【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及醫療信息化，特別是基于知識圖譜的護理風險干預決策系統及方法。
技術介紹
1、隨著醫療服務需求的持續增長和醫療環境的日益復雜化，醫療機構在提供優質護理服務過程中面臨著諸多挑戰。現有的護理管理模式主要依賴人工經驗和固定流程，在風險識別、預警和干預等方面存在滯后性和局限性。雖然大量臨床實踐數據在不斷積累，但缺乏有效的分析和利用機制，難以發揮數據價值對護理決策的支持作用。傳統的風險防控方法往往采用被動應對方式，不能滿足智能化、精準化的護理需求。同時，醫療實體之間復雜的關聯關系和動態變化特征也給護理工作帶來了新的挑戰。各個護理環節之間的信息難以有效整合，影響了護理工作的連續性和協同性。護理人員在日常工作中需要處理大量繁瑣的觀察、記錄和決策任務，這不僅增加了工作負擔，也可能影響護理質量。
2、目前的智能化解決方案大多著重于單一功能的實現，缺乏系統性和整體性的考慮。現有技術方案往往忽視了醫療領域的專業特性和復雜性，難以準確把握臨床實踐中的細微變化和潛在風險。同時，由于缺乏對醫療實體關聯關系的深入挖掘和利用，現有系統在風險預測和決策支持方面的表現仍有較大提升空間。此外，醫療信息系統的碎片化問題仍然普遍存在，各個子系統之間的數據共享和業務協同效果不理想，影響了整體護理管理效率的提升。
3、因此，如何利用現代信息技術提升護理管理水平，實現護理工作的智能化轉型，構建一個能夠有機整合各類醫療信息、準確預測潛在風險、提供精準決策支持的智能化系統，已成為當前醫療領域亟待解決的重要課題。這不僅關系到護理質量的提升和患者安
技術實現思路
1、鑒于現有的基于知識圖譜的護理風險干預決策方法中存在的問題，提出了本專利技術。
2、因此，本專利技術所要解決的問題在于現有護理管理中缺乏對醫療實體關聯關系的智能分析和預測，導致風險防控被動、決策支持不足的技術問題。
3、為解決上述技術問題，本專利技術提供如下技術方案：
4、第一方面，本專利技術實施例提供了一種基于知識圖譜的護理風險干預決策方法，其包括，基于多源護理數據和深度學習模型構建動態醫療護理知識圖譜，采用雙向長短時記憶網絡和條件隨機場進行實體識別；通過邊際注意力機制和時序圖卷積網絡捕捉實體關系的動態表達和演化特征，并引入醫學領域知識約束優化實體語義相似度計算，基于連通性約束和關系權重閾值優化知識圖譜結構；利用強化學習驅動的圖譜優化機制對知識結構進行動態調整，通過定義圖譜狀態空間、動作空間和獎勵函數，實時優化實體間關系權重，同時配合圖譜剪枝策略維護知識結構的精簡性和有效性；基于優化后的知識圖譜，構建多層次風險表征模型，通過局部風險特征提取、全局風險信息聚合和時序風險演變分析，實現護理風險的精準識別和預警。
5、作為本專利技術所述基于知識圖譜的護理風險干預決策方法的一種優選方案，其中，所述多源護理數據包括護理文本數據、患者生理指標數據和專家知識庫數據；所述護理文本數據包括護理記錄、醫囑執行記錄、護理評估記錄、護理交接班記錄、護理不良事件記錄以及護理質量監控記錄；所述患者生理指標數據包括體溫、血壓、心率、呼吸頻率、血氧飽和度、血糖、體重、排尿量、排便次數以及意識狀態的實時監測數據；所述專家知識庫數據包括標準護理規范、專家經驗總結、護理案例庫、護理指南、護理技術操作規程、護理質量評價標準以及護理風險預警規則；對所述護理文本數據進行分詞和醫學實體標注，通過標注函數處理每個詞元，表示為：
6、；
7、其中，表示輸入的詞元，表示第1個位置的標注類別，表示第2個位置的標注類別，表示第個位置的標注類別，包括"疾病"、"癥狀"、"治療"、"檢查"、"藥品"、"手術"、"器械"、"護理措施"、"生命體征"、"異常事件"、"風險等級"、"護理結局"、"護理時間"、"護理人員"及"護理部位"的醫學實體類型；生成初始護理知識實體集，表示為：
8、；
9、其中，表示初始護理知識實體集，表示第1個護理知識實體，表示第2個護理知識實體，表示第個護理知識實體，為實體總數；
10、每個實體都包含實體名稱、實體類型、實體出現位置、實體頻次以及實體時間戳。
11、作為本專利技術所述基于知識圖譜的護理風險干預決策方法的一種優選方案，其中，基于所述初始護理知識實體集構建特征向量矩陣，通過上下文窗口提取語義特征，并引入醫學領域知識約束，用于改進模型，計算每個實體的實體語義相似度，表示為：
12、；
13、其中，和分別表示實體和的特征向量，表示向量范數；
14、將所有實體對之間的語義相似度組織成矩陣形式，構建一個×維的矩陣，即實體語義關聯度矩陣；
