[发明专利]一种骨髓瘤智能随访系统及方法

权利要求书

1.一种骨髓瘤智能随访系统，其特征在于，包括：

诊疗信息获取模块，用于获取患者诊疗信息；所述患者诊疗信息包括患者身份信息、患者就诊信息、患者检查化验单信息；

医案数据库模块，与所述诊疗信息获取模块相连接，存储有骨髓瘤病例，以及存储有从所述患者诊疗信息中提取的特征信息；

病情预测模块，与所述医案数据库模块相连接，通过预先建立的预测模型对符合设定时间窗内的所述特征信息进行病情预测，输出对应患者的康复趋势；

相似案例匹配模块，与所述医案数据库模块相连接，根据曼哈顿距离理论计算所述特征信息与所述骨髓瘤病例之间的相似度，并按照相似度高低对骨髓瘤病例进行排行。

2.如权利要求1所述的骨髓瘤智能随访系统，其特征在于，所述骨髓瘤智能随访系统还包括AI医生模块，所述AI医生模块与所述病情预测模块相连接，用于获取患者生活信息，并结合符合所述设定时间窗内的所述特征信息生成指导建议和医疗提醒。

3.如权利要求2所述的骨髓瘤智能随访系统，其特征在于，所述指导建议包含营养指导建议、运动建议、居家卫生建议，其中：

所述营养指导建议包括饮食餐单、营养辅助；

所述运动建议包括运动项目、运动时间、运动频率；

所述家居卫生建议包括气候变化、环境清洁。

4.如权利要求2所述的骨髓瘤智能随访系统，其特征在于，所述医疗提醒包括服药提醒、复诊提醒、异常提醒。

5.如权利要求1所述的骨髓瘤智能随访系统，其特征在于，所述病情预测模块包括样本输入单元、样本划分单元、模型预测单元以及样本输出单元；其中：

所述样本输入单元用于将符合设定时间窗内的所述特征信息作为输入样本输入到所述预测模型中；

所述样本划分单元用于根据所述骨髓瘤病例中患者最后一次确认的诊断情况，将所述骨髓瘤病例划分为正样本或负样本；

所述模型预测单元通过所述预测模型以及所述输入样本、正样本、负样本对患者进行病情预测，输出患者的病情预测结果及健康趋势；

所述样本输出单元用于获取所述预测模型输出的患者的病情预测结果及健康趋势。

6.如权利要求1所述的骨髓瘤智能随访系统，其特征在于，所述患者身份信息包括姓名、性别、出生日期、联系电话、紧急联系人、诊疗卡号；

所述患者就诊信息包括既往病史、过敏史、就诊时间、诊断结果、病情、具体治疗；

所述患者检查化验单信息包括尿常规检查单、肝功能检查单及血常规检查单；所述尿常规检查单的内容至少包含酸碱度、尿比重、尿胆原含量、隐血含量、白细胞比例、尿蛋白含量、尿糖量、胆红素比例、酮体比例、尿红细胞含量、尿液颜色；所述肝功能检查单的内容至少包含免疫球蛋白M含量、肌酐含量、尿酸含量、免疫球蛋白G含量、尿素氮含量；所述血常规检查单内容至少包含红细胞计数、白细胞计数、血小板计数、血红蛋白比例、平均血小板体积。

7.如权利要求1所述的骨髓瘤智能随访系统，其特征在于，所述诊疗信息获取模块采用OCR文字识别对患者检查化验单信息进行处理。

8.一种骨髓瘤智能随访方法，其特征在于，包括：

获取患者诊疗信息，并提取所述患者诊疗信息中的特征信息；

通过机器学习算法建立预测模型；

通过所述预测模型，对符合设定时间窗内的所述特征信息进行病情预测，输出对应患者的康复趋势；

根据曼哈顿距离理论计算所述特征信息与所述骨髓瘤病例之间的相似度，输出符合相似度要求的所述骨髓瘤病例；

将诊疗完成的患者诊疗信息存储为新骨髓瘤病例，并根据所述新骨髓瘤病例对所述预测模型进行更新。