本发明涉及医疗领域，具体而言，涉及一种手术时间的确定方法及装置、存储介质、电子装置。
背景技术：
膝关节由大腿骨(股骨)远端和小腿骨(胫骨)近端组成，前方是膝盖骨(髌骨)。正常膝关节各组成部分的骨表面覆盖着一层光滑、柔韧的透明软骨，使关节可以自如地活动。当膝关节发生骨性关节炎、类风湿关节炎等疾病时，关节软骨退变、剥脱，使软骨下方的骨与骨直接接触，导致严重疼痛。此外，关节还会出现畸形、骨赘形成、僵硬、日常行走及上下楼梯困难，甚至坐着或躺着时都能感到关节疼痛。如果通过服用止痛药物、减少活动量、使用拐杖等都不能有效缓解疼痛时，可考虑做人工关节置换手术。
人工膝关节置换手术通过切除磨损的软骨面，包之以一层金属表面，可有效解除疼痛，矫正畸形，帮助患者恢复日常活动，是目前治疗晚期关节炎的最有效的手段，也是20世纪骨科领域最重要的技术突破之一。近年来，随着假体材料和手术技术的突飞猛进，关节置换术后效果也显著提高，目前在国内外已得到普遍开展，美国每年约有58万例膝关节置换术。
既然人工膝关节置换手术如此有效，那是不是越早进行手术，效果也越好呢？对于大多数疾病来说，越早采用有效的治疗方法，治疗效果通常也越好。但与之不同，人工膝关节有一定的使用寿命，通常在术后15-20年左右可出现磨损、松动等问题，就像汽车轮胎行驶到一定公里数后出现了磨损，需要进行更换。此时，就要进行人工膝关节翻修手术，但翻修手术的难度较大，且术后效果也逊于第一次手术，一般仅用于少数手术失败病人。对于年轻患者，由于关节活动量较大也较剧烈，关节磨损也更快；且年轻患者的预期寿命超过假体使用寿命，这样就使翻修手术在所难免。因此，在过去很长一段时间内，大多数医生信奉“一次手术，终生得益”原则，认为进行关节置换的适当年龄应在55岁以上。结果使一些年龄55岁以下的膝关节退变病人均因“太年轻”而被拒绝实施人工膝关节置换手术。
然而，近年来，随着人工关节材料和手术技术的不断进步，人工关节的使用寿命和术后疗效都得到了显著提高。一些因类风湿性关节炎膝关节严重毁损而行人工全膝置换手术的年轻病人也获得了良好的长期疗效。在过去，缓解疼痛是膝关节置换的主要目的，但在现代生活中，患者们特别是年轻患者更加关注关节置换术后的功能，术后关节功能不但要满足日常生活需要，还要能够从事体育、休闲等活动，认为“qualityoflifeismoreimportantthanquantityoflife”(生命的质量比生命的长短更重要)。因此，只要年轻患者对术后疗效的预期合理，能够理解关节活动剧烈可加速关节磨损，并学会在体育、休闲活动中正确使用人工关节，那么，年轻患者为提高生活质量、享受丰富多彩的人生而选择人工关节置换手术是应该得到鼓励的。强调“手术年龄不能太小”和“生命质量更为重要”两派之间存在激烈争议，即现有技术中不能准确的确定进行手术时机的问题。
针对上述技术问题，相关技术中尚未提出有效的解决方案。
技术实现要素：
本发明实施例提供了一种手术时间的确定方法及装置、存储介质、电子装置，以至少解决相关技术中不能准确的确定进行手术时机的问题。
根据本发明的一个实施例，提供了一种手术时间的确定方法，包括：确定待进行手术的患者的第一临床表现数组，其中，所述第一临床表现数组包括所述待进行手术的患者在第一预定时间周期内的临床表现；确定多个已进行过手术的患者的第二临床表现数组，得到多个第二临床表现数组，其中，所述多个第二临床表现数组包括所述多个已进行过手术的患者在手术前第二预定时间周期内的临床表现，所述第一预定时间周期与所述第二预定时间周期的周期相同；将所述第一临床表现数组与所述多个已进行过手术的患者的第二临床表现数组进行匹配，确定与所述待进行手术的患者的临床表现匹配的已进行过手术的患者；确定与所述待进行手术的患者匹配的已进行过手术的患者的术后临床表现数组，其中，所述术后临床表现数组包括所述已进行过手术的患者在手术后的临床表现；根据所述术后临床表现数组确定所述待进行手术的患者的手术时间。
可选地，确定所述待进行手术的患者的第一临床表现数组包括：获取所述待进行手术的患者在所述第一预定时间周期内的临床表现；将所述待进行手术的患者的临床表现与在所述第一预定时间周期内所述待进行手术的患者的临床表现的日期进行对应记录，得到所述第一临床表现数组。
可选地，确定所述多个已进行过手术的患者的第二临床表现数组包括：获取所述第二预定时间周期内的所述多个已进行过手术的患者中的各个已进行过手术的患者的临床表现；将所述各个已进行过手术的患者的临床表现与在所述第二预定时间周期内所述各个已进行过手术的患者的临床表现的日期进行对应记录，得到各个已进行过手术的患者的临床表现数组；将所述各个已进行过手术的患者的临床表现数组集合确定所述多个已进行过手术的患者的第二临床表现数组。
