[发明专利]一种基于电子病历的李氏人工肝术前诊疗系统及使用方法

说明书

本发明公开了一种基于电子病历的李氏人工肝术前诊疗系统，包括病历管理子系统和智能分析子系统，病历管理子系统包括电子病历记录上传单元、数据库存储单元和搜索引擎单元，智能分析子系统包括基于注意力的多特征融合预测单元；基于注意力的多特征融合预测单元包括文本数据特征提取网络、数值数据提取网络和特征融合分类网络，文本数据特征提取网络和数值数据提取网络的输出同时作为特征融合分类网络的输入，本发明还同时公开了利用一种基于电子病历的李氏人工肝术前诊疗系统的使用方法。通过本发明可以对电子病历信息中的纯本文类数据和检验数值数据采用深度学习网络进行分析并给出分类结果。

技术领域

本发明涉及计算机辅助诊疗和图像识别领域，具体是一种基于电子病历的李氏人工肝术前诊疗系统及使用方法。

背景技术

肝脏疾病一直以来都对人类生命健康构成了严重威胁。世界卫生组织的报道指出，肝癌已成为人类第二大死因，李氏人工肝支持系统是一种有效的重症肝病治疗手段，李氏人工肝主要通过肝细胞的再生能力，通过外部设备，包括机械、理化或生物装置，在清除肝衰竭产生的有害物质的同时补充人体的必需成分，稳定机体内环境，并暂时替代部分肝脏功能。

随着互联网技术的飞速发展和信息化的普及，医院的信息管理系统日趋完善。在此基础上，利用医院信息系统中现有数据资源进行人工肝的术前分析，不仅可以提高诊疗的效率，同时也可以提供辅助诊疗的意见，对人工肝诊疗成效具有重要意义。但肝衰竭患者入院后，需要接受大量的常规项目检查和综合的内科治疗，医院信息系统中肝衰竭患者现有数据量十分多，包括入院记录、病程记录、指标检验结果、CT影像等等一系列医疗数据，因此医生采用传统的人力方式进行术前分析需要耗费大量的时间和精力，且准确度受医生的经验和精力的限制，因此需要一种方法，能够通过深度学习算法实现对医院信息系统中现有数据资源分析，减轻医生的负担。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于电子病历的李氏人工肝术前诊疗系统及使用方法，用以对电子病历信息中的纯本文类数据和检验数值数据采用深度学习网络进行分析并给出分类结果。

为了解决上述技术问题，本发明提供一种基于电子病历的李氏人工肝术前诊疗系统及使用方法，包括：病历管理子系统和智能分析子系统，病历管理子系统包括电子病历记录上传单元、数据库存储单元和搜索引擎单元，智能分析子系统包括基于注意力的多特征融合预测单元；电子病历记录上传单元和数据库存储单元之间、数据库存储单元之间和搜索引擎单元之间、搜索引擎单元和智能分析子系统之间的相互信号连接；

所述基于注意力的多特征融合预测单元包括文本数据特征提取网络、数值数据提取网络和特征融合分类网络，文本数据特征提取网络和数值数据提取网络的输出同时作为特征融合分类网络的输入。

作为本发明的一种基于电子病历的李氏人工肝术前诊疗系统的改进：

所述病历管理子系统包括用以输电子病历信息的病历输入单元和上传电子病历信息的病历上传单元；所述数据库存储单元中包括存有电子病历信息的电子病历数据库。

作为本发明的一种基于电子病历的李氏人工肝术前诊疗系统的进一步改进：

所述文本数据特征提取网络的结构为：第一层为词嵌入层，输出尺寸为32*256*200；第二层为BiLSTM层，输出尺寸为32*256*256；第三层为注意力层，输出尺寸为32*256*256，第四层为拼接层，输出尺寸为32*256*456；第5层为全连接层，输出尺寸为32*256*64；第6层为池化层，输出尺寸为32*64；第一层至第六层依次连接，且，第一层的词嵌入层的输出和第四层的拼接层输入相连接；

所述数值特征提取网络的结构为：第一层输入层，输出尺寸32*200；第二层为全连接层，输出尺寸为32*128；第三层为全连接层，输出尺寸为32*64，且第一层至第三层依次连接；