聚类中心；每分配一个所述样本，重新计算所述聚类的所述聚类中心，直到满足设定条件，得到蛇伤病例预后预测模型。4.根据权利要求3所述基于聚类算法的蛇伤预后预测方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗彬，叶娟，刘江东，
申请(专利权)人：四川互慧软件有限公司，
类型：发明
国别省市：