可选地，将所述第一临床表现数组与所述多个已进行过手术的患者的第二临床表现数组进行匹配，确定与所述待进行手术的患者的临床表现匹配的已进行过手术的患者包括：将所述第一临床表现数组分别与所述各个已进行过手术的患者的临床表现数组进行匹配，得到多个匹配数组；对所述多个匹配数组进行全局比对，确定与所述待进行手术的患者的临床表现匹配的已进行过手术的患者。
可选地，将所述第一临床表现数组分别与所述各个已进行过手术的患者的临床表现数组进行匹配包括：采用移动加权的方式将所述第一临床表现数组分别与所述各个已进行过手术的患者的临床表现数组进行匹配。
可选地，将所述多个匹配数组进行全局比较，确定与所述待进行手术的患者的临床表现匹配的已进行过手术的患者包括：按照由小到大的顺序对所述多个匹配数组中的各个匹配数组进行排序；确定达到预设值的匹配数组所对应的已进行过手术的患者为与所述待进行手术的患者的临床表现匹配的已进行过手术的患者。
可选地，确定与所述待进行手术的患者匹配的已进行过手术的患者的术后临床表现数组包括：获取第三预定时间周期内的与所述待进行手术的患者匹配的已进行过手术的患者的术后临床表现数组。
可选地，根据所述术后临床表现数组确定所述待进行手术的患者的手术时间包括：对所述术后临床表现数组进行统计和投票表决确定所述待进行手术的患者的手术时间。
可选地，确定待进行手术的患者的第一临床表现数组之后，所述方法还包括：利用所述第一临床表现数组确定所述待进行手术的患者的病情严重程度；根据所述病情严重程度对所述待进行手术的患者的病情进行等级划分，确定第一临床表现评分。
可选地，确定所述多个已进行过手术的患者的第二临床表现数组之后，所述方法还包括：利用所述多个已进行过手术的患者的第二临床表现数组确定各个已进行过手术的患者在手术前的病情严重程度；根据所述各个已进行过手术的患者在手术前的病情严重程度对所述各个已进行过手术的患者的病情进行等级划分，确定多个第二临床表现评分。
可选地，确定与所述待进行手术的患者的临床表现匹配的已进行过手术的患者包括：将所述第一临床表现评分与所述多个第二临床表现评分进行匹配，确定与所述待进行手术的患者的临床表现匹配的已进行过手术的患者。
可选地，在确定与所述待进行手术的患者匹配的已进行过手术的患者的术后临床表现数组之后，所述方法还包括：利用所述术后临床表现数组确定所述与所述待进行手术的患者匹配的已进行过手术的患者的术后病情严重程度；基于所述术后病情严重程度对所述已进行过手术的患者的病情进行等级划分，确定已进行过手术的患者的术后临床表现评分。
可选地，确定所述待进行手术的患者的手术时间包括：对所述已进行过手术的患者的术后临床表现评分进行统计和投票表决确定所述待进行手术的患者的手术时间。
根据本发明的又一个实施例，还提供一种手术时间的确定装置，包括：第一确定模块，用于确定待进行手术的患者的第一临床表现数组，其中，所述第一临床表现数组包括所述待进行手术的患者在第一预定时间周期内的临床表现；第二确定模块，用于确定多个已进行过手术的患者的第二临床表现数组，得到多个第二临床表现数组，其中，所述多个第二临床表现数组包括所述多个已进行过手术的患者在手术前第二预定时间周期内的临床表现，所述第一预定时间周期与所述第二预定时间周期的周期相同；匹配模块，用于将所述第一临床表现数组与所述多个已进行过手术的患者的第二临床表现数组进行匹配，确定与所述待进行手术的患者的临床表现匹配的已进行过手术的患者；第三确定模块，用于确定与所述待进行手术的患者匹配的已进行过手术的患者的术后临床表现数组，其中，所述术后临床表现数组包括所述已进行过手术的患者在手术后的临床表现；第四确定模块，用于根据所述术后临床表现数组确定所述待进行手术的患者的手术时间。
可选地，所述第一确定模块包括：第一获取单元，用于获取所述待进行手术的患者在所述第一预定时间周期内的临床表现；第一记录单元，用于将所述待进行手术的患者的临床表现与在所述第一预定时间周期内所述待进行手术的患者的临床表现的日期进行对应记录，得到所述第一临床表现数组。
可选地，所述第二确定模块包括：第二获取单元，用于获取所述第二预定时间周期内的所述多个已进行过手术的患者中的各个已进行过手术的患者的临床表现；第二记录单元，用于将所述各个已进行过手术的患者的临床表现与在所述第二预定时间周期内所述各个已进行过手术的患者的临床表现的日期进行对应记录，得到各个已进行过手术的患者的临床表现数组；第一确定单元，用于将所述各个已进行过手术的患者的临床表现数组集合确定所述多个已进行过手术的患者的第二临床表现数组。
可选地，所述匹配模块包括：第一匹配单元，用于将所述第一临床表现数组分别与所述各个已进行过手术的患者的临床表现数组进行匹配，得到多个匹配数组；第二确定单元，用于对所述多个匹配数组进行全局比对，确定与所述待进行手术的患者的临床表现匹配的已进行过手术的患者。
