【技术实现步骤摘要】
本申请属于医疗辅助系统，更具体地说，涉及一种基于慢性疼痛的检查项目决策方法、介质及系统。
技术介绍
1、慢性疼痛的定义是持续性或反复出现的疼痛，其持续时间超过了正常组织愈合的期限，通常界定为超过一个月；作为一种高度个体化和主观体验的症状，慢性疼痛涉及到多种生理和心理因素，其病因和发展机制异常复杂；常见的慢性疼痛类型包括神经病变性疼痛、肌肉骨骼疼痛、癌症疼痛等，它们可能是由于组织损伤、病理过程或功能障碍引起的。
2、全球范围内，慢性疼痛的发生率正逐年上升，这部分归因于人口老龄化及慢性疾病的普遍化；同时，现代生活方式也为慢性疼痛的增加作出了贡献，例如长时间的坐姿，不合理的饮食习惯、以及缺乏规律的体育活动等；这些因素不仅增加了慢性疼痛的患病风险，还使得诊断和治疗过程变得更为复杂。
3、在医疗实践中，慢性疼痛的管理面临着诸多挑战；首当其冲的就是诊断的困难，由于病因多样，且往往伴随着多系统的交互作用，确定精确的疼痛病因尝尝依赖于医疗专业人员的经验和直觉；此外，受限于医疗资源，尤其是在医疗资源匮乏或分布不均的地区，缺乏经验的医疗人员可能难以做出准确的判断。
4、此外，慢性疼痛的诊断过程通常需要多种检查项目来辅助，这不仅增加了患者的经济负担，还可能因为过度检查导致患者承受不必要的身体和心理压力，甚至可能引发新的健康问题，因此，如何在确保诊断准确性的前提下，优化检查项目的选择，成为了当前慢性疼痛诊断亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于慢性
2、一种基于慢性疼痛的检查项目决策方法，包括以下步骤：
3、步骤1：建立各种慢性疼痛病因与对应检查项目的映射表；
4、步骤2：获取患者的基本信息、病史以及疼痛特点，构建病历数据；
5、步骤3：将病历数据作为训练好的疾病预测模型的输入，得到预测的慢性疼痛病因；
6、步骤4：基于预测的慢性疼痛病因以及建立的映射表，确定每项慢性疼痛病因需要进行的检查项目；
7、步骤5：基于患者的病历数据匹配相似历史病历，基于历史病历获取检查项目之间的差异性；
8、步骤6：基于检查项目之间的差异性以及病历之间的差异性，用户确定步骤4中输出的检查项目；
9、步骤7：基于各项慢性疼痛病因在医学上的差异，以确定慢性疼痛病的病因为目的，最少化检查项目为目标，输出确诊需要检查的项目。
10、本专利技术基于目前患者的病历数据，将病历数据作为训练好的疾病预测模型的输入，基于疾病预测模型得到患者可能存在的慢性疼痛的病因，即模型预测的慢性疼痛病因；此处疾病预测模型输出的慢性疼痛病因可能是一个，也可能是多个，因此我们需要针对多个慢性疼痛病因做出合理的检查规划；即基于这些慢性疼痛的病因通过建立的慢性疼痛病因与对应检查项目的映射表，确定每项慢性疼痛的病因在确诊时需要进行的检查项目；再通过匹配历史病历数据，获取当前病历与历史病历之间的差异性以及检查项目之间的差异性；使得用户能够基于这些差异性来调整相应的检查项目；最后在确定检查项目后，基于各项慢性疼痛病因在医学上的差异，以确定慢性疼痛的病因为目的，最少化检查项目为目标，输出确诊需要检查的项目；如此能够规划出合理的检查项目，并且通过历史病历数据能够为用户匹配足够的经验数据，基于经验数据来更改检查项目，如此能够有效的避免由于经验不足导致的检查项目考虑缺失的问题。
11、优选的，步骤3中所述的疾病预测模型如下：
12、；
13、式中：表示第j种疼痛疾病的得分；表示疾病类别的权重向量；表示偏置项；表示输入的特征向量；t表示转置操作；
14、利用softmax函数将线性得分转换为概率：
15、；
16、式中：表示患者患有第j种慢性疼痛疾病的概率；k表示疾病类别的总数；e表示自然常数，等于2.71828；表示第k种疼痛疾病的得分；
17、阈值判定：设置一个概率阈值；若大于则认为会出现该类疾病。
18、优选的，所述步骤3包括以下步骤：
19、步骤3.1：基于步骤2中得到的病历数据构建特征向量：
20、；
21、式中：表示第i个特征；其中i=；
22、步骤3.2：对构建的特征向量执行预处理，得到经过预处理后的特征向量；
23、步骤3.3：将预处理后的特征向量输入到训练好的疾病预测模型中，得到预测的慢性疼痛病因。
24、优选的，所述相似历史病例的匹配方式如下：
25、特征提取：对历史病历和当前病历进行预处理，并基于预处理后的数据分别构建历史病历和当前病历的特征向量；
26、相似度计算：对每一条历史病历计算其与当前病历的相似度：
27、；
28、式中：表示向量 an和向量 bt的相似度；其中表示第n条历史病例的特征向量；表示当前病历的特征向量；和表示向量 an和向量 bt的欧几里得范数；
