申请/专利权人：上海人工智能研究院有限公司

申请日：2023-12-25

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN117766153A

主分类号：G16H50/70

分类号：G16H50/70;G16H20/10;G06F16/33

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.12#实质审查的生效;2024.03.26#公开

摘要：本发明公开了一种基于大数据的医嘱智能分析方法及系统，涉及医疗数据处理技术领域，包括：收集海量在线医嘱数据；将子模式识别网络合并为总模式识别网络；统计所有总模式识别网络中各子模式识别网络中出现的通用特征词，并计算病情诊断的通用特征词出现的出现概率，并建立第一映射配对机制；计算在病情诊断条件下，药物使用方案通用特征词出现的出现概率，并建立第二映射配对机制；根据第一映射配对机制得出病情诊断，并根据第二映射配对机制得出药物使用方案；每隔一个星期，得出新的病情诊断和治疗方案。通过建立第一映射配对机制、建立第二映射配对机制以及对医嘱数据进行复核，能有效确保医嘱数据的准确性，并能提升诊断结果的匹配性。

主权项：1.一种基于大数据的医嘱智能分析方法，其特征在于，包括：收集海量在线医嘱数据，提取医嘱数据特征词，特征词包括患者基本信息、护理常规数据、护理级别数据、饮食种类数据、病情诊断和药物使用方案；对患者基本信息、护理常规数据、护理级别数据、饮食种类数据、病情诊断和药物使用方案生产子模式识别网络，并将同一个患者的患者基本信息、护理常规数据、护理级别数据、饮食种类数据、病情诊断和药物使用方案的子模式识别网络合并为总模式识别网络；统计所有总模式识别网络中各子模式识别网络中出现的通用特征词，并计算病情诊断的通用特征词出现的出现概率，根据判定法则，确定病情诊断的通用特征词与其余子模式识别网络中出现的通用特征词的关联性，并建立第一映射配对机制，其中，剔除病情诊断与药物使用方案的关联及患者基本信息、护理常规数据、护理级别数据、饮食种类数据和药物使用方案的通用特征词的关联；计算在病情诊断条件下，药物使用方案通用特征词出现的出现概率，根据判定法则，确定药物使用方案通用特征词与病情诊断通用特征词的关联性，并建立第二映射配对机制；随总模式识别网络的不断更新，对映射配对机制进行补充更新；上述总模式识别网络和映射配对机制均存储在中心处理库中；得到当日患者医嘱数据，对医嘱数据进行复核，进行诊断，提取患者医嘱数据特征词，根据第一映射配对机制得出病情诊断一，并根据第二映射配对机制得出药物使用方案一；将病情诊断一和药物使用方案一与当日患者医嘱数据中的病情诊断二和药物使用方案二作对比，若吻合度超过第一预设值，则当日患者医嘱数据合格，若吻合度不超过第一预设值，则当日患者医嘱数据存在异常，对当日患者医嘱数据进行复核修正；储存患者医嘱数据特征词进入中心处理库中，每隔一个星期，使用更新的映射配对机制对患者医嘱数据特征词进行重新分析，得出新的病情诊断和治疗方案，汇总成在线报告，并发送至患者手机。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海人工智能研究院有限公司 一种基于大数据的医嘱智能分析方法及系统

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