可选地，所述第一匹配单元包括：第一匹配子单元，用于采用移动加权的方式将所述第一临床表现数组分别与所述各个已进行过手术的患者的临床表现数组进行匹配。
可选地，所述第二确定单元包括：排序子单元，用于按照由小到大的顺序对所述多个匹配数组中的各个匹配数组进行排序；第一确定子单元，用于确定达到预设值的匹配数组所对应的已进行过手术的患者为与所述待进行手术的患者的临床表现匹配的已进行过手术的患者。
可选地，所述第三确定模块包括：第三获取单元，用于获取第三预定时间周期内的与所述待进行手术的患者匹配的已进行过手术的患者的术后临床表现数组。
可选地，所述第四确定模块包括：第三确定单元，用于对所述术后临床表现数组进行统计和投票表决确定所述待进行手术的患者的手术时间。
可选地，所述装置还包括：第五确定模块，用于确定待进行手术的患者的第一临床表现数组之后，利用所述第一临床表现数组确定所述待进行手术的患者的病情严重程度；第六确定模块，用于根据所述病情严重程度对所述待进行手术的患者的病情进行等级划分，确定第一临床表现评分。
可选地，所述装置还包括：第七确定模块，用于确定所述多个已进行过手术的患者的第二临床表现数组之后，利用所述多个已进行过手术的患者的第二临床表现数组确定各个已进行过手术的患者在手术前的病情严重程度；第八确定模块，用于根据所述各个已进行过手术的患者在手术前的病情严重程度对所述各个已进行过手术的患者的病情进行等级划分，确定多个第二临床表现评分。
可选地，所述匹配模块包括：第四确定单元，用于将所述第一临床表现评分与所述多个第二临床表现评分进行匹配，确定与所述待进行手术的患者的临床表现匹配的已进行过手术的患者。
可选地，所述装置还包括：第九确定模块，用于在确定与所述待进行手术的患者匹配的已进行过手术的患者的术后临床表现数组之后，利用所述术后临床表现数组确定所述与所述待进行手术的患者匹配的已进行过手术的患者的术后病情严重程度；第十确定模块，用于基于所述术后病情严重程度对所述已进行过手术的患者的病情进行等级划分，确定已进行过手术的患者的术后临床表现评分。
可选地，所述第四确定模块包括：第五确定单元，用于对所述已进行过手术的患者的术后临床表现评分进行统计和投票表决确定所述待进行手术的患者的手术时间。
根据本发明的又一个实施例，还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
根据本发明的又一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
通过本发明，由于确定了待进行手术的患者的第一临床表现数组，其中，第一临床表现数组包括待进行手术的患者在第一预定时间周期内的临床表现；以及确定了多个已进行过手术的患者的第二临床表现数组，得到多个第二临床表现数组，其中，多个第二临床表现数组包括多个已进行过手术的患者在手术前第二预定时间周期内的临床表现，第一预定时间周期与第二预定时间周期的周期相同；然后将第一临床表现数组与多个已进行过手术的患者的第二临床表现数组进行匹配，确定与待进行手术的患者的临床表现匹配的已进行过手术的患者；确定了与待进行手术的患者匹配的已进行过手术的患者的术后临床表现数组，其中，术后临床表现数组包括已进行过手术的患者在手术后的临床表现；根据术后临床表现数组确定待进行手术的患者的手术时间。因此，可以解决相关技术中的不能准确的确定进行手术时机的问题，达到准确预测进行的手术时机的效果。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是本发明实施例的一种手术时间的确定方法的移动终端的硬件结构框图；
图2是根据本发明实施例的手术时间的确定方法的流程图；
图3为本实施例中的人工膝关节置换手术时机的确定方法的流程图；
图4为本发明人工膝关节置换手术时机的确定系统的结构示意图；
图5是根据本发明实施例的手术时间的确定装置的结构框图。
具体实施方式
下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
实施例1
本申请实施例一所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。以运行在移动终端上为例，图1是本发明实施例的一种手术时间的确定方法的移动终端的硬件结构框图。如图1所示，移动终端10可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器mcu或可编程逻辑器件fpga等的处理装置)和用于存储数据的存储器104，可选地，上述移动终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述移动终端的结构造成限定。例如，移动终端10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。
