CN111899867B - 基于深度学习的手术并发症预测及规避辅助决策系统 - Google Patents

基于深度学习的手术并发症预测及规避辅助决策系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于深度学习的手术并发症预测及规避辅助决策系统，涉及医疗辅助决策技术领域，具体方案为：包括云端数据库、云端服务器、医学检测模块、医学病例模块、医师终端；云端数据库包括医疗单位历史临床数据。本发明将人工智能与医疗密切结合，覆盖常见症状670多个，症状同义词700多个，常用体格检查项目600多项，常用检验检查项目1200多项，具有手术并发症预测标准化，预防智能化，管控个体化三大优势。利用深度学习对并发症的种类、时间、严重程度等进行快速检测，在10秒内读完一个病人的病历与化验数据，并给予预防措施(高等级证据)推荐，系统初步测试，产品预测深静脉血栓的准确率达到94.5％。

Description

基于深度学习的手术并发症预测及规避辅助决策系统
技术领域
本发明涉及医疗辅助决策技术领域，更具体地说，它涉及基于深度学习的手术并发症预测及规避辅助决策系统。
背景技术
国家卫生健康委统计显示，我国手术数量近年迅速增长，仅2018年手术量就达6171万次。然而，来自急诊科的样本显示，2006年1月至2015年12月期间的150万次急诊手术中，手术并发症造成的医疗费用总计180亿元，占总体医疗经济负担的48％。说明医疗质量体系仍不完善，科学的严密性仍有阶段性缺陷，患者诊前、诊中、诊后常常因并发症加重病情，增加了救治难度，甚至造成患者致死致残致贫，给国家、社会、家庭和患者带来了沉重经济负担和极大的身心痛苦，诱发了一系列的社会问题。这一问题成为医疗史上的顽疾和医疗工作者的痛点，始终没有得到改善。
目前，采用传统方式进行手术并发症的预测预防面临极大挑战。
(1)主观局限：医疗机构一直沿用着凭医生主观经验和患者的表达和体征表象及仪器检查结果的综合判断，由于手术并发症的预测无法拥有统一标准，主观性无法避免，即使同样是经验丰富的临床医师，面对同一位患者，也可能得出不同的诊断意见，从而造成潜在术后并发症危险，甚至导致患者死亡，缺乏一套精准的、科学的、严密的手术并发症预测系统。
(2)客观局限：临床医师需要在约15分钟内评估患者行手术的安全性及一百多种可疑手术并发症可能，每位患者至少有五项术前常规检查，321项化验结果。时间的紧迫使得精准到个人的预测根本无法实现。《Psychol Sci》研究表明，当人脑要面对分析的变量数目超过4个时，大脑分析判断的速度和准确性会严重下降。繁重的工作负担极容易产生神经疲劳，降低工作效率和诊断准确性。如何不遗漏其中隐匿的危险因素，对临床医师来说并非易事。
(3)现有评分预测系统：在现代医疗中,我国目前采用较多的评分系统主要为APACHE-Ⅱ评分、POSSUM评分等,但由于这两种系统仍旧存在局限性高、受众不清晰等弊端,尚未得到医院的普遍应用，APACHE II系统在实际应用中由于其对死亡率过高的估计也饱受批评，而由于POSSUM评分只预测术后30天的死亡率与并发症率，所以POSSUM评分不能预测超过30天的死亡率与并发症率。综上所述，不难发现，在现阶段中国医疗行业中尚未建立起健全的手术后并发症预测体系.因此,建立一个适用科室广、受众人群广、操作便捷的外科手术并发症预测及规避辅助决策AI智能系统迫在眉睫.
