CN116631564A - 一种急诊电子病历管理系统及管理方法 - Google Patents

一种急诊电子病历管理系统及管理方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种急诊电子病历管理系统及管理方法。所述方法包括以下步骤：获取患者生理体征参数，基于患者生理体征参数利用光学成像技术进行患者生理数据采集，生成非侵入式生理数据；基于非侵入式生理数据利用NLP技术进行自动化病历分析，生成智能结构化病历数据；基于智能结构化病历数据利用增强学习技术进行个性化诊疗方案嵌入，生成个性化病历数据集；基于个性化病历数据集进行远程协作跨平台互联管理，实现急诊电子病历管理；本发明通过利用患者生理体征参数进行多元数据处理，以提高急诊电子病历管理数据处理效率、减少错误、提高数据共享效率。

Description

一种急诊电子病历管理系统及管理方法
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种急诊电子病历管理系统及管理方法。
背景技术
急诊医疗环境下，病历管理复杂且时间敏感，传统的纸质病历管理方式存在信息不准确、共享困难、决策支持不足等问题，因此，开发一种智能化的急诊电子病历管理系统及管理方法对于提高数据处理效率、减少错误和提高数据共享效率具有重要意义。
发明内容
有鉴于此，有必要提供一种急诊电子病历管理系统及管理方法，以解决至少一个上述技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种急诊电子病历管理方法，所述方法包括以下步骤：
步骤S1：获取患者生理体征参数，基于患者生理体征参数利用光学成像技术进行患者生理数据采集，生成非侵入式生理数据；
步骤S2：基于非侵入式生理数据利用NLP技术进行自动化病历分析，生成智能结构化病历数据；
步骤S3：基于智能结构化病历数据利用增强学习技术进行个性化诊疗方案嵌入，生成个性化病历数据集；
步骤S4：基于个性化病历数据集利用区块链数据加密技术进行电子病历数据加密，生成智能安全病历数据；
步骤S5：基于智能安全病历数据利用云计算技术进行远程协作跨平台互联管理，实现急诊电子病历管理。
本发明提供了一种急诊电子病历管理方法，该方法通过采用非侵入式生理数据采集、结构化病历数据生成、个性化治疗方案、数据安全与隐私保护以及协同化病历管理关键步骤，巧妙地实现了对电子病历的智能化管理，通过先进的技术手段，如光学成像技术、SNOMED-CT标准化术语、智能算法和医疗决策支持系统、零知识证明技术、区块链技术和同态加密技术等，本方法能够高效地采集和处理患者的生理数据，生成结构化病历数据，提供个性化的治疗方案，并确保病历数据的安全性和隐私保护，实现了病历数据的协同化管理和实时更新，通过利用光学成像技术进行生理信号采集，避免了传统侵入性监测方法的干扰和不适，提高了患者的舒适度和接受度，采用SNOMED-CT标准化术语制定结构化病历数据，并利用计算机视觉技术提取非结构化病历数据，实现了病历数据的标准化和结构化，提高了数据的一致性和可分析性，基于个性化病历数据集，利用智能算法和医疗决策支持系统（MDSS），选择个性化的治疗方案，提供针对患者特定情况的治疗策略，提高了治疗效果，通过使用零知识证明技术、区块链技术和同态加密技术等手段，对病历数据进行隐私保护和安全存储，确保患者的个人隐私得到充分保护，通过虚拟化数据集成、远程访问通道构建和实时数据通信技术，实现了病历数据的协同管理和实时更新，提高了协同工作效率、数据处理效率、数据共享效率并在极大限度内减少错误。
优选地，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：基于患者生理体征参数利用光学成像技术进行患者生理信号采集，生成生理监测数据；
步骤S12：基于生理监测数据利用ZigBee无线通信技术进行生理数据点对点传输，生成生理信号节点协同通信数据；
步骤S13：基于生理信号节点协同通信数据利用数字信号处理进行数据去噪预处理，生成生理数字纯净信号数据；
步骤S14：基于生理数字纯净信号数据利用卷积神经网络进行数据特征提取，生成生理特征参数；
步骤S15：基于生理特征参数利用线性回归进行机器学习模型建立，生成生理模型数据；
步骤S16：基于生理模型数据利用贝叶斯优化进行生理数据超参数调整，生成非侵入式生理数据。
本方法通过生理监测系统进行患者生理信号采集，无需使用传统侵入式手段，如针刺或手术，从而避免了传统方法可能引发的不适或风险，采用ZigBee无线通信技术进行生理数据传输，实现生理信号节点之间的点对点通信，可以实时传输数据，加快信息传递速度，提高数据的实时性和准确性，利用数字信号处理和卷积神经网络对生理数据进行去噪预处理和特征提取，有效地降低了数据中的噪声干扰并提取出关键的生理特征参数，为后续的机器学习建模提供高质量的输入数据，通过线性回归建立机器学习模型，利用生理特征参数进行预测和分析，可以实现对患者的生理状态进行准确的评估和预测，利用贝叶斯优化方法对生理模型数据进行超参数调整，进一步优化模型性能和精确度，提高对生理数据的预测能力和可靠性。
优选地，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：基于非侵入式生理数据利用SNOMED-CT进行结构化病历标准化术语制定，生成SNOMED-CT结构化生理数据；
步骤S22：基于SNOMED-CT结构化生理数据利用计算机视觉进行非结构化病历数据提取，生成视觉导向非结构化病历数据；
步骤S23：基于视觉导向非结构化病历数据利用自动记录算法进行预定义病历模板数据映射，生成结构化病历数据集；
步骤S24：基于结构化病历数据集利用智能病历数据指标计算公式进行病历语义分析计算，生成智能病历语义元素数据；
步骤S25：基于智能病历语义元素数据利用知识图谱进行病历结构数据关联，生成智能结构化病历数据。
本发明通过利用SNOMED-CT进行结构化病历标准化术语制定，将非侵入式生理数据转化为符合标准的SNOMED-CT结构化生理数据，提高了病历数据的一致性、可比性和可查询性，便于医疗信息的交流和共享，利用计算机视觉技术对非结构化病历数据进行提取，可以从图像、文本等形式的病历数据中自动识别和提取出关键信息，实现对病历数据的自动化处理，提高了工作效率和准确性，通过自动记录算法将视觉导向的非结构化病历数据映射到预定义的病历模板中，将非结构化数据转化为结构化病历数据集，使得病历数据具备一定的结构和组织性，方便后续的语义分析和数据处理，利用智能病历数据指标计算公式对结构化病历数据集进行语义分析计算，提取出病历中的关键信息和指标，为医生和医疗决策提供量化的参考和分析依据，通过利用知识图谱技术对智能病历语义元素数据进行关联，将不同数据元素之间的关系和联系进行建模和分析，实现对病历结构数据的全面理解和综合分析，为医疗决策和疾病诊断提供更准确的支持和指导。
优选地，步骤S24中的智能病历数据指标计算公式具体为：
；
其中，为智能病历语义元素数据，/>为结构化病历数据集数据数量，/>为病历数据的记录结束时间，/>为病历数据的记录开始时间，/>为结构化病历数据集中第i个病历数据，为病历数据关于时间的导数表示病历元素数据随时间变化的速率，/>为病历数据的记录时间，/>为生理参数综合偏离值，/>为病历数据关于病历数据中第i个病历数据/>的二阶偏导数表示病历数据的变化趋势数据，/>为自然指数函数，/>为病历权重数据，/>为数据采样频率，/>为采样时间窗口内数据量，/>为结构化病历数据集中的噪声级别，/>为结构化病历数据集中的症状等级数据，/>为语义协调参数。
