CN113628734A - 一种带临床决策智能推荐功能的肿瘤科电子医嘱系统设计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了医疗技术领域的一种带临床决策智能推荐功能的肿瘤科电子医嘱系统设计方法，包括以下步骤：S1、建立智能决策系统；通过CDSS整合不同数据加入数据库，根据药物疗效、产品可及性、不良反应、患者的经济状态以及医保水平等差异，提供个体化建议，帮助临床医生优化治疗方案；本发明通过建立智能决策系统，能够提供个体化建议，帮助临床医生优化治疗方案，且通过建立知识库，能够利用自然语言归一技术、结构化和患者主索引等技术，对肿瘤的临床医疗数据进行规范集成和综合利用，并利用程序进行文献搜索，根据肿瘤患者不同阶段，对相关临床研究进行自动检索。
Description
技术领域
本发明涉及医疗技术领域，具体为一种带临床决策智能推荐功能的肿瘤科电子医嘱系统设计方法。
背景技术
电子医嘱系统(CPOE)是医院信息系统的重要组成部分，医护人员在医疗诊治过程中通过医嘱对患者施行诊断和治疗措施。使用电子医嘱系统进行医嘱录入和管理，使医嘱更加清晰、标准和规范，与传统手工书写处方相比，能极大减少书写及抄录处方时产生的人为错误，目前，大部分CPOE都是适合医院所有科室使用的通用版本，更偏向于医疗过程中的业务和流程管理；
而对于具体疾病的标准诊断和治疗方案，在CPOE中并未体现，单纯是依靠医生个人的知识和经验积累，难免会出现疏漏甚至错误，也造成了不同医疗机构、不同医护人员给患者提供的医疗服务水平参差不齐，不利于保障患者的安全和满意度，为此，我们提出一种带临床决策智能推荐功能的肿瘤科电子医嘱系统设计方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种带临床决策智能推荐功能的肿瘤科电子医嘱系统设计方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种带临床决策智能推荐功能的肿瘤科电子医嘱系统设计方法，包括以下步骤：
S1、建立智能决策系统；
通过CDSS整合不同数据加入数据库，根据药物疗效、产品可及性、不良反应、患者的经济状态以及医保水平等差异，提供个体化建议，帮助临床医生优化治疗方案；
S2、建立知识库；
CSCO大数据平台通过定义并建立肿瘤结构化的标准数据集，将自然语言描述的非结构化肿瘤临床病历数据进行结构化设计，同时将分散于不同医院不同信息系统中的临床信息通过数据采集、清洗、整合等步骤，利用自然语言归一技术、结构化和患者主索引等技术，对肿瘤的临床医疗数据进行规范集成和综合利用，并利用程序进行文献搜索，根据肿瘤患者不同阶段，对相关临床研究进行自动检索，对文献中的患者个体特征（如不同TNM分期、分子分型、既往用药情况、不良反应等）进行提取和建模，在文献总结的基础上，再由专家组进行补充完善，最终建立不同类型的患者所对应的肿瘤诊疗知识图谱模型；
S3、构建知识图谱；
完成数据收集后，需要通过技术手段整合数据，将抽象的数据映射为图形元素，并辅以人机交互手段，帮助用户有效地感知和分析数据，有助于实现知识资源的整合，提高知识服务能力；
S4、人机交流构建：人机交流界面在互动方面发挥重要作用，合理的交流界面有助于系统的推广和应用，从而可以帮助改善治疗的合理性；
S5、将知识库嵌入电子医嘱系统，实现智能推荐功能。
优选的，所述本发明通过CSCO AI系统以肿瘤诊疗为时间轴，在输入患者年龄、TNM分期、分子分型等重要信息后，系统首先对患者的基本情况及当前所处阶段、既往治疗情况等关键信息进行判定，随后根据患者实际情况给出供医生参考的后续治疗方式、治疗路径、具体治疗方案建议。
