CN118039161A - 基于内科患者风险预测模型的构建方法及系统 - Google Patents

基于内科患者风险预测模型的构建方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及智能模型构建技术领域，尤其涉及一种基于内科患者风险预测模型的构建方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取内科医疗信息数据；对内科医疗信息数据进行实体关系数据集构建，生成内科医疗信息实习‑关系数据；将内科医疗信息实习‑关系数据映射至低维向量空间中进行实体链接，生成内科医疗信息链接数据；对内科医疗信息链接数据进行词义消歧，生成内科医疗信息消歧数据；获取内科患者临床特征数据；将内科患者临床特征数据和内科医疗信息消歧数据进行多模态特征融合，生成内科患者多模态特征数据。本发明通过数据质量改进、多模态特征融合和个性化健康推荐，弥补了传统内科患者风险预测模型在数据准确性较低的缺陷。

Description

基于内科患者风险预测模型的构建方法及系统
技术领域
本发明涉及智能模型构建技术领域，尤其涉及一种基于内科患者风险预测模型的构建方法及系统。
背景技术
随着计算机技术的发展，尤其是机器学习和人工智能的兴起，内科患者风险预测模型的构建进入了一个新的发展阶段。研究者开始尝试利用机器学习算法来分析临床数据，以预测患者的疾病风险。这些算法包括逻辑回归、决策树、支持向量机等。然而，这些早期模型存在着一些局限性，比如需要手动选择特征、模型性能不稳定等。随着数据量的增加和计算能力的提升，研究者开始探索深度学习在内科患者风险预测中的应用。深度学习的特点是能够自动学习特征表示，同时具有较强的拟合能力。这一技术的引入使得模型的预测性能得到了显著提升。除了算法的发展，医疗数据的可用性也在不断改善。随着电子病历系统的普及和医疗数据的互联互通，研究者可以更方便地获取和共享患者的临床数据，从而构建更加准确和稳健的风险预测模型。然而目前在利用内科患者临床特征数据时，忽略了多模态数据的融合和健康状态的量化问题，同时传统方法中的风险预测模型缺乏对多模态数据的充分利用，以及对患者个性化风险的精准预测，导致风险预测的准确性较低。
发明内容
基于此，有必要提供一种基于内科患者风险预测模型的构建方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
为实现上述目的，一种基于内科患者风险预测模型的构建方法，包括以下步骤：
步骤S1：获取内科医疗信息数据；对内科医疗信息数据进行实体关系数据集构建，生成内科医疗信息实习-关系数据；将内科医疗信息实习-关系数据映射至低维向量空间中进行实体链接，生成内科医疗信息链接数据；对内科医疗信息链接数据进行词义消歧，生成内科医疗信息消歧数据；
步骤S2：获取内科患者临床特征数据；将内科患者临床特征数据和内科医疗信息消歧数据进行多模态特征融合，生成内科患者多模态特征数据；对内科患者多模态特征数据进行健康状态指数量化，生成患者健康状态指数数据；对患者健康状态指数数据进行自监督学习，生成患者健康状态标识数据；
步骤S3：对患者健康状态标识数据进行多模态风险融合，生成内科患者多模态风险特征数据；对内科患者多模态风险特征数据进行模型训练，生成内科患者风险预测模型；将内科患者多模态风险特征数据导入至内科患者风险预测模型中进行风险预测，从而得到内科患者风险预测数据；
步骤S4：对内科患者风险预测数据进行风险程度分析，生成患者风险程度值；将患者风险程度值和预设的标准风险程度阈值进行对比，生成正常风险因素分析数据；对正常风险因素分析数据进行风险因素权重调整，生成风险因素调整数据；基于风险因素调整数据进行个性化健康推荐方案生成，得到内科患者个性化健康推荐方案。
本发明通过实体关系数据集，可以更全面地理解内科医疗信息中不同实体之间的关系，有助于医疗专业人员更好地了解患者的状况。实体链接和映射到低维向量空间有助于整合不同来源的数据，确保这些数据指向相同的实际实体。通过词义消歧，可以提高对医疗信息中术语的准确理解，减少可能的误解和错误。构建链接数据和消歧数据有助于医疗决策和研究，提供更准确的信息基础。融合不同类型的数据可以提供更全面的患者信息，有助于医生更准确地评估患者的健康状态。融合不同类型的数据可以提供更全面的患者信息，有助于医生更准确地评估患者的健康状态。健康状态指数数据可以用于监测患者的健康状况，及早发现潜在的健康问题或疾病风险。将自监督学习用于生成健康状态标识数据，可以帮助医生更快速地做出决策，特别是在大规模数据的情况下，可以实现自动化辅助。基于多模态数据的风险预测模型可以更准确地评估患者的风险水平，为个性化治疗和监测提供支持。风险预测模型可以帮助医生识别高风险患者，并及早采取干预措施，以减少疾病的发生或病情的恶化。可以帮助医疗机构更好地分配资源，优先处理高风险患者，提高医疗资源利用效率。通过对内科患者的风险预测数据进行分析，生成患者风险程度值。这有助于量化患者的整体风险水平，为医疗决策提供重要信息。将患者的风险程度值与预设的标准风险程度阈值进行比较，从而确定是否存在异常风险。生成正常风险因素分析数据，有助于识别患者哪些方面的风险较高或较低。对正常风险因素分析数据进行进一步处理，可能包括根据重要性对不同风险因素进行权重调整。这可以提高模型对关键因素的关注程度，使个性化推荐更为准确和有针对性。生成经过调整的风险因素数据，反映了患者在各个方面的调整后的风险水平。这有助于更准确地理解患者的整体风险特征。基于风险因素调整数据，制定个性化的健康推荐方案。这可能包括针对患者特定风险因素的建议，例如生活方式改变、特定的治疗方案或定期监测建议。因此，本发明通过数据质量改进、多模态特征融合和个性化健康推荐，弥补了传统内科患者风险预测模型在数据准确性较低的缺陷。
在本说明书中，提供了一种基于内科患者风险预测模型的构建系统，用于执行上述的基于内科患者风险预测模型的构建方法，该基于内科患者风险预测模型的构建系统包括：
实体链接模块，用于获取内科医疗信息数据；对内科医疗信息数据进行实体关系数据集构建，生成内科医疗信息实习-关系数据；将内科医疗信息实习-关系数据映射至低维向量空间中进行实体链接，生成内科医疗信息链接数据；对内科医疗信息链接数据进行词义消歧，生成内科医疗信息消歧数据；
健康量化模块，用于获取内科患者临床特征数据；将内科患者临床特征数据和内科医疗信息消歧数据进行多模态特征融合，生成内科患者多模态特征数据；对内科患者多模态特征数据进行健康状态指数量化，生成患者健康状态指数数据；对患者健康状态指数数据进行自监督学习，生成患者健康状态标识数据；
风险预测模块，用于对患者健康状态标识数据进行多模态风险融合，生成内科患者多模态风险特征数据；对内科患者多模态风险特征数据进行模型训练，生成内科患者风险预测模型；将内科患者多模态风险特征数据导入至内科患者风险预测模型中进行风险预测，从而得到内科患者风险预测数据；
健康推荐模块，用于对内科患者风险预测数据进行风险程度分析，生成患者风险程度值；将患者风险程度值和预设的标准风险程度阈值进行对比，生成正常风险因素分析数据；对正常风险因素分析数据进行风险因素权重调整，生成风险因素调整数据；基于风险因素调整数据进行个性化健康推荐方案生成，得到内科患者个性化健康推荐方案。
本发明的有益效果在于通过将医疗信息数据构建为实体关系数据集，以及通过实体链接将其映射至低维向量空间，可以提高数据的可管理性和关联性。这有助于更准确地理解不同实体之间的关系，为后续的分析提供基础。结合患者的临床特征数据和医疗信息消歧数据，进行多模态特征融合，有助于全面了解患者的健康状况。生成健康状态指数数据进一步量化了患者的整体健康水平。通过自监督学习，可以更好地从临床特征数据中学到患者的健康状态标识。这有助于建立更为准确和有代表性的健康状态标识数据，为后续的风险预测提供可靠的输入。将患者的多模态风险特征数据融合，有助于综合考虑不同方面的风险因素。通过训练风险预测模型，可以在更全面的基础上进行风险评估，提高准确性和可靠性。通过对风险预测数据进行分析，生成患者的风险程度值，并与预设的标准风险程度阈值进行对比。这有助于确定患者是否处于高风险状态，并生成正常风险因素分析数据。对正常风险因素分析数据进行权重调整，可以更加精细地调整模型对不同因素的关注度。基于这些调整后的数据，生成个性化的健康推荐方案，为患者提供有针对性的建议，促进更好的健康管理。因此，本发明通过数据质量改进、多模态特征融合和个性化健康推荐，弥补了传统内科患者风险预测模型在数据准确性较低的缺陷。
