【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学系统，具体为一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估系统。
技术介绍
1、外科手术风险评估是指在进行外科手术之前，通过对患者的临床数据和相关信息进行分析和评估，来预测手术的风险程度和可能的并发症发生情况。这种评估可以帮助外科医生在手术前做出更明智的决策，包括是否进行手术、选择何种手术方式以及采取何种预防措施等。通过准确评估手术风险，可以提高手术的安全性和成功率，减少并发症的发生。
2、人工智能技术可以提高外科手术风险评估的准确性和个性化程度。人工智能技术可以利用大数据和机器学习算法，对患者的临床数据进行分析和建模，从而预测手术的风险程度和可能的并发症发生情况。
3、通过人工智能技术，可以更全面地考虑患者的各种特征和风险因素，包括年龄、性别、基本健康状况、病史、实验室检查结果等。同时，人工智能模型可以通过学习大量的临床数据和手术结果数据，发现特征之间的复杂关系和潜在规律，从而提高风险评估的准确。
4、一般的医院在临床医疗过程中并未使用对于外科手术进行风险评估的工具，临床医生一般仅根据自身经验规避风险，由于医生水平不一，因此不同水平的医生可能对同一患者产生不一致的医疗意见，并且由于患者治疗时间长，医生对于手术全周期风险评估存在疏漏的风险。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估系统，解决了医生评估意见不一以及存在产生疏漏的风险的问题。>
3、(二)技术方案
4、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估系统，包括数据处理模块、特征处理模块、风险模型开发模块、模型应用和预测模块、结果展示和报告生成模块、系统优化和改进模块和功能拓展模块，所述数据处理模块包括数据库和数据采集接口，所述特征处理模块包括特征算法，所述风险模型开发模块包括机器学习算法和模型训练和验证，所述模型应用和预测模块包括风险评估接口和风险程度预测，所述结果展示和报告生成模块包括风险报告生成和可视化界面，所述系统优化和改进模块包括持续迭代更新和反馈机制，所述功能拓展模块包括拓展功能。
5、优选的，所述特征算法包括数据预处理，所述数据预处理连接特征选择，所述特征选择连接特征提取，所述特征提取连接特征归一化，所述特征归一化连接特征降维。
6、优选的，所述反馈机制包括数据收集，所述数据收集连接反馈分析，所述反馈分析连接系统升级，所述系统升级连接系统验证，所述系统验证连接循环迭代。
7、优选的，所述拓展功能包括实时数据采集和监测模块、多模态数据融合模块、个性化风险评估模块、风险管理和干预模块、数据隐私和安全模块和多中心协作模块。
8、一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估方法，具体包括以下步骤：
9、s1.数据收集和预处理
10、收集患者的基本信息，包括年龄、性别、身高、体重，收集患者的病历信息，包括疾病诊断、病史、手术史，收集患者的检查结果，包括血液检查、影像学检查、生理参数，收集手术记录，包括手术类型、手术器械、手术时间，对收集的数据进行预处理，包括数据清洗、去噪和填补缺失值；
11、s2.特征选择和提取
12、使用相关性分析、方差分析、互信息方法进行特征选择，选择与手术风险相关的特征，根据领域知识和统计方法，从选择的特征中提取更高层次的特征表示；
13、s3.特征归一化
14、对提取的特征进行归一化处理，以消除不同特征之间的量纲差异；
15、s4.模型训练和优化
16、使用机器学习或深度学习算法对模型进行训练和优化，根据数据特点选择合适的算法；
17、s5.模型评估和验证
18、使用独立的测试数据集对训练好的模型进行评估和验证，评估模型的准确性、召回率、精确度指标，比较模型的性能；
19、s6.系统集成和部署
20、将训练好的模型集成到智能化外科手术风险评估系统中，并设计用户友好的界面，使医生可以方便地输入患者的信息并获取风险评估结果，结合系统应提供提示和参考，帮助医生在手术前确定方案、手术中进行方案调整和术后进行康复参考；
21、s7.反馈机制和持续改进
22、收集系统的输出结果、医生的决策和患者的实际情况反馈数据，对系统进行分析和评估。
23、优选的，各步骤加密机制如下：
24、a.数据收集和预处理
25、在数据收集过程中，确保患者的个人身份信息得到保护，采用匿名化和脱敏处理方法，对收集的数据进行加密处理；
26、b.特征选择和提取
27、在特征选择和提取过程中，避免使用与患者身份相关的特征；
28、c.特征归一化
29、在特征归一化过程中，确保数据的归一化处理不会泄露患者的个人身份信息；
30、d.模型训练和优化
31、在模型训练和优化过程中，采用安全的机器学习算法，如同态加密、差分隐私方法；
32、e.模型评估和验证
33、在模型评估和验证过程中，对输出结果进行加密处理，确保患者的隐私信息不会被泄露；
34、f.系统集成和部署
35、在系统集成和部署过程中，采用安全的网络传输协议和加密算法，确保患者数据在传输和存储过程中的安全性；
36、g.反馈机制和持续改进
37、在反馈机制和持续改进过程中，对收集的反馈数据进行加密处理，确保患者隐私信息的安全。
38、优选的，s4模型训练和优化策略如下：