存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的接入网络切片的方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至移动终端10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括移动终端10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(networkinterfacecontroller，简称为nic)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(radiofrequency，简称为rf)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
在本实施例中提供了一种接入网络切片的方法，图2是根据本发明实施例的手术时间的确定方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：
步骤s202，确定待进行手术的患者的第一临床表现数组，其中，上述第一临床表现数组包括上述待进行手术的患者在第一预定时间周期内的临床表现；
步骤s204，确定多个已进行过手术的患者的第二临床表现数组，得到多个第二临床表现数组，其中，上述多个第二临床表现数组包括上述多个已进行过手术的患者在手术前第二预定时间周期内的临床表现，上述第一预定时间周期与上述第二预定时间周期的周期相同；
步骤s206，将上述第一临床表现数组与上述多个已进行过手术的患者的第二临床表现数组进行匹配，确定与上述待进行手术的患者的临床表现匹配的已进行过手术的患者；
步骤s208，确定与上述待进行手术的患者匹配的已进行过手术的患者的术后临床表现数组，其中，上述术后临床表现数组包括上述已进行过手术的患者在手术后的临床表现；
步骤s210，根据上述术后临床表现数组确定上述待进行手术的患者的手术时间。
通过上述步骤，由于确定了待进行手术的患者的第一临床表现数组，其中，第一临床表现数组包括待进行手术的患者在第一预定时间周期内的临床表现；以及确定了多个已进行过手术的患者的第二临床表现数组，得到多个第二临床表现数组，其中，多个第二临床表现数组包括多个已进行过手术的患者在手术前第二预定时间周期内的临床表现，第一预定时间周期与第二预定时间周期的周期相同；然后将第一临床表现数组与多个已进行过手术的患者的第二临床表现数组进行匹配，确定与待进行手术的患者的临床表现匹配的已进行过手术的患者；确定了与待进行手术的患者匹配的已进行过手术的患者的术后临床表现数组，其中，术后临床表现数组包括已进行过手术的患者在手术后的临床表现；根据术后临床表现数组确定待进行手术的患者的手术时间。因此，可以解决相关技术中的不能准确的确定进行手术时机的问题，达到准确预测进行的手术时机的效果。
可选地，上述步骤的执行主体可以为终端等，但不限于此。
在一个可选的实施例中，确定上述待进行手术的患者的第一临床表现数组包括：获取上述待进行手术的患者在上述第一预定时间周期内的临床表现；将上述待进行手术的患者的临床表现与在上述第一预定时间周期内上述待进行手术的患者的临床表现的日期进行对应记录，得到上述第一临床表现数组。在本实施例中，第一预定时间周期可以是一周，也可以是一个月。可以根据不同的疾病进行设置。
在一个可选的实施例中，确定上述多个已进行过手术的患者的第二临床表现数组包括：获取上述第二预定时间周期内的上述多个已进行过手术的患者中的各个已进行过手术的患者的临床表现；将上述各个已进行过手术的患者的临床表现与在上述第二预定时间周期内上述各个已进行过手术的患者的临床表现的日期进行对应记录，得到各个已进行过手术的患者的临床表现数组；将上述各个已进行过手术的患者的临床表现数组集合确定上述多个已进行过手术的患者的第二临床表现数组。在本实施例中，第一预定时间周期和第二预定时间周期设置相同，方便进行对应比较。设置多个已进行过手术的患者，增加了预测的准确性。
在一个可选的实施例中，将上述第一临床表现数组与上述多个已进行过手术的患者的第二临床表现数组进行匹配，确定与上述待进行手术的患者的临床表现匹配的已进行过手术的患者包括：将上述第一临床表现数组分别与上述各个已进行过手术的患者的临床表现数组进行匹配，得到多个匹配数组；对上述多个匹配数组进行全局比对，确定与上述待进行手术的患者的临床表现匹配的已进行过手术的患者。在本实施例中，在多个匹配数组中选择几个与待进行手术的患者的临床表现匹配的已进行过手术的患者。增加匹配的准确性。
