本發(fā)明涉及醫(yī)療信息系統(tǒng)，具體涉及血吸蟲性肝纖維化患者早期診斷數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、血吸蟲性肝纖維化是一種由血吸蟲感染引起的慢性肝臟疾病，其特點(diǎn)是肝臟組織逐漸纖維化，可能導(dǎo)致肝硬化甚至肝功能衰竭。由于該疾病的進(jìn)展緩慢且早期癥狀不明顯，早期診斷和治療至關(guān)重要。然而，在實(shí)際臨床實(shí)踐中，診斷和治療血吸蟲性肝纖維化面臨著諸多挑戰(zhàn)；

2、近年來(lái)，隨著信息技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展，醫(yī)療領(lǐng)域也開(kāi)始引入各種先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，以提高診斷和治療的效果；例如，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)已經(jīng)被應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像分析、疾病預(yù)測(cè)等方面；然而，這些技術(shù)在血吸蟲性肝纖維化領(lǐng)域的應(yīng)用還不夠廣泛，尤其是在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和動(dòng)態(tài)評(píng)估方面的研究較少。

3、在血吸蟲性肝纖維化患者管理，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)患者的血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)患者進(jìn)行及時(shí)診斷并治療。但是，如果在對(duì)患者的血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)過(guò)程中存在數(shù)據(jù)失真，使得血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)與實(shí)際情況不符合，可能導(dǎo)致醫(yī)生對(duì)治療效果的判斷，導(dǎo)致醫(yī)生無(wú)法及時(shí)調(diào)整治療方案，從而影響患者的康復(fù)進(jìn)程；基于不準(zhǔn)確數(shù)據(jù)的患者管理計(jì)劃可能會(huì)導(dǎo)致不必要的醫(yī)療干預(yù)或延誤必要的治療。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供血吸蟲性肝纖維化患者早期診斷數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，以解決上述背景中問(wèn)題。

2、本發(fā)明的目的可以通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

3、血吸蟲性肝纖維化患者早期診斷數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，所述數(shù)據(jù)采集模塊用于獲取患者血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)，其中，血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)包括：全血細(xì)胞計(jì)數(shù)、凝血功能指標(biāo)、免疫學(xué)指標(biāo)和生化指標(biāo)；

4、數(shù)據(jù)驗(yàn)證模塊，所述數(shù)據(jù)驗(yàn)證模塊用于對(duì)患者血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)可信度進(jìn)行分析，將患者的實(shí)時(shí)血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)分別與對(duì)應(yīng)歷史血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，根據(jù)比較結(jié)果，將患者的血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)劃分為可靠數(shù)據(jù)和不可靠數(shù)據(jù)；

5、數(shù)據(jù)變化分析模塊，所述數(shù)據(jù)變化分析模塊用于當(dāng)患者血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)為可靠數(shù)據(jù)時(shí)，對(duì)患者的血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)變化情況進(jìn)行分析，計(jì)算血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的可變性偏差指數(shù)，評(píng)估患者的血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)可變性；

6、數(shù)據(jù)相關(guān)性分析模塊，所述數(shù)據(jù)相關(guān)性分析模塊用于當(dāng)患者血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)為可靠數(shù)據(jù)時(shí)，對(duì)患者的血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)中指標(biāo)的相互關(guān)系進(jìn)行分析，計(jì)算血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的邏輯偏差指數(shù)，評(píng)估患者的血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)邏輯性；

7、綜合評(píng)估模塊，所述綜合評(píng)估模塊用于將患者血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的可變性偏差指數(shù)與邏輯偏差指數(shù)進(jìn)行綜合分析，評(píng)估血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性；

8、數(shù)據(jù)劃分和應(yīng)用模塊，所述數(shù)據(jù)劃分和應(yīng)用模塊根據(jù)評(píng)估結(jié)果，將患者血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)劃分為準(zhǔn)確數(shù)據(jù)和不準(zhǔn)確數(shù)據(jù)，并將準(zhǔn)確數(shù)據(jù)發(fā)送至患者管理系統(tǒng)，并根據(jù)患者管理系統(tǒng)給出診斷和治療方案。

