基于大数据技术的镇痛分析系统

本发明涉及镇痛分析，具体为基于大数据技术的镇痛分析系统。

背景技术：

1、传统基于大数据技术的镇痛分析系统面临多方面的技术挑战。

2、首先，在处理非结构化的病历数据时效率低下，难以从大量文本中准确提取关键信息和量化疼痛指标。

3、其次，缺乏有效的方法将医生的主观描述转化为客观的数值指标，导致镇痛效果评估的精确度不足。再者，历史患者记录的利用不充分，往往只能用于简单的统计分析，无法充分挖掘其中的多维度信息。在模型训练方面，传统系统难以处理镇痛效果评估中的复杂非线性关系，预测精度受限。此外，由于缺乏直接的镇痛指数作为训练标签，模型的学习效果受到严重影响。在数据处理标准方面，训练和验证过程中常常存在不一致性，影响模型的可信度。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供基于大数据技术的镇痛分析系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于大数据技术的镇痛分析系统，包括数据收集模块、镇痛指数分析模块、模型训练模块、模型验证模块和模型应用模块，其中：

3、所述数据收集模块收集历史患者记录，历史患者记录包括但不限于病历号、药物使用记录和病历内容；将历史患者记录按照预设比例进行拆分，分为模型训练数据和模型验证数据；

4、所述镇痛指数分析模块利用临床自然语言处理技术对模型训练数据中的病历内容进行分析，通过对模型训练数据中用药前后的病历内容，进行疼痛指数的差值计算，得出每个患者的镇痛指数，并将模型训练数据中的药物使用记录和镇痛指数按照病历号进行整合，作为患者训练数据；

5、所述模型训练模块将患者训练数据中的镇痛指数作为标签，患者训练数据中的药物使用记录作为输入特征，利用梯度提升树模型进行训练；

6、所述模型验证模块对模型测试数据中的病历利用镇痛指数分析模块中的临床自然语言处理技术进行镇痛指数的计算，作为原始镇痛指数；以及将模型测试数据中的药物使用记录输入到训练好的梯度提升树模型中去，生成模型镇痛指数；根据病历号，将原始镇痛指数与模型镇痛指数进行差异比对，当满足预设的差异阈值的样本比例时，则模型验证成功；

7、所述模型应用模块对历史患者记录按照不同的药物使用记录进行数据特征的扩列，生成多维度患者记录，将多维度患者记录中的药物使用记录输入到验证成功的模型中，预测出以多维度为基础的患者镇痛指数，并以多维度患者记录中扩列的数据特征为基础，进行可视化的输出。

8、作为本技术方案的进一步改进，所述数据收集模块收集的历史患者记录包括但不限于病历号、药物使用记录和病历内容，其中药物使用记录包括但不限于药品名称、剂量、用药频率和用药时间；病历内容包括但不限于患者在用药前后的身体记录、主诉、诊断、治疗方案和医生记录。

9、作为本技术方案的进一步改进，所述镇痛指数分析模块利用临床自然语言处理技术对模型训练数据中的病历内容进行分析，具体包括：

10、将患者在用药前后的病历内容分割成单词序列，并去除停用词，以及标记每个单词的词性；

11、从公共数据库中收集一个全面的疼痛描述词汇本体，包括但不限于强度、性质和频率等多个维度；其中每个词汇都有对应的权重分数；

12、分别计算患者在用药前后的疼痛指数，根据从公共数据库中收集的疼痛描述词汇本体，计算出对应维度的词汇数量，并根据对应的权重分数，进行加权求和，得出用药前疼痛指数和用药后疼痛指数，并将两者进行差值运算得出镇痛指数；

13、将模型训练数据中的药物使用记录和镇痛指数，按照病历号进行整合，形成患者训练数据。

14、作为本技术方案的进一步改进，所述模型训练模块利用梯度提升树模型进行训练，具体包括：

15、从患者训练数据中提取药物使用记录作为输入特征，对其中的非数值类型数据进行独热编码，将数值类型数据进行标准化；使用患者训练数据中的镇痛指数作为标签；

16、使用均方误差作为损失函数，其中损失函数为：l(y,f(x))＝(y-f(x))2，其中y是标签，f(x)是预测值；

17、初始化模型参数，参数包括但不限于树的数量、最大深度和学习率；

18、对每个样本i，计算残差r_i＝y_i-f_t-(x_i)，其中i是样本索引，x_i表示第i个样本的特征，y_i表示第i个样本的标签；t表示当前树的索引，f_t(x)表示在构建第t棵树后的模型预测；r_i表示第i个样本的残差；

19、使用残差作为目标值，构建一棵新的决策树；在每个节点，选择最佳分裂特征和分裂点，以最大化信息增益；

20、对于每个叶节点，计算最优预测值，是该叶节点上所有样本残差的平均值，再乘以学习率；

21、更新模型：f_t(x)＝f_t-1(x)+η*h_t(x)，其中f_t(x)是加入第t棵树后的预测，f_t-1(x)是之前的预测，η是学习率，h_t(x)是新树的预测值。

