一种慢病的平台信息管理系统的制作方法

本发明属于慢病信息管理领域，具体的说是一种慢病的平台信息管理系统。

背景技术：

1、慢性疾病简称“慢病”或“慢性病”，是对一组在较长时间范围内持续存在的疾病的总称，慢病的关键特性提炼为：长期性、非传染性、难治愈性。随着经济社会的快速发展，人民的生活方式发生了深刻的变化，在人口老龄化与城镇化进程快速推进的背景下，以高血压、糖尿病、癌症与慢性呼吸系统疾病为代表的慢性疾病的患病率逐年上升，已经成为威胁国民健康的重要因素之一。早期慢病管理主要依赖于纸质病历和简单的数据库存储，这一阶段的信息管理效率较低，且容易出现数据丢失、错误的问题，随着信息技术的发展，慢病管理开始逐渐数字化和移动化，患者可以通过移动设备随时查看自己的健康信息、与医生沟通。近年来，人工智能技术在慢病管理中得到广泛应用，本发明中通过利用基于深度学习的图像识别技术辅助诊断，利用自然语言处理技术自动提取病历中的关键信息，通过智能提醒功能帮助患者按时服药、进行定期检查，提升了慢病平台信息管理系统的智能化水平。

2、如公开号为cn106845113a的中国专利公开了一种基于血压监测的慢性病远程管理方法及其管理系统，包括：慢性病患者通过血压测量仪器进行血压测量，并将患者的慢性病基础数据和血压数据无线上传至系统平台；系统平台对所有患者的血压进行筛查，识别出患者中的高血压患者；按照高血压对慢性病的风险高低对慢性病患者进行分级；系统平台针对高血压患者进行风险评估分析，给出慢性病风险评估报告，并将慢性病风险评估报告无线发送至对应的慢性病患者。本发明利用动态的血压测量仪器和系统平台实现对高血压患者的全面筛查，提高高血压知晓率；利用慢病系统平台和“医生、专家、家人、医生助理”的“1+4”模式以及血压的远程检测实现高血压患者的全面管理，从而提高高血压患者的治疗依从性和达标率，进而减少心血管事件的发生率和死亡率。

3、如授权公告号为cn113239279b的中国专利公开了 一种慢性病医疗数据采集分析管理方法及云平台，本发明包括：通过构建慢性病医疗管理平台，对区域内各医院中已经过治疗的慢性病患者对应的患病参数进行采集、处理分析，得到各医院内各种慢性病类型对应各种病史时长慢性病患者的平均就医费用和平均就医效果系数，与此同时对区域内的医院进行统计归类，得到各种慢性病类型对应各种病史时长的医院集合，并对医院集合内的医院进行综合排序，进而将排序结果存储在慢性病医疗管理平台内，向慢性病患者提供慢性病检索需求，实现了对慢性病患者就医的智能匹配推荐，充分考虑了慢性病患者就医选择的治疗效果性、经济性原则，极大提高了慢性病患者的就医体验感。

4、以上现有技术均存在以下问题：1）存在区域限制；2）没有考虑数据整合和同步问题；3）没有考虑环境影响的复杂性和数据的隐私性。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提出了一种慢病的平台信息管理系统，通过患者信息管理模块进行自动化的访问控制和数据脱敏加密处理，提高了数据的安全性，病情记录模块整合了患者信息、生命体征数据、药物反应等多方面的信息，为医生提供了全面的患者健康画像，病情记录模块整合了患者信息、生命体征数据、药物反应多方面的信息，为医生提供了全面的患者健康画像，确保治疗效果的最大化，提高了整体医疗质量。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种慢病的平台信息管理系统，包括患者信息管理模块、病情记录模块、治疗方案管理模块、用药情况管理模块、随访情况管理模块；