9、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述對(duì)患者血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的可信度進(jìn)行分析，將患者的實(shí)時(shí)血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)分別與對(duì)應(yīng)歷史血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，根據(jù)比較結(jié)果，將患者的血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)劃分為可靠數(shù)據(jù)和不可靠數(shù)據(jù)，具體包括：

10、對(duì)實(shí)時(shí)血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的歷史血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提?。?/p>

11、使用邏輯回歸模型構(gòu)建分類模型，將血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)分為可靠數(shù)據(jù)和不可靠數(shù)據(jù)；

12、其中，所述特征提取包括：均值差異特征δμi、標(biāo)準(zhǔn)差差異特征δσi和變化比特征ri；

13、構(gòu)建特征向量x＝[|δμi|，|δσi|，|ri|]；

14、構(gòu)建權(quán)重向量w＝[w1，w2，w3]；

15、其中，所述分類模型計(jì)算的公式為：

16、式中，p(x)表示血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)x屬于可靠數(shù)據(jù)的概率，w1、w2和w3分別為預(yù)設(shè)權(quán)重系數(shù)，且w1、w2和w3均大于0，b為預(yù)設(shè)常數(shù)，x為特征向量，包括均值差異、標(biāo)準(zhǔn)差差異和變化比，w為權(quán)重向量，包括w1、w2和w3，wt表示權(quán)重向量的轉(zhuǎn)置，即將列向量變?yōu)樾邢蛄浚?/p>

17、判斷可靠數(shù)據(jù)的概率p(x)是否大于等于預(yù)設(shè)閾值，若是，則記為可靠數(shù)據(jù)，若否則記為不可靠數(shù)據(jù)。

18、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述均值差異特征δμi、標(biāo)準(zhǔn)差差異特征δσi和變化比特征ri的獲取過(guò)程為：

19、對(duì)實(shí)時(shí)血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)和歷史血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的均值差異特征進(jìn)行提?。?/p>

20、其中，所述均值差異的計(jì)算公式為：δμi＝μinew-μihist；

21、式中，μinew表示實(shí)時(shí)血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)中第i項(xiàng)指標(biāo)的均值，μihist表示歷史血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)中第i項(xiàng)指標(biāo)的均值，δμi表示第i項(xiàng)指標(biāo)的均值差異，i表示第i項(xiàng)指標(biāo)；

22、對(duì)實(shí)時(shí)血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)和歷史血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差差異特征進(jìn)行提?。?/p>

23、其中，所述標(biāo)準(zhǔn)差差異的計(jì)算公式為：δσi＝σinew-σihist；

24、式中，σinew表示實(shí)時(shí)血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)中第i項(xiàng)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差，σihist表示歷史血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)中第i項(xiàng)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差，δσi表示第i項(xiàng)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差差異；

25、對(duì)實(shí)時(shí)的血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)和歷史血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的變化比特征進(jìn)行提?。?/p>

26、其中，所述變化比的計(jì)算公式為：

27、式中，ri表示第i項(xiàng)指標(biāo)的變化比；

28、其中，所述指標(biāo)表示血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)中的全血細(xì)胞計(jì)數(shù)、凝血功能指標(biāo)、免疫學(xué)指標(biāo)和生化指標(biāo)。

29、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述當(dāng)患者的血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)為可靠數(shù)據(jù)時(shí)，對(duì)患者的血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)變化情況進(jìn)行分析，計(jì)算血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的可變性偏差指數(shù)，評(píng)估患者的血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)可變性；

30、其中，所述血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的可變性偏差指數(shù)獲取過(guò)程為：

31、將患者的血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)構(gòu)建為一個(gè)時(shí)間序列，設(shè)y＝[y1，y2，......，yn]表示時(shí)間點(diǎn)t的觀測(cè)值；

32、將同一患者的多次測(cè)量血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)視為不同的時(shí)間序列，并計(jì)算它們之間的dtw距離，通過(guò)對(duì)這些距離進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)算血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的可變性偏差指數(shù)；

33、其中，所述血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的可變性偏差指數(shù)的計(jì)算公式為：

34、

35、式中，znt表示血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)可變性偏差指數(shù)，c[s][j]表示序列x與序列y之間的dtw距離。