附图说明
图1为一种基于内科患者风险预测模型的构建方法的步骤流程示意图；
图2为图1中步骤S2的详细实施步骤流程示意图；
图3为图1中步骤S4的详细实施步骤流程示意图；
图4为图3中步骤S41的详细实施步骤流程示意图；
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
下面结合附图对本发明专利的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域所属的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。
此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。
应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。
为实现上述目的，请参阅图1至图4，一种基于内科患者风险预测模型的构建方法，所述方法包括以下步骤：
步骤S1：获取内科医疗信息数据；对内科医疗信息数据进行实体关系数据集构建，生成内科医疗信息实习-关系数据；将内科医疗信息实习-关系数据映射至低维向量空间中进行实体链接，生成内科医疗信息链接数据；对内科医疗信息链接数据进行词义消歧，生成内科医疗信息消歧数据；
步骤S2：获取内科患者临床特征数据；将内科患者临床特征数据和内科医疗信息消歧数据进行多模态特征融合，生成内科患者多模态特征数据；对内科患者多模态特征数据进行健康状态指数量化，生成患者健康状态指数数据；对患者健康状态指数数据进行自监督学习，生成患者健康状态标识数据；
步骤S3：对患者健康状态标识数据进行多模态风险融合，生成内科患者多模态风险特征数据；对内科患者多模态风险特征数据进行模型训练，生成内科患者风险预测模型；将内科患者多模态风险特征数据导入至内科患者风险预测模型中进行风险预测，从而得到内科患者风险预测数据；
步骤S4：对内科患者风险预测数据进行风险程度分析，生成患者风险程度值；将患者风险程度值和预设的标准风险程度阈值进行对比，生成正常风险因素分析数据；对正常风险因素分析数据进行风险因素权重调整，生成风险因素调整数据；基于风险因素调整数据进行个性化健康推荐方案生成，得到内科患者个性化健康推荐方案。
本发明通过实体关系数据集，可以更全面地理解内科医疗信息中不同实体之间的关系，有助于医疗专业人员更好地了解患者的状况。实体链接和映射到低维向量空间有助于整合不同来源的数据，确保这些数据指向相同的实际实体。通过词义消歧，可以提高对医疗信息中术语的准确理解，减少可能的误解和错误。构建链接数据和消歧数据有助于医疗决策和研究，提供更准确的信息基础。融合不同类型的数据可以提供更全面的患者信息，有助于医生更准确地评估患者的健康状态。融合不同类型的数据可以提供更全面的患者信息，有助于医生更准确地评估患者的健康状态。健康状态指数数据可以用于监测患者的健康状况，及早发现潜在的健康问题或疾病风险。将自监督学习用于生成健康状态标识数据，可以帮助医生更快速地做出决策，特别是在大规模数据的情况下，可以实现自动化辅助。基于多模态数据的风险预测模型可以更准确地评估患者的风险水平，为个性化治疗和监测提供支持。风险预测模型可以帮助医生识别高风险患者，并及早采取干预措施，以减少疾病的发生或病情的恶化。可以帮助医疗机构更好地分配资源，优先处理高风险患者，提高医疗资源利用效率。通过对内科患者的风险预测数据进行分析，生成患者风险程度值。这有助于量化患者的整体风险水平，为医疗决策提供重要信息。将患者的风险程度值与预设的标准风险程度阈值进行比较，从而确定是否存在异常风险。生成正常风险因素分析数据，有助于识别患者哪些方面的风险较高或较低。对正常风险因素分析数据进行进一步处理，可能包括根据重要性对不同风险因素进行权重调整。这可以提高模型对关键因素的关注程度，使个性化推荐更为准确和有针对性。生成经过调整的风险因素数据，反映了患者在各个方面的调整后的风险水平。这有助于更准确地理解患者的整体风险特征。基于风险因素调整数据，制定个性化的健康推荐方案。这可能包括针对患者特定风险因素的建议，例如生活方式改变、特定的治疗方案或定期监测建议。因此，本发明通过数据质量改进、多模态特征融合和个性化健康推荐，弥补了传统内科患者风险预测模型在数据准确性较低的缺陷。
本发明实施例中，参考图1所述，为本发明一种基于内科患者风险预测模型的构建方法的步骤流程示意图，在本实例中，所述一种基于内科患者风险预测模型的构建方法包括以下步骤：
步骤S1：获取内科医疗信息数据；对内科医疗信息数据进行实体关系数据集构建，生成内科医疗信息实习-关系数据；将内科医疗信息实习-关系数据映射至低维向量空间中进行实体链接，生成内科医疗信息链接数据；对内科医疗信息链接数据进行词义消歧，生成内科医疗信息消歧数据；
本发明实施例中，通过获取内科医疗信息数据，内科医疗信息数据可以从医院、医疗机构、医疗保险机构等处获取。这些数据可能包括患者的病历记录、诊断报告、实验室检查结果、药物处方信息等。对获取的医疗信息数据进行处理和清洗，以确保数据的质量和一致性。然后，可以利用自然语言处理(NLP)和信息抽取技术从数据中提取实体(如疾病、药物、治疗方法等)和实体之间的关系(如治疗、诊断、并发症等)，构建实体关系数据集。将实体关系数据映射至低维向量空间中进行实体链接，即将相似的实体进行匹配和关联。这可以通过使用诸如Word2Vec、GloVe等词嵌入模型来将实体映射到向量空间中，并利用向量之间的相似度来进行实体链接。对实体链接后的数据进行词义消歧，即解决实体存在多义性或歧义性的问题。可以利用上下文信息、知识图谱、同义词词典等资源来确定实体的具体含义，确保数据的准确性和一致性。
步骤S2：获取内科患者临床特征数据；将内科患者临床特征数据和内科医疗信息消歧数据进行多模态特征融合，生成内科患者多模态特征数据；对内科患者多模态特征数据进行健康状态指数量化，生成患者健康状态指数数据；对患者健康状态指数数据进行自监督学习，生成患者健康状态标识数据；
本发明实施例中，通过获取内科患者临床特征数据，内科患者临床特征数据可以包括生理指标(如血压、心率、血糖等)、实验室检查结果、症状描述、用药记录等。这些数据可以从医院、诊所、医疗记录系统等处获取。将内科患者临床特征数据和内科医疗信息消歧数据进行融合，形成多模态特征数据。融合可以采用多种方法，如简单的拼接、加权平均、或者更复杂的深度学习模型，例如多模态神经网络。利用融合后的多模态特征数据，通过建立数学模型或者机器学习模型，对患者的健康状态进行量化。这可能涉及到特征工程、特征选择、模型训练等步骤，具体的模型选择和调参需要根据具体情况而定。使用自监督学习方法，通过患者的历史数据来学习健康状态的表示。自监督学习是一种无监督学习的方法，其中模型利用输入数据本身的信息进行训练。可以采用自编码器、变分自编码器等模型进行自监督学习，学习患者的潜在表示。利用学习到的健康状态表示，对患者进行分类或者标识，生成患者健康状态标识数据。这可以是一个二分类问题(健康/不健康)或者多分类问题(不同健康状态)。模型的评估和调整也是一个重要的步骤，以确保健康状态标识的准确性和可靠性。
步骤S3：对患者健康状态标识数据进行多模态风险融合，生成内科患者多模态风险特征数据；对内科患者多模态风险特征数据进行模型训练，生成内科患者风险预测模型；将内科患者多模态风险特征数据导入至内科患者风险预测模型中进行风险预测，从而得到内科患者风险预测数据；