在一个可选的实施例中，将上述第一临床表现数组分别与上述各个已进行过手术的患者的临床表现数组进行匹配包括：采用移动加权的方式将上述第一临床表现数组分别与上述各个已进行过手术的患者的临床表现数组进行匹配。在本实施例中，匹配的方式除了移动加权的方式，还存在其他的方式。
在一个可选的实施例中，将上述多个匹配数组进行全局比较，确定与上述待进行手术的患者的临床表现匹配的已进行过手术的患者包括：按照由小到大的顺序对上述多个匹配数组中的各个匹配数组进行排序；确定达到预设值的匹配数组所对应的已进行过手术的患者为与上述待进行手术的患者的临床表现匹配的已进行过手术的患者。在本实施例中，将排序中的较小的几个值作为与待进行手术的患者的临床表现匹配的已进行过手术的患者。
在一个可选的实施例中，确定与上述待进行手术的患者匹配的已进行过手术的患者的术后临床表现数组包括：获取第三预定时间周期内的与上述待进行手术的患者匹配的已进行过手术的患者的术后临床表现数组。在本实施例中，上述中的第三预定时间周期的时间段可以根据需要进行设定。
在一个可选的实施例中，根据上述术后临床表现数组确定上述待进行手术的患者的手术时间包括：对上述术后临床表现数组进行统计和投票表决确定上述待进行手术的患者的手术时间。
在一个可选的实施例中，确定待进行手术的患者的第一临床表现数组之后，上述方法还包括：利用上述第一临床表现数组确定上述待进行手术的患者的病情严重程度；根据上述病情严重程度对上述待进行手术的患者的病情进行等级划分，确定第一临床表现评分。在本实施例中，确定第一临床表现评分是为了方便后续的匹配。
在一个可选的实施例中，确定上述多个已进行过手术的患者的第二临床表现数组之后，上述方法还包括：利用上述多个已进行过手术的患者的第二临床表现数组确定各个已进行过手术的患者在手术前的病情严重程度；根据上述各个已进行过手术的患者在手术前的病情严重程度对上述各个已进行过手术的患者的病情进行等级划分，确定多个第二临床表现评分。在本实施例中，上述中的等级划分可以是医生根据临床经验进行的划分。
在一个可选的实施例中，确定与上述待进行手术的患者的临床表现匹配的已进行过手术的患者包括：将上述第一临床表现评分与上述多个第二临床表现评分进行匹配，确定与上述待进行手术的患者的临床表现匹配的已进行过手术的患者。在本实施例中，上述中的第一临床表现评分与多个第二临床表现评分进行匹配，与第一临床表现数组与多个第二临床表现数组进行匹配，可以达到相同的技术效果。
在一个可选的实施例中，在确定与上述待进行手术的患者匹配的已进行过手术的患者的术后临床表现数组之后，上述方法还包括：利用上述术后临床表现数组确定上述与上述待进行手术的患者匹配的已进行过手术的患者的术后病情严重程度；基于上述术后病情严重程度对上述已进行过手术的患者的病情进行等级划分，确定已进行过手术的患者的术后临床表现评分。在本实施例中，上述中的术后临床表现评分与上述中的术后临床表现数组所达到的效果也是相同的。
在一个可选的实施例中，确定上述待进行手术的患者的手术时间包括：对上述已进行过手术的患者的术后临床表现评分进行统计和投票表决确定上述待进行手术的患者的手术时间。在本实施例中，具体如何对术后临床表现评分进行统计和投票表决，详见具体实施例中的描述。
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明：
下面以人工膝关节置换手术为例进行说明：
目前医生对是否进行人工膝关节置换手术主要依据主观经验来确定。本实施例提出了一种人工膝关节置换手术时机的确定方法及系统。其主要是以待进行手术患者近期一段时间的临床表现对已进行手术患者术前的临床表现进行逐段的匹配，搜索获得相似度最高的前几位患者对应的匹配段和手术日期，对各术后患者的临床表现进行统计，计算术后可能的临床效果。
本实施例提出了一种人工膝关节置换手术时机的确定方法，该方法是一种基于已进行手术患者的临床表现评分的大数据挖掘方法，该方法可用于对人工膝关节置换手术术后临床表现进行预测，从而为手术时机的选择提供决策支持。
本实施例的步骤如下：
(a)获取待进行手术患者近期一段时间(对应于上述中的第一预定时间周期)的临床表现评分(对应于上述中的第一临床表现评分)；
(b)获取所有已进行手术患者术前术后的临床表现评分(对应于上述中的第二临床表现评分)及对应记录日期；
(c)将待进行手术患者逐一与每名已进行手术患者进行匹配，记录与每名已进行手术患者匹配的程度和；
(d)对与所有已进行手术患者的匹配结果进行全局比较(对应于全局比对)，获取最相似的几名患者及其对应记录日期；
(e)以这几名最相似的患者为基础，对其术后记录日期后的临床表现评分进行统计和投票表决，从而对待进行手术患者的术后临床表现做出预测。
