基于儿科临床的智能医学决策模型的训练方法与流程

本发明涉及数据挖掘，尤其涉及一种基于儿科临床的智能医学决策模型的训练方法。

背景技术：

1、随着医学领域的不断发展，尤其是儿科医学的快速进步，临床决策过程变得越来越复杂。儿科医生面临着诸多挑战，包括多样化的疾病表现、个体化的治疗需求以及不断变化的医疗环境。现代儿科诊疗常常需要涉及多个学科的合作，如儿科内科、儿科外科、儿科神经科等。有效的多学科协作对于复杂病例的研究至关重要，医生需要协调各方专家的意见，并综合考虑不同学科的建议。儿科患者因年龄、体质和发育阶段的不同，可能表现出多样的生理特征和反应。这种差异使得相同的生理现象在新生儿与学龄儿童中可能有显著不同的表现。因此，医疗研究人员需要具备广泛的临床经验和知识储备，以便适应这些生理特征变化带来的研究情景变化。传统方法在处理多学科协作和复杂模拟临床情况时，会面临处理效率和精准度上的挑战。

技术实现思路

1、基于此，本发明有必要提供一种基于儿科临床的智能医学决策模型的训练方法，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，一种基于儿科临床的智能医学决策模型的训练方法，包括以下步骤：

3、步骤s1：获取历史儿科临床数据，并对历史儿科临床数据进行敏感临床患者信息降敏，从而获得历史儿科临床降敏数据；根据历史儿科临床降敏数据进行儿科病症分类别临床数据融合，从而获得历史儿科临床融合数据；

4、步骤s2：对历史儿科临床融合数据进行儿科健康护理阶段划分，从而获得儿科临床健康护理阶段数据；根据儿科临床健康护理阶段数据进行异常健康护理检测，从而获得异常儿科健康护理数据；

5、步骤s3：对异常儿科健康护理数据进行流行疾病影响校正，从而获得异常儿科健康护理校正数据，并根据异常儿科健康护理校正数据进行健康恢复影响因子计算，从而获得健康恢复影响因子；

6、步骤s4：对历史儿科临床降敏数据进行临床医生特征提取，从而获得临床医生数据，并对临床医生数据进行儿科临床经验整合，从而获得儿科医生临床经验数据；根据健康恢复影响因子以及儿科医生临床经验数据进行儿科医生推荐优先级划分，从而获得儿科医生推荐优先级数据；

7、步骤s5：根据儿科医生推荐优先级数据以及健康恢复影响因子构建儿科临床医生推荐模型，并根据历史儿科临床降敏数据对儿科临床医生推荐模型进行模型迭代调参，从而获得智能儿科医学决策模型。

8、本发明通过获取大量的历史数据，可以确保决策模型具有足够的样本量，从而提升模型的代表性和预测能力。数据降敏处理能够保护患者隐私，提高数据使用的安全性。数据融合帮助形成更为全面的病例视角，使得对不同病症的认识更加系统，有助于更精准的诊断和治疗。对病例研究患者的健康状态进行阶段性划分，如健康检查、治疗过程、恢复阶段等。识别护理过程中出现的异常情况，如治疗效果不佳或出现新的症状。通过对健康护理阶段的划分，可以更好地研究病例患者的病程，及时调整治疗方案。异常健康护理检测有助于早期识别治疗中的问题，及时进行干预，减少病情恶化的风险。通过流行疾病影响校正，可以确保分析结果不受流行病影响，提高模型预测的准确性。健康恢复影响因子的计算帮助了解哪些因素对病例患者恢复有显著影响，从而选择治疗研究方案。根据医生的特征和经验对病例进行匹配，确保给病例推荐最合适的医生进行研究。优先推荐经验丰富的医生，可以提高治疗研究方案的科学性和效果。构建的推荐模型能够为医生提供数据驱动的决策支持，提升决策的科学性和准确性。通过模型的迭代和调整，不断提升模型的性能和适用性，适应不断变化的医疗环境和病例复杂性。这些步骤通过系统化地处理和分析儿科临床数据、优化治疗方案和医生推荐过程，能够有效提升儿科医学的决策质量和效率，改善患者的治疗效果和体验。同时，借助智能模型的支持，可以实现个性化的医疗服务，提高整体医疗系统的运作效率。

