CN117116412A - 一种基于病历数据分析的智能护理建议生成方法 - Google Patents

一种基于病历数据分析的智能护理建议生成方法 Download PDF

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Abstract

本发明的目的是提供一种基于病历数据分析的智能护理建议生成方法，旨在解决现有护理建议系统的局限性，通过充分利用病历数据、查房记录和医院历史护理经验，实现针对病人病情的个性化护理建议，将收集和整合大量的病人病历数据、查房记录和医院历史护理经验，通过对这些数据进行深度挖掘和分析，可以提取病人病情特征、识别潜在的护理需求，并为病人提供更准确和全面的护理建议，有助于提高护理建议的针对性和准确性。

Description

一种基于病历数据分析的智能护理建议生成方法
技术领域
本发明涉及健康医疗大数据技术领域，特别涉及一种基于病历数据分析的智能护理建议生成方法。
背景技术
随着医疗技术的进步，医院接诊的病人数量不断上升，病历数据和查房记录的积累也越来越多，然而，现有的护理建议系统往往没有充分利用这些数据资源，这些数据中蕴含着丰富的病例信息和护理知识，如果能够充分挖掘和利用，有助于提高护理建议的针对性和准确性。
在传统医疗护理环境中，护理建议主要依赖于医护人员的经验和知识，然而，由于医护人员的经验和知识水平参差不齐，这可能导致护理建议的质量不一致，甚至出现疏漏，同时，随着医疗知识和技术的快速发展，医护人员需要不断更新自己的知识储备，但在实际操作中，这往往难以实现，另一方面，传统的护理建议往往是基于通用的护理规范和标准制定的，可能无法满足病人个体化的护理需求，随着医疗技术的发展，越来越多的病人需要个性化、精准化的护理方案。
从病人病情来看，病人的病情可能会随着时间的推移发生变化，因此护理建议需要根据病人病情的变化进行实时更新。然而，现有的护理建议系统往往无法实现这一功能，导致护理建议可能与病人的实际病情脱节。
因此，现有的护理建议系统存在一定的局限性，包括人工护理建议的质量不一致、数据资源利用不足、护理建议缺乏针对性和更新不及时等问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于病历数据分析的智能护理建议生成方法，用来解决背景技术中提出的问题，方便推广。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：
一种基于病历数据分析的智能护理建议生成方法，包括数据预处理模块、病情分析模块和护理建议生成模块，所述数据预处理模块主要负责对病历数据、查房记录和医院历史护理经验进行清洗、整合和预处理，为后续的分析和建议提供高质量的数据输入，所述病情分析模块主要负责对经过预处理的病历数据、查房记录和医院历史护理经验进行深入分析，识别病人病情的特征和规律；
所述数据预处理模块工作包括以下步骤：
步骤一：数据收集，首先从医院的电子病历系统、查房记录系统和护理经验数据库中收集相关数据，保证数据的完整性和准确性，需要确保数据来源的可靠性，以及在数据收集过程中遵循相关的法规和隐私保护政策；
步骤二：数据清洗：对收集到的病历数据、查房记录和医院历史护理经验进行数据清洗，包括去除冗余数据、剔除异常数据、纠正错误数据；
步骤三：数据整合，将清洗后的病历数据、查房记录和医院历史护理经验进行整合，形成一个统一的数据结构，这一过程需要对数据进行格式转换、字段映射，以便后续分析和建议模块能够顺利处理；
步骤四：数据预处理：对整合后的数据进行预处理，以提高后续分析和建议模块的效率；
所述病情分析模块包括以下工作步骤：
步骤一：病情特征分析，对预处理后的病历数据、查房记录和医院历史护理经验中提取的关键特征进行病情特征分析；
步骤二：相关性分析，分析病人的病历数据、查房记录和医院历史护理经验之间的相关性，以便了解不同因素对病情和护理效果的影响；
步骤三：模式识别与分类，根据病情特征和相关性分析的结果，对病人进行模式识别和分类；
步骤四：风险评估，基于病情特征分析、相关性分析和模式识别的结果，对病人的护理风险进行评估；
所述护理建议生成模块包括以下工作步骤：
步骤一：通过系统地收集、整理和归纳来源于医院历史护理经验、专业护理教材和护理专家的经验分享，形成一个结构化的护理知识库，为生成护理建议提供基础；
