[发明专利]一种电子病历数据处理方法及系统

说明书

本发明公开了一种电子病历数据处理方法，包括：采集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；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；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；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多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。采用动态跨越长短期强化记忆网络将电子病历不同时期的钙化状态数据融合提高了模型的评估准确度。

技术领域

本发明涉及机器学习领域，具体涉及一种电子病历数据处理方法及系统。

背景技术

现代社会中随着糖尿病、高血压和肥胖患病人数的增加，以及人口老龄化、生活方式改变等，慢性肾脏病(Chronic Kidney Disease，CKD)的发病率逐年攀升，CKD患者存在广泛的血管钙化(Vascular Calcification,VC)，并随肾脏病的进展而加重。计算机断层扫描发现4～5期CKD患者中有80％的患者有主动脉钙化的症状，且其钙化程度已达心血管事件预警指标，VC是终末期CKD患者发生心血管事件与死亡的重要因素。因此，对血管钙化进行评估对于提醒人体身体健康具有重要意义。

与糖尿病、高血压等慢性病相比，对于血管钙化情况的监测很不方便。临床上检查血管钙化的几种常规方法主要是X线、CT、核磁共振成像(MRI)等医学影像检查确定血管钙化的发生区域，这些基于医学影像的方法存在诊断周期长、检测费用高等问题，且因部分检测手段的辐射而不适合经常进行，而血管钙化是一个长期过程，需要长时间跟踪分析，现有方法难以满足需求。

比如现有技术中，中国发明专利“CN109875527A一种血管钙化的计算方法及设备”获取血管图像及对应于血管图像的血管预测结果体数据；分割处理血管预测结果体数据，得到多个血管短轴体；计算多个血管短轴体上的钙化结果，得到初步钙化结果；从血管图像中提取对应于钙化区域的钙化血管图像；根据血管图像和钙化血管图像调整初步钙化结果，提高了血管自动狭窄结果计算的准确性，得到最终钙化结果。中国发明专利“CN109846465A一种基于亮度分析的血管钙化误报检测方法”先通过对钙化候选区域进行形态分析，找出易出现误报情况的候选区域，然后基于亮度分析调整检测阈值，对假钙化区域进行甄别和剔除，有效避免了误报情况的发生。

上述基于计算机进行的方法都是采用图像或图像与血管预测数据进行的，而电子病历作为目前的个人健康记录信息载体记录了大量的病症信息，通过电子病历数据挖掘患病风险做出预测，可以成为很好的一种辅助，因此如何处理电子病历存储的大量不同病症的数据也成为了一种研究趋势。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是如何对电子病历中与血管钙化相关的数据进行处理的问题，目的在于提供一种电子病历数据处理方法及系统，解决上述问题。

本发明通过下述技术方案实现：

一种电子病历数据处理方法，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；

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多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。