【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智慧医疗，特别是涉及一种基于病患信息的全病程管理平台的应用方法及系统。
技术介绍
1、随着科学技术的不断发展，计算机技术也越来越广泛的应用到医疗系统中，在现有技术中，医疗系统仅能实现对病程的单个或几个环节的处理，无法实现全病程的处理，从而导致在健康监管过程中，医生与患者之间缺乏及时有效的跟踪，难以及时给出相应的健康提示。
2、因此，亟需提出一种能够对病患信息进行有效分析的基于病患信息的全病程管理平台的应用方法及系统。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种对病患信息进行有效分析的基于病患信息的全病程管理平台的应用方法及系统。
2、一方面，提供一种基于病患信息的全病程管理平台的应用方法，所述方法包括：
3、采集病患信息，所述病患信息至少包括：病患诊疗信息、病患生活环境信息、生活习惯信息以及经济状况信息；
4、预处理所述病患信息，并根据预处理结果，提取所述病患信息中的第一关键特征；
5、基于所述第一关键特征，构建全病程网络架构，并提取所述全病程网络架构中的第二关键特征；
6、将目标第二关键特征输入至预构建的潜在风险评估模型中，得到潜在风险评估结果；
7、计算获取所述目标风险评估结果与目标第一关键特征之间的稳定性系数，并根据所述稳定性系数，确定是否发出健康提示。
8、可选的，所述病患信息的预处理方法包括：
9、对所述病患信息进行数据清洗；
11、将目标时间节点对应的病患信息对应的赋值输入至第二预设映射表中，基于所述第二预设映射表，提取所述病患信息中的第一关键特征。
12、可选的，所述根据预处理结果，提取所述病患信息中的第一关键特征包括：
13、计算目标时间节点与相邻时间节点中目标病患信息的赋值的差值绝对值；
14、响应于检测到所述差值绝对值大于第一预设值时，定义所述目标时间节点对应的病患信息为第一关键特征。
15、可选的，基于所述第一关键特征，构建全病程网络架构包括：
16、获取第一关键特征对应的目标病患信息以及目标时间节点；
17、将所述目标时间节点作为目标网络架构中的x坐标，将目标病患信息中的病患诊疗信息对应的赋值作为目标网络架构中的y坐标，将目标病患信息中的除病患诊疗信息外其他信息对应的赋值均值的拟合值作为目标网络架构中的z坐标，所述拟合值的计算公式包括：
18、
19、其中，表示拟合值，表示病患生活环境信息对应的赋值均值，表示生活习惯信息对应的赋值均值，表示经济状况信息对应的赋值均值，、、均表示权重系数；
20、定义目标网络架构包括多个三维坐标（x,y,z），将多个第一关键特征对应的病患信息对应的相关值以及时间节点映射入所述目标网络架构，生成所述全病程网络架构。
21、可选的，提取所述全病程网络架构中的第二关键特征包括：
22、分别计算目标网络架构中目标时间节点对应的多个三维坐标与坐标原点的斜率值，并按照斜率值大小进行排序；
23、响应于检测到最大斜率值与最小斜率值的差值大于第二预设值时，去除所述最大斜率值与最小斜率值，并计算剩余斜率值的平均值；
24、响应于检测到最大斜率值与最小斜率值的差值小于或等于第二预设值时，计算所有斜率值的平均值；
25、响应于检测到所述平均值大于第三预设值时，确定所述平均值对应的目标时间节点对应的病患信息相关值为所述第二关键特征。
26、可选的，将目标第二关键特征输入至预构建的潜在风险评估模型中，得到潜在风险评估结果包括：
27、获取目标第二关键特征，所述目标第二关键特征包括当前时间节点对应的第二关键特征以及相邻时间节点对应的第二关键特征；
28、将所述当前第二关键特征以及相邻第二关键特征输入至预构建的潜在风险评估模型中，所述预构建的潜在风险评估模型包括：
29、
30、其中，表示在时间节点对应的状态量值，表示修正函数，表示在时间节点对应的状态量值，、为耦合系数，分别表示时间节点和时间节点在全病程网络架构中耦合关系的强弱情况，表示时间节点对应的三维坐标节点数量，表示用药有效率，表示用药损伤因子，表示病患信息参数变量赋权之和，表示时间节点对应的病患信息参数变量值，表示常数；
31、基于时间节点对应的状态量值以及第三预设映射表，确定所述潜在风险评估结果。
32、可选的，计算获取所述目标风险评估结果与目标第一关键特征之间的稳定性系数包括：
