一种基于大数据的医院信息管理方法及系统与流程

本发明涉及大数据分析，尤其涉及一种基于大数据的医院信息管理方法及系统。

背景技术：

1、大数据分析是一门涵盖多个领域的技术，旨在从庞大的数据集中提取、分析和挖掘有价值的信息，以帮助做出决策、预测趋势、优化流程等。在医院信息管理中，大数据分析被用于处理和分析医疗数据，以提高医疗服务的质量、效率和安全性。

2、其中，基于大数据的医院信息管理方法是指利用大数据分析技术来管理和优化医院内部的信息流程和资源。其主要目的是提供更好的患者护理、管理医院资源、提高医疗决策的准确性，以及降低成本和风险。为达成这些目标，这种方法通常包括数据收集与整合，数据分析与挖掘，医疗决策支持，以及质量控制和安全性监测等步骤。医院会整合各种类型的医疗数据，并利用大数据分析工具和算法对其进行深度分析，以提取有关患者健康和医疗过程的洞察。这有助于管理人员和医生更好地做出决策，监测医疗服务的质量和安全性，最终提高医疗服务的质量和效率。这一领域融合了大数据技术、医疗领域知识和信息管理方法，为现代医疗体系带来了巨大的潜力和改进空间。

3、在基于大数据的医院信息管理方法的实际使用过程中，大多数现有方法对大规模临床文本数据的处理不够高效，常常依赖于传统的数据处理手段，导致数据处理效率低下，而且容易出错。此外，很少有方法能够结合时间序列分析进行资源预测，这导致医院很难提前准备资源，往往出现资源浪费或短缺的问题。在医学图像识别方面，大部分方法还依赖于人工判断，不仅效率低，而且准确性不高。而且，现有的个性化医疗路径规划大都不够精准，不能满足患者的实际需求。最后，很少有方法能够结合知识图谱和区块链技术，这使得医疗数据的管理存在安全隐患，且知识体系的完整性和一致性难以保证。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于大数据的医院信息管理方法及系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于大数据的医院信息管理方法，包括以下步骤：

