[发明专利]一种心力衰竭患者不良事件智能管理系统及方法

权利要求书

1.一种心力衰竭患者不良事件智能管理系统，其特征在于，所述系统包括通信服务器、计算云服务器及一个或多个与计算云服务器相连接的客户端；

所述通信服务器包括用于采集心力衰竭患者数据的数据采集模块；所述数据采集模块包括医院信息采集模块和个体数据采集模块；所述医院信息采集模块用于接收从医院数据中心CDR中提取的患者数据；所述个体数据采集模块用于接收手动输入的患者检验检查数据及个人基本信息数据；

所述计算云服务器包括利用DCC算法对患者数据进行建模的算法模块，经所述算法模块计算得到不良事件模型的分析结果；

所述客户端的结果显示模块，包括用于分析结果输出或评分输入的结果展示模块；

所述算法模块包括数据预处理模块、模型选择模块、数据建模模块、模型分析模块；

其中，所述数据预处理模块用于对数据采集模块采集的患者数据进行数据预处理，得到样本集，包括测试样本；

所述模型选择模块用于对不同不良事件模型的切换，具体用于所述样本集根据不同不良事件模型进行入组分类，每组分类样本包括正样本和负样本；

所述数据建模模块对所述样本集根据预设原则或者设定阈值进行筛选，并根据所述DCC算法和所述样本集对选择的不良事件模型进行建模分析，得到不良事件分析模型保存在所述模型分析模块；

所述DCC算法包括以下几个步骤：

对筛选出的样本集根据以下权重函数计算特征权重，

W＝αw₁+βw₂+σw₃，

w₁是使用机器学习算法计算出的第一权重；w₂是依据特征完整性计算出的第二权重；w₃是依据特征方差计算出的第三权重；α，β和σ为系数；

选取特征权重高的M维特征，并利用选取出的M维特征对筛选出的样本集进行聚类，得到多个类簇，M为大于1的自然数；

基于所述类簇分别训练分类器，得到各类簇对应的分类器；

所述模型分析模块根据所述模型选择模块中选择的不良事件模型以及所述数据建模模块的训练，并对所述测试样本进行不良事件模型的分析。

2.根据权利要求1所述系统，其特征在于，所述模型分析模块根据所述模型选择模块中选择的不良事件模型以及所述数据建模模块的训练，并对所述测试样本进行不良事件模型的分析，包括以下步骤：

采用筛选的样本集计算特征权重并提取所用特征，并对该样本集进行聚类得到多个类簇；

计算用于所述测试样本与每个所述类簇中心的距离；

根据距离远近判断所述测试样本的类簇归属；

选择所述类簇对应的分类器对所述测试样本进行分类得到分析结果。

3.根据权利要求1或2所述系统，其特征在于，还进一步包括模型修正模块，用于对所述分析结果的修正及对所述数据建模模块的优化，包括以下步骤：

根据对分析结果的评分对所述测试样本进行加权后加入到样本集中；

利用新的样本集对所述数据建模模块进行训练；

更新所述模型分析模块中的所述不良事件模型，得到更准确的分析结果；

其中，按照下列公式计算对所述测试样本加权所用的权重：

ω_i＝α·exp(50-S_i)，

其中α为0的系数，S_i是反馈的分值，即根据显示的分析结果和结果解读给出的评分；

结果解读模块，用于展示与分析结果相应不良事件模型的术语解释和不良事件的诱发因素以及注意事项。