本發明專利技術涉及惡化預測技術領域，具體為一種基于中醫大數據的膿毒癥惡化預測方法及系統，包括以下步驟，基于膿毒癥患者，提取患者的中醫體質和生理指標數據，與中醫大數據提供的正常體質數據和標準生理指標進行對比，根據數據偏差，評估患者的體質狀態，得到患者體質評估結果。本發明專利技術，通過結合中醫體質和生理指標的分析，利用中醫的脈象和舌象等體質數據與傳統生理指標的綜合對比分析，能夠精準地評估患者的體質狀態和疾病發展風險，在識別高風險患者方面，通過分析數據的波動和時間序列的變化，有效預測了病情的不穩定性和惡化概率，并根據患者體質狀況和膿毒癥嚴重性進行動態評估，為治療提供了數據支撐，增強了醫療預測的準確性和及時性。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及惡化預測，尤其涉及一種基于中醫大數據的膿毒癥惡化預測方法及系統。
技術介紹
1、惡化預測
專注于預測疾病的發展趨勢和患者的病情變化。技術利用從臨床前期和實時數據中提取的信息，如生理參數、實驗室測試結果以及患者的歷史醫療記錄，以評估病情惡化的概率。這類技術的主要應用包括提高醫院治療的效率，優化資源分配，減少緊急情況和死亡率，同時為醫療提供者提供數據支持的決策工具。惡化預測模型通常應用于高風險和高變異性疾病，如心血管疾病、慢性阻塞性肺病和感染性疾病等，目的是通過早期預警系統來改善患者的臨床結果。
2、其中，膿毒癥惡化預測方法是用于預測膿毒癥患者病情的惡化趨勢的方法。方法通過分析患者的臨床數據，包括生命體征、血液測試結果、免疫反應等信息，以識別導致病情加重的早期跡象。預測方法的主要用途是在膿毒癥早期階段及時識別風險高的患者，從而提前介入治療，優化治療方案，減少并發癥和提高生存率。通過對患者病情的準確預測，醫療團隊能夠更有效地管理資源和調整治療策略，顯著提高治療的個體化和精準度。
3、傳統預測方法主要依賴于現代醫學參數，如生理指標和實驗室結果，較少考慮到病人的整體體質和個體差異，限制了預測的全面性和個性化，尤其在處理高變異性和復雜疾病如膿毒癥時，僅依靠單一數據源的分析無法充分預測所有患者的病情變化趨勢。例如，對于那些生理參數暫未表現出明顯異常，但實際上體質較弱且病情惡化風險較高的患者，現有技術可能無法及時提供有效預警，導致治療干預不夠及時或不夠精確，進而影響病情的管理和患者的治療結果。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是解決現有技術中存在的缺點，而提出的一種基于中醫大數據的膿毒癥惡化預測方法及系統。
2、為了實現上述目的，本專利技術采用了如下技術方案：一種基于中醫大數據的膿毒癥惡化預測方法，包括以下步驟：
3、s1：基于膿毒癥患者，提取患者的中醫體質和生理指標數據，與中醫大數據提供的正常體質數據和標準生理指標進行對比，根據數據偏差，評估患者的體質狀態，得到患者體質評估結果；
4、s2：基于所述患者體質評估結果，通過分析患者中醫體質和生理狀況指標數據的波動，評估患者狀況的不穩定性，并分析一段時間內患者的體質狀態變化和狀況的不穩定性變化，評估患者體質狀況的變化趨勢，得到患者體質變化信息；
5、s3：基于患者膿毒癥狀況檢測數據，根據患者的感染類型、類型數量和持續時間，評估患者膿毒癥狀況的嚴重程度，得到嚴重性評估結果；
6、s4：基于所述患者體質評估結果、患者體質變化信息和嚴重性評估結果，提取同類膿毒癥患者的治療記錄，根據狀況數據偏差，分析用戶在差異化治療措施下，膿毒癥的惡化概率，并預測膿毒癥惡化的趨勢，得到膿毒癥惡化預測信息。
7、本專利技術改進有，所述患者體質評估結果的獲取步驟為：
8、s111：基于膿毒癥患者，收集患者的中醫體質和生理指標數據，中醫體質數據包括患者的脈象和舌象，生理指標數據包括用戶的體溫和血液指標，得到患者實時狀態信息；
9、s112：基于所述患者實時狀態信息，提取中醫體質數據的標準值和標準生理指標值，得到體質關聯數據；
10、s113：基于所述體質關聯數據，通過公式：；
11、計算患者的體質評分，得到患者體質評估結果；
12、其中，為患者的體質評分，和是影響系數，為第個中醫體質數據點的實際測量值，為第個中醫體質數據點的標準值，為第個生理指標數據點的實際測量值，為第個生理指標數據點的標準生理指標值，為第個調整參數，為第個調整參數，為第個權重系數，為第個權重系數，為中醫體質的數據點總數，為生理指標的數據點總數，為自然對數的底數。
13、本專利技術改進有，所述評估患者狀況的不穩定性的步驟為：
14、s211：基于所述患者體質評估結果，提取一段時間內患者中醫體質和生理狀況指標數據，并計算數據的平均值，得到不穩定關聯數據；
15、s212：基于所述不穩定關聯數據，通過公式：；