29、建立相似度阈值，若大于 则认为历史病历与当前病历相似，并基于从大到小顺序输出历史病历列表。
30、优选的，所述相似历史病例的匹配方式如下：
31、设定优先级：基于病历数据中的特征，设置特征的匹配优先级；
32、特征匹配：基于设定的匹配优先级进行相似历史病例匹配。
33、优选的，所述特征匹配的方式如下：
34、基于匹配优先级确定特征的匹配顺序：
35、；
36、式中：n大于m；其中表示特征的优先级；表示特征的优先级；表示第个特征；表示第n个特征；上式表示特征的优先级大于特征的优先级，先进行特征的匹配；
37、获取历史病历中存在特征的病历得到第一历史病历数据序列；
38、获取第一历史病历序列中存在特征的病历，得到第二历史病历数据序列；
39、若还存在优先级特征，则将上一次得到的历史数据序列作为下一次优先级特征的筛选条件进行筛选，得到最终的历史病历序列作为相似历史病历序列输出。
40、优选的，所述步骤6包括以下步骤：
41、步骤6.1：获取历史病历以及当前病历之间的病历数据差异性；
42、步骤6.2：获取历史病历以及当前病历之间的检查项目差异性；
43、步骤6.3：用户基于病历数据差异性以及检查项目差异性，确定当前病历数据的检查项目。
44、优选的，所述步骤7包括以下步骤：
45、步骤7.1：建立慢性疼痛病因、检查部位与检查项目之间的关系映射表，用于表示确诊对应慢性疼痛病因所需要进行的病因确定检查本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于慢性疼痛的检查项目决策方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于慢性疼痛的检查项目决策方法，其特征在于，步骤3中所述的疾病预测模型如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于慢性疼痛的检查项目决策方法，其特征在于，所述步骤3包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于慢性疼痛的检查项目决策方法，其特征在于，所述相似历史病例的匹配方式如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于慢性疼痛的检查项目决策方法，其特征在于，所述相似历史病例的匹配方式如下：
6.根据权利要求5所述的一种基于慢性疼痛的检查项目决策方法，其特征在于，所述特征匹配的方式如下：
7.根据权利要求1所述的一种基于慢性疼痛的检查项目决策方法，其特征在于，所述步骤6包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的一种基于慢性疼痛的检查项目决策方法，其特征在于，所述步骤7包括以下步骤：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利
10.一种基于慢性疼痛的检查项目决策系统，其特征在于，包括存储器、处理器以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，实现如权利要求1到权利要求8任意一项所述的一种基于慢性疼痛的检查项目决策方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于慢性疼痛的检查项目决策方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于慢性疼痛的检查项目决策方法，其特征在于，步骤3中所述的疾病预测模型如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于慢性疼痛的检查项目决策方法，其特征在于，所述步骤3包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于慢性疼痛的检查项目决策方法，其特征在于，所述相似历史病例的匹配方式如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于慢性疼痛的检查项目决策方法，其特征在于，所述相似历史病例的匹配方式如下：
6.根据权利要求5所述的一种基于慢性疼痛的检查项目决策方法，其特征在于，所述特征匹配的方式如下：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：周旋，
申请(专利权)人：四川省医学科学院·四川省人民医院，
类型：发明
国别省市：
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