【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于肿瘤护理领域，具体地说，涉及一种基于多源数据融合的肿瘤护理信息协同管理系统。
技术介绍
1、随着医疗健康领域数据的不断增长和复杂化，传统的单一数据源的用药方案生成系统已经难以满足日益复杂的临床需求。肿瘤护理作为一种复杂且高度个性化的医疗领域，涉及患者的多种健康数据，包括电子病历、医学影像、实验室检查结果、用药历史记录等。这些数据往往来自不同的医疗系统和设备，彼此之间存在一定的隔阂，导致跨系统协作和数据共享的效率低下。
2、现有的用药方案生成系统通常依赖于单一的数据源，例如仅依赖患者的电子病历或实验室检查结果来制定治疗方案。这种做法的主要问题在于，单一数据源无法全面反映患者的健康状况，尤其是在面对复杂的病例时，患者的多维度数据(如病情变化、用药历史、药物过敏反应、医学影像数据等)未能得到有效整合。这种缺乏数据融合的情况，导致用药推荐系统不能全面考虑患者的所有健康信息，进而影响治疗方案的精准度和个性化水平。此外，现有的系统往往缺乏动态调整机制，无法根据患者治疗过程中的反馈或病情变化灵活地优化治疗方案，限制了其在复杂医疗情境中的应用。此外，在数据采集和处理的过程中，患者的敏感信息，如疾病诊断、药物使用记录和医疗影像，极易暴露于未经授权的访问或数据泄露的风险中。特别是在涉及用药数据时，这些信息直接关联到患者的个人隐私和安全，因此，如何在确保患者隐私的前提下，有效利用数据进行个性化治疗推荐，成为一个关键问题。现有技术常常在隐私保护与数据利用之间存在权衡，无法兼顾两者的需求。随着医疗数据的增加和对个性化治疗需求的提
3、有鉴于此特提出本专利技术。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题在于克服现有技术的不足，提供一种基于多源数据融合的肿瘤护理信息协同管理系统，解决了上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术采用技术方案的基本构思是：
3、一种基于多源数据融合的肿瘤护理信息协同管理系统，包括：数据采集模块：从多个数据源自动采集患者的医疗数据；
4、数据预处理模块：对采集的患者用药数据进行清洗、去噪、格式标准化以及缺失值填补等预处理，以确保数据的一致性和质量；
5、隐私保护模块：通过差分隐私技术，在用药数据的处理过程中加入噪声，以防泄露患者的敏感信息；
6、数据融合模块：将来自不同数据源的用药数据与医疗数据进行融合，构建完整的患者护理档案；
7、用药管理模块：基于数据融合模块提供的综合数据，自动生成个性化的用药方案。
8、协同管理模块：为多角色医护人员提供协作平台，支持跨科室协作和信息共享。
9、可选的，通过差分隐私技术，在用药数据的处理过程中加入噪声，以防泄露患者的敏感信息的步骤为：
10、对患者的用药数据进行分析，计算查询函数的敏感度δf，根据所需的隐私保护程度和准确性要求，选择合适的隐私预算ε，其中ε＝0.01；
11、根据获取得到的敏感度δf和隐私预算ε，使用差分隐私的噪声生成机制生成噪声，其中噪声的分布依据拉普拉斯机制，则表达式为：接着，将生成的噪声加到用药数据的统计查询结果中。
12、可选的，对患者的用药数据进行分析，计算查询函数的敏感度δf的步骤为：
13、定义查询函数f，即需要对患者用药数据执行的统计查询操作。查询函数f可为计算药物使用频率、总量或其他相关统计数据；
14、计算单个患者的用药记录变化对查询结果的最大影响，接着，通过计算原始数据集d和修改后数据集d′之间查询函数结果的差异，来计算敏感度δf，公式如下：分别为在原始数据集d和修改后的数据集d′上的查询结果；
15、输出计算得到的敏感度δf，该值表示单个数据记录变化对查询结果的最大影响。
16、可选的，将来自不同数据源的用药数据与医疗数据进行融合，构建完整的患者护理档案时候，通过利用词嵌入层、卷积神经网络和池化技术，融合用药数据与医疗数据，其步骤为：
17、使用查找表将来自不同数据源的特征转化为嵌入向量，并将它们串联在一起。对于医疗语料文本中的每个词以及实体之间的关系，将其表示为低维向量；
18、采用word2vec工具的skip-gram模型，通过卷积神经网络训练医疗语料文本。该模型通过上下文词的概率推测当前词的含义，从而建模词与词之间的关系，并将文本中的每个词语转换为k维向量；
19、使用卷积核对输入的医疗文本进行卷积操作，自动提取文本中的特征。卷积核通过滑动窗口提取不同位置的特征，生成特征集合。特征向量序列通过卷积层计算，生成新的特征集合；
20、通过池化层对卷积层输出的特征进行筛选，提取最具代表性的特征，去除冗余数据，并将其传递至下一层。池化后的特征进一步聚合，形成一个全局特征向量，代表整个输入数据；