9、可选地，步骤s1具体为：

10、步骤s11：获取历史儿科临床数据，并对历史儿科临床数据进行敏感临床患者信息降敏，从而获得历史儿科临床降敏数据；

11、步骤s12：对历史儿科临床降敏数据进行儿科临床病症类别分类，从而获得历史儿科临床外科数据以及历史儿科临床内科数据；

12、步骤s13：根据历史儿科临床外科数据进行儿科临床外科数据融合，从而获得儿科临床外科融合数据；

13、步骤s14：根据历史儿科临床内科数据进行儿科临床内科数据融合，从而获得儿科临床内科融合数据；

14、步骤s15：对儿科临床外科融合数据以及儿科临床内科融合数据进行临床数据整合，从而获得历史儿科临床融合数据。

15、本发明的敏感信息降敏有助于保护研究患者隐私，同时保持数据的分析价值。这为数据的合法使用提供了保障，并减少了数据泄露的风险。分类数据为外科和内科类别有助于更精细化地分析和处理数据。这样可以提高对特定病症的研究效率，并为不同科室提供更有针对性的临床研究支持。外科数据融合整合了来自不同来源的信息，使得数据更加全面，从而能够提升外科治疗和研究的准确性和效果。内科数据融合类似地，汇集了不同来源的数据，使得内科疾病的分析更加全面，有助于提升内科诊疗的精确性。整合外科和内科的融合数据提供了全方位的视角，帮助综合评估研究患者的整体健康状况，从而优化整体临床决策和治疗方案。

16、可选地，步骤s13具体为：

17、步骤s131：对历史儿科临床外科数据进行手术记录提取，从而获得儿科临床外科手术数据，并对儿科临床外科手术数据进行手术阶段分类，从而获得外科手术术前数据、外科手术术中数据以及外科手术术后数据；

18、步骤s132：对外科手术术前数据进行手术目标部位术前描述特征整合，从而获得手术目标部位术前描述数据，并根据手术目标部位术前描述数据进行术前目标部位特征整合，从而获得术前目标部位数据；

19、步骤s133：根据外科手术术中数据进行术中监测数据提取，从而获得术中监测数据，并对术中监测数据进行监测数据分类，从而获得术中监测影像以及术中监测生理系数数据；

20、步骤s134：根据术中监测影像进行目标部位动态结构建模，从而获得术中目标部位动态结构模型，并根据术中监测生理系数数据对术中目标部位动态结构模型进行生理系数数据时序填充，从而更新术中目标部位动态结构模型；

21、步骤s135：根据术中目标部位动态结构模型进行术中目标部位特征整合，从而获得术中目标部位数据；

22、步骤s136：对外科手术术后数据进行术后目标部位图像提取，从而获得术后目标部位图像，并根据术后目标部位图像进行术后目标部位特征整合，从而获得术后目标部位数据；

23、步骤s137：对术前目标部位数据、术中目标部位数据以及术后目标部位数据进行时序特征融合，从而获得儿科临床外科融合数据。

24、本发明通过对历史儿科临床外科数据进行手术记录提取，能够系统化地整理数据，使其结构化，便于后续分析。将手术数据分为术前、术中和术后阶段，有助于在每个阶段进行详细分析，提高数据分析的准确性和可操作性。通过整合手术目标部位术前描述特征，可以全面了解手术区域的状态，帮助制定更精确的手术计划。术前目标部位数据的整合能够提供更为详细和具体的术前准备信息，提升术前准备的准确性和科学性。提取并分类术中监测数据可以实时掌握手术中的情况，有助于及时做出调整和应对突发情况。分类获取术中监测影像和生理系数数据，使得数据更加全面，有助于后续的综合分析和处理。根据术中监测影像进行目标部位动态结构建模，能够准确反映手术过程中目标部位的实际变化，提供更为真实的手术信息。通过生理系数数据时序填充，使动态模型更加完善，能够在实时手术中进行有效监控和调整。整合术中目标部位数据，可以提供更加全面和准确的信息，帮助外科医生优化手术操作和决策。通过对术中数据的特征整合，能够实时评估手术效果和目标部位状态，增强监控能力。提取术后目标部位图像并进行特征整合，有助于评估手术效果，确保手术目标的实现。术后数据的整合提供了后续跟踪和处理的基础，有助于评估术后恢复情况和可能的并发症。通过对术前、术中和术后数据的时序特征融合，可以获得一个综合的儿科临床外科手术数据视图，帮助进行更为全面的分析和研究。时序特征融合有助于确保数据的连贯性和一致性，提供对手术全过程的全面理解。