本发明利用一种智能病历数据指标计算公式，该公式通过结构化、分析和计算病历数据，得到具有语义意义的智能病历语义元素数据，以支持医疗决策和临床应用，通过不同的数据特征、权重关系和语义分析方法这些项之间的组合和相互作用，实现对病历数据的语义化处理和分析，该公式综合考虑了结构化病历数据集数据数量、病历数据的记录结束时间/>、病历数据的记录开始时间/>、病历数据关于时间的导数表示病历元素数据随时间变化的速率/>、病历数据的记录时间/>、生理参数综合偏离值/>、病历数据关于自变量/>的二阶偏导数表示病历数据的变化趋势数据/>、病历权重数据/>、数据采样频率/>、采样时间窗口内数据量/>、结构化病历数据集中的噪声级别/>、结构化病历数据集中的症状等级数据/>，通过利用积分以病历数据的记录结束时间/>以及病历数据的记录开始时间/>作为积分上下限，利用函数关系/>通过计算关于时间的导数获取病历元素数据随时间变化的速率，并利用二阶偏导数/>获取病历数据的变化趋势数据，在/>；通过将每单位时间内获取的数据点的数量，即数据采样频率、采样时间窗口内数据量/>以及结构化病历数据集中的噪声级别/>、结构化病历数据集中的症状等级数据/>按照以上函数关系进行数据联结，求取效率诠释函数，并通过语义协调参数/>进行数据协调，从而实现对于智能病历语义元素数据/>的计算。
优选地，步骤S3的具体步骤为：
步骤S31：获取医疗存储数据，基于智能结构化病历数据以及医疗存储数据利用MDSS进行治疗方案选择，生成个性化治疗方案数据；
步骤S32：基于个性化治疗方案数据利用本体论技术进行病历治疗嵌入处理，生成个性化病历诊疗嵌入数据；
步骤S33：基于个性化病历诊疗嵌入数据利用关联规则挖掘进行诊断过程因素关联，生成病历诊疗因素关联数据；
步骤S34：基于病历诊疗因素关联数据利用数据清洗技术进行异常值清洗处理，生成个性化病历数据集。
本发明通过利用智能结构化病历数据，并借助MDSS（医学决策支持系统）进行治疗方案选择，生成个性化治疗方案数据。该方法能够根据患者的具体病情、生理数据和病历信息，结合医学知识和临床经验，为患者提供个性化的治疗方案，提高治疗效果和患者满意度，利用本体论技术对个性化治疗方案数据进行病历治疗嵌入处理，将治疗方案与病历数据进行关联和整合，使得治疗方案能够与患者的具体病历信息相结合，更加贴近实际情况，提高治疗方案的针对性和可行性，通过关联规则挖掘方法，对个性化病历诊疗嵌入数据进行分析和挖掘，找出其中的诊断过程因素之间的关联关系，这些关联关系可以揭示疾病的发展过程和潜在的影响因素，为医生提供指导和参考，有助于优化诊断流程和提高诊断准确性，利用数据清洗技术对病历诊疗因素关联数据进行异常值的清洗处理，去除数据中的噪声和异常值，保证个性化病历数据集的质量和可靠性，这有助于提高后续数据分析和模型建立的准确性，为医疗决策提供可靠的依据。
优选地，步骤S4的具体步骤为：
步骤S41：基于个性化病历数据集利用共识机制进行相同病历信息搜索，生成电子医疗共识数据；
步骤S42：基于电子医疗共识数据利用零知识证明技术进行病历数据隐私保护，生成加密病历数据；
步骤S43：基于加密病历数据利用区块链技术进行病历数据的分布式存储验证，生成区块链病历数据；
步骤S44：基于区块链病历数据利用智能合约进行病历访问数据控制，生成区块链访问安全病历数据；
步骤S45：基于智能安全病历数据利用同态加密技术进行个体隐私数据处理，生成隐私安全病历数据；
步骤S46：基于隐私安全病历数据利用高级病历数据分析计算公式进行数据关联分析计算，生成隐私关联医学指数数据；
步骤S47：基于隐私关联医学指数数据利用访问控制技术对病历数据进行精细化控制，生成智能安全病历数据。
本发明通过共识机制对个性化病历数据集进行相同病历信息搜索，生成电子医疗共识数据，该方法可以实现医疗数据的集成和共享，促进医疗领域的协同和合作，提高诊断和治疗的准确性和效率，利用零知识证明技术对电子医疗共识数据进行病历数据隐私保护，生成加密病历数据，这样可以保护患者的隐私信息，防止敏感数据泄露和未经授权的访问，利用区块链技术对加密病历数据进行分布式存储和验证，生成区块链病历数据，区块链的去中心化和不可篡改特性确保了病历数据的安全性和可信度，防止数据被篡改和丢失，通过智能合约对区块链病历数据进行访问控制，生成区块链访问安全病历数据，智能合约能够确保只有经过授权的医疗机构或个人才能访问和使用病历数据，提高数据的安全性和隐私保护，利用同态加密技术对智能安全病历数据进行个体隐私数据处理，生成隐私安全病历数据，同态加密可以在不暴露患者隐私的情况下对数据进行计算和分析，保护个体的隐私权，基于隐私安全病历数据利用高级病历数据分析计算公式进行数据关联分析计算，生成隐私关联医学指数数据，这些指数数据可以揭示病历数据之间的相关关系，为医疗决策和研究提供有价值的参考，利用访问控制技术对隐私关联医学指数数据进行精细化控制，生成智能安全病历数据，这样可以根据不同角色和权限对病历数据进行定制化的访问控制，确保数据的安全和合规性。
优选地，步骤S46中的高级病历数据分析计算公式具体为：
；
其中，为隐私关联医学指数数据，/>为隐私安全病历数据中的样本数量，/>为隐私安全病历数据中第/>个隐私安全病历数据样本的健康表征数据，/>为隐私安全病历数据中第/>个数据隐私安全病历数据样本的血压测量值，/>为隐私安全病历数据中第/>个数据隐私安全病历数据样本的血压期望值，/>为隐私安全病历数据中第/>个数据隐私安全病历数据样本的血糖测量值，/>为隐私安全病历数据中的安全等级，/>为隐私调整参数，/>为隐私安全病历数据中的病历从属人意愿等级。
本发明利用一种高级病历数据分析计算公式，该公式通过对隐私安全病历数据中的不同参数进行计算和关联，考虑健康表征数据、生物参数以及个体的隐私保护和安全等级要求，来计算隐私关联医学指数数据，该公式充分考虑了隐私安全病历数据中第个隐私安全病历数据样本的健康表征数据/>、隐私安全病历数据中第/>个数据隐私安全病历数据样本的血压测量值/>、隐私安全病历数据中第/>个数据隐私安全病历数据样本的血压期望值/>、隐私安全病历数据中第/>个数据隐私安全病历数据样本的血糖测量值/>、隐私安全病历数据中的安全等级/>、隐私调整参数/>、隐私安全病历数据中的病历从属人意愿等级，公式中通过数学运算，如平方根、除法和加法等。这些运算可能用于对原始数据进行处理和调整，以获得更有意义的医学指数数据，在函数关系/>；将血压测量值和期望值进行比较和调整，以获取血压的相对健康程度，公式中引入了隐私安全病历数据的安全等级/>和隐私调整参数/>考虑了隐私保护的因素，并根据不同的隐私需求和安全等级进行调整，函数关系/>；运用隐私安全病历数据中的安全等级/>、隐私调整参数/>以及隐私安全病历数据中的病历从属人意愿等级/>实现在考虑病历数据的来源和授权访问等级，以确保数据的合规性和可信度，公式中的参数和运算被设计用于处理和调整原始数据，同时考虑了隐私保护和安全等级的要求，以及病历数据的来源和授权访问等级，在保护隐私的前提下，实现对于隐私关联医学指数数据/>的计算。
优选地，步骤S5的具体步骤为：
步骤S51： 基于智能安全病历数据利用Health Level 7进行医疗病历标准制定，生成电子病历标准化数据；
步骤S52：基于电子病历标准化数据利用数据虚拟化进行数据集成，生成电子病历虚拟化数据集；
步骤S53：基于电子病历虚拟化数据集利用虚拟私有网络进行远程访问通道构建，生成电子病历协同体数据；
步骤S54：基于电子病历协同体数据利用虹膜扫描技术进行生物特征验证识别，生成生物医学数据；
步骤S55：基于电子病历协同体数据以及电子病历协同体数据利用WebSocket进行数据实时通信，生成病历医疗协同数据；
步骤S56：基于病历医疗协同数据利用消息队列技术进行数据实时同步，生成实时病历医疗数据流；
步骤S57：基于实时医疗数据流利用移动端应用开发进行实时查看更新，实现急诊电子病历管理。
