[发明专利]VTE智能防治管理系统

说明书

VTE智能防治管理系统：分词模块对预处理后历史文本数据分词处理，筛选出关联影响因子；计算模块计算所有历史文本数据中出现任一关联影响因子时对应患有VTE的支持度及所有患有该关联影响因子的历史文本数据中对应患有VTE的置信度；判断模块判断支持度是否大于对应设定值及置信度是否大于对应设定值，均为是将该关联影响因子作为关键影响因子；降维模块对关键影响因子降维处理获得最优影响因子；训练模块将部分历史文本数据代入随机森林模型训练获得训练好风险评估模型；测试模块将剩余历史文本数据中最优影响因子代入风险评估模型测试获得患者患有VTE的概率值；分档模块运用正态分布3σ原则分档获得测试患者对应风险档次标签。

技术领域

本发明涉及静脉血栓栓塞症技术领域，特别是涉及一种VTE智能防治管理系统。

背景技术

静脉血栓栓塞症(VTE，Venous Thrombo Embolism)，包括深静脉血栓形成和肺血栓栓塞症，肺栓塞是导致住院患者非预期死亡的重要原因。该疾病可广泛存在多科室，高危因素有久卧床、手术、创伤、肿瘤等。VTE发病隐匿，其高发生率、高致残率、高死亡率，是导致医院内患者非预期死亡的重要原因，防控形势严峻。量表评估被视作有效预防VTE的重要手段，但临床真正推行使用率不高，且不同专科医生对VTE认知差异显著，评估欠缺统一规范，预防率低。传统的量表评估工作非常加重医务人员负担，量表中所需填写的临床资料分散在医院各个信息系统中，无法高度共享利用，每手动评估一次需要消耗医务人员不少时间，且数据难以保存利用，临床上也渴望有一种自动评估的工具，以减轻工作负担。更进一步地，现有的人工量表评估难以动态实时地把控病情变化的关键节点，而实际临床过程中，是需要通过一些细微重要的患者动态变化，更精准地找出潜在风险的目标患者，尽早实施规范化、个性化的诊治方案。从而，真正达到预防VTE的发生，或对已发生VTE的患者避免严重后果和不良事件的出现的目的，实现医疗质量的提升，保障医疗安全，使患者获益最大化。

发明内容

本发明针对现有技术存在的问题和不足，提供一种新型的VTE智能防治管理系统。

本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题的：

本发明提供一种VTE智能防治管理系统，其特点在于，其包括预处理模块、分词模块、计算模块、判断模块、降维模块、训练模块、测试模块和分档模块；

所述预处理模块用于对每一患者的历史文本数据进行预处理；

所述分词模块用于对预处理后的历史文本数据进行分词处理，从分出的分词症状中筛选出不同的与VTE相关的分词症状作为关联影响因子，所述历史文本数据包括患者基础数据、检查检验结果数据、护理及医生病程记录单、体征及各类仪器记录数据和医嘱数据；

所述计算模块用于计算所有历史文本数据中当出现任一关联影响因子时对应患有VTE的支持度以及所有患有该关联影响因子的历史文本数据中对应患有VTE的置信度；

所述判断模块用于判断支持度是否大于对应的支持度设定值以及置信度是否大于对应的置信度设定值，在均为是时将该关联影响因子作为关键影响因子，在为否时将该关联影响因子不作为关键影响因子；

所述降维模块用于对该些关键影响因子进行降维处理，以获得相互之间没有共线关系的关键影响因子作为最优影响因子；

所述训练模块用于将预处理后的历史文本数据中部分历史文本数据的最优影响因子和患者是否患有VTE作为训练样本代入随机森林模型进行模型训练，以获得训练好的风险评估模型；

所述测试模块用于将剩余历史文本数据中的最优影响因子作为测试样本代入训练好的风险评估模型中测试，以获得测试患者患有VTE的概率值；

所述分档模块用于将每一概率值转换成秩次，将秩次分布映射到正态分布曲线上，运用正态分布的3σ原则进行分档，以获得每个测试患者对应的风险档次标签。