一种医疗信息咨询方法及系统

本发明涉及医疗信息，尤其涉及一种医疗信息咨询方法及系统。

背景技术：

1、医疗信息技术领域集中于使用信息技术手段，如计算机系统、软件应用、数据库和信息网络，以提高医疗服务质量、增强患者数据的安全性和可访问性、以及优化医疗资源的管理，这一领域涉及多项技术，包括电子健康记录的管理、远程医疗咨询、健康信息交换、数据安全与隐私保护，这些技术旨在提高医疗服务的效率、准确性和可及性，同时确保患者信息的安全性和隐私。

2、其中，医疗信息咨询方法是一种利用信息技术手段，为患者或医生提供医疗信息和建议的过程，该方法的主要目的是提供准确、及时的医疗信息，帮助或医生患者了解健康状况、治疗方案和预防措施，旨在优化诊疗决策过程，增强医疗服务的个性化和便捷性，提高患者满意度和健康结果，同时为医疗提供者减轻工作负担，提高医疗服务效率。

3、传统医疗信息咨询方法在症状与疾病关联性分析、疾病识别及分类、医疗资源调度和设备监控方面，传统方法可能缺乏高级算法支持，导致分析和预测的准确度不足，效率低下，在临床决策支持和信息处理方面，传统方法过于依赖经验判断，缺乏精准的数据驱动支持，从而影响治疗方案的制定和患者信息的准确传达。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种医疗信息咨询方法及系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种医疗信息咨询方法，包括以下步骤：

3、s1：基于医疗数据，采用k-最近邻算法，识别并填补缺失值，使用z得分法，进行异常值检测和剔除，并应用主成分分析技术，提取包括生化指标和症状描述的医疗指标，生成净化特征数据集；

4、s2：基于所述净化特征数据集，使用apriori算法，进行关联规则挖掘，分析症状与疾病之间的关联性，运用自回归积分滑动平均模型，分析关联性随时间的变化趋势，生成趋势预测结果；

5、s3：基于所述趋势预测结果，利用卷积神经网络，对疾病类型进行分析和识别，应用递归神经网络模型，分析和确认疾病分类，生成疾病分类识别结果；

6、s4：基于所述疾病分类识别结果，利用遗传算法，对医疗设备的使用和调度进行优化，结合线性规划方法，根据差异化疾病类型的需求，制定设备使用计划，生成医疗设备调度计划；

7、s5：基于所述医疗设备调度计划，利用实时数据流分析技术，监控医疗设备的运行状态，运用基于密度的离群点检测算法，识别异常情况，评估患者治疗反应，生成医疗设备和患者监控信息；

8、s6：基于所述医疗设备和患者监控信息，使用决策树算法，分析患者当前状态，应用支持向量机模型，进行临床分析，并制定治疗建议，生成临床决策辅助结果；

9、s7：基于所述临床决策辅助结果，利用序列到序列模型和注意力机制，对临床信息进行简化处理，运用词频-逆文档频率算法，通过分析词语在文档集合中的权重，优化信息的可读性和准确性，生成医疗信息摘要；

10、所述净化特征数据集包括生化指标、症状描述和生理参数，所述趋势预测结果具体为涵盖患者状况变化的时间序列分析结果，所述疾病分类识别结果包括疾病类型的分类信息和识别模式，所述医疗设备调度计划包括设备使用时间信息、设备优先级排列和疾病所需设备，所述医疗设备和患者监控信息包括设备运行状态、患者治疗反应和异常检测结果，所述临床决策辅助结果包括诊断信息分析、临床治疗的建议和患者状态识别结果，所述医疗信息摘要包括简化后的医疗信息、治疗点摘要和患者健康状态描述。

11、作为本发明的进一步方案，基于医疗数据，采用k-最近邻算法，识别并填补缺失值，使用z得分法，进行异常值检测和剔除，并应用主成分分析技术，提取包括生化指标和症状描述的医疗指标，生成净化特征数据集的步骤具体为：

12、s101：基于医疗数据，采用k-最近邻算法，通过分析数据中缺失数据点，基于欧氏距离，找出最接近的k个邻居数据点，并根据邻居的值估算缺失值，生成缺失值填补数据；

13、s102：基于所述缺失值填补数据，采用z得分法，进行异常值检测，通过计算数据点与均值的标准差数，识别数据中的异常值，并判断数据点是否超出正常范围，生成异常值剔除数据；

14、s103：基于所述异常值剔除数据，应用主成分分析技术，通过计算数据的协方差矩阵，并提取特征向量，将高维数据转换为较低维度的数据，并保留变量信息，生成特征提取数据；

15、s104：基于所述特征提取数据，采用特征选择算法，通过信息增益和互信息方法，筛选与疾病诊断和治疗关联的生化指标和症状特征，使用实体识别和关联分析，将特征与患者的临床数据结合，生成净化特征数据集。