本发明通过使用Health Level 7进行医疗病历标准制定，将智能安全病历数据转化为符合标准的电子病历数据，这有助于实现病历数据的互操作性和可扩展性，促进不同医疗系统之间的数据共享和集成，利用数据虚拟化技术进行数据集成，将不同来源和格式的电子病历数据整合到一个虚拟化数据集中，这样可以简化数据管理和访问，并提供统一的视图和接口，方便医疗专业人员的使用和查询，通过虚拟私有网络构建远程访问通道，实现对电子病历协同体数据的安全远程访问，这样可以方便医疗团队在不同地点之间共享和访问病历数据，促进协同工作和决策的效率和准确性，利用虹膜扫描技术进行生物特征验证识别，生成生物医学数据，这些数据可以用于身份验证和访问控制，确保只有经过授权的人员可以访问病历数据，提高数据的安全性和防护性，通过使用WebSocket进行数据实时通信，将电子病历协同体数据实时传输和共享，这样可以使医疗团队能够及时获取最新的病历数据，并进行协同工作和决策，提高医疗效率和患者安全性，通过使用消息队列技术进行数据实时同步，生成实时病历医疗数据流，这样可以确保各个医疗系统中的病历数据保持同步和一致，避免数据冲突和错误，提供准确的医疗数据支持，通过移动端应用开发，医疗人员可以实时查看和更新病历数据，方便急诊情况下的电子病历管理和决策，这样可以提高急诊处理的效率和质量，为患者提供更好的医疗服务。
优选地，步骤S52的具体步骤为：
步骤S521：获取电子病历数据源，基于电子病历数据源以及电子病历标准化数据利用Informatica进行数据源连接，生成电子病历原始数据；
步骤S522：基于电子病历原始数据利用数据映射技术进行数据映射，生成电子病历映射引擎数据；
步骤S523：基于电子病历映射引擎数据利用Denodo数据虚拟化平台进行数据虚拟集成，生成电子病历虚拟化数据集。
本发明通过获取电子病历数据源并使用Informatica进行数据源连接，可以有效地从不同来源和格式的电子病历数据源中提取原始数据。这有助于收集广泛的病历数据，为后续数据处理和分析提供丰富的数据资源，通过数据映射技术，将电子病历原始数据转换为统一的数据格式和结构，生成电子病历映射引擎数据，这样可以消除数据源之间的差异，使得数据具备一致性和可比性，提高数据的质量和可用性，利用Denodo数据虚拟化平台，对电子病历映射引擎数据进行虚拟化集成，生成电子病历虚拟化数据集，这样可以将来自不同数据源的电子病历数据集成到一个虚拟化数据集中，实现数据的统一视图和访问接口。这简化了数据访问和管理，提高了数据的可用性和可访问性。
在本说明书的一个实施例中，提供了一种急诊电子病历管理系统，包括：
非侵入式生理数据采集模块，用于获取患者生理体征参数，基于患者生理体征参数利用光学成像技术进行患者生理数据采集，生成非侵入式生理数据；
智能结构化病历数据构建模块，用于非侵入式生理数据通过NLP技术进行自动化病历分析，生成智能结构化病历数据；
个性化病历数据集生成模块，用于利用智能结构化病历数据通过增强学习技术进行个性化诊疗方案嵌入，生成个性化病历数据集；
电子病历数据加密模块，用于利用个性化病历数据集通过区块链数据加密技术进行电子病历数据加密，生成智能安全病历数据；
远程协作管理模块，用于利用智能安全病历数据利用云计算技术进行远程协作跨平台互联管理，实现急诊电子病历管理。
本发明提供一种急诊电子病历管理系统，该系统能够实现本发明所述任意一种急诊电子病历管理方法，实现数据的获取、运算、生成，通过患者生理体征参数进行数据获取及处理，生成非侵入式生理数据，并对其中的图文信息按照已设计的指令顺序进行操作，生成预处理图文信息，再通过预处理图文信息进行智能安全病历数据收集，生成智能安全病历数据，根据智能安全病历数据进行远程协作跨平台互联管理，实现急诊电子病历管理，系统内部遵循设定的指令集完成方法运行步骤，推动完成急诊电子病历管理方法。
本发明提出了一种急诊电子病历管理方法，通过综合应用多学科多类型模型，解决了传统急诊电子病历管理中信息不准确、共享困难、决策支持不足的问题，实现了智能化的急诊电子病历管理系统及管理方法。
附图说明
图1为本发明一种急诊电子病历管理方法的步骤流程示意图；
图2为步骤S1的详细实施步骤流程示意图；
图3为步骤S2的详细实施步骤流程示意图。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实施例提供一种急诊电子病历管理系统及管理方法。所述急诊电子病历管理系统及管理方法的执行主体包括但不限于搭载该系统的：机械设备、数据处理平台、云服务器节点、网络传输设备等可看作本申请的通用计算节点。所述数据处理平台包括但不限于：音频管理系统、图像管理系统、信息管理系统至少一种。
请参阅图1至图3，本发明提供了一种急诊电子病历管理方法，所述方法包括以下步骤：
步骤S1：获取患者生理体征参数，基于患者生理体征参数利用光学成像技术进行患者生理数据采集，生成非侵入式生理数据；
步骤S2：基于非侵入式生理数据利用NLP技术进行自动化病历分析，生成智能结构化病历数据；
步骤S3：基于智能结构化病历数据利用增强学习技术进行个性化诊疗方案嵌入，生成个性化病历数据集；
步骤S4：基于个性化病历数据集利用区块链数据加密技术进行电子病历数据加密，生成智能安全病历数据；
步骤S5：基于智能安全病历数据利用云计算技术进行远程协作跨平台互联管理，实现急诊电子病历管理。
本发明提供了一种急诊电子病历管理方法，该方法通过采用非侵入式生理数据采集、结构化病历数据生成、个性化治疗方案、数据安全与隐私保护以及协同化病历管理关键步骤，巧妙地实现了对电子病历的智能化管理，通过先进的技术手段，如光学成像技术、SNOMED-CT标准化术语、智能算法和医疗决策支持系统、零知识证明技术、区块链技术和同态加密技术等，本方法能够高效地采集和处理患者的生理数据，生成结构化病历数据，提供个性化的治疗方案，并确保病历数据的安全性和隐私保护，实现了病历数据的协同化管理和实时更新，通过利用光学成像技术进行生理信号采集，避免了传统侵入性监测方法的干扰和不适，提高了患者的舒适度和接受度，采用SNOMED-CT标准化术语制定结构化病历数据，并利用计算机视觉技术提取非结构化病历数据，实现了病历数据的标准化和结构化，提高了数据的一致性和可分析性，基于个性化病历数据集，利用智能算法和医疗决策支持系统（MDSS），选择个性化的治疗方案，提供针对患者特定情况的治疗策略，提高了治疗效果，通过使用零知识证明技术、区块链技术和同态加密技术等手段，对病历数据进行隐私保护和安全存储，确保患者的个人隐私得到充分保护，通过虚拟化数据集成、远程访问通道构建和实时数据通信技术，实现了病历数据的协同管理和实时更新，提高了协同工作效率。
本发明实施例中，请参考图1，所述急诊电子病历管理方法包括以下步骤：
步骤S1：获取患者生理体征参数，基于患者生理体征参数利用光学成像技术进行患者生理数据采集，生成非侵入式生理数据；
在本发明实施例中，例如通过建立授权机制，获得对金融企业数据仓库的访问权限，并通过数据查询、提取等操作，从数据仓库中获取所需的金融企业数据，将金融企业数据转化为一致的格式和结构，通过应用线性回归分析技术，对金融企业仓库数据进行数据集中操作，识别与客群筛选相关的数据集，通过建立统计模型和进行回归计算，可以对数据进行集中，筛选出与目标客群相关的数据集，利用K-means聚类分析方法对客群筛选集中数据集进行样本分组，将数据样本划分为具有相似特征的客群，通过测量数据之间的相似性，并将数据样本聚集成多个客群，将原始数据转化为更具代表性和可解释性的定性特征矩阵，对定性特征矩阵进行中心化处理，生成经过中心化处理的定性中心化数据，对定性中心化数据进行协方差计算，衡量不同特征之间的相关性，通过计算每对特征之间的协方差，可以得到一个对称的协方差矩阵，其中每个元素表示两个特征之间的相关程度，对定性协方差矩阵进行特征值分解生成定性主成分数据，其中每个主成分代表原始数据中的一个重要特征，将定性主成分数据与其他定量信息进行结合，生成更全面的信贷用户画像原始数据，通过整合定性主成分数据和其他用户信息，生成用于信贷分析和决策的信贷用户画像原始数据。