25、可选地，步骤s14具体为：

26、步骤s141：对历史儿科临床内科数据进行内科症状摘要提取以及症状检查记录提取，从而获得内科症状摘要数据以及症状检查数据；

27、步骤s142：根据内科症状摘要数据进行内科症状描述特征整合，从而获得内科症状描述数据；

28、步骤s143：根据症状检查数据进行检查影像提取，从而获得症状检查影像，并对症状检查影像进行影像帧划分以及影像音频划分，从而获得症状检查影像帧以及症状检查音频；

29、步骤s144：对症状检查数据进行生理系数数据特征提取，从而获得内科症状生理系数数据；

30、步骤s145：根据内科症状描述数据对症状检查影像帧进行目标检查部位选择，从而获得目标部位检查影像帧；

31、步骤s146：根据目标部位检查影像帧构建检查部位三维结构模型，并根据症状检查音频以及对内科症状生理系数数据对检查部位三维结构模型进行时序结构特征融合，从而获得内科检查部位结构模型；

32、步骤s147：对内科检查部位结构模型进行内科检查部位特征整合，从而获得儿科临床内科融合数据。

33、本发明通过提取症状摘要和症状检查记录，可以系统化整理来自不同患者的临床数据，使得数据更具可操作性。为后续分析提供基础数据，包括症状描述和检查记录，这对模型训练和分析具有重要意义。将不同来源的症状摘要特征整合，可以识别和汇总关键症状特征，帮助建立更精确的症状描述模型。通过整合描述特征，可以更全面地了解患者的症状表现，从而提高诊断的准确性和全面性。从症状检查数据中提取和处理影像数据，有助于更好地理解和分析影像信息，获取更为细致的检查数据。将影像和音频数据进行帧和音频划分，可以在时间和空间上进行更精细的分析，提高数据的利用效率和精度。提取生理系数数据有助于获取关于患者生理状态的详细信息，对症状的分析和诊断提供更为客观的数据支持。生理数据特征的提取能为临床医生提供更多的参考信息，从而支持更准确的诊断和个性化的治疗方案。根据症状描述选择目标检查部位，可以提高检查影像的相关性和精确度，优化影像分析过程。能够聚焦于特定的检查部位，节省分析时间和资源，并提高诊断的效率和准确性。通过构建目标部位的三维结构模型，可以更直观地理解检查部位的空间结构，支持更深入的分析和研究。将影像和生理数据的时序特征进行融合，有助于综合考虑不同类型的信息，提升整体分析的准确性和全面性。将所有处理后的数据进行综合整合，形成儿科临床内科融合数据，有助于建立全面的患者健康档案。通过融合数据，可以提供对患者健康状态的整体视图，支持综合性分析和决策，改进临床诊断和治疗方案。

34、可选地，步骤s2具体为：

35、步骤s21：对历史儿科临床融合数据进行临床治疗时序特征提取以及临床病症描述特征提取，从而获得儿科临床治疗时序数据以及临床病症描述数据；

36、步骤s22：根据临床病症描述数据进行描述时间排序划分，从而获得初次病症描述数据以及末尾病症描述数据；

37、步骤s23：根据初次病症描述数据对儿科临床治疗时序数据进行描述时序关联，从而获得初诊治疗时间数据；根据末尾病症描述数据对儿科临床治疗时序数据进行描述时序关联，从而获得复查治疗时间数据；

