【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗数据处理，具体为一种医疗大数据的辅助决策方法及系统。
技术介绍
1、目前临床决策存在如下问题：根据医生的资历和经验不同，在病情复杂或者合并其他疾病，或存在治疗矛盾的时候，会出现诊断、治疗选择困难，甚至可能出现误诊和漏诊的情况；同时，医院存在大量的患者历史数据因为数据的格式、命名规范、存储形式的不同，而得不到合理的利用。随着信息时代的发展，信息量呈爆炸性增长，产生了巨量数据。大数据是医学的重要应用领域，大数据分析为许多医学问题的解决提供了新途径。临床决策支持系统，一般指凡能对临床决策提供支持的计算机系统，这个系统充分运用可供利用的、合适的计算机技术，针对半结构化或非结构化医学问题，通过人机交互方式改善和提高决策效率的系统。
2、然而现有的医疗大数据的辅助决策技术存在精准性和个性化水平不高，不便减少医疗错误并优化资源使用，提升医疗服务的效率和安全性的问题。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种医疗大数据的辅助决策方法及系统，解决了现有的医疗大数据的辅助决策技术存在精准性和个性化水平不高，不便减少医疗错误并优化资源使用，提升医疗服务的效率和安全性的问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种医疗大数据的辅助决策方法，包括以下步骤：获取患者医疗信息，基于患者医疗信息确定是否可以进行辅助决策，所述患者医疗信息包括病症类型和患者基础体征数据，若不可进行辅助决策则提示不可进行辅助决策，若可以进行辅助决策则提示
3、进一步地，所述基于患者医疗信息确定是否可以进行辅助决策，包括以下步骤：将病症类型与数据库中存储的病症匹配类型表进行比对，判断病症类型是否存在于数据库中存储的病症匹配类型表中；若病症类型不存在于数据库中存储的病症匹配类型表中，则判断为不可进行辅助决策；若病症类型存在于数据库中存储的病症匹配类型表中，则提取患者基础体征数据；将患者基础体征数据与数据库中存储的基础体征参定数据，进行比对分析，得到辅助决策符合指数，所述辅助决策符合指数作为是否可以进行辅助决策的分析依据；将辅助决策符合指数与数据库中存储的辅助决策符合阈值进行比对；若辅助决策符合指数大于数据库中存储的辅助决策符合阈值，则判断为不可进行辅助决策；若辅助决策符合指数小于或等于数据库中存储的辅助决策符合阈值，则判断为可进行辅助决策。
4、进一步地，所述患者基础体征数据，获得患者年龄、患者体温、心率、血氧饱和度和白蛋白含量，所述数据库中存储的基础体征参定数据包括患者参定年龄、患者参定体温、参定心率、参定血氧饱和度和白蛋白参定含量；所述患者年龄、患者体温、心率、血氧饱和度、白蛋白含量、患者参定年龄、患者参定体温、参定心率、参定血氧饱和度和白蛋白参定含量作为获得辅助决策符合指数的分析依据。
5、进一步地，所述辅助决策符合指数，计算公式如下：
6、；
7、式中，为辅助决策符合指数，为患者年龄，为患者体温，为心率，为血氧饱和度，为白蛋白含量，为患者参定年龄，为患者参定体温，为参定心率，参定血氧饱和度，为白蛋白参定含量，为自然常数，为数据库中存储的体温权重因子，为数据库中存储的心率权重因子，为数据库中存储的血氧饱和度权重因子，为数据库中存储的白蛋白含量权重因子。
8、进一步地，所述基于患者诊断数据集确定辅助决策方案的过程如下：将患者诊断数据集与数据库中存储的同病症类型的各历史输入诊断数据集进行比对，所述历史输入诊断数据集包括历史输入病症特征数据和历史输入病症特征变化率数据；若比对成功，则查询对比成功的存储与数据库中的历史输入诊断数据集对应的历史辅助决策方案，若查询成功，则将查询到的历史辅助决策方案输出为辅助决策方案；若查询不成功或比对不成功，则将患者诊断数据集与数据库中存储的同病症类型的输入诊断参定数据集进行比对，获得决策方案比对指数，所述输入诊断参定数据集包括病症参定特征数据和病症参定特征变化率数据；将决策方案比对指数与数据库中存储的各决策方案比对指数对应的决策方案进行比对，获得决策方案比对指数对应的决策方案，输出为辅助决策方案。
