【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及網絡模型構建，具體涉及基于深度學習和機器學習的風險評估模型構建方法及系統。
技術介紹
1、當前手術風險評估主要依靠醫生的專業知識和臨床經驗。醫生們會根據自己的經驗和以往類似案例的處理方式，綜合考慮患者的年齡、健康狀況、既往病史、藥物過敏史等因素，來判斷患者進行手術的風險。隨著醫學知識的積累，一些標準化的評估工具和評分系統逐漸被開發出來，用于指導醫生進行風險評估。例如，美國麻醉醫師協會(asa)物理狀態分類系統就是一種常用的評估標準，它將患者分為五個等級，每個等級對應不同的健康狀況，從而幫助醫生判斷手術風險。術前咨詢是評估過程中不可或缺的一部分。醫生會與患者詳細討論手術的必要性、可能的并發癥、術后恢復等情況，并根據患者的個人情況進行全面評估。此外，多學科團隊合作也是術前評估的重要組成部分，不同專業的醫生會共同參與討論，以確保評估結果的全面性和準確性。但采用以上的方式對患者手術風險進行評估，有以下幾個缺點：1.主觀性強：高度依賴醫生的個人經驗和判斷，容易受到個體差異的影響。2.效率較低：需要耗費較多時間和精力，尤其在面對大量患者時顯得力不從心。3.標準化不足：缺乏統一的標準和流程，可能導致評估結果的一致性較差。4.數據利用率低：未能充分利用現有的患者數據進行系統性分析，難以發現潛在的風險因素。
2、為了減少醫生進行風險評估的時間和精力，提高工作效率，許多醫療機構使用基于規則的系統來評估患者手術風險。這類系統通常由一組預定義的規則組成，這些規則基于臨床指南和專家意見。雖然這種方法相對簡單易懂，但它缺乏靈活性和
技術實現思路
1、為解決傳統風險評估模型存在的問題，本專利技術目的在于提供基于深度學習和機器學習的風險評估模型構建方法及系統，從大量的患者數據中提取知識，并基于這些知識運用機器學習和深度學習相關技術構建評估模型，提高醫療工作的效率和患者的安全性。
2、本專利技術通過下述技術方案實現：
3、本方案提供基于深度學習和機器學習的風險評估模型構建方法，包括：
4、采集多維度手術關聯數據；
5、對手術關聯數據進行預處理建出特征數據；
6、構建風險評估模型，并基于特征數據訓練所述風險評估模型；所述風險評估模型包括機器學習cart決策樹模型和深度學習fe-dcn模型；
7、綜合機器學習cart決策樹模型和深度學習fe-dcn模型的輸出結果，配置風險評估模型的評估策略后輸出風險評估模型。
8、本方案工作原理：本方案基于多維度手術關聯數據訓練風險評估模型，能夠從數據中自動學習規律，減少對醫生個人經驗和判斷的依賴，從而提高評估結果的客觀性和可靠性；通過機器學習模型的自動化評估，避免了因醫生個體差異導致的主觀偏差，確保評估結果的一致性；風險評估模型的訓練基于統一的數據集和評估標準，確保了評估過程的標準化，減少了因標準不一致導致的誤差。通過標準化的數據處理和模型訓練流程，確保了評估結果的可重復性和一致性。
9、進一步優化方案為，所述采集多維度手術關聯數據，包括方法：
10、基于醫療系統采集手術目標的記錄數據，現場采集手術目標的現場數據；
11、將記錄數據和現場數據輸入已構建好的大型語言模型生成模擬數據，并對模擬數據進行清洗處理；
12、以記錄數據、現場數據和清洗后的模擬數據作為手術關聯數據。
13、進一步優化方案為，所述對手術關聯數據進行預處理建出特征數據；包括方法：
14、對手術關聯數據進行去重、填補和糾錯處理；
15、將各手術關聯數據輸入已構建好的目標手術特征提取模型中提取出特征數據；所述特征數據由多個不同的類別變量集構成；
16、獲取各類別變量集的類別變量，對所述類別變量進行編碼處理。
17、進一步優化方案為，所述機器學習cart決策樹模型的構建方法包括：
18、以特征數據作為樣本集構建cart決策樹模型：以類別變量集作為屬性集，計算各屬性集的gini系數，以gini系數最小的屬性集作為根節點的分裂屬性遞歸建立決策樹子節點，直至所有子節點的樣本屬于同一屬性或沒有可以選作分裂屬性的屬性為止，最終得到cart決策樹模型；
19、基于邊界點判定原理動態改進構建好的cart決策樹模型；
20、計算改進后cart決策樹模型的相關分數判斷出各葉子節點的類別。
