一种基于电子病历数据的患者住院行为实时监测模型制造技术

本发明专利技术提供了一种基于电子病历数据的患者住院行为实时监测模型，针对现有住院风险预测方法多为二分类、忽视时间因素、样本划分不合理及模型稳定性差问题，本发明专利技术采用按患者ID分组划分训练集与测试集的方式，避免数据泄露；构建包括岭回归、XGBoost、LightGBM、LSTM、Transformer多种模型并进行系统比较，选取MAE/STD最低的模型作为最优方案。实验结果表明，Transformer模型在RMSE、MAE、R2指标上表现最佳，具备良好的预测精度与稳定性。本模型可嵌入医院信息系统，实现对患者住院行为的动态监测与预警，有助于提升医疗管理效率和临床决策水平。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及医疗数据处理与分析，具体而言，涉及一种基于电子病历数据的患者住院行为实时监测模型。

技术介绍

1、在医疗领域，对患者住院行为的监测和预测一直是重要的研究方向，其对于合理分配医疗资源、提高医疗服务质量以及改善患者健康状况具有关键意义。传统上，医护人员主要依据自身的临床经验和部分简单的统计数据来对患者的住院情况进行评估和预测。

2、医护人员凭借长期的临床工作积累，根据患者当前的症状、疾病诊断以及过往的治疗反应信息，大致预估患者可能的住院需求和时间。对于患有慢性疾病且出现并发症迹象的患者，医生根据经验判断其在未来一段时间内可能需要住院治疗，但这种判断往往缺乏量化的依据，主观性较强。

3、部分医院会对一定时间段内的住院数据进行简单的统计分析，包括计算某类疾病的平均住院间隔时间、住院频率。通过这些统计数据，对整体的住院情况有一个大致的了解，并据此进行医疗资源的初步规划。例包括，统计发现某科室某疾病的平均住院间隔为3个月，以此为参考来安排床位和医护人员的排班。

4、基于医护人员经验的判断方式受个人知识水平、经验丰富程度本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于电子病历数据的患者住院行为实时监测模型，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于电子病历数据的患者住院行为实时监测模型，其特征在于，所述岭回归采用scikit-learn v1.2.2库实现，是应用L2正则化的标准线性模型。

3.根据权利要求1所述的基于电子病历数据的患者住院行为实时监测模型，其特征在于，所述支持向量回归使用RBF核，参数设置为C＝1.0、epsilon＝0.1、gamma＝'scale'。

4.根据权利要求1所述的基于电子病历数据的患者住院行为实时监测模型，其特征在于，所述随机森林回归由100棵决策树组成，...

【技术特征摘要】

1.一种基于电子病历数据的患者住院行为实时监测模型，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于电子病历数据的患者住院行为实时监测模型，其特征在于，所述岭回归采用scikit-learn v1.2.2库实现，是应用l2正则化的标准线性模型。

3.根据权利要求1所述的基于电子病历数据的患者住院行为实时监测模型，其特征在于，所述支持向量回归使用rbf核，参数设置为c＝1.0、epsilon＝0.1、gamma＝'scale'。

4.根据权利要求1所述的基于电子病历数据的患者住院行为实时监测模型，其特征在于，所述随机森林回归由100棵决策树组成，max_depth＝none，random_state＝42。

5.根据权利要求1所述的基于电子病历数据的患者住院行为实时监测模型，其特征在于，所述梯度提升模型包括：

6.根据权利要求1所述的基于电子病历数据的患者住院行为实时监测模型，其特征在于，所述深度学习模型包括lstm、gru和transf...

【专利技术属性】
技术研发人员：李滟泽，付成博，尹勇，
申请(专利权)人：山东第一医科大学附属肿瘤医院山东省肿瘤防治研究院，山东省肿瘤医院，
类型：发明
国别省市：