9、进一步地，所述获得决策方案比对指数，包括以下步骤：将患者病症特征数据与病症参定特征数据进行差值分析，获得患者病症特征偏差系数；将患者病症特征变化率数据与病症参定特征变化率数据进行差值分析，获得患者病症特征变化率偏差系数；对患者病症特征偏差系数和患者病症特征变化率偏差系数进行融合，得到决策方案比对指数。
10、进一步地，所述决策方案比对指数，计算公式如下：
11、；
12、式中，为决策方案比对指数，为患者病症特征偏差系数，为数据库中存储的患者病症特征偏差系数权重因子，为患者病症特征变化率偏差系数，为数据库中存储的患者病症特征变化率偏差系数权重因子，为自然常数。
13、进一步地，在基于患者诊断数据集确定辅助决策方案之后，还包括：获取反馈决策方案，所述反馈决策方案包括反馈治疗类型，各反馈用药种类的用药剂量和各反馈用药种类的用药时长；将辅助决策方案与反馈决策方案进行比对，确定辅助决策方案与反馈决策方案的一致性；基于辅助决策方案与反馈决策方案的一致性对数据库中存储的历史辅助决策方案或数据库中存储的各决策方案比对指数对应的决策方案进行优化。
14、进一步地，所述基于辅助决策方案与反馈决策方案的一致性对数据库中存储的历史辅助决策方案或数据库中存储的各决策方案比对指数对应的决策方案进行优化，包括以下步骤：若辅助决策方案与反馈决策方案的一致性大于数据库中存储的一致性阈值，则进行优化：若输出的辅助决策方案是查询到的历史辅助决策方案，则将数据库中存储的该历史辅助决策方案替换为反馈决策方案；若输出的辅助决策方案是决策方案比对指数比对得到的决策方案，则将数据库中存储的该决策方案比对指数对应的决策方案替换为反馈决策方案；若辅助决策方案与反馈决策方案的一致性小于或等于数据库中存储的一致性阈值，则不进行优化。
15、一种医疗大数据的辅助决策系统，用于上述的一种医疗大数据的辅助决策方法，包括辅助决策可否进行判断模块和决策方案获取模块，其中：所述辅助决策可否进行判断模块用于获取患者医疗信息，基于患者医疗信息确定是否可以进行辅助决策，所述患者医疗信息包括病症类型和患者基础体征数据，若不可进行辅助决策则提示不可进行辅助决策，若可以进行辅助决策则提示可以进行辅助决策，同时根据病症类型从数据库中比对获取决策参数表；所述决策方案获取模块用于基于决策参数表从患者医疗信息中获取用于辅助决策的患者诊断数据集，基于患者诊断数据集确定辅助决策方案，所述患者诊断数据本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种医疗大数据的辅助决策方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种医疗大数据的辅助决策方法，其特征在于，在基于患者诊断数据集确定辅助决策方案之后，还包括：
3.根据权利要求2所述的一种医疗大数据的辅助决策方法，其特征在于，所述基于辅助决策方案与反馈决策方案的一致性对数据库中存储的历史辅助决策方案或数据库中存储的各决策方案比对指数对应的决策方案进行优化，包括以下步骤：
4.一种医疗大数据的辅助决策系统，用于权利要求1-3任一项所述的一种医疗大数据的辅助决策方法，其特征在于，包括辅助决策可否进行判断模块和决策方案获取模块，其中：
【技术特征摘要】
1.一种医疗大数据的辅助决策方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种医疗大数据的辅助决策方法，其特征在于，在基于患者诊断数据集确定辅助决策方案之后，还包括：
3.根据权利要求2所述的一种医疗大数据的辅助决策方法，其特征在于，所述基于辅助决策方案与反馈...
【专利技术属性】
技术研发人员：王凤玲，石家合，
申请(专利权)人：辽宁医信科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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