步骤(a)获取待进行手术患者近期一段时间的临床表现评分，具体为：获取待进行手术患者的近l个记录日的临床表现评分，形成一个数组(对应于上述中的第一临床表现数组)，记为a，a＝[a1,a2,…,ai,…al]。其中，ai代表近l-i的记录日的临床表现，a0代表当前记录日的临床表现。
步骤(b)获取所有已进行手术患者术前术后的临床表现评分及对应的记录日期，具体为：对每名患者，获取某个时间点以来，到手术日期的前l个记录日的数据，形成另一个数组(对应于上述中的第二临床表现数组)，记为bi，i＝[1,n]，bi＝[bi1,bi2,…,bij,…bik]，同时记录bij的记录日期，记为另一数组ci，i＝[1,n]，ci＝[ci1,ci2,…,cij,…cik]。其中，bij代表第i名患者j位置对应记录日期的临床表现评分，cij代表第i名患者j位置对应的记录日期。
步骤(c)将待进行手术患者逐一与每名已进行手术患者进行匹配。
匹配方法有多种，以移动加权匹配为例：匹配过程在a和bi展开，a的长度为l，bi的长度为k，k>＝l。以步长为1，循环从bi中获取长度l的临床表现评分，记为b；之后a与b进行比较，得到匹配值。匹配时首先对位置加权，位置越靠右侧的权重越大；接下来对同向性加权，同评分的位置赋予较大的权重；最后将权重乘以相应位置评分的相减绝对值，作为最终的比较距离。最后记录所有比较的匹配值的最小值和其对应的匹配日期，作为a与bi匹配的最终结果(对应于上述中的匹配数组)，记为pi，i＝[1,n]，每个pi＝[vi,di]，其中，vi代表a与bi的最小匹配值，di代表最小匹配值对应的匹配日期。
步骤(d)对与所有已进行手术患者的匹配结果进行全局比较，具体为：对数组p的pi数值从小到大进行排序，排序后获取数值最小的前t个pi及其对应的di，形成新数组mt，t＝[1,t]，mt＝[pt,dt]。为保证下一步骤统计的数据基础，t的取值一般>＝10。
步骤(e)对术后记录日期后的临床表现评分进行统计和投票表决，具体为：对于具有最小匹配值的前t名患者，每名患者获取匹配日期dt后的r个记录日的临床表现评分，形成二维数组ftr，t＝[1,…t]，r＝[1,…r]；将临床表现评分按维度进行前向累加，即新第2列值为原第1、2列的求和；新第3列值为原第1、2、3列的求和，以此类推，从而形成新的数组gtr，t＝[1,…t]，r＝[1,…r]；分别对gtr的每一列进行投票统计，确定相应术后临床表现的可能评分。可能评分的计算通过对当列的排序数值“去头去尾后取平均值”得到，如对列数值排序后，去掉前1个最大值，去掉后1个最小值，剩余的数值进行平均，该平均值将作为可能的评分。
本实施例提出了一种人工膝关节置换手术时机的确定系统，包括：
获取模块(对应于上述中的第一确定模块)，用于获取待进行手术患者近期一段时间的临床表现评分；
统计模块(对应于上述中的第二确定模块)，用于获取所有已进行手术患者术前术后的临床表现评分及对应记录日期；
匹配模块，用于将待进行手术患者逐一与每名已进行手术患者进行匹配，记录与每名已进行手术患者匹配的程度和相应记录日期；
分析模块(对应于上述中的第二确定单元)，用于对与所有已进行手术患者的匹配结果进行全局比较，获取最相似的几名患者及其对应记录日期；
预测模块(对应于上述中的第四确定模块)，用于对最相似的几名患者的术后记录日期后的临床表现评分进行统计和投票表决，从而对待进行手术患者的术后临床表现做出预测。
本实施例利用所有已进行手术患者术前术后的临床表现评分，将当前待进行手术患者与所有的已进行手术患者进行逐一的比较，搜索距离最小的多个走势，之后利用这些最相似走势的术后临床表现评分进行统计和投票表决，确定待进行手术患者术后临床表现的可能评分，从而为手术时机的选择提供决策支持。
下面结合附图对本发明作进一步详述。
图3为本实施例中的人工膝关节置换手术时机的确定方法的流程图，如图3所示，本发明方法的步骤如下：
步骤301：获取待进行手术患者近期一段时间的临床表现评分。
获取待进行手术患者的近l个记录日的临床表现评分，形成一个数组，记为a，a＝[a1,a2,…,ai,…al]。
其中，ai代表近l-i的记录日的临床表现，a0代表当前记录日的临床表现。
步骤302：获取所有已进行手术患者术前术后的临床表现评分及对应记录日期。
对每名患者，获取某个时间点以来，到手术日期的前l个记录日的数据，形成另一个数组，记为bi，i＝[1,n]，bi＝[bi1,bi2,…,bij,…bik]，同时记录bij的记录日期，记为另一数组ci，i＝[1,n]，ci＝[ci1,ci2,…,cij,…cik]。
其中，bij代表第i名患者j位置对应记录日期的临床表现评分，cij代表第i名患者j位置对应的记录日期。