(4)手术并发症规避辅助决策方面，外科手术前涉及至少五项术前常规检查，321项化验结果，信息个体化差异强，需外科、护理、康复医学等多专业共同配合预防，决策过程复杂，目前无相关实用性工具帮助医师等医护人员选择最适合的并发症预防方案。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供一种基于深度学习的手术并发症预测及规避辅助决策系统，通过在手术前期获取的相应数据，对手术以及术后护理进行风险评估，并根据风险评估的数据，进行二次干预，以降低术中和术后的并发症和相应的风险。
本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：
基于深度学习的手术并发症预测及规避辅助决策系统，包括云端服务器、医学检测模块、医学影像模块、医学病例模块、医师终端；云端服务器包括医疗单位历史临床数据库，文本数据和图像数据处理服务器，人工智能模块；
医学检测模块用于收集患者体格检查及化验相关数据；
医学影像模块用于收集患者影像学相关数据；
医学病例模块用于收集患者的历史病例和/或家族史病例的相关数据；
医师终端用于包括接收医学检测模块、医学影像模块和医学病例模块的相关数据并显示，还用于包括共享云端服务器信息；
医师终端或/和云端服务器还设有手术并发症大数据知识图谱系统；人工智能模块包括风险评估模块和智能决策模块，风险评估模块用于包括通过对获取的数据进行分析，反馈出医护操作中的相关风险；智能决策模块用于包括通过对获取的数据进行分析，结合风险评估模块给出的相关风险数据进行划分，得到能够清除的风险和不能够清除的风险，对于可以清除的风险，与手术并发症大数据知识图谱系统结合分析，同时映射到医师终端，并给出相应的处理方法。
在上述方案中，云端数据块用于获取其他病例的相应临床数据，包括患者病例、术中和术后产生的相应的风险，以及风险的处理方案，用于对目前治疗的患者的治疗方案进行辅助判定；医学检测模块检测的数据包括术前、术中和术后的检测，包括历史检测数据，也包括实时检测数据；医学病例模块检测的数据包括患者的历史病例，也同样能够获取历史病例的处理方案，以及是否存在相应并发症的数据，还包括患者的家族史等数据；医学影像模块检测的数据包括患者的X片、CT、MRI和报告单等数据，还包括人体相关的其他影响。
云端服务器将上述的数据进行汇总，然后将术前诊断、术中操作和术后护理过程中的相关风险数据进行判定，并显示给医护人员，并结合上述数据自动生成相应的处理方案。
云端服务器在对数据进行汇总，风险数据判定和生成处理方案的过程中，将风险数据进行划分，分为能够清除的风险，比如伤口浅表感染；深静脉血栓；肺栓塞等；已经不能够清除的风险，比如神经损伤等；然后给出能够清除的风险相应的处理方法，医护人员使用该处理方法对患者进行护理，然后医师终端再次对新的数据进行汇总判定，得到新的风险数据，在时间和条件允许的基础上，使得患者的体征参数最利于手术，以减少手术中并发症的风险，降低术后的护理风险，提高患者的治愈率。
作为一种优选方案，风险评估模块还用于包括显示相关风险的具体信息。
在上述优选方案中，风险评估模块显示具体的风险信息，简单的信息可以是直接告诉医护人员相应的处理信息，然后通过具体信息获取相应的判定依据；这样可以在平时减少医护人员需要获取的信息，医护人员可通过针对性的数据做针对性的处理，避免因数据过多，浪费医护人员大量的浏览时间，而造成处理效率过低的情况，进而提高医护人员的处理效率；对于主治医生来说，可以获取具体信息，然后通过自身的经验，与给出的处理方式进行印证和判定，进而得到更加精确的处理方式。
作为一种优选方案，云端服务器还包括ROM模块和RAM模块，RAM模块用于存储即时的风险数据，即时的风险数据包括不能够清除的风险数据和可以清除但还没有清除的风险数据及其风险数据的处理方法，ROM模块用于存储所有风险数据相关，包括RAM中的数据和可以清除且已经清除的风险数据及其风险数据的处理方法。