步骤二：护理建议匹配，根据病情分析模块的结果，从护理知识库中匹配适合病人的护理方法和技巧；
步骤三：护理建议优化，对匹配到的护理建议进行优化，以提高护理建议的实用性和针对性；
步骤四：护理建议呈现，将生成的护理建议以清晰、简洁的形式展示给医护人员，便于医护人员快速理解护理需求和建议。
进一步的，所述数据清洗包括以下工作步骤：
步骤一：去除冗余数据，检测并去除重复的病历记录、查房记录和护理经验条目，确保数据集中的每条记录都是唯一的；
步骤二：剔除异常数据，识别并剔除数据集中的异常数据，包括与病人病情无关的记录、格式错误的记录；
步骤三：纠正错误数据，对数据集中的错误数据进行纠正，包括纠正拼写错误、统一数据格式。
进一步的，所述数据预处理包括以下工作步骤：
步骤一：特征提取，从病历数据、查房记录和医院历史护理经验中提取关键特征，包括病人的年龄、性别、病史、病情严重程度；
步骤二：数据归一化，对提取的特征进行归一化处理，以消除不同特征之间的量纲影响，便于后续分析和建议模块进行处理；
步骤三：缺失值处理，对数据集中的缺失值进行处理，包括使用均值、中位数或插值方法填补缺失值。
进一步的，所述病情特征分析包括以下工作步骤：
步骤一：病情严重程度评估，根据病历数据和查房记录中的病情描述、检查结果等信息，对病人的病情严重程度进行评估，包括专家评分法、模型评估法；
步骤二：病情变化趋势分析，通过对查房记录中的数据进行时间序列分析，识别病人病情的变化趋势，包括病情恶化、病情稳定或病情好转；
步骤三：患者个体差异分析，根据病人的年龄、性别、生活习惯，分析患者之间的个体差异，为个性化护理建议提供依据。
进一步的，所述相关性分析包括以下工作步骤：
步骤一：相关性系数计算，计算不同变量之间的相关性系数，采用皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数来评估不同因素之间的关联程度；
步骤二：因子分析，通过因子分析方法，提取影响病情和护理效果的主要因素，以便更好地理解病情的复杂性和多样性。
进一步的，所述模式识别与分类包括以下工作步骤：
步骤一：聚类分析，通过聚类分析方法及层次聚类，将病人按照病情特征进行分组，以便为不同类型的病人提供针对性的护理建议；
步骤二：分类模型，利用分类模型，支持向量机以及决策树，对病人进行分类，从而预测病人的病情发展和护理需求，分类模型需要根据训练数据进行训练和优化，以提高预测的准确性和可靠性。
进一步的，所述风险评估包括以下工作步骤：
步骤一：风险因素识别，识别与病人病情恶化和护理并发症相关的风险因素，包括年龄、病史和合并症；
步骤二：风险评分，根据风险因素的权重，为病人分配风险评分，以量化病人的护理风险程度；
步骤三：风险防控策略，根据风险评估的结果，为病人制定相应的风险防控策略，以降低病人的护理风险。
进一步的，所述护理建议匹配包括以下工作步骤：
步骤一：将病情分析模块的结果与历史病人的病状分析计算余弦相似度；
步骤二：建议自适应调整，根据病人病情的变化和护理效果的反馈，实时调整护理建议，使其更符合病人的实际需求。
进一步的，所述护理建议优化包括以下工作步骤：
步骤一：优先级排序，根据护理方法的重要性、紧迫性和病人的病情特征，对护理建议进行优先级排序，以便医护人员能够快速识别并执行关键护理措施；
步骤二：建议自适应调整，根据病人病情的变化和护理效果的反馈，实时调整护理建议，使其更符合病人的实际需求。
作为改进，本发明的有益效果为：
本发明的一种基于病历数据分析的智能护理建议生成方法，旨在解决现有护理建议系统的局限性，通过充分利用病历数据、查房记录和医院历史护理经验，实现针对病人病情的个性化护理建议，将收集和整合大量的病人病历数据、查房记录和医院历史护理经验，通过对这些数据进行深度挖掘和分析，可以提取病人病情特征、识别潜在的护理需求，并为病人提供更准确和全面的护理建议，有助于提高护理建议的针对性和准确性。
具体实施方式
为了使本发明的内容更容易被清楚地理解，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
一种基于病历数据分析的智能护理建议生成方法，包括数据预处理模块、病情分析模块和护理建议生成模块，数据预处理模块主要负责对病历数据、查房记录和医院历史护理经验进行清洗、整合和预处理，为后续的分析和建议提供高质量的数据输入，病情分析模块主要负责对经过预处理的病历数据、查房记录和医院历史护理经验进行深入分析，识别病人病情的特征和规律。
