[发明专利]一种基于超声心动图检测报告的治疗决策系统有效
申请号: | 202210232472.4 | 申请日: | 2022-03-09 |
公开(公告)号: | CN114566282B | 公开(公告)日: | 2022-10-04 |
发明(设计)人: | 许钧杰;马雨培;张晶;王颖悕;穆玉清 | 申请(专利权)人: | 曜立科技(北京)有限公司 |
主分类号: | G16H50/30 | 分类号: | G16H50/30;G16H50/20 |
代理公司: | 北京兴智翔达知识产权代理有限公司 11768 | 代理人: | 郭卫芹 |
地址: | 101111 北京*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 超声 心动 检测 报告 治疗 决策 系统 | ||
1.一种基于超声心动图检测报告的治疗决策系统,其特征在于,包括治疗平台,所述治疗平台通信连接有报告分析模块、趋势分析模块、治疗推荐模块以及综合分析模块;
所述报告分析模块用于通过超声心动图检测数据对患者的病症进行分析得到患者的病患系数,超声心动图检测数据包括肺动脉内径、左室内径以及右室内径;
趋势分析模块用于对患者进行病情趋势分析并筛选得到匹配对象,趋势分析模型对匹配对象进行匹配分析得到趋势对象;
所述治疗推荐模块用于对患者进行治疗方案推荐;
所述综合分析模块用于对患者的治疗进度进行综合分析,所述综合分析模块包括一级分析单元、二级分析单元以及三级分析单元,若分析对象的病患等级为三级,采用三级分析单元对分析对象进行综合分析;若分析对象的病患等级为二级,采用二级分析单元对分析对象进行综合分析;若分析对象的病患等级为一级,采用一级分析单元对分析对象进行综合分析;
趋势分析模型对匹配对象进行匹配分析的具体过程包括:获取匹配对象进行心动图检测的历史检测报告并将匹配对象的历史病患系数标记为PHt,t=1,2,…,m,m为匹配对象进行心动图检测的次数,获取分析对象进行心动图检测的历史检测报告并将分析对象的历史病患系数标记为FHq,q=1,2,…,u,u为分析对象进行心动图检测的次数,将m与u进行比较,若m>u,则在PHt中随机删除m-u个病患系数,将删除后的PHt标记为PHq,对FHq与PHq进行计算得到匹配对象的偏离系数PS;若u>m,则在FHq中随机删除u-m个病患系数,将删除后的FHq标记为FHt,对FHt与PHt进行计算得到匹配对象的偏离系数PS;
将偏离系数PS数值最小的匹配对象标记为趋势对象,趋势分析模块将趋势对象发送至治疗平台。
2.根据权利要求1所述的一种基于超声心动图检测报告的治疗决策系统,其特征在于,病症分析的具体过程包括:通过超声心动图检测报告获取到患者的肺动脉内径、左室内径以及右室内径并分别标记为FD、ZS以及YS,若满足12≤FD≤26、35<ZS<50且7<YS<23,则判定患者的心动图检测结果为正常;若不满足,则对患者的病症进行深度分析;
深度分析过程包括:对肺动脉内径、左室内径以及右室内径进行计算得到病患系数BH,将病患系数BH与病患阈值BHmin、BHmax进行比较,通过病患系数与病患阈值的比较结果对患者的病患等级进行判定。
3.根据权利要求2所述的一种基于超声心动图检测报告的治疗决策系统,其特征在于,病患系数与病患阈值的比较过程包括:若BH≤BHmin,则判定患者的病患等级为三级,报告分析模块向治疗平台发送三级病患信号;
若BHmin<BH<BHmax,则判定患者的病患等级为二级,报告分析模块向治疗平台发送二级病患信号;
若BH≥BHmax,则判定患者的病患等级为一级,报告分析模块向治疗平台发送一级病患信号。
4.根据权利要求3所述的一种基于超声心动图检测报告的治疗决策系统,其特征在于,匹配对象的获取过程包括:将进行病情趋势分析的患者标记为分析对象,获取分析对象的病患等级,若分析对象的病患等级为二级,获取分析对象的性别与年龄,将与分析对象的性别相同、年龄差在三岁之内的所有病患等级为二级的患者标记为参考对象;获取参考对象的病患等级由三级进化成二级的时间并标记为JSc,获取分析对象的病患等级由三级进化成二级的时间并标记为JSf,通过公式JSp=|JSc-JSf|得到参考对象的进化匹配值JSp,将进化匹配值JSp最小的十个参考对象标记为匹配对象。
5.根据权利要求4所述的一种基于超声心动图检测报告的治疗决策系统,其特征在于,治疗方案推荐的具体过程包括:获取匹配对象进行心动图检测的历史病患系数PHt,将PHt+1与PHt的差值标记为恢复值HZ,将数值为正的恢复值HZ的数量标记为y,将数值为负的恢复值HZ的数量标记为v,将y与v的比值标记为恢复比HB,将匹配对象最后一次进行心动图检测的病患系数并标记为BHz,对BHz与恢复比HB进行计算得到匹配对象的恢复系数HX;将恢复系数HX数值最大的匹配对象标记为推荐对象,获取推荐对象的治疗数据并将推荐对象的治疗数据发送至治疗平台;推荐对象的治疗数据包括推荐对象的治疗医师、治疗方案、首次确诊的时间以及历史病患系数。
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