36、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述dtw距離計(jì)算過(guò)程為：

37、定義成本矩陣，計(jì)算每一對(duì)點(diǎn)之間的歐氏距離，并構(gòu)造成本矩陣d；

38、對(duì)于兩個(gè)序列x和序列y，成本矩陣d中的元素d[s][j]表示x[s]與y[j]之間的距離；

39、其中，s表示序列x中的觀測(cè)點(diǎn)數(shù)量，s為大于0的正整數(shù)，j表示序列y中的觀測(cè)點(diǎn)數(shù)量，j為大于0的正整數(shù)；

40、使用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法填充累積距離矩陣c；

41、累積距離矩陣c的元素c[s][j]表示序列x的前s個(gè)點(diǎn)與序列y的前j個(gè)點(diǎn)之間的累積距離；

42、所述累積距離矩陣的更新規(guī)則為：

43、若s＝0或者j＝0時(shí)，c[s][j]＝d[s][j]；

44、若s≠0且j≠0時(shí)，c[s][j]＝d[s][j]+min(c[s-1][j]，c[s][j-1]，c[s-1][j-1])；

45、所述dtw距離為累積距離矩陣最后一個(gè)元素，即c[n][n]。

46、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述當(dāng)患者的血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)為可靠數(shù)據(jù)時(shí)，對(duì)患者血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)中指標(biāo)的相互關(guān)系進(jìn)行分析，計(jì)算血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的邏輯偏差指數(shù)，評(píng)估患者血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的邏輯性；

47、其中，所述血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的邏輯偏差指數(shù)獲取過(guò)程為：

48、將患者的血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)整理為一個(gè)數(shù)據(jù)矩陣e，其中每一行代表一個(gè)血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)，每一列表示一個(gè)指標(biāo)，設(shè)數(shù)據(jù)矩陣e的維度為m*q；

49、其中，m表示數(shù)據(jù)的數(shù)量，m為大于0的正整數(shù)，q表示指標(biāo)數(shù)量；

50、訓(xùn)練自編碼器的目標(biāo)是最小化輸入血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)和重構(gòu)血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)之間的誤差，使用均方誤差作為損失函數(shù)，計(jì)算邏輯偏差指數(shù)；

51、其中，所述邏輯偏差指數(shù)的計(jì)算公式為：

52、

53、式中，zq表示第q個(gè)血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化值，zyq表示第q個(gè)血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的重構(gòu)數(shù)據(jù)，‖zq-zyq‖2表示第q個(gè)血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的重構(gòu)誤差，lnt表示血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的邏輯偏差指數(shù)。

54、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述訓(xùn)練自編碼器的過(guò)程為：

55、構(gòu)建自編碼器模型，自編碼器由編碼器和解碼器組成；

56、編碼器將高維輸入數(shù)據(jù)映射到低維表示；

57、所述高維輸入數(shù)據(jù)映射到低維的計(jì)算公式為：

58、h＝f(wez+be)；

59、式中，h表示高維輸入數(shù)據(jù)映射到低維表示，f是激活函數(shù)，we是編碼器的權(quán)重矩陣，be是編碼器的偏置向量，z是數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化值；

60、通過(guò)解碼器將低維表示映射回高維空間；

61、所述將低維表示映射回高維空間的計(jì)算公式為：

62、zy＝g(wdh+bd)；

63、式中，zy表示將低維表示映射回高維空間表示，wd是解碼器的權(quán)重矩陣，bd是解碼器的偏置向量，g是激活函數(shù)，表示與編碼器的激活函數(shù)相同。

64、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述將患者血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的可變性偏差指數(shù)與患者血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的邏輯偏差指數(shù)進(jìn)行綜合分析，計(jì)算患者血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性系數(shù)，評(píng)估血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性；

65、其中，所述患者血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性系數(shù)獲取過(guò)程為：

66、將患者血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的可變性偏差指數(shù)與患者血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的邏輯偏差指數(shù)進(jìn)行歸一化處理，通過(guò)歸一化處理后的患者血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的可變性偏差指數(shù)與患者血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的邏輯偏差指數(shù)計(jì)算患者數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性系數(shù)。