本发明实施例中，通过将患者健康状态标识数据与其他潜在的风险因素数据进行融合，形成内科患者多模态风险特征数据。这些风险因素可以包括生活方式、遗传信息、环境因素等。融合可以采用类似步骤S2中提到的方法，例如简单的拼接、加权平均，或者更高级的融合技术。使用多模态风险特征数据进行内科患者风险预测模型的训练。可以选择适当的机器学习算法，如决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等，根据问题的复杂性和数据的特点进行选择。模型的训练需要使用标有风险标识的数据集，并进行适当的验证和调优。将新的内科患者多模态风险特征数据导入已训练的风险预测模型中，进行风险预测。模型输出的结果可以是患者的风险概率、风险等级或其他形式的风险指标。这可以用于识别患者的潜在风险，并采取适当的医疗干预或监测措施。对内科患者风险预测模型进行评估，使用独立的测试数据集进行验证，评估其性能和泛化能力。根据评估结果进行模型的优化，可能需要调整模型参数、特征选择或采用集成学习等方法。部署训练好的风险预测模型，以实时方式接收新的患者数据，并进行风险预测。
步骤S4：对内科患者风险预测数据进行风险程度分析，生成患者风险程度值；将患者风险程度值和预设的标准风险程度阈值进行对比，生成正常风险因素分析数据；对正常风险因素分析数据进行风险因素权重调整，生成风险因素调整数据；基于风险因素调整数据进行个性化健康推荐方案生成，得到内科患者个性化健康推荐方案。
本发明实施例中，通过使用模型对内科患者的风险预测数据进行分析，生成每位患者的风险程度值。这些值可以是患者的风险概率、风险评分或其他形式的风险指标，反映了患者患某种疾病或病情加重的可能性。将每位患者的风险程度值与预设的标准风险程度阈值进行对比。这些标准阈值可以是根据医学指南、临床实践或专家意见确定的，用于判断患者的风险程度是否达到了需要干预的程度。根据对比结果，将患者分为两类：风险程度高于阈值的患者和风险程度低于阈值的患者。对于风险程度低于阈值的患者，将其风险因素数据作为正常风险因素分析数据。对于正常风险因素分析数据，可以进行风险因素权重调整。这可能涉及到对不同风险因素的重要性进行重新评估，例如通过专家咨询、文献回顾或数据驱动的方法，来确定各个因素的权重。基于风险因素权重调整，生成风险因素调整数据。这些数据可以反映了每个风险因素在个体健康中的相对重要性，以及在个体健康改善方案中的应用程度。利用风险因素调整数据，结合个体健康状况、偏好和潜在风险，生成内科患者的个性化健康推荐方案。这些方案可能涉及到生活方式改变、药物治疗、定期检查等方面的建议，旨在帮助患者改善健康状况、降低风险并提高生活质量。
优选的，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：利用数据库获取内科医疗信息数据；
步骤S12：对内科医疗信息数据进行数据清洗，生成内科医疗信息清洗数据；对内科医疗信息清洗数据进行数据离群点检测，生成内科医疗信息离群点检测数据；对内科医疗信息离群点检测数据进行数据规约，生成内科医疗信息规约数据；
步骤S13：通过自然语言处理技术对内科医疗信息规约数据进行实体提取，得到内科医疗信息实体数据；对内科医疗信息实体数据进行关系数据集构建，生成内科医疗信息实习-关系数据；
步骤S14：将内科医疗信息实习-关系数据映射至低维向量空间中进行语义关联，生成内科医疗信息数据图谱；对内科医疗信息数据图谱进行实体链接，生成内科医疗信息链接数据；对内科医疗信息链接数据进行词义消歧，生成内科医疗信息消歧数据。
本发明通过从数据库中获取内科医疗信息的原始数据。这可能包括患者病历、诊断报告、实验室结果等。对原始数据进行清洗，去除错误、不一致或冗余的信息，生成干净的数据集。然后进行离群点检测，识别并处理异常值。最后，对数据进行规约，以减少数据维度或复杂性，提高后续处理效率。利用自然语言处理技术，从规约后的数据中提取实体(如疾病、症状、药物等)，并构建它们之间的关系数据集。这有助于建立医疗信息的结构化表示，方便后续的分析和应用。将实体-关系数据映射到低维向量空间，以便进行语义关联，从而构建医疗信息的数据图谱。然后进行实体链接，将不同数据源中的实体进行关联。最后，进行词义消歧，解决实体名称的多义性，提高信息的准确性和一致性。数据清洗和离群点检测能够提高数据质量，减少错误和异常值的影响，使数据更可靠。实体提取和关系数据集构建将医疗信息转化为结构化表示，方便后续的数据分析和挖掘。数据图谱的构建和实体链接有助于发现实体之间的语义关联，从而更好地理解医疗信息的关联性。通过词义消歧和实体链接，可以提高医疗信息的准确性和一致性，减少歧义性和误解。
本发明实施例中，通过使用适当的查询语言(如SQL)从医疗信息数据库中提取所需的内科医疗信息数据。使用数据清洗工具或编程语言(如Python或R)对数据进行清洗，处理缺失值、重复值、错误值等问题。可以使用统计方法(如标准差或箱线图)、机器学习算法(如聚类或异常检测算法)等进行离群点检测。使用特征选择或降维技术(如主成分分析)对数据进行规约，以减少数据的复杂性和维度。使用NLP库(如NLTK、spaCy或StanfordCoreNLP)进行实体提取，识别文本中的医疗实体(如疾病、症状、药物等)。根据提取的实体，构建实体之间的关系数据集，可以使用基于规则的方法或者基于机器学习的方法。使用图数据库(如Neo4j)或知识图谱构建工具(如Apache Jena或Owlready2)构建内科医疗信息数据图谱。使用实体链接技术将不同数据源中的实体进行关联，可以使用基于字符串匹配、基于知识库的方法或者基于机器学习的方法。使用词向量模型(如Word2Vec、GloVe或BERT)对实体名称进行语义表示，以解决实体名称的多义性问题，生成内科医疗信息消歧数据。
优选的，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：利用传感器获取内科患者临床特征数据；
步骤S22：将内科患者临床特征数据和内科医疗信息消歧数据进行多模态特征融合，生成内科患者多模态特征数据；对内科患者多模态特征数据进行数据降维处理，生成内科患者多模态特征向量；
步骤S23：对内科患者多模态特征向量进行健康状态信息划分，生成内科患者健康状态信息向量和内科患者非健康状态信息向量；通过图卷积神经网络算法对内科患者健康状态信息向量进行半监督学习，生成患者健康状态表示数据；
步骤S24：根据健康状态指数量化公式对患者健康状态表示数据进行健康状态指数量化，生成患者健康状态指数数据；基于内科患者非健康状态信息向量对患者健康状态指数数据进行自监督学习，生成患者健康状态标识数据。
本发明通过利用传感器获取的临床特征数据能够提供更全面、实时的患者信息，这有助于更好地了解患者的身体状况。将临床特征数据与医疗信息消歧数据进行融合，可以得到更全面的患者多模态特征数据。降维处理有助于减少数据的冗余和复杂性，提高后续分析的效率。通过对多模态特征向量进行健康状态信息划分，可以将患者分为健康状态和非健康状态，为个性化医疗提供基础。图卷积神经网络的半监督学习能够更好地利用有标签和无标签的数据，提高模型的泛化性能。健康状态指数量化能够将患者的健康状态用具体的数值表示，这有助于量化患者的整体健康状况。自监督学习通过患者非健康状态信息向量，有望提高模型对未标记数据的处理能力，增强模型的鲁棒性。
作为本发明的一个实例，参考图2所示，在本实例中所述步骤S2包括：
步骤S21：利用传感器获取内科患者临床特征数据；
本发明实施例中，通过生物传感器可以测量患者的生理参数，如心率、血压、体温等。这些传感器可以直接安装在患者身上或者穿戴在身体特定部位的设备上。通过蓝牙或无线网络将数据传输给数据处理单元。运动传感器可以用来监测患者的运动情况，如步数、运动强度等。这些传感器通常集成在智能手表、智能手机等设备中。环境传感器可以用来监测患者所处环境的情况，如温度、湿度、空气质量等。这些传感器通常安装在患者所在的房间或建筑物中。图像传感器可以用来获取患者的图像数据，如X光片、CT扫描等。这些传感器通常由专业设备(如医疗影像设备)生成数据，从而获得内科患者临床特征数据。
