基于知识图谱的护理风险干预决策系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了基于知识图谱的护理风险干预决策系统及方法，涉及医疗信息化技术领域，包括：基于多源护理数据和深度学习模型构建动态医疗护理知识图谱，采用双向长短时记忆网络和条件随机场进行实体识别；通过边际注意力机制和时序图卷积网络捕捉实体关系的演化特征，基于连通性约束和关系权重阈值优化知识图谱结构；利用强化学习驱动的图谱优化机制对知识结构进行动态调整，实时优化实体间关系权重，构建多层次风险表征模型，通过局部风险特征提取、全局风险信息聚合和时序风险演变分析，实现护理风险的精准识别和预警。本发明专利技术将医学实体间的复杂关联关系与护理风险决策深度融合，将多维医学实体特征，构建为实体间关联网络，实现风险早期识别。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及医疗信息化，特别是基于知识图谱的护理风险干预决策系统及方法。

技术介绍

1、随着医疗服务需求的持续增长和医疗环境的日益复杂化，医疗机构在提供优质护理服务过程中面临着诸多挑战。现有的护理管理模式主要依赖人工经验和固定流程，在风险识别、预警和干预等方面存在滞后性和局限性。虽然大量临床实践数据在不断积累，但缺乏有效的分析和利用机制，难以发挥数据价值对护理决策的支持作用。传统的风险防控方法往往采用被动应对方式，不能满足智能化、精准化的护理需求。同时，医疗实体之间复杂的关联关系和动态变化特征也给护理工作带来了新的挑战。各个护理环节之间的信息难以有效整合，影响了护理工作的连续性和协同性。护理人员在日常工作中需要处理大量繁琐的观察、记录和决策任务，这不仅增加了工作负担，也可能影响护理质量。

2、目前的智能化解决方案大多着重于单一功能的实现，缺乏系统性和整体性的考虑。现有技术方案往往忽视了医疗领域的专业特性和复杂性，难以准确把握临床实践中的细微变化和潜在风险。同时，由于缺乏对医疗实体关联关系的深入挖掘和利用，现有系统在风险预测和决策支持方面的表现本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于知识图谱的护理风险干预决策方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于知识图谱的护理风险干预决策方法，其特征在于，所述多源护理数据包括护理文本数据、患者生理指标数据和专家知识库数据；

3.如权利要求2所述的基于知识图谱的护理风险干预决策方法，其特征在于，基于所述初始护理知识实体集构建特征向量矩阵，通过上下文窗口提取语义特征，并引入医学领域知识约束，用于改进模型，计算每个实体的实体语义相似度，表示为：

4.如权利要求3所述的基于知识图谱的护理风险干预决策方法，其特征在于，基于所述初始护理知识实体集、新增护理知识实体集和初始关联权重矩阵构建...

【技术特征摘要】

1.基于知识图谱的护理风险干预决策方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于知识图谱的护理风险干预决策方法，其特征在于，所述多源护理数据包括护理文本数据、患者生理指标数据和专家知识库数据；

3.如权利要求2所述的基于知识图谱的护理风险干预决策方法，其特征在于，基于所述初始护理知识实体集构建特征向量矩阵，通过上下文窗口提取语义特征，并引入医学领域知识约束，用于改进模型，计算每个实体的实体语义相似度，表示为：

4.如权利要求3所述的基于知识图谱的护理风险干预决策方法，其特征在于，基于所述初始护理知识实体集、新增护理知识实体集和初始关联权重矩阵构建初始知识图谱，其中节点集，表示护理知识实体；...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨文婷，
申请(专利权)人：吉林大学第一医院，
类型：发明
国别省市：