【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于行为分析，涉及到一种基于大数据的智慧医疗行为分析方法。
技术介绍
0、技术背景
1、行为分析
专注于识别和理解人类或机器的行为模式，通常利用数据挖掘、统计学和人工智能等技术来揭示潜在的规律和特征。在医疗领域，行为分析通过评估患者的医疗行为、治疗效果、病史、生活方式以及相关医疗服务的提供方式来优化医疗资源配置和制定个性化治疗方案。
2、基于大数据的智慧医疗行为分析方法旨在运用大数据技术，对医疗行为进行全面而深入的分析，更好地了解患者的需求和行为模式。通过这种方法，可以识别出医疗服务中的潜在问题，制定更为个性化并有效的诊疗方案，改善医疗资源分配，提高医疗系统的整体效率和患者满意度，为患者提供更优质的医疗体验并降低医疗成本。
3、当前对还存在部分需要进行优化的地方，具体体现在以下几个方面：
4、传统的医疗行为分析方法依赖线性和较为简单的算法进行决策支持，导致在复杂医疗情景下无法充分挖掘和利用所有可用数据的潜力，在处理具有高度非线性和多变量交互的医疗数据时，简单算法可能只能到达局部最优解，忽略可能更有效的治疗方案。这种局部最优化的问题可能导致治疗方案的选择不是最适合特定患者的，从而影响治疗效果和患者满意度。此外，传统方法在面对大规模数据时处理速度和效率也常常受限，这在实际操作中可能延误治疗决策，进而影响患者的治疗时机和健康恢复进程。
5、传统的医疗行为分析方法缺乏动态调整机制，通常基于静态数据进行分析和决策，未能充分考虑患者病情和治疗反应的动态变化。由于病情
技术实现思路
1、鉴于以上现有技术存在的问题，本专利技术提供一种基于大数据的智慧医疗行为分析方法，用于解决据上述技术问题。
2、为了实现上述目的及其他目的，本专利技术采用的技术方案如下：
3、本专利技术一方面提供了一种基于大数据的智慧医疗行为分析方法，该方法包括：
4、步骤一：基于电子病历中患者的基本信息和历史病情，提取出患病类型和发病频率，并对数据进行分类统计，生成患者筛选集；
5、步骤二：提取用药记录和治疗方案，并根据治疗周期分类，同时根据疗程响应进行分组，识别不同治疗方法的应用频率，生成分类医疗行为数据；
6、步骤三：结合患者筛选集和分类医疗行为数据，执行治疗行为决策分析，判断治疗行为对疗效的影响，识别关键医疗行为，生成关键行为指标；
7、步骤四：分析所述关键行为指标，并采用模拟退火算法，比较不同治疗方法对患者康复的影响，并对合适的治疗措施进行筛选，生成优选治疗措施；
8、步骤五：将所述优选治疗措施应用于患者群体，记录患者健康状态的改善情况，同时收集反馈数据，生成应用效果数据；
9、步骤六：基于所述应用效果数据，对治疗措施的长期效果和短期效果进行分析比较，确定各措施的效益，并根据所述应用效果数据更新生成增强预测模型；
10、步骤七：对患者数据进行测试，验证所述增强预测模型的适用性和可靠性，并根据测试结果，为患者定制个性化治疗建议。
11、作为本专利技术的进一步方案，所述步骤一中，基于电子病历中患者的基本信息和历史病情，提取病症种类和发病频率关联数据，并对所述关联数据进行分析，识别常见病症和高发病率区域，并进行数据分层分类，根据病症种类和发病频率的统计标准进行筛选，生成患者筛选集。
12、作为本专利技术的进一步方案，所述步骤二中，通过访问患者的电子健康记录，提取药物名称、剂量、给药时间和治疗持续期的数据，对提取的数据进行格式化处理，并进行分类，同时根据改善程度和副作用发生率对治疗方法进行分析，识别每个分组中的治疗方法应用频率，整理治疗策略，生成分类医疗行为数据。
13、作为本专利技术的进一步方案，所述步骤三中，通过检索医疗数据库，获取用药记录和治疗措施的信息，信息包括药物名称、剂量、给药时间和治疗持续期的数据，生成治疗效果数据，同时分析所述治疗效果数据，对治疗措施与患者疗效的记录进行匹配，提取并汇总对疗效影响显著的治疗行为，并对治疗行为的频率和效果数据进行整理，生成关键行为指标。
14、作为本专利技术的进一步方案，所述步骤四中，采集治疗方法的康复数据，记录康复速度、康复质量指数和患者满意度的关联数值，对关联数值进行整理并建立数据格式，得到关键行为指标，同时对数据进行排序和分组，并采用模拟退火算法比较不同治疗方法的关键行为指标的数值分布，筛选与康复效果相关联的治疗方法，同时进行参数调整和流程优化，得到康复指标，并根据康复指标生成优选治疗措施。
15、作为本专利技术的进一步方案，所述模拟退火算法，按照公式：
16、
17、其中：t(t)在公式中表示时间t下的康复指标，t0在公式中为康复指标的初始值，代表没有治疗影响时的理论康复状态，β作为调整冷却速率的控制参数，在公式中控制时间和治疗影响因素e(t)的影响强度，γ为时间加权系系数，在公式中用于调整用于调节时间t的影响，δ是能量影响系数，在公式中调节治疗效果的敏感性，e(t)为治疗影响因素。
18、作为本专利技术的进一步方案，所述步骤五中，部署所述优选治疗措施至指定患者群体，对治疗情况进行跟踪，并进行记录和即时调整，同时评估患者体征检查和患者自述症状信息，记录患者的健康状态，并结合患者和医疗团队的反馈进行医疗数据的汇总和分析，生成应用效果数据。
19、作为本专利技术的进一步方案，所述步骤六中，将应用效果数据按照治疗持续时间划分并分类整理，计算每种治疗措施在短期和长期效果数据集中的健康改善指标平均值，同时采用决策树算法评估各措施的综合效益并调整现有的治疗预测模型的输入参数，包括治疗持续时间和患者基线健康状态，将调整后的参数融入预测模型中，并使用加权平均平方误差迭代调整优化，生成增强预测模型。
20、作为本专利技术的进一步方案，所述决策树算法，按照公式：
21、
22、其中：n为样本总数量，wi为第i个样本的权重系数，i＝1,2...n，yi为数据集中第i个元素的实际观察值，为模型预测值，xi表示第i个样本的基本输入特征，p为患者的先前治疗历史参数，d治疗持续时间，b为患者的基线健康状态，g′(t)代表了加权平均平方误差。