38、步骤s24：根据初诊治疗时间数据以及复查治疗时间数据对儿科临床治疗时序数据进行时间窗口划分，从而获得儿科治疗阶段数据以及儿科治疗观察阶段数据；

39、步骤s25：根据儿科治疗阶段数据以及儿科治疗观察阶段数据对历史儿科临床融合数据进行时间窗口数据整合，从而获得儿科临床健康护理阶段数据；

40、步骤s26：根据儿科临床健康护理阶段数据进行异常健康护理检测，从而获得异常儿科健康护理数据。

41、本发明从历史数据中提取关键特征，确保所有相关的治疗和病症信息都被捕捉。通过提取时序特征，医生可以了解治疗的时间进程，而病症描述特征可以帮助识别疾病的表现形式。提取特征使得数据更具结构化，有助于后续的数据分析和建模。这样做可以为后续步骤中的特征匹配和关联分析奠定基础。对病症描述数据进行时间排序有助于将初次和末尾病症描述明确区分开。这样，可以清晰地了解疾病的演变过程。通过将数据分为初次和末尾描述，可以更好地分析疾病发展趋势，识别治疗的有效性和疾病的自然进程。通过分析初次病症描述与治疗时序的关联，可以识别初次就诊后的治疗时间，进而评估治疗的及时性和效果。末尾病症描述的数据帮助确定复查时间，为医生提供了有关病情是否得到有效控制的信息，这种时序关联分析能够评估治疗方案的效果并优化未来的治疗计划。通过对初诊和复查时间的数据进行窗口划分，可以明确不同的治疗阶段（如急性期、恢复期等），帮助制定个性化的治疗计划。为患者的持续观察阶段提供清晰的时间框架，确保跟踪和记录患者健康状态的变化，从而提高长期护理的质量。整合治疗阶段和观察阶段的数据，可以获得全面的健康护理阶段数据。这种数据整合有助于系统地评估整个治疗过程的效果和患者的康复状态。通过对不同阶段的数据进行整合，护理人员可以更准确地调整护理策略，以适应患者的实际需求。检测异常健康护理数据有助于早期发现潜在的健康问题或护理不当，从而采取及时措施进行干预。异常检测能够帮助识别护理过程中可能存在的漏洞或问题，提高整体护理质量，减少患者的健康风险。

42、可选地，步骤s26具体为：

43、步骤s261：对儿科临床健康护理阶段数据进行护理阶段生理系数数据提取，从而获得护理阶段生理系数数据；

44、步骤s262：根据护理阶段生理系数数据进行频域转换，从而获得护理阶段生理系数频谱；

45、步骤s263：对护理阶段生理系数频谱进行振动幅度特征提取，从而获得生理系数振动幅度数据，并根据生理系数振动幅度数据进行生理系数频谱振动幅度阈值统计，从而获得频谱振动幅度阈值；

46、步骤s264：根据频谱振动幅度阈值对护理阶段生理系数频谱进行异常振动幅度阶段频谱识别，从而获得异常振动幅度阶段频谱；

47、步骤s265：对异常振动幅度阶段频谱进行时域转换，从而获得异常儿科健康护理阶段数据，并对异常儿科健康护理阶段数据进行初诊异常校正，从而获得异常儿科健康护理数据。

48、本发明通过提取护理阶段生理系数数据，可以从整体临床健康护理数据中分离出关键的生理指标，减少数据噪声。明确提取与儿科护理阶段相关的生理系数，有助于更准确地评估儿童在特定护理阶段的健康状态。提取后的数据更具针对性，便于进行进一步的分析和处理，比如频域转换等步骤。频域转换（例如傅里叶变换）能够将时域信号转换为频域信号，揭示出数据中的周期性和频率成分，这些可能是时域分析无法直接识别的。通过频域转换，可以识别信号中的频谱特征，帮助理解生理数据在不同频率上的表现，从而更好地识别正常与异常模式。频域分析通常能够提供更细致的特征，有助于提高对生理系数的分析精度，尤其是在处理复杂信号时。通过提取振动幅度特征，可以识别频谱中的主要成分，这有助于理解生理系数的变动模式及其幅度变化。根据振动幅度数据统计频谱振动幅度阈值，有助于建立基准，识别出与正常范围显著偏离的异常情况。振动幅度阈值可以用于设置预警机制，帮助及早发现可能的健康问题或异常。通过识别异常振动幅度阶段频谱，可以及时发现健康数据中的异常情况，这对于早期干预和诊断至关重要。有效地聚焦在异常数据上，减少了需要处理的数据量，提高了诊断效率。识别异常振动幅度阶段频谱有助于为每个儿童提供个性化的护理计划，提升护理效果。将异常振动幅度阶段频谱转换回时域数据，帮助还原出更接近实际的生理数据，便于理解和分析。通过初诊异常校正，可以修正数据中的误差和异常，提供更准确的健康护理数据。校正后的异常儿科健康护理数据可以为医护人员提供更可靠的信息支持，从而做出更科学的诊断和治疗决策。