步骤S22：将内科患者临床特征数据和内科医疗信息消歧数据进行多模态特征融合，生成内科患者多模态特征数据；对内科患者多模态特征数据进行数据降维处理，生成内科患者多模态特征向量；
本发明实施例中，通过对内科患者临床特征数据和内科医疗信息消歧数据进行清洗和预处理，包括缺失值处理、异常值处理等。从两种数据源中提取特征。临床特征数据可能包括生理指标、诊断结果、治疗方案等，而医疗信息消歧数据可能包括疾病编码、药物使用情况、医疗事件记录等。将从不同数据源提取的特征进行融合，可以采用拼接、加权求和、特征交叉等方法，生成内科患者的多模态特征数据。这一步骤的目的是将不同数据源的信息整合起来，提供更全面的特征描述。选择合适的降维算法，常见的包括主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、t-分布邻域嵌入(t-SNE)等。对融合后的多模态特征数据进行降维处理，将高维特征空间压缩到更低维的空间。这有助于减少数据的维度，提高计算效率，同时尽可能地保留数据的原始信息。根据具体情况对降维算法的参数进行调优，以获得最佳的降维效果。经过降维处理后，每个内科患者将对应一个多模态特征向量，其中每个维度代表一个特征。将生成的特征向量以合适的数据结构表示，如向量、矩阵等形式，以便后续的数据分析和处理。
步骤S23：对内科患者多模态特征向量进行健康状态信息划分，生成内科患者健康状态信息向量和内科患者非健康状态信息向量；通过图卷积神经网络算法对内科患者健康状态信息向量进行半监督学习，生成患者健康状态表示数据；
本发明实施例中，通过根据内科患者的临床特征数据和医疗信息，利用专业医学知识或现有的健康标签，为每个患者生成相应的健康状态标签。这可以是二分类(健康/非健康)或多分类问题，具体取决于任务需求。将多模态特征向量根据生成的健康状态标签划分为健康状态信息向量和非健康状态信息向量。这一步骤的目的是为后续的半监督学习提供有监督的训练数据。将内科患者构建成图的形式，其中节点表示患者，边表示患者之间的关系。关系的建立可以基于相似性、共同的疾病史、治疗经验等。每个节点(患者)的特征是其多模态特征向量，同时，包含标签信息，即健康状态信息向量和非健康状态信息向量。通过半监督学习的方式，使用有标签的数据(健康状态信息向量)和无标签的数据(非健康状态信息向量)进行训练。这可以利用图卷积神经网络(Graph Convolutional Network，GCN)等模型进行学习。GCN能够有效地处理图结构数据，考虑节点的邻居关系，从而更好地捕捉患者之间的相互影响。使用有标签的数据对模型进行监督训练，然后通过无监督学习的方式利用无标签的数据进行模型优化，以生成患者的健康状态表示数据。经过训练的图卷积神经网络对患者健康状态信息向量进行预测，得到患者的健康状态表示。
步骤S24：根据健康状态指数量化公式对患者健康状态表示数据进行健康状态指数量化，生成患者健康状态指数数据；基于内科患者非健康状态信息向量对患者健康状态指数数据进行自监督学习，生成患者健康状态标识数据。
本发明实施例中，通过确定用于量化患者健康状态的指标，这可以包括生理指标、实验室检查结果、临床评估分数等多个方面。设计一个健康状态指数量化公式，将患者的健康状态表示数据映射到一个数值上。这个公式可以基于领域专家的经验、文献研究或机器学习方法。确保不同指标的量纲一致性，可以进行标准化处理，使得不同指标对健康状态指数的贡献是可比较的。使用内科患者的非健康状态信息向量，通过自监督学习的方式构建辅助任务，以生成患者健康状态标识数据。可以通过设计一个预测任务，例如，预测患者未来的健康状态或疾病进展。这个任务可以建立在非健康状态信息向量上，使得模型在学习任务中能够更好地捕捉患者的潜在状态。使用非健康状态信息向量构建自监督学习任务，训练模型，使其能够生成患者健康状态标识数据。
优选的，步骤S24中的健康状态指数量化公式具体如下：
式中，H表示为患者的健康状态指数，t1表示为健康评估起始时间，t2表示为健康评估结束时间，α表示为身体活动水平系数，β表示为饮食质量系数，γ表示为心理健康指数，δ表示为遗传因素系数，∈表示为环境因素系数，ζ表示为社会支持网络系数，η表示为患者的健康行为系数，θ表示为患者的慢性疾病风险系数，κ表示为健康基因数据，λ表示为非健康基因数据，t表示为评估时间点。
本发明通过分析并整合了一种健康状态指数量化公式，公式中的身体活动系数和饮食质量系数对健康有直接影响。通过将这两个因素相乘，可以综合考虑患者的身体活动水平和饮食质量对健康状态的贡献。心理健康系数对整体健康至关重要，将心理健康指数作为除数，可以将心理健康的状况纳入考虑，如果心理健康较差，则对健康状态指数的贡献较低。遗传因素系数和环境因素系数对健康有重要影响，将它们相乘，可以综合考虑患者的遗传背景和环境对健康状态的贡献。社会支持系数对健康有积极影响。将社会支持网络作为除数，可以将社会支持的程度纳入考虑，如果社会支持较低，则对健康状态指数的贡献较低。患者的健康行为系数对健康状态起到重要作用。将患者的健康行为作为除数，可以将患者积极参与健康行为的程度纳入考虑，如果健康行为较差，则对健康状态指数的贡献较低。患者的慢性疾病风险系数对健康状态有重要影响，将患者的慢性疾病风险作为除数，可以将患者患有慢性疾病的风险纳入考虑，如果风险较高，则对健康状态指数的贡献较低。遗传因素中的健康基因数据和非健康基因数据对健康状态有重要影响。将健康基因除以非健康基因，可以综合考虑患者遗传因素中有益基因和有害基因对健康状态的贡献。在使用本领域常规的健康状态指数量化公式时，可以得到患者的健康状态指数，通过应用本发明提供的健康状态指数量化公式，可以更加精确的计算出患者的健康状态指数。通过将这些因素结合在一起，并通过积分对它们进行累积，公式可以生成一个综合的健康状态指数，该指数考虑了各个因素的相互作用和对健康的影响，从而提供了对患者整体健康状态的量化评估。
优选的，步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：基于深度学习技术对患者健康状态标识数据进行多模态风险融合，生成内科患者多模态风险特征数据；
步骤S32：对内科患者多模态风险特征数据进行历史数据收集，得到历史内科患者多模态风险特征数据；将历史内科患者多模态风险特征数据进行数据集划分，生成模型训练集和模型测试集；
步骤S33：根据长短期记忆网络算法对模型训练集进行模型训练，生成内科患者风险训练模型；通过模型测试集对内科患者风险训练模型进行模型测试，生成内科患者风险测试模型；
步骤S34：利用SHAP值对内科患者风险测试模型进行模型预测结果分析，生成模型预测性能指标；通过模型预测性能指标对内科患者风险测试模型进行模型优化迭代，生成内科患者风险预测模型；将内科患者多模态风险特征数据导入至内科患者风险预测模型中进行风险预测，从而得到内科患者风险预测数据。
本发明通过深度学习技术对患者健康状态标识数据进行多模态数据融合，生成了内科患者的多模态风险特征数据。多模态数据融合可以帮助综合考虑患者的不同数据来源，提供更全面的信息，有助于更准确地刻画患者的整体健康状况。收集历史内科患者的多模态风险特征数据，并将其划分为模型训练集和模型测试集。通过历史数据的使用，模型能够学习到患者的发展趋势和模式，同时划分数据集有助于评估模型的泛化性能。使用长短期记忆网络(LSTM)算法对模型训练集进行模型训练，生成内科患者风险训练模型，并在模型测试集上进行测试。LSTM是一种适用于序列数据的深度学习模型，可以捕捉患者多模态风险特征数据中的时序关系，提高模型对患者状态变化的理解。利用SHAP值对内科患者风险测试模型进行模型预测结果分析，生成模型预测性能指标，并通过这些指标对模型进行优化迭代，最终生成内科患者风险预测模型。SHAP值分析有助于理解模型对预测结果的贡献，通过预测性能指标进行优化迭代，提高模型的准确性和可解释性。将内科患者多模态风险特征数据导入内科患者风险预测模型中进行风险预测，得到内科患者风险预测数据。生成了对患者的风险预测数据。