16、作为本发明的进一步方案，基于所述净化特征数据集，使用apriori算法，进行关联规则挖掘，分析症状与疾病之间的关联性，运用自回归积分滑动平均模型，分析关联性随时间的变化趋势，生成趋势预测结果的步骤具体为：

17、s201：基于所述净化特征数据集，使用apriori算法，进行关联规则挖掘，识别数据中的频繁项集，并生成强关联规则，分析差异化医疗指标之间的相互关联，生成医疗指标关联性分析结果；

18、s202：基于所述医疗指标关联性分析结果，通过apriori算法，进行关联规则挖掘，分析症状与疾病之间的关联性，识别差异化症状与疾病之间的关联，生成症状与疾病关联性分析结果；

19、s203：基于所述症状与疾病关联性分析结果，运用自回归积分滑动平均模型，通过分析历史数据中的趋势和季节性模式，构建反映症状与疾病关联性随时间变化的数学模型，分析症状与疾病之间的动态关联，生成趋势分析数据；

20、s204：基于所述趋势分析数据，使用自回归积分滑动平均模型，对未来关联性趋势进行预测，通过识别的时间序列数据模式，预测未来时间内的数据点，生成趋势预测结果。

21、作为本发明的进一步方案，基于所述趋势预测结果，利用卷积神经网络，对疾病类型进行分析和识别，应用递归神经网络模型，分析和确认疾病分类，生成疾病分类识别结果的步骤具体为：

22、s301：基于所述趋势预测结果，利用卷积神经网络模型，对疾病类型关联的图像数据进行分析，通过卷积层提取图像中的特征，利用池化层降低特征维度，并通过全连接层加强特征的非线性组合，生成疾病图像特征识别数据；

23、s302：基于所述疾病图像特征识别数据，应用递归神经网络模型，对疾病类型进行分析和确认，通过处理序列数据，分析疾病发展过程中图像特征变化趋势，生成疾病类型分析数据；

24、s303：基于所述疾病类型分析数据，运用梯度下降法，对递归神经网络模型进行训练和优化，通过计算损失函数关于模型参数的梯度，并更新参数，通过调整学习率和迭代次数控制优化过程，生成优化疾病分类模型；

25、s304：基于所述优化疾病分类模型，利用训练好的模型，结合疾病的临床特征和图像特征，通过模型内部多层网络结构，识别疾病的模式和特征，进行疾病类型识别，生成疾病分类识别结果。

26、作为本发明的进一步方案，基于所述疾病分类识别结果，利用遗传算法，对医疗设备的使用和调度进行优化，结合线性规划方法，根据差异化疾病类型的需求，制定设备使用计划，生成医疗设备调度计划的步骤具体为：

27、s401：基于所述疾病分类识别结果，采用遗传算法，通过分析设备的可用性、患者需求、紧急程度和医疗资源限制，寻求资源分配方案，对医疗设备的使用和调度进行优化，生成基础使用方案；

28、s402：基于所述基础使用方案，利用线性规划方法，通过建立线性目标函数和线性约束条件，对设备的使用时间、数量和顺序进行计算和规划，生成细化设备使用计划；

29、s403：基于所述细化设备使用计划，采用粒子群优化算法，综合医院资源限制和差异化疾病类型的需求，优化设备使用时间和频率的分配，生成设备使用时间和频率调整数据；

30、s404：基于所述设备使用时间和频率调整数据，利用优化调度算法，分配设备使用时间，通过关键路径分析，制定设备的操作指南和维护安排，优化医疗资源分配和利用，生成医疗设备调度计划。

31、作为本发明的进一步方案，基于所述医疗设备调度计划，利用实时数据流分析技术，监控医疗设备的运行状态，运用基于密度的离群点检测算法，识别异常情况，评估患者治疗反应，生成医疗设备和患者监控信息的步骤具体为：

32、s501：基于所述医疗设备调度计划，运用实时数据流分析技术，实时收集和处理医疗设备的运行数据，并识别设备的运行状态，包括设备使用频率、运行时长和性能指标，生成实时设备监控数据；

33、s502：基于所述实时设备监控数据，应用离群点检测算法，通过分析设备数据点的空间密度分布，区分正常运行状态与异常状态的数据点，识别设备故障和性能下降，生成设备异常检测结果；

34、s503：基于所述设备异常检测结果，通过关联规则挖掘，分析异常设备状态与患者治疗反应之间的关系，识别设备性能与患者治疗效果之间的联系，生成设备与患者治疗关联分析结果；

35、s504：基于所述设备与患者治疗关联分析结果，采用主成分分析，进行数据维度降低，通过自然语言生成，将数据转化为的文本格式，生成医疗设备和患者监控信息。

36、作为本发明的进一步方案，基于所述医疗设备和患者监控信息，使用决策树算法，分析患者当前状态，应用支持向量机模型，进行临床分析，并制定治疗建议，生成临床决策辅助结果的步骤具体为：