步骤S2：基于非侵入式生理数据利用NLP技术进行自动化病历分析，生成智能结构化病历数据；
本发明实施例中，例如在客户决策树算法中，可以将用户画像原始数据中的各种特征作为输入，将原始的业务场景数据转化为更具有表达力和可分析性的业务特征工程数据，这些业务特征工程数据可以包括经过处理和转换的各种业务指标、统计数据或其他关键特征，用于后续的回归计算和分析，基于业务特征工程数据进行回归计算，生成邻近业务数据，例如，可以利用回归分析方法，基于业务特征工程数据建立回归模型，并对目标变量进行预测或推断，通过回归计算，可以生成邻近业务数据，即根据业务特征工程数据预测或推断出的与目标业务相关的数据，基于邻近业务数据根据特定的筛选条件或规则从邻近业务数据中选取与目标客户相关的数据，这样生成的模型特征预处理数据可以包括经过筛选和预处理的客户数据，用于后续的模型训练和预测分析。
步骤S3：基于智能结构化病历数据利用增强学习技术进行个性化诊疗方案嵌入，生成个性化病历数据集；
本发明实施例中，例如通过获得合法的访问权限，可以连接到大数据管理平台，并从该平台获取包含用户信息的数据，这些用户信息可以包括个人或企业的基本信息、财务数据、信用历史，通过这一步骤，建立起一个包含丰富用户信息的数据集，在数据预处理过程中，可以对模型特征预处理数据和用户信息数据进行清洗、去重、缺失值处理、异常值检测和修正等操作，可以生成验证数据集，其中包含了经过关联分析匹配的特征组合，这些特征组合可以用于后续的信贷模型验证和评估，使用Embedded方法可以生成信贷特征选择数据集，其中包含了经过筛选和评估的关键特征，这些特征可用于构建信贷模型，通过数值标准化方法（如Z-score标准化或Min-Max标准化），对信贷特征选择数据进行归一化处理，将特征数据转化为具有统一尺度和范围的数值，生成信贷模型特征数据，用于后续的模型训练和预测分析。
步骤S4：基于个性化病历数据集利用区块链数据加密技术进行电子病历数据加密，生成智能安全病历数据；
本发明实施例中，例如使用数据画像技术，将信贷模型特征数据与客户画像相结合，通过分析客户的个人特征、消费行为、偏好等信息，对客户进行筛选，识别出符合特定条件的潜在信贷客户，并生成信贷服务筛选数据集，使用聚类分析算法，对信贷服务筛选数据集中的客户进行相似性分析和聚类，生成信贷客户聚类数据集，其中包含了不同群体的相似客户，通过对信贷客户聚类数据集中的客户进行需求分析和预测，识别出不同客户群体的潜在需求，这些潜在需求可以包括购买力、贷款偏好、消费习惯等方面的信息。通过这一步骤，可以生成信贷潜在需求数据集，为后续的客户服务提供参考，根据信贷潜在需求数据集中的客户需求信息，可以针对不同的客户群体推送相应的信贷产品和服务，这些推送信息可以包括贷款产品、利率优惠、信用卡限额提升等，通过这一步骤，可以生成信贷服务推送数据集，用于向客户提供个性化的信贷产品推荐，对于向客户推送的信贷服务，可以设置服务监测机制，收集客户的反馈信息，使用回归分析方法，对信贷服务反馈数据集中的反馈信息进行统计分析，可以得出客户对信贷服务的整体评价和相关因素的影响程度，生成反馈数据，为信贷服务提供量化的评估和改进依据。
步骤S5：基于智能安全病历数据利用云计算技术进行远程协作跨平台互联管理，实现急诊电子病历管理。
本发明实施例中，例如通过收集客户的反馈数据，并利用特定的服务评估公式，对信贷服务的质量、效果等进行统计分析，生成优化分析数据，用于评估和改进信贷服务的效果和表现，根据优化分析数据的结果，可以对信贷模型的特征数据参数进行调整，这些参数可以包括模型权重、学习率等，生成经过调整的信贷模型参数数据，以提高模型的准确性和性能，基于信贷模型的特征数据，可以构建相应的模型神经元网络结构。这些神经元可以表示不同的特征变量或模型输入，生成信贷模型参数数据，为后续的模型构建和训练提供基础，根据反馈数据的重要性和影响程度，对模型神经元数据进行线性加权处理，赋予不同神经元的权重，生成权重神经元数据，为模型的训练和预测提供调整后的输入，对权重神经元数据应用softmax激活函数，以将神经元的权重值转化为概率分布，生成激活神经元数据，用于模型的进一步处理和分析，从激活神经元数据中选择适当的数据作为模型的输入层数据，利用Adam优化算法进行数据循环网络模型的建立和训练，生成画像信贷推送模型，用于预测客户的信贷需求和行为分析，选择经过调整的信贷模型参数数据作为模型的输入层数据，并利用该模型进行信贷服务的预测，生成预测数据，从而实现实现客群画像的行为分析。
本发明实施例中，请参阅图2，所述步骤S1的详细实施步骤包括：
步骤S11：基于患者生理体征参数利用光学成像技术进行患者生理信号采集，生成生理监测数据；
步骤S12：基于生理监测数据利用ZigBee无线通信技术进行生理数据点对点传输，生成生理信号节点协同通信数据；
步骤S13：基于生理信号节点协同通信数据利用数字信号处理进行数据去噪预处理，生成生理数字纯净信号数据；
步骤S14：基于生理数字纯净信号数据利用卷积神经网络进行数据特征提取，生成生理特征参数；
步骤S15：基于生理特征参数利用线性回归进行机器学习模型建立，生成生理模型数据；
步骤S16：基于生理模型数据利用贝叶斯优化进行生理数据超参数调整，生成非侵入式生理数据。
本方法通过生理监测系统进行患者生理信号采集，无需使用传统侵入式手段，如针刺或手术，从而避免了传统方法可能引发的不适或风险，采用ZigBee无线通信技术进行生理数据传输，实现生理信号节点之间的点对点通信，可以实时传输数据，加快信息传递速度，提高数据的实时性和准确性，利用数字信号处理和卷积神经网络对生理数据进行去噪预处理和特征提取，有效地降低了数据中的噪声干扰并提取出关键的生理特征参数，为后续的机器学习建模提供高质量的输入数据，通过线性回归建立机器学习模型，利用生理特征参数进行预测和分析，可以实现对患者的生理状态进行准确的评估和预测，利用贝叶斯优化方法对生理模型数据进行超参数调整，进一步优化模型性能和精确度，提高对生理数据的预测能力和可靠性。
本发明实施例中，例如通过应用光学成像技术，如光纤传感器或摄像设备，对患者的生理体征参数进行实时采集，光学成像技术可以用于测量血压、心率、血氧饱和度等生理指标，通过光学信号的变化来获取相关的生理监测数据。采集到的生理监测数据可以是连续的时间序列数据或离散的采样点数据，利用ZigBee无线通信技术，将采集到的生理监测数据进行点对点传输。ZigBee是一种低功耗、短距离通信协议，适用于无线传感器网络，通过使用ZigBee模块或芯片，将生理监测数据从采集设备传输到其他节点或接收器，这样可以实现生理信号节点之间的协同通信，使数据能够在不同设备之间进行传递和共享，利用数字信号处理技术对生理信号节点协同通信数据进行去噪预处理，数字信号处理包括滤波、降噪、放大、采样率转换等处理方法，用于提取和增强信号的有用特征，同时减少噪声的影响。通过应用适当的滤波算法、去噪方法和信号增强技术，将生理信号节点协同通信数据中的噪声和干扰减少到最小，生成生理数字纯净信号数据，利用卷积神经网络（CNN）对生理数字纯净信号数据进行数据特征提取，CNN是一种深度学习模型，具有良好的特征提取能力，通过将生理数字纯净信号数据输入CNN模型，利用卷积层、池化层和全连接层等结构，提取出生理信号中的关键特征，这些特征可以是频谱特征、时域特征或空间特征，用于表征生理信号的重要信息，利用线性回归或其他机器学习方法，基于生理特征参数进行模型建立，通过将生理特征参数作为输入变量，使用线性回归模型拟合生理模型数据，线性回归模型可以对生理特征参数与目标变量（如疾病风险、生理状态等）之间的关系进行建模和预测，通过训练和优化线性回归模型，生成生理模型数据，用于描述和预测患者的生理状态，利用贝叶斯优化方法对生理模型数据进行超参数调整，以生成非侵入式生理数据，贝叶斯优化方法结合了先验知识和实际观测结果，通过迭代地评估模型的不同超参数配置，并根据评估结果调整下一次的参数选择，以找到最优的超参数组合，通过优化生理模型的超参数，可以提高模型的性能和准确性，生成更准确和可靠的非侵入式生理数据。