在上述优选方案中，RAM模块用于存储即时的信息，在使用后，关闭相应程序后，会自动对数据进行清除，可以提高整个系统的运行效率，减少系统的开发难度，降低整个系统的复杂程度，进而实现使用寿命长，出错率低和便于维护的优点。ROM用于长期存储当前患者所有体征数据、历史病例、家族史、风险数据和自动生成的相应的处理方式，ROM还可以存储处理方式相应的判定依据，以及医护人员在对相应风险进行的处理方式的详情记录，以便于对整个过程进行记录跟踪。
上述优选方案中ROM的设置可以实现，对整个过程进行记录跟踪，在出现意料之外的突发情况时，可以及时排查相应的原因，使得突发情况的处理更加高效和快捷；还可以对相应的病例进行分析，针对不同的情况进行医学矫正，筛选特殊病例和通用病例，给与整个医学界作为参考素材。
作为一种优选方案，医学检测模块、医学病例模块和云端服务器输出的数据包括文字和图像，云端服务器对于文字和图像进行数值化处理，处理算法包括决策树、Logistic回归、随机森林或贝叶斯网络模型，特征缺失值采用均值填充法。
作为一种优选方案，医师终端对于文字和图像的处理并得到相应的风险数据的过程中，通过同样的处理算法得到相应风险数据的每项预测因素的重要性排序。
作为一种优选方案，风险评估模块根据获取的数据对所有的风险数据进行等级排序。
作为一种优选方案，RAM模块还包括用于获取风险评估模块的等级排序数据，对RAM模块中现有的数据进行等级排序。
作为一种优选方案，医学检测模块包括手术麻醉中监护仪和/或麻醉机和/或呼吸机和/或麻醉信息系统和/或输液泵和/或电子病历系统和/或检验设备，云端服务器获取的数据包括基本生命体征监测数据和/或药物使用数据和/或麻醉技术数据和/或药物数据和/或液体数据和/或手术数据和/或操作数据和/或不良事件数据和/或医嘱录入数据。
作为一种优选方案，医师终端包括时间模块，时间模块用于显示可以清除的风险相应的处理时间。
在上述优选方案中，通过时间模块，结合患者的具体情况，医护人员可以在对风险数据进行二次矫正的过程中，选取最合适的处理方式，在时间和条件允许的情况下，得到最佳的二次矫正方案。
综上所述，本发明具有以下有益效果：
本发明将人工智能与医疗密切结合，覆盖常见症状670多个，症状同义词700多个，常用体格检查项目600多项，常用检验检查项目1200多项，具有手术并发症预测标准化，预防智能化，管控个体化三大优势。利用深度学习对并发症的种类、时间、严重程度等进行快速检测，在10秒内读完一个病人的病历与化验数据，并给予预防措施(高等级证据)推荐，系统初步测试，产品预测深静脉血栓的准确率达到94.5％。这不仅意味着手术并发症的预测精度上了一个新台阶，救治迈入了智慧医疗一大步，极大减轻了临床医生的工作负荷。同时，上下联动，纵横交流，真正迎来了优质资源共享的智慧时代。
附图说明
图1是本发明实施例的基于深度学习的手术并发症预测及规避辅助决策系统的结构示意图。
具体实施方式
本说明书及权利要求并不以名称的差异来作为区分组件的方式，而是以组件在功能上的差异来作为区分的准则。如在通篇说明书及权利要求当中所提及的“包含”为一开放式用语，故应解释成“包含但不限定于”。“大致”是指在可接收的误差范围内，本领域技术人员能够在一定误差范围内解决所述技术问题，基本达到所述技术效果。
以下结合附图对本发明作进一步详细说明，但不作为对本申请的限定。
基于深度学习的手术并发症预测及规避辅助决策系统，包括云端服务器、医学检测模块、医学影像模块、医学病例模块、医师终端；云端服务器包括医疗单位历史临床数据库，文本数据和图像数据处理服务器，人工智能模块；
医学检测模块用于收集患者体格检查及化验相关数据；
医学影像模块用于收集患者影像学相关数据；
医学病例模块用于收集患者的历史病例和/或家族史病例的相关数据；
医师终端用于包括接收医学检测模块、医学影像模块和医学病例模块的相关数据并显示，还用于包括共享云端服务器信息；
医师终端或/和云端服务器还设有手术并发症大数据知识图谱系统；人工智能模块包括风险评估模块和智能决策模块，风险评估模块用于包括通过对获取的数据进行分析，反馈出医护操作中的相关风险；智能决策模块用于包括通过对获取的数据进行分析，结合风险评估模块给出的相关风险数据进行划分，得到能够清除的风险和不能够清除的风险，对于可以清除的风险，与手术并发症大数据知识图谱系统结合分析，同时映射到医师终端，并给出相应的处理方法。
