基于人工智能的医疗数据管理方法、系统及存储介质与流程

本技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于人工智能的医疗数据管理方法、系统及存储介质。

背景技术：

1、现有的医疗数据管理系统主要包括电子病历系统、医院信息系统、实验室信息系统和影像归档和通信系统等。这些系统能够实现患者信息的电子化记录、基本的医疗数据分析和简单的医院资源管理。近年来，随着人工智能和物联网技术的发展，一些先进的医疗机构已经开始尝试将这些新技术应用于医疗领域。例如，利用深度学习算法进行医学影像辅助诊断，使用自然语言处理技术分析电子病历，以及通过可穿戴设备和智能传感器实时监测患者生理指标。此外，一些医疗机构还开始探索大数据分析技术，通过对海量医疗数据的挖掘，为临床决策提供支持。

2、然而，现有技术仍存在诸多不足。大多数系统仍然是相对独立的，缺乏有效的数据整合和共享机制，导致信息孤岛问题严重，难以充分利用多源异构的医疗数据。其次，现有系统普遍缺乏动态适应能力，难以根据实时情况快速调整资源配置和服务流程。第三，在个性化医疗方面，现有系统往往只能提供基于统计学的一般性建议，难以实现真正的精准医疗。第四，医院资源优化管理仍然主要依赖人工经验，缺乏智能化和自动化的决策支持工具。最后，现有系统在数据安全和隐私保护方面也面临挑战，尤其是在数据共享和跨机构协作的场景下。这些不足严重制约了医疗服务质量的提升和医疗资源的高效利用。

技术实现思路

1、本技术提供了一种基于人工智能的医疗数据管理方法、系统及存储介质，用于提升基于人工智能的医疗数据管理的效率及准确率。

2、第一方面，本技术提供了一种基于人工智能的医疗数据管理方法，所述基于人工智能的医疗数据管理方法包括：对从电子病历系统、医疗设备及可穿戴设备采集的多源医疗数据进行预处理，得到标准化医疗数据集；对标准化医疗数据集进行智能分类及标注，得到结构化医疗知识数据；基于所述结构化医疗知识数据构建数字孪生体，得到虚拟医疗孪生体；对所述虚拟医疗孪生体进行数据挖掘及特征提取，得到医疗分析数据；基于所述医疗分析数据，对实时采集的患者个体数据及医院运营数据进行综合分析，得到个性化医疗方案及资源优化策略；通过预先采集的患者流数据对所述个性化医疗方案及资源优化策略进行数据优化，得到目标管理策略，其中，所述目标管理策略包括：资源调配子策略、患者管理子策略以及服务优化子策略。

3、结合第一方面，在本技术第一方面的第一种实现方式中，所述对从电子病历系统、医疗设备及可穿戴设备采集的多源医疗数据进行预处理，得到标准化医疗数据集，包括：-对所述多源医疗数据进行数据清洗，得到初始清理数据，并对所述初始清理数据进行格式一致化处理，得到统一格式数据；对所述统一格式数据进行数据脱敏处理，得到隐私保护数据，并对所述隐私保护数据进行时间序列对齐，得到时间一致数据；对所述时间一致数据中的缺失值进行插值处理，得到完整数据集，并对所述完整数据集进行异常值检测及处理，得到异常校正数据；对所述异常校正数据进行数据归一化处理，得到归一化数据，并通过主成分分析算法对所述归一化数据进行降维处理，得到降维数据；对所述降维数据进行数据分段及编码，得到编码数据；对所述编码数据进行元数据标注及索引创建，得到所述标准化医疗数据集。

