基于大数据技术的镇痛分析系统

1.基于大数据技术的镇痛分析系统，其特征在于，包括数据收集模块(100)、镇痛指数分析模块(200)、模型训练模块(300)、模型验证模块(400)和模型应用模块(500)，其中：

2.根据权利要求1所述的基于大数据技术的镇痛分析系统，其特征在于，所述数据收集模块(100)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。

3.根据权利要求1所述的基于大数据技术的镇痛分析系统，其特征在于，所述镇痛指数分析模块(200)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：

4.根据权利要求3所述的基于大数据技术的镇痛分析系统，其特征在于，所述模型训练模块(300)利用梯度提升树模型进行训练，具体包括：

5.根据权利要求4所述的基于大数据技术的镇痛分析系统，其特征在于，所述模型验证模块(400)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；

6.根据权利要求5所述的基于大数据技术的镇痛分析系统，其特征在于，所述模型应用模块(500)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：

7.根据权利要求6所述的基于大数据技术的镇痛分析系统，其特征在于，所述模型应用模块(500)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：