【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体而言，涉及一种基于大数据和人工智能的术后风险预测方法及系统。
技术介绍
1、随着大数据和人工智能技术的不断发展，其在医疗领域的应用越来越广泛。传统的术后风险预测方法通常是依赖医生的经验进行评估，存在主观性强、准确度不高等问题。此外，在获取和使用患者的健康历史数据时，需要充分保护患者的隐私，避免数据被非法获取和使用，而目前的数据保护方法主要是通过加密技术，但这种方法在数据使用方面存在一定的局限性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于大数据和人工智能的术后风险预测方法及系统。
2、第一方面，本专利技术实施例提供一种基于大数据和人工智能的术后风险预测方法，包括：
3、响应于针对目标患者的术后风险预测指令，对所述术后风险预测指令进行安全验证处理；
4、在所述安全验证处理表征为通过的情况下，调取预先设置的用户医疗隐私区块链；
5、从所述用户医疗隐私区块链中采集所述目标患者的患者健康历史数据；
6、...
【技术保护点】
1.基于大数据和人工智能的术后风险预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应于针对目标患者的术后风险预测指令，对所述术后风险预测指令进行安全验证处理，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述安全验证处理表征为通过的情况下，调取预先设置的用户医疗隐私区块链，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述患者健康历史数据，利用预先训练的术后风险预测模型确定出所述目标患者的术后风险预测结果，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述患者术后健康指...
【技术特征摘要】
1.基于大数据和人工智能的术后风险预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应于针对目标患者的术后风险预测指令，对所述术后风险预测指令进行安全验证处理，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述安全验证处理表征为通过的情况下，调取预先设置的用户医疗隐私区块链，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述患者健康历史数据，利用预先训练的术后风险预测模型确定出所述目标患者的术后风险预测结果，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述患者术后健康指标的各个所述健康指标类别在所述病历记录时间节点的优化表示患者健康数据包括所述患者术后健康指标的各个所述健康指标类别在所述病历记录时间节点对应各个评估方面的优化表示患者健康数据；
6.根据权利要求5所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：裴萌，何旭，唐淑花，
申请(专利权)人：北京凯普顿医药科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：
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