优选的，所述当医生选择推荐的具体方案后，便可链接到以该治疗方案为中心的知识图谱，呈现CSCO指南的临床证据、参考文献、相关药品的用法用量、药品名称与副作用等实体关系，还可以同步链接到国内专家的诊疗观点，产生观点交流。
优选的，所述CSCO AI可以融入医保、临床研究等数据，使其更符合国内实情，保证用户一键即可获取更多信息，增强临床工作者的使用效率。
优选的，所述CDSS的应用与推广需要通过临床验证和用户反馈，从而优化系统，将CSCO AI系统的验证方法包括：识别有效信息阶段、给出决策阶段、决策验证阶段、市场推广阶段。
优选的，所述临床研究为：识别有效信息的完整性：CSCO AI在肿瘤领域的专家指导下，由技术人员通过技术手段完成的智能系统，由于两者专业背景的差异，对诊疗关键信息的理解存在误差，因此，临床研究通过对不同阶段病例的测试与学习，判断系统给出决策方案所需要的关键信息，设定信息的优先级，定位系统给出决策的边界，为后续判断决策与指南的符合率奠定基础。
优选的，所述研究方法为：利用CSCO数据库中的真实的肿瘤数据，筛选术后复发转移的晚期肿瘤患者，分别针对每位患者的初始治疗、术后辅助治疗和一线治疗三个阶段进行智能决策，分析不同条件下，CSCO AI成功给出智能决策的概率，了解关键信息的优先级。
优选的，所述研究结果为：从CSCO数据库中筛选了200例复发转移的肿瘤患者发转移的肿瘤患者，在初始治疗阶段、术后辅助治疗阶段和解救一线治疗阶段，CSCO AI系统都能给出智能决策方案，满足了临床研究的目标。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
一、本发明通过建立智能决策系统，能够提供个体化建议，帮助临床医生优化治疗方案，且通过建立知识库，能够利用自然语言归一技术、结构化和患者主索引等技术，对肿瘤的临床医疗数据进行规范集成和综合利用，并利用程序进行文献搜索，根据肿瘤患者不同阶段，对相关临床研究进行自动检索，对文献中的患者个体特征（如不同TNM分期、分子分型、既往用药情况、不良反应等）进行提取和建模，在文献总结的基础上，再由专家组进行补充完善，最终建立不同类型的患者所对应的肿瘤诊疗知识图谱模型，并根据阅读的文献、方案以及病例表、学习治疗经验等，为临床医生提供帮助；
二、本发明且将国际标准的临床指南内容分解为具备可操作性的实际临床诊疗步骤，并将其嵌入医护人员日常使用的电子医嘱系统之中，规范医护人员的诊疗行为，对于基层医疗机构来说，也是提升其医疗水平的重要手段，本发明不强制限制医护人员的诊疗行为，临床决策智能推荐是作为医护人员个人知识和经验的补充，对整个诊疗过程进行查缺补漏，有效避免各类人为错误，保障患者安全。
附图说明
图1为本发明整体流程示意图。
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，本发明提供一种技术方案：
一种带临床决策智能推荐功能的肿瘤科电子医嘱系统设计方法，包括以下步骤：
S1、建立智能决策系统；
通过CDSS整合不同数据加入数据库，根据药物疗效、产品可及性、不良反应、患者的经济状态以及医保水平等差异，提供个体化建议，帮助临床医生优化治疗方案；
S2、建立知识库；
CSCO大数据平台通过定义并建立肿瘤结构化的标准数据集，将自然语言描述的非结构化肿瘤临床病历数据进行结构化设计，同时将分散于不同医院不同信息系统中的临床信息通过数据采集、清洗、整合等步骤，利用自然语言归一技术、结构化和患者主索引等技术，对肿瘤的临床医疗数据进行规范集成和综合利用，并利用程序进行文献搜索，根据肿瘤患者不同阶段，对相关临床研究进行自动检索，对文献中的患者个体特征（如不同TNM分期、分子分型、既往用药情况、不良反应等）进行提取和建模，在文献总结的基础上，再由专家组进行补充完善，最终建立不同类型的患者所对应的肿瘤诊疗知识图谱模型；
S3、构建知识图谱；