21、進一步優化方案為，所述以特征數據作為樣本集構建cart決策樹模型，包括方法：
22、在分類任務中，對于給定的屬性集d，包含n個樣本，根據特征a的第i個值，將屬性集d分割成屬性集d1和屬性集d2，屬性集d的gini系數為：
23、
24、。
25、進一步優化方案為，所述基于邊界點判定原理動態改進構建好的cart決策樹模型，包括方法：
26、對連續屬性集中的所有數據進行排序；
27、將排序后的兩個相鄰數據的中點選定為候選分割點；
28、對于每個候選分割點，計算分割后的子集基尼指數；
29、選擇基尼指數最小的候選分割點作為最終的分割點。
30、進一步優化方案為，所述深度學習fe-dcn模型包括cross網絡、特征增強模塊和深度網絡，
31、所述特征增強模塊用于對特征數據首先進行全局平均池化處理，然后卷積捕捉上下文信息，同時基于深度可分離卷積減少計算量；基于sca注意力機制，獲取通道維度之間權重分配，從得到增強后的新特征數據；
32、所述深度網絡用于捕捉組合特征數據之間的非線性交互作用；所述組合特征數據為新特征數據與特征數據組合后的數據；
33、所述cross網絡用于捕捉特征數據之間的交叉影響。
34、進一步優化方案為，所述綜合機器學習cart決策樹模型和深度學習fe-dcn模型的輸出結果，配置風險評估模型的評估策略后輸出風險評估模型，包括方法：
35、獲取機器學習cart決策樹模型和深度學習fe-dcn模型的輸出結果；
36、對兩種輸出結果進行加權評分計算得到風險評估結果。
37、本方案還提供基于深度學習和機器學習的風險評估模型構建系統，用于實現上述的基于深度學習和機器學習的風險評估模型構建方法，所述系統包括：
38、采集模塊，用于采集多維度手術關聯數據；
39、預處理模塊，用于采對手術關聯數據進行預處理建出特征數據；
40、構建模塊，用于采構建風險評估模型，并基于特征數據訓練所述風險評估模型本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于深度學習和機器學習的風險評估模型構建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的基于深度學習和機器學習的風險評估模型構建方法，其特征在于，所述采集多維度手術關聯數據，包括方法：
3.根據權利要求2所述的基于深度學習和機器學習的風險評估模型構建方法，其特征在于，所述對手術關聯數據進行預處理建出特征數據；包括方法：
4.根據權利要求1所述的基于深度學習和機器學習的風險評估模型構建方法，其特征在于，所述機器學習cart決策樹模型的構建方法包括：
5.根據權利要求4所述的基于深度學習和機器學習的風險評估模型構建方法，其特征在于，所述以特征數據作為樣本集構建cart決策樹模型，包括方法：
6.根據權利要求5所述的基于深度學習和機器學習的風險評估模型構建方法，其特征在于，所述基于邊界點判定原理動態改進構建好的cart決策樹模型，包括方法：
7.根據權利要求1所述的基于深度學習和機器學習的風險評估模型構建方法，其特征在于，所述深度學習Fe-DCN模型包括cross網絡、特征增強模塊和深度網絡，
...【技術特征摘要】
1.基于深度學習和機器學習的風險評估模型構建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的基于深度學習和機器學習的風險評估模型構建方法，其特征在于，所述采集多維度手術關聯數據，包括方法：
3.根據權利要求2所述的基于深度學習和機器學習的風險評估模型構建方法，其特征在于，所述對手術關聯數據進行預處理建出特征數據；包括方法：
4.根據權利要求1所述的基于深度學習和機器學習的風險評估模型構建方法，其特征在于，所述機器學習cart決策樹模型的構建方法包括：
5.根據權利要求4所述的基于深度學習和機器學習的風險評估模型構建方法，其特征在于，所述以特征數據作為樣本集構建cart決策樹模型，包括方法：
6.根據權利要求5所述的...
【專利技術屬性】
技術研發人員：周新喜，詹裕浩，郭俊良，張志培，劉昌棟，唐曉瀾，
申請(專利權)人：中通服創立信息科技有限責任公司，
類型：發明
國別省市：
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