本发明实施例中，通过使用深度学习技术，如卷积神经网络(CNN)或自编码器(Autoencoder)，对患者的多种健康数据进行处理和融合。对不同来源的数据进行预处理和特征提取，确保数据的一致性和可比性。将处理后的数据输入到深度学习模型中，进行训练以生成内科患者的多模态风险特征数据。收集历史内科患者的多模态风险特征数据，可能涉及从医院信息系统、电子病历或传感器数据等来源进行数据的提取和整理。对收集到的数据进行清洗、去噪和标准化处理，确保数据的质量和一致性。将处理后的数据按照一定的规则和比例划分为模型训练集和模型测试集，通常会采用交叉验证或留出法等方式进行划分。使用长短期记忆网络(LSTM)或其他适合序列数据处理的深度学习模型，对模型训练集进行模型训练。在训练过程中，可能需要调节模型的超参数、优化器和损失函数等，以提高模型的性能和泛化能力。使用模型测试集对训练好的模型进行评估和测试，通常会计算模型的准确率、精确率、召回率等指标来评估模型的性能。使用SHAP值或其他模型解释技术，分析模型对内科患者风险的预测结果，了解模型对不同特征的重要性和影响程度。根据分析结果对模型进行优化迭代，可能涉及调整模型结构、特征选择、数据增强等方法来改善模型的性能和稳定性。通过交叉验证或其他验证方法验证优化后的模型的性能，并对模型进行持续监控和更新。使用优化后的内科患者风险预测模型，将新的多模态风险特征数据输入到模型中进行风险预测。输出预测结果，可能包括患者的风险评分、风险等级或预测概率等信息。
优选的，步骤S31包括以下步骤：
步骤S311：对患者健康状态指标数据进行数据类型判别，生成患者健康状态类型数据，其中患者健康状态类型数据包括数值型健康状态类型数据和标称型健康状态类型数据；对数值型健康状态类型数据进行相关系数矩阵计算，得到数值型相关系数；
步骤S312：对标称型健康状态类型数据进行卡方检验，得到标称型相关系数；将数值型相关系数和标称型相关系数进行数据合并，生成患者健康状态集成数据；通过Z-score标准化方法对患者健康状态集成数据进行数据标准化，从而生成患者健康状态标准数据；
步骤S313：将患者健康状态标准数据进行数据属性判别，生成患者健康状态属性判别数据，其中患者健康状态属性判别数据包括患者音频属性数据、患者影像属性数据和患者文字属性数据；
步骤S314：利用卷积神经网络技术对患者影像属性数据进行视觉特征提取，生成患者影像特征数据；对患者音频属性数据进行快速傅里叶变换，生成患者音频特征数据；对患者影像特征数据、患者音频特征数据和患者文字属性数据进行数据源特征融合与对齐，生成内科患者多模态风险特征数据。
本发明通过判别患者健康状态指标数据的类型，将其分为数值型和标称型，有助于后续不同类型数据的处理方式的选择。对数值型健康状态类型数据进行相关系数矩阵计算，有助于了解数值型指标之间的关联程度，这有助于识别潜在的相关性模式。将数值型相关系数和标称型相关系数合并，得到患者健康状态集成数据，有助于综合考虑不同类型数据的信息。通过Z-score标准化方法对集成数据进行标准化，有助于消除不同量纲和方差的影响，使得不同特征之间具有可比性。对患者健康状态标准数据进行属性判别，生成包括患者音频属性数据、患者影像属性数据和患者文字属性数据的多维属性数据。这有助于更好地区分不同类型的健康数据。利用卷积神经网络技术对患者影像属性数据进行视觉特征提取，有助于捕捉影像数据中的抽象特征。对患者音频属性数据进行快速傅里叶变换，有助于从音频数据中提取频域信息。将提取的影像特征、音频特征以及文字属性数据进行融合与对齐，生成内科患者多模态风险特征数据。这有助于综合考虑来自不同数据源的信息，提高模型的综合性能。
本发明实施例中，通过遍历患者健康状态指标数据，使用统计或机器学习方法判断每个指标的数据类型(数值型或标称型)。将数据分为数值型和标称型两个子集。对数值型健康状态类型数据计算相关系数矩阵，可以使用常见的相关性系数如Pearson或Spearman。得到数值型相关系数矩阵，表示数值型指标之间的线性或非线性关联程度。对标称型健康状态类型数据进行卡方检验，得到相关系数矩阵。卡方检验用于衡量标称型数据之间的相关性。将数值型相关系数矩阵和标称型相关系数矩阵进行合并，得到患者健康状态集成数据。使用Z-score标准化方法对集成数据进行标准化，以确保不同类型的数据具有相同的尺度。对患者健康状态标准数据进行数据属性判别，可以使用机器学习分类算法如决策树、支持向量机等。生成患者健康状态属性判别数据，包括患者音频属性数据、患者影像属性数据和患者文字属性数据。使用卷积神经网络(CNN)对患者影像属性数据进行视觉特征提取。训练CNN模型，提取高级别的视觉特征，如边缘、纹理和形状。对患者音频属性数据进行快速傅里叶变换(FFT)，将音频信号转换为频域。提取频域特征，例如频谱能量、频谱平均值等。将提取的患者影像特征、音频特征以及文字属性数据进行融合与对齐。可以使用神经网络或其他融合方法，确保不同数据源的特征能够有机地结合在一起。
优选的，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：对内科患者风险预测数据进行风险因素分析，生成内科患者风险因素分析数据；通过内科风险程度分析公式对内科患者风险因素分析数据进行风险程度分析，生成患者风险程度值；
步骤S42：将患者风险程度值和预设的标准风险程度阈值进行对比，当患者风险程度值大于预设的标准风险程度阈值时，则将内科患者风险因素分析数据标记为异常风险因素分析数据并基于患者风险程度值对异常风险因素分析数据进行风险因素预防，直至患者风险程度值小于或等于预设的标准风险程度阈值，从而生成正常风险因素分析数据；
步骤S43：对正常风险因素分析数据进行风险因素权重调整，生成风险因素调整数据；基于风险因素调整数据进行个性化健康推荐方案生成，从而生成内科患者个性化健康推荐数据；通过数据可视化方式对内科患者个性化健康推荐数据进行数据可视化，生成内科患者个性化健康推荐方案。
本发明通过对内科患者的风险预测数据进行分析，识别可能对患者健康状况产生影响的因素。这可以包括生活方式、基本生理指标、既往病史等多个方面的数据分析。使用内科风险程度分析公式对风险因素进行评估，生成患者的风险程度值。这有助于量化患者的整体风险水平，便于医生和患者理解患者的健康状况。将患者的风险程度值与预设的标准风险程度阈值进行比较，识别出风险程度超过阈值的患者。针对异常风险因素进行预防措施，这可能包括药物治疗、生活方式干预等手段，旨在减轻或消除风险。对于风险程度在正常范围内的患者，可能需要进一步调整风险因素的权重，以更好地个性化健康推荐。这可以根据患者的具体情况和目标进行，例如强调某些健康指标或减少特定风险因素的影响。基于调整后的风险因素数据，生成个性化的健康推荐方案。这可能包括针对患者的饮食、运动、药物治疗、定期检查等方面的建议。将个性化健康推荐数据通过数据可视化的方式呈现，使医生和患者更直观地理解推荐方案。可视化可以包括图表、统计数据、健康建议的图形化展示等，提高信息传达的效果。个性化健康推荐可以帮助医疗机构更合理地分配资源，优先关注高风险患者，提高医疗资源利用效率。
作为本发明的一个实例，参考图3所示，在本实例中所述步骤S4包括：
步骤S41：对内科患者风险预测数据进行风险因素分析，生成内科患者风险因素分析数据；通过内科风险程度分析公式对内科患者风险因素分析数据进行风险程度分析，生成患者风险程度值；
本发明实施例中，通过收集内科患者的相关数据，包括但不限于生活方式、基本生理指标、既往病史、家族病史等信息。清理和处理收集到的数据，包括处理缺失值、异常值，确保数据的准确性和完整性。提取患者数据中的关键特征，这可能涉及选择最相关的指标、创建新的特征，以更好地反映患者的整体健康状况。利用统计学方法分析患者数据，探索潜在的风险因素和其之间的关系。如果数据量足够大，可以考虑应用机器学习模型来预测患者的风险因素。这可能包括使用分类算法，如决策树、支持向量机等。结合上述分析，生成内科患者风险因素分析数据，其中包含患者各种风险因素的详细信息。制定内科风险程度分析公式，该公式可以根据患者的风险因素权重对患者进行风险程度评估。这可能包括不同风险因素的相对重要性。将患者的风险因素分析数据带入风险程度分析公式中，计算出患者的风险程度值。根据公式计算结果，生成患者的风险程度值，该值可以反映患者的整体风险水平。对风险程度值进行解释，可能需要将其转化为易于理解的量表。