完成数据收集后，需要通过技术手段整合数据，将抽象的数据映射为图形元素，并辅以人机交互手段，帮助用户有效地感知和分析数据，有助于实现知识资源的整合，提高知识服务能力；
S4、人机交流构建：人机交流界面在互动方面发挥重要作用，合理的交流界面有助于系统的推广和应用，从而可以帮助改善治疗的合理性；
S5、将知识库嵌入电子医嘱系统，实现智能推荐功能。
请参阅图1，所述本发明通过CSCO AI系统以肿瘤诊疗为时间轴，在输入患者年龄、TNM分期、分子分型等重要信息后，系统首先对患者的基本情况及当前所处阶段、既往治疗情况等关键信息进行判定，随后根据患者实际情况给出供医生参考的后续治疗方式、治疗路径、具体治疗方案建议；
请参阅图1，所述当医生选择推荐的具体方案后，便可链接到以该治疗方案为中心的知识图谱，呈现CSCO指南的临床证据、参考文献、相关药品的用法用量、药品名称与副作用等实体关系，还可以同步链接到国内专家的诊疗观点，产生观点交流；
请参阅图1，所述CSCO AI可以融入医保、临床研究等数据，使其更符合国内实情，保证用户一键即可获取更多信息，增强临床工作者的使用效率；
请参阅图1，所述CDSS的应用与推广需要通过临床验证和用户反馈，从而优化系统，将CSCO AI系统的验证方法包括：识别有效信息阶段、给出决策阶段、决策验证阶段、市场推广阶段；
请参阅图1，所述临床研究为：识别有效信息的完整性：CSCO AI在肿瘤领域的专家指导下，由技术人员通过技术手段完成的智能系统，由于两者专业背景的差异，对诊疗关键信息的理解存在误差，因此，临床研究通过对不同阶段病例的测试与学习，判断系统给出决策方案所需要的关键信息，设定信息的优先级，定位系统给出决策的边界，为后续判断决策与指南的符合率奠定基础；
请参阅图1，所述研究方法为：利用CSCO数据库中的真实的肿瘤数据，筛选术后复发转移的晚期肿瘤患者，分别针对每位患者的初始治疗、术后辅助治疗和一线治疗三个阶段进行智能决策，分析不同条件下，CSCO AI成功给出智能决策的概率，了解关键信息的优先级；
请参阅图1，所述研究结果为：从CSCO数据库中筛选了200例复发转移的肿瘤患者发转移的肿瘤患者，在初始治疗阶段、术后辅助治疗阶段和解救一线治疗阶段，CSCO AI系统都能给出智能决策方案，满足了临床研究的目标；
在使用时，本发明通过建立智能决策系统，能够提供个体化建议，帮助临床医生优化治疗方案，且通过建立知识库，能够利用自然语言归一技术、结构化和患者主索引等技术，对肿瘤的临床医疗数据进行规范集成和综合利用，并利用程序进行文献搜索，根据肿瘤患者不同阶段，对相关临床研究进行自动检索，对文献中的患者个体特征（如不同TNM分期、分子分型、既往用药情况、不良反应等）进行提取和建模，在文献总结的基础上，再由专家组进行补充完善，最终建立不同类型的患者所对应的肿瘤诊疗知识图谱模型，并根据阅读的文献、方案以及病例表、学习治疗经验等，为临床医生提供帮助；本发明且将国际标准的临床指南内容分解为具备可操作性的实际临床诊疗步骤，并将其嵌入医护人员日常使用的电子医嘱系统之中，规范医护人员的诊疗行为，对于基层医疗机构来说，也是提升其医疗水平的重要手段，本发明不强制限制医护人员的诊疗行为，临床决策智能推荐是作为医护人员个人知识和经验的补充，对整个诊疗过程进行查缺补漏，有效避免各类人为错误，保障患者安全。
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 (8)
1.一种带临床决策智能推荐功能的肿瘤科电子医嘱系统设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、建立智能决策系统；
通过CDSS整合不同数据加入数据库，根据药物疗效、产品可及性、不良反应、患者的经济状态以及医保水平等差异，提供个体化建议，帮助临床医生优化治疗方案；