本发明实施例中，请参阅图3，所述步骤S2的详细实施步骤包括：
步骤S21：基于非侵入式生理数据利用SNOMED-CT进行结构化病历标准化术语制定，生成SNOMED-CT结构化生理数据；
步骤S22：基于SNOMED-CT结构化生理数据利用计算机视觉进行非结构化病历数据提取，生成视觉导向非结构化病历数据；
步骤S23：基于视觉导向非结构化病历数据利用自动记录算法进行预定义病历模板数据映射，生成结构化病历数据集；
步骤S24：基于结构化病历数据集利用智能病历数据指标计算公式进行病历语义分析计算，生成智能病历语义元素数据；
步骤S25：基于智能病历语义元素数据利用知识图谱进行病历结构数据关联，生成智能结构化病历数据。
本发明通过利用SNOMED-CT进行结构化病历标准化术语制定，将非侵入式生理数据转化为符合标准的SNOMED-CT结构化生理数据，提高了病历数据的一致性、可比性和可查询性，便于医疗信息的交流和共享，利用计算机视觉技术对非结构化病历数据进行提取，可以从图像、文本等形式的病历数据中自动识别和提取出关键信息，实现对病历数据的自动化处理，提高了工作效率和准确性，通过自动记录算法将视觉导向的非结构化病历数据映射到预定义的病历模板中，将非结构化数据转化为结构化病历数据集，使得病历数据具备一定的结构和组织性，方便后续的语义分析和数据处理，利用智能病历数据指标计算公式对结构化病历数据集进行语义分析计算，提取出病历中的关键信息和指标，为医生和医疗决策提供量化的参考和分析依据，通过利用知识图谱技术对智能病历语义元素数据进行关联，将不同数据元素之间的关系和联系进行建模和分析，实现对病历结构数据的全面理解和综合分析，为医疗决策和疾病诊断提供更准确的支持和指导。
本发明实施例中，例如利用非侵入式生理数据作为输入，应用SNOMED-CT（Systematized Nomenclature of Medicine - Clinical Terms）进行病历标准化术语制定。SNOMED-CT是一种医学术语系统，用于描述临床概念和疾病分类。通过将非侵入式生理数据映射到SNOMED-CT的标准术语上，将其转化为结构化的、符合医学标准的数据形式，生成SNOMED-CT结构化生理数据，利用SNOMED-CT结构化生理数据作为参考，运用计算机视觉技术对非结构化病历数据进行提取，通过图像处理和模式识别算法，从病历文档、扫描件或电子文档中自动识别和提取出相关的病历信息。提取的数据可以包括病人个人信息、病历描述、诊断结果等。生成视觉导向非结构化病历数据，将其转化为可处理和分析的结构化形式，利用视觉导向非结构化病历数据作为输入，采用自动记录算法对数据进行预定义病历模板数据映射，自动记录算法可以识别和解析病历中的各个部分，如病史、病情描述、治疗方案等，并将其映射到预定义的病历模板中，通过将视觉导向非结构化病历数据与预定义模板进行匹配和映射，生成结构化病历数据集，使得病历数据具有一致的格式和结构，利用结构化病历数据集作为输入，应用智能病历数据指标计算公式对病历数据进行语义分析计算。智能病历数据指标计算公式可以基于医学知识和规则，计算病历中各个元素的相关性、重要性或其他指标。通过对结构化病历数据集进行语义分析计算，生成智能病历语义元素数据，提取出具有特定意义和价值的病历信息，利用智能病历语义元素数据作为输入，应用知识图谱技术对病历结构数据进行关联，知识图谱是一种以图形方式表示和组织知识的技术，可以建立实体之间的关联和语义链接，通过将智能病历语义元素数据映射到知识图谱中的概念节点，并建立它们之间的关系和关联，生成智能结构化病历数据。智能结构化病历数据具有更丰富的语义信息和关联性，可以支持更高级的病历分析、决策和应用。
本发明实施例中，步骤S24中的智能病历数据指标计算公式具体为：
；
其中，为智能病历语义元素数据，/>为结构化病历数据集数据数量，/>为病历数据的记录结束时间，/>为病历数据的记录开始时间，/>为结构化病历数据集中第i个病历数据，为病历数据关于时间的导数表示病历元素数据随时间变化的速率，/>为病历数据的记录时间，/>为生理参数综合偏离值，/>为病历数据关于病历数据中第i个病历数据/>的二阶偏导数表示病历数据的变化趋势数据，/>为自然指数函数，/>为病历权重数据，/>为数据采样频率，/>为采样时间窗口内数据量，/>为结构化病历数据集中的噪声级别，/>为结构化病历数据集中的症状等级数据，/>为语义协调参数。
本发明利用一种智能病历数据指标计算公式，该公式通过结构化、分析和计算病历数据，得到具有语义意义的智能病历语义元素数据，以支持医疗决策和临床应用，通过不同的数据特征、权重关系和语义分析方法这些项之间的组合和相互作用，实现对病历数据的语义化处理和分析，该公式综合考虑了结构化病历数据集数据数量、病历数据的记录结束时间/>、病历数据的记录开始时间/>、病历数据关于时间的导数表示病历元素数据随时间变化的速率/>、病历数据的记录时间/>、生理参数综合偏离值/>、病历数据关于自变量/>的二阶偏导数表示病历数据的变化趋势数据/>、病历权重数据/>、数据采样频率/>、采样时间窗口内数据量/>、结构化病历数据集中的噪声级别/>、结构化病历数据集中的症状等级数据/>，通过利用积分以病历数据的记录结束时间/>以及病历数据的记录开始时间/>作为积分上下限，利用函数关系/>通过计算关于时间的导数获取病历元素数据随时间变化的速率，并利用二阶偏导数/>获取病历数据的变化趋势数据，在/>；通过将每单位时间内获取的数据点的数量，即数据采样频率、采样时间窗口内数据量/>以及结构化病历数据集中的噪声级别/>、结构化病历数据集中的症状等级数据/>按照以上函数关系进行数据联结，求取效率诠释函数，并通过语义协调参数/>进行数据协调，从而实现对于智能病历语义元素数据/>的计算。
本发明实施例中，步骤S3的具体步骤为：
步骤S31：获取医疗存储数据，基于智能结构化病历数据以及医疗存储数据利用MDSS进行治疗方案选择，生成个性化治疗方案数据；
步骤S32：基于个性化治疗方案数据利用本体论技术进行病历治疗嵌入处理，生成个性化病历诊疗嵌入数据；
步骤S33：基于个性化病历诊疗嵌入数据利用关联规则挖掘进行诊断过程因素关联，生成病历诊疗因素关联数据；
步骤S34：基于病历诊疗因素关联数据利用数据清洗技术进行异常值清洗处理，生成个性化病历数据集。
本发明通过利用智能结构化病历数据，并借助MDSS（医学决策支持系统）进行治疗方案选择，生成个性化治疗方案数据。该方法能够根据患者的具体病情、生理数据和病历信息，结合医学知识和临床经验，为患者提供个性化的治疗方案，提高治疗效果和患者满意度，利用本体论技术对个性化治疗方案数据进行病历治疗嵌入处理，将治疗方案与病历数据进行关联和整合，使得治疗方案能够与患者的具体病历信息相结合，更加贴近实际情况，提高治疗方案的针对性和可行性，通过关联规则挖掘方法，对个性化病历诊疗嵌入数据进行分析和挖掘，找出其中的诊断过程因素之间的关联关系，这些关联关系可以揭示疾病的发展过程和潜在的影响因素，为医生提供指导和参考，有助于优化诊断流程和提高诊断准确性，利用数据清洗技术对病历诊疗因素关联数据进行异常值的清洗处理，去除数据中的噪声和异常值，保证个性化病历数据集的质量和可靠性，这有助于提高后续数据分析和模型建立的准确性，为医疗决策提供可靠的依据。