步骤S42：将患者风险程度值和预设的标准风险程度阈值进行对比，当患者风险程度值大于预设的标准风险程度阈值时，则将内科患者风险因素分析数据标记为异常风险因素分析数据并基于患者风险程度值对异常风险因素分析数据进行风险因素预防，直至患者风险程度值小于或等于预设的标准风险程度阈值，从而生成正常风险因素分析数据；
本发明实施例中，通过在制定阈值时，医疗专业人员和决策者可以根据疾病的特性、患者群体的特点以及医疗政策等因素来设定标准风险程度阈值。这可能需要参考现有的医学指南、研究文献和专业意见。对每个患者的风险程度值进行比较，判断是否大于设定的标准风险程度阈值。当患者的风险程度值大于设定的标准风险程度阈值时，将该患者的内科风险因素分析数据标记为异常。这有助于快速识别患者的高风险状态。针对被标记为异常的患者，采取相应的风险因素预防措施。这可能包括推荐个性化的治疗计划、药物管理、生活方式干预等。预防措施应该根据患者的具体情况和高风险因素进行调整。定期监测患者的风险程度值，根据患者的反馈和进展调整预防措施。这可以是一个迭代的过程，确保患者的治疗计划和预防策略持续有效。当患者的风险程度值小于或等于预设的标准风险程度阈值时，将其风险因素分析数据标记为正常。这样就生成了正常风险因素分析数据，反映患者已经处于较低的风险状态。
步骤S43：对正常风险因素分析数据进行风险因素权重调整，生成风险因素调整数据；基于风险因素调整数据进行个性化健康推荐方案生成，从而生成内科患者个性化健康推荐数据；通过数据可视化方式对内科患者个性化健康推荐数据进行数据可视化，生成内科患者个性化健康推荐方案。
本发明实施例中，通过对于正常风险因素分析数据，进行风险因素权重调整。这涉及评估不同风险因素对患者整体健康风险的贡献程度，并相应地调整它们的权重。权重调整可以基于临床经验、医学研究以及患者个体特征等因素进行。根据调整后的风险因素权重，生成相应的风险因素调整数据。这些数据反映了患者在不同风险因素方面的调整后的风险程度，更准确地反映了其整体健康风险状况。基于风险因素调整数据，利用医学知识和数据分析技术生成个性化健康推荐方案。这些方案可能涉及到药物治疗、饮食建议、运动计划、心理支持等多方面内容，旨在帮助患者改善健康状况并预防潜在的疾病风险。使用数据可视化工具，将内科患者个性化健康推荐数据进行可视化。这可以是图表、图形或其他可交互的方式，以便医生和患者更直观地理解推荐方案的内容和效果。基于数据可视化结果，生成内科患者个性化健康推荐方案。这些方案应该清晰明了，易于理解，并能够指导患者采取相应的行动来改善健康状况。
优选的，步骤S41中的内科风险程度分析公式具体如下：
(其中Yk取值0或1，0为否，1为是)；
式中，R表示为患者的风险程度值，T1表示为风险分析的时间范围上限，Wi表示为第i个内科风险因素的权重，N表示为内科风险因素的总数，P表示为内科风险因素的权重指数，Xj表示为第j个生理指标的数值，M表示为生理指标的总数，Q表示为生理指标的权重指数，Yk表示为第k个病史因素的存在与否，L表示为病史因素的总数，r表示为病史因素的权重指数，T表示为风险观测时间点。
本发明通过分析并整合了一种内科风险程度分析公式，公式中每个内科风险因素被赋予一个权重，用于衡量其对整体风险的贡献。通过调整权重的值，可以将更高的重要性分配给关键风险因素，从而更准确地评估患者的风险程度。生理指标的数值反映了患者的生理状态，如血压、血糖、心率等。这些指标的权重(Q)可以根据其对风险的影响程度进行调整。通过将生理指标纳入风险程度计算中，可以更全面地评估患者的整体健康状况。病史因素表示患者过去的疾病史或患有特定疾病的存在与否。这些因素的权重(r)可以根据其对风险的影响进行调整。将病史因素纳入风险程度计算中，可以考虑患者的先前病史对当前风险的影响。时间T表示风险因素随时间的观测时间点。它可以考虑到风险因素的演变和变化趋势。通过将时间点纳入积分计算中，可以更好地反映患者风险的动态变化。在使用本领域常规的内科风险程度分析公式时，可以得到患者的风险程度值，通过应用本发明提供的内科风险程度分析公式，可以更加精确的计算出患者的风险程度值。通过以上参数之间的相互作用和调整，有助于更全面、准确地评估内科患者的风险程度。通过综合考虑多个因素并灵活调整权重，可以提供个性化的风险评估。
优选的，步骤S41包括以下步骤：
步骤S411：对内科患者风险预测数据进行风险因素划分，生成内科患者风险因素划分数据；对内科患者风险因素划分数据进行风险权重贡献重要性排序，生成内科患者风险特征重要性排名数据；
步骤S412：通过斯皮尔曼相关系数对内科患者风险特征重要性排名数据进行风险因素相关性分析，生成风险因素相关性矩阵；将风险因素相关性矩阵进行热力图转换，生成风险因素相关性热力图；
步骤S413：根据方差膨胀因子对风险相关性热力图进行多重共线性因素分析，并剔除风险相关性热力图的弱相关性风险因素，从而生成患者风险多重共线性分析数据；对患者风险多重共线性分析数据进行因素相关性强度和方向评估，生成内科患者风险因素分析数据；
步骤S414：通过内科风险程度分析公式对内科患者风险因素分析数据进行风险程度分析，生成患者风险程度值。
本发明通过对内科患者风险预测数据进行风险因素划分，可以更细致地了解每位患者的风险因素情况，从而为个性化的健康管理提供基础数据。将风险因素按照其在患者风险中的贡献重要性排序，有助于医生和健康管理团队更好地理解哪些因素对患者的健康风险起着主要作用，为制定针对性的干预计划提供参考。通过斯皮尔曼相关系数进行风险因素相关性分析，生成风险因素相关性矩阵和热力图，有助于揭示不同风险因素之间的相互关系，进一步指导风险管理策略的制定。利用方差膨胀因子进行多重共线性因素分析，可以识别和剔除风险相关性热力图中的弱相关性因素，从而减少数据中的冗余信息，提高模型的可解释性和预测准确性。通过内科风险程度分析公式对患者的风险因素分析数据进行风险程度分析，可以量化患者的整体风险水平，并为医生提供制定个性化健康管理方案的依据。
作为本发明的一个实例，参考图4所示，在本实例中所述步骤S41包括：
步骤S411：对内科患者风险预测数据进行风险因素划分，生成内科患者风险因素划分数据；对内科患者风险因素划分数据进行风险权重贡献重要性排序，生成内科患者风险特征重要性排名数据；
本发明实施例中，通过收集内科患者的风险预测数据，这些数据可能包括生理指标(如血压、血糖、血脂等)、生活方式因素(如饮食习惯、运动情况等)、病史信息(如家族病史、既往疾病等)等。将收集到的数据按照其对患者风险的影响程度进行划分，可以使用专业知识或统计方法(如逻辑回归、决策树等)对每个因素进行评估和分类。这个过程可能涉及到将连续型数据离散化或分组，以便更好地进行分析。对划分好的风险因素进行权重贡献重要性排序，可以使用各种特征选择方法(如基于信息增益、方差、树模型特征重要性等)来确定每个因素对风险的贡献程度。这个过程可以帮助确定哪些因素对患者的整体风险有更大的影响。将排序后的风险因素按照其重要性生成排名数据，以便后续分析和应用。在生成风险特征重要性排名数据之后，最好进行验证和调整，以确保所得到的结果具有可靠性和实用性。这可能涉及与医疗专家进行讨论或利用交叉验证等方法来验证模型的有效性。
步骤S412：通过斯皮尔曼相关系数对内科患者风险特征重要性排名数据进行风险因素相关性分析，生成风险因素相关性矩阵；将风险因素相关性矩阵进行热力图转换，生成风险因素相关性热力图；