步骤303：将待进行手术患者逐一与每名已进行手术患者进行匹配，记录与每名已进行手术患者匹配的程度和相应记录日期。
以移动加权匹配为例：匹配过程在a和bi展开，a的长度为l，bi的长度为k，k>＝l。
以步长为1，循环从bi中获取长度l的临床表现评分，记为b。
a与b进行比较，得到匹配值。a、b的比较过程可以灵活进行，有如下几种方式单种或多种组合进行比较：
1、相应位置的涨跌幅直接相减取绝对值；
2、对位置加权，越靠近当前交易日权值越高；
3、考虑涨跌幅的同向性加权；
4、将a、b涨跌幅归一化到[0,1]区间后进行比较；
本实施例匹配时首先对位置加权，位置越靠右侧的权重越大；接下来对同向性加权，同评分的位置赋予较大的权重；最后将权重乘以相应位置评分的相减绝对值，作为最终的比较距离。
记录所有比较的匹配值的最小值和其对应的匹配日期，作为a与bi匹配的最终结果，记为pi，i＝[1,n]，每个pi＝[vi,di]，其中，vi代表a与bi的最小匹配值，di代表最小匹配值对应的匹配日期。
步骤304：对与所有已进行手术患者的匹配结果进行全局比较，获取最相似的几名患者及其对应记录日期。
对数组p的pi数值从小到大进行排序，排序后获取数值最小的前t个pi及其对应的di，形成新数组mt，t＝[1,t]，mt＝[pt,dt]。
为保证下一步骤统计的数据基础，t的取值一般>＝10。
步骤305：以这几名最相似的患者为基础，对其术后记录日期后的临床表现评分进行统计和投票表决，从而对待进行手术患者的术后临床表现做出预测。
对于具有最小匹配值的前t名患者，每名患者获取匹配日期dt后的r个记录日的临床表现评分，形成二维数组ftr，t＝[1,…t]，r＝[1,…r]。
将临床表现评分按维度进行前向累加，即新第2列值为原第1、2列的求和；新第3列值为原第1、2、3列的求和，以此类推，从而形成新的数组gtr，t＝[1,…t]，r＝[1,…r]。
分别对gtr的每一列进行投票统计，确定相应术后临床表现的可能评分。
可能评分的计算通过对当列的排序数值“去头去尾后取平均值”得到，如对列数值排序后，去掉前1个最大值，去掉后1个最小值，剩余的数值进行平均，该平均值将作为可能的评分。
图4为本发明人工膝关节置换手术时机的确定系统的结构示意图，如图4所示，本系统包括：
获取模块(对应于上述中的第一确定模块)，用于获取待进行手术患者近期一段时间的临床表现评分；
统计模块(对应于上述中的第二确定模块)，用于获取所有已进行手术患者术前术后的临床表现评分及对应记录日期；
匹配模块，用于将待进行手术患者逐一与每名已进行手术患者进行匹配，记录与每名已进行手术患者匹配的程度和相应记录日期；
分析模块(对应于上述中的第二确定单元)，用于对与所有已进行手术患者的匹配结果进行全局比较，获取最相似的几名患者及其对应记录日期；
预测模块(对应于上述中的第四确定模块)，用于对最相似的几名患者的术后记录日期后的临床表现评分进行统计和投票表决，从而对待进行手术患者的术后临床表现做出预测。
本实施例利用大数据挖掘的优势，提供一种人工膝关节置换手术时机确定方法及系统，无需再完全依据医生的主观经验来确定。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例上述的方法。
实施例2
在本实施例中还提供了一种用于网络切片的认证装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图5是根据本发明实施例的手术时间的确定装置的结构框图，如图5所示，该装置包括：第一确定模块52、第二确定模块54、匹配模块56、第三确定模块58以及第四确定模块510，下面对该装置进行详细说明：
第一确定模块52，用于确定待进行手术的患者的第一临床表现数组，其中，上述第一临床表现数组包括上述待进行手术的患者在第一预定时间周期内的临床表现；第二确定模块54，连接至上述中的第一确定模块52，用于确定多个已进行过手术的患者的第二临床表现数组，得到多个第二临床表现数组，其中，上述多个第二临床表现数组包括上述多个已进行过手术的患者在手术前第二预定时间周期内的临床表现，上述第一预定时间周期与上述第二预定时间周期的周期相同；匹配模块56，连接至上述中的第二确定模块54，用于将上述第一临床表现数组与上述多个已进行过手术的患者的第二临床表现数组进行匹配，确定与上述待进行手术的患者的临床表现匹配的已进行过手术的患者；第三确定模块58，连接值上述中的匹配模块56，用于确定与上述待进行手术的患者匹配的已进行过手术的患者的术后临床表现数组，其中，上述术后临床表现数组包括上述已进行过手术的患者在手术后的临床表现；第四确定模块510，连接至上述中的第三确定模块58，用于根据上述术后临床表现数组确定上述待进行手术的患者的手术时间。