本发明实施例中，例如利用智能结构化病历数据作为输入，应用医学决策支持系统（Medical Decision Support System，MDSS）来选择适合的治疗方案，MDSS是一种基于医学知识和数据的计算机系统，能够提供对患者情况的评估和治疗建议。通过分析智能结构化病历数据中的病情、病史、检查结果等信息，MDSS可以推荐个性化的治疗方案，以改善诊疗过程和结果，生成个性化治疗方案数据，包括建议的治疗措施、药物选择和剂量，利用个性化治疗方案数据作为输入，应用本体论技术对病历治疗进行嵌入处理。本体论技术是一种知识表示和推理技术，用于将领域知识表示为概念和关系的形式，通过将个性化治疗方案数据与医学本体进行关联，将治疗方案中涉及的疾病、药物、手术等信息嵌入到病历数据中。生成个性化病历诊疗嵌入数据，使得病历数据中包含了与个性化治疗方案相关的语义信息，支持后续的诊断和治疗决策，利用个性化病历诊疗嵌入数据作为输入，应用关联规则挖掘技术对诊断过程中的因素关联进行分析，关联规则挖掘是一种数据挖掘技术，用于发现数据集中项之间的关联关系，可以挖掘出其中的相关性规律和关联规则，例如诊断因素、治疗措施、疾病特征之间的关联，生成病历诊疗因素关联数据，包括不同因素之间的关联关系和相关度信息，为医生提供更全面的诊断过程指导和决策支持，利用病历诊疗因素关联数据作为输入，应用数据清洗技术对数据集中的异常值进行处理，数据清洗是一种数据预处理技术，用于检测和纠正数据中的异常值、错误和缺失等问题，通过分析病历诊疗因素关联数据中的数值、范围、逻辑关系等信息，可以识别和清除其中的异常值，保证数据的准确性和可靠性，生成个性化病历数据集，该数据集经过异常值清洗处理，可以用于后续的分析、建模和决策应用。
本发明实施例中，步骤S4的具体步骤为：
步骤S41：基于个性化病历数据集利用共识机制进行相同病历信息搜索，生成电子医疗共识数据；
步骤S42：基于电子医疗共识数据利用零知识证明技术进行病历数据隐私保护，生成加密病历数据；
步骤S43：基于加密病历数据利用区块链技术进行病历数据的分布式存储验证，生成区块链病历数据；
步骤S44：基于区块链病历数据利用智能合约进行病历访问数据控制，生成区块链访问安全病历数据；
步骤S45：基于智能安全病历数据利用同态加密技术进行个体隐私数据处理，生成隐私安全病历数据；
步骤S46：基于隐私安全病历数据利用高级病历数据分析计算公式进行数据关联分析计算，生成隐私关联医学指数数据；
步骤S47：基于隐私关联医学指数数据利用访问控制技术对病历数据进行精细化控制，生成智能安全病历数据。
本发明通过共识机制对个性化病历数据集进行相同病历信息搜索，生成电子医疗共识数据，该方法可以实现医疗数据的集成和共享，促进医疗领域的协同和合作，提高诊断和治疗的准确性和效率，利用零知识证明技术对电子医疗共识数据进行病历数据隐私保护，生成加密病历数据，这样可以保护患者的隐私信息，防止敏感数据泄露和未经授权的访问，利用区块链技术对加密病历数据进行分布式存储和验证，生成区块链病历数据，区块链的去中心化和不可篡改特性确保了病历数据的安全性和可信度，防止数据被篡改和丢失，通过智能合约对区块链病历数据进行访问控制，生成区块链访问安全病历数据，智能合约能够确保只有经过授权的医疗机构或个人才能访问和使用病历数据，提高数据的安全性和隐私保护，利用同态加密技术对智能安全病历数据进行个体隐私数据处理，生成隐私安全病历数据，同态加密可以在不暴露患者隐私的情况下对数据进行计算和分析，保护个体的隐私权，基于隐私安全病历数据利用高级病历数据分析计算公式进行数据关联分析计算，生成隐私关联医学指数数据，这些指数数据可以揭示病历数据之间的相关关系，为医疗决策和研究提供有价值的参考，利用访问控制技术对隐私关联医学指数数据进行精细化控制，生成智能安全病历数据，这样可以根据不同角色和权限对病历数据进行定制化的访问控制，确保数据的安全和合规性。
本发明实施例中，例如接收并处理个性化病历数据集，该数据集包含患者的病历信息和治疗数据、应用共识机制算法对个性化病历数据集进行处理，以搜索具有相同病历信息的数据记录、根据共识机制的结果，生成电子医疗共识数据，该数据包括相同病历信息的数据记录，用于医疗决策和研究、接收并处理电子医疗共识数据，该数据包含具有相同病历信息的数据记录、应用零知识证明技术对电子医疗共识数据中的关键信息进行验证，而无需透露具体的信息、将验证后的关键信息进行加密处理，生成加密病历数据，以保护病历数据的隐私，接收并处理加密病历数据，该数据包含经过加密处理的病历信息，将加密病历数据存储在区块链网络中的多个节点上，以实现病历数据的分布式存储，使用区块链的共识机制对存储在节点上的加密病历数据进行验证，以确保数据的完整性和可信性，生成区块链病历数据，其中包含经过验证的加密病历数据，以提供可靠和不可篡改的病历信息，接收并处理区块链病历数据，该数据包含经过验证的加密病历数据，在区块链网络中部署智能合约，该智能合约定义了病历数据的访问策略和权限规则，基于智能合约的定义，对病历数据进行访问控制，确保只有经过授权的用户能够访问和操作病历数据，生成区块链访问安全病历数据，其中包含了通过智能合约进行访问控制的病历信息，以提供安全和可控的病历访问，接收并处理智能安全病历数据，该数据包含经过访问控制的病历信息，应用同态加密技术对智能安全病历数据中的个体隐私数据进行加密处理，以保护个体的敏感信息，生成隐私安全病历数据，其中包含经过同态加密处理的病历信息，保护了个体的隐私，接收并处理隐私安全病历数据，该数据包含经过同态加密处理的病历信息，应用高级病历数据分析计算公式对隐私安全病历数据进行数据关联分析计算，以获取医学指数数据，生成隐私关联医学指数数据，其中包含了通过数据关联分析计算公式得出的指标，以提供医学相关的数据信息，接收并处理隐私关联医学指数数据，该数据包含经过数据关联分析计算的医学指标，应用访问控制技术对隐私关联医学指数数据进行精细化控制，根据用户角色和权限限制对数据进行访问和操作，生成智能安全病历数据，其中包含了经过访问控制处理的医学指标数据，以提供安全和可控的病历数据访问。
本发明实施例中，步骤S46中的高级病历数据分析计算公式具体为：
；
其中，为隐私关联医学指数数据，/>为隐私安全病历数据中的样本数量，/>为隐私安全病历数据中第/>个隐私安全病历数据样本的健康表征数据，/>为隐私安全病历数据中第/>个数据隐私安全病历数据样本的血压测量值，/>为隐私安全病历数据中第/>个数据隐私安全病历数据样本的血压期望值，/>为隐私安全病历数据中第/>个数据隐私安全病历数据样本的血糖测量值，/>为隐私安全病历数据中的安全等级，/>为隐私调整参数，/>为隐私安全病历数据中的病历从属人意愿等级。
本发明利用一种高级病历数据分析计算公式，该公式通过对隐私安全病历数据中的不同参数进行计算和关联，考虑健康表征数据、生物参数以及个体的隐私保护和安全等级要求，来计算隐私关联医学指数数据，该公式充分考虑了隐私安全病历数据中第个隐私安全病历数据样本的健康表征数据/>、隐私安全病历数据中第/>个数据隐私安全病历数据样本的血压测量值/>、隐私安全病历数据中第/>个数据隐私安全病历数据样本的血压期望值/>、隐私安全病历数据中第/>个数据隐私安全病历数据样本的血糖测量值/>、隐私安全病历数据中的安全等级/>、隐私调整参数/>、隐私安全病历数据中的病历从属人意愿等级，公式中通过数学运算，如平方根、除法和加法等。这些运算可能用于对原始数据进行处理和调整，以获得更有意义的医学指数数据，在函数关系/>；将血压测量值和期望值进行比较和调整，以获取血压的相对健康程度，公式中引入了隐私安全病历数据的安全等级/>和隐私调整参数/>考虑了隐私保护的因素，并根据不同的隐私需求和安全等级进行调整，函数关系/>；运用隐私安全病历数据中的安全等级/>、隐私调整参数/>以及隐私安全病历数据中的病历从属人意愿等级/>实现在考虑病历数据的来源和授权访问等级，以确保数据的合规性和可信度，公式中的参数和运算被设计用于处理和调整原始数据，同时考虑了隐私保护和安全等级的要求，以及病历数据的来源和授权访问等级，在保护隐私的前提下，实现对于隐私关联医学指数数据/>的计算。