3、s1：基于医院的大规模临床文本数据，采用自然语言处理和深度学习算法进行数据预处理和分析，生成预处理临床文本数据集；

4、s2：基于所述预处理临床文本数据集，应用时间序列分析方法进行医院资源的使用情况预测，生成医院资源使用预测报告；

5、s3：依据所述医院资源使用预测报告，利用卷积神经网络进行医学图像的自动识别和分析，生成自动识别医学图像报告；

6、s4：参照所述自动识别医学图像报告，运用增强学习算法为患者定制个性化的医疗路径规划，形成个性化医疗路径规划方案；

7、s5：利用所述个性化医疗路径规划方案，结合知识图谱技术整合医学文献、疾病关联和药物信息，创建医疗知识图谱；

8、s6：基于所述医疗知识图谱和患者的医疗历史，采用区块链技术整合所有医疗数据，构建医疗数据一体化平台。

9、作为本发明的进一步方案，基于医院的大规模临床文本数据，采用自然语言处理和深度学习算法进行数据预处理和分析，生成预处理临床文本数据集的步骤具体为：

10、s101：基于医院临床文本数据，采用分词算法进行初步处理，生成初步分词的文本数据集；

11、s102：基于所述初步分词的文本数据集，采用词嵌入技术进行文本向量化，生成文本向量化数据集；

12、s103：基于所述文本向量化数据集，使用数据清洗算法去除无关内容，生成清洗后的文本向量数据集；

13、s104：基于所述清洗后的文本向量数据集，采用深度学习算法进行特征提取，生成预处理临床文本数据集。

14、作为本发明的进一步方案，基于所述预处理临床文本数据集，应用时间序列分析方法进行医院资源的使用情况预测，生成医院资源使用预测报告的步骤具体为：

15、s201：基于所述预处理临床文本数据集，利用描述性统计算法进行初步分析，生成描述性统计报告；

16、s202：基于所述描述性统计报告，采用趋势分析方法进行资源使用趋势预测，生成医院资源使用趋势预测；

17、s203：基于所述医院资源使用趋势预测，使用时间序列模型进行深入分析，生成医院资源深度预测报告；

18、s204：基于所述医院资源深度预测报告，应用模型优化技术优化预测精度，生成医院资源使用预测报告。

19、作为本发明的进一步方案，依据所述医院资源使用预测报告，利用卷积神经网络进行医学图像的自动识别和分析，生成自动识别医学图像报告的步骤具体为：

20、s301：基于医学图像，采用图像预处理技术进行初步处理，生成预处理医学图像数据集；

21、s302：基于所述预处理医学图像数据集，利用特征提取算法进行特征提取，生成医学图像特征数据集；

22、s303：基于所述医学图像特征数据集，应用卷积神经网络进行图像识别和分析，生成初步医学图像识别报告；

23、s304：基于所述初步医学图像识别报告，运用结果优化技术优化识别结果并生成自动识别医学图像报告。

24、作为本发明的进一步方案，参照所述自动识别医学图像报告，运用增强学习算法为患者定制个性化的医疗路径规划，形成个性化医疗路径规划方案的步骤具体为：

25、s401：基于所述自动识别医学图像报告，采用深度q网络算法，进行疾病特点学习，生成疾病特征模型；

26、s402：基于所述疾病特征模型，采用策略梯度法，进行患者特性适配，生成初步个性化医疗路径；

27、s403：基于所述初步个性化医疗路径，采用蒙特卡洛树搜索法，进行路径优化，生成优化后的个性化医疗路径；

28、s404：基于所述优化后的个性化医疗路径，采用经验回放技术，进行路径验证，生成个性化医疗路径规划方案。

29、作为本发明的进一步方案，利用所述个性化医疗路径规划方案，结合知识图谱技术整合医学文献、疾病关联和药物信息，创建医疗知识图谱的步骤具体为：

30、s501：基于所述个性化医疗路径规划方案，采用语义分析技术，进行医学文献的信息提取，生成文献知识节点；

31、s502：基于所述文献知识节点，采用关系抽取技术，进行疾病关联和药物信息整合，生成关系知识图；

32、s503：基于所述关系知识图，采用知识融合技术，进行不同来源数据的融合，生成统一医疗知识体系；

33、s504：基于所述统一医疗知识体系，采用知识图谱构建工具，进行医疗知识图谱创建，生成医疗知识图谱。

34、作为本发明的进一步方案，基于所述医疗知识图谱和患者的医疗历史，采用区块链技术整合所有医疗数据，构建医疗数据一体化平台的步骤具体为：

35、s601：基于所述医疗知识图谱，采用数据哈希技术，进行数据加密，生成加密医疗数据；

36、s602：基于所述加密医疗数据和患者的医疗历史，采用智能合约技术，进行数据交互规则设定，生成数据交互协议；

37、s603：基于所述数据交互协议，采用分布式账本技术，进行所有医疗数据的整合，生成统一医疗数据记录；

38、s604：基于所述统一医疗数据记录，采用点对点通讯技术，进行数据的传输和共享，生成医疗数据一体化平台。

39、一种基于大数据的医院信息管理系统用于执行上述基于大数据的医院信息管理方法，所述基于大数据的医院信息管理系统包括文本处理模块、资源预测模块、图像识别模块、路径规划模块、知识图谱构建模块、数据整合模块。

40、作为本发明的进一步方案，所述文本处理模块基于医院的临床文本数据，采用自然语言处理和深度学习算法，生成预处理临床文本数据集；

41、所述资源预测模块基于预处理临床文本数据集，应用时间序列分析方法，生成医院资源使用预测报告；

42、所述图像识别模块基于医学图像，利用卷积神经网络进行识别，生成自动识别医学图像报告；

43、所述路径规划模块基于自动识别医学图像报告，运用增强学习算法，生成个性化医疗路径规划方案；

44、所述知识图谱构建模块基于个性化医疗路径规划方案，结合知识图谱技术整合，生成医疗知识图谱；

45、所述数据整合模块基于医疗知识图谱和患者的医疗历史，采用区块链技术，生成医疗数据一体化平台。

46、作为本发明的进一步方案，所述文本处理模块包括分词子模块、文本向量化子模块、数据清洗子模块、文本特征提取子模块；

47、所述资源预测模块包括描述性统计子模块、趋势分析子模块、深度预测子模块、模型优化子模块；

48、所述图像识别模块包括图像预处理子模块、图像特征提取子模块、卷积神经网络子模块、结果优化子模块；

49、所述路径规划模块包括疾病学习子模块、患者适配子模块、路径优化子模块、路径验证子模块；

50、所述知识图谱构建模块包括语义分析子模块、关系整合子模块、知识融合子模块、图谱创建子模块；

51、所述数据整合模块包括数据加密子模块、交互规则子模块、数据整合子模块、数据传输子模块。

52、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

53、本发明中，通过自然语言处理和深度学习的融合，能够更加高效和准确地处理大规模临床文本数据，从而大大提高数据预处理的质量和速度。应用时间序列分析对医院资源的使用情况进行预测，使医院可以更加合理地调配资源，提高医疗服务质量。结合卷积神经网络自动识别医学图像，不仅提高了医学图像分析的准确性，还减少了人为判断的错误率。而通过增强学习为患者定制的个性化医疗路径规划，使患者得到更加精准和个性化的治疗方案，提高治疗效果。结合知识图谱和区块链技术，不仅为医疗工作者提供了丰富、完整的医疗知识体系，还确保了医疗数据的安全和一致性。