15、加入醫學領域知識約束項優化目標函數改進模型，表示為：
16、；
17、其中，為原始損失函數，為醫學知識約束對集合，為平衡參數，表示總的損失函數；
18、將實體語義關聯度矩陣輸入到邊際注意力網絡中，通過注意力機制自適應學習實體間的重要性權重，計算得到護理知識實體間的初始關聯權重矩陣；
19、基于所述初始關聯權重矩陣建立時序圖卷積模型，通過結合時間信息和圖結構信息捕捉知識演化特征，所述時序圖卷積模型的特征提取公式表示為：
20、；
21、其中，，為添加自環后的鄰接矩陣，為原始鄰接矩陣；為維單位矩陣，表示第層的節點特征矩陣，表示第層的節點特征矩陣，為對應的度矩陣，表示第層的可學習權重矩陣，表示激活函數，為時間編碼矩陣；
22、進一步的，時間編碼矩陣中的元素表示為：
23、；
24、其中，表示時間編碼矩陣的第行列元素，為節點對應的時間戳，為頻率參數，為相位參數；
25、從護理文書中直接提取實體的原始特征，形成初始特征矩陣，將初始特征矩陣輸入至時序圖卷積模型進行特征提取并與時間編碼矩陣進行時序卷積，得到經過時序圖卷積模型處理后的輸出特征矩陣；
26、將所述輸出特征矩陣輸入到命名實體識別模塊，命名實體識別模塊采用雙向長短時記憶網絡結構，通過前向和后向信息流提升實體識別準確率；
27、雙向長短時記憶網絡的最終輸出層采用條件隨機場進行序列標注，表示為：
28、；
29、其中，表示在給定輸入序列條件下，輸出標注序列的條件概率，為歸一化因子，表示勢函數，計算當前標注和前一個標注的轉移概率，表示序列長度，表示時刻的標注，表示時刻的標注，表示輸入序列；
30、通過進行序列標注，從文本中識別出新的實體，新識別的實體會補充到原有的護理知識實體集中，形成新增護理知識實體集。
31、作為本專利技術所述基于知識圖譜的護理風險干預決策方法的一種優選方案，其中，基于所述初始護理知識實體集、新增護理知識實體集和初始關聯權重矩陣構建初始知識圖譜，其中節點集，表示護理知識實體；所構建的初始知識圖譜滿足連通性約束：
32、；<本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于知識圖譜的護理風險干預決策方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的基于知識圖譜的護理風險干預決策方法，其特征在于，所述多源護理數據包括護理文本數據、患者生理指標數據和專家知識庫數據；
3.如權利要求2所述的基于知識圖譜的護理風險干預決策方法，其特征在于，基于所述初始護理知識實體集構建特征向量矩陣，通過上下文窗口提取語義特征，并引入醫學領域知識約束，用于改進模型，計算每個實體的實體語義相似度，表示為：
4.如權利要求3所述的基于知識圖譜的護理風險干預決策方法，其特征在于，基于所述初始護理知識實體集、新增護理知識實體集和初始關聯權重矩陣構建初始知識圖譜，其中節點集，表示護理知識實體；
5.如權利要求4所述的基于知識圖譜的護理風險干預決策方法，其特征在于，將所述初始知識圖譜的實體節點數量、實體間關系權重及圖譜稠密度映射為狀態向量，表示為：
6.如權利要求5所述的基于知識圖譜的護理風險干預決策方法，其特征在于，基于優化后的知識圖譜，構建多層次風險表征模型，包括注意力層、知識融合層、圖神經網絡層、特征聚合層以及預測
7.如權利要求6所述的基于知識圖譜的護理風險干預決策方法，其特征在于，所述知識融合層通過結合臨床專家評分集合對關聯強度進行調整：
8.基于知識圖譜的護理風險干預決策系統，基于權利要求1~7任一所述的基于知識圖譜的護理風險干預決策方法，其特征在于，包括：
...【技術特征摘要】
1.基于知識圖譜的護理風險干預決策方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的基于知識圖譜的護理風險干預決策方法，其特征在于，所述多源護理數據包括護理文本數據、患者生理指標數據和專家知識庫數據；
3.如權利要求2所述的基于知識圖譜的護理風險干預決策方法，其特征在于，基于所述初始護理知識實體集構建特征向量矩陣，通過上下文窗口提取語義特征，并引入醫學領域知識約束，用于改進模型，計算每個實體的實體語義相似度，表示為：
4.如權利要求3所述的基于知識圖譜的護理風險干預決策方法，其特征在于，基于所述初始護理知識實體集、新增護理知識實體集和初始關聯權重矩陣構建初始知識圖譜，其中節點集，表示護理知識實體；...
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。