37、s601：基于所述医疗设备和患者监控信息，使用决策树算法，通过构建决策树模型，对患者的临床数据进行分类，识别患者的健康状况和治疗需求，生成患者健康状态分析结果；

38、s602：基于所述患者健康状态分析结果，运用支持向量机模型，通过核函数将数据映射到高维空间，区分差异化的健康状态，识别需要关注和处理的病例，生成临床分析结果；

39、s603：基于所述临床分析结果，用知识图谱技术，整合医学研究、临床试验结果和医疗指南，结合患者的病情、历史治疗反应，利用推理算法，从知识图谱中提取治疗选项，生成辅助治疗建议；

40、s604：基于所述辅助治疗建议，运用机器学习算法，通过随机森林和梯度提升机，对治疗方案进行细化，结合当前的医疗资源和设施情况，优化治疗方案，生成临床决策辅助结果。

41、作为本发明的进一步方案，基于所述临床决策辅助结果，利用序列到序列模型和注意力机制，对临床信息进行简化处理，运用词频-逆文档频率算法，通过分析词语在文档集合中的权重，优化信息的可读性和准确性，生成医疗信息摘要的步骤具体为：

42、s701：基于所述临床决策辅助结果，采用序列到序列模型，对临床文本数据进行语义解析和结构化处理，通过编码器将输入文本转换为固定长度的向量，并通过解码器生成简化的文本内容，生成简化文本数据；

43、s702：基于所述简化文本数据，应用注意力机制，优化序列到序列模型性能，并通过优化后的模型，进行临床文本内容识别，优化信息的准确性和相关性，生成优化文本数据；

44、s703：基于所述优化文本数据，运用词频-逆文档频率算法，对文本中的词语进行提取和权重分配，通过计算词语在文档集合中的权重，识别和突出医疗文本中内容，生成词语提取和分配结果；

45、s704：基于所述词语提取和分配结果，利用文本生成技术，通过自然语言生成，将医疗信息、患者健康状态数据，转换成文字信息，并优化信息的可读性和准确性，生成医疗信息摘要。

46、一种医疗信息咨询系统，所述医疗信息咨询系统用于执行上述医疗信息咨询方法，所述系统包括数据净化模块、特征分析模块、趋势预测模块、图像处理模块、资源调度模块、临床决策支持模块。

47、作为本发明的进一步方案，所述数据净化模块基于医疗数据，采用k-最近邻算法，通过分析数据中的缺失点，找出最接近的k个数据点估算缺失值，应用z得分法行异常值检测，识别并剔除数据中的异常值，通过主成分分析技术降低数据维度，生成净化特征数据集；

48、所述特征分析模块基于净化特征数据集，使用信息增益和互信息方法进行特征选择，筛选与疾病诊断和治疗关联的生化指标和症状特征，运用实体识别和关联分析技术，将特征与患者的临床数据结合，生成优化特征数据集；

49、所述趋势预测模块基于优化特征数据集，使用apriori算法，进行关联规则挖掘，分析症状与疾病之间的关联性，运用自回归积分滑动平均模型，分析症状与疾病的动态关系，并预测未来趋势，生成趋势预测结果；

50、所述图像处理模块基于趋势预测结果，利用卷积神经网络模型，分析疾病关联的图像数据，通过卷积层提取特征，池化层降低维度，并通过全连接层加强特征的非线性组合，应用递归神经网络模型，对疾病类型进行分析，生成疾病类型分析数据；

51、所述资源调度模块基于疾病类型分析数据，使用遗传算法，优化医疗资源分配，分析设备可用性、患者需求因素，制定基础使用方案，运用线性规划方法，细化设备使用计划，采用粒子群优化算法，调整设备使用时间和频率，生成医疗设备调度计划；

52、所述临床决策支持模块基于医疗设备调度计划，利用决策树算法对患者数据进行分类，生成患者健康状态分析结果，应用支持向量机模型，结合知识图谱技术和机器学习算法，生成临床决策辅助结果，并利用序列到序列模型和注意力机制，结合词频-逆文档频率算法，通过分析词语在文档集合中的权重，利用自然语言生成，优化信息的可读性和准确性，生成医疗信息摘要。

53、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

54、本发明中，通过apriori算法在关联规则挖掘中，揭示了症状与疾病间的深层联系，自回归积分滑动平均模型，帮助理解关联随时间的变化趋势，卷积神经网络和递归神经网络模型在疾病识别和分类上的应用，提高了诊断的准确率和速度，遗传算法与线性规划方法，在医疗资源调度方面实现了高效优化，实时数据流分析和基于密度的离群点检测算法，在设备监控和故障预测上显示出卓越性能，决策树算法和支持向量机模型，在临床决策支持中提供了精准的治疗建议，序列到序列模型与词频-逆文档频率算法，在处理临床信息的简化和优化上，极大提升了信息的可读性和准确性。