本發(fā)明涉及醫(yī)療保健信息學(xué)，更具體涉及一種術(shù)后肺部并發(fā)癥風(fēng)險預(yù)測及輔助決策系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、肺部并發(fā)癥尤其是肺部感染仍是胸外科患者術(shù)后住院時間延長和死亡的主要原因。圍手術(shù)期肺保護(hù)是加速康復(fù)外科的重要組成部分，加強(qiáng)圍手術(shù)期肺保護(hù)可以顯著減少肺部并發(fā)癥的發(fā)生、降低死亡風(fēng)險。預(yù)測術(shù)后肺部并發(fā)癥有可能優(yōu)化對部分患者的治療措施，也可促進(jìn)醫(yī)療資源的合理使用，從而加強(qiáng)圍手術(shù)期肺保護(hù)并促進(jìn)醫(yī)療質(zhì)量的提升。類似的現(xiàn)有技術(shù)有公開號為cn112017783a的專利申請，提出一種心臟術(shù)后肺部感染的預(yù)測模型及其構(gòu)建方法，在收集心臟手術(shù)患者圍手術(shù)期的各種臨床資料中，篩選出與心臟術(shù)后肺部感染有關(guān)的評價指標(biāo)，將評價指標(biāo)納入logistic回歸模型分析計(jì)算確定心臟術(shù)后肺部感染的危險因素的回歸系數(shù)，然后通過各個危險因素的回歸系數(shù)得出風(fēng)險評分，最后風(fēng)險評分結(jié)合肺部感染風(fēng)險預(yù)測函數(shù)計(jì)算肺部感染概率值，由此可建立一個基于評分系統(tǒng)的風(fēng)險預(yù)測模型，與國外已有的模型相比，表現(xiàn)出更好的風(fēng)險預(yù)測能力，可以達(dá)到早期篩選術(shù)后肺部感染高?；颊叩哪康?，起到早預(yù)防、早發(fā)現(xiàn)、早治療的作用，從而降低心臟術(shù)后肺部感染的發(fā)病率。此外類似的現(xiàn)有技術(shù)還有公開號為us20230016569a1的專利申請，提出基于胸片來預(yù)測患者是否患有一種或多種高級合并癥類別中的任何合并癥的方法。胸片是一種低成本、微創(chuàng)的視覺信息來源，能夠準(zhǔn)確預(yù)測受試者是否患有糖尿病并伴有慢性并發(fā)癥、病態(tài)肥胖、充血性心力衰竭、特定心律失常、血管疾病或慢性阻塞性肺疾病疾病，以及其他高級合并癥類別。上述兩篇專利申請都解決了并發(fā)癥的預(yù)測問題，但是沒有針對不同階段進(jìn)行預(yù)測且預(yù)測精度不夠高，也沒有針對每一階段提出有針對性的干預(yù)措施，沒有給醫(yī)護(hù)人員有效的參考措施，降低或者減輕并發(fā)癥特別是肺部并發(fā)癥的效果較差。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了更好的解決上述問題，本發(fā)明提供一種術(shù)后肺部并發(fā)癥風(fēng)險預(yù)測及輔助決策系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

2、數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取患者入院時的入院信息，在所述患者進(jìn)行手術(shù)前的第一預(yù)設(shè)時間段內(nèi)獲取患者的術(shù)前信息，在患者術(shù)后的第二預(yù)設(shè)時間段獲取患者的術(shù)后信息；

3、模型訓(xùn)練模塊，用于創(chuàng)建和訓(xùn)練入院預(yù)測模型、術(shù)前預(yù)測模型和術(shù)后預(yù)測模型，并基于訓(xùn)練后的所述入院預(yù)測模型、所述術(shù)前預(yù)測模型和所述術(shù)后預(yù)測模型獲取第一相關(guān)因素、第二相關(guān)因素和第三相關(guān)因素；

4、特征處理模塊，用于分別根據(jù)所述第一相關(guān)因素、所述第二相關(guān)因素和所述第三相關(guān)因素分別從所述入院信息、所述術(shù)前信息和所述術(shù)后信息中提取第一特征、第二特征和第三特征，并進(jìn)行預(yù)處理；

5、風(fēng)險預(yù)測模塊，用于將所述第一特征、所述第二特征和所述第三特征分別輸入所述入院預(yù)測模型、所述術(shù)前預(yù)測模型和所述術(shù)后預(yù)測模型，并獲取第一輸出結(jié)果、第二輸出結(jié)果和第三輸出結(jié)果及第一風(fēng)險因子、第二風(fēng)險因子和第三風(fēng)險因子；

