本申请提供了一种基于云平台的患者数据管理系统，涉及智能管理领域，其首先从云平台获取患者的基本信息和手术信息，接着采用基于自然语言的数据分析技术来对患者的基本信息和手术信息进行语义分析和关联编码融合以得到患者抗菌药物使用参考信息融合语义特征向量，并基于融合得到的这个向量生成适合患者情况的抗菌药物名称。这样，能在一定程度上克服人工凭经验选药的不足，进而有效提高抗菌药物使用的精准性和合理性。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能管理领域，且更为具体地，涉及一种基于云平台的患者数据管理系统。
技术介绍
1、抗菌药物是指具有抑制病原菌活性或消杀病原菌功能的药物，临床常见的有头孢类药物、咪唑类药物等。抗菌药物能治疗细菌感染引起的各类疾病，降低病死率。手术是普外科常见的治疗方式，属于创伤性的治疗手段。在治疗过程中，手术切口会损伤，导致炎性因子大量释放，破坏免疫功能，引发病原菌感染。普外科抗菌药物多用于围手术期，能够有效降低患者切口感染风险，有助于改善患者预后，减少术后并发症的发生风险。但在临床使用当中，抗菌药物管理存在一定的不合理性。具体来说，由于不同医生的医疗经验存在差异，在抗菌药物选择时不可避免地会带有一定主观性，从而可能会出现所开抗菌药物适应症不适的情况，这会对患者的抗感染治疗进程产生阻碍，比如可能导致感染控制不佳、病情迁延等问题。
2、因此，需要一种优化的患者数据管理方案。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请提供了一种基于云平台的患者数据管理系统。
2、根据本申请的一个方面，提供了一种基于云平台的患者数据管理系统，其包括：
3、患者信息采集模块，用于从云平台获取患者的基本信息和手术信息，所述基本信息包括年龄、肝肾功能情况、过敏史、既往病史，所述手术信息包括手术类型、手术时间、手术切口情况；
4、患者信息编码模块，用于对所述患者的基本信息和手术信息进行特征分析和特征融合以得到患者抗菌药物使用参考信息语义特征向量；
5、特征关联模块，用于对所述患者抗菌药物使用参考信息语义特征向量进行关联编码以得到患者抗菌药物使用参考信息语义关联特征向量；
6、特征融合模块，用于对所述患者抗菌药物使用参考信息语义特征向量和所述患者抗菌药物使用参考信息语义关联特征向量进行基于主成分分析的目标域数据分布匹配以得到患者抗菌药物使用参考信息融合语义特征向量；
7、抗菌药物推荐结果生成模块，用于基于所述患者抗菌药物使用参考信息融合语义特征向量，得到适用于所述患者的抗菌药物名称。
8、进一步地，所述患者信息编码模块，包括：
9、患者基本信息语义特征提取单元，用于对所述患者的基本信息进行语义特征提取以得到患者基本信息语义特征向量；
10、患者手术信息语义特征提取单元，用于对所述患者的手术信息进行语义特征提取以得到患者手术信息语义特征向量；
11、患者基本信息手术信息语义特征融合单元，用于融合所述患者基本信息语义特征向量和所述患者手术信息语义特征向量以得到所述患者抗菌药物使用参考信息语义特征向量。
12、进一步地，所述患者基本信息语义特征提取单元，用于：将所述患者的基本信息分词后通过患者基本信息语义编码器以得到所述患者基本信息语义特征向量。
13、进一步地，所述患者手术信息语义特征提取单元，用于：将所述患者的手术信息分词后通过患者手术信息语义编码器以得到所述患者手术信息语义特征向量。
14、进一步地，所述特征关联模块，用于：将所述患者抗菌药物使用参考信息语义特征向量切分成多个子向量后输入到语义信息关联编码器中以得到所述患者抗菌药物使用参考信息语义关联特征向量。
15、进一步地，所述患者基本信息语义编码器和所述患者手术信息语义编码器为包含词嵌入层的双向长短期记忆神经网络模型，所述语义信息关联编码器为基于转换器结构的语义信息关联编码器。
16、进一步地，所述特征融合模块，包括：
17、患者抗菌药物使用参考信息语义本征分解单元，用于将所述患者抗菌药物使用参考信息语义特征向量和所述患者抗菌药物使用参考信息语义关联特征向量映射到本征分解空间以得到患者抗菌药物使用参考信息语义本征特征向量和患者抗菌药物使用参考信息语义关联本征特征向量；
18、患者抗菌药物使用参考信息语义特征对齐单元，用于对所述患者抗菌药物使用参考信息语义本征特征向量和所述患者抗菌药物使用参考信息语义关联本征特征向量进行基于目标域尺度的跨域特征对齐以得到患者抗菌药物使用参考信息语义调制后本征特征向量和患者抗菌药物使用参考信息语义关联调制后本征特征向量；
19、细粒度交互语义信息编码单元，用于构造所述患者抗菌药物使用参考信息语义调制后本征特征向量和所述患者抗菌药物使用参考信息语义关联调制后本征特征向量之间的患者抗菌药物使用参考信息细粒度交互语义矩阵；
20、患者抗菌药物使用参考信息融合语义特征生成单元，用于基于所述患者抗菌药物使用参考信息细粒度交互语义矩阵来融合所述患者抗菌药物使用参考信息语义调制后本征特征向量和所述患者抗菌药物使用参考信息语义关联调制后本征特征向量以得到所述患者抗菌药物使用参考信息融合语义特征向量。
21、进一步地，所述细粒度交互语义信息编码单元，用于：
