[发明专利]基于贝叶斯网络和效用体系的围手术期危重不良事件干预决策方法

权利要求书

1.一种基于贝叶斯网络和效用体系的围手术期危重不良事件干预决策方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：构建围手术期危重不良事件干预措施集；

S2：为S1中的每种干预措施赋予效用值，形成干预措施效用体系；

S3：针对S1中的干预措施，构建专家知识库；

S4：基于专家知识库，形成多种组合干预方案；

S5：基于患者临床病例数据及来源与步骤S3中知识库的专家知识，构建围手术期危重不良事件干预的贝叶斯网络模型；在步骤S5中，患者临床病例数据包括但不限于：患者基本信息数据、患者病史数据、患者检验检查数据、患者监护数据，从HIS、LIS、PACS、EMR、手术麻醉信息系统中获取；

所述围手术期危重不良事件干预的贝叶斯网络模型，基于专家经验及知识手动构建，或基于既往数据通过贝叶斯网络学习自动构建，或者以结合手动构建和贝叶斯网络学习的方式构建；

所述围手术期危重不良事件干预的贝叶斯网络，必须遵循步骤S3中所述的专家知识，将步骤S3中所述的专家知识作为围手术期危重不良事件干预的贝叶斯网络模型的约束条件；

所述围手术期危重不良事件干预的贝叶斯网络的节点根据专家知识手动选择，或通过机器学习的方法自动选择，或者在自动选择的基础上根据专家知识手动调整；

S6：针对单个患者，输入其围手术期的数据信息，作为贝叶斯网络模型的数据证据，执行贝叶斯网络推理，得到每种干预措施是否采取的概率值；

S7：基于S4中的组合干预方案，计算每种组合干预方案的总体效用值；

S8：选取总体效用值Top-3的组合干预方案，作为干预决策方案的推荐结果。

2.根据权利要求1所述的基于贝叶斯网络和效用体系的围手术期危重不良事件干预决策方法，其特征在于：在步骤S1中，围手术期危重不良事件包括但不限于肝功能衰竭、心功能衰竭、呼吸衰竭、肾功能衰竭、脓毒血症、昏厥、窒息及死亡；干预措施包括但不限于晶体液输入、胶体输入、血制品输入、使用血管活性药物。

3.根据权利要求1所述的基于贝叶斯网络和效用体系的围手术期危重不良事件干预决策方法，其特征在于：在步骤S1中，干预措施指的是单个的干预处置手段；在步骤S4中，组合干预方案包括单个干预措施或多个干预措施的组合。

4.根据权利要求1所述的基于贝叶斯网络和效用体系的围手术期危重不良事件干预决策方法，其特征在于：在步骤S2中，干预措施的效用体系采用基数效用，包括离散和/或连续的效用值；每种干预措施的效用值，由不少于10名业内专家根据经验给出；以此来形成干预措施的离散基数效用体系。

5.根据权利要求1所述的基于贝叶斯网络和效用体系的围手术期危重不良事件干预决策方法，其特征在于：在步骤S3中，专家知识库中的专家知识，包括但不限于所述步骤S1中的干预措施、医疗临床指南以及医疗文献知识；专家知识库的构建方式包括人工手动构建、自动构建以及二者结合的方式构建。

6.根据权利要求1所述的基于贝叶斯网络和效用体系的围手术期危重不良事件干预决策方法，其特征在于：在步骤S4中，组合干预方案不能任意自由组合，必须遵循专家知识及基本的医学医疗原则，不得与其相悖；组合干预方案的形成由经验丰富的医疗专家提供，且需要经过多名专家的共同认可。

7.根据权利要求1所述的基于贝叶斯网络和效用体系的围手术期危重不良事件干预决策方法，其特征在于：

在所述步骤S6中，输入的数据证据信息，不强制要求输入所有入度为零的节点的取值，所述入度为零的节点即没有父节点的节点。