【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗信息，具体为一种口腔医学数字化病例智能管理方法。
技术介绍
1、口腔医学是医学领域中一个重要的分支，在过去，口腔治疗手段相对简单和有限；
2、原始的口腔医学病例管理方法大多依赖纸质病历，查找和整理费时费力，且分类标注不够智能，医生难以快速定位所需病例，影响医疗效率，并且，采集设备不够先进，获取的患者口腔数据不够全面精确，影响诊断和治疗依据的可靠性，分析技术也较落后，导致方案不够精准，以及数据存储安全性和稳定性不足，缺乏加密和备份策略，易造成数据泄露和丢失，且信息同步机制不完善，难以保证数据传输的安全和一致，近年来电子病历系统开始逐渐应用，但是很多患者的既往病史仍需从纸质病历获得，为此，我们提出一种口腔医学数字化病例智能管理方法，将原始的纸质病历和近年来的电子病历整合。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种口腔医学数字化病例智能管理方法。
2、以解决上述
技术介绍
中提出的问题，本专利技术提供如下技术方案：一种口腔医学数字化病例智能管理方法，所述口腔医学数字化病例智能管理方法具体包括以下步骤：
3、s1、运用数字化采集设备对患者的口腔内部结构、病症表现进行全面的数据采集，同时整合患者过往的纸质病历、影像学检查资料以及检验报告，通过专业的扫描和转换工具将其数字化，形成初始的病例数据集；
4、s2、利用人工智能算法和自然语言处理技术，对初始病例数据集中的文本信息进行分析和理解，提取关键信息，包括病症描述、诊断结果以及
5、s3、将分类后的病例数据存储至具备高安全性和稳定性的云存储平台，采用多层加密技术和定期的数据备份策略，确保病例数据的保密性和完整性，同时，为每个病例分配唯一的标识符，以便快速准确地检索和调用；
6、s4、构建智能检索系统，智能检索系统支持多维度的检索条件输入，包括病症关键词、患者基本信息和治疗时间范围，通过优化的检索算法和索引结构，能够在大量病例数据中迅速定位符合条件的病例，并以直观清晰的方式呈现检索结果；
7、s5、运用大数据分析工具和机器学习模型，对存储的病例数据进行挖掘和分析，通过建立疾病预测模型，分析疾病的发展趋势和潜在风险，为医生制定更精准的治疗方案提供数据支持；
8、s6、建立实时的病例信息同步机制，当任何医疗人员对病例进行修改、更新和添加新的诊断和治疗信息时，能够通过高速的数据传输通道，即时将更新后的病例信息同步至相关医疗团队成员的终端设备上，确保整个医疗团队始终掌握最新、最准确的病例信息。
9、作为本专利技术的进一步方案：所述s1中，采用口腔三维扫描仪捕捉牙齿的形态、位置和排列结构信息，以及牙齿有无龋坏、缺损，同时获取牙龈的颜色、质地、出血情况以及肿胀程度健康状况指标数据，利用高清摄像设备，清晰记录口腔黏膜的状态，包括有无破损、溃疡和炎症的情况，通过流式细胞仪测定口腔菌群情况，涵盖菌群种类、数量以及比例信息，借助实验室检测手段，分析唾液成分，包括酸碱度和酶含量，整合患者当前口腔数据、过往的纸质病历以及检验报告资料，通过扫描和转换工具将其数字化，形成初始的全面且精确的病例数据集。
10、作为本专利技术的进一步方案：所述s2中，人工智能算法和自然语言处理技术融合了深度学习的卷积神经网络模型，通过大量标注的口腔医学文本数据进行训练，使模型能够学习到病症描述、诊断用语的内在模式和规律，自然语言处理技术能够对输入的文本进行词法分析、句法分析和语义理解，准确提取关键信息，并利用预训练的词向量模型将文本转换为数值向量，以便后续的分类和分析操作。
11、作为本专利技术的进一步方案：所述s3中，云存储平台基于分布式架构构建，采用了冗余存储和数据分片技术，数据在存储时被分割成多个小块，并在不同的物理节点上进行存储，以提高数据的可靠性和访问性能，云存储平台通过基于角色的访问控制（rbac）和属性基访问控制（abac）相结合的方式，确保只有授权的用户能够访问和操作相应的病例数据，平台还配备了异地容灾备份系统，定期将数据同步至远程的数据中心，防止出现网络故障和数据丢失情况，保证在主存储设施出现故障时能够快速恢复数据服务。
12、作为本专利技术的进一步方案：所述s4中，智能检索系统采用了倒排索引和向量空间模型相结合的技术架构，倒排索引用于快速定位包含特定关键词的病例文档，而向量空间模型则将病例数据转换为高维向量，通过计算向量之间的相似度来实现模糊检索，检索系统支持布尔逻辑运算符和通配符的使用，允许用户构建复杂的检索表达式，以满足多样化的检索需求，检索结果以可视化的图表和列表形式呈现，同时提供排序和筛选功能，方便用户快速找到最相关的病例信息。