67、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述根據(jù)血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性評(píng)估結(jié)果，將患者血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)劃分為準(zhǔn)確數(shù)據(jù)和不準(zhǔn)確數(shù)據(jù)，具體包括：

68、判斷血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性系數(shù)是否大于等于預(yù)設(shè)血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性系數(shù)閾值，若是，記為準(zhǔn)確數(shù)據(jù)，若否，記為不準(zhǔn)確數(shù)據(jù)。

69、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述綜合評(píng)估模塊至少還包括：

70、血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的可變性偏差指數(shù)計(jì)算單元，所述血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的可變性偏差指數(shù)計(jì)算單元用于計(jì)算血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的可變性偏差指數(shù)；

71、血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的邏輯偏差指數(shù)計(jì)算單元，所述血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的邏輯偏差指數(shù)計(jì)算單元用于計(jì)算血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的邏輯偏差指數(shù)。

72、本發(fā)明的有益效果：

73、(1)本發(fā)明通過(guò)引入先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，如邏輯回歸模型、動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整和自編碼器等，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多層次、多角度的分析，極大地提高了診斷的精確性；

74、具體來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)驗(yàn)證模塊通過(guò)對(duì)實(shí)時(shí)血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)與歷史血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的對(duì)比分析，計(jì)算均值差異、標(biāo)準(zhǔn)差差異和變化比特征，并使用邏輯回歸模型將數(shù)據(jù)分類為可靠數(shù)據(jù)和不可靠數(shù)據(jù)；這一步驟有效地排除了因操作失誤或設(shè)備故障等原因?qū)е碌漠惓?shù)據(jù)，保證了后續(xù)分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)質(zhì)量；此外，通過(guò)計(jì)算血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的可變性偏差指數(shù)和邏輯偏差指數(shù)，進(jìn)一步驗(yàn)證了數(shù)據(jù)的時(shí)間穩(wěn)定性及其內(nèi)在邏輯一致性，從而為醫(yī)生提供了一個(gè)更為可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，使診斷結(jié)果更加精準(zhǔn)；

75、(2)數(shù)據(jù)采集模塊能夠高效地獲取患者血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，保證了數(shù)據(jù)的一致性和可用性；數(shù)據(jù)變化分析模塊和數(shù)據(jù)相關(guān)性分析模塊通過(guò)動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整和自編碼器技術(shù)，能夠自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)中的異常變化和內(nèi)在關(guān)聯(lián)，為醫(yī)生提供更加直觀和易于理解的數(shù)據(jù)報(bào)告；這種智能化的數(shù)據(jù)處理方式不僅節(jié)省了大量的人力資源，也避免了人工處理血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)時(shí)可能出現(xiàn)的疏漏和錯(cuò)誤；綜合評(píng)估模塊通過(guò)計(jì)算血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性系數(shù)，將可變性偏差指數(shù)和邏輯偏差指數(shù)進(jìn)行綜合分析，為醫(yī)生提供了關(guān)于數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的量化指標(biāo)；這意味著醫(yī)生不再需要依靠主觀判斷來(lái)評(píng)估血液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)的可靠性，而是可以依賴于系統(tǒng)自動(dòng)生成的準(zhǔn)確性系數(shù)來(lái)做出決策。這種基于客觀數(shù)據(jù)的決策過(guò)程不僅提高了工作效率，也為醫(yī)療決策提供了堅(jiān)實(shí)的科學(xué)依據(jù)；數(shù)據(jù)劃分及應(yīng)用模塊能夠根據(jù)評(píng)估結(jié)果自動(dòng)將數(shù)據(jù)劃分為準(zhǔn)確數(shù)據(jù)和不準(zhǔn)確數(shù)據(jù)，并將準(zhǔn)確數(shù)據(jù)傳輸?shù)交颊吖芾硐到y(tǒng)中；這一過(guò)程不僅簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)管理流程，還為醫(yī)生提供了實(shí)時(shí)更新的患者健康狀況，使得醫(yī)生能夠隨時(shí)調(diào)閱最新的患者數(shù)據(jù)，及時(shí)調(diào)整治療方案。