CN113066548A - 一种药物皮疹患者管理系统及护理方案生成方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种药物皮疹患者管理系统，包括信息管理系统、信息获取系统、信息存储单元和显示装置；所述信息管理系统用于统一调配息获取系统、信息存储单元和显示装置，且用于各个信息的计算和处理；所述信息获取系统包括图像获取单元和文字输入单元，文字输入单元录入患者的信息，图像系统获取二维码或者皮疹图像信息；所述信息存储单元用于存储患者的各种信息。本发明提供的一种药物皮疹患者护理方案生成方法，自动生成不同的护理方案，考虑到患者的各项信息，因此能够根据不同的患者生成专属的护理方案，使得后期的护理效果更好，而自动生成护理方案耗时更短，能够便于医护人员更快得到护理方案，节省了大量时间。
Description
技术领域
本发明涉及药物皮疹护理技术领域，具体为一种药物皮疹患者管理系统及护理方案生成方法。
背景技术
药物皮疹也就是药疹，是由于药物通过口服、注射、吸入、栓剂、灌注和外用药吸收等各种途径进入人体后引起的皮肤粘膜炎症反应，药物皮疹的形态可以多种多样，出疹时间有个体差异性，男女患者也有不同，临床工作为了方便记录和查阅患者使用药物的剂量、不良反应、出诊时间、处理措施和消退时间等信息，有时需要询问患者，但是患者的记忆不一定准确，会不准确，而查询病历资料则耗时费力，难以翻找；中国专利CN201880020400.5提出了一种电子病历管理系统和方法，能够方便医生快速全面查看病患的病历信息，但是依旧存在如下问题：
1、不能针对药物皮疹患者进行管理和对比，不能方便快捷的查询到患者的药物皮疹记录；
2、不能够根据不同的药物皮疹患者直接生成护理方案，需要医护人员人为的设计护理方案，不仅耗时长，还容易出现误差。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明的目的之一是提供一种药物皮疹患者管理系统，解决不能针对药物皮疹患者进行管理和对比，不能方便快捷的查询到患者的药物皮疹记录。
目的之二是提供一种药物皮疹患者护理方案生成方法，解决不能够根据不同的药物皮疹患者直接生成护理方案，需要医护人员人为的设计护理方案，不仅耗时长，还容易出现误差的问题。
(二)技术方案
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种药物皮疹患者管理系统，包括信息管理系统、信息获取系统、信息存储单元和显示装置；
所述信息管理系统用于统一调配息获取系统、信息存储单元和显示装置，且用于各个信息的计算和处理；
所述信息获取系统包括图像获取单元和文字输入单元，文字输入单元录入患者的信息，图像系统获取二维码或者皮疹图像信息；
所述信息存储单元用于存储患者的各种信息，包括身份信息、用药信息、出诊时间、皮疹面积和皮疹消退时间等；
所述显示装置用于显示、调取和录入各项信息，可直接将所述信息存储单元内的信息显示和对比。
优选的，所述信息存储单元将患者信息存储后，根据不同时间段的数据变化，将信息生成根据时间变化而变化的过程图表，用于医护人员进行对比。
优选的，所述信息管理系统还可直接提取所述信息存储单元内的患者信息，然后根据不同的患者，利用神经网络生成护理方案，并生成预期的护理效果。
优选的，根据皮疹图像获取皮疹的面积。
一种药物皮疹患者护理方案生成方法，根据患者的患病情况，并基于BP神经网络确定患者的各项指标信息和护理等级，包含如下步骤：
步骤一、输入患者年龄、身高、体重、用药信息、出诊时间、皮疹面积和上次皮疹消退时间；
步骤二、确认三层BP神经网络的输入层神经元向量x＝{x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7}；
其中，x1为患者的年龄，x2为患者的身高，x3为患者的体重，x4为患者的用药信息，x5为患者的出诊时间，x6为患者是皮疹面积，x7为患者的上次皮疹消退时间；
