【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据分析，具体为一种基于大数据的智能急诊预检分诊系统。
技术介绍
1、随着社会经济的发展，急诊医疗服务需求不断增长，医疗机构积累了海量的医疗数据，如患者的基本信息、症状表现、检查检验结果、病史、治疗过程等，同时，医疗资源尤其是优质急诊医疗资源相对紧张，这使得急诊部门面临巨大的压力，传统的人工预检分诊方式往往难以快速、准确地对大量患者进行评估和分类，容易导致分诊不准确、患者等待时间过长等问题，进而影响急诊救治效率。
2、不同患者对疾病的反应和耐受程度存在个体差异，在进行预检分诊时，仅考虑单一的评估指标，会对部分患者的分诊出现偏差，因此，如何综合各项评估指标，对患者的疾病状态进行准确评估，是我们要解决的问题，为此，现提出一种基于大数据的智能急诊预检分诊系统。
技术实现思路
1、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种基于大数据的智能急诊预检分诊系统，所述急诊预检分诊系统包括数据采集模块、评估指标提取模块、智能分析模块、分诊评估模块、分诊决策模块、反馈交互模块以及患者信息管理模块，其中，各模块间电信号连接；
2、所述数据采集模块，用于收集患者的基本信息、病史、症状描述、生命体征数据、患者来源的数据，对接医院的各类信息系统，包括电子病历系统、检验检查系统、监护设备，并对采集的数据进行清洗、去重、格式化的预处理，确保数据的准确性和一致性，提高数据质量，减少因数据错误导致的分诊偏差；
3、所述评估指标提取模块，从预处理后的数据中
4、所述智能分析模块，运用机器学习技术，对患者的数据进行智能分析，预测患者疾病发展趋势，提供科学的预测结果，辅助医护人员做出更准确的分诊决策；
5、所述分诊评估模块，基于患者疾病趋势预测结果，结合患者分诊的紧急程度进行分诊等级的划分，并匹配相应的分诊决策建议；
6、所述分诊决策模块，根据分诊评估的结果，结合医院的资源情况和急诊流程，半自动地生成分诊建议，发送相关医疗人员进行核对，提高分诊效率，确保患者能够及时得到适当的救治；
7、所述反馈交互模块，将分诊决策结果反馈给医护人员、患者及其家属，通过显示屏、移动端应用多种方式展示分诊信息，包括病情评估情况、就诊科室及预计等待时间，并提供交互功能，医护人员可根据临床经验对分诊结果进行确认、调整或补充相关意见；
8、所述患者信息管理模块，建立患者信息数据库，存储患者的个人信息、病史、检查结果，并集成患者的分诊评估与决策结果，方便医护人员随时查阅，提高信息检索效率，减少重复检查，降低医疗成本。
9、优选的，所述数据采集模块中，患者数据的采集及预处理过程包括：
10、明确患者数据的采集类别，分别为基本信息、病史信息、症状描述、生命体征数据以及患者来源，其中，患者基本信息包括患者的姓名、性别、年龄、联系方式等基本信息，病史信息包括患者的既往病史、过敏史、手术史等，症状描述包括患者当前的主要症状、症状持续时间、症状变化等，有助于医生快速了解患者的病情，生命体征数据包括患者体温、血压、心率、呼吸频率等关键的生命体征数据，能够反映患者的生理状态，患者来源，为患者来到医院的方式，包括自行前来、急救车、转诊，有助于医生了解患者的紧急程度和病情背景；
11、与医院内部的电子病历系统、检验检查系统、监护设备进行对接，依据各系统的数据接口，建立安全、稳定的数据连接通道；
12、将从不同系统收集来的多源数据按统一的数据模板进行汇聚，并以患者唯一身份标识（就诊卡号或身份证号）为索引，整合各来源的数据，形成以患者为中心、涵盖多维度信息的数据集；
13、对数据集进行数据清洗、去重和格式化的预处理操作，对采集到的数据进行清洗，去除无效、冗余或错误的数据，确保数据的准确性和完整性，对于重复的数据进行去重处理，避免在后续分析和决策中出现重复计算或误判，并将采集到的数据格式化为统一的标准格式，方便后续的分析和决策。
14、优选的，所述评估指标提取模块中，综合评估体系的形成过程包括：
15、基于医学专业知识图谱、临床诊疗指南以及急诊分诊实践经验构建本地知识库，本地知识库涵盖患者的基本信息、病史信息、症状描述、生命体征数据、患者来源多个方面；
16、利用统计学方法（皮尔逊相关系数）分析预处理后的数据与急诊预检分诊结果的相关性，筛选出与分诊结果高度相关的评估指标，分别为生命体征评估指标、症状严重性评估指标、患者来源评估指标，并利用医学知识图谱中的关系信息，分析症状与病史之间的因果联系，确定哪些症状可能是由特定病史引起的，或哪些病史可能增加特定症状的风险，将单一评估指标综合为多维度的综合评估体系；
17、对筛选出的评估指标进行量化处理，将症状严重性分为轻度、中度、重度，赋予相应的数值，并对生命体征数据进行标准化处理，以确保不同指标之间的可比性，对量化后的评估指标进行编码处理，以便后续的分析模型能够识别和利用。
18、优选的，所述智能分析模块中，患者疾病发展趋势的预测过程包括：
19、根据评估指标的重要性、影响程度，为每个评估指标分配相应的权重，并基于筛选出的评估指标和分配的权重，结合神经网络模型训练综合评估模型；
