[发明专利]一种电子病历数据处理方法及系统

权利要求书

1.一种电子病历数据处理方法，其特征在于，包括：

S1：采集电子病历系统中的电子健康数据和血清学检测指标数据，将所述电子健康数据和血清学检测指标数据进行血管钙化等级评估得到样本标签数据集；

S2：对所述样本标签数据集进行数据筛选和特征选择预处理操作得到钙化状态的特征表示；

所述S2包括：

S21：将所述血清学检测指标数据、药物、处方、医嘱、生命体征和健康因素代码化表示，将所述样本标签数据集中的数值型数据归一化表示，将所述样本标签数据集中的非数值型数据编码化表示后，得到样本标签数据特征集；

S22：删除所述样本标签数据特征集中缺失数值后得到预处理样本标签数据特征集；

S23：计算所述预处理样本标签数据特征集中电子健康数据特征与血管钙化等级评估的相关性，选择与血管钙化相关性强的数据特征；

所述S23中电子健康数据特征与血管钙化等级评估的相关性通过互信息表示，所述互信息：

其中I(X；Y)表示互信息，信息熵H(X)表示患者数据特征集X的钙化期望，H(X|Y)表示条件熵，即钙化状态发生的条件下特征集X的钙化期望，a_i∈X，表示患者电子健康记录中第i个数据特征，n表示X中数据特征的数量，P(a_i)表示特征a_i发生概率，m表示VC钙化的等级数量，取值为4，b_j表示钙化等级，P(b_j)表示第j等级的钙化疾病发生的概率，P(a_i，b_j)表示钙化等级为b_j的情况下，数据特征为a_i的概率；

S24：将选择的所述数据特征进行编码聚合级联得到钙化状态的特征表示；

S3：采用所述钙化状态的特征表示构建嵌入层得到多维向量嵌入模型；

S4：输入所述多维向量嵌入模型构建历史钙化状态集，采用智能体选择所述历史钙化状态集中的历史钙化状态，得到智能体的状态环境，通过LSTM网络对所述状态环境进行自适应学习历史钙化状态与上一时刻钙化状态得到血管钙化评估模型；

其中，所述样本标签数据集包括电子健康数据、血清学检测指标数据和血管钙化等级；

所述电子健康数据包括性别、年龄、透析龄、身高、体重、腰围、体脂率、吸烟史、饮酒状况、含钙磷酸盐结合剂、应用维生素D的生理指标，及诊断结果、药物、处方和医嘱信息；

所述血清学检测指标数据包括血清Klotho、血清FGF23、血磷、血钙、血iPTH、25(OH)D人体化验检测指标。

2.根据权利要求1所述的一种电子病历数据处理方法，其特征在于，所述S3包括：

将所述钙化状态的特征表示进行稀疏操作后输入嵌入层的全连接层得到低维连续钙化状态的特征表示，将所述低维连续钙化状态的特征表示采用多特征决策级融合进行级联和融合得到多维向量嵌入模型。

3.根据权利要求1所述的一种电子病历数据处理方法，其特征在于，所述S4包括：

S41：采用所述多维向量嵌入模型构建历史钙化状态集，所述智能体从所述历史钙化状态集中评估和选择历史钙化状态；

S42：采用所述历史钙化状态和当前钙化状态构建智能体的状态环境；

S43：将所述状态环境传输至LSTM网络进行自适应学习历史钙化状态与上一时刻钙化状态得到血管钙化评估模型。

4.根据权利要求3所述的一种电子病历数据处理方法，其特征在于，所述智能体的状态环境：

其中，s_t表示状态环境，h_t-k表示t-k时刻历史钙化状态，表示级联操作，h_t-1表示t-1时刻钙化状态，x_t表示多维向量嵌入模型。