数据预处理模块工作包括以下步骤：
步骤一：数据收集，首先从医院的电子病历系统、查房记录系统和护理经验数据库中收集相关数据，保证数据的完整性和准确性，需要确保数据来源的可靠性，以及在数据收集过程中遵循相关的法规和隐私保护政策；
步骤二：数据清洗：对收集到的病历数据、查房记录和医院历史护理经验进行数据清洗，包括去除冗余数据、剔除异常数据、纠正错误数据；
步骤三：数据整合，将清洗后的病历数据、查房记录和医院历史护理经验进行整合，形成一个统一的数据结构，这一过程需要对数据进行格式转换、字段映射，以便后续分析和建议模块能够顺利处理；
步骤四：数据预处理：对整合后的数据进行预处理，以提高后续分析和建议模块的效率；
病情分析模块包括以下工作步骤：
步骤一：病情特征分析，对预处理后的病历数据、查房记录和医院历史护理经验中提取的关键特征进行病情特征分析；
步骤二：相关性分析，分析病人的病历数据、查房记录和医院历史护理经验之间的相关性，以便了解不同因素对病情和护理效果的影响；
步骤三：模式识别与分类，根据病情特征和相关性分析的结果，对病人进行模式识别和分类；
步骤四：风险评估，基于病情特征分析、相关性分析和模式识别的结果，对病人的护理风险进行评估；
护理建议生成模块包括以下工作步骤：
步骤一：通过系统地收集、整理和归纳来源于医院历史护理经验、专业护理教材和护理专家的经验分享，形成一个结构化的护理知识库，为生成护理建议提供基础；
步骤二：护理建议匹配，根据病情分析模块的结果，从护理知识库中匹配适合病人的护理方法和技巧；
步骤三：护理建议优化，对匹配到的护理建议进行优化，以提高护理建议的实用性和针对性；
步骤四：护理建议呈现，将生成的护理建议以清晰、简洁的形式展示给医护人员，便于医护人员快速理解护理需求和建议。
数据清洗包括以下工作步骤：
步骤一：去除冗余数据，检测并去除重复的病历记录、查房记录和护理经验条目，确保数据集中的每条记录都是唯一的；
步骤二：剔除异常数据，识别并剔除数据集中的异常数据，包括与病人病情无关的记录、格式错误的记录；
步骤三：纠正错误数据，对数据集中的错误数据进行纠正，包括纠正拼写错误、统一数据格式。
数据预处理包括以下工作步骤：
步骤一：特征提取，从病历数据、查房记录和医院历史护理经验中提取关键特征，包括病人的年龄、性别、病史、病情严重程度；
步骤二：数据归一化，对提取的特征进行归一化处理，以消除不同特征之间的量纲影响，便于后续分析和建议模块进行处理；
步骤三：缺失值处理，对数据集中的缺失值进行处理，包括使用均值、中位数或插值方法填补缺失值。
病情特征分析包括以下工作步骤：
步骤一：病情严重程度评估，根据病历数据和查房记录中的病情描述、检查结果等信息，对病人的病情严重程度进行评估，包括专家评分法、模型评估法；
步骤二：病情变化趋势分析，通过对查房记录中的数据进行时间序列分析，识别病人病情的变化趋势，包括病情恶化、病情稳定或病情好转；
步骤三：患者个体差异分析，根据病人的年龄、性别、生活习惯，分析患者之间的个体差异，为个性化护理建议提供依据。
相关性分析包括以下工作步骤：
步骤一：相关性系数计算，计算不同变量之间的相关性系数，采用皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数来评估不同因素之间的关联程度；
步骤二：因子分析，通过因子分析方法，提取影响病情和护理效果的主要因素，以便更好地理解病情的复杂性和多样性。
模式识别与分类包括以下工作步骤：
步骤一：聚类分析，通过聚类分析方法及层次聚类，将病人按照病情特征进行分组，以便为不同类型的病人提供针对性的护理建议；
步骤二：分类模型，利用分类模型，支持向量机以及决策树，对病人进行分类，从而预测病人的病情发展和护理需求，分类模型需要根据训练数据进行训练和优化，以提高预测的准确性和可靠性。
风险评估包括以下工作步骤：
步骤一：风险因素识别，识别与病人病情恶化和护理并发症相关的风险因素，包括年龄、病史和合并症；
步骤二：风险评分，根据风险因素的权重，为病人分配风险评分，以量化病人的护理风险程度；
步骤三：风险防控策略，根据风险评估的结果，为病人制定相应的风险防控策略，以降低病人的护理风险。
护理建议匹配包括以下工作步骤：
步骤一：将病情分析模块的结果与历史病人的病状分析计算余弦相似度；