22、作为本技术方案的进一步改进，所述模型验证模块根据病历号，将原始镇痛指数与模型镇痛指数进行比对，对每个患者，计算原始镇痛指数和模型镇痛指数之间的差异，检查差异是否在预定义的差异阈值范围内；

23、计算小于差异阈值要求的样本比例，当小于差异阈值的样本比例超过预设标准时，表示满足预设的差异阈值的样本比例时，则认为模型验证成功，其中小于差异阈值要求的样本比例＝(小于差异阈值内的样本数/总样本数)*100％。

24、作为本技术方案的进一步改进，所述模型应用模块对历史患者记录按照不同的药物使用记录进行数据特征的扩列，生成多维度患者记录，将多维度患者记录中的药物使用记录输入到验证成功的模型中，预测出以多维度为基础的患者镇痛指数，具体包括：

25、数据特征的扩列基于不同的药物使用记录，包括但不限于药物组合扩列、剂量梯度扩列和用药时间模式扩列，其中药物组合重构按照不同药物组合方式扩列数据特征；剂量梯度扩列通过对同一药物的不同剂量进行排序，创建剂量梯度序列数据特征；用药时间模式扩列通过分析用药时间模式，根据时间模式扩列数据特征；将扩列的数据特征按照病历号与历史患者记录进行整合，作为多维度患者记录。

26、作为本技术方案的进一步改进，所述模型应用模块将多维度患者记录中的药物使用记录输入到验证成功的模型中，预测出以多维度为基础的患者镇痛指数，并以多维度患者记录中扩列的数据特征为基础，进行可视化的输出，具体包括：

27、药物组合效果对比图：使用柱状图或热图，其中x轴表示不同的药物组合，y轴表示预测的平均镇痛指数，颜色深浅表示镇痛效果的强弱；

28、剂量-效果曲线图：对每种药物绘制曲线图，x轴表示剂量梯度，y轴表示预测的平均镇痛指数，多条曲线代表不同药物；

29、用药时间效果雷达图：雷达图的每个轴代表一个用药时间段，数值表示该时间段的平均预测镇痛指数，多个多边形代表不同药物或药物组合。

30、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

31、1、该基于大数据技术的镇痛分析系统通过多重应用临床自然语言处理技术，实现了对非结构化病历数据的高效利用，在模型训练阶段，该技术能够从用药前后的病历内容中提取关键信息，通过对疼痛描述词汇的识别和量化，计算出准确的疼痛指数差值，从而得到客观的镇痛指数；这一过程不仅克服了传统方法难以处理大量文本数据的局限，还提高了镇痛效果评估的精确度。同时，在模型验证阶段，该技术被应用于测试数据的处理，计算出原始镇痛指数，为模型的验证提供了可靠的基准；这种双重应用确保了系统在训练和验证过程中保持一致的数据处理标准，大大增强了模型的可信度和适用性；此外，临床自然语言处理技术的应用还使得系统能够从医生的主观描述中提取出客观的数值指标，为镇痛效果的量化评估提供了新的可能性。

32、2、该基于大数据技术的镇痛分析系统对历史患者记录的多重应用体现了数据价值的最大化利用，首先，通过预设比例将历史数据拆分为训练集和验证集，确保了模型训练的全面性和验证的独立性；这种划分方法不仅提高了模型的泛化能力，还为评估模型性能提供了可靠的基础；其次，系统创新性地对历史患者记录进行数据特征扩列，生成多维度患者记录；这一过程包括药物组合扩列、剂量梯度扩列和用药时间模式扩列，极大地丰富了数据的维度和深度；通过将这些多维度数据输入验证成功的模型，系统能够预测出更加全面和精确的患者镇痛指数；最后，系统基于这些扩列的数据特征进行可视化输出，如药物组合效果对比图、剂量-效果曲线图和用药时间效果雷达图等。这些直观的可视化结果不仅方便医疗专业人员快速理解和分析复杂的数据关系，还为制定个性化治疗方案提供了强有力的决策支持。

33、3、该基于大数据技术的镇痛分析系统中的梯度提升树模型的应用使得系统能够高效处理复杂的非线性关系，准确预测镇痛效果；该模型通过迭代训练和残差学习，不断优化预测精度，适应了镇痛效果评估中的多变量复杂性；同时，临床自然语言处理技术巧妙地解决了历史患者记录中缺乏直接镇痛指数作为训练标签的问题；通过对病历文本的智能分析，系统能够从非结构化的描述性文本中提取出量化的镇痛指数，为模型训练提供了可靠的标签数据；这不仅克服了传统方法依赖人工标注的局限性，还大大提高了数据利用的效率和范围；此外，系统整合了数据收集、分析、模型训练、验证和应用等多个模块，形成了一个完整的闭环系统，能够持续学习和优化，不断提高镇痛效果预测的准确性和临床价值。