本發(fā)明涉及模型構(gòu)建，尤其涉及一種基于知識圖譜的產(chǎn)科助產(chǎn)決策模型的構(gòu)建方法。

背景技術(shù)：

1、知識圖譜（knowledge?graph）是一種通過組織和表示大量互相關(guān)聯(lián)的知識信息，形成結(jié)構(gòu)化的網(wǎng)絡(luò)圖譜的技術(shù)。它可以將信息轉(zhuǎn)化為機器可理解的形式，并展示各個實體（如人、事物、地點等）之間的關(guān)系。知識圖譜的核心特點是以圖形結(jié)構(gòu)來表達(dá)知識，其中圖中的節(jié)點代表實體或概念，邊則代表這些實體或概念之間的關(guān)系。知識圖譜的主要功能包括：將復(fù)雜的信息（如文本、數(shù)據(jù)庫等）以結(jié)構(gòu)化形式呈現(xiàn)，使其更容易進行處理和理解；通過揭示實體之間的關(guān)系，幫助用戶在不同概念之間建立聯(lián)系，形成更豐富的上下文；知識圖譜可以幫助機器更好地理解自然語言的語義，從而提高搜索、推薦和問題回答等應(yīng)用的效果。產(chǎn)科助產(chǎn)決策模型是一種基于臨床數(shù)據(jù)和醫(yī)學(xué)知識，幫助醫(yī)生在產(chǎn)科中做出最優(yōu)助產(chǎn)決策的智能系統(tǒng)。它通過綜合考慮孕婦的健康狀況、胎兒的狀態(tài)、產(chǎn)程的進展等多種因素，為助產(chǎn)過程提供支持，幫助醫(yī)生判斷是選擇自然分娩、助產(chǎn)手術(shù)（如剖宮產(chǎn)）、或使用輔助工具（如產(chǎn)鉗、吸引器），以及應(yīng)對產(chǎn)程中的緊急情況。

2、傳統(tǒng)的基于知識圖譜的產(chǎn)科助產(chǎn)決策模型的構(gòu)建方法往往存在以下問題：每位孕婦的情況都是獨特的，可能同時存在多種風(fēng)險因素（如高齡初產(chǎn)、妊娠期糖尿病、多胎妊娠等）；如何在知識圖譜中準(zhǔn)確表示這些復(fù)雜的個體特征，并設(shè)計能夠綜合評估多重風(fēng)險因素的模型，是一個重大挑戰(zhàn)。這可能需要結(jié)合機器學(xué)習(xí)技術(shù)來處理高維特征空間，同時保持模型的可解釋性。產(chǎn)科助產(chǎn)決策涉及的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)不僅包括文本信息，還包含圖像數(shù)據(jù)（如超聲波圖像）、時序數(shù)據(jù)（如胎心監(jiān)護數(shù)據(jù)）等多模態(tài)數(shù)據(jù)；將這些不同類型的數(shù)據(jù)融合進統(tǒng)一的知識圖譜中，以進行綜合的助產(chǎn)決策支持，是技術(shù)上相當(dāng)困難的一個領(lǐng)域。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、基于此，本發(fā)明有必要提供一種基于知識圖譜的產(chǎn)科助產(chǎn)決策模型的構(gòu)建方法，以解決至少一個上述技術(shù)問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，一種基于知識圖譜的產(chǎn)科助產(chǎn)決策模型的構(gòu)建方法，包括以下步驟：

3、步驟s1：對待產(chǎn)孕婦進行多維度信息采集，獲取個體化數(shù)據(jù)，其中多維度信息包括病歷文本、實驗室檢查結(jié)果、超聲圖像以及胎心監(jiān)護數(shù)據(jù)；對個體化數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化以及結(jié)構(gòu)化處理，生成標(biāo)準(zhǔn)化多模態(tài)數(shù)據(jù)集；

