【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及护理方案智能推荐系统，具体涉及心内科患者个性化护理方案智能推荐系统优化方法。
技术介绍
1、随着医疗技术的不断进步，心内科疾病的诊断和治疗水平不断提高。然而，面对日益复杂的心血管疾病谱系和患者个体差异，传统的诊疗方法仍然面临着巨大挑战。特别是在个性化护理方案的制定方面，现有技术仍存在诸多不足。
2、目前，心内科领域主要依赖于经验丰富的专科医生进行诊断和制定治疗方案。这种方法虽然在处理常见病例时效果不错，但在面对复杂或罕见病例时往往力不从心。医生的个人经验和知识局限性可能导致漏诊或误诊，尤其是在处理罕见心血管疾病时。此外，传统方法难以充分考虑患者的个体差异，往往采用一刀切的标准化治疗方案，无法真正实现个性化医疗。
3、近年来，随着人工智能技术的发展，一些基于机器学习的辅助诊断系统开始在心内科领域应用。这些系统在一定程度上提高了诊断的准确性和效率。然而，现有的智能诊断系统仍然存在一些关键问题。首先，它们大多是基于静态数据训练的，缺乏动态学习和更新的能力，难以及时吸收最新的医学发现和临床经验。其次，这些系...
【技术保护点】
1.心内科患者个性化护理方案智能推荐系统，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的心内科患者个性化护理方案智能推荐系统，其特征在于：所述动态稀有病例识别引擎包括：数据预处理准备模块，对医院内部心内科疾病分型数据以及文本数据进行预处理；数据检索模块，给定一组患者数据组成的数据集，并基于动态索引对所述数据进行匹配找出相似病例组，并存储在内存中；基于相似度计算的方式寻找到候选病患属于罕见病例的高概率病患，若给定相似度阈值t，存在病患数据p有K个数据满足相似度sim(p,q)>t，则p是罕见病例的概率P＝p/K；候选样本分类识别模块，如果按照数据检索判断...
【技术特征摘要】
1.心内科患者个性化护理方案智能推荐系统，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的心内科患者个性化护理方案智能推荐系统，其特征在于：所述动态稀有病例识别引擎包括：数据预处理准备模块，对医院内部心内科疾病分型数据以及文本数据进行预处理；数据检索模块，给定一组患者数据组成的数据集，并基于动态索引对所述数据进行匹配找出相似病例组，并存储在内存中；基于相似度计算的方式寻找到候选病患属于罕见病例的高概率病患，若给定相似度阈值t，存在病患数据p有k个数据满足相似度sim(p,q)>t，则p是罕见病例的概率p＝p/k；候选样本分类识别模块，如果按照数据检索判断患者数据是罕见病例的高概率病患，则将其视为罕见病例数据加入到训练数据集中，用于训练分类器；同时计算检索到的病患p和被视作罕见病例的高概率病患q相似度的取值范围为(0,t)，则p是罕见病例的置信度r＝p/k，当r大于一定阈值λ，λ由训练数据确定，那么p就应该被视作罕见病例，如果被视作罕见病例的病患比例已经达到阈值，那么应该对相似度阈值t进行调整，调整后，数据检索的数据量降低，而当罕见病例数量增加时，数据检索模块应该检索更大的规模数据。
3.根据权利要求1所述的心内科患者个性化护理方案智能推荐系统，其特征在于：医疗数据包括患者影像数据，数据内容以dicom格式表示，dicom信息包括文本内容、患者基本信息、标识符以及像素信息；文本数据内容以pdf格式表示，文本内容以图像转换方式提取，数据内容包括患者基本信息和医生的诊断意见，所采集文本内容数据以x光、ct和mri图像的影像报告为载体，所述pdf格式文本内容通过光学字符识别提取。
4.根据权利要求1所述的心内科患者个性化护理方案智能推荐系统，其特征在于：基于所述动态稀有病例识别引擎的稀有病例知识图谱构建器，用于构建稀有病例知识图谱和基于知识推理的多示例发现，所述稀有病例知识图谱构建器，对输入的心内科数据进行多域联合、格式转换和信息提取，并利用已有的标准病历知识图谱，将得到的心内科数据转换成知识图谱中的形式，从而构建出带有附加值的心内科数据知识图谱，包括：信息挖掘模块，其包括利用数据预处理准备模块获取临床数据信息及文本信息，使用自然语言处理、数据分析方法，挖掘其中的心内科分型数据及文本描述信息；基于知识图谱的心内科分类数据与文本数据的融合模块，其将分型数据和文本数据纳入同一张知识图谱中，以便后续处理和应用；基于稀有病例知识图谱构建器的稀有病例模拟生成器：通过构建知识图谱，找到匹配的罕见病例用于临床对照和指导，并对临床诊疗数据附加知识图谱信息进行标注，构建出具有指导作用的医疗数据，模拟模块，其将匹配的罕见病例构建出具有指导作用的医疗数据结合到仿真虚拟人体上，达到模拟实现。
5.根据权利要求4所述的心内科患者个性化护理方案智能推荐系统，其特征在于：基...
【专利技术属性】
技术研发人员：张密，
申请(专利权)人：徐州医科大学附属医院，
类型：发明
国别省市：
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