步骤三、所述输入层向量映射到中间层，所述中间层向量y＝{y1,y2,y3...ym}；
其中m为中间层节点个数；
步骤四、得到输出层神经元向量o＝{o1,o2,o3...o5}；
其中o1代表患者的抗压等级，o2代表患者的易发珍程度，o3代表患者可服用的药物，o4代表患者的护理等级，o5代表患者护理的频次，所述输出层神经元值为
当o1为A1时，患者的抗压等级为弱，当o1为B1时，患者的抗压等级为中，当o1为C1时，患者的抗压等级为强；
当o2为A2时，患者的易发珍程度为弱，当o2为B2时，患者的易发珍程度为中，当o2为C2时，患者的易发珍程度为强；
当o4＝1时，代表一级护理，当o4＝2时，代表二级护理，当o4＝3时，代表三级护理。
优选的，获取饮食护理方案，具体包括：
获取患者的日进食量：
其中
为人体正常日进食量，m为患者的体重，h为患者的身高，h0为人的平均身高，m0为人平均身高对应的标准体重；
获取患者的日进水量：
其中
为人体正常日进水量，e为自然对数的底数，t为患者的体温，t0为人体正常体温，tmax为房间内的最高温度，tmin为房间内的最低温度，s代表患者的年龄系数，年龄大于十四岁时s＝0，年龄小于十四岁时s＝0.2；
根据患者的日进食量和日进水量生成饮食护理方案。
优选的，获取用药护理方案，具体包括：
获取患者的用药时间：
其中Tr代表r药品所用药的剂量，r＝1,2,3...n，代表药品1、药品2和药品n，s0代表患者的年龄，s1代表患者使用患皮疹药物的年限，T0r代表r药品的常规使用剂量；
根据用药时间、用药种类和患者的易发疹程度生成用药护理方案。
优选的，根据患者的抗压等级、护理等级和护理频次生成心理护理方案，心理护理方案内容包括询问患者的心理状态、合理的小礼物、室外活动和娱乐节目观赏等。
优选的，在生成饮食护理方案、用药护理方案和心理护理方案后，获取预期的护理效果，包括饮食的健康状态，病情的好转程度和心理状态。
(三)有益效果
与现有技术相比，本发明具备以下有益效果：
1、本发明提供的一种药物皮疹患者管理系统，操作简单，便于医护人员随时进行查询，并且可以实施更改和存储，同种类型的信息在更新后，根据时间的变化生成图表，然后通过显示装置进行显示，从而即可便于医护人员进行对比，以此来获取治疗进度，更便于医护人员使用。
2、本发明提供的一种药物皮疹患者护理方案生成方法，自动生成不同的护理方案，考虑到患者的各项信息，因此能够根据不同的患者生成专属的护理方案，使得后期的护理效果更好，而自动生成护理方案耗时更短，能够便于医护人员更快得到护理方案，节省了大量时间。
附图说明
图1为本发明所述一种药物皮疹患者管理系统的流程图；
图2为本发明所述一种药物皮疹患者护理方案生成方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，一种药物皮疹患者管理系统，包括信息管理系统、信息获取系统、信息存储单元和显示装置；
信息管理系统用于统一调配息获取系统、信息存储单元和显示装置，且用于各个信息的计算和处理；
信息获取系统包括图像获取单元和文字输入单元，文字输入单元录入患者的信息，图像系统获取二维码或者皮疹图像信息；
信息存储单元用于存储患者的各种信息，包括身份信息、用药信息、出诊时间、皮疹面积和皮疹消退时间等；
显示装置用于显示、调取和录入各项信息，可直接将信息存储单元内的信息显示和对比。
信息存储单元将患者信息存储后，根据不同时间段的数据变化，将信息生成根据时间变化而变化的过程图表，用于医护人员进行对比。
信息管理系统还可直接提取信息存储单元内的患者信息，然后根据不同的患者，利用神经网络生成护理方案，并生成预期的护理效果。
优根据皮疹图像获取皮疹的面积。
在将药物皮疹患者的信息录入后，生成二维码或者条码信息作为身份信息，然直接扫码即可获得药物皮疹患者的各项信息，操作简单，便于医护人员进行查询，并且可以实施更改和存储，同种类型的信息在更新后，根据时间的变化生成图表，然后通过显示装置进行显示，从而即可便于医护人员进行对比，以此来获取治疗进度。
