一种基于大数据分析的医院病人信息管理系统技术方案

本发明专利技术涉及病人信息处理技术领域，公开了一种基于大数据分析的医院病人信息管理系统，包括：体征序列生成模块，生成每个待看护病人的体征序列；并发症类型预测模块，将体征序列输入到并发症预测模型，输出并发症类型；第一护士管理策略生成模块，通过遗传算法来生成第一护士管理策略；图网络数据生成模块，基于第一护士管理策略生成图网络数据；第二护士管理策略生成模块，将图网络数据输入到图神经网络模型中，输出第二邻接矩阵，根据第二邻接矩阵生成第二护士管理策略；本发明专利技术综合考虑了患者的疾病的发展情况和患者与护士之间的匹配程度，并通过图神经网络模型加快生成护士管理策略的时间，能够及时地调整护士的分配，从而提高护理质量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及病人信息处理，更具体地说，它涉及一种基于大数据分析的医院病人信息管理系统。

技术介绍

1、公开号为cn116612870a，专利名称为一种普外科患者数据管理方法的中国专利公开了：先通过采集患者数据生成护士的护理能力库，每个护士对应不同疾病类型的护理能力，再通过遗传算法结合神经网络模型生成满意度级别最大的护士管理策略，根据护士管理策略能够将护士分配到指定疾病类型的患者和班次。

2、上述方案虽然考虑了护士的护理能力与患者的疾病的匹配程度，但是并没有考虑到患者疾病的发展情况，例如直肠癌术后吻合口瘘是术后常见的并发症之一，需要护士对患者造口处进行定期清洁，除此之外，由于患者活动不便还会发生不同程度的水肿，需要提前安排护士对患者进行观察；因此只有及时地调整护士管理策略，才能确保患者得到最佳的护理服务。

技术实现思路

1、本专利技术提供一种基于大数据分析的医院病人信息管理系统，解决相关技术中缺乏考虑患者的疾病的发展情况，难以及时地调整护士管理策略的技术问题。

2、本专利技术提供了一种本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于大数据分析的医院病人信息管理系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的医院病人信息管理系统，其特征在于，1≤u≤U，1≤v≤V，T、t和M均为自定义参数，T的默认值为60分钟，t的默认值为5分钟，M的默认值为20。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的医院病人信息管理系统，其特征在于，待看护病人的体征序列的每个序列单元通过将待看护病人的血压、心率、体温、图像数据、既往病史和疾病类型进行拼接获得；所述图像数据、既往病史和疾病类型都通过向量来表示；所述图像数据的向量表示通过卷积神经网络模型获得，用于训练卷积神经网络模型的...

【技术特征摘要】

1.一种基于大数据分析的医院病人信息管理系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的医院病人信息管理系统，其特征在于，1≤u≤u，1≤v≤v，t、t和m均为自定义参数，t的默认值为60分钟，t的默认值为5分钟，m的默认值为20。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的医院病人信息管理系统，其特征在于，待看护病人的体征序列的每个序列单元通过将待看护病人的血压、心率、体温、图像数据、既往病史和疾病类型进行拼接获得；所述图像数据、既往病史和疾病类型都通过向量来表示；所述图像数据的向量表示通过卷积神经网络模型获得，用于训练卷积神经网络模型的样本标签表示并发症类型，样本标签通过相关专家进行标注；所述既往病史和疾病类型的向量表示都是通过词向量模型生成。

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的医院病人信息管理系统，其特征在于，并发症预测模型包括g个隐藏单元，其中g＝t/t，第g个隐藏单元输入一个待看护病人的体征序列的第g个序列单元，其中1≤g≤g，第g隐藏单元的输出输入到softmax分类器中，该分类器输出不同并发症类型对应的概率值，概率值大于等于概率阈值则将对应的并发症类型作为待看护病人的并发症类型，所述概率阈值为自定义参数，概率阈值的默认值为30％。

5.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐建忠，
申请(专利权)人：云南新阳光科技有限公司，
类型：发明
国别省市：