S2、建立知识库；
CSCO大数据平台通过定义并建立肿瘤结构化的标准数据集，将自然语言描述的非结构化肿瘤临床病历数据进行结构化设计，同时将分散于不同医院不同信息系统中的临床信息通过数据采集、清洗、整合等步骤，利用自然语言归一技术、结构化和患者主索引等技术，对肿瘤的临床医疗数据进行规范集成和综合利用，并利用程序进行文献搜索，根据肿瘤患者不同阶段，对相关临床研究进行自动检索，对文献中的患者个体特征(如不同TNM分期、分子分型、既往用药情况、不良反应等)进行提取和建模，在文献总结的基础上，再由专家组进行补充完善，最终建立不同类型的患者所对应的肿瘤诊疗知识图谱模型；
S3、构建知识图谱；
完成数据收集后，需要通过技术手段整合数据，将抽象的数据映射为图形元素，并辅以人机交互手段，帮助用户有效地感知和分析数据，有助于实现知识资源的整合，提高知识服务能力；
S4、人机交流构建：人机交流界面在互动方面发挥重要作用，合理的交流界面有助于系统的推广和应用，从而可以帮助改善治疗的合理性；
S5、将知识库嵌入电子医嘱系统，实现智能推荐功能。
2.根据权利要求1所述的一种带临床决策智能推荐功能的肿瘤科电子医嘱系统设计方法，其特征在于：所述本发明通过CSCO AI系统以肿瘤诊疗为时间轴，在输入患者年龄、TNM分期、分子分型等重要信息后，系统首先对患者的基本情况及当前所处阶段、既往治疗情况等关键信息进行判定，随后根据患者实际情况给出供医生参考的后续治疗方式、治疗路径、具体治疗方案建议。
3.根据权利要求2所述的一种带临床决策智能推荐功能的肿瘤科电子医嘱系统设计方法，其特征在于：所述当医生选择推荐的具体方案后，便可链接到以该治疗方案为中心的知识图谱，呈现CSCO指南的临床证据、参考文献、相关药品的用法用量、药品名称与副作用等实体关系，还可以同步链接到国内专家的诊疗观点，产生观点交流。
4.根据权利要求2所述的一种带临床决策智能推荐功能的肿瘤科电子医嘱系统设计方法，其特征在于：所述CSCO AI可以融入医保、临床研究等数据，使其更符合国内实情，保证用户一键即可获取更多信息，增强临床工作者的使用效率。
5.根据权利要求1所述的一种带临床决策智能推荐功能的肿瘤科电子医嘱系统设计方法，其特征在于：所述CDSS的应用与推广需要通过临床验证和用户反馈，从而优化系统，将CSCO AI系统的验证方法包括：识别有效信息阶段、给出决策阶段、决策验证阶段、市场推广阶段。
6.根据权利要求5所述的一种带临床决策智能推荐功能的肿瘤科电子医嘱系统设计方法，其特征在于：所述临床研究为：识别有效信息的完整性：CSCO AI在肿瘤领域的专家指导下，由技术人员通过技术手段完成的智能系统，由于两者专业背景的差异，对诊疗关键信息的理解存在误差，因此，临床研究通过对不同阶段病例的测试与学习，判断系统给出决策方案所需要的关键信息，设定信息的优先级，定位系统给出决策的边界，为后续判断决策与指南的符合率奠定基础。
7.根据权利要求1所述的一种带临床决策智能推荐功能的肿瘤科电子医嘱系统设计方法，其特征在于：所述研究方法为：利用CSCO数据库中的真实的肿瘤数据，筛选术后复发转移的晚期肿瘤患者，分别针对每位患者的初始治疗、术后辅助治疗和一线治疗三个阶段进行智能决策，分析不同条件下，CSCO AI成功给出智能决策的概率，了解关键信息的优先级。
8.根据权利要求1所述的一种带临床决策智能推荐功能的肿瘤科电子医嘱系统设计方法，其特征在于：所述研究结果为：从CSCO数据库中筛选了200例复发转移的肿瘤患者发转移的肿瘤患者，在初始治疗阶段、术后辅助治疗阶段和解救一线治疗阶段，CSCO AI系统都能给出智能决策方案，满足了临床研究的目标。
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