请参阅图2，一种药物皮疹患者护理方案生成方法，根据患者的患病情况，并基于BP神经网络确定患者的各项指标信息和护理等级，包含如下步骤：
步骤S10、将患者的各项信息建立数据库：
输入患者年龄、身高、体重、用药信息、出诊时间、皮疹面积和上次皮疹消退时间。
步骤S20、建立BP神经网络模型：
BP模型上各层次的神经元之间形成全互连连接，各层次内的神经元之间没有连接，输入层神经元的输出与输入相同，即oi＝xi，中间中间层和输出层的神经元的操作特性为：
netpj＝∑iωjiopi
opj＝fj(netpj)
其中p表示当前的输入样本，ωji为从神经元i到神经元j的连接权值，opi为神经元j的当前输入，opj为其输出；fj为非线性可微非递减函数，一般取为S型函数，即fj(x)＝1/(1+e-x)。
本发明采用的BP网络体系结构由三层组成，第一层为输入层，共n个节点，对应了表示患者的n个输入信号；第二层为中间层，共m个节点，由网络的训练过程以自适应的方式确定；第三层为输出层，共p个节点，由系统实际需要输出的响应确定。
该网络的数学模型为：
输入向量：x＝(x1,x2,...,xn)T
中间层向量：y＝(y1,y2,...,ym)T
输出向量：o＝(o1,o2,...,op)T
本发明中，输入层节点数为n＝7，输出层节点数为p＝5，隐藏层节点数m＝10。
输入层7个参数分别表示为：x1为患者的年龄，x2为患者的身高，x3为患者的体重，x4为患者的用药信息，x5为患者的出诊时间，x6为患者是皮疹面积，x7为患者的上次皮疹消退时间；
输出层参数分别表示为：o1代表患者的抗压等级，o2代表患者的易发珍程度，o3代表患者可服用的药物，o4代表患者的护理等级，o5代表患者护理的频次，输出层神经元值为
当o1为A1时，患者的抗压等级为弱，当o1为B1时，患者的抗压等级为中，当o1为C1时，患者的抗压等级为强；
当o2为A2时，患者的易发珍程度为弱，当o2为B2时，患者的易发珍程度为中，当o2为C2时，患者的易发珍程度为强；
当o4＝1时，代表一级护理，当o4＝2时，代表二级护理，当o4＝3时，代表三级护理。
步骤S30、进行BP神经网络训练：
建立好BP神经网络节点模型后，即可进行BP神经网络的训练。根据产品的历史经验数据获取训练的样本，并给定输入节点i和隐含层节点j之间的连接权值，隐层节点j和输出层节点k之间的连接权值。
1训练方法
各子网采用单独训练的方法；训练时，首先要提供一组训练样本，其中的每一个样本由输入样本和理想输出对组成，当网络的所有实际输出与其理想输出一致时，表明训练结束；否则，通过修正权值，使网络的理想输出与实际输出一致。
2训练算法
BP网络采用误差反向传播(Backward Propagation)算法进行训练，其步骤可归纳如下：
第一步：选定一结构合理的网络，设置所有节点阈值和连接权值的初值。
第二步：对每个输入样本作如下计算：
a前向计算：对l层的j单元
式中，
为第n次计算时l层的j单元信息加权和，
为l层的j单元与前一层(即l-1层)的单元i之间的连接权值，
为前一层(即l-1层，节点数为nl-1)的单元i送来的工作信号；i＝0时，令
为l层的j单元的阈值。
若单元j的激活函数为sigmoid函数，则
且
若神经元j属于第一隐层(l＝1)，则有
若神经元j属于输出层(l＝L)，则有
b反向计算误差：
对于输出单元
对隐单元
c修正权值：
第三步：输入新的样本或新一周期样本，直到网络收敛，在训练时各周期中样本的输入顺序要重新随机排序。
BP算法采用梯度下降法求非线性函数极值，存在陷入局部极小以及收敛速度慢等问题。更为有效的一种算法是Levenberg-Marquardt优化算法，它使得网络学习时间更短，能有效地抑制网络陷于局部极小。其权值调整率选为
Δω＝(JTJ+μI)-1JTe
其中J为误差对权值微分的雅可比Jacobian矩阵，I为输入向量，e为误差向量，变量μ是一个自适应调整的标量，用来确定学习是根据牛顿法还是梯度法来完成。
