【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及临床数据处理分析管理，尤其涉及一种临床数据智能处理分析管理系统及方法。
技术介绍
1、在当今数字化时代，医疗领域正经历着前所未有的变革。信息技术的飞速进步促使医疗数据的生成和积累速度呈指数级增长，临床数据已成为医疗服务和研究中至关重要的资源。
2、随着医疗设备的不断更新和医疗信息化系统的广泛应用，临床数据来源愈发多样化，包括电子病历、医学影像、实验室检测结果、患者监护设备数据等。这些数据不仅格式各异，而且涵盖了结构化、半结构化和非结构化等多种类型，使得数据的整合和统一管理变得极为困难，并且，由于传统的分析方法无法根据大数据自动更新模型算法，进而难以在可接受的时间内对这些数据进行有效的挖掘和分析。
3、随着医疗研究的深入和患者需求的提高，仅仅对数据进行简单的描述性分析已经无法满足需求。医疗工作者和研究者需要从数据中发现潜在的疾病关联、预测疾病的发展趋势、评估治疗效果等，以制定更个性化、精准的医疗方案。但传统方法在进行这些深度分析和预测任务时，往往缺乏有效的手段和工具，难以满足医疗领域日益增长的精细化和智能化需求。
4、在这样的背景下，迫切需要一种创新的、强大的临床数据处理分析管理系统和方法，能够充分整合和利用大数据资源，借助人工智能技术的优势，实现对临床数据的高效处理和深度分析，为医疗服务的质量提升和医疗研究的创新发展提供有力支持。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种临床数据智能处理分析管理
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、一种临床数据智能处理分析管理系统及方法，包括数据处理模块、模型选择模块、模型训练模块、模型验证模块、模型优化模块、模型存储模块、趋势预测模块、关联分析模块、决策支持模块和结果可视化模块，所述数据处理模块用于收集并存储的临床数据，所述模型选择模块是根据数据特点和分析目标选择合适的人工智能模型，所述模型训练模块是使用大量训练数据训练所选模型，所述模型验证模块用于验证模型在新数据上的性能，所述模型优化模块是基于验证结果调整模型参数，所述模型存储模块用于存储人工智能模型，所述趋势预测模块是利用时间序列分析等方法预测疾病发展趋势，所述关联分析模块用于挖掘数据间的潜在关联，所述决策支持模块根据趋势预测模块和关联分析模块的结果为医疗人员提供基于大数据分析和人工智能推理的决策建议和治疗方案推荐，所述结果可视化模块是将趋势预测模块和关联分析模块复杂的分析结果以清晰直观的图表、图形等形式展示。
4、优选的，所述数据处理模块包括大数据采集模块、数据标准化模块、数据分类模块、特征提取模块、数据融合模块、数据压缩模块和数据存储模块，所述大数据采集模块是从医院信息系统、电子病历、医疗传感器等多种数据源广泛采集各类临床数据，所述数据标准化模块将大数据采集模块采集的数据统一转化为规范格式，所述数据分类模块是按照疾病类型、患者年龄、性别等标准对数据进行分类，所述特征提取模块是运用深度学习等技术提取数据的关键特征，所述数据融合模块用于整合来自不同系统和设备的异构数据，所述数据压缩模块采用高效算法压缩数据并节省存储空间，所述数据存储模块用于存储处理后的临床数据并为模型选择模块提供数据。
5、优选的，所述数据处理模块还包括数据加密模块，所述数据加密模块用于对数据压缩模块压缩的数据进行加密。
6、优选的，所述数据处理模块还包括数据质量评估模块，所述数据质量评估模块定期评估数据存储模块内存储数据的完整性、准确性和一致性。
7、优选的，所述特征提取模块的运算公式为其中，zij是输出特征图的元素，wmn是卷积核的元素，xi+m+j+n是输入图像的元素，b是偏置项。
8、优选的，所述模型存储模块包括卷积神经网络、深度信念网络和支持向量机。
9、优选的，所述数据质量评估模块包括完整性评估和准确性评估，完整性评估的公式为：缺失率＝缺失字段数量/总字段数量，准确性评估的公式为其中，yi是真实值，是预测值，n是样本数量。
10、优选的，所述模型训练模块的运算公式为其中，yi是真实标签，是预测概。
11、优选的，所述趋势预测模块的运算公式为ft+1＝αyt+(1-α)ft，其中，yt是当前时间点的实际值，ft是当前时间点的预测值，α是平滑参数(0＜α＜1)。
12、优选的，所述关联分析模块的运算公式为：支持度＝包含该项集的事务数量/总事务数量。