本发明实施例中，步骤S5的具体步骤为：
步骤S51： 基于智能安全病历数据利用Health Level 7进行医疗病历标准制定，生成电子病历标准化数据；
步骤S52：基于电子病历标准化数据利用数据虚拟化进行数据集成，生成电子病历虚拟化数据集；
步骤S53：基于电子病历虚拟化数据集利用虚拟私有网络进行远程访问通道构建，生成电子病历协同体数据；
步骤S54：基于电子病历协同体数据利用虹膜扫描技术进行生物特征验证识别，生成生物医学数据；
步骤S55：基于电子病历协同体数据以及电子病历协同体数据利用WebSocket进行数据实时通信，生成病历医疗协同数据；
步骤S56：基于病历医疗协同数据利用消息队列技术进行数据实时同步，生成实时病历医疗数据流；
步骤S57：基于实时医疗数据流利用移动端应用开发进行实时查看更新，实现急诊电子病历管理。
本发明通过使用Health Level 7进行医疗病历标准制定，将智能安全病历数据转化为符合标准的电子病历数据，这有助于实现病历数据的互操作性和可扩展性，促进不同医疗系统之间的数据共享和集成，利用数据虚拟化技术进行数据集成，将不同来源和格式的电子病历数据整合到一个虚拟化数据集中，这样可以简化数据管理和访问，并提供统一的视图和接口，方便医疗专业人员的使用和查询，通过虚拟私有网络构建远程访问通道，实现对电子病历协同体数据的安全远程访问，这样可以方便医疗团队在不同地点之间共享和访问病历数据，促进协同工作和决策的效率和准确性，利用虹膜扫描技术进行生物特征验证识别，生成生物医学数据，这些数据可以用于身份验证和访问控制，确保只有经过授权的人员可以访问病历数据，提高数据的安全性和防护性，通过使用WebSocket进行数据实时通信，将电子病历协同体数据实时传输和共享，这样可以使医疗团队能够及时获取最新的病历数据，并进行协同工作和决策，提高医疗效率和患者安全性，通过使用消息队列技术进行数据实时同步，生成实时病历医疗数据流，这样可以确保各个医疗系统中的病历数据保持同步和一致，避免数据冲突和错误，提供准确的医疗数据支持，通过移动端应用开发，医疗人员可以实时查看和更新病历数据，方便急诊情况下的电子病历管理和决策，这样可以提高急诊处理的效率和质量，为患者提供更好的医疗服务。
本发明实施例中，例如接收并处理智能安全病历数据，该数据包含经过访问控制和隐私保护的病历信息，基于Health Level 7（HL7）医疗标准，制定病历数据的标准化规范，确保病历数据的一致性和互操作性，生成电子病历标准化数据，其中包含了按照HL7标准制定的病历信息，以提供标准化的病历数据存储和交换，接收并处理电子病历标准化数据，该数据符合HL7标准，并具有一致的数据格式和结构，应用数据虚拟化技术，将不同来源的电子病历数据进行集成，建立一个虚拟化的数据集，统一管理和访问病历数据，生成电子病历虚拟化数据集，其中包含了通过数据虚拟化技术集成的病历信息，以提供统一的数据视图和访问接口，基于电子病历虚拟化数据集，构建虚拟私有网络（VPN）作为远程访问通道，确保安全的数据传输和访问，用户通过连接到VPN，可以远程访问和操作电子病历数据，实现跨地域的病历协同和共享，生成电子病历协同体数据，其中包含了通过虚拟私有网络进行远程访问的病历信息，以支持协同工作和远程医疗服务，使用虹膜扫描技术获取用户的虹膜图像数据，对虹膜图像数据进行特征提取和匹配，以验证用户的生物特征，并识别用户的身份，生成生物医学数据，其中包含了通过虹膜扫描技术获取的用户生物特征信息，用于身份验证和访问控制，基于电子病历协同体数据和电子病历协同体数据，建立WebSocket通信通道，实现实时的数据传输和通信，用户可以通过WebSocket通道，实时获取和共享病历医疗协同数据，以支持实时协同工作和信息交流，生成病历医疗协同数据，其中包含了通过WebSocket进行实时通信的病历信息，用于协同工作和信息共享，基于病历医疗协同数据，建立消息队列，用于实现数据的实时同步和传输，将病历医疗协同数据发布到消息队列中，以实现数据的实时更新和同步，开发移动端应用程序，用于实时查看和更新实时医疗数据流，用户可以通过移动端应用程序，实时获取和更新急诊电子病历数据，以支持急诊情况下的病历管理和医疗决策，实现急诊电子病历管理，通过移动端应用程序提供实时查看和更新的功能，以提高医疗工作效率和准确性。
本发明实施例中，步骤S52的具体步骤为：
步骤S521：获取电子病历数据源，基于电子病历数据源以及电子病历标准化数据利用Informatica进行数据源连接，生成电子病历原始数据；
步骤S522：基于电子病历原始数据利用数据映射技术进行数据映射，生成电子病历映射引擎数据；
步骤S523：基于电子病历映射引擎数据利用Denodo数据虚拟化平台进行数据虚拟集成，生成电子病历虚拟化数据集。
本发明通过获取电子病历数据源并使用Informatica进行数据源连接，可以有效地从不同来源和格式的电子病历数据源中提取原始数据。这有助于收集广泛的病历数据，为后续数据处理和分析提供丰富的数据资源，通过数据映射技术，将电子病历原始数据转换为统一的数据格式和结构，生成电子病历映射引擎数据，这样可以消除数据源之间的差异，使得数据具备一致性和可比性，提高数据的质量和可用性，利用Denodo数据虚拟化平台，对电子病历映射引擎数据进行虚拟化集成，生成电子病历虚拟化数据集，这样可以将来自不同数据源的电子病历数据集成到一个虚拟化数据集中，实现数据的统一视图和访问接口。这简化了数据访问和管理，提高了数据的可用性和可访问性。
本发明实施例中，例如将电子病历映射引擎数据导入Denodo数据虚拟化平台，以便对数据进行虚拟化处理和集成管理，使用Denodo数据虚拟化平台，建立虚拟视图和数据模型，将来自不同数据源的医疗数据进行集成和统一管理，基于用户需求和访问权限，提供对电子病历虚拟化数据集的访问接口，以支持灵活的数据查询和使用，生成电子病历虚拟化数据集，其中包含了通过Denodo数据虚拟化平台进行数据集成和管理的病历信息，以实现统一的数据访问和查询。
在本说明书中，还提供了一种急诊电子病历管理系统，包括：
非侵入式生理数据采集模块，用于获取患者生理体征参数，基于患者生理体征参数利用光学成像技术进行患者生理数据采集，生成非侵入式生理数据；
智能结构化病历数据构建模块，用于非侵入式生理数据通过NLP技术进行自动化病历分析，生成智能结构化病历数据；
个性化病历数据集生成模块，用于利用智能结构化病历数据通过增强学习技术进行个性化诊疗方案嵌入，生成个性化病历数据集；
电子病历数据加密模块，用于利用个性化病历数据集通过区块链数据加密技术进行电子病历数据加密，生成智能安全病历数据；
远程协作管理模块，用于利用智能安全病历数据利用云计算技术进行远程协作跨平台互联管理，实现急诊电子病历管理。
本发明提供一种急诊电子病历管理系统，该系统能够实现本发明所述任意一种急诊电子病历管理方法，实现数据的获取、运算、生成，通过患者生理体征参数进行数据获取及处理，生成非侵入式生理数据，并对其中的图文信息按照已设计的指令顺序进行操作，生成预处理图文信息，再通过预处理图文信息进行智能安全病历数据收集，生成智能安全病历数据，根据智能安全病历数据进行远程协作跨平台互联管理，实现急诊电子病历管理，系统内部遵循设定的指令集完成方法运行步骤，推动完成急诊电子病历管理方法。
本发明提出了一种急诊电子病历管理方法，通过综合应用多学科多类型模型，解决了传统急诊电子病历管理中信息不准确、共享困难、决策支持不足的问题，实现了智能化的急诊电子病历管理系统及管理方法。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
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。
