一种干眼症治疗管理系统技术方案

本发明专利技术公开了一种干眼症治疗管理系统，包括临床资料收集模块、数据库构建模块、干眼评分系统开发模块、干眼神经网络模块和干眼分析模块，临床资料收集模块的输出端与数据库构建模块的输入端电性连接，本发明专利技术涉及医疗管理技术领域。该干眼症治疗管理系统，可实现通过采集分析所有实验患者的症状、体征、调查问卷及一般临床资料以及各项干眼检查结果，并数据建模，实现建立干眼模型，使用套索选择的因素，从数据库中构建调查加权多元logistic回归模型，实现通过开发基于点的干眼评分系统，通过将调查加权回归模型中的因子系数乘以10并四舍五入为最接近的整数，开发出一种基于点的评分系统，通过将准确描述该个人的因素的总分相加。

A management system for dry eye treatment

【技术实现步骤摘要】
一种干眼症治疗管理系统
本专利技术涉及医疗管理
，具体为一种干眼症治疗管理系统。
技术介绍
干眼为多因素引起的慢性眼表疾病，是由泪液的质、量及动力学异常导致的泪膜不稳定或眼表微环境失衡，可伴有眼表炎性反应、组织损伤及神经异常，造成眼部多种不适症状和视功能障碍，由于干眼的病因是多因素的，因此通过单一的因素对干眼进行观察研究有一定的局限性，且我国的最新干眼专家共识首次把干眼作为慢性疾病进行管理，因此寻找干眼的背后的主要致病因素，对干眼的治疗至关重要，因此，与干眼相关的病因辨识对诊断有积极作用，且能分析病理生理学，促进治疗，提高公众教育的水平，以期望改善全身及眼部的健康。目前，观察性研究和基于人群的横断面流行病学研究已经报道了与干眼相关的各种不可改变的，可改变的，环境和医学的相关因素，干眼的危险因素可分类为一致、可能和不确定三种，年龄、性别、睑板腺功能障碍(MGD)、结缔组织疾病、Sjogren综合征、雄激素缺乏症、计算机使用、隐形眼镜佩戴、雌激素替代疗法和药物使用是持续的危险因素。目前，国内外的干眼研究已经确定了干眼的相关因素，但是通过建立干眼的模型研究来评估新个体干眼风险的研究较少，在专利技术中应用健康检查问卷和营养调查问卷，并且把数据变为变量，使用机器学习算法和套索正则化从数据库中生成一个具有干眼相关危险因素的模型，这些方法可以通过从大型数据集中的大量变量中选择特征来提高模型性能，以预测干眼，而不会过度拟合，同时保留了特征之间的复杂交互，此外，通过神经网络分析探索了因素之间的相互作用。当将神经网络分析应用于模型时，可以通过显示相关因素之间的联系来系统的理解干眼。此研究是对干眼危险因素的人工智能的初步探索，以评估干眼的个体风险，并做出干眼的相关危险因素的神经网络图，并使之可视化。同时现有的干眼症治疗管理系统分析处理数据较慢，尤其对于同时录入处理多个检测者信息时，经常造成系统卡顿，不能实现通过在收集检测者信息时，采用分通道数据采集分析方法，来使系统一次能够进行不同类型的数据进行快速分析处理，无法达到既快速又准确的进行数据处理的目的。
技术实现思路
(一)解决的技术问题针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种干眼症治疗管理系统，本专利技术应用健康检查问卷和营养调查问卷，并且把数据变为变量，使用机器学习算法和套索正则化从数据库中生成一个具有干眼相关危险因素的可视化模型。(二)技术方案为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种干眼症治疗管理系统，包括临床资料收集模块、数据库构建模块、干眼评分系统开发模块、干眼神经网络模块和干眼分析模块，所述临床资料收集模块的输出端与数据库构建模块的输入端电性连接，且数据库构建模块的输出端分别与干眼评分系统开发模块和干眼神经网络模块的输入端电性连接，所述干眼评分系统开发模块和干眼神经网络模块的输出端均与干眼分析模块的输入端电性连接。所述临床资料收集模块收集调查文件信息数据、临床特征信息数据和辅助检查信息数据，并将收集的数据传输至数据库构建模块进行干眼门诊数据库构建，然后通过干眼评分系统开发模块开发基于点的干眼评分系统，通过干眼神经网络模块处理干眼相关因素的神经网络，最后通过干眼分析模块分析危险因素之间的相关性以及干眼的个性化预测。所述临床资料收集模块包括临床信息检测模块、临床信息分析模块、临床信息多通道传输模块和临床资料预处理模块，所述临床信息检测模块的输出端与临床信息分析模块的输入端电性连接，且临床信息分析模块的输出端与临床信息多通道传输模块的输入端电性连接，所述临床信息多通道传输模块的输出端与临床资料预处理模块的输入端电性连接。所述临床信息多通道传输模块包括检测人信息识别模块、检测信息分析模块、数据分类整合模块和数据整合发送模块，所述检测人信息识别模块的输出端与检测信息分析模块的输入端电性连接，且检测信息分析模块的输出端与数据分类整合模块的输入端电性连接，所述数据分类整合模块的输出端与数据整合发送模块的输入端电性连接。所述数据库构建模块是采用Excel2016建立数据库，并采用Logistics回归模型进行构建。