13、优选的，一种临床数据智能处理分析管理系统及方法，包括一下步骤：s1、通过大数据采集模块收集临床数据，并通过数据标准化模块统一临床数据的格式，s2、通过数据分类模块对统一格式后的临床数据进行分类，并通过特征提取模块提取数据特征，s3、通过数据融合模块对分类后的数据按照特征进行融合，s4、通过压缩模块对融合后的数据进行压缩，并通过数据加密模块对压缩后的数据进行加密，s5、加密后的数据存储在数据存储模块内，并通过数据质量评估模块定期评估数据存储模块内存储数据的完整性、准确性和一致性，s6、模型选择模块根据数据存储模块内存储的数据，从模型存储模块内选择合适的模型，并将所选模型输入模型训练模块内，s7、模型训练模块根据数据存储模块内存储的数据对模型进行训练，并通过模型验证模块验证训练好的模型在新数据上的性能，评估其准确性和可靠性，若验证合格，则模型优化模块根据模型训练模块训练的结果对模型存储模块内存储的模型进行优化，若不合格，则模型优化模块不会对模型存储模块内存储的模型进行优化，并通过模型训练模块对模型进行重新训练，s8、趋势预测模块利用经过优化的模型和处理好的数据，预测疾病的发展趋势等，同时，关联分析模块根据优化的模型和处理好的数据挖掘数据间的潜在关联，发现隐藏的关系和模式，s9、决策支持模块根据趋势预测模块和关联分析模块分析的数据生成建议和治疗方案，同时，通过结果可视化模块将复杂的分析结果以清晰直观的图表、图形等形式展示。
14、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
15、(1)本专利技术通过数据处理模块中数据标准化模块，可将大量的临床数据转化为规范格式，进而使得数据在整合和统一管理变得简单，同时，通过模型选择模块、模型存储模块、模型训练模块、模型验证模块和模型优化模块之间的相互配合，使该系统的中模型能根据大数据进行自动优化，并通过优化模型使该系统对数据的分析和挖掘速度加快，进而使该系统能在可接受的时间内对临床数据进行有效的挖掘和分析。
16、(2)本专利技术通过趋势预测模块和关联分析模块，使该系统可以从临床数据中发现潜在的疾病关联并预测疾病的发展趋势，进而实现对临床数据的高效处理和深度分析，为医疗服务的质量提升和医疗研究的创新发展提供有力支持，同时，通过决策支持模块能够快速准确地为医疗人员提供诊断辅助、治疗方案推荐等关键支持，帮助医疗人员更及时地做出明智的决策，并通过结果可视化模块将复杂的分析结果以清晰直观的图表、图形等本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种临床数据智能处理分析管理系统及方法，包括数据处理模块、模型选择模块、模型训练模块、模型验证模块、模型优化模块、模型存储模块、趋势预测模块、关联分析模块、决策支持模块和结果可视化模块，其特征在于，所述数据处理模块用于收集并存储的临床数据，所述模型选择模块是根据数据特点和分析目标选择合适的人工智能模型，所述模型训练模块是使用大量训练数据训练所选模型，所述模型验证模块用于验证模型在新数据上的性能，所述模型优化模块是基于验证结果调整模型参数，所述模型存储模块用于存储人工智能模型，所述趋势预测模块是利用时间序列分析等方法预测疾病发展趋势，所述关联分析模块用于挖掘数据间的潜在关联，所述决策支持模块根据趋势预测模块和关联分析模块的结果为医疗人员提供基于大数据分析和人工智能推理的决策建议和治疗方案推荐，所述结果可视化模块是将趋势预测模块和关联分析模块复杂的分析结果以清晰直观的图表、图形等形式展示。
2.根据权利要求1所述的一种临床数据智能处理分析管理系统及方法，其特征在于，所述数据处理模块包括大数据采集模块、数据标准化模块、数据分类模块、特征提取模块、数据融合模块、数据压缩模
3.根据权利要求2所述的一种临床数据智能处理分析管理系统及方法，其特征在于，所述数据处理模块还包括数据加密模块，所述数据加密模块用于对数据压缩模块压缩的数据进行加密。
4.根据权利要求2所述的一种临床数据智能处理分析管理系统及方法，其特征在于，所述数据处理模块还包括数据质量评估模块，所述数据质量评估模块定期评估数据存储模块内存储数据的完整性、准确性和一致性。
5.根据权利要求2所述的一种临床数据智能处理分析管理系统及方法，其特征在于，所述特征提取模块的运算公式为其中，Zij是输出特征图的元素，Wmn是卷积核的元素，Xi+m+j+n是输入图像的元素，b是偏置项。
6.根据权利要求1所述的一种临床数据智能处理分析管理系统及方法，其特征在于，所述模型存储模块包括卷积神经网络、深度信念网络和支持向量机。
7.根据权利要求4所述的一种临床数据智能处理分析管理系统及方法，其特征在于，所述数据质量评估模块包括完整性评估和准确性评估，完整性评估的公式为：缺失率＝缺失字段数量/总字段数量，准确性评估的公式为其中，yi是真实值，是预测值，n是样本数量。