6、干預(yù)手段推薦模塊，用于基于所述第一風(fēng)險因子、所述第二風(fēng)險因子、所述第三風(fēng)險因子、所述第一輸出結(jié)果、所述第二輸出結(jié)果和所述第三輸出結(jié)果獲取每一預(yù)測肺部并發(fā)癥及對應(yīng)的術(shù)前干預(yù)措施、術(shù)中干預(yù)措施和術(shù)后干預(yù)措施。

7、作為一種優(yōu)選技術(shù)方案，所述系統(tǒng)還包括：結(jié)果反饋模塊，用于將每一所述預(yù)測肺部并發(fā)癥及所述預(yù)測肺部并發(fā)癥對應(yīng)所述預(yù)測評分、所述術(shù)前干預(yù)措施、所述術(shù)中干預(yù)措施和所述術(shù)后干預(yù)措施作為輸出結(jié)果發(fā)送至醫(yī)護(hù)終端。

8、作為一種優(yōu)選技術(shù)方案，所述患者的所述入院信息包括患者基本信息、主訴、既往病史、個人病史、并發(fā)癥、入院診斷信息；所述術(shù)前信息包括術(shù)前所述第一預(yù)設(shè)時間段內(nèi)獲取患者的檢查信息和所述患者的所述入院信息；所述術(shù)后信息包括術(shù)后所述第二預(yù)設(shè)時間段內(nèi)獲取的手術(shù)時長、失血量、麻醉用藥信息。

9、作為一種優(yōu)選技術(shù)方案，所述模型訓(xùn)練模塊配置為：基于存儲單元中存儲的胸外科手術(shù)其他患者的歷史入院信息、歷史術(shù)前信息、歷史術(shù)后信息及對應(yīng)的多個歷史肺部并發(fā)癥和對應(yīng)評分，并將所述歷史入院信息、每一所述歷史肺部并發(fā)癥和對應(yīng)評分作為所述第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)，將所述歷史術(shù)前信息、每一所述歷史肺部并發(fā)癥和對應(yīng)評分作為所述第二訓(xùn)練數(shù)據(jù)，將所述歷史術(shù)后信息、每一所述歷史肺部并發(fā)癥和對應(yīng)評分作為所述第三訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并基于所述第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)、所述第二訓(xùn)練數(shù)據(jù)和所述第三訓(xùn)練數(shù)據(jù)分別訓(xùn)練所述入院預(yù)測模型、所述術(shù)前預(yù)測模型和所述術(shù)后預(yù)測模型，其中，所述入院預(yù)測模型、所述術(shù)前預(yù)測模型和所述術(shù)后預(yù)測模型都為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；從訓(xùn)練好的所述入院預(yù)測模型、所述術(shù)前預(yù)測模型和所述術(shù)后預(yù)測模型的輸出層中提取權(quán)重大于設(shè)定閾值的所述第一相關(guān)因素、所述第二相關(guān)因素和所述第三相關(guān)因素，其中，所述第一相關(guān)因素、所述第二相關(guān)因素和所述第三相關(guān)因素中分別包含多個因素。

10、作為一種優(yōu)選技術(shù)方案，所述風(fēng)險預(yù)測模塊配置為：

11、將所述第一特征輸入所述入院預(yù)測模型，并獲取第一輸出結(jié)果，其中，所述第一輸出結(jié)果包括n1個第一肺部并發(fā)癥及每一所述第一肺部并發(fā)癥的第一評分，還獲取每一所述第一評分對應(yīng)所述第一特征中每一特征的貢獻(xiàn)值，并將所述貢獻(xiàn)值最大且可以干預(yù)的n個特征作為對應(yīng)所述第一肺部并發(fā)癥的第一風(fēng)險因子，同理，獲取每一所述第一肺部并發(fā)癥的所述第一風(fēng)險因子，其中，n和n1的取值范圍都為大于等于1的正整數(shù)；

12、所述干預(yù)手段推薦模塊，用于通過分析每一所述第一肺部并發(fā)癥和對應(yīng)所述第一風(fēng)險因子之間的第一因果關(guān)系，并基于所述第一因果關(guān)系和所述第一肺部并發(fā)癥對應(yīng)的所述第一評分獲取所述術(shù)前干預(yù)措施。

