[发明专利]一种眼科术前单项检查需求的评估、方案生成方法及装置

说明书

本发明公开了一种眼科术前单项检查需求的评估、方案生成方法及装置，通过获取患者的人口学及临床基本信息数据；对信息数据进行预处理，生成信息数据对应的结构化信息数据集；将结构化信息数据集输入到单项检查项目的预训练算法模型中，以使预训练算法模型对单项检查中出现异常结果的概率进行预测；将预测的概率与单项检查项目的预设的高风险阈值对比，输出患者对单项检查项目需求的评估结果。与现有技术相比，基于人工智能对每一个体患者的各项检查需求进行评估和判断，通过减少对人工的依赖性和减少非必要检查项目，实现高效的眼科术前检查。

技术领域

本发明涉及人工智能的技术领域，特别是涉及一种眼科术前单项检查需求的评估、方案生成方法及装置。

背景技术

出于医疗传统和个人执业习惯，现今我国手术医生常常给所有患者无差别地在术前进行全套常规术前检查，而没有将患者个体的基本健康情况差异纳入考虑，因此产生了大量的低效率检查。随着医疗技术进步，眼科手术安全性已经有了极大提高，繁琐的全套常规术前检查不仅无法进一步提高手术安全性，反而带来了沉重的社会经济负担。

目前，在一些医学中心，通过制定新的术前检查指南，以及质控护士协助监督等一系列干预措施，大大降低了该医学中心白内障手术患者接受全套常规术前检查的比例。但这些方法仅以医学指南、科室规章等方式发布，完全依靠人力实施，效果容易受机构监管水平、医生个人执业经验等外部因素影响，难以实现快速、均质化的推广。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：一种眼科术前单项检查需求的评估、方案生成方法及装置，基于人工智能对个体患者的各单项检查项目的需求进行评估和判断，减少对人工的依赖性，实现高效的术前检查。为了解决上述技术问题，本发明提供了一种眼科术前单项检查需求的评估方法，包括：

获取患者的人口学及临床基本信息数据；

对所述信息数据进行预处理，生成所述信息数据对应的结构化信息数据集；

将所述结构化信息数据集输入到单项检查项目的预训练算法模型中，以使所述预训练算法模型对所述结构化信息数据集进行处理，并生成所述单项检查项目中出现异常结果的预测概率；

将所述单项检查项目中出现异常结果的预测概率与所述单项检查项目的预设的高风险阈值对比，输出患者对所述单项检查项目的需求评估结果。

进一步地，获取患者的人口学及临床基本信息数据，具体为：

获取患者的人口学信息、病史信息和体格检查信息，从所述人口学信息、所述病史信息和所述体格检查信息中提取与所述单项检查项目有关的信息数据。

进一步地，对所述信息数据进行预处理，具体为：

对从所述人口学信息、所述病史信息和所述体格检查信息中提取所述单项检查项目相关的信息数据进行结构化和归一化处理，以使所述信息数据映射在预设区间内。

进一步地，将所述单项检查项目中出现异常结果的预测概率与所述单项检查项目的预设的高风险阈值对比，输出患者对所述单项检查项目的需求评估结果，具体为：

通过对所述单项检查项目预设高风险阈值，将所述预训练算法模型中生成的所述单项检查项目中出现异常结果的预测概率与所述单项检查项目预设的高风险阈值作对比；

若所述单项检查项目中出现异常结果的概率小于等于所述单项检查项目预设的高风险阈值，则输出患者对所述单项检查项目的需求评估结果为不需要进行所述单项检查项目的检查；

若所述单项检查项目中出现异常结果的预测概率大于所述单项检查项目预设的高风险阈值，则输出患者对所述单项检查项目的需求评估结果为需要进行所述单项检查项目的检查。

进一步地，本发明还提供了一种眼科术前检查需求的评估方案的生成方法，包括：