在系统设计时，系统模型是一个仅经过初始化了的网络，权值需要根据在使用过程中获得的数据样本进行学习调整，为此设计了系统的自学习功能。在指定了学习样本及数量的情况下，系统可以进行自学习，以不断完善网络性能。
步骤S40、得到抗压等级、易发疹程度、可服用药品、护理等级和护理频次；
步骤S41、获取饮食护理方案，具体包括：
获取患者的日进食量：
其中
为人体正常日进食量，m为患者的体重，h为患者的身高，h0为人的平均身高，m0为人平均身高对应的标准体重；
获取患者的日进水量：
其中
为人体正常日进水量，e为自然对数的底数，t为患者的体温，t0为人体正常体温，tmax为房间内的最高温度，tmin为房间内的最低温度，s代表患者的年龄系数，年龄大于十四岁时s＝0，年龄小于十四岁时s＝0.2；
根据患者的日进食量和日进水量生成饮食护理方案。
步骤S42、获取用药护理方案，具体包括：
获取患者的用药时间：
其中Tr代表r药品所用药的剂量，r＝1,2,3...n，代表药品1、药品2和药品n，s0代表患者的年龄，s1代表患者使用患皮疹药物的年限，T0r代表r药品的常规使用剂量；
根据用药时间、用药种类和患者的易发疹程度生成用药护理方案。
步骤S43、根据患者的抗压等级、护理等级和护理频次生成心理护理方案，心理护理方案内容包括询问患者的心理状态、合理的小礼物、室外活动和娱乐节目观赏等。
在生成饮食护理方案、用药护理方案和心理护理方案后，获取预期的护理效果，包括饮食的健康状态，病情的好转程度和心理状态。
自动生成不同的护理方案，考虑到患者的各项信息，因此能够根据不同的患者生成专属的护理方案，使得后期的护理效果更好，而自动生成护理方案耗时更短，能够便于医护人员更快得到护理方案，节省了大量时间。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (9)
1.一种药物皮疹患者管理系统，其特征在于，包括信息管理系统、信息获取系统、信息存储单元和显示装置；
所述信息管理系统用于统一调配息获取系统、信息存储单元和显示装置，且用于各个信息的计算和处理；
所述信息获取系统包括图像获取单元和文字输入单元，文字输入单元录入患者的信息，图像系统获取二维码或者皮疹图像信息；
所述信息存储单元用于存储患者的各种信息，包括身份信息、用药信息、出诊时间、皮疹面积和皮疹消退时间等；
所述显示装置用于显示、调取和录入各项信息，可直接将所述信息存储单元内的信息显示和对比。
2.根据权利要求1所述的一种药物皮疹患者管理系统，其特征在于：所述信息存储单元将患者信息存储后，根据不同时间段的数据变化，将信息生成根据时间变化而变化的过程图表，用于医护人员进行对比。
3.根据权利要求1所述的一种药物皮疹患者管理系统，其特征在于，所述信息管理系统还可直接提取所述信息存储单元内的患者信息，然后根据不同的患者，利用神经网络生成护理方案，并生成预期的护理效果。
4.根据权利要求1所述的一种药物皮疹患者管理系统，其特征在于，根据皮疹图像获取皮疹的面积。
5.一种药物皮疹患者护理方案生成方法，其特征在于，根据患者的患病情况，并基于BP神经网络确定患者的各项指标信息和护理等级，包含如下步骤：
步骤一、输入患者年龄、身高、体重、用药信息、出诊时间、皮疹面积和上次皮疹消退时间；
步骤二、确认三层BP神经网络的输入层神经元向量x＝{x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7}；
其中，x1为患者的年龄，x2为患者的身高，x3为患者的体重，x4为患者的用药信息，x5为患者的出诊时间，x6为患者是皮疹面积，x7为患者的上次皮疹消退时间；
步骤三、所述输入层向量映射到中间层，所述中间层向量y＝{y1,y2,y3...ym}；
其中m为中间层节点个数；
步骤四、得到输出层神经元向量o＝{o1,o2,o3...o5}；
其中o1代表患者的抗压等级，o2代表患者的易发珍程度，o3代表患者可服用的药物，o4代表患者的护理等级，o5代表患者护理的频次，所述输出层神经元值为
