[发明专利]一种基于用户时间编码的疫情防控辅助决策方法及系统

说明书

本发明在于提供一种基于用户时间编码的疫情防控辅助决策方法及系统，该方法包括：采集原始数据；利用机器学习数据分析系统将用户原始数据中关键信息归总；归总后的关键信息呈现在用户时间编码上；通过用户时间编码进行疫情决策，本发明通过对用户在医院的临床数据采集，通过语义识别和智能影像检测等算法提取关键词并进行编码转换，生成用户时间编码库。按时间顺序把关键信息整合成为用户时间编码。将区域内所有用户的时间编码集中存储，按某一类疾病归集，并从中提取用户、病情的特征和/或按某个关键词、某种关联来归集数据，给出分析结果和疫情防控决策建议，辅助决策人做出疫情防控决策。

技术领域

本发明涉及医疗数据分析应用软件系统，特别涉及一种基于用户时间编码的疫情防控辅助决策方法及系统。

背景技术

当患者因很多疾病中常见的临床症状的状况，例如发烧和疼痛，而去私人诊所就诊时，医生通常意识不到该用户是否意味着一种可能导致疫情的特殊的传染病爆发的开始。

为了确认传染病的爆发，需要诊断患者的状况。随后，也需要观察被诊断为相同疾病或传染病的用户的数量是否突然增加。

通常，这意味着应该有很多患者已经进入医院且其状况已被诊断和确认。此外，必须完成实验室检测以识别传染原并确定该传染病的易传播程度。此外，需要汇编统计，因为有时只有在人群中有足够多数量的人被传染时才能识别出爆发。

因此，只有在疫情爆发之后，医生才被通知传染病的发生。没有确认的诊断，医疗机构难以倾向于传染病。因此存在这样的风险，即某些用户的传染病可能已经被误诊，而且没有警告其状况的传染性就让他们回家了。

现有疫情防控机制是信息层层上报，最终的决策人只能看到纸面的少量信息，无法看到一线临床的数据，因此无法完整掌握疫情的态势，可能导致错失防控时间机。目前还没有一套完整的系统，能够根据区域内所有用户的一线诊疗信息，给出辅助决策建议，因此决策失误的可能性较大。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种基于用户时间编码的疫情防控辅助决策方法及系统，旨在解决现有疫情防控机制是信息层层上报，最终的决策人只能看到纸面的少量信息，无法看到一线临床的数据，因此无法完整掌握疫情的态势，可能导致错失防控时间机的问题。

本发明采用对用户原始数据的提取、转换、加载的方式，为每一个用户建立专属的用户时间编码，用户时间编码上任何的变化包括检查结果、化验报告、用药记录、原始影像数据智能检测结果都会被综合起来，提示用户健康状态的变化。综合区域内所有用户的时间编码，对数据进行整合、统计、归类、分析，并将分析结果以驾驶舱方式展现给决策人，同时给出一定的决策建议，辅助决策人做出疫情防控决策。

为了实现上述目的，本发明采用一下技术方案：

一种基于用户时间编码的疫情防控辅助决策方法，包括以下步骤：

步骤1，利用机器学习数据分析系统将所述用户原始数据进行分析，并将所述用户原始数据中关键信息归总，经转换后记录在用户时间编码库中；其中在步骤1之前，先进行采集用户原始数据，所述数据包括：电子病历数据、影像检查数据、检验数据；所述用户原始数据同步到云系统，所述用户原始数据采集利用前置服务器技术进行采集。

进一步，所述机器学习数据分析系统包括：语义识别算法、ICD10疾病诊断编码库、SNOMED CT临床医学术语编码库、影像智能检测、LOINC指标标识符逻辑命名与编码库、向量编码；

其中，所述电子病历数据中文字信息采用所述语义识别算法后通过向量编码将所述电子病历数据中文字信息的关键信息呈现在用户时间编码上；

所述电子病历数据经过所述ICD10疾病诊断编码库后将其中关键信息直接呈现在用户时间编码上；

所述电子病历数据经过所述SNOMED CT临床医学术语编码库将其中关键信息直接呈现在用户时间编码上；