在上述方案中，云端数据块用于获取其他病例的相应临床数据，包括患者病例、术中和术后产生的相应的风险，以及风险的处理方案，用于对目前治疗的患者的治疗方案进行辅助判定；医学检测模块检测的数据包括术前、术中和术后的检测，包括历史检测数据，也包括实时检测数据；医学病例模块检测的数据包括患者的历史病例，也同样能够获取历史病例的处理方案，以及是否存在相应并发症的数据，还包括患者的家族史等数据；医学影像模块检测的数据包括患者的X片、CT、MRI和报告单等数据，还包括人体相关的其他影响。
云端服务器将上述的数据进行汇总，然后将术前诊断、术中操作和术后护理过程中的相关风险数据进行判定，并显示给医护人员，并结合上述数据自动生成相应的处理方案。
云端服务器在对数据进行汇总，风险数据判定和生成处理方案的过程中，将风险数据进行划分，分为能够清除的风险，比如伤口浅表感染；深静脉血栓；肺栓塞等；已经不能够清除的风险，比如神经损伤等；然后给出能够清除的风险相应的处理方法，医护人员使用该处理方法对患者进行护理，然后医师终端再次对新的数据进行汇总判定，得到新的风险数据，在时间和条件允许的基础上，使得患者的体征参数最利于手术，以减少手术中并发症的风险，降低术后的护理风险，提高患者的治愈率。
作为一种优选方案，风险评估模块还用于包括显示相关风险的具体信息。
在上述优选方案中，风险评估模块显示具体的风险信息，简单的信息可以是直接告诉医护人员相应的处理信息，然后通过具体信息获取相应的判定依据；这样可以在平时减少医护人员需要获取的信息，医护人员可通过针对性的数据做针对性的处理，避免因数据过多，浪费医护人员大量的浏览时间，而造成处理效率过低的情况，进而提高医护人员的处理效率；对于主治医生来说，可以获取具体信息，然后通过自身的经验，与给出的处理方式进行印证和判定，进而得到更加精确的处理方式。
作为一种优选方案，云端服务器还包括ROM模块和RAM模块，RAM模块用于存储即时的风险数据，即时的风险数据包括不能够清除的风险数据和可以清除但还没有清除的风险数据及其风险数据的处理方法，ROM模块用于存储所有风险数据相关，包括RAM中的数据和可以清除且已经清除的风险数据及其风险数据的处理方法。
在上述优选方案中，RAM模块用于存储即时的信息，在使用后，关闭相应程序后，会自动对数据进行清除，可以提高整个系统的运行效率，减少系统的开发难度，降低整个系统的复杂程度，进而实现使用寿命长，出错率低和便于维护的优点。ROM用于长期存储当前患者所有体征数据、历史病例、家族史、风险数据和自动生成的相应的处理方式，ROM还可以存储处理方式相应的判定依据，以及医护人员在对相应风险进行的处理方式的详情记录，以便于对整个过程进行记录跟踪。
上述优选方案中ROM的设置可以实现，对整个过程进行记录跟踪，在出现意料之外的突发情况时，可以及时排查相应的原因，使得突发情况的处理更加高效和快捷；还可以对相应的病例进行分析，针对不同的情况进行医学矫正，筛选特殊病例和通用病例，给与整个医学界作为参考素材。
作为一种优选方案，医学检测模块、医学病例模块和云端服务器输出的数据包括文字和图像，云端服务器对于文字和图像进行数值化处理，处理算法包括决策树、Logistic回归、随机森林或贝叶斯网络模型，特征缺失值采用均值填充法。
作为一种优选方案，医师终端对于文字和图像的处理并得到相应的风险数据的过程中，通过同样的处理算法得到相应风险数据的每项预测因素的重要性排序。
作为一种优选方案，风险评估模块根据获取的数据对所有的风险数据进行等级排序。
作为一种优选方案，RAM模块还包括用于获取风险评估模块的等级排序数据，对RAM模块中现有的数据进行等级排序。
作为一种优选方案，医学检测模块包括手术麻醉中监护仪和/或麻醉机和/或呼吸机和/或麻醉信息系统和/或输液泵和/或电子病历系统和/或检验设备，云端服务器获取的数据包括基本生命体征监测数据和/或药物使用数据和/或麻醉技术数据和/或药物数据和/或液体数据和/或手术数据和/或操作数据和/或不良事件数据和/或医嘱录入数据。
作为一种优选方案，医师终端包括时间模块，时间模块用于显示可以清除的风险相应的处理时间。