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种急诊电子病历管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：获取患者生理体征参数，基于患者生理体征参数利用光学成像技术进行患者生理数据采集，生成非侵入式生理数据；
步骤S2：基于非侵入式生理数据利用NLP技术进行自动化病历分析，生成智能结构化病历数据；
步骤S3：基于智能结构化病历数据利用增强学习技术进行个性化诊疗方案嵌入，生成个性化病历数据集；
步骤S4：基于个性化病历数据集利用区块链数据加密技术进行电子病历数据加密，生成智能安全病历数据；
步骤S5：基于智能安全病历数据利用云计算技术进行远程协作跨平台互联管理，实现急诊电子病历管理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1的具体步骤为：
步骤S11：基于患者生理体征参数利用光学成像技术进行患者生理信号采集，生成生理监测数据；
步骤S12：基于生理监测数据利用ZigBee无线通信技术进行生理数据点对点传输，生成生理信号节点协同通信数据；
步骤S13：基于生理信号节点协同通信数据利用数字信号处理进行数据去噪预处理，生成生理数字纯净信号数据；
步骤S14：基于生理数字纯净信号数据利用卷积神经网络进行数据特征提取，生成生理特征参数；
步骤S15：基于生理特征参数利用线性回归进行机器学习模型建立，生成生理模型数据；
步骤S16：基于生理模型数据利用贝叶斯优化进行生理数据超参数调整，生成非侵入式生理数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S2的具体步骤为：
步骤S21：基于非侵入式生理数据利用SNOMED-CT进行结构化病历标准化术语制定，生成SNOMED-CT结构化生理数据；
步骤S22：基于SNOMED-CT结构化生理数据利用计算机视觉进行非结构化病历数据提取，生成视觉导向非结构化病历数据；
步骤S23：基于视觉导向非结构化病历数据利用自动记录算法进行预定义病历模板数据映射，生成结构化病历数据集；
步骤S24：基于结构化病历数据集利用智能病历数据指标计算公式进行病历语义分析计算，生成智能病历语义元素数据；
步骤S25：基于智能病历语义元素数据利用知识图谱进行病历结构数据关联，生成智能结构化病历数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S24中的智能病历数据指标计算公式具体为：
；
其中，为智能病历语义元素数据，/>为结构化病历数据集数据数量，/>为病历数据的记录结束时间，/>为病历数据的记录开始时间，/>为结构化病历数据集中第i个病历数据，/>为病历数据关于时间的导数表示病历元素数据随时间变化的速率，/>为病历数据的记录时间，为生理参数综合偏离值，/>为病历数据关于病历数据中第i个病历数据/>的二阶偏导数表示病历数据的变化趋势数据，/>为自然指数函数，/>为病历权重数据，/>为数据采样频率，/>为采样时间窗口内数据量，/>为结构化病历数据集中的噪声级别，/>为结构化病历数据集中的症状等级数据，/>为语义协调参数。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤S3的具体步骤为：
步骤S31：获取医疗存储数据，基于智能结构化病历数据以及医疗存储数据利用MDSS进行治疗方案选择，生成个性化治疗方案数据；
步骤S32：基于个性化治疗方案数据利用本体论技术进行病历治疗嵌入处理，生成个性化病历诊疗嵌入数据；
步骤S33：基于个性化病历诊疗嵌入数据利用关联规则挖掘进行诊断过程因素关联，生成病历诊疗因素关联数据；
步骤S34：基于病历诊疗因素关联数据利用数据清洗技术进行异常值清洗处理，生成个性化病历数据集。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤S4的具体步骤为：
步骤S41：基于个性化病历数据集利用共识机制进行相同病历信息搜索，生成电子医疗共识数据；
步骤S42：基于电子医疗共识数据利用零知识证明技术进行病历数据隐私保护，生成加密病历数据；
步骤S43：基于加密病历数据利用区块链技术进行病历数据的分布式存储验证，生成区块链病历数据；
步骤S44：基于区块链病历数据利用智能合约进行病历访问数据控制，生成区块链访问安全病历数据；
步骤S45：基于智能安全病历数据利用同态加密技术进行个体隐私数据处理，生成隐私安全病历数据；
步骤S46：基于隐私安全病历数据利用高级病历数据分析计算公式进行数据关联分析计算，生成隐私关联医学指数数据；
步骤S47：基于隐私关联医学指数数据利用访问控制技术对病历数据进行精细化控制，生成智能安全病历数据。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤S46中的高级病历数据分析计算公式具体为：
；
其中，为隐私关联医学指数数据，/>为隐私安全病历数据中的样本数量，/>为隐私安全病历数据中第/>个隐私安全病历数据样本的健康表征数据，/>为隐私安全病历数据中第/>个数据隐私安全病历数据样本的血压测量值，/>为隐私安全病历数据中第/>个数据隐私安全病历数据样本的血压期望值，/>为隐私安全病历数据中第/>个数据隐私安全病历数据样本的血糖测量值，/>为隐私安全病历数据中的安全等级，/>为隐私调整参数，/>为隐私安全病历数据中的病历从属人意愿等级。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，步骤S5的具体步骤为：
步骤S51： 基于智能安全病历数据利用Health Level 7进行医疗病历标准制定，生成电子病历标准化数据；
步骤S52：基于电子病历标准化数据利用数据虚拟化进行数据集成，生成电子病历虚拟化数据集；
步骤S53：基于电子病历虚拟化数据集利用虚拟私有网络进行远程访问通道构建，生成电子病历协同体数据；
步骤S54：基于电子病历协同体数据利用虹膜扫描技术进行生物特征验证识别，生成生物医学数据；
步骤S55：基于电子病历协同体数据以及电子病历协同体数据利用WebSocket进行数据实时通信，生成病历医疗协同数据；
步骤S56：基于病历医疗协同数据利用消息队列技术进行数据实时同步，生成实时病历医疗数据流；
步骤S57：基于实时医疗数据流利用移动端应用开发进行实时查看更新，实现急诊电子病历管理。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，步骤S52的具体步骤为：
步骤S521：获取电子病历数据源，基于电子病历数据源以及电子病历标准化数据利用Informatica进行数据源连接，生成电子病历原始数据；
步骤S522：基于电子病历原始数据利用数据映射技术进行数据映射，生成电子病历映射引擎数据；
步骤S523：基于电子病历映射引擎数据利用Denodo数据虚拟化平台进行数据虚拟集成，生成电子病历虚拟化数据集。
10.一种急诊电子病历管理系统，其特征在于，包括：
非侵入式生理数据采集模块，用于获取患者生理体征参数，基于患者生理体征参数利用光学成像技术进行患者生理数据采集，生成非侵入式生理数据；
智能结构化病历数据构建模块，用于非侵入式生理数据通过NLP技术进行自动化病历分析，生成智能结构化病历数据；
个性化病历数据集生成模块，用于利用智能结构化病历数据通过增强学习技术进行个性化诊疗方案嵌入，生成个性化病历数据集；
电子病历数据加密模块，用于利用个性化病历数据集通过区块链数据加密技术进行电子病历数据加密，生成智能安全病历数据；
远程协作管理模块，用于利用智能安全病历数据利用云计算技术进行远程协作跨平台互联管理，实现急诊电子病历管理。
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