[发明专利]支持医学决策的方法和系统

说明书

一种在服务器上实现的使用患者数学模型支持医学决策的方法，包括：生成包含按患者分组的患者电子医学记录的训练数据集；预处理从训练数据集中选择的患者的医学记录中包含的数据；使用医学本体将处理后的数据转换为针对每个患者的医学事实序列；使用从患者的医学记录中提取的感兴趣的事实，自动标记产生的每个患者的医学事实序列；为每种模态分别训练初始表示；培训联合表示；训练最终模型和集合参数；获取未包含在训练数据集中的患者的医学记录；预处理获得的患者医学记录中包含的数据；使用医学本体将预处理数据转换为医学事实序列；将产生的事实集发送给生成的模型以供输入；根据所呈现的事实集，确定诊断，并对患者指导分析和预测最可能的疾病发展。

技术领域

该技术方案涉及人工智能领域，即医学决策支持系统。

背景技术

对患者疾病的检测和诊断是一个复杂的问题，其通常由医生解决。影响医生诊断结果的因素很多，包括医生的经验、专心程度、当前病例的复杂性。使用不同的决策支持系统来消除这些缺陷。

在大多数方法中，决策支持系统能够检测某些病理(疾病)的存在与否，但是，它无法对特定患者进行疾病过程的分析和预后。

发明内容

该技术解决方案能够创建患者数学模型，从而可以提高诊断的准确性并针对特定患者进行疾病过程的分析和预后。

在服务器上执行的使用患者表示数学模型支持医学决策的方法包括以下步骤：

形成包括按每个患者分组的患者电子健康记录的训练数据集；

对从训练数据集中选择的电子健康记录中包含的数据进行初步处理；

使用医学本体将处理后的数据转换为每个患者的医学事实序列；

使用从健康记录中提取的诊断或其他感兴趣的事实，对每个患者获得的医学事实序列进行自动m布局；

对每种模态分别进行主要表示的培训；

进行联合表示的培训；

进行最终模型和聚合参数的训练；

获取未包含在训练数据集中的患者的健康记录；

对获取的患者健康记录中包含的数据进行初步处理；

使用医学本体将经过初步处理后的数据转换为医学事实序列；

将获得的医学事实序列提交给最终模型的输入；

对患者做出诊断并对患者疾病病程做出分析和预后，最大可能性与获得的医学事实序列相对应。

使用患者表示数学模型的医学决策支持系统包括至少一个处理器，随机存取存储器，包括下载到随机存取存储器中并由至少一个处理器执行的指令的存储设备，该指令包括以下步骤：

形成包含按患者分组的电子健康记录的训练数据集；

初步处理从培训数据集中选择的电子健康记录中包含的数据；

使用医学本体将处理后的数据转换为每个患者的医学事实序列；

使用从健康记录中提取的诊断或其他感兴趣的事实，对获得的每个患者的医学事实序列进行自动布局；

对每种模态分别培训主要表示；

联合表示的培训；

最终模型和集合参数的训练；

获取未包含在训练数据集中的健康记录；

初步处理获得的健康记录数据；

使用医学本体将经过初步处理后的数据转换为医学事实序列；

将获得的事实集提交给形成的模型输入；