[发明专利]气道梗阻干预推荐方法及系统

权利要求书

1.一种气道梗阻干预推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

获取当前患者的即时诊断数据；

从所述即时诊断数据中提取关键指标特征数据；

利用所述关键指标特征数据及预先建立的气道梗阻干预决策模型，确定气道梗阻干预推荐方案。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定所述患者气道梗阻严重程度评分；

利用所述关键指标特征数据、所述患者气道梗阻严重程度评分、以及预先建立的气道梗阻干预决策模型，确定气道梗阻干预推荐方案。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

预先基于病人医疗数据源构建气道梗阻严重程度评估模型；

利用所述气道梗阻严重程度评估模型确定所述患者气道梗阻严重程度评分。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于病人医疗数据源构建气道梗阻严重程度评估模型包括：

采集病人医疗数据源，并从所述医疗数据源中提取病人就诊相关数据；

对所述病人就诊相关数据进行相关性分析，得到关键指标集；

对所述关键指标集中的指标进行规范化处理及缺失值填充，得到关键指标样本集；

确定所述关键指标样本集中的各样本的气道干预手段标签及与所述气道干预手段标签对应的气道严重程度；

根据所述关键指标样本集及所述气道严重程度训练得到气道梗阻严重程度评估模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述病人就诊相关数据进行相关性分析，得到关键指标集包括：

对所述病人检测指标进行相关性解析，得到候选关键指标集；

对所述候选关键指标集中的每个候选指标，将其与气道梗阻严重程度的相关系数按绝对值大小进行排序，选择相关系数绝对值大于等于设定阈值的候选指标加入推荐指标集，否则加入剩余指标集；

结合医学知识对所述推荐指标集中的各项指标进行重要程度分级，再将分级后的推荐指标集中的指标加入关键指标集；

从所述剩余指标集中选出部分指标加入所述关键指标集；

对所述关键指标集中的每个训练样本加入神志状态标签和躁动标签。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述关键指标集中的指标进行规范化处理包括：

如果所述指标在正常区间内，则将所述指标取值为0；

如果所述指标高于所述正常区间、并且低于极度危险上限值，则将所述指标取值映射为0到1区间内的值；

如果所述指标高于或等于所述极度危险上限值，则将所述指标取值为1；

如果所述指标低于所述正常区间、并且高于极度危险下限值，则将所述指标取值映射为0到-1区间内的值；

如果所述指标低于或等于所述极度危险下限值，则将所述指标取值为-1。

7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括按照以下方式建立气道梗阻干预决策模型：

由多棵决策树构建随机森林，所述决策树衡量特征贡献程度的准则采用Gini系数，每棵决策树的决策结果为一种气道干预方案的推荐概率；

将所述随机森林作为气道梗阻干预决策模型，所述气道梗阻干预决策模型的输出为所述多棵决策树的决策结果。

8.一种气道梗阻干预推荐系统，其特征在于，所述系统包括：

数据获取模块，用于获取当前患者的即时诊断数据；

特征提取模块，用于从所述即时诊断数据中提取关键指标特征数据；

推荐模块，用于利用所述关键指标特征数据及预先建立的气道梗阻干预决策模型，确定气道梗阻干预推荐方案。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：

评估模块，用于确定所述患者气道梗阻严重程度评分；

所述推荐模块，用于利用所述关键指标特征数据、所述患者气道梗阻严重程度评分、以及预先建立的气道梗阻干预决策模型，确定气道梗阻干预推荐方案。