16、計算患者的不穩定性指數；
17、其中，為患者的不穩定性指數，和是權重因子，為第個中醫體質數據點的實際測量值，為第個生理指標數據點的實際測量值，是中醫體質數據的平均值，是生理指標數據的平均值，為生理指標的數據點總數，為自然對數的底數；
18、s213：基于所述患者的不穩定性指數，根據患者的不穩定性指數的數值大小，評估患者狀況的不穩定性，得到不穩定性評估結果。
19、本專利技術改進有，所述患者體質變化信息的獲取步驟為：
20、s221：基于所述患者體質評估結果和不穩定性評估結果，提取一段時間內患者的體質評分和不穩定性指數，并記錄對應的時間點，得到體質趨勢關聯數據；
21、s222：基于所述體質趨勢關聯數據，通過公式：；
22、計算患者的體質趨勢指數，得到患者體質變化信息；
23、其中，為患者的體質趨勢指數，和是權重因子，表示時間點的體質評分，表示時間點的不穩定性指數，是時間間隔。
24、本專利技術改進有，所述嚴重性評估結果的獲取步驟為：
25、s311：基于患者膿毒癥狀況檢測數據，提取患者的感染類型、類型數量和持續時間數據，得到嚴重性關聯數據；
26、s312：基于所述嚴重性關聯數據，通過公式：；
27、計算患者的嚴重性評分；
28、其中，為患者的嚴重性評分，為感染類型數量，為種感染的持續時間，為第種感染類型的嚴重性權重；
29、s313：基于所述患者的嚴重性評分，根據嚴重性評分的大小，評估患者膿毒癥狀況的嚴重程度，得到嚴重性評估結果。
30、本專利技術改進有，所述膿毒癥的惡化概率的獲取步驟為：
31、s411：基于所述患者體質評估結果、患者體質變化信息和嚴重性評估結果，提取同類膿毒癥患者的治療記錄，分析同類膿毒癥患者在差異化治療措施下的平均惡化概率，并提取同類患者的平均體質趨勢指數、平均體質評分和平均嚴重性評分，得到惡化概率關聯數據；
32、s412：基于所述惡化概率關聯數據，通過公式：；
33、計算患者在目標治療措施下，膿毒癥的惡化概率，得到惡化概率評估結果；
34、其中，、和是權重因子，是同類膿毒癥患者在目標治療措施下的平均惡化概率，和分別是當前患者的體質評分和同類群體的平均體質評分，和分別是當前患者的體質趨勢指數和同類群體的平均體質趨勢指數，和分別是當前患者的嚴重性評分和同類群體的平均嚴重性評分，為膿毒癥的惡化概率。
35、本專利技術改進有，所述膿毒癥惡化預測信息的獲取步驟為：
36、s421：基于所述患者體質評估結果、患者體質變化信息和嚴重性評估結果，根據同類膿毒癥患者的治療記錄，提取同類膿毒癥患者的平均體質評分、體質趨勢指數和嚴重性評分和平均惡化速率，得到惡化趨勢關聯數據；
37、s422：本文檔來自技高網
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【技術保護點】
1.一種基于中醫大數據的膿毒癥惡化預測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于中醫大數據的膿毒癥惡化預測方法，其特征在于，所述患者體質評估結果的獲取步驟為：
3.根據權利要求1所述的基于中醫大數據的膿毒癥惡化預測方法，其特征在于，所述評估患者狀況的不穩定性的步驟為：
4.根據權利要求3所述的基于中醫大數據的膿毒癥惡化預測方法，其特征在于，所述患者體質變化信息的獲取步驟為：
5.根據權利要求1所述的基于中醫大數據的膿毒癥惡化預測方法，其特征在于，所述嚴重性評估結果的獲取步驟為：
6.根據權利要求1所述的基于中醫大數據的膿毒癥惡化預測方法，其特征在于，所述膿毒癥的惡化概率的獲取步驟為：
7.根據權利要求6所述的基于中醫大數據的膿毒癥惡化預測方法，其特征在于，所述膿毒癥惡化預測信息的獲取步驟為：
8.一種基于中醫大數據的膿毒癥惡化預測系統，其特征在于，根據權利要求1-7任一項所述的基于中醫大數據的膿毒癥惡化預測方法，所述系統包括：
【技術特征摘要】
1.一種基于中醫大數據的膿毒癥惡化預測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于中醫大數據的膿毒癥惡化預測方法，其特征在于，所述患者體質評估結果的獲取步驟為：
3.根據權利要求1所述的基于中醫大數據的膿毒癥惡化預測方法，其特征在于，所述評估患者狀況的不穩定性的步驟為：
4.根據權利要求3所述的基于中醫大數據的膿毒癥惡化預測方法，其特征在于，所述患者體質變化信息的獲取步驟為：
5.根據權利要求1所述的基...
【專利技術屬性】
技術研發人員：郝浩，母慧娟，劉委宏，
申請(專利權)人：山東中醫藥大學附屬醫院，
類型：發明
國別省市：
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