22、将所述患者抗菌药物使用参考信息语义调制后本征特征向量和所述患者抗菌药物使用参考信息语义关联调制后本征特征向量的转置向量进行相乘后除以所述患者抗菌药物使用参考信息语义关联调制后本征特征向量的尺度以得到患者抗菌药物使用参考信息细粒度交互矩阵；
23、对所述患者抗菌药物使用参考信息细粒度交互矩阵进行基于卷积核为3×3的卷积编码操作以得到所述患者抗菌药物使用参考信息细粒度交互语义矩阵。
24、进一步地，所述患者抗菌药物使用参考信息融合语义特征生成单元，用于：
25、将所述患者抗菌药物使用参考信息细粒度交互语义矩阵乘以所述患者抗菌药物使用参考信息语义调制后本征特征向量以得到信息场映射后患者抗菌药物使用参考信息语义特征向量；
26、将所述患者抗菌药物使用参考信息细粒度交互语义矩阵乘以所述患者抗菌药物使用参考信息语义关联调制后本征特征向量以得到信息场映射后患者抗菌药物使用参考信息语义关联特征向量；
27、对所述信息场映射后患者抗菌药物使用参考信息语义特征向量和所述信息场映射后患者抗菌药物使用参考信息语义关联特征向量进行加权融合以得到所述患者抗菌药物使用参考信息融合语义特征向量。
28、进一步地，所述抗菌药物推荐结果生成模块，用于：将所述患者抗菌药物使用参考信息融合语义特征向量通过抗菌药物推荐生成器以得到生成结果，所述生成结果用于表示向所述患者推荐的抗菌药物名称。
29、与现有技术相比，本申请提供的基于云平台的患者数据管理系统，其首先从云平台获取患者的基本信息和手术信息，接着采用基于自然语言的数据分析技术来对患者的基本信息和手术信息进行语义分析和关联编码融合以得到患者抗菌药物使用参考信息融合语义特征向量，并基于融合得到的这个向量生成适合患者情况的抗菌药物名称。这样，能在一定程度上克服人工凭经验选药的不足，进而有效提高抗菌药物使用的精准性和合理性。
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【技术保护点】
1.一种基于云平台的患者数据管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于云平台的患者数据管理系统，其特征在于，所述患者信息编码模块，包括：
3.根据权利要求2所述的基于云平台的患者数据管理系统，其特征在于，所述患者基本信息语义特征提取单元，用于：将所述患者的基本信息分词后通过患者基本信息语义编码器以得到所述患者基本信息语义特征向量。
4.根据权利要求3所述的基于云平台的患者数据管理系统，其特征在于，所述患者手术信息语义特征提取单元，用于：将所述患者的手术信息分词后通过患者手术信息语义编码器以得到所述患者手术信息语义特征向量。
5.根据权利要求4所述的基于云平台的患者数据管理系统，其特征在于，所述特征关联模块，用于：将所述患者抗菌药物使用参考信息语义特征向量切分成多个子向量后输入到语义信息关联编码器中以得到所述患者抗菌药物使用参考信息语义关联特征向量。
6.根据权利要求5所述的基于云平台的患者数据管理系统，其特征在于，所述患者基本信息语义编码器和所述患者手术信息语义编码器为包含词嵌入层的双向长短期记忆神经网络模型，所述语义信息关联编码器为基于转换器结构的语义信息关联编码器。
7.根据权利要求6所述的基于云平台的患者数据管理系统，其特征在于，所述特征融合模块，包括：
8.根据权利要求7所述的基于云平台的患者数据管理系统，其特征在于，所述细粒度交互语义信息编码单元，用于：
9.根据权利要求8所述的基于云平台的患者数据管理系统，其特征在于，所述患者抗菌药物使用参考信息融合语义特征生成单元，用于：
10.根据权利要求9所述的基于云平台的患者数据管理系统，其特征在于，所述抗菌药物推荐结果生成模块，用于：将所述患者抗菌药物使用参考信息融合语义特征向量通过抗菌药物推荐生成器以得到生成结果，所述生成结果用于表示向所述患者推荐的抗菌药物名称。
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【技术特征摘要】
1.一种基于云平台的患者数据管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于云平台的患者数据管理系统，其特征在于，所述患者信息编码模块，包括：
3.根据权利要求2所述的基于云平台的患者数据管理系统，其特征在于，所述患者基本信息语义特征提取单元，用于：将所述患者的基本信息分词后通过患者基本信息语义编码器以得到所述患者基本信息语义特征向量。
4.根据权利要求3所述的基于云平台的患者数据管理系统，其特征在于，所述患者手术信息语义特征提取单元，用于：将所述患者的手术信息分词后通过患者手术信息语义编码器以得到所述患者手术信息语义特征向量。
5.根据权利要求4所述的基于云平台的患者数据管理系统，其特征在于，所述特征关联模块，用于：将所述患者抗菌药物使用参考信息语义特征向量切分成多个子向量后输入到语义信息关联编码器中以得到所述患者抗菌药物使用参考信息语义关联特征向量。
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【专利技术属性】
技术研发人员：吴天兴，陈静涛，于涛，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：
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