4、步驟s2：根據(jù)預(yù)設(shè)的產(chǎn)科領(lǐng)域本體模型對標(biāo)準(zhǔn)化多模態(tài)數(shù)據(jù)集進行實體識別以及關(guān)系抽取處理，從而得到初始知識圖譜；并對初始知識圖譜進行基于先驗知識的圖譜擴展，從而得到多模態(tài)知識圖譜；

5、步驟s3：根據(jù)多模態(tài)知識圖譜構(gòu)建待產(chǎn)孕婦的個體特征向量，并進行基于圖嵌入的低維向量空間映射，從而得到個體特征低維向量；根據(jù)個體特征低維向量進行基于隨機森林的風(fēng)險預(yù)測模型訓(xùn)練，并添加注意力機制層，從而得到個體化風(fēng)險評估模型；

6、步驟s4：根據(jù)產(chǎn)科領(lǐng)域本體模型以及多模態(tài)知識圖譜進行基于文本以及圖像的數(shù)據(jù)接口設(shè)計，并利用數(shù)據(jù)接口對多模態(tài)知識圖譜進行動態(tài)更新，從而得到動態(tài)更新知識圖譜，其中數(shù)據(jù)接口包括數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、數(shù)據(jù)融合模塊、圖譜更新模塊以及版本控制模塊；

7、步驟s5：利用個體化風(fēng)險評估模型對動態(tài)更新知識圖譜進行多版本的風(fēng)險評估，從而得到風(fēng)險評估時序數(shù)據(jù)；通過個體化風(fēng)險評估模型的注意力機制層進行關(guān)鍵風(fēng)險因素識別，從而得到關(guān)鍵風(fēng)險因素數(shù)據(jù)；

8、步驟s6：根據(jù)關(guān)鍵風(fēng)險因素數(shù)據(jù)對風(fēng)險評估時序數(shù)據(jù)進行關(guān)鍵風(fēng)險因素趨勢分析，并進行患者個體特征的泛映射，得到風(fēng)險因素-個體特征映射數(shù)據(jù)，從而輔助醫(yī)生決策。

9、本發(fā)明通過多維度信息采集，能夠全面而準(zhǔn)確地獲取待產(chǎn)孕婦的健康狀況，為后續(xù)分析奠定基礎(chǔ)；標(biāo)準(zhǔn)化和結(jié)構(gòu)化處理使得不同來源的數(shù)據(jù)可以以統(tǒng)一的格式進行整合，從而提升數(shù)據(jù)的可用性和分析效率。生成的標(biāo)準(zhǔn)化多模態(tài)數(shù)據(jù)集為后續(xù)的知識圖譜構(gòu)建提供了可靠的輸入，提高了數(shù)據(jù)的一致性和可比較性。通過實體識別和關(guān)系抽取，能夠從標(biāo)準(zhǔn)化多模態(tài)數(shù)據(jù)集中提取出關(guān)鍵的醫(yī)療實體（如癥狀、病歷、檢查結(jié)果等）及其相互關(guān)系，形成初步的知識圖譜；基于先驗知識的圖譜擴展進一步豐富了知識圖譜的信息內(nèi)容，使其能夠更好地反映實際臨床場景，從而支持更加復(fù)雜的知識推理和決策分析。構(gòu)建個體特征向量使得待產(chǎn)孕婦的健康信息能夠以向量形式表達(dá)，便于計算和分析；低維向量空間映射簡化了數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，使得后續(xù)的風(fēng)險預(yù)測模型更高效。利用隨機森林算法進行風(fēng)險預(yù)測，結(jié)合注意力機制，能夠更加精準(zhǔn)地識別影響風(fēng)險的關(guān)鍵因素，形成個體化風(fēng)險評估模型，幫助醫(yī)生做出更為精準(zhǔn)的臨床決策。設(shè)計數(shù)據(jù)接口使得多模態(tài)知識圖譜能夠與外部數(shù)據(jù)源實時對接，保持信息的時效性和準(zhǔn)確性。動態(tài)更新知識圖譜能夠反映最新的臨床信息和研究成果，為臨床決策提供最新的數(shù)據(jù)支持；各個模塊的設(shè)計確保了數(shù)據(jù)處理的規(guī)范性和一致性，提升了系統(tǒng)的可維護性和擴展性。多版本的風(fēng)險評估可以追蹤待產(chǎn)孕婦的健康變化，及時識別潛在的風(fēng)險因素，為臨床干預(yù)提供依據(jù)。注意力機制能夠突出關(guān)鍵風(fēng)險因素，使得醫(yī)生在做決策時能夠關(guān)注到最重要的健康指標(biāo)，從而提高決策的有效性和準(zhǔn)確性。通過趨勢分析，能夠識別出風(fēng)險因素隨時間變化的規(guī)律，幫助醫(yī)生預(yù)測未來的健康風(fēng)險；風(fēng)險因素與個體特征的映射關(guān)系能夠使醫(yī)生更好地理解患者的獨特情況，制定個性化的干預(yù)措施，這一過程不僅提高了醫(yī)療服務(wù)的針對性，也加強了患者對自身健康管理的參與感和理解。