13、作为本专利技术的进一步方案：所述s5中，大数据分析工具和机器学习模型涵盖了多种技术和算法，包括聚类分析算法、关联规则挖掘算法以及决策树和随机森林模型，聚类分析算法将相似的病例归为一组，以便发现潜在的疾病模式和患者群体特征，关联规则挖掘算法用于揭示病症之间的关联关系，为综合诊断提供参考，决策树和随机森林模型则用于预测疾病的发展趋势和治疗效果，在模型训练过程中，采用了交叉验证和超参数调优技术，以提高模型的准确性和泛化能力，同时，运用了特征工程技术对输入数据进行预处理和筛选，能够去除噪声和无关特征。
14、作为本专利技术的进一步方案：所述s6中，实时的病例信息同步机制基于高效的消息队列中间件和可靠的网络通信协议，消息队列采用了apache kafka分布式架构，用于缓存更新的病例信息，确保在网络不稳定和系统繁忙时数据不会丢失，网络通信协议采用了tls加密技术协议和deflate数据压缩技术，提高数据传输的安全性和效率，当有病例信息更新时，系统会自动触发同步操作，将更新的数据推送到相关终端设备，终端设备在接收到数据后，会返回确认信息给服务器，若服务器在一定时间内未收到确认信息，则会重新发送数据，通过ack确认包保证数据的完整性和一致性，为了适应不同的网络环境和终端设备性能，同步机制具备自适应的流量控制和断点续传功能，自适应的流量控制功能能够实时监测网络带宽和终端设备的处理能力，根据网络拥塞情况和设备负载自动调整数据传输速率，断点续传功能能够在中断后重新连接时能够从上次中断的位置继续传输。
15、作为本专利技术的进一步方案：所述s6中，终端设备包括但不限于医疗专用平板电脑、配备专业医疗软件的台式电脑和具有安全认证的智能手机，这些终端设备均搭载了操作系统和图形处理芯片，能够流畅运行病例管理应用程序，并提供清晰、直观的用户界面，平板电脑具备高分辨率的触摸屏幕和手写输入功能，方便医生在对患者进行检查时直接记录和查看病例信息，台式电脑配备了24寸显示器和amd ryzen 5 5600g cpu，适用于进行复杂的数据分析和多病例对比，智能手机则通过移动5g网络实现随时随地的病例访问，支持指纹识别和面部识别的生物识别技术进本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种口腔医学数字化病例智能管理方法，其特征在于，所述口腔医学数字化病例智能管理方法具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种口腔医学数字化病例智能管理方法，其特征在于：所述S1中，采用口腔三维扫描仪捕捉牙齿的形态、位置和排列结构信息，以及牙齿有无龋坏、缺损，同时获取牙龈的颜色、质地、出血情况以及肿胀程度健康状况指标数据，利用高清摄像设备，清晰记录口腔黏膜的状态，包括有无破损、溃疡和炎症的情况，通过流式细胞仪测定口腔菌群情况，涵盖菌群种类、数量以及比例信息，借助实验室检测手段，分析唾液成分，包括酸碱度和酶含量，整合患者当前口腔数据、过往的纸质病历以及检验报告资料，通过扫描和转换工具将其数字化，形成初始的全面且精确的病例数据集。
3.根据权利要求1所述的一种口腔医学数字化病例智能管理方法，其特征在于：所述S2中，人工智能算法和自然语言处理技术融合了深度学习的卷积神经网络模型，通过大量标注的口腔医学文本数据进行训练，使模型能够学习到病症描述、诊断用语的内在模式和规律，自然语言处理技术能够对输入的文本进行词法分析、句法分析和语义理解，准确提取关键信息，并
4.根据权利要求1所述的一种口腔医学数字化病例智能管理方法，其特征在于：所述S3中，云存储平台基于分布式架构构建，采用了冗余存储和数据分片技术，数据在存储时被分割成多个小块，并在不同的物理节点上进行存储，以提高数据的可靠性和访问性能，云存储平台通过基于角色的访问控制（RBAC）和属性基访问控制（ABAC）相结合的方式，确保只有授权的用户能够访问和操作相应的病例数据，平台还配备了异地容灾备份系统，定期将数据同步至远程的数据中心，防止出现网络故障和数据丢失情况，保证在主存储设施出现故障时能够快速恢复数据服务。
5.根据权利要求1所述的一种口腔医学数字化病例智能管理方法，其特征在于：所述S4中，智能检索系统采用了倒排索引和向量空间模型相结合的技术架构，倒排索引用于快速定位包含特定关键词的病例文档，而向量空间模型则将病例数据转换为高维向量，通过计算向量之间的相似度来实现模糊检索，检索系统支持布尔逻辑运算符和通配符的使用，允许用户构建复杂的检索表达式，以满足多样化的检索需求，检索结果以可视化的图表和列表形式呈现，同时提供排序和筛选功能，方便用户快速找到最相关的病例信息。
6.根据权利要求1所述的一种口腔医学数字化病例智能管理方法，其特征在于：所述S5中，大数据分析工具和机器学习模型涵盖了多种技术和算法，包括聚类分析算法、关联规则挖掘算法以及决策树和随机森林模型，聚类分析算法将相似的病例归为一组，以便发现潜在的疾病模式和患者群体特征，关联规则挖掘算法用于揭示病症之间的关联关系，为综合诊断提供参考，决策树和随机森林模型则用于预测疾病的发展趋势和治疗效果，在模型训练过程中，采用了交叉验证和超参数调优技术，以提高模型的准确性和泛化能力，同时，运用了特征工程技术对输入数据进行预处理和筛选，能够去除噪声和无关特征。