20、将急诊新患者数据经采集、处理、提取评估指标并量化编码后，输入到智能分析模块中，利用训练好的综合评估模型对患者数据进行智能分析，提取与疾病发展相关的关键信息和模式，识别患者的异常评估指标；
21、根据分析结果预测患者疾病的发展趋势，输出疾病发展风险的预测结果，包括疾病恶化的概率、预计需紧急干预的时间窗口。
22、优选的，所述分诊评估模块中，分诊等级的划分过程包括：
23、根据疾病趋势预测结果，为不同维度评估指标赋予差异化权重；
24、将智能分析模块输出的疾病趋势预测结果与生命体征偏离值评分、症状严重性评分、患者来源评分相结合，计算分诊评估系数，对患者的分诊紧急程度进行评估；
25、根据医院急诊资源承载能力、临床救治优先级惯例，结合患者的分诊紧急程度，划分不同的分诊等级，分别为危急分诊等级、紧急分诊等级、亚紧急分诊等级以及普通分诊等级，并为各分诊等级匹配相应的分诊评价阈值；
26、根据患者的分诊等级，从预定义的分诊决策建议策略库中匹配相应的建议，分诊决策建议策略库包括针对不同分诊等级的救治方案、转诊建议、进一步检查建议，其中，分诊决策建议策略库依托医院既有急诊诊疗流程规范、各科室专长与资源分布而构建，针对危急分诊等级的患者，策略是直送抢救室，即刻召集心内科、急诊科、麻醉科等多学科专家会诊，同步启动急救设备与药品准备，紧急分诊等级安排快速至专科急诊室（如胸痛中心对应胸痛患者），优先进行关键检查（心电图、ct等），边检查边救治；亚紧急分诊等级引导至综合急诊诊疗区，有序开展系列常规检查后由专科医生诊断；普通本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的智能急诊预检分诊系统，其特征在于，所述急诊预检分诊系统包括数据采集模块、评估指标提取模块、智能分析模块、分诊评估模块、分诊决策模块、反馈交互模块以及患者信息管理模块，其中，各模块间电信号连接；
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能急诊预检分诊系统，其特征在于：所述数据采集模块中，患者数据的采集及预处理过程包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的智能急诊预检分诊系统，其特征在于：所述评估指标提取模块中，综合评估体系的形成过程包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的智能急诊预检分诊系统，其特征在于：所述智能分析模块中，患者疾病发展趋势的预测过程包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的智能急诊预检分诊系统，其特征在于：所述分诊评估模块中，分诊等级的划分过程包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的智能急诊预检分诊系统，其特征在于：所述为不同维度评估指标赋予差异化权重的过程包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的智能急诊预检分诊系统，其特征在于：所述分
8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的智能急诊预检分诊系统，其特征在于：所述分诊决策模块中，分诊建议的生成过程包括：
9.根据权利要求8所述的一种基于大数据的智能急诊预检分诊系统，其特征在于：所述反馈交互模块中，反馈交互的过程包括：
10.根据权利要求9所述的一种基于大数据的智能急诊预检分诊系统，其特征在于：所述患者信息管理模块中，患者信息数据库的建立过程包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的智能急诊预检分诊系统，其特征在于，所述急诊预检分诊系统包括数据采集模块、评估指标提取模块、智能分析模块、分诊评估模块、分诊决策模块、反馈交互模块以及患者信息管理模块，其中，各模块间电信号连接；
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能急诊预检分诊系统，其特征在于：所述数据采集模块中，患者数据的采集及预处理过程包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的智能急诊预检分诊系统，其特征在于：所述评估指标提取模块中，综合评估体系的形成过程包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的智能急诊预检分诊系统，其特征在于：所述智能分析模块中，患者疾病发展趋势的预测过程包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的智能急诊预检分诊系统，其特...
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