4、所述患者信息管理模块，用于收集、存储和管理患者的个人信息和疾病信息；

5、所述病情记录模块，用于详细记录患者的病情发展情况；

6、所述治疗方案管理模块，用于制定、调整和优化患者的治疗方案，对治疗方案进行实时监控和评估；

7、所述用药情况管理模块，用于记录患者的用药情况，并提醒患者定期复查；

8、所述随访情况管理模块，用于跟踪患者的随访情况，并提醒患者进行定期随访。

9、具体的，所述患者信息管理模块包括：访问控制单元、数据脱敏单元、关联聚类单元、数据加密单元；

10、所述访问控制单元，用于设置数据访问权限和审计机制，确保只有授权的用户才能访问敏感数据；

11、所述数据脱敏单元，用于替换、删除或扰乱敏感数据；

12、所述关联聚类单元，用于根据关联策略挖掘不同数据项之间的关联规则，并根据关联信息，使用改进的层次聚类算法将数据分为不同的类别或群组；

13、所述数据加密单元，用于根据加密算法对敏感数据进行加密存储和传输。

14、具体的，所述病情记录模块包括：生命体征监测单元、药物反应记录单元、画像构建单元；

15、所述生命体征监测单元，用于收集患者的生命体征数据，记录患者的病情变化情况；

16、所述药物反应记录单元，用于记录患者服用药物后的反应情况；

17、所述画像构建单元，用于根据患者的历史数据、偏好信息构建用户画像。

18、具体的，所述治疗方案管理模块包括：药物治疗单元、非药物治疗单元；

19、所述药物治疗单元，用于详细记录患者的使用的药物名称、剂量、用法；

20、所述非药物治疗单元，用于提供非药物治疗方案。

21、具体的，所述患者信息管理模块、病情记录模块、治疗方案管理模块中对应各单元工作的具体流程包括：

22、患者信息管理模块、病情记录模块、治疗方案管理模块的数据都存储在中央数据库，通过数据库和应用程序接口进行交互，患者信息管理模块为病情记录模块、治疗方案管理模块提供患者基本信息，病情记录模块、治疗方案管理模块访问和更新数据库中的患者信息；

23、所述患者信息管理模块中，当用户尝试访问患者信息时，访问控制单元首先验证用户的身份和权限，根据用户的角色分配访问权限，记录每个用户的访问时间、访问内容和操作，访问过程中，数据脱敏单元判断获取的患者信息中是否存在敏感数据，若存在，则对敏感数据进行脱敏处理，将脱敏后的数据通过数据加密单元处理并存储到数据库，获取患者信息后，关联聚类单元分析患者中的各项数据，找出数据之间的关联性和趋势，利用改进的层次聚类算法将患者按照特征进行聚类，再将聚类结果以图表或报告的形式展示给医生或管理员；

24、所述病情记录模块通过患者信息管理模块获取患者信息，生命体征监测单元从患者信息中解析出患者的生命体征数据并使用阈值比较法进行分析，判断患者是否存在异常或潜在风险，药物反应记录单元根据生命体征监测单元的分析结果，判断患者使用药物后的情况是否合理，若不符合预设结果，则进行动态调整或更换药物，画像构建单元整合患者的生命体征数据、药物反应数据，利用数据分析策略和可视化技术，构建患者的健康画像，展示患者的健康状况和变化趋势，并基于历史数据和算法模型，预测患者未来的健康状况和风险；

25、所述治疗方案管理模块根据患者提供的病情信息、生命体征数据和医疗记录，评估患者适合药物治疗或非药物治疗，若适合药物治疗，则通过药物治疗单元完成药物选择、剂量确定、药物检测、疗效评估、药物调整，若适合非药物治疗，则通过非药物治疗单元完成治疗方式的选择、治疗计划的制定、治疗执行、疗效评估、治疗调整。

26、具体的，所述数据脱敏单元采用替换、重排、加密、截断、掩码方法进行数据脱敏。

27、具体的，所述关联聚类单元采用一种关联策略和改进的层次聚类算法，具体步骤包括：

28、步骤101：设定患者高血压、糖尿病、癌症与慢性呼吸系统疾病信息为，定义关联策略，得到数据项之间的关联信息和关联规则，其中，表示患病信息，n表示患病信息的数量，表示患病信息数据项，且，i表示数据项中数据的个数，m表示患病信息数据项的类别数量，表示数据项中的第i个数据；

