[发明专利]一种针对医院重症监护室患者疾病诊断与病情状态评估建模方法

说明书

本发明公开了一种针对医院重症监护室患者疾病诊断与病情状态评估建模方法，该方法通过利用医疗临床数据具体为测量数据与给药数据，将疾病诊断与死亡风险评估进行统一建模。该模型是一个多任务学习模型，将每一种疾病看作是模型的一个子任务来学习。在技术层面，该模型采用注意力机制和窗口对齐操作来提高预测性能，并使用焦点损失来解决数据不平衡问题。在数据来源方面，该模型使用临床测量和临床治疗的电子档案信息进行实时建模，以便更好的应用于临床场景与临床实践当中。该方法极大的简化疾病诊断模型的开发周期与费用，而且可以在诊断疾病的同时给出病人的严重程度评估结果，方便医生实施进一步的治疗操作。

技术领域

本发明涉及医疗电子档案处理领域，尤其涉及一种针对医院重症监护室患者疾病诊断与病情状态评估建模方法。

背景技术

病人被转移到重症监护病房(ICU)，因为他们需要对器官系统衰竭进行不断监测，常规护理和治疗的全面支持。重症或重症疾病不同于大多数人以前可能遇到的常规或慢性病。这种疾病通常是意料之外的，没有任何预兆，并且可能突然发作并危及生命。为了防止这些重症急症危及生命，ICU中的病人通常需要高水平的治疗和支持。在ICU停留期间最明显的两个动作是疾病诊断和患者严重程度评估。

重症监护病房(ICU)是医院中的一些特殊病房，如果病人病情危重且需要经常观察和专门护理，则很可能会被转入该病房。重症监护是指对病情严重且需要重症监护的患者的特殊治疗。ICU是医院中最重要的运营环境之一。为了正确照顾入住ICU的患者，临床医生需要快速评估病人的严重程度并在非常短的时间内给出诊断结果。

近年来，大量的工作都集中在建立计算机辅助系统或工具上，以减轻临床医生的负担。用于该临床实践的传统方法主要集中在四个方面：疾病诊断，重症监护表型分类，预测住院时间和死亡率预测。诊断是医学实践的基础，掌握诊断对于成为临床医生至关重要。此外，诊断过程对医学实践也至关重要，迄今为止，医学诊断已受到来自医学和计算机科学的关注，并且许多研究也证明了诊断的重要性。在临床或医学实践中，表型是指疾病的表现，而临床表型指的是给定个体中疾病的表现。预测住院时间可有益于ICU资源管理并降低临床成本。

由于长期缺乏足够的临床数据，目前的大多数工作都对这些问题进行了单独的研究。换句话说，他们将这些临床实践均视为独立程序。例如，在疾病诊断任务中，临床医生和研究人员主要致力于开发模型来预测特定疾病。然而针对现有的数百至数千种疾病，一个一个的开发特定的系统并不现实，而且耗费极大。人体作为有机实体与不同器官与系统紧密相连，而且所有疾病也不是孤立存在的。因此，开发一个统一的模型来共同解决这些问题是可行的。另外将所有疾病的数据共享也也可解决临床数据不足的问题。

发明内容

针对上述缺陷或不足，本发明的目的在于提供一种针对医院重症监护室患者疾病诊断与病情状态评估建模方法。

为达到以上目的，本发明的技术方案为：

一种针对医院重症监护室患者疾病诊断与病情状态评估建模方法，包括以下步骤：

获取多种疾病中病人的检测数据和给药数据，每种疾病对应的数据形成一个任务，将所有任务进行汇集，建立用于时态数据的多模式多任务时态学习框架；

对每一个任务中的给药数据进行处理，将给药数据中的时间与检测时间差进行对齐，以使得给药时间与患者生理特征一致；

设置密集层，将所有任务中的检测数据和处理后的给药数据进行维度映射，将高维的数据映射为低维数据，统一和拼合输入功能；

设置隐层，捕获每种疾病与死亡率之间的相关性，并且对维度映射后的数据通过门控循环单元层将进行每种任务中的数据进行融合；

将融合后的数据做全连接，输出所患疾病与严重程度评估结果。

所述获取多种疾病中病人的检测数据和给药数据，每种疾病对应的数据形成一个任务具体为：