所述干眼神经网络模块是基于NeuralNetworks的Multilayerperceptron模块建立神经网络模型，神经网络模型采用多层感知器神经网络设置，网络自动优化决定隐含层的层数和网络神经元数。优选的，所述数据库构建模块采用Excel2016建立数据库具体如下：S1、由两位研究者分别录入样本资料并汇总，以完成数据核查与逻辑纠错；S2、对于计量资料进行Kolmogorov-Smirnov检验，符合正态分布的计量资料以均数±标准差(Mean±SD/SEM)表示；S3、不服从正态分布的计量资料以中位数(median,M)及四分位数(Q25,Q75)表示。优选的，所述步骤S1中数据处理基于SPSS21.0软件包完成，设定双侧P＜0.05为差异。优选的，所述步骤S2中两组间比较采用独立样本t检验，多组间比较采用单因素方差分析、两两比较采用SNK法。优选的，所述步骤S3中两组间及多组间比较采用秩和检验。优选的，所述Logistics回归模型构建的具体步骤如下：T1、首先将计数资料进行定性赋值量化、计量资料则直接使用，采用逐步回归分析方法剔除变量进行建模，观察各个变量对改变模型整体拟合优度是否存在统计学差异；T2、使用Waldχ2检验对Logistic回归方程及回归系数进行假设检验，得出相应变量的偏回归系数(B)、标准误(S.E.)、Wald统计量、p值(Sig)，构建多因素logistics回归方程。优选的，所述干眼神经网络模块构建人工神经网络模型的具体步骤如下：E1、首先提取干眼的潜在影响因素和治疗方案作为输入层向量；E2、其次建立神经网络模型；E3、最后进行正反向传播网络训练。优选的，所述步骤E2神经网络模型包括三个层次：两侧为输入及输出层，及其位于中间的隐藏层，隐藏层是多个层的组合结构。优选的，所述步骤E3中正向传播是输入特征信息自输入层进入神经网络，经过若干个隐藏层，最后到输出层输出预测结果。优选的，所述步骤E3中反向传播是使用误差后向传播算法和梯度下降的优化方法对网络各层权重的进行调整，通过比较输出信息和期望信息得到误差信息，利用链式求导法则将误差信息逐层向前传播得到各层误差信息，根据各层误差信息来调整各层权重和偏置。(三)有益效果本专利技术提供了一种干眼症治疗管理系统。与现有技术相比具备以下有益效果：(1)、该干眼症治疗管理系统，可实现通过采集分析所有实验患者的症状、体征、调查问卷及一般临床资料以及各项干眼检查结果，并数据建模。(2)、该干眼症治疗管理系统，可实现建立干眼模型，使用套索选择的因素，从数据库中构建调查加权多元logistic回归模型。(3)、该干眼症治疗管理系统，可实现通过开发基于点的干眼评分系统，通过将调查加权回归模型中的因本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种干眼症治疗管理系统，其特征在于：包括临床资料收集模块(1)、数据库构建模块(2)、干眼评分系统开发模块(3)、干眼神经网络模块(4)和干眼分析模块(5)，所述临床资料收集模块(1)的输出端与数据库构建模块(2)的输入端电性连接，且数据库构建模块(2)的输出端分别与干眼评分系统开发模块(3)和干眼神经网络模块(4)的输入端电性连接，所述干眼评分系统开发模块(3)和干眼神经网络模块(4)的输出端均与干眼分析模块(5)的输入端电性连接；/n所述临床资料收集模块(1)收集调查文件信息数据、临床特征信息数据和辅助检查信息数据，并将收集的数据传输至数据库构建模块(2)进行干眼门诊数据库构建，然后通过干眼评分系统开发模块(6)开发基于点的干眼评分系统，通过干眼神经网络模块(4)处理干眼相关因素的神经网络，最后通过干眼分析模块(5)分析危险因素之间的相关性以及干眼的个性化预测；/n所述临床资料收集模块(1)包括临床信息检测模块(11)、临床信息分析模块(12)、临床信息多通道传输模块(13)和临床资料预处理模块(14)，所述临床信息检测模块(11)的输出端与临床信息分析模块(12)的输入端电性连接，且临床信息分析模块(12)的输出端与临床信息多通道传输模块(13)的输入端电性连接，所述临床信息多通道传输模块(13)的输出端与临床资料预处理模块(14)的输入端电性连接；/n所述临床信息多通道传输模块(13)包括检测人信息识别模块(131)、检测信息分析模块(132)、数据分类整合模块(133)和数据整合发送模块(134)，所述检测人信息识别模块(131)的输出端与检测信息分析模块(132)的输入端电性连接，且检测信息分析模块(132)的输出端与数据分类整合模块(133)的输入端电性连接，所述数据分类整合模块(133)的输出端与数据整合发送模块(134)的输入端电性连接；/n所述数据库构建模块(2)是采用Excel 2016建立数据库，并采用Logistics回归模型进行构建；/n所述干眼神经网络模块(4)是基于Neural Networks的Multilayer perceptron模块建立神经网络模型，神经网络模型采用多层感知器神经网络设置，网络自动优化决定隐含层的层数和网络神经元数。/n...