8.根据权利要求1所述的一种临床数据智能处理分析管理系统及方法，其特征在于，所述模型训练模块的运算公式为其中，yi是真实标签，是预测概率。
9.根据权利要求1所述的一种临床数据智能处理分析管理系统及方法，其特征在于，所述趋势预测模块的运算公式为Ft+1＝αYt+(1-α)Ft，其中，Yt是当前时间点的实际值，Ft是当前时间点的预测值，α是平滑参数(0＜α＜1)。
10.根据权利要求1所述的一种临床数据智能处理分析管理系统及方法，其特征在于，所述关联分析模块的运算公式为：支持度＝包含该项集的事务数量/总事务数量。
11.根据权利要求1所述的一种临床数据智能处理分析管理系统及方法，包括一下步骤：S1、通过大数据采集模块收集临床数据，并通过数据标准化模块统一临床数据的格式，S2、通过数据分类模块对统一格式后的临床数据进行分类，并通过特征提取模块提取数据特征，S3、通过数据融合模块对分类后的数据按照特征进行融合，S4、通过压缩模块对融合后的数据进行压缩，并通过数据加密模块对压缩后的数据进行加密，S5、加密后的数据存储在数据存储模块内，并通过数据质量评估模块定期评估数据存储模块内存储数据的完整性、准确性和一致性，S6、模型选择模块根据数据存储模块内存储的数据，从模型存储模块内选择合适的模型，并将所选模型输入模型训练模块内，S7、模型训练模块根据数据存储模块内存储的数据对模型进行训练，并通过模型验证模块验证训练好的模型在新数据上的性能，评估其准确性和可靠性，若验证合格，则模型优化模块根据模型训练模块训练的结果对模型存储模块内存储的模型进行优化，若不合格，则模型优化模块不会对模型存储模块内存储的模型进行优化，并通过模型训练模块对模型进行重新训练，S8、趋势预测模块...
【技术特征摘要】
1.一种临床数据智能处理分析管理系统及方法，包括数据处理模块、模型选择模块、模型训练模块、模型验证模块、模型优化模块、模型存储模块、趋势预测模块、关联分析模块、决策支持模块和结果可视化模块，其特征在于，所述数据处理模块用于收集并存储的临床数据，所述模型选择模块是根据数据特点和分析目标选择合适的人工智能模型，所述模型训练模块是使用大量训练数据训练所选模型，所述模型验证模块用于验证模型在新数据上的性能，所述模型优化模块是基于验证结果调整模型参数，所述模型存储模块用于存储人工智能模型，所述趋势预测模块是利用时间序列分析等方法预测疾病发展趋势，所述关联分析模块用于挖掘数据间的潜在关联，所述决策支持模块根据趋势预测模块和关联分析模块的结果为医疗人员提供基于大数据分析和人工智能推理的决策建议和治疗方案推荐，所述结果可视化模块是将趋势预测模块和关联分析模块复杂的分析结果以清晰直观的图表、图形等形式展示。
2.根据权利要求1所述的一种临床数据智能处理分析管理系统及方法，其特征在于，所述数据处理模块包括大数据采集模块、数据标准化模块、数据分类模块、特征提取模块、数据融合模块、数据压缩模块和数据存储模块，所述大数据采集模块是从医院信息系统、电子病历、医疗传感器等多种数据源广泛采集各类临床数据，所述数据标准化模块将大数据采集模块采集的数据统一转化为规范格式，所述数据分类模块是按照疾病类型、患者年龄、性别等标准对数据进行分类，所述特征提取模块是运用深度学习等技术提取数据的关键特征，所述数据融合模块用于整合来自不同系统和设备的异构数据，所述数据压缩模块采用高效算法压缩数据并节省存储空间，所述数据存储模块用于存储处理后的临床数据并为模型选择模块提供数据。
3.根据权利要求2所述的一种临床数据智能处理分析管理系统及方法，其特征在于，所述数据处理模块还包括数据加密模块，所述数据加密模块用于对数据压缩模块压缩的数据进行加密。
4.根据权利要求2所述的一种临床数据智能处理分析管理系统及方法，其特征在于，所述数据处理模块还包括数据质量评估模块，所述数据质量评估模块定期评估数据存储模块内存储数据的完整性、准确性和一致性。
5.根据权利要求2所述的一种临床数据智能处理分析管理系统及方法，其特征在于，所述特征提取模块的运算公式为其中，zij是输出特征图的元素，wmn是卷积核的元素，xi+m+j+n是输入图像的元素，b是偏置项。
6.根据权利要求1所述的一种临床数据智能处理分析管理系统及方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱寅，
申请(专利权)人：永铭诚道苏州医学科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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