【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于行為分析，涉及到一種基于大數據的智慧醫療行為分析方法。
技術介紹
0、技術背景
1、行為分析
專注于識別和理解人類或機器的行為模式，通常利用數據挖掘、統計學和人工智能等技術來揭示潛在的規律和特征。在醫療領域，行為分析通過評估患者的醫療行為、治療效果、病史、生活方式以及相關醫療服務的提供方式來優化醫療資源配置和制定個性化治療方案。
2、基于大數據的智慧醫療行為分析方法旨在運用大數據技術，對醫療行為進行全面而深入的分析，更好地了解患者的需求和行為模式。通過這種方法，可以識別出醫療服務中的潛在問題，制定更為個性化并有效的診療方案，改善醫療資源分配，提高醫療系統的整體效率和患者滿意度，為患者提供更優質的醫療體驗并降低醫療成本。
3、當前對還存在部分需要進行優化的地方，具體體現在以下幾個方面：
4、傳統的醫療行為分析方法依賴線性和較為簡單的算法進行決策支持，導致在復雜醫療情景下無法充分挖掘和利用所有可用數據的潛力，在處理具有高度非線性和多變量交互的醫療數據時，簡單算法可能只能到達局部最優解，忽略可能更有效的治療方案。這種局部最優化的問題可能導致治療方案的選擇不是最適合特定患者的，從而影響治療效果和患者滿意度。此外，傳統方法在面對大規模數據時處理速度和效率也常常受限，這在實際操作中可能延誤治療決策，進而影響患者的治療時機和健康恢復進程。
5、傳統的醫療行為分析方法缺乏動態調整機制，通常基于靜態數據進行分析和決策，未能充分考慮患者病情和治療反應的動態變化。由于病情
技術實現思路
1、鑒于以上現有技術存在的問題，本專利技術提供一種基于大數據的智慧醫療行為分析方法，用于解決據上述技術問題。
2、為了實現上述目的及其他目的，本專利技術采用的技術方案如下：
3、本專利技術一方面提供了一種基于大數據的智慧醫療行為分析方法，該方法包括：
4、步驟一：基于電子病歷中患者的基本信息和歷史病情，提取出患病類型和發病頻率，并對數據進行分類統計，生成患者篩選集；
5、步驟二：提取用藥記錄和治療方案，并根據治療周期分類，同時根據療程響應進行分組，識別不同治療方法的應用頻率，生成分類醫療行為數據；
6、步驟三：結合患者篩選集和分類醫療行為數據，執行治療行為決策分析，判斷治療行為對療效的影響，識別關鍵醫療行為，生成關鍵行為指標；
7、步驟四：分析所述關鍵行為指標，并采用模擬退火算法，比較不同治療方法對患者康復的影響，并對合適的治療措施進行篩選，生成優選治療措施；
8、步驟五：將所述優選治療措施應用于患者群體，記錄患者健康狀態的改善情況，同時收集反饋數據，生成應用效果數據；
9、步驟六：基于所述應用效果數據，對治療措施的長期效果和短期效果進行分析比較，確定各措施的效益，并根據所述應用效果數據更新生成增強預測模型；
10、步驟七：對患者數據進行測試，驗證所述增強預測模型的適用性和可靠性，并根據測試結果，為患者定制個性化治療建議。
11、作為本專利技術的進一步方案，所述步驟一中，基于電子病歷中患者的基本信息和歷史病情，提取病癥種類和發病頻率關聯數據，并對所述關聯數據進行分析，識別常見病癥和高發病率區域，并進行數據分層分類，根據病癥種類和發病頻率的統計標準進行篩選，生成患者篩選集。
12、作為本專利技術的進一步方案，所述步驟二中，通過訪問患者的電子健康記錄，提取藥物名稱、劑量、給藥時間和治療持續期的數據，對提取的數據進行格式化處理，并進行分類，同時根據改善程度和副作用發生率對治療方法進行分析，識別每個分組中的治療方法應用頻率，整理治療策略，生成分類醫療行為數據。