步骤二：建议自适应调整，根据病人病情的变化和护理效果的反馈，实时调整护理建议，使其更符合病人的实际需求。
护理建议优化包括以下工作步骤：
步骤一：优先级排序，根据护理方法的重要性、紧迫性和病人的病情特征，对护理建议进行优先级排序，以便医护人员能够快速识别并执行关键护理措施；
步骤二：建议自适应调整，根据病人病情的变化和护理效果的反馈，实时调整护理建议，使其更符合病人的实际需求。
以上仅为本发明专利的较佳实施例而已，并不用以限制本发明专利，凡在本发明专利的精神和原则之内所做的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明专利的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于病历数据分析的智能护理建议生成方法，其特征在于，包括数据预处理模块、病情分析模块和护理建议生成模块，所述数据预处理模块主要负责对病历数据、查房记录和医院历史护理经验进行清洗、整合和预处理，为后续的分析和建议提供高质量的数据输入，所述病情分析模块主要负责对经过预处理的病历数据、查房记录和医院历史护理经验进行深入分析，识别病人病情的特征和规律；
所述数据预处理模块工作包括以下步骤：
步骤一：数据收集，首先从医院的电子病历系统、查房记录系统和护理经验数据库中收集相关数据，保证数据的完整性和准确性，需要确保数据来源的可靠性，以及在数据收集过程中遵循相关的法规和隐私保护政策；
步骤二：数据清洗：对收集到的病历数据、查房记录和医院历史护理经验进行数据清洗，包括去除冗余数据、剔除异常数据、纠正错误数据；
步骤三：数据整合，将清洗后的病历数据、查房记录和医院历史护理经验进行整合，形成一个统一的数据结构，这一过程需要对数据进行格式转换、字段映射，以便后续分析和建议模块能够顺利处理；
步骤四：数据预处理：对整合后的数据进行预处理，以提高后续分析和建议模块的效率；
所述病情分析模块包括以下工作步骤：
步骤一：病情特征分析，对预处理后的病历数据、查房记录和医院历史护理经验中提取的关键特征进行病情特征分析；
步骤二：相关性分析，分析病人的病历数据、查房记录和医院历史护理经验之间的相关性，以便了解不同因素对病情和护理效果的影响；
步骤三：模式识别与分类，根据病情特征和相关性分析的结果，对病人进行模式识别和分类；
步骤四：风险评估，基于病情特征分析、相关性分析和模式识别的结果，对病人的护理风险进行评估；
所述护理建议生成模块包括以下工作步骤：
步骤一：通过系统地收集、整理和归纳来源于医院历史护理经验、专业护理教材和护理专家的经验分享，形成一个结构化的护理知识库，为生成护理建议提供基础；
步骤二：护理建议匹配，根据病情分析模块的结果，从护理知识库中匹配适合病人的护理方法和技巧；
步骤三：护理建议优化，对匹配到的护理建议进行优化，以提高护理建议的实用性和针对性；
步骤四：护理建议呈现，将生成的护理建议以清晰、简洁的形式展示给医护人员，便于医护人员快速理解护理需求和建议。
2.根据权利要求1所述的一种基于病历数据分析的智能护理建议生成方法，其特征在于，所述数据清洗包括以下工作步骤：
步骤一：去除冗余数据，检测并去除重复的病历记录、查房记录和护理经验条目，确保数据集中的每条记录都是唯一的；
步骤二：剔除异常数据，识别并剔除数据集中的异常数据，包括与病人病情无关的记录、格式错误的记录；
步骤三：纠正错误数据，对数据集中的错误数据进行纠正，包括纠正拼写错误、统一数据格式。
3.根据权利要求1所述的一种基于病历数据分析的智能护理建议生成方法，其特征在于，所述数据预处理包括以下工作步骤：
步骤一：特征提取，从病历数据、查房记录和医院历史护理经验中提取关键特征，包括病人的年龄、性别、病史、病情严重程度；
步骤二：数据归一化，对提取的特征进行归一化处理，以消除不同特征之间的量纲影响，便于后续分析和建议模块进行处理；
步骤三：缺失值处理，对数据集中的缺失值进行处理，包括使用均值、中位数或插值方法填补缺失值。
4.根据权利要求1所述的一种基于病历数据分析的智能护理建议生成方法，其特征在于，所述病情特征分析包括以下工作步骤：
步骤一：病情严重程度评估，根据病历数据和查房记录中的病情描述、检查结果等信息，对病人的病情严重程度进行评估，包括专家评分法、模型评估法；