29、步骤102：根据关联信息和关联规则，定义数据项之间的距离度量，设定距离阈值为t，通过改进的层次聚类算法对数据进行分类，公式为：

30、

31、其中，表示数据项到距离度量值，表示数据项到的欧氏距离，表示关联策略得到的数据项之间的支持度，表示关联策略得到的数据项之间的置信度，、、表示距离权重系数；

32、步骤103：当时，停止聚类过程，并评估聚类的效果，公式为：

33、

34、其中，p表示数据项的聚类紧密度值，表示数据项到数据质心的距离，表示数据项到数据质心的距离；

35、步骤104：将聚类后的数据项根据p值划分为不同类别，得到新的患者信息，并展示给用户，其中，表示高血压信息，表示糖尿病信息，表示癌症信息，表示慢性呼吸系统疾病信息。

36、具体的，所述生命体征监测单元中采用自适应解析策略，具体步骤包括：

37、步骤201：接收聚类后的，通过检查数据的元信息、头部信息识别数据格式；

38、步骤202：生命体征监测单元利用json解析库提取出生命体征数据，j表示生命体征数据个数，表示第j个生命体征数据，并验证数据的完整性，并将解析和验证后的数据存储在监测单元的数据库。

39、具体的，所述画像构建单元采用一种数据分析与可视化策略，具体步骤包括：

40、步骤301：通过生命体征监测单元和药物反应记录单元获取患者的生命体征数据和药物反应数据，表示药物反应数据个数，表示第个药物反应数据，并从和中提取特征信息，对提取特征信息进行融合得到，其中，v表示心率，u表示血压数据，f表示呼吸频率数据，w表示体温数据，r表示药物种类，l表示药物剂量，t表示药物反应时间；

41、步骤302：根据融合的特征信息，使用无监督学习算法构建预测模型，并使用时间序列分析方法对预测模型进行分析；

42、步骤303：根据分析结果，利用热力图技术构建患者的健康画像，并通过交叉验证、调整模型参数验证模型的预测性能。

43、具体的，所述步骤303中利用热力图技术构建患者的健康画像的具体步骤包括：

44、步骤3031：根据融合后的特征信息，定义，，，，，，，并计算每个特征之间的相关性，公式为：

45、

46、其中，表示特征与之间的相关系数，表示第m种特征信息数据的数量，表示第n种特征信息数据的数量，表示第m种特征信息，表示第n种特征信息，表示第个心率数据，表示第个血压数据，表示第个呼吸频率数据，表示第个体温数据，表示第个药物种类数据，表示第个药物剂量数据，表示第个药物反应时间数据；

47、步骤3032：将得到的特征相关系数进行颜色映射，值越高色调越暖，值越低色调越冷；

48、步骤3033：根据得到的映射结果，使用可视化库seaborn绘制热力图，并在热力图上添加注释或标签，解释特征之间的关联性。

49、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

50、1.本发明提出一种慢病的平台信息管理系统，并进行了架构、运行步骤和流程上的优化改进，系统具备流程简单，投资运行费用低廉，生产工作成本低的优点，提高了慢病平台信息管理系统的全面性、个性化、实时性、便捷性和数据价值。

51、2.本发明提出一种慢病的平台信息管理系统，通过访问控制单元验证用户身份和权限，确保只有具备相应权限的用户才能访问患者信息，增强了系统的安全性；通过数据加密单元处理并存储脱敏后的数据，确保了数据的完整性和准确性，防止数据在传输和存储过程中被篡改；关联聚类单元能够自动分析患者数据，找出数据之间的关联性和趋势，提高了诊疗效果和管理效率；生命体征监测单元通过实时数据分析，能够及时发现患者的异常或潜在风险；通过整合多方面的信息，医生能够全面了解患者的健康状况和病情发展；治疗方案管理模块根据患者具体情况评估并选择最适合的治疗方式，包括药物治疗和非药物治疗，确保治疗的针对性和有效性，根据治疗效果的反馈，医生能够及时调整治疗方案，从而提高了整体医疗质量。