【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...
【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...
【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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