23、作为本专利技术的进一步方案，所述步骤七中，选择具有代表性的患者数据集进行所述增强预测模型的验证，应用模型进行实时风险预测，同时记录模型的预测结果和实际患者状况，生成模型应用测试数据，并根据模型应用测试数据评估模型在不同病症和治疗阶段的表现，同时根据评估结果，并比较模型本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的智慧医疗行为分析方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧医疗行为分析方法，其特征在于，步骤一中，基于电子病历中患者的基本信息和历史病情，提取病症种类和发病频率关联数据，并对所述关联数据进行分析，识别常见病症和高发病率区域，并进行数据分层分类，根据病症种类和发病频率的统计标准进行筛选，生成患者筛选集。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧医疗行为分析方法，其特征在于，步骤二中，通过访问患者的电子健康记录，提取药物名称、剂量、给药时间和治疗持续期的数据，对提取的数据进行格式化处理，并进行分类，同时根据改善程度和副作用发生率对治疗方法进行分析，识别每个分组中的治疗方法应用频率，整理治疗策略，生成分类医疗行为数据。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧医疗行为分析方法，其特征在于，步骤三中，通过检索医疗数据库，获取用药记录和治疗措施的信息，信息包括药物名称、剂量、给药时间和治疗持续期的数据，生成治疗效果数据，同时分析所述治疗效果数据，对治疗措施与患者疗效的记录进行匹配，提取并汇总对
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧医疗行为分析方法，其特征在于，步骤四中，采集治疗方法的康复数据，记录康复速度、康复质量指数和患者满意度的关联数值，对关联数值进行整理并建立数据格式，得到关键行为指标，同时对数据进行排序和分组，并采用第一算法得到康复指标，并根据康复指标生成优选治疗措施。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的智慧医疗行为分析方法，其特征在于，所述第一算法，按照公式：
7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧医疗行为分析方法，其特征在于，步骤五中，部署所述优选治疗措施至指定患者群体，对治疗情况进行跟踪，并进行记录和即时调整，同时评估患者体征检查和患者自述症状信息，记录患者的健康状态，并结合患者和医疗团队的反馈进行医疗数据的汇总和分析，生成应用效果数据。
8.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧医疗行为分析方法，其特征在于，步骤六中，将应用效果数据按照治疗持续时间划分并分类整理，计算每种治疗措施在短期和长期效果数据集中的健康改善指标平均值，同时采用第二算法得到加权平均平方误差，并使用加权平均平方误差迭代调整优化，生成增强预测模型。
9.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧医疗行为分析方法，其特征在于，所述第二算法，按照公式：
10.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧医疗行为分析方法，其特征在于，步骤七中，选择具有代表性的患者数据集进行所述增强预测模型的验证，应用模型进行实时风险预测，同时记录模型的预测结果和实际患者状况，生成模型应用测试数据，并根据模型应用测试数据评估模型在不同病症和治疗阶段的表现，同时根据评估结果，并比较模型预测结果与患者的实际状况差异，结合患者的病历背景，分析每位患者的预测数据和实际健康状况的一致性和偏差情况，为患者调整并生成个性化治疗建议。
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的智慧医疗行为分析方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧医疗行为分析方法，其特征在于，步骤一中，基于电子病历中患者的基本信息和历史病情，提取病症种类和发病频率关联数据，并对所述关联数据进行分析，识别常见病症和高发病率区域，并进行数据分层分类，根据病症种类和发病频率的统计标准进行筛选，生成患者筛选集。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧医疗行为分析方法，其特征在于，步骤二中，通过访问患者的电子健康记录，提取药物名称、剂量、给药时间和治疗持续期的数据，对提取的数据进行格式化处理，并进行分类，同时根据改善程度和副作用发生率对治疗方法进行分析，识别每个分组中的治疗方法应用频率，整理治疗策略，生成分类医疗行为数据。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧医疗行为分析方法，其特征在于，步骤三中，通过检索医疗数据库，获取用药记录和治疗措施的信息，信息包括药物名称、剂量、给药时间和治疗持续期的数据，生成治疗效果数据，同时分析所述治疗效果数据，对治疗措施与患者疗效的记录进行匹配，提取并汇总对疗效影响显著的治疗行为，并对治疗行为的频率和效果数据进行整理，生成关键行为指标。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧医疗行为分析方法，其特征在于，步骤四中，采集治疗方法的康复数据，记录康复速度、康复质量指数和患者满意度的关联数值，对关联数值进行整理并建立数据格式，得到关键行为指标，同时对数据进行排序和分组，并采用第一算法...
【专利技术属性】
技术研发人员：江政科，
申请(专利权)人：时光生命科学研究院广州有限公司，
类型：发明
国别省市：
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