49、可选地，步骤s3具体为：

50、步骤s31：获取流行疾病描述数据，并对流行疾病描述数据进行疾病流行时间特征提取，从而获得疾病流行时间数据；

51、步骤s32：根据疾病流行时间数据对异常儿科健康护理数据进行时序关联，从而获得时间关联异常儿科健康护理数据；

52、步骤s33：对时间关联异常儿科健康护理数据进行病症描述特征提取，从而获得时间关联护理病症描述数据；

53、步骤s34：根据时间关联护理病症描述数据以及流行疾病描述数据进行病症描述相似度计算，从而获得流行疾病描述相似度数据，并根据流行疾病描述相似度数据对时间关联护理病症描述数据进行流行疾病护理数据识别，从而获得流行疾病护理数据；

54、步骤s35：根据流行疾病护理数据对异常儿科健康护理数据进行流行疾病校正，从而获得异常儿科健康护理校正数据；

55、步骤s36：根据异常儿科健康护理校正数据进行健康恢复影响因子计算，从而获得健康恢复影响因子。

56、本发明通过提取流行疾病的时间特征，可以识别疾病在不同时间段的流行模式，为后续的分析提供基础数据，有助于了解疾病的季节性或周期性特征。将异常儿科健康护理数据与疾病流行时间数据进行时序关联，可以识别护理数据中与流行疾病时间相关的异常，提升异常检测的准确性。提取时间关联异常数据的病症描述特征，有助于将异常数据与具体的疾病症状对应起来，为后续的相似度计算提供详细信息。通过计算病症描述的相似度，可以确定时间关联护理病症与流行疾病的相关性，有助于识别哪些护理数据可能涉及流行疾病，从而提高疾病识别的精确度。根据流行疾病护理数据对异常儿科健康护理数据进行校正，可以减少误诊或护理遗漏，提升护理质量和准确性。计算健康恢复影响因子有助于评估不同校正措施对健康恢复的影响，为优化健康干预策略提供依据，提升整体恢复效果。

57、可选地，步骤s36具体为：

58、步骤s361：对历史儿科临床降敏数据进行儿童患者心率特征提取以及儿童患者体温特征提取，从而获得儿童患者心率数据以及儿童患者体温数据；

59、步骤s362：根据儿童患者心率数据以及儿童患者体温数据构建健康恢复度评估体系，并根据健康恢复度评估体系对儿童患者心率数据以及儿童患者体温数据进行儿童患者健康恢复度评估，从而获得儿童患者健康恢复度数据；

60、步骤s363：根据异常儿科健康护理校正数据进行儿童患者生理系数时间分布特征提取，从而获得儿童患者生理系数分布数据；

61、步骤s364：根据儿童患者健康恢复度数据以及儿童患者生理系数分布数据构建健康恢复回归模型；

62、步骤s365：根据健康恢复回归模型对异常儿科健康护理校正数据进行健康恢复影响因子计算，从而获得健康恢复影响因子。

63、本发明通过提取儿童患者的心率和体温特征，可以获取有关他们生理状态的关键数据，这些数据有助于医生准确监测和分析儿童的健康状况。建立健康恢复度评估体系并进行评估，使得医疗团队能够量化儿童患者的恢复进程，从而为进一步的治疗和干预提供科学依据。提取生理系数时间分布特征帮助理解儿童患者的生理变化模式，有助于识别异常健康状况，并为针对性护理提供数据支持。构建健康恢复回归模型可以将心率和体温数据与生理系数分布结合起来，提供更加全面的健康恢复预测，为制定个性化治疗方案提供依据。通过计算健康恢复影响因子，可以量化不同因素对儿童健康恢复的具体影响，优化护理干预策略，提升整体治疗效果。