在上述优选方案中，通过时间模块，结合患者的具体情况，医护人员可以在对风险数据进行二次矫正的过程中，选取最合适的处理方式，在时间和条件允许的情况下，得到最佳的二次矫正方案。
本具体实施例仅仅是对本发明的解释，其并不是对本发明的限制，本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，但只要在本发明的权利要求范围内都受到专利法的保护。

Claims (9)

1.基于深度学习的手术并发症预测及规避辅助决策系统，其特征在于，包括云端服务器、医学检测模块、医学影像模块、医学病例模块、医师终端；
云端服务器包括医疗单位历史临床数据库，文本数据和图像数据处理服务器，人工智能模块；
医学检测模块用于收集患者体格检查及化验相关数据；
医学影像模块用于收集患者影像学相关数据；
医学病例模块用于收集患者的历史病例和/或家族史病例的相关数据；
医师终端用于包括接收医学检测模块、医学影像模块和医学病例模块的相关数据并显示，还用于包括共享云端服务器信息；
医师终端或/和云端服务器还设有手术并发症大数据知识图谱系统；
人工智能模块包括风险评估模块和智能决策模块，风险评估模块用于包括通过对获取的数据进行分析，反馈出医护操作中的相关风险；智能决策模块用于包括通过对获取的数据进行分析，结合风险评估模块给出的相关风险数据进行划分，得到能够清除的风险和不能够清除的风险，对于可以清除的风险，与手术并发症大数据知识图谱系统结合分析，同时映射到医师终端，并给出相应的处理方法。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的手术并发症预测及规避辅助决策系统，其特征在于，所述风险评估模块还用于包括显示相关风险的具体信息。
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的手术并发症预测及规避辅助决策系统，其特征在于，所述云端服务器还包括ROM模块和RAM模块，RAM模块用于存储即时的风险数据，即时的风险数据包括不能够清除的风险数据和可以清除但还没有清除的风险数据及其风险数据的处理方法，ROM模块用于存储所有风险数据相关，包括RAM中的数据和可以清除且已经清除的风险数据及其风险数据的处理方法。
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的手术并发症预测及规避辅助决策系统，其特征在于，所述医学检测模块、医学病例模块和云端服务器输出的数据包括文字和图像，云端服务器对于文字和图像进行数值化处理，处理算法包括决策树、Logistic回归、随机森林或贝叶斯网络模型，特征缺失值采用均值填充法。
5.根据权利要求4所述的基于深度学习的手术并发症预测及规避辅助决策系统，其特征在于，所述医师终端对于文字和图像的处理并得到相应的风险数据的过程中，通过同样的处理算法得到相应风险数据的每项预测因素的重要性排序。
6.根据权利要求5所述的基于深度学习的手术并发症预测及规避辅助决策系统，其特征在于，所述风险评估模块根据获取的数据对所有的风险数据进行等级排序。
7.根据权利要求6所述的基于深度学习的手术并发症预测及规避辅助决策系统，其特征在于，所述RAM模块还包括用于获取风险评估模块的等级排序数据，对RAM模块中现有的数据进行等级排序。
8.根据权利要求7所述的基于深度学习的手术并发症预测及规避辅助决策系统，其特征在于，所述医学检测模块包括手术麻醉中监护仪和/或麻醉机和/或呼吸机和/或麻醉信息系统和/或输液泵和/或电子病历系统和/或检验设备，云端服务器获取的数据包括基本生命体征监测数据和/或药物使用数据和/或麻醉技术数据和/或药物数据和/或液体数据和/或手术数据和/或操作数据和/或不良事件数据和/或医嘱录入数据。
9.根据权利要求1所述的基于深度学习的手术并发症预测及规避辅助决策系统，其特征在于，所述医师终端包括时间模块，时间模块用于显示可以清除的风险相应的处理时间。
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