39、a.模型选择和训练
40、在模型选择阶段，根据具体的外科手术风险评估需求，选择适合的机器学习模型，如决策树、随机森林、支持向量机，在模型训练过程中，使用合适的算法和参数进行训练；
41、b.特征工程
42、在特征工程过程中，根据具体的外科手术风险评估需求，选择合适的特征，并进行适当的处理和转换，如特征选择、特征缩放、特征组合，并选择合适的特征工程方法；
43、c.模型调优
44、在模型调优过程中，使用交叉验证方法，选择最优的模型参数，以提高模型的准确性和泛化能力，可进行模型集成，将多个模型进行组合；
45、d.模型解释和可解释性
46、在模型解释和可解释性方面，可以使用可解释性较强的模型，如决策树，以便医生和患者能够理解模型的预测结果和决策依据。
47、优选的，对于s5模型评估和验证，使用标记的训练数据进行模型训练，并使用交叉验证方法进行模型优化。
48、(三)有益效果
49、本专利技术提供了一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估系统。具备以下
50、有益效果：
51、1、本专利技术提供了一种基于人本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估系统，包括数据处理模块(1)、特征处理模块(2)、风险模型开发模块(3)、模型应用和预测模块(4)、结果展示和报告生成模块(5)、系统优化和改进模块(6)和功能拓展模块(7)，其特征在于：所述数据处理模块(1)包括数据库(8)和数据采集接口(9)，所述特征处理模块(2)包括特征算法(10)，所述风险模型开发模块(3)包括机器学习算法(11)和模型训练和验证(12)，所述模型应用和预测模块(4)包括风险评估接口(13)和风险程度预测(14)，所述结果展示和报告生成模块(5)包括风险报告生成(15)和可视化界面(16)，所述系统优化和改进模块(6)包括持续迭代更新(17)和反馈机制(18)，所述功能拓展模块(7)包括拓展功能(19)。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估系统，其特征在于：所述特征算法(10)包括数据预处理(26)，所述数据预处理(26)连接特征选择(27)，所述特征选择(27)连接特征提取(28)，所述特征提取(28)连接特征归一化(29)，所述特征归一化(29)连接特征降维(30)
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估系统，其特征在于：所述反馈机制(18)包括数据收集(31)，所述数据收集(31)连接反馈分析(32)，所述反馈分析(32)连接系统升级(33)，所述系统升级(33)连接系统验证(34)，所述系统验证(34)连接循环迭代(35)。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估系统，其特征在于：所述拓展功能(19)包括实时数据采集和监测模块(20)、多模态数据融合模块(21)、个性化风险评估模块(22)、风险管理和干预模块(23)、数据隐私和安全模块(24)和多中心协作模块(25)。
5.一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估方法，其特征在于：各步骤加密机制如下：
7.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估方法，其特征在于：S4模型训练和优化策略如下：
8.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估方法，其特征在于：对于S5模型评估和验证，使用标记的训练数据进行模型训练，并使用交叉验证方法进行模型优化。
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估系统，包括数据处理模块(1)、特征处理模块(2)、风险模型开发模块(3)、模型应用和预测模块(4)、结果展示和报告生成模块(5)、系统优化和改进模块(6)和功能拓展模块(7)，其特征在于：所述数据处理模块(1)包括数据库(8)和数据采集接口(9)，所述特征处理模块(2)包括特征算法(10)，所述风险模型开发模块(3)包括机器学习算法(11)和模型训练和验证(12)，所述模型应用和预测模块(4)包括风险评估接口(13)和风险程度预测(14)，所述结果展示和报告生成模块(5)包括风险报告生成(15)和可视化界面(16)，所述系统优化和改进模块(6)包括持续迭代更新(17)和反馈机制(18)，所述功能拓展模块(7)包括拓展功能(19)。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估系统，其特征在于：所述特征算法(10)包括数据预处理(26)，所述数据预处理(26)连接特征选择(27)，所述特征选择(27)连接特征提取(28)，所述特征提取(28)连接特征归一化(29)，所述特征归一化(29)连接特征降维(30)。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的智...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。