[发明专利]一种基于电子病历数据的肺结核患者预警系统

摘要

本发明涉及一种基于电子病历数据的肺结核患者预警系统，本发明能够对难以确诊的早期肺结核和不典型肺结核患者进行自动化发掘和预警，为医生提供确诊依据，从而降低肺结核患者的误诊率。其优点在于：首先，该方法不仅能够从电子病历数据中挖掘结构化数据信息，还能纳入非结构化数据信息进行模型学习，对肺结核患病信息进行全面学习。然后，能够自动化辅助呼吸科医生对难以确诊的肺结核患者进行判断，更加及时的进行进一步诊治。最后，该方法以电子病历数据为基础，便于在不同医疗机构推广使用。

主权项

1.一种基于电子病历数据的肺结核患者预警系统，其特征在于，包括：数据信息采集单元，用于从电子病历数据库中采集呼吸内科患者信息数据后构建呼吸内科患者信息数据库；患者数据筛选及人群划分单元，用于对呼吸内科患者信息数据库中的数据进行患者数据划分和样本采集，其中：患者数据划分：根据大疫情肺结核确诊的个人基本信息关联患者前一段时间内的所有就诊信息，取得门诊诊断信息、实验室检查信息和影像信息，并合并同一次就诊的多次诊断信息，生成肺结核患者信息表；以呼吸系统相关疾病的诊断ICD编码为筛选条件，取得门诊诊断信息、实验室检查信息和影像信息，并合并同一次就诊的多次诊断信息，生成非肺结核病患者信息表；样本采集：从肺结核患者信息表和非肺结核病患者信息表中分别随机抽取m个患者的数据信息，两者合并作为样本集；分别为样本集中的肺结核患者样本和非肺结核病患者标准不同的类别标签；结构化数据信息处理单元，用于对样本的结构化数据进行数据预处理、无关字段删除和特征选择后保留n_feature个特征，其中，进行特征选择时，结构化数据信息处理单元使用皮尔逊相关系数特征筛选法对所有字段进行特征选择，通过该方式删除部分字段特征；非结构化数据信息处理单元，用于对样本的非结构化文本数据进行无关字段删除、字段合并、分词、去除无关字符和词向量计算后得到所有出现次数大于K的词汇的m维词向量；预警模型，根据预警模型输出的类别标签判断样本是否为肺结核患者，该预警模型包括非结构化数据对应的卷积神经网络、结构化数据对应的多层感知器及分类网络，分类网络的输入为卷积神经网络与多层感知器输出组合，分类网络包括一个隐含层和一个输出层，输出层激活函数采用softmax函数，将经过结构化数据信息处理单元处理的样本集后保留的n_feature个特征及经过非结构化数据信息处理单元处理的样本集后得到的n_max个词汇的m维词向量输入预警模型，对预警模型进行训练，利用训练后的预警模型对经过结构化数据信息处理单元及非结构化数据信息处理单元处理的样本进行判断。