13、作為一種優(yōu)選技術(shù)方案，所述風(fēng)險預(yù)測模塊，還配置為：在所述術(shù)前干預(yù)措施實(shí)施之后，胸外科手術(shù)之前所述第一預(yù)設(shè)時間段內(nèi)，將所述第二特征輸入所述術(shù)前預(yù)測模型，并獲取第二輸出結(jié)果，其中所述第二輸出結(jié)果包括n2個第二肺部并發(fā)癥及對應(yīng)第二評分，并根據(jù)每一所述第二特征中每一特征對每一所述第二評分的貢獻(xiàn)值，獲取每一所述第二肺部并發(fā)癥對應(yīng)的所述第二風(fēng)險因子；

14、所述干預(yù)手段推薦模塊，用于通過分析每一所述第二肺部并發(fā)癥與對應(yīng)所述第二風(fēng)險因子之間的第二因果關(guān)系，將所述第一肺部并發(fā)癥與所述第二肺部并發(fā)癥對應(yīng)同一病癥時，并將對應(yīng)的同一病癥作為第一目標(biāo)并發(fā)癥，獲取每一所述第一目標(biāo)并發(fā)癥的所述第一評分和所述第二評分，并計(jì)算所述第一評分和所述第二評分之間的第一差值，將所述第一評分和所述第二評分進(jìn)行加權(quán)獲取第一目標(biāo)評分，并基于每一所述第一目標(biāo)并發(fā)癥對應(yīng)的所述第二因果關(guān)系和所述第一目標(biāo)評分獲取術(shù)中干預(yù)措施，其中，所述第一評分的權(quán)重小于所述第二評分的權(quán)重，且所述第一差值越大所述第一評分的權(quán)重越小，n1個所述第一肺部并發(fā)癥中包括n2個所述第二肺部并發(fā)癥。

15、作為一種優(yōu)選技術(shù)方案，所述干預(yù)手段推薦模塊，用于在術(shù)后所述第二預(yù)設(shè)時間段內(nèi)將所述第三特征輸入所述術(shù)后預(yù)測模型，并獲取所述第三輸出結(jié)果，其中，所述第三輸出結(jié)果包括n3個第三肺部并發(fā)癥和對應(yīng)的第三評分，根據(jù)所述第三特征中每一特征對每一所述第三評分的貢獻(xiàn)值，獲取每一所述第三肺部并發(fā)癥對應(yīng)的第三風(fēng)險因子，其中，n3小于等于n2；

16、所述干預(yù)手段推薦模塊，用于通過分析每一所述第三肺部并發(fā)癥與所述第三風(fēng)險因子之間的第三因果關(guān)系，并基于所述第三因果關(guān)系獲取所述術(shù)后干預(yù)措施，將所述第三肺部并發(fā)癥作為第二目標(biāo)并發(fā)癥，其中所述第一目標(biāo)并發(fā)癥包括所述第二目標(biāo)并發(fā)癥，計(jì)算每一所述第二目標(biāo)并發(fā)癥對應(yīng)的所述第一目標(biāo)評分和所述第三評分之間的第二差值，并根據(jù)所述第二差值設(shè)置所述第一目標(biāo)評分的權(quán)重，并將所述第一目標(biāo)評分和所述第三評分進(jìn)行加權(quán)獲取對應(yīng)所述第二目標(biāo)并發(fā)癥的第二目標(biāo)評分，并將所述第二目標(biāo)并發(fā)癥作為所述預(yù)測肺部并發(fā)癥，將所述第二目標(biāo)評分作為所述預(yù)測肺部并發(fā)癥的預(yù)測評分，其中，所述第三評分的權(quán)重大于所述第一目標(biāo)評分的權(quán)重，且所述第二差值越大，所述第一目標(biāo)評分的權(quán)重越小，所述第二差值越小，所述第一目標(biāo)評分的權(quán)重越大。

17、作為一種優(yōu)選技術(shù)方案，所述第一特征、所述第二特征和所述第三特征分別包括多個特征及對應(yīng)的特征值。

18、本發(fā)明還提供一種術(shù)后肺部并發(fā)癥風(fēng)險預(yù)測及輔助決策方法，所述方法基于上述的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，所述方法包括：

19、步驟s1：通過模型訓(xùn)練模塊創(chuàng)建并訓(xùn)練入院預(yù)測模型、術(shù)前預(yù)測模型和術(shù)后預(yù)測模型，并基于訓(xùn)練后的所述入院預(yù)測模型、所述術(shù)前預(yù)測模型和所述術(shù)后預(yù)測模型獲取第一相關(guān)因素、第二相關(guān)因素和第三相關(guān)因素；