技術(shù)特征：

1.一種基于知識圖譜的產(chǎn)科助產(chǎn)決策模型的構(gòu)建方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于知識圖譜的產(chǎn)科助產(chǎn)決策模型的構(gòu)建方法，其特征在于，步驟s1包括以下步驟：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于知識圖譜的產(chǎn)科助產(chǎn)決策模型的構(gòu)建方法，其特征在于，步驟s2包括以下步驟：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于知識圖譜的產(chǎn)科助產(chǎn)決策模型的構(gòu)建方法，其特征在于，步驟s24包括以下步驟：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于知識圖譜的產(chǎn)科助產(chǎn)決策模型的構(gòu)建方法，其特征在于，步驟s3包括以下步驟：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于知識圖譜的產(chǎn)科助產(chǎn)決策模型的構(gòu)建方法，其特征在于，步驟s34包括以下步驟：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于知識圖譜的產(chǎn)科助產(chǎn)決策模型的構(gòu)建方法，其特征在于，步驟s4包括以下步驟：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于知識圖譜的產(chǎn)科助產(chǎn)決策模型的構(gòu)建方法，其特征在于，步驟s5包括以下步驟：

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于知識圖譜的產(chǎn)科助產(chǎn)決策模型的構(gòu)建方法，其特征在于，步驟s52包括以下步驟：

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的基于知識圖譜的產(chǎn)科助產(chǎn)決策模型的構(gòu)建方法，其特征在于，步驟s6包括以下步驟：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及模型構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于知識圖譜的產(chǎn)科助產(chǎn)決策模型的構(gòu)建方法。該方法包括以下步驟：對待產(chǎn)孕婦進行多維度信息采集，獲取個體化數(shù)據(jù)，其中多維度信息包括病歷文本、實驗室檢查結(jié)果、超聲圖像以及胎心監(jiān)護數(shù)據(jù)；對個體化數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化以及結(jié)構(gòu)化處理，生成標(biāo)準(zhǔn)化多模態(tài)數(shù)據(jù)集；根據(jù)預(yù)設(shè)的產(chǎn)科領(lǐng)域本體模型對標(biāo)準(zhǔn)化多模態(tài)數(shù)據(jù)集進行實體識別以及關(guān)系抽取處理，從而得到初始知識圖譜；并對初始知識圖譜進行基于先驗知識的圖譜擴展，從而得到多模態(tài)知識圖譜。本發(fā)明通過注意力機制和決策支持界面，增強了模型的可解釋性，有助于醫(yī)生理解和信任決策建議。

技術(shù)研發(fā)人員：蔣艷瓊,宋惠平,李誠
受保護的技術(shù)使用者：常德市第一人民醫(yī)院
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19