[发明专利]一种介入式心室导管泵的医学信息处理系统

说明书

本发明实施例提供了一种介入式心室导管泵的医学信息处理系统，涉及医疗器械技术领域，上述系统包括：知识图谱构建装置、不良事件检测装置以及治疗方案辅助制定装置，知识图谱构建装置，用于构建并存储用于表征已知医学概念之间关系的知识图谱；不良事件检测装置，用于将介入式心室导管泵运行过程中预设参数项的参数数据输入事件检测模型，得到事件检测模型输出的不良事件；治疗方案辅助制定装置，用于将不良事件检测装置的检测结果和/或患者的属性信息输入贝叶斯网络模型，得到贝叶斯网络模型输出的干预决策。应用本实施例提供的系统，能够全面对医学数据进行分析以及处理。

技术领域

本发明涉及医疗器械技术领域，特别是涉及一种介入式心室导管泵的医学信息处理系统。

背景技术

介入式心室导管泵可以辅助心衰患者的心室泵血，介入式心室导管泵植入患者体内全过程中产生大量数据，如导管泵的运行监测数据、患者的生理参数数据等。上述医学数据中隐藏大量的深层次知识信息，因此，亟需一种医学信息处理系统，以对介入式心室导管泵相关联的医学数据进行全面深入分析。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种介入式心室导管泵的医学信息处理系统，以全面深入分析介入式心室导管泵相关联的医学数据。具体技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种介入式心室导管泵的医学信息处理系统，所述系统包括：知识图谱构建装置、不良事件检测装置以及治疗方案辅助制定装置，其中：

所述知识图谱构建装置，用于基于介入式心室导管泵相关联的已知医学概念，构建并存储用于表征已知医学概念之间关系的知识图谱；

所述不良事件检测装置，用于基于所述知识图谱，训练得到用于预测所述介入式心室导管泵所发生不良事件的事件检测模型；将所述介入式心室导管泵运行过程中预设参数项的参数数据输入所述事件检测模型，得到所述事件检测模型输出的不良事件；

所述治疗方案辅助制定装置，用于基于所述知识图谱，训练得到用于预测干预决策的贝叶斯网络模型；将所述不良事件检测装置的检测结果和/或患者的属性信息输入所述贝叶斯网络模型，得到所述贝叶斯网络模型输出的干预决策。

本发明的一个实施例中，上述不良事件检测装置，包括第一模型训练模块、不良事件检测模块，其中，

所述第一模型训练模块，用于将所述知识图谱中各节点所表征的已知医学概念以及各节点之间的关系作为训练数据，采用遗传算法，对初始BP神经网络模型进行训练，得到用于对不良事件进行检测的不良事件检测模型；

所述不良事件检测模块，用于获取所述介入式心室导管泵运行过程中的预设参数项的参数数据，将所述参数数据输入所述不良事件检测模型，得到所述不良事件检测模型输出的检测结果。

本发明的一个实施例中，上述第一模型训练模块包括：组合生成单元、模型训练单元、模型构建单元，其中：

所述组合生成单元，具体用于确定所述初始BP神经网络模型中每一网络参数的备选取值，生成包含每一网络参数的一个备选取值的备选组合；

所述模型训练单元，具体用于针对每一备选组合，将该备选组合中每一备选取值作为所述初始BP神经网络的网络参数项的取值，将所述知识图谱中各节点所表征的已知医学概念以及各节点之间的关系作为训练数据，对初始BP神经网络模型进行训练；

所述模型构建单元，具体用于基于初始BP神经网络的输出层所输出的预测数据与实际数据，计算每一备选组合的置信度；基于所计算的置信度，从所述备选组合中选择预设数量个目标组合，对目标组合进行交叉、变异操作，确定最终组合，作为所述初始BP神经网络的网络参数项的最终取值，将网络参数项的取值更新为所述最终取值的初始BP神经网络模型作为不良事件检测模型。

本发明的一个实施例中，上述模型构建单元，具体用于按照以下表达式计算每一备选组合的置信度：