20、步驟s2：通過數(shù)據(jù)獲取模塊獲取患者入院時的入院信息，根據(jù)所述第一相關(guān)因素從所述入院信息中獲取第一特征，將所述第一特征輸入所述入院預(yù)測模型，并獲取第一輸出結(jié)果，并基于所述第一輸出結(jié)果獲取第一風(fēng)險因子，基于所述第一風(fēng)險因子和所述第一輸出結(jié)果獲取所述第一輸出結(jié)果中每一第一肺部并發(fā)癥的術(shù)前干預(yù)措施；

21、步驟s3：通過數(shù)據(jù)獲取模塊獲取患者入院時的術(shù)前信息，根據(jù)所述第二相關(guān)因素從所述術(shù)前信息中獲取第二特征，將所述第二特征輸入所述術(shù)前預(yù)測模型，并獲取第二輸出結(jié)果，并基于所述第二輸出結(jié)果獲取第二風(fēng)險因子，基于所述第二風(fēng)險因子、所述第二輸出結(jié)果和所述第一輸出結(jié)果獲取所述第二輸出結(jié)果中每一第二肺部并發(fā)癥的術(shù)前干預(yù)措施；

22、步驟s4：通過數(shù)據(jù)獲取模塊獲取患者入院時的術(shù)后信息，根據(jù)所述第三相關(guān)因素從所述術(shù)前信息中獲取第三特征，將所述第三特征輸入所述術(shù)前預(yù)測模型，并獲取第三輸出結(jié)果，并基于所述第三輸出結(jié)果獲取第三風(fēng)險因子，基于所述第三風(fēng)險因子、所述第二輸出結(jié)果和所述第三輸出結(jié)果獲取所述第三輸出結(jié)果中每一第三肺部并發(fā)癥的術(shù)后干預(yù)措施，其中，所述第三肺部并發(fā)癥為所述預(yù)測肺部并發(fā)癥。

23、本發(fā)明還提供一種計(jì)算機(jī)存儲介質(zhì)，所述存儲介質(zhì)存儲有程序指令，其中在所述程序指令運(yùn)行時控制所述存儲介質(zhì)所在設(shè)備執(zhí)行上述的方法。

24、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果至少如下所述：

25、本發(fā)明通過獲取上述患者入院時的入院信息、術(shù)前信息和術(shù)后信息，并基于從訓(xùn)練后的上述入院模型、上述術(shù)前模型和上述術(shù)后模型中提取的上述第一相關(guān)因素、上述第二相關(guān)因素和上述第三相關(guān)因素分別從上述入院信息、術(shù)前信息和術(shù)后信息中提取上述第一特征、第二特征和第三特征，其中，上述第一相關(guān)因素、上述第二相關(guān)因素和上述第三相關(guān)因素分別為上述入院模型、上述術(shù)前模型和上述術(shù)后模型輸出層中權(quán)重較大的特征，從而為獲取較精準(zhǔn)的上述第一特征、第二特征和第三特征奠定基礎(chǔ)，進(jìn)而獲取較準(zhǔn)確的預(yù)測肺部并發(fā)癥，通過將上述第一特征輸入上述入院預(yù)測模型，并獲取第一輸出結(jié)果，并根據(jù)上述第一輸出結(jié)果中的每一第一肺部并發(fā)癥和對應(yīng)第一評分獲取上述第一風(fēng)險因子，并基于每一上述第一肺部并發(fā)癥和對應(yīng)的上述第一風(fēng)險因子及第一評分獲取上述術(shù)前干預(yù)措施及對應(yīng)干預(yù)程度，還將上述第二特征輸入上述術(shù)前預(yù)測模型，并獲取第二輸出結(jié)果及上述第二風(fēng)險因子，通過上述第一輸出結(jié)果、上述第二輸出結(jié)果及第二風(fēng)險因子獲取術(shù)中干預(yù)措施及對應(yīng)的干預(yù)程度，同理還獲取術(shù)后干預(yù)措施及對應(yīng)的干預(yù)程度，通過上述技術(shù)方案的相互配合，充分考慮每一階段的干預(yù)措施的效果并重新計(jì)算不同階段的肺部并發(fā)癥及對應(yīng)評分，不僅能夠更加準(zhǔn)確的預(yù)測最終術(shù)后的多個肺部并發(fā)癥及每一肺部并發(fā)癥的評分，還能夠更加有針對性的給出相應(yīng)的干預(yù)措施，從而減少或者減輕肺部并發(fā)癥的發(fā)生。