【技术特征摘要】
1.一种干眼症治疗管理系统，其特征在于：包括临床资料收集模块(1)、数据库构建模块(2)、干眼评分系统开发模块(3)、干眼神经网络模块(4)和干眼分析模块(5)，所述临床资料收集模块(1)的输出端与数据库构建模块(2)的输入端电性连接，且数据库构建模块(2)的输出端分别与干眼评分系统开发模块(3)和干眼神经网络模块(4)的输入端电性连接，所述干眼评分系统开发模块(3)和干眼神经网络模块(4)的输出端均与干眼分析模块(5)的输入端电性连接；
所述临床资料收集模块(1)收集调查文件信息数据、临床特征信息数据和辅助检查信息数据，并将收集的数据传输至数据库构建模块(2)进行干眼门诊数据库构建，然后通过干眼评分系统开发模块(6)开发基于点的干眼评分系统，通过干眼神经网络模块(4)处理干眼相关因素的神经网络，最后通过干眼分析模块(5)分析危险因素之间的相关性以及干眼的个性化预测；
所述临床资料收集模块(1)包括临床信息检测模块(11)、临床信息分析模块(12)、临床信息多通道传输模块(13)和临床资料预处理模块(14)，所述临床信息检测模块(11)的输出端与临床信息分析模块(12)的输入端电性连接，且临床信息分析模块(12)的输出端与临床信息多通道传输模块(13)的输入端电性连接，所述临床信息多通道传输模块(13)的输出端与临床资料预处理模块(14)的输入端电性连接；
所述临床信息多通道传输模块(13)包括检测人信息识别模块(131)、检测信息分析模块(132)、数据分类整合模块(133)和数据整合发送模块(134)，所述检测人信息识别模块(131)的输出端与检测信息分析模块(132)的输入端电性连接，且检测信息分析模块(132)的输出端与数据分类整合模块(133)的输入端电性连接，所述数据分类整合模块(133)的输出端与数据整合发送模块(134)的输入端电性连接；
所述数据库构建模块(2)是采用Excel2016建立数据库，并采用Logistics回归模型进行构建；
所述干眼神经网络模块(4)是基于NeuralNetworks的Multilayerperceptron模块建立神经网络模型，神经网络模型采用多层感知器神经网络设置，网络自动优化决定隐含层的层数和网络神经元数。


2.根据权利要求1所述的一种干眼症治疗管理系统，其特征在于：所述数据库构建模块(2)采用Excel2016建立数据库具体如下：
S1、由两位研究者分别录入样本资料并汇总，以完成数据核查与逻辑纠错；
S2、对于计...

【专利技术属性】
技术研发人员：邢怡桥，曾庆延，杨万举，吴尚操，陈翔熙，沈蕾，
申请(专利权)人：武汉爱尔眼科医院有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42