步骤二：病情变化趋势分析，通过对查房记录中的数据进行时间序列分析，识别病人病情的变化趋势，包括病情恶化、病情稳定或病情好转；
步骤三：患者个体差异分析，根据病人的年龄、性别、生活习惯，分析患者之间的个体差异，为个性化护理建议提供依据。
5.根据权利要求1所述的一种基于病历数据分析的智能护理建议生成方法，其特征在于，所述相关性分析包括以下工作步骤：
步骤一：相关性系数计算，计算不同变量之间的相关性系数，采用皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数来评估不同因素之间的关联程度；
步骤二：因子分析，通过因子分析方法，提取影响病情和护理效果的主要因素，以便更好地理解病情的复杂性和多样性。
6.根据权利要求1所述的一种基于病历数据分析的智能护理建议生成方法，其特征在于，所述模式识别与分类包括以下工作步骤：
步骤一：聚类分析，通过聚类分析方法及层次聚类，将病人按照病情特征进行分组，以便为不同类型的病人提供针对性的护理建议；
步骤二：分类模型，利用分类模型，支持向量机以及决策树，对病人进行分类，从而预测病人的病情发展和护理需求，分类模型需要根据训练数据进行训练和优化，以提高预测的准确性和可靠性。
7.根据权利要求1所述的一种基于病历数据分析的智能护理建议生成方法，其特征在于，所述风险评估包括以下工作步骤：
步骤一：风险因素识别，识别与病人病情恶化和护理并发症相关的风险因素，包括年龄、病史和合并症；
步骤二：风险评分，根据风险因素的权重，为病人分配风险评分，以量化病人的护理风险程度；
步骤三：风险防控策略，根据风险评估的结果，为病人制定相应的风险防控策略，以降低病人的护理风险。
8.根据权利要求1所述的一种基于病历数据分析的智能护理建议生成方法，其特征在于，所述护理建议匹配包括以下工作步骤：
步骤一：将病情分析模块的结果与历史病人的病状分析计算余弦相似度；
步骤二：建议自适应调整，根据病人病情的变化和护理效果的反馈，实时调整护理建议，使其更符合病人的实际需求。
9.根据权利要求1所述的一种基于病历数据分析的智能护理建议生成方法，其特征在于，所述护理建议优化包括以下工作步骤：
步骤一：优先级排序，根据护理方法的重要性、紧迫性和病人的病情特征，对护理建议进行优先级排序，以便医护人员能够快速识别并执行关键护理措施；
步骤二：建议自适应调整，根据病人病情的变化和护理效果的反馈，实时调整护理建议，使其更符合病人的实际需求。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN117373677A (zh) * 2023-12-07 2024-01-09 深圳问止中医健康科技有限公司 基于数字化医疗档案管理的智能健康监护系统
CN117457169A (zh) * 2023-12-15 2024-01-26 深圳市尼罗河移动互联科技有限公司 一种儿科术后保健护理管理方法及系统
CN117594247A (zh) * 2024-01-18 2024-02-23 吉林大学第一医院 一种用于分布式终端的护理信息协同管理方法

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117373677A (zh) * 2023-12-07 2024-01-09 深圳问止中医健康科技有限公司 基于数字化医疗档案管理的智能健康监护系统
CN117373677B (zh) * 2023-12-07 2024-03-08 深圳问止中医健康科技有限公司 基于数字化医疗档案管理的智能健康监护系统
CN117457169A (zh) * 2023-12-15 2024-01-26 深圳市尼罗河移动互联科技有限公司 一种儿科术后保健护理管理方法及系统
CN117457169B (zh) * 2023-12-15 2024-03-05 深圳市尼罗河移动互联科技有限公司 一种儿科术后保健护理管理方法及系统
CN117594247A (zh) * 2024-01-18 2024-02-23 吉林大学第一医院 一种用于分布式终端的护理信息协同管理方法
CN117594247B (zh) * 2024-01-18 2024-04-26 吉林大学第一医院 一种用于分布式终端的护理信息协同管理方法

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