一种基于机器学习方法的医疗行为成因分析与预测方法

本发明涉及医疗行为分析预测，具体涉及一种基于机器学习方法的医疗行为成因分析与预测方法。

背景技术：

1、千百年来，在人类社会的文明进程中都将不规范的约束作为管理实践的首要任务之一。当前人类正面临前所未有的人口老龄化程度，如何通过打击医疗不规范行为减少卫生资源浪费，维护既有公共医疗制度的尊严和功能，提高服务均等化和可及性已成为热点问题。有效的反不规范政策设计是及其复杂的，它需要深刻了解不规范行为的范围、原因和侵染模式，而人们普遍认为，医疗保健具有许多结构性和系统性特征，使其比其他经济部门更容易受到不规范风险的影响。医疗信息的不对称、卫生服务的需求不确定且缺乏弹性，以及大量分散且相互作用的利益相关者，以及与极其重要的公共角色相配套的大量公共资金的等，增加了透明化和问责的难度，这些结构性和系统性特征使其比其他公共组织更容易受到不规范风险的影响。这间接造成卫生系统不规范的问题几乎普遍存在于世界上所有国家。

2、探索医疗不规范行为成员群组内部特征变量与医疗不规范行为之间呈现出怎样的复杂关系结构；探寻影响医疗不规范行为成员规范行为风险的若干特征因素，挖掘不规范发生路径中的非线性复杂关系结构，为实施精心设计的反不规范监督措施以解决医疗领域规范风险预防难的问题。

3、鉴于此，为了克服上述技术问题，本发明据此提出了一种基于机器学习方法的医疗行为成因分析与预测方法，解决了上述技术问题。

技术实现思路

1、为了弥补现有技术的不足，本发明提出了一种基于机器学习方法的医疗行为成因分析与预测方法，通过数据采集、模型构建、模型训练和预测分析的步骤，能够提供针对医疗行为的成因分析和预测能力；具体的实现可能会有一定的差异，但整体上使用了机器学习方法来从数据中提取特征、构建模型，并进行相关预测与分析。

2、本发明所述的一种基于机器学习方法的医疗行为成因分析与预测方法，该方法步骤如下：

3、s1：采集数据：采集端中的采集模块采集医疗行为数据，并将医疗行为数据利用第一传输单元传输至预测端；

4、s2：构建模型：预测端中的第二传输单元在接收第一传输单元传输的医疗行为数据后，第二传输单元将医疗行为数据传输至模型构建模块进行构建模型；

5、s3：训练模型：预测端中的模型构建模块利用医疗行为数据进行模型的训练；

6、s4：预测分析：预测端中的预测模块在模型构建模块完成模型的训练后，会对医疗行为进行预测与分析，并导出结果。

7、优选的，所述采集模块包括图像采集单元、医疗传感单元、软件记录单元、线下采集单元和生物识别单元；采集模块中的图像采集单元、医疗传感单元、软件记录单元、线下采集单元和生物识别单元分别进行工作，图像采集单元通过安装摄像头或监控设备，记录医疗工作人员的行为，包括工作流程、操作步骤、与患者的交互等，而医疗传感单元可使用传感器监测医疗人员的活动，如员工定位传感器、手势感应传感器、脑波传感器，用于收集员工的位置信息、手势动作、身体信号等；软件记录单元利用专门的记录工具或软件，可以记录医疗工作人员的操作过程、系统交互行为、任务完成情况等，这可以通过记录鼠标点击、键盘输入、系统日志等方式实现；线下采集单元中的后台工作人员通过向医疗工作人员提供问卷、进行观察等方式，获取他们的个人经验、观点和行为描述；生物识别单元则通过采用生物特征识别技术如指纹、面部识别等，记录医疗工作人员的身份和活动。

