一种营养状况预测装置制造方法及图纸

本申请公开一种营养状况预测装置

【技术实现步骤摘要】
一种营养状况预测装置、系统、方法和电子设备


[0001]本申请涉及医疗领域，更具体地说，涉及一种营养状况预测装置
、
系统
、
方法和电子设备
。

技术介绍

[0002]每位新患者入院时，医院应在
24
小时内确定患者的营养状况，若患者存在营养不良，则会影响患者的住院结局，比如延长住院时间
、
增加死亡率等
。
由于没有统一的指标且进行营养状况确认的人员大都是没有临床营养专业知识的医护人员，导致营养状况确定的准确度不高
。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请提供了一种营养状况预测装置
、
系统
、
方法和电子设备，用于解决营养状况确定的准确度不高的问题
。
[0004]为了实现上述目的，现提出的方案如下：
[0005]一种营养状况预测装置，所述装置包括：
[0006]病历接收模块，用于获取用户的电子病历；
[0007]病历处理模块，用于从所述电子病历中提取所述电子病历携带的多种参数；
[0008]图像获得模块，用于获得所述用户的面部区域的图像；
[0009]预测模块，用于从所述图像中提取所述面部区域的图像特征，并根据所述多种参数和所述图像特征，获取所述用户的营养状况预测结果
。
[0010]可选的，所述装置还包括：
[0011]营养支持建议模块，用于基于所述用户的营养状况预测结果，生成并输出营养支持推荐信息，所述营养支持推荐信息包括膳食指导
、
口服营养补充
、
肠内营养支持
、
肠外营养支持中的至少一种
。
[0012]可选的，所述病历处理模块具体配置为：
[0013]若所述电子病历中的数据类别为自然语言数据，则通过预先训练的命名实体识别模型获取所述电子病历携带的多种参数；
[0014]和
/
或
[0015]若所述电子病历中的数据类别为结构化数据，则抽取所述电子病历携带的多种参数
。
[0016]可选的，所述图像获得模块包括：
[0017]图片获取子单元，用于获取所述用户的面部的第一图片
、
第二图片和第三图片，所述第一图片为所述用户的正面面部照片，所述第二图片为所述用户的面部左侧面
90
°
照片，所述第三图片为所述用户的右侧面
90
°
照片；
[0018]关键点提取子单元，用于通过预设关键点检测模型提取所述第一图片
、
所述第二图片和所述第三图片中的面部关键点；
[0019]区域确定子单元，用于根据所述面部关键点确定所述用户的面部区域中面部关键区域的图像
。
[0020]可选的，所述预测模块包括：
[0021]特征获取子单元，用于通过卷积从所述图像中提取所述面部区域的图像特征；
[0022]全连接子单元，用于将所述多种参数和所述图像特征进行融合拼接，获得融合特征，基于所述融合特征进行分类，基于分类结果获得所述用户的营养状况预测结果
。
[0023]一种营养状况预测系统，所述系统包括：用户端设备
、
医生端设备和服务器，
[0024]所述医生端设备中存储有用户的电子病历，所述医生端设备将所述用户的电子病历上传到所述服务器中；
[0025]所述用户端设备带有摄像头，所述用户端设备采集所述用户的面部区域的图像并上传到所述服务器中；
[0026]所述服务器从所述电子病历中提取所述电子病历携带的多种参数，从所述图像中提取所述面部区域的图像特征，根据所述多种参数和所述图像特征，获取所述用户的营养状况预测结果
。
[0027]可选的，所述服务器还将所述营养状况预测结果发送到所述用户端设备和
/
或所述医生端设备
。
[0028]可选的，所述服务器还基于所述营养状况预测结果，生成所述用户的营养支持推荐信息，并将所述营养支持推荐信息输出至所述用户端设备和
/
或所述医生端设备，所述营养支持推荐信息包括膳食指导
、
口服营养补充
、
肠内营养支持
、
肠外营养支持中的至少一种
。
[0029]一种营养状况预测方法，所述方法包括：
[0030]获取用户的电子病历；
[0031]从所述电子病历中提取所述电子病历携带的多种参数；
[0032]获得所述用户的面部区域的图像；
[0033]从所述图像中提取所述面部区域的图像特征，并根据所述多种参数和所述图像特征，获取所述用户的营养状况预测结果
。
[0034]一种电子设备，包括存储器和处理器；
[0035]所述存储器，用于存储程序；
[0036]所述处理器，用于执行所述程序，实现上述的营养状况预测方法的各个步骤
。
[0037]本申请提供了一种营养状况预测装置
、
系统
、
方法和电子设备，该装置可以结合患者的电子病历数据和面部区域的特征预测患者的营养状况，当医护人员在确定患者营养状况时可以将所述预测结果作为参考，有效提高营养状况预测的准确度
。
附图说明
[0038]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图
。
[0039]图1为本申请实施例提供的一种营养状况预测装置的结构示意图；
[0040]图2为本申请实施例提供的一种面部图片的示意图；
[0041]图3为本申请实施例提供的一种营养状况预测方法的流程示意图；
[0042]图4为本申请实施例提供的一种电子设备的硬件结构框图
。
具体实施方式
[0043]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚
、
完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例
。
基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围
。
[0044]如图1所示，本申请实施例提供了一种营养状况预测装置，该装置可以包括：
[0045]病历接收模块
100
，用于获取用户的电子病历
。
[0046]其中，电子病历可以为记录用户个人数据的文本数据，其中，用户的电子病历数据可以保存在服务器中，便于用户或医生查询
。
本实施例可以本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种营养状况预测装置，其特征在于，所述装置包括：病历接收模块，用于获取用户的电子病历；病历处理模块，用于从所述电子病历中提取所述电子病历携带的多种参数；图像获得模块，用于获得所述用户的面部区域的图像；预测模块，用于从所述图像中提取所述面部区域的图像特征，并根据所述多种参数和所述图像特征，获取所述用户的营养状况预测结果
。2.
根据权利要求1所述的营养状况预测装置，其特征在于，所述装置还包括：营养支持建议模块，用于基于所述用户的营养状况预测结果，生成并输出营养支持推荐信息，所述营养支持推荐信息包括膳食指导
、
口服营养补充
、
肠内营养支持
、
肠外营养支持中的至少一种
。3.
根据权利要求1所述的营养状况预测装置，其特征在于，所述病历处理模块具体配置为：若所述电子病历中的数据类别为自然语言数据，则通过预先训练的命名实体识别模型获取所述电子病历携带的多种参数；和
/
或若所述电子病历中的数据类别为结构化数据，则抽取所述电子病历携带的多种参数
。4.
根据权利要求1所述的营养状况预测装置，其特征在于，所述图像获得模块包括：图片获取子单元，用于获取所述用户的面部的第一图片
、
第二图片和第三图片，所述第一图片为所述用户的正面面部照片，所述第二图片为所述用户的面部左侧面
90
°
照片，所述第三图片为所述用户的右侧面
90
°
照片；关键点提取子单元，用于通过预设关键点检测模型提取所述第一图片
、
所述第二图片和所述第三图片中的面部关键点；区域确定子单元，用于根据所述面部关键点确定所述用户的面部区域中面部关键区域的图像
。5.
根据权利要求1所述的营养状况预测装置，其特征在于，所述预测模块包括：特征获取子单元，用于通过卷积从所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈伟，王雪，胡佳慧，姚宽达，赵伟，陈沫汐，韩美芬，赵琬清，付锦，方安，唐泳，
申请(专利权)人：北京富通智康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：