13、作為本專利技術的進一步方案，所述步驟三中，通過檢索醫療數據庫，獲取用藥記錄和治療措施的信息，信息包括藥物名稱、劑量、給藥時間和治療持續期的數據，生成治療效果數據，同時分析所述治療效果數據，對治療措施與患者療效的記錄進行匹配，提取并匯總對療效影響顯著的治療行為，并對治療行為的頻率和效果數據進行整理，生成關鍵行為指標。
14、作為本專利技術的進一步方案，所述步驟四中，采集治療方法的康復數據，記錄康復速度、康復質量指數和患者滿意度的關聯數值，對關聯數值進行整理并建立數據格式，得到關鍵行為指標，同時對數據進行排序和分組，并采用模擬退火算法比較不同治療方法的關鍵行為指標的數值分布，篩選與康復效果相關聯的治療方法，同時進行參數調整和流程優化，得到康復指標，并根據康復指標生成優選治療措施。
15、作為本專利技術的進一步方案，所述模擬退火算法，按照公式：
16、
17、其中：t(t)在公式中表示時間t下的康復指標，t0在公式中為康復指標的初始值，代表沒有治療影響時的理論康復狀態，β作為調整冷卻速率的控制參數，在公式中控制時間和治療影響因素e(t)的影響強度，γ為時間加權系系數，在公式中用于調整用于調節時間t的影響，δ是能量影響系數，在公式中調節治療效果的敏感性，e(t)為治療影響因素。
18、作為本專利技術的進一步方案，所述步驟五中，部署所述優選治療措施至指定患者群體，對治療情況進行跟蹤，并進行記錄和即時調整，同時評估患者體征檢查和患者自述癥狀信息，記錄患者的健康狀態，并結合患者和醫療團隊的反饋進行醫療數據的匯總和分析，生成應用效果數據。
19、作為本專利技術的進一步方案，所述步驟六中，將應用效果數據按照治療持續時間劃分并分類整理，計算每種治療措施在短期和長期效果數據集中的健康改善指標平均值，同時采用決策樹算法評估各措施的綜合效益并調整現有的治療預測模型的輸入參數，包括治療持續時間和患者基線健康狀態，將調整后的參數融入預測模型中，并使用加權平均平方誤差迭代調整優化，生成增強預測模型。
20、作為本專利技術的進一步方案，所述決策樹算法，按照公式：
21、
22、其中：n為樣本總數量，wi為第i個樣本的權重系數，i＝1,2...n，yi為數據集中第i個元素的實際觀察值，為模型預測值，xi表示第i個樣本的基本輸入特征，p為患者的先前治療歷史參數，d治療持續時間，b為患者的基線健康狀態，g′(t)代表了加權平均平方誤差。
23、作為本專利技術的進一步方案，所述步驟七中，選擇具有代表性的患者數據集進行所述增強預測模型的驗證，應用模型進行實時風險預測，同時記錄模型的預測結果和實際患者狀況，生成模型應用測試數據，并根據模型應用測試數據評估模型在不同病癥和治療階段的表現，同時根據評估結果，并比較模型本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于大數據的智慧醫療行為分析方法，其特征在于，該方法包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于大數據的智慧醫療行為分析方法，其特征在于，步驟一中，基于電子病歷中患者的基本信息和歷史病情，提取病癥種類和發病頻率關聯數據，并對所述關聯數據進行分析，識別常見病癥和高發病率區域，并進行數據分層分類，根據病癥種類和發病頻率的統計標準進行篩選，生成患者篩選集。
3.根據權利要求1所述的一種基于大數據的智慧醫療行為分析方法，其特征在于，步驟二中，通過訪問患者的電子健康記錄，提取藥物名稱、劑量、給藥時間和治療持續期的數據，對提取的數據進行格式化處理，并進行分類，同時根據改善程度和副作用發生率對治療方法進行分析，識別每個分組中的治療方法應用頻率，整理治療策略，生成分類醫療行為數據。
4.根據權利要求1所述的一種基于大數據的智慧醫療行為分析方法，其特征在于，步驟三中，通過檢索醫療數據庫，獲取用藥記錄和治療措施的信息，信息包括藥物名稱、劑量、給藥時間和治療持續期的數據，生成治療效果數據，同時分析所述治療效果數據，對治療措施與患者療效的記錄進行匹配，提取并匯總對