当o1为A1时，患者的抗压等级为弱，当o1为B1时，患者的抗压等级为中，当o1为C1时，患者的抗压等级为强；
当o2为A2时，患者的易发珍程度为弱，当o2为B2时，患者的易发珍程度为中，当o2为C2时，患者的易发珍程度为强；
当o4＝1时，代表一级护理，当o4＝2时，代表二级护理，当o4＝3时，代表三级护理。
6.根据权利要求5所述的一种药物皮疹患者护理方案生成方法，其特征在于，获取饮食护理方案，具体包括：
获取患者的日进食量：
其中
为人体正常日进食量，m为患者的体重，h为患者的身高，h0为人的平均身高，m0为人平均身高对应的标准体重；
获取患者的日进水量：
其中
为人体正常日进水量，e为自然对数的底数，t为患者的体温，t0为人体正常体温，tmax为房间内的最高温度，tmin为房间内的最低温度，s代表患者的年龄系数，年龄大于十四岁时s＝0，年龄小于十四岁时s＝0.2；
根据患者的日进食量和日进水量生成饮食护理方案。
7.根据权利要求5所述的一种药物皮疹患者护理方案生成方法，其特征在于，获取用药护理方案，具体包括：
获取患者的用药时间：
其中Tr代表r药品所用药的剂量，r＝1,2,3...n，代表药品1、药品2和药品n，s0代表患者的年龄，s1代表患者使用患皮疹药物的年限，T0r代表r药品的常规使用剂量；
根据用药时间、用药种类和患者的易发疹程度生成用药护理方案。
8.根据权利要求5所述的一种药物皮疹患者护理方案生成方法，其特征在于，根据患者的抗压等级、护理等级和护理频次生成心理护理方案，心理护理方案内容包括询问患者的心理状态、合理的小礼物、室外活动和娱乐节目观赏等。
9.根据权利要求5-8任意一项所述的一种药物皮疹患者护理方案生成方法，其特征在于，在生成饮食护理方案、用药护理方案和心理护理方案后，获取预期的护理效果，包括饮食的健康状态，病情的好转程度和心理状态。
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Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6658396B1 (en) * | 1999-11-29 | 2003-12-02 | Tang Sharon S | Neural network drug dosage estimation |
| CN106446561A (zh) * | 2016-09-28 | 2017-02-22 | 湖南老码信息科技有限责任公司 | 一种基于增量式神经网络模型的荨麻疹预测方法和预测系统 |
| CN106570327A (zh) * | 2016-11-04 | 2017-04-19 | 奚红娟 | 一种湿疹宝宝病情管理系统 |
| CN111798961A (zh) * | 2020-07-09 | 2020-10-20 | 武汉市中心医院 | 一种基于心脏病的健康处方生成方法 |
-
2021
- 2021-03-31 CN CN202110346988.7A patent/CN113066548A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6658396B1 (en) * | 1999-11-29 | 2003-12-02 | Tang Sharon S | Neural network drug dosage estimation |
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| Title |
|---|
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| 郭顺堂主编: "现代营养学", 31 August 2020, 中国轻工业出版社, pages: 73 - 74 * |
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