4、结合第一方面，在本技术第一方面的第二种实现方式中，所述对标准化医疗数据集进行智能分类及标注，得到结构化医疗知识数据，包括：对所述标准化医疗数据集进行多维度特征提取，得到医疗特征向量集，并对所述医疗特征向量集进行无监督聚类分析，得到初始医疗数据类别；基于预设医疗本体对所述初始医疗数据类别进行语义映射，得到语义增强医疗数据，并对所述语义增强医疗数据进行多模态关系抽取，得到医疗实体关联图谱；对所述医疗实体关联图谱进行医疗术语标准化处理，得到规范化医疗词汇网络，并基于所述规范化医疗词汇网络构建医疗事件时序链，得到医疗时序关联数据；对所述医疗时序关联数据进行模式识别及挖掘，得到医疗管理模式库；基于所述医疗管理模式库对医疗决策流程进行模拟评估，得到决策影响指标集；将所述决策影响指标集与所述医疗时序关联数据进行数据融合，得到融合医疗知识图谱；对所述融合医疗知识图谱进行结构化处理及索引建立，得到所述结构化医疗知识数据。

5、结合第一方面，在本技术第一方面的第三种实现方式中，所述基于所述结构化医疗知识数据构建数字孪生体，得到虚拟医疗孪生体，包括：对所述结构化医疗知识数据进行语义分析，得到医疗实体关系网络，并基于所述医疗实体关系网络构建三维空间模型，得到初始虚拟医疗环境；对所述初始虚拟医疗环境进行动态参数映射，得到可交互医疗场景；对所述可交互医疗场景进行实时数据流接入，得到数据驱动型虚拟医疗模型；基于所述数据驱动型虚拟医疗模型建立多维度评估指标，得到医疗孪生评价指标集，并对所述医疗孪生评价指标集进行仿真验证，得到孪生体运行规则集；基于所述孪生体运行规则集进行医疗流程数字映射，得到虚拟医疗运营数据；对所述虚拟医疗运营数据进行多场景测试及优化，得到所述虚拟医疗孪生体。

6、结合第一方面，在本技术第一方面的第四种实现方式中，所述对所述虚拟医疗孪生体进行数据挖掘及特征提取，得到医疗分析数据，包括：对所述虚拟医疗孪生体进行时空数据分解，得到多维度医疗数据流，并对所述多维度医疗数据流进行数据清洗和标准化处理，得到规范化医疗数据集；对所述规范化医疗数据集进行时序相关性分析，得到医疗事件关联链；基于所述医疗事件关联链构建医疗决策树，得到初始医疗决策规则集；对所述初始医疗决策规则集进行交叉验证和剪枝优化，得到精简医疗决策规则；基于所述精简医疗决策规则进行医疗资源利用模式挖掘，得到资源配置特征图；对所述资源配置特征图进行聚类分析，得到医疗资源利用效率评估指标；基于所述医疗资源利用效率评估指标构建多目标优化函数，得到资源调配策略集；对所述资源调配策略集进行敏感性分析，得到关键影响因素集；基于所述关键影响因素集对虚拟医疗孪生体进行参数调优，得到所述医疗分析数据。

7、结合第一方面，在本技术第一方面的第五种实现方式中，所述基于所述医疗分析数据，对实时采集的患者个体数据及医院运营数据进行综合分析，得到个性化医疗方案及资源优化策略，包括：对所述医疗分析数据进行多维度分解，得到患者特征向量和医院资源状态矩阵；对所述患者特征向量进行聚类分析，得到患者分组数据，并基于所述患者分组数据构建个性化风险评估指标，得到患者风险分布图；对所述医院资源状态矩阵进行动态负载分析，得到资源利用率曲线，并基于所述资源利用率曲线进行峰值预测，得到资源需求预测表；对所述患者风险分布图和资源需求预测表进行交叉匹配，得到初始资源分配方案，并基于所述初始资源分配方案构建多约束优化规则集，得到资源调度策略；对所述资源调度策略进行离散事件仿真，得到策略评估结果，并基于所述策略评估结果对资源调度策略进行迭代优化，得到优化资源配置方案；将所述优化资源配置方案与患者个体数据进行关联分析，得到所述个性化医疗方案及资源优化策略。