本发明实施例中，通过对内科患者风险特征重要性排名数据进行斯皮尔曼相关系数计算。斯皮尔曼相关系数是一种非参数统计量，用于衡量两个变量之间的单调关系。计算后得到相关系数矩阵。利用斯皮尔曼相关系数计算结果，生成风险因素相关性矩阵。矩阵的每个元素表示对应两个风险因素之间的相关性程度，值的范围通常在-1到1之间。将生成的风险因素相关性矩阵进行热力图转换。热力图是一种直观的数据可视化方式，通过颜色的深浅展示相关性的强度。可以使用专业的数据可视化工具或编程语言(如Python中的Matplotlib、Seaborn库)来创建热力图。通过转换后的热力图，生成风险因素相关性热力图。在热力图中，不同颜色的方块表示不同的相关性程度，比如深色表示强正相关，浅色表示强负相关，中等颜色表示较弱的相关性。
步骤S413：根据方差膨胀因子对风险相关性热力图进行多重共线性因素分析，并剔除风险相关性热力图的弱相关性风险因素，从而生成患者风险多重共线性分析数据；对患者风险多重共线性分析数据进行因素相关性强度和方向评估，生成内科患者风险因素分析数据；
本发明实施例中，通过使用方差膨胀因子(Variance Inflation Factor，VIF)进行多重共线性分析。VIF用于检测自变量之间是否存在共线性问题，其值越高表示共线性问题越严重。一般来说，VIF大于10就表明存在严重的共线性问题，需要对相关变量进行处理。在这一步骤中，对风险相关性热力图中的变量进行VIF分析，剔除VIF值较高的变量。基于多重共线性分析的结果，剔除风险相关性热力图中的弱相关性风险因素。这些因素可能对模型的准确性和解释性贡献较小，剔除后可以简化模型并提高模型的解释能力。在剔除了弱相关性风险因素后，生成患者风险多重共线性分析数据。这些数据可能包括经过处理后的风险因素变量，以及它们之间的相关性信息。对患者风险多重共线性分析数据进行因素相关性强度和方向评估。这可以包括使用相关系数、回归系数等统计指标来评估不同因素之间的相关性强度和方向(正相关还是负相关)。基于评估结果，生成内科患者风险因素分析数据。这些数据可以用于进一步的风险评估、预测模型构建等应用。
步骤S414：通过内科风险程度分析公式对内科患者风险因素分析数据进行风险程度分析，生成患者风险程度值。
本发明实施例中，通过确定内科风险程度分析公式。这个公式可能是基于内科领域的专业知识和经验，结合患者的风险因素进行设计的。这个公式可以是一个数学模型，用于计算患者的风险程度值。确保已经完成了步骤S413，得到了内科患者风险因素分析数据。这些数据可能包括经过处理后的风险因素变量，以及它们之间的相关性信息。将内科患者风险因素分析数据代入风险程度分析公式中进行计算。这个公式可能涉及到对每个风险因素的权重、影响程度等进行量化，并考虑它们之间的相互作用。根据计算结果，生成患者的风险程度值。这个值可以是一个数值，表示患者在内科方面的风险程度，可能是一个连续的数值，也可能是一个分类的标签(如低风险、中风险、高风险)。
在本说明书中，提供了一种基于内科患者风险预测模型的构建系统，用于执行上述的基于内科患者风险预测模型的构建方法，该基于内科患者风险预测模型的构建系统包括：
实体链接模块，用于获取内科医疗信息数据；对内科医疗信息数据进行实体关系数据集构建，生成内科医疗信息实习-关系数据；将内科医疗信息实习-关系数据映射至低维向量空间中进行实体链接，生成内科医疗信息链接数据；对内科医疗信息链接数据进行词义消歧，生成内科医疗信息消歧数据；
健康量化模块，用于获取内科患者临床特征数据；将内科患者临床特征数据和内科医疗信息消歧数据进行多模态特征融合，生成内科患者多模态特征数据；对内科患者多模态特征数据进行健康状态指数量化，生成患者健康状态指数数据；对患者健康状态指数数据进行自监督学习，生成患者健康状态标识数据；
风险预测模块，用于对患者健康状态标识数据进行多模态风险融合，生成内科患者多模态风险特征数据；对内科患者多模态风险特征数据进行模型训练，生成内科患者风险预测模型；将内科患者多模态风险特征数据导入至内科患者风险预测模型中进行风险预测，从而得到内科患者风险预测数据；
健康推荐模块，用于对内科患者风险预测数据进行风险程度分析，生成患者风险程度值；将患者风险程度值和预设的标准风险程度阈值进行对比，生成正常风险因素分析数据；对正常风险因素分析数据进行风险因素权重调整，生成风险因素调整数据；基于风险因素调整数据进行个性化健康推荐方案生成，得到内科患者个性化健康推荐方案。
本发明的有益效果在于通过将医疗信息数据构建为实体关系数据集，以及通过实体链接将其映射至低维向量空间，可以提高数据的可管理性和关联性。这有助于更准确地理解不同实体之间的关系，为后续的分析提供基础。结合患者的临床特征数据和医疗信息消歧数据，进行多模态特征融合，有助于全面了解患者的健康状况。生成健康状态指数数据进一步量化了患者的整体健康水平。通过自监督学习，可以更好地从临床特征数据中学到患者的健康状态标识。这有助于建立更为准确和有代表性的健康状态标识数据，为后续的风险预测提供可靠的输入。将患者的多模态风险特征数据融合，有助于综合考虑不同方面的风险因素。通过训练风险预测模型，可以在更全面的基础上进行风险评估，提高准确性和可靠性。通过对风险预测数据进行分析，生成患者的风险程度值，并与预设的标准风险程度阈值进行对比。这有助于确定患者是否处于高风险状态，并生成正常风险因素分析数据。对正常风险因素分析数据进行权重调整，可以更加精细地调整模型对不同因素的关注度。基于这些调整后的数据，生成个性化的健康推荐方案，为患者提供有针对性的建议，促进更好的健康管理。因此，本发明通过数据质量改进、多模态特征融合和个性化健康推荐，弥补了传统内科患者风险预测模型在数据准确性较低的缺陷。
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，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。
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)

1.一种基于内科患者风险预测模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：获取内科医疗信息数据；对内科医疗信息数据进行实体关系数据集构建，生成内科医疗信息实习-关系数据；将内科医疗信息实习-关系数据映射至低维向量空间中进行实体链接，生成内科医疗信息链接数据；对内科医疗信息链接数据进行词义消歧，生成内科医疗信息消歧数据；
步骤S2：获取内科患者临床特征数据；将内科患者临床特征数据和内科医疗信息消歧数据进行多模态特征融合，生成内科患者多模态特征数据；对内科患者多模态特征数据进行健康状态指数量化，生成患者健康状态指数数据；对患者健康状态指数数据进行自监督学习，生成患者健康状态标识数据；
步骤S3：对患者健康状态标识数据进行多模态风险融合，生成内科患者多模态风险特征数据；对内科患者多模态风险特征数据进行模型训练，生成内科患者风险预测模型；将内科患者多模态风险特征数据导入至内科患者风险预测模型中进行风险预测，从而得到内科患者风险预测数据；
步骤S4：对内科患者风险预测数据进行风险程度分析，生成患者风险程度值；将患者风险程度值和预设的标准风险程度阈值进行对比，生成正常风险因素分析数据；对正常风险因素分析数据进行风险因素权重调整，生成风险因素调整数据；基于风险因素调整数据进行个性化健康推荐方案生成，得到内科患者个性化健康推荐方案。
2.根据权利要求1所述的基于内科患者风险预测模型的构建方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：利用数据库获取内科医疗信息数据；
步骤S12：对内科医疗信息数据进行数据清洗，生成内科医疗信息清洗数据；对内科医疗信息清洗数据进行数据离群点检测，生成内科医疗信息离群点检测数据；对内科医疗信息离群点检测数据进行数据规约，生成内科医疗信息规约数据；
步骤S13：通过自然语言处理技术对内科医疗信息规约数据进行实体提取，得到内科医疗信息实体数据；对内科医疗信息实体数据进行关系数据集构建，生成内科医疗信息实习-关系数据；
步骤S14：将内科医疗信息实习-关系数据映射至低维向量空间中进行语义关联，生成内科医疗信息数据图谱；对内科医疗信息数据图谱进行实体链接，生成内科医疗信息链接数据；对内科医疗信息链接数据进行词义消歧，生成内科医疗信息消歧数据。
