[发明专利]一种脑卒中患者个性化治疗方案推荐系统

说明书

本发明公开了一种脑卒中患者个性化治疗方案推荐方法，包括以下步骤：S1、将患者电子病历中的查体与评估结果的文本信息进行预处理；S2、将患者电子病历中的查体与评估结果中的词语、句子、文档用向量的方式表示；S3、基于文档向量对神经网络模型进行训练，得到个性化治疗方案推荐模型；S4、将新患者电子病历的查体与评估结果进行数据统一表达、分词及文本过滤处理后进行文档向量表示，输入个性化治疗方案推荐模型，得到推荐的个性化治疗方案。本发明将患者电子病历中的评估与查体信息看为一个文档，将个性化治疗方案推荐过程转化为一个多标签分类问题，能够根据患者的查体结果与评估结果推荐个性化治疗方案，为医师提供辅助决策，减轻医生负担。

技术领域

本发明涉及一种脑卒中患者个性化治疗方案推荐系统。

背景技术

脑卒中是一种以脑部缺血及出血性损伤症状为主要临床表现的疾病，又称脑中风或脑血管意外。脑卒中具有高发病率、高死亡率和高致残率的特点，给患者家庭和社会带来很大负担。临床观察显示，合理的康复治疗和康复训练是改善卒中患者身体功能和降低死亡率的有效方法。由于患者之间病情和个体性差异较大，康复治疗需要有针对性，为患者量身打造个性化康复治疗方案尤为重要。目前通常是由医师基于评估师对患者身体功能状态的评估结果制定康复治疗方案，主要依赖医师主观经验，具有一定主观性。

随着数据挖掘、机器学习等技术的发展及在临床医疗领域的应用，为患者推荐个性化康复治疗方案成为可能。通过对患者身体功能评估结果进行挖掘分析，可根据患者情况推荐个性化康复治疗方案，为医师提供辅助决策。

中国专利“CN109859851A一种治疗方案推荐方法和装置”所述技术方案通过获取目标患者的患病症状信息，根据目标患者信息从目标数据库中查找治疗方案，得到多个候选治疗方案，然后计算候选治疗方案所关联的患者症状与目标患者症状之间的相似度，相似度满足预设条件则输出最终候选治疗方案，根据临床用药数据对多个候选治疗方案进行筛选，得到至少一个目标治疗方案，最后输出目标治疗方案。

论文“A novel classification method for aid decision of traditionalChinese patent medicines for stroke treatment”所述技术方案通过收集卒中患者症状信息、历史疾病信息、舌脉诊断信息以及理化指标等300多个指标，使用统计分析、特征选择、降维等方法最终得到36个特定指标，将患者患病特征与中成药针对症状进行匹配，得到中成药治疗脑卒中的辅助决策模型，为患者进行用药推荐。

临床上医师通过患者状态及评估结果为患者制定治疗方案，存在下列问题：1)患者评估结果得分相同，但是不同患者之间存在差异，需要结合患者自身身体状态来制定治疗方案。2)受医师主观影响大，不同医师之间的治疗方案存在差异。

基于数据挖掘、机器学习等技术的治疗方案推荐方法，主要基于患者症状相似性进行推荐，大多只能进行剂量或用药类型推荐；且临床中存在患者症状相似但却患病不同的情况，现有按症状推荐的方法可能导致推荐结果不可用。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种采用自然语言处理的方法，将患者电子病历中的评估与查体信息看为一个文档，根据患者的查体结果与评估结果推荐个性化治疗方案，为医师提供辅助决策，减轻医生负担的一种脑卒中患者个性化治疗方案推荐系统。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种脑卒中患者个性化治疗方案推荐系统，所述系统用于执行以下步骤：

S1、将患者电子病历中的查体与评估结果的文本信息进行预处理；

S2、将患者电子病历中的查体与评估结果中的词语、句子、文档用向量的方式表示；

S3、基于步骤S2得到的文档向量对神经网络模型进行训练，得到个性化治疗方案推荐模型；