5.根據權利要求1所述的一種基于大數據的智慧醫療行為分析方法，其特征在于，步驟四中，采集治療方法的康復數據，記錄康復速度、康復質量指數和患者滿意度的關聯數值，對關聯數值進行整理并建立數據格式，得到關鍵行為指標，同時對數據進行排序和分組，并采用第一算法得到康復指標，并根據康復指標生成優選治療措施。
6.根據權利要求5所述的一種基于大數據的智慧醫療行為分析方法，其特征在于，所述第一算法，按照公式：
7.根據權利要求1所述的一種基于大數據的智慧醫療行為分析方法，其特征在于，步驟五中，部署所述優選治療措施至指定患者群體，對治療情況進行跟蹤，并進行記錄和即時調整，同時評估患者體征檢查和患者自述癥狀信息，記錄患者的健康狀態，并結合患者和醫療團隊的反饋進行醫療數據的匯總和分析，生成應用效果數據。
8.根據權利要求1所述的一種基于大數據的智慧醫療行為分析方法，其特征在于，步驟六中，將應用效果數據按照治療持續時間劃分并分類整理，計算每種治療措施在短期和長期效果數據集中的健康改善指標平均值，同時采用第二算法得到加權平均平方誤差，并使用加權平均平方誤差迭代調整優化，生成增強預測模型。
9.根據權利要求1所述的一種基于大數據的智慧醫療行為分析方法，其特征在于，所述第二算法，按照公式：
10.根據權利要求1所述的一種基于大數據的智慧醫療行為分析方法，其特征在于，步驟七中，選擇具有代表性的患者數據集進行所述增強預測模型的驗證，應用模型進行實時風險預測，同時記錄模型的預測結果和實際患者狀況，生成模型應用測試數據，并根據模型應用測試數據評估模型在不同病癥和治療階段的表現，同時根據評估結果，并比較模型預測結果與患者的實際狀況差異，結合患者的病歷背景，分析每位患者的預測數據和實際健康狀況的一致性和偏差情況，為患者調整并生成個性化治療建議。
...【技術特征摘要】
1.一種基于大數據的智慧醫療行為分析方法，其特征在于，該方法包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于大數據的智慧醫療行為分析方法，其特征在于，步驟一中，基于電子病歷中患者的基本信息和歷史病情，提取病癥種類和發病頻率關聯數據，并對所述關聯數據進行分析，識別常見病癥和高發病率區域，并進行數據分層分類，根據病癥種類和發病頻率的統計標準進行篩選，生成患者篩選集。
3.根據權利要求1所述的一種基于大數據的智慧醫療行為分析方法，其特征在于，步驟二中，通過訪問患者的電子健康記錄，提取藥物名稱、劑量、給藥時間和治療持續期的數據，對提取的數據進行格式化處理，并進行分類，同時根據改善程度和副作用發生率對治療方法進行分析，識別每個分組中的治療方法應用頻率，整理治療策略，生成分類醫療行為數據。
4.根據權利要求1所述的一種基于大數據的智慧醫療行為分析方法，其特征在于，步驟三中，通過檢索醫療數據庫，獲取用藥記錄和治療措施的信息，信息包括藥物名稱、劑量、給藥時間和治療持續期的數據，生成治療效果數據，同時分析所述治療效果數據，對治療措施與患者療效的記錄進行匹配，提取并匯總對療效影響顯著的治療行為，并對治療行為的頻率和效果數據進行整理，生成關鍵行為指標。
5.根據權利要求1所述的一種基于大數據的智慧醫療行為分析方法，其特征在于，步驟四中，采集治療方法的康復數據，記錄康復速度、康復質量指數和患者滿意度的關聯數值，對關聯數值進行整理并建立數據格式，得到關鍵行為指標，同時對數據進行排序和分組，并采用第一算法...
【專利技術屬性】
技術研發人員：江政科，
申請(專利權)人：時光生命科學研究院廣州有限公司，
類型：發明
國別省市：
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