3.根据权利要求1所述的基于内科患者风险预测模型的构建方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：利用传感器获取内科患者临床特征数据；
步骤S22：将内科患者临床特征数据和内科医疗信息消歧数据进行多模态特征融合，生成内科患者多模态特征数据；对内科患者多模态特征数据进行数据降维处理，生成内科患者多模态特征向量；
步骤S23：对内科患者多模态特征向量进行健康状态信息划分，生成内科患者健康状态信息向量和内科患者非健康状态信息向量；通过图卷积神经网络算法对内科患者健康状态信息向量进行半监督学习，生成患者健康状态表示数据；
步骤S24：根据健康状态指数量化公式对患者健康状态表示数据进行健康状态指数量化，生成患者健康状态指数数据；基于内科患者非健康状态信息向量对患者健康状态指数数据进行自监督学习，生成患者健康状态标识数据。
4.根据权利要求3所述的基于内科患者风险预测模型的构建方法，其特征在于，步骤S24中的健康状态指数量化公式如下所示：
式中，H表示为患者的健康状态指数，t1表示为健康评估起始时间，t2表示为健康评估结束时间，α表示为身体活动水平系数，β表示为饮食质量系数，γ表示为心理健康指数，δ表示为遗传因素系数，∈表示为环境因素系数，ζ表示为社会支持网络系数，η表示为患者的健康行为系数，θ表示为患者的慢性疾病风险系数，κ表示为健康基因数据，λ表示为非健康基因数据，t表示为评估时间点。
5.根据权利要求1所述的基于内科患者风险预测模型的构建方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：基于深度学习技术对患者健康状态标识数据进行多模态风险融合，生成内科患者多模态风险特征数据；
步骤S32：对内科患者多模态风险特征数据进行历史数据收集，得到历史内科患者多模态风险特征数据；将历史内科患者多模态风险特征数据进行数据集划分，生成模型训练集和模型测试集；
步骤S33：根据长短期记忆网络算法对模型训练集进行模型训练，生成内科患者风险训练模型；通过模型测试集对内科患者风险训练模型进行模型测试，生成内科患者风险测试模型；
步骤S34：利用SHAP值对内科患者风险测试模型进行模型预测结果分析，生成模型预测性能指标；通过模型预测性能指标对内科患者风险测试模型进行模型优化迭代，生成内科患者风险预测模型；将内科患者多模态风险特征数据导入至内科患者风险预测模型中进行风险预测，从而得到内科患者风险预测数据。
6.根据权利要求5所述的基于内科患者风险预测模型的构建方法，其特征在于，步骤S31包括以下步骤：
步骤S311：对患者健康状态指标数据进行数据类型判别，生成患者健康状态类型数据，其中患者健康状态类型数据包括数值型健康状态类型数据和标称型健康状态类型数据；对数值型健康状态类型数据进行相关系数矩阵计算，得到数值型相关系数；
步骤S312：对标称型健康状态类型数据进行卡方检验，得到标称型相关系数；将数值型相关系数和标称型相关系数进行数据合并，生成患者健康状态集成数据；通过Z-score标准化方法对患者健康状态集成数据进行数据标准化，从而生成患者健康状态标准数据；
步骤S313：将患者健康状态标准数据进行数据属性判别，生成患者健康状态属性判别数据，其中患者健康状态属性判别数据包括患者音频属性数据、患者影像属性数据和患者文字属性数据；
步骤S314：利用卷积神经网络技术对患者影像属性数据进行视觉特征提取，生成患者影像特征数据；对患者音频属性数据进行快速傅里叶变换，生成患者音频特征数据；对患者影像特征数据、患者音频特征数据和患者文字属性数据进行数据源特征融合与对齐，生成内科患者多模态风险特征数据。
7.根据权利要求1所述的基于内科患者风险预测模型的构建方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：对内科患者风险预测数据进行风险因素分析，生成内科患者风险因素分析数据；通过内科风险程度分析公式对内科患者风险因素分析数据进行风险程度分析，生成患者风险程度值；
步骤S42：将患者风险程度值和预设的标准风险程度阈值进行对比，当患者风险程度值大于预设的标准风险程度阈值时，则将内科患者风险因素分析数据标记为异常风险因素分析数据并基于患者风险程度值对异常风险因素分析数据进行风险因素预防，直至患者风险程度值小于或等于预设的标准风险程度阈值，从而生成正常风险因素分析数据；
步骤S43：对正常风险因素分析数据进行风险因素权重调整，生成风险因素调整数据；基于风险因素调整数据进行个性化健康推荐方案生成，从而生成内科患者个性化健康推荐数据；通过数据可视化方式对内科患者个性化健康推荐数据进行数据可视化，生成内科患者个性化健康推荐方案。
8.根据权利要求7所述的基于内科患者风险预测模型的构建方法，其特征在于，步骤S41中的内科风险程度分析公式如下所示：
(其中Yk取值0或1，0为否，1为是)；
式中，R表示为患者的风险程度值，T1表示为风险分析的时间范围上限，Wi表示为第i个内科风险因素的权重，N表示为内科风险因素的总数，P表示为内科风险因素的权重指数，Xj表示为第j个生理指标的数值，M表示为生理指标的总数，Q表示为生理指标的权重指数，Yk表示为第k个病史因素的存在与否，L表示为病史因素的总数，r表示为病史因素的权重指数，T表示为风险观测时间点。
9.根据权利要求7所述的基于内科患者风险预测模型的构建方法，其特征在于，步骤S41包括以下步骤：
步骤S411：对内科患者风险预测数据进行风险因素划分，生成内科患者风险因素划分数据；对内科患者风险因素划分数据进行风险权重贡献重要性排序，生成内科患者风险特征重要性排名数据；
步骤S412：通过斯皮尔曼相关系数对内科患者风险特征重要性排名数据进行风险因素相关性分析，生成风险因素相关性矩阵；将风险因素相关性矩阵进行热力图转换，生成风险因素相关性热力图；
步骤S413：根据方差膨胀因子对风险相关性热力图进行多重共线性因素分析，并剔除风险相关性热力图的弱相关性风险因素，从而生成患者风险多重共线性分析数据；对患者风险多重共线性分析数据进行因素相关性强度和方向评估，生成内科患者风险因素分析数据；
步骤S414：通过内科风险程度分析公式对内科患者风险因素分析数据进行风险程度分析，生成患者风险程度值。
10.一种基于内科患者风险预测模型的构建系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的基于内科患者风险预测模型的构建方法，该基于内科患者风险预测模型的构建系统包括：
实体链接模块，用于获取内科医疗信息数据；对内科医疗信息数据进行实体关系数据集构建，生成内科医疗信息实习-关系数据；将内科医疗信息实习-关系数据映射至低维向量空间中进行实体链接，生成内科医疗信息链接数据；对内科医疗信息链接数据进行词义消歧，生成内科医疗信息消歧数据；
健康量化模块，用于获取内科患者临床特征数据；将内科患者临床特征数据和内科医疗信息消歧数据进行多模态特征融合，生成内科患者多模态特征数据；对内科患者多模态特征数据进行健康状态指数量化，生成患者健康状态指数数据；对患者健康状态指数数据进行自监督学习，生成患者健康状态标识数据；
风险预测模块，用于对患者健康状态标识数据进行多模态风险融合，生成内科患者多模态风险特征数据；对内科患者多模态风险特征数据进行模型训练，生成内科患者风险预测模型；将内科患者多模态风险特征数据导入至内科患者风险预测模型中进行风险预测，从而得到内科患者风险预测数据；
健康推荐模块，用于对内科患者风险预测数据进行风险程度分析，生成患者风险程度值；将患者风险程度值和预设的标准风险程度阈值进行对比，生成正常风险因素分析数据；对正常风险因素分析数据进行风险因素权重调整，生成风险因素调整数据；基于风险因素调整数据进行个性化健康推荐方案生成，得到内科患者个性化健康推荐方案。
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