[发明专利]一种骨髓瘤智能随访系统及方法

说明书

本发明涉及一种骨髓瘤智能随访系统及方法，包括：用于获取患者诊疗信息的诊疗信息获取模块，其中诊疗信息包括身份信息、就诊信息、检查化验单信息；存储有骨髓瘤病例及特征信息的医案数据库模块；通过机器学习算法预先建立预测模型，并通过此模型输出病情预测及康复趋势的病情预测模块；通过曼哈顿距离理论计算并输出相似度符合要求的骨髓瘤医案病例的相似案例匹配模块。通过本系统及方法，充分利用了已有信息资源进行数据分析、数据挖掘，对患者检查化验单中的关键特征信息进行分析，为患者进行病情预测及诊疗方案匹配，可以协助医生诊断治疗，为骨髓瘤患者提供了一种质量高、效果好、反馈及时有效的诊疗方法和护理方法。

技术领域

本发明涉及医疗数据处理技术领域，尤其涉及一种骨髓瘤智能随访系统及方法。

背景技术

多发性骨髓瘤是中年和晚年发生的多发恶性骨髓内肿瘤，主要症状是持续的脊柱疼痛，呈进行性加重，，易出现截瘫和神经根受压症状，是一种高发恶性血液疾病，其诊疗瓶颈在于骨髓瘤有显著的异质性、患者自我管理缺乏，和医疗资源相对不足。

但目前并没有可以针对多发性骨髓瘤患者的检查单化验数据做出人工智能的预警提示，对患者的后期护理提供合理化建议的系统。在这个信息化时代，骨髓瘤患者的临床数据并没有得到充分的应用，不能通过医案数据库进行大数据分析、数据挖掘，查找匹配出相似的患者医案，预测诊疗方案，协助医生决定诊疗方案。

因此，需要一种骨髓瘤智能随访方案来解决以上问题。

发明内容

针对上述的技术问题，本发明提供了一种骨髓瘤智能随访系统及方法，根据本发明公开实施例的第一方面，提供一种骨髓瘤智能随访系统，包括：

诊疗信息获取模块，用于获取患者诊疗信息；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，以及存储有从患者诊疗信息中提取的特征信息；

病情预测模块，与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，与医案数据库模块相连接，根据曼哈顿距离理论计算特征信息与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。

进一步的，骨髓瘤智能随访系统还包括AI医生模块，AI医生模块与病情预测模块相连接，用于获取患者生活信息，并结合符合设定时间窗内的特征信息生成指导建议和医疗提醒。

进一步的，指导建议包含营养指导建议、运动建议、居家卫生建议，其中：

营养指导建议包括饮食餐单、营养辅助；

运动建议包括运动项目、运动时间、运动频率；

家居卫生建议包括气候变化、环境清洁。

进一步的，医疗提醒包括服药提醒、复诊提醒、异常提醒。

进一步的，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：

样本输入单元用于将符合设定时间窗内的特征信息作为输入样本输入到预测模型中；

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

模型预测单元通过预测模型以及输入样本、正样本、负样本对患者进行病情预测；

样本输出单元用于获取预测模型输出的患者的病情预测结果及健康趋势。

进一步的，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；