7.根据权利要求1所述的一种口腔医学数字化病例智能管理方法，其特征在于：所述S6中，实时的病例信息同步机制基于高效的消息队列中间件和可靠的网络通信协议，消息队列采用了Apache Kafka分布式架构，用于缓存更新的病例信息，确保在网络不稳定和系统繁忙时数据不会丢失，网络通信协议采用了TLS加密技术协议和Deflate数据压缩技术，提高数据传输的安全性和效率，当有病例信息更新时，系统会自动触发同步操作，将更新的数据推送到相关终端设备，终端设备在接收到数据后，会返回确认信息给服务器，若服务器在一定时间内未收到确认信息，则会重新发送数据，通过ACK确认包保证数据的完整性和一致性，为了适应不同的网络环境和终端设备性能，同步机制具备自适应的流量控制和断点续传功能，自适应的流量控制功能能够实时监测网络带宽和终端设备的处理能力，根据网络拥塞情况和设备负载自动调整数据传输速率，断点续传功能能够在中断后重新连接时能够从上次中断的位置继续传输。
8.根据权利要求1所述的一种口腔医学数字化病例智能管理方法，其特征在于：所述S6中，终端设备包括但不限于医疗专用平板电脑、配备专业医疗软件的台式电脑和具有安全认证的智能手机，这些终端设备均搭载了操作系统和图形处理芯片，能够流畅运行病例管理应用程序，并提供清晰、直观的用户界面，平板电脑具备高分辨率的触摸屏幕和手写输入功能，方便医生在对患者进行检查时直接记录和查看病例信息，台式电脑配备了24寸显示器和AMD Ryzen 5 5600G CPU，适用于进行复杂的数据分析和多病例对比，智能手机则通过移动5G网络...
【技术特征摘要】
1.一种口腔医学数字化病例智能管理方法，其特征在于，所述口腔医学数字化病例智能管理方法具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种口腔医学数字化病例智能管理方法，其特征在于：所述s1中，采用口腔三维扫描仪捕捉牙齿的形态、位置和排列结构信息，以及牙齿有无龋坏、缺损，同时获取牙龈的颜色、质地、出血情况以及肿胀程度健康状况指标数据，利用高清摄像设备，清晰记录口腔黏膜的状态，包括有无破损、溃疡和炎症的情况，通过流式细胞仪测定口腔菌群情况，涵盖菌群种类、数量以及比例信息，借助实验室检测手段，分析唾液成分，包括酸碱度和酶含量，整合患者当前口腔数据、过往的纸质病历以及检验报告资料，通过扫描和转换工具将其数字化，形成初始的全面且精确的病例数据集。
3.根据权利要求1所述的一种口腔医学数字化病例智能管理方法，其特征在于：所述s2中，人工智能算法和自然语言处理技术融合了深度学习的卷积神经网络模型，通过大量标注的口腔医学文本数据进行训练，使模型能够学习到病症描述、诊断用语的内在模式和规律，自然语言处理技术能够对输入的文本进行词法分析、句法分析和语义理解，准确提取关键信息，并利用预训练的词向量模型将文本转换为数值向量，以便后续的分类和分析操作。
4.根据权利要求1所述的一种口腔医学数字化病例智能管理方法，其特征在于：所述s3中，云存储平台基于分布式架构构建，采用了冗余存储和数据分片技术，数据在存储时被分割成多个小块，并在不同的物理节点上进行存储，以提高数据的可靠性和访问性能，云存储平台通过基于角色的访问控制（rbac）和属性基访问控制（abac）相结合的方式，确保只有授权的用户能够访问和操作相应的病例数据，平台还配备了异地容灾备份系统，定期将数据同步至远程的数据中心，防止出现网络故障和数据丢失情况，保证在主存储设施出现故障时能够快速恢复数据服务。
5.根据权利要求1所述的一种口腔医学数字化病例智能管理方法，其特征在于：所述s4中，智能检索系统采用了倒排索引和向量空间模型相结合的技术架构，倒排索引用于快速定位包含特定关键词的病例文档，而向量空间模型则将病例数据转换为高维向量，通过计算向量之间的相似度来实现模糊检索，检索系统支持布尔逻辑运算符和通配符的使用，允许用户构建复杂的检索表达式，以满足多样化的检索需求，检索结果以可视化的图表和列表形式呈现，同时提供排序和筛选功能，方便用户快速找到最相关的病例信息。
6.根据权利要求1所述的一种口腔医学数字化病例智能管理方法，其特征在于：所述s5中，大数据分析工具和机器学习模型涵盖了多种技术和算法，包括聚类分析算法、关联规则挖掘算法以及决策树和随机森林模...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙静华，
申请(专利权)人：首都医科大学附属北京口腔医院，
类型：发明
国别省市：
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