【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电子医疗领域，更具体的，涉及一种基于访视的麻醉风险评估方法和系统。
技术介绍
1、随着医疗技术的快速发展，手术麻醉的安全性和有效性越来越受到重视。术前麻醉访视是确保手术麻醉顺利进行的重要环节，它要求医生全面了解患者的健康状况、病史、用药情况等，以便制定个性化的麻醉方案。然而，传统的术前麻醉访视方法往往依赖于医生的经验和记忆，对患者进行简单病史询问和体检，存在信息不全、遗漏重要信息等问题，无法全面地了解患者的病情，包括其身体功能状态、疾病状况、用药情况等方面，从而更好地预测其麻醉风险。
2、另外，当患者的病情存在麻醉风险和手术风险时，医生仅能凭借自身经验通过药物调整(如使用药物、更换药物)等方式对患者病情进行调节，降低麻醉风险和手术风险。该方法容易受到医生主观因素的影响，如医生的经验水平、个人偏好等，从而导致评估结果的主观性较强，存在不确定性。
3、因此现有技术存在缺陷，急需改进。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本专利技术的目的是提供一种基于访视的麻醉风险评估方法和系统，通过手术麻醉相关医学数据建立麻醉访视知识图谱，结合患者病历数据生成术前麻醉访视问题数据，对所述患者进行术前麻醉访视，进行麻醉风险评估，避免询问信息不全、遗漏重要信息等问题。并通过药物调整、医疗设备辅助等医疗辅助方案对患者病情进行调整，基于患者病历给出相应的麻醉方案，供医生进行参考。
2、本专利技术第一方面提供了一种基于访视的麻醉风险评估方法，包括：
3、基于
4、获取患者的患者病历数据；
5、通过预设麻醉访视知识图谱模板对所述患者病历数据进行分析，生成所述患者的第一麻醉访视知识图谱；
6、基于所述第一麻醉访视知识图谱生成术前麻醉访视问题数据，通过所述术前麻醉访视问题数据对所述患者进行术前麻醉访视；
7、收集所述患者的访视回复数据，通过所述访视回复数据对所述第一麻醉访视知识图谱进行数据补充，确定所述患者的第二麻醉访视知识图谱；
8、基于所述患者的第二麻醉访视知识图谱制定手术方案，并计算所述手术方案的手术风险得分，确定手术风险等级；
9、当所述手术风险等级大于预设风险等级阈值时，对所述第二麻醉访视知识图谱的第一病历数据进行分析，确定导致手术风险的异常病历数据；
10、基于所述异常病历数据计算第一医疗辅助方案的医疗辅助得分，将最大医疗辅助得分所对应的第一医疗辅助方案确定为第二医疗辅助方案；
11、通过预设终端对患者的第二麻醉访视知识图谱、手术风险等级、异常病历数据和第二医疗辅助方案进行可视化显示。
12、本方案中，所述基于手术麻醉相关医学数据建立预设麻醉访视知识图谱模板，包括：
13、获取手术麻醉相关医学数据；所述手术麻醉相关医学数据至少包括药物种类、作用机制、不良反应、禁忌症和患者的详细病历信息；
14、通过对所述手术麻醉相关医学数据进行分析，确定麻醉访视相关的实体和实体之间的关系；所述实体至少包括患者、疾病、药物、症状，所述关系至少包括疾病-症状、药物-作用机制、药物-不良反应、患者-疾病；
15、基于所述实体和实体之间的关系建立预设麻醉访视知识图谱模板。
16、本方案中，所述基于所述患者的第二麻醉访视知识图谱制定手术方案，并计算所述手术方案的手术风险得分，确定手术风险等级，包括：
17、根据所述手术方案确定手术风险的风险种类；
18、基于所述患者的第二麻醉访视知识图谱内患者的第一病历数据计算手术麻醉过程中手术风险的手术风险影响得分；
19、对各种手术风险的手术风险影响得分进行加权计算确定手术风险得分；
20、基于所述手术风险得分确定手术风险等级。
21、本方案中，还包括：
22、基于第一病历数据的每个数据取值区间和检测得分的对应关系确定第一病历数据的检测得分；
23、将所述第一病历数据的检测得分与相对应的影响权重进行相乘，确定所述第一病历数据的第一风险影响得分，对全部第一病历数据的第一风险影响得分进行累加，确定手术风险影响得分。
24、本方案中，还包括：
25、通过历史手术数据中患者病历数据进行分析，确定第一病历数据的取值区间；
26、将第一病历数据的取值区间划分为多个数据取值区间，结合医学专家数据进行分析，确定第一病历数据中数据取值区间和检测得分的对应关系。
27、本方案中，所述当所述手术风险等级大于预设风险等级阈值时，对所述第二麻醉访视知识图谱的第一病历数据进行分析，确定导致手术风险的异常病历数据，包括：
28、对手术风险影响得分大于第一预设影响得分阈值的手术风险种类进行异常标注，确定手术风险数据；
29、将所述手术风险数据中第一风险影响得分大于第二预设影响得分阈值的第一病历数据标记为异常病历数据。
30、本方案中，所述基于所述异常病历数据计算第一医疗辅助方案的医疗辅助得分，包括：