21、使用softmax函数对池化层得到的特征进行分类，生成最终的治疗建议或用药方案。输出层通过加权和偏置操作对患者护理信息进行分类，并输出最终决策，最后，通过融合患者的用药数据、疾病信息、检查结果、治疗方案等数据，构建一个全面的患者护理档案，为后续的治疗决策提供支持。
22、可选的，基于数据融合模块提供的综合数据，自动生成个性化的用药方案。该模块综合考虑患者的病情、用药历史以及药物间的相互作用，推荐最合适的药物组合和剂量的步骤为：
23、基于融合后的数据，自动提取关键特征，患者的病情、用药历史、药物过敏史、并发症信息、检查结果，特征提取过程并分析患者的健康状况、疾病类型和历史治疗记录；
24、根据患者的个体特征和临床需求生成个性化的用药方案，用药方案生成过程考虑患者的病情、药物相互作用、药物过敏反应、治疗历史因素，结合治疗指南，自动为患者推荐最合适的药物、剂量和给药途径。
25、可选的，根据患者的个体特征和临床需求生成个性化的用药方案的步骤为：
26、使用卷积神经网络(cnn)构建个性化用药方案生成模型。cnn模型能够从患者的健康数据中自动学习到复杂的特征，尤其是在高维数据中提取重要信息；
27、基于历史患者数据集进行模型训练，训练过程中使用患者的健康数据来优化cnn模型的参数；
28、训练完成的cnn模型根据患者的个体特征和临床需求自动生成个性化的用药方案。模型会根据患者的疾病类型、病情严重程度、药物过敏史，推荐合适的药物、剂量和给药途径；
29、根据cnn模型的输出，生成患者的个性化用药方案报告，并提供详细的药物名称、推荐剂量、给药途径及使用频率。
30、可选的，为多角色医护人员提供协作平台，支持跨科室协作和信息共享的步骤为：
31、创建一个医护人员信息注册系统，允许不同角色(如医生、护士、药师、实验室人员等)进行信息注册。每本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多源数据融合的肿瘤护理信息协同管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的肿瘤护理信息协同管理系统，其特征在于，通过差分隐私技术，在用药数据的处理过程中加入噪声，以防泄露患者的敏感信息的步骤为：
3.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的肿瘤护理信息协同管理系统，其特征在于，对患者的用药数据进行分析，计算查询函数的敏感度Δf的步骤为：
4.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的肿瘤护理信息协同管理系统，其特征在于，将来自不同数据源的用药数据与医疗数据进行融合，构建完整的患者护理档案时，通过利用词嵌入层、卷积神经网络和池化技术，融合用药数据与医疗数据，其步骤为：
5.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的肿瘤护理信息协同管理系统，其特征在于，基于数据融合模块提供的综合数据，自动生成个性化的用药方案。该模块综合考虑患者的病情、用药历史以及药物间的相互作用，推荐最合适的药物组合和剂量的步骤为：
6.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的肿瘤护理信息协同管理系统，其特征
7.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的肿瘤护理信息协同管理系统，其特征在于，为多角色医护人员提供协作平台，支持跨科室协作和信息共享的步骤为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于多源数据融合的肿瘤护理信息协同管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的肿瘤护理信息协同管理系统，其特征在于，通过差分隐私技术，在用药数据的处理过程中加入噪声，以防泄露患者的敏感信息的步骤为：
3.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的肿瘤护理信息协同管理系统，其特征在于，对患者的用药数据进行分析，计算查询函数的敏感度δf的步骤为：
4.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的肿瘤护理信息协同管理系统，其特征在于，将来自不同数据源的用药数据与医疗数据进行融合，构建完整的患者护理档案时，通过利用词嵌入层、卷积神经网络和...
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