64、可选地，步骤s4具体为：

65、步骤s41：对历史儿科临床降敏数据进行临床医生特征提取，从而获得临床医生数据；

66、步骤s42：根据临床医生数据进行临床诊疗特征提取，从而获得医生临床诊疗数据，并对医生临床诊疗数据进行诊疗症状描述提取，从而获得医生诊疗症状描述数据；

67、步骤s43：对医生诊疗症状描述数据进行诊疗症状聚类，从而获得诊疗症状聚类数据；

68、步骤s44：根据医生临床诊疗数据进行诊疗时间分布分析，从而获得诊疗时间分布数据，并根据诊疗症状聚类数据以及诊疗时间分布数据进行症状诊疗时间统计整合，从而获得儿科医生临床经验数据；

69、步骤s45：根据健康恢复影响因子以及儿科医生临床经验数据进行儿科医生推荐优先级划分，从而获得儿科医生推荐优先级数据。

70、本发明提取临床医生特征帮助理解医生在儿科领域的背景和专长，为进一步的数据分析奠定基础。通过提取诊疗特征和症状描述数据，可以更好地理解医生的诊疗模式和处理特定症状的方式，从而获取关于医生诊疗的详细信息。对诊疗症状进行聚类分析可以识别出相似症状的群组，从而帮助揭示常见症状的模式和趋势，优化症状处理策略。分析诊疗时间分布并结合症状聚类数据，可以生成关于医生在不同症状处理上的时间分配情况，为优化临床流程提供数据支持。结合健康恢复影响因子和医生的临床经验数据进行优先级划分，有助于为患者推荐最合适的医生，从而提升治疗效果和患者满意度。

71、可选地，步骤s45具体为：

72、步骤s451：对健康恢复影响因子进行主成分分析，从而获得健康恢复主成分数据；

73、步骤s452：根据健康恢复主成分数据对医生诊疗症状描述数据进行健康恢复主成分占比统计，从而获得健康恢复主成分占比数据；

74、步骤s453：根据健康恢复主成分占比数据对医生诊疗症状描述数据进行主成分占比诊疗医生分类，从而获得高占比诊疗医生数据以及低占比医生诊疗医生数据；

75、步骤s454：根据儿科医生临床经验数据进行临床经验医生划分，从而获得高经验临床医生数据以及低经验临床医生数据；

76、步骤s455：对高占比诊疗医生数据以及高经验临床医生数据进行临床医生交集运算，从而获得高推荐优先级儿科医生数据；对低占比诊疗医生数据以及低经验临床医生数据进行临床医生交集运算，从而获得低推荐优先级儿科医生数据；

77、步骤s456：对高推荐优先级儿科医生数据以及低推荐优先级儿科医生数据进行数据合并，从而获得儿科医生推荐优先级数据。

78、本发明对健康恢复影响因子进行主成分分析（pca）能够减少数据的维度，提取出主要的成分。这使得在复杂的健康恢复影响因子数据中，能够识别出最重要的因素，从而简化分析过程并提高模型的解释性和预测能力。根据健康恢复主成分数据对医生诊疗症状描述数据进行主成分占比统计，可以量化各主成分在诊疗症状描述中的占比。这帮助评估医生的诊疗实践中哪些主成分更为突出，从而识别哪些医生可能在健康恢复方面具有较高的效果。通过主成分占比对医生进行分类，将医生分为高占比和低占比组。这种分类能够突出哪些医生在特定主成分上表现较好，进而帮助筛选出那些可能在相关健康恢复领域表现更佳的医生。根据临床经验数据对医生进行划分，将医生分为高经验和低经验组。这有助于区分经验丰富的医生与经验较少的医生，利用临床经验作为一个重要指标来评价医生的整体诊疗能力。对高占比诊疗医生数据与高经验临床医生数据进行交集运算，能够筛选出那些在关键健康恢复主成分上表现出色并且具有丰富经验的医生，这些医生将被标识为高推荐优先级医生。同样，对低占比和低经验医生的数据进行交集运算，筛选出低推荐优先级的医生，这一步骤有助于根据综合的指标制定更精准的推荐策略。将高推荐优先级医生数据与低推荐优先级医生数据合并，形成完整的儿科医生推荐优先级数据，这提供了一个全面的推荐体系，能够根据不同的医生特征和健康恢复影响因子，系统化地推荐最适合的医生，提高患者的治疗效果和满意度。