33、响应于检测到潜在风险评估结果大于第四预设值时，基于目标函数，计算获取所述目标风险评估结果与目标第一关键特征之间的稳定性系数，所述目标函数包括：
34、
35、其中，表示稳定性系数，表示目标第一关键特征对应的病患信息的赋值平均值，表示目标第一关键特征对应的病患信息激发风险的概率之和，表示风险因子，表示时间维度赋值,表示潜在风险评估结果。
36、可选的，根据所述稳定性系数，确定是否发出健康提示包括：
37、响应于检测到所述稳定性系数小于第五预设值时，向终端发出健康提示。
38、另一方面，提供了一种基于病患信息的全病程管理平台的应用系统，所述系统包括：
39、信息采集模块，用于采集病患信息，所述病患信息至少包括：病患诊疗信息、病患生活环境信息、生活习惯信息以及经济状况信息；
40、预处理模块，用于预处理所述病患信息，并根据预处理结果，提取所述病患信息中的第一关键特征；
41、特征提取模块，用于基于所述第一关键特征，构建全病程网络架构，并提取所述全病程网络架构中的第二关键特征；
42、风险评估模块，用于将目标第二关键特征输入至预构建的潜在风险评估模型中，得到潜在风险评估结果；
43、健康提示模块，用于计算获取所述目标风险评估结果与目标第一关键特征之间的稳定性系数，并根据所述稳定性系数，确定是否发出健康提示。
44、再一方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
45、采集病患信息，所述病患信息至少包括：病患诊疗信息、病患生活环境信息、生活习惯信息以及经济状况信息；
46、预处理所述病患信息，并根据预处理结果，提取所述病患信息中的第一关键特征；
47、基于所述第一关键特征，构建全病程网络架构，并提取所述全病程网络架构中的第二关键特征；
48、将目标第二关键特征输入至预构建的潜在风险评估模型中，得到潜在风险评估结果；
49、计算获取所述目标风险评估结果与目标第一关键特征之间的稳定性系数，并根据本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于病患信息的全病程管理平台的应用方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于病患信息的全病程管理平台的应用方法，其特征在于，所述根据预处理结果，提取所述病患信息中的第一关键特征包括：
3.根据权利要求2所述的基于病患信息的全病程管理平台的应用方法，其特征在于，基于所述第一关键特征，构建全病程网络架构包括：
4.根据权利要求3所述的基于病患信息的全病程管理平台的应用方法，其特征在于，提取所述全病程网络架构中的第二关键特征包括：
5.根据权利要求4所述的基于病患信息的全病程管理平台的应用方法，其特征在于，将目标第二关键特征输入至预构建的潜在风险评估模型中，得到潜在风险评估结果包括：
6.根据权利要求5所述的基于病患信息的全病程管理平台的应用方法，其特征在于，计算获取所述目标风险评估结果与目标第一关键特征之间的稳定性系数包括：
7.根据权利要求6所述的基于病患信息的全病程管理平台的应用方法，其特征在于，根据所述稳定性系数，确定是否发出健康提示包括：
8.一种应用如权利要求1-
...【技术特征摘要】
1.一种基于病患信息的全病程管理平台的应用方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于病患信息的全病程管理平台的应用方法，其特征在于，所述根据预处理结果，提取所述病患信息中的第一关键特征包括：
3.根据权利要求2所述的基于病患信息的全病程管理平台的应用方法，其特征在于，基于所述第一关键特征，构建全病程网络架构包括：
4.根据权利要求3所述的基于病患信息的全病程管理平台的应用方法，其特征在于，提取所述全病程网络架构中的第二关键特征包括：
5.根据权利要求4所述的基于病患信息的全病程管理平...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴志培，张邦群，
申请(专利权)人：厦门培邦信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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