在一个可选的实施例中，上述第一确定模块52包括：第一获取单元，用于获取上述待进行手术的患者在上述第一预定时间周期内的临床表现；第一记录单元，用于将上述待进行手术的患者的临床表现与在上述第一预定时间周期内上述待进行手术的患者的临床表现的日期进行对应记录，得到上述第一临床表现数组。
在一个可选的实施例中，上述第二确定模块54包括：第二获取单元，用于获取上述第二预定时间周期内的上述多个已进行过手术的患者中的各个已进行过手术的患者的临床表现；第二记录单元，用于将上述各个已进行过手术的患者的临床表现与在上述第二预定时间周期内上述各个已进行过手术的患者的临床表现的日期进行对应记录，得到各个已进行过手术的患者的临床表现数组；第一确定单元，用于将上述各个已进行过手术的患者的临床表现数组集合确定上述多个已进行过手术的患者的第二临床表现数组。
在一个可选的实施例中，上述匹配模块56包括：第一匹配单元，用于将上述第一临床表现数组分别与上述各个已进行过手术的患者的临床表现数组进行匹配，得到多个匹配数组；第二确定单元，用于对上述多个匹配数组进行全局比对，确定与上述待进行手术的患者的临床表现匹配的已进行过手术的患者。
在一个可选的实施例中，上述第一匹配单元包括：第一匹配子单元，用于采用移动加权的方式将上述第一临床表现数组分别与上述各个已进行过手术的患者的临床表现数组进行匹配。
在一个可选的实施例中，上述第二确定单元包括：排序子单元，用于按照由小到大的顺序对上述多个匹配数组中的各个匹配数组进行排序；第一确定子单元，用于确定达到预设值的匹配数组所对应的已进行过手术的患者为与上述待进行手术的患者的临床表现匹配的已进行过手术的患者。
在一个可选的实施例中，上述第三确定模块58包括：第三获取单元，用于获取第三预定时间周期内的与上述待进行手术的患者匹配的已进行过手术的患者的术后临床表现数组。
在一个可选的实施例中，上述第四确定模块510包括：第三确定单元，用于对上述术后临床表现数组进行统计和投票表决确定上述待进行手术的患者的手术时间。
在一个可选的实施例中，上述装置还包括：第五确定模块，用于确定待进行手术的患者的第一临床表现数组之后，利用上述第一临床表现数组确定上述待进行手术的患者的病情严重程度；第六确定模块，用于根据上述病情严重程度对上述待进行手术的患者的病情进行等级划分，确定第一临床表现评分。
在一个可选的实施例中，上述装置还包括：第七确定模块，用于确定上述多个已进行过手术的患者的第二临床表现数组之后，利用上述多个已进行过手术的患者的第二临床表现数组确定各个已进行过手术的患者在手术前的病情严重程度；第八确定模块，用于根据上述各个已进行过手术的患者在手术前的病情严重程度对上述各个已进行过手术的患者的病情进行等级划分，确定多个第二临床表现评分。
在一个可选的实施例中，上述匹配模块56包括：第四确定单元，用于将上述第一临床表现评分与上述多个第二临床表现评分进行匹配，确定与上述待进行手术的患者的临床表现匹配的已进行过手术的患者。
在一个可选的实施例中，上述装置还包括：第九确定模块，用于在确定与上述待进行手术的患者匹配的已进行过手术的患者的术后临床表现数组之后，利用上述术后临床表现数组确定上述与上述待进行手术的患者匹配的已进行过手术的患者的术后病情严重程度；第十确定模块，用于基于上述术后病情严重程度对上述已进行过手术的患者的病情进行等级划分，确定已进行过手术的患者的术后临床表现评分。
在一个可选的实施例中，上述第四确定模块510包括：第五确定单元，用于对上述已进行过手术的患者的术后临床表现评分进行统计和投票表决确定上述待进行手术的患者的手术时间。
需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
本发明的实施例还提供了一种存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以上各步骤的计算机程序。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：u盘、只读存储器(read-onlymemory，简称为rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，简称为ram)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。
本发明的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。
可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。