8、结合第一方面，在本技术第一方面的第六种实现方式中，所述通过预先采集的患者流数据对所述个性化医疗方案及资源优化策略进行数据优化，得到目标管理策略，其中，所述目标管理策略包括：资源调配子策略、患者管理子策略以及服务优化子策略，包括：对预先采集的患者流数据进行小波变换，得到多尺度时间序列分解结果；对所述多尺度时间序列分解结果进行自回归分析，得到患者流量短期预测值；基于所述患者流量短期预测值计算各科室资源利用率，得到动态资源负载分布图，并对所述动态资源负载分布图进行热点分析，得到资源瓶颈识别报告；基于所述资源瓶颈识别报告生成资源动态调配指令集，得到资源调配子策略；对预先采集的患者流数据进行队列理论分析，得到患者等待时间分布函数，并基于所述患者等待时间分布函数构建分诊优先级规则，得到智能分诊方案；将所述智能分诊方案与患者个体特征数据结合，得到个性化就诊路径；基于所述个性化就诊路径构建患者引导机制，得到患者管理子策略；对所述资源调配子策略和患者管理子策略进行协同优化，得到服务流程重构方案，并基于所述服务流程重构方案构建服务质量监控指标，得到服务优化子策略；将所述资源调配子策略、患者管理子策略和服务优化子策略进行集成，得到所述目标管理策略。

9、第二方面，本技术提供了一种基于人工智能的医疗数据管理系统，所述基于人工智能的医疗数据管理系统包括：

10、处理模块，用于对从电子病历系统、医疗设备及可穿戴设备采集的多源医疗数据进行预处理，得到标准化医疗数据集；

11、分类模块，用于对标准化医疗数据集进行智能分类及标注，得到结构化医疗知识数据；

12、构建模块，用于基于所述结构化医疗知识数据构建数字孪生体，得到虚拟医疗孪生体；

13、提取模块，用于对所述虚拟医疗孪生体进行数据挖掘及特征提取，得到医疗分析数据；

14、分析模块，用于基于所述医疗分析数据，对实时采集的患者个体数据及医院运营数据进行综合分析，得到个性化医疗方案及资源优化策略；

15、优化模块，用于通过预先采集的患者流数据对所述个性化医疗方案及资源优化策略进行数据优化，得到目标管理策略，其中，所述目标管理策略包括：资源调配子策略、患者管理子策略以及服务优化子策略。

16、本技术的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的基于人工智能的医疗数据管理方法。

17、本技术提供的技术方案中，通过对多源医疗数据的预处理和标准化，实现了异构数据的有效整合，解决了传统系统中信息孤岛的问题，为后续的智能分析奠定了坚实的数据基础。其次，通过对标准化医疗数据集进行智能分类和标注，得到了结构化的医疗知识数据，这不仅提高了数据的可理解性和可用性，还为医疗决策提供了更加全面和准确的信息支持。基于结构化医疗知识数据构建的虚拟医疗孪生体，则为医疗管理提供了一个全面、动态的数字化映射，使得医疗机构能够在虚拟环境中进行各种模拟和预测，大大降低了决策风险。对虚拟医疗孪生体进行数据挖掘和特征提取，得到的医疗分析数据为个性化医疗方案的制定和资源优化策略的生成提供了科学依据。这种基于深度数据分析的决策支持，显著提高了医疗服务的精准度和资源利用的效率。通过对实时采集的患者个体数据和医院运营数据进行综合分析，本方法能够生成真正个性化的医疗方案，满足了精准医疗的需求，同时也能够根据实时情况动态调整资源配置，提高了医院的运营效率。特别是通过预先采集的患者流数据对个性化医疗方案和资源优化策略进行进一步优化，得到的目标管理策略涵盖了资源调配、患者管理和服务优化等多个方面，为医院管理提供了全面的智能化解决方案。这种动态、智能的管理方式能够有效应对医疗环境的复杂性和变动性，显著提升医疗服务质量和患者满意度。此外，本方法的应用还能够降低医疗成本，减少医疗资源的浪费，为医疗机构创造更大的经济效益。本方法涉及大量敏感医疗数据的处理，在构建和实施过程中充分考虑了数据安全和隐私保护问题，采用了数据脱敏、访问控制等多重安全措施，能够有效保护患者隐私，提升了基于人工智能的医疗数据管理的效率及准确率。