一种基于标准电子病历的疾病过程孪生构建方法及系统

本申请属于医学信息，具体涉及一种基于标准电子病历的疾病过程孪生构建方法及系统。

背景技术：

1、随着信息技术的快速发展，医疗行业也迎来了数字化转型。标准电子病历系统作为医疗信息化的重要组成部分，已经在全球范围内得到了广泛应用。病历系统不仅记录了患者的临床信息、诊断、治疗历史以及医疗服务等数据，还包含了丰富的结构化和非结构化信息，为医护人员提供了重要的临床参考资料。然而，如何有效地利用这些海量数据，提高临床决策的科学性和准确性，一直是医学信息学领域的研究热点。

2、在这一背景下，循环神经网络(recurrent neural network,rnn)和transformer模型等深度学习技术被提出并应用于疾病轨迹建模与预测。rnn能够处理序列数据，捕捉时间序列中的动态变化，非常适合处理医疗时间序列数据。而transformer模型则通过自注意力机制，能够更好地处理长距离依赖关系，适用于处理复杂的医疗文本数据。

3、糖尿病和冠心病是两种常见的慢性疾病，它们对患者的生活质量和健康状况有着深远的影响。糖尿病作为一种代谢性疾病，其主要特征是血糖水平长期升高，导致多种器官和系统的损伤，如心血管、肾脏、神经系统等。糖尿病患者合并冠心病会增加患者的死亡风险和治疗难度。传统上，医生通常依靠临床经验和专业知识来制定治疗方案，然而糖尿病并发冠心病的情况往往十分复杂，不同患者之间存在着巨大的个体差异，单凭经验往往难以制定出最优化的治疗策略。

4、为了应对这一挑战，近年来，基于电子病历数据的疾病过程孪生构建成为一种备受关注的研究方向。疾病过程孪生模型是一种利用机器学习和人工智能技术，通过分析大量的电子病历数据，构建患者疾病发展的模型，从而实现对患者病程的模拟和预测。这种模型可以为医生提供更加科学、准确的临床决策支持，帮助医护人员更好地理解疾病的发展规律，制定个性化的治疗方案。

5、在糖尿病并发冠心病的诊疗中，疾病过程孪生模型的应用具有重要的意义。首先，通过分析大量的病历数据，可以揭示糖尿病并发冠心病患者病程的规律和特点，识别出影响疾病进展的关键因素。其次，建立疾病过程孪生模型可以实现对患者病程的模拟和预测，为医生提供科学、准确的治疗建议。此外，疾病过程孪生模型还可以实现个性化的医疗管理，根据患者的个体特征和病情变化，制定最适合的治疗方案，最大程度地提高治疗效果和生活质量。

技术实现思路

1、本申请提供一种基于标准电子病历的疾病过程孪生构建方法及系统，以解决上述的技术问题。

2、为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：一种基于标准电子病历的疾病过程孪生构建方法，包括以下步骤：

3、基于患者标准的fhir电子病历进行，获取电子病历数据；

4、对电子病历数据进行编码和处理，获取多变量时序数据；

5、基于多变量时序数据，构建疾病过程孪生模型；

6、基于疾病过程孪生模型的输出结果与预测图谱，获取疾病轨迹预测报告；

7、引入gpt模型，将疾病轨迹预测报告中的数值信息和知识图谱的语义信息转化为自然语言描述，获取报告模板；

8、基于交互界面验证和输入额外的临床参数值，调整报告模板；

9、基于报告模板以及预设的风险阈值，生成包括风险预警信息以及干预建议的个性化医疗报告。

10、进一步，电子病历数据包括基本人口统计信息；病史和诊断记录；实验室检查结果；治疗和用药记录；生活方式和行为数据；住院和手术记录。

11、进一步，对电子病历数据进行编码和处理，获取多变量时序数据的方法，包括：

12、基于gpt模型对从fhir电子病历中提取的文本信息进行解析和结构化处理，获取包括病史、诊断记录、实验室检查结果、治疗和用药记录、生活方式和行为数据的关键信息；

13、将关键信息按照时间顺序排列并将文本信息中的医学数据转化为时序数据，形成多变量时序数据。

14、进一步，构建疾病过程孪生模型的方法，包括：

15、结合rnn模型与nbm模型，生成用于对多变量时序数据进行序列建模和预测的rnn-nbm模型；

16、基于rnn-nbm模型以及对特定临床事件进行时间预测的aft模型，获取疾病过程孪生模型(rnn-nbm-aft)。

17、本申请采用的另一个技术方案是：一种基于标准电子病历的疾病过程孪生构建系统，包括：

18、电子病历编码模块，用于通过gp模型t解析fhir电子病历中的文本信息，将文本信息转化为多变量时序数据，并进行特征提取和结构化处理；

19、序列建模与预测模块，用于通过自动编码器对输入数据进行压缩和解压缩，以填补缺失数据，并结合rnn和nbm模型进行疾病轨迹的高精度预测；

20、知识图谱生成模块，用于结合模型预测结果和医学知识图谱，生成疾病轨迹预测报告；

21、医学报告生成模块，通过引入gpt模型，将预测的数值信息和知识图谱的语义信息转化为自然语言描述，并生成完整的个性化医学报告；

22、风险预警模块，用于生成风险预警信息，并提供个性化的治疗方案调整和健康管理建议。

23、本申请的有益效果是：本申请利用构建好的疾病过程孪生模型，可以对糖尿病并发冠心病患者的病程进行个体化预测。通过输入患者的个人信息、病史、实验室检查等数据，模型可以预测患者的病情发展趋势、治疗效果以及并发症的发生风险。基于病程预测结果，医生可以为患者制定更加个性化的治疗方案。

1.一种基于标准电子病历的疾病过程孪生构建方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电子病历数据包括基本人口统计信息；病史和诊断记录；实验室检查结果；治疗和用药记录；生活方式和行为数据；住院和手术记录。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述电子病历数据进行编码和处理，获取多变量时序数据的方法，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述构建疾病过程孪生模型的方法，包括：

5.一种基于标准电子病历的疾病过程孪生构建系统，其特征在于，包括：