31、通过手术麻醉相关医学数据结合所述患者的第二麻醉访视知识图谱确定第一医疗辅助方案；所述第一医疗辅助方案包括医疗辅助种类m和医疗辅助种类m的医疗辅助程度m；
32、通过所述第一医疗辅助方案对所述异常病历数据进行调整，确定所述异常病历数据的第二风险影响得分；
33、对异常病历数据的第二风险影响得分进行累加，确定所述第一医疗辅助方案的第一辅助得分；
34、通过第一医疗辅助方案中的麻药种类和麻药剂量计算所述第一医疗辅助方案的麻醉效果得分；
35、对所述第一医疗辅助方案的第一辅助得分和麻醉效果得分进行加权计算所述第一医疗辅助方案的医疗辅助得分。
36、本方案中，还包括：
37、所述医疗辅助得分的计算方法用公式表示为：
38、p(mm)＝ko×po(mm)+ka×pa(mm)
39、其中，p(mm)为使用第一医疗辅助方案mm的医疗辅助得分，po(mm)为使用第一医疗辅助方案mm的第一辅助得分，pa(mm)为使用第一医疗辅助方案mm的麻醉效果得分，ko和ka分别为第一辅助得分po和麻醉效果得分pa的影响权重。
40、本专利技术第二方面提供了一种基于访视的麻醉风险评估系统，包括：
41、知识图谱模板建立模块，用于基于手术麻醉相关医学数据建立预设麻醉访视知识图谱模板；
42、知识图谱模板建立模块，用于基于手术麻醉相关医学数据建立预设麻醉访视知识图谱模板；
43、数据获取模块，用于获取患者的患者病历数据；
44、第一知识图谱生成模块，用于通过预设麻醉访视知识图谱模板对所述患者病历数据进行分析，生成所述患者的第一麻醉访视知识图谱；
45、第二知识图谱生成模块，用于基于所述第一麻醉访视知识图本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于访视的麻醉风险评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于访视的麻醉风险评估方法，其特征在于，所述基于手术麻醉相关医学数据建立预设麻醉访视知识图谱模板，包括：
3.根据权利要求1所述的基于访视的麻醉风险评估方法，其特征在于，所述基于所述患者的第二麻醉访视知识图谱制定手术方案，并计算所述手术方案的手术风险得分，确定手术风险等级，包括：
4.根据权利要求3所述的基于访视的麻醉风险评估方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求4所述的基于访视的麻醉风险评估方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求1所述的基于访视的麻醉风险评估方法，其特征在于，所述当所述手术风险等级大于预设风险等级阈值时，对所述第二麻醉访视知识图谱的第一病历数据进行分析，确定导致手术风险的异常病历数据，包括：
7.根据权利要求6所述的基于访视的麻醉风险评估方法，其特征在于，所述基于所述异常病历数据计算第一医疗辅助方案的医疗辅助得分，包括：
8.根据权利要求7所述的基于访视的麻醉风险评估方法，其特征在于，还包
9.一种基于访视的麻醉风险评估系统，用于实现如权利要求1-8任一项所述的基于访视的麻醉风险评估方法，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的基于访视的麻醉风险评估系统，其特征在于，所述基于所述患者的第二麻醉访视知识图谱制定手术方案，并计算所述手术方案的手术风险得分，确定手术风险等级，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于访视的麻醉风险评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于访视的麻醉风险评估方法，其特征在于，所述基于手术麻醉相关医学数据建立预设麻醉访视知识图谱模板，包括：
3.根据权利要求1所述的基于访视的麻醉风险评估方法，其特征在于，所述基于所述患者的第二麻醉访视知识图谱制定手术方案，并计算所述手术方案的手术风险得分，确定手术风险等级，包括：
4.根据权利要求3所述的基于访视的麻醉风险评估方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求4所述的基于访视的麻醉风险评估方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求1所述的基于访视的麻醉风险评估方法，其特征在于，所述当所述手术风险等级大于...
【专利技术属性】
技术研发人员：王英伟，沈志勇，徐道杰，陈平，杨笑宇，沈照涵，
申请(专利权)人：上海医芯智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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