8、优选的，所述采集端还包括预处理模块，预处理模块用于对采集模块采集的数据进行预处理，包括数据清洗和缺失值处理；采集模块完成采集后会将采集后的医疗行为数据传输至预处理模块，预处理模块对采集模块中采集到的医疗工作人员的行为数据进行处理的具体步骤可以包括以下几个方面，对采集到的原始数据进行清洗，去除异常或错误的数据点，例如漏采、重复采集、不一致数据等，并将预处理的结果实时传回至采集模块，采集模块会根据结果进行重新采集，预处理模块会检测采集模块中是否有数据的缺失，检测和处理数据中的缺失值，包括采用插值法填充缺失值、删除缺失值较多的记录等策略，从而在缺失的情况下，也会给予采集模块发出缺失指令，采集模块会根据缺失的位置进行数据的寻找或重新采集；根据实际需要，对数据进行转换或标准化，以确保数据具有可比性和一致性。

9、优选的，所述预处理模块能够对采集模块采集的数据进行过滤，并剔除不符合要求数据；此外预处理模块还对采集模块采集的数据进行噪声纠正，通过通过预处理模块进行噪声纠正，可以削减由采集设备、传感器或环境引起的噪声，提高数据准确性和可信度；在预处理模块预处理采集模块采集的医疗行为数据的最后一步骤为数据过滤，具体是根据特定的规则或阈值，对行为数据进行过滤，去除不符合要求或无关的数据，从而提取出有用的数据，在完成医疗行为数据的预处理后，会将医疗行为数据通过第一传输单元传输至第二传输单元，再有第二传输单元传输至模型构建模块。

10、优选的，在模型构建模块对模型构建前，先将医疗行为数据划分训练集和测试集，载利用机器学习算法和模型架构，根据医疗行为数据特点和预测任务进行模型构建，并对构建后的模型进行训练和评估，在利用模型构建模块构建模型前，先进行特征的选择，从预处理后的数据中选择对于目标预测有影响力的特征，可以使用特征宣纸算法，相关性分析等方法来确定相关的特征，随后将医疗行为数据组成的数据集合划分为训练集和测试集，用于模型的训练和评估，通常会采用交叉验证的方法，确保模型具有足够的泛化能力，接着选择适当的机器学习算法和模型架构，根据数据的特点和预测任务的要求构建模型，常用的模型包括逻辑回归、决策树、支持向量机、深度神经网络等，随后使用训练集对构建的模型进行训练，在训练过程中通过调整模型参数和优化算法来提高模型的性能和预测能力，最后利用测试集对训练好的模型进行评估，计算评估指标，如准确率、精确率、召回率、f1得分等，评估模型的性能，进而完成模型构建与训练的过程。

11、优选的，预测模块在模型构建模块完成模型的构建和训练后，在预测模块中输入医疗行为数据中的医疗编号和医疗人员工号后，导出对应的医疗行为成因的分析和预测结果。

12、本发明的有益效果如下：

13、1.本发明通过数据采集、模型构建、模型训练和预测分析的步骤，能够提供针对医疗行为的成因分析和预测能力；具体的实现可能会有一定的差异，但整体上使用了机器学习方法来从数据中提取特征、构建模型，并进行相关预测与分析。

14、2.本发明中预处理模块通过对对采集到的原始数据进行清洗，剔除错误、缺失或异常的数据，提高数据的质量和可靠性，预处理模块可以对不同单位或量纲的数据进行归一化，使其具有可比性，对时间数据进行标准化、对数值数据进行缩放，以便后续分析和建模。

15、3.本发明通过模型构建和训练，从而识别和预测不规范行为，帮助及时发现和纠正医疗行为中的偏差和问题，提供规范建议和指导，帮助医疗工作人员遵守行业规范和最佳实践。

技术特征：

1.一种基于机器学习方法的医疗行为成因分析与预测方法，其特征在于，该方法步骤如下：

2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习方法的医疗行为成因分析与预测方法，其特征在于：所述采集模块包括图像采集单元、医疗传感单元、软件记录单元、线下采集单元和生物识别单元。

3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习方法的医疗行为成因分析与预测方法，其特征在于：所述采集端还包括预处理模块，预处理模块用于对采集模块采集的数据进行预处理，包括数据清洗和缺失值处理。

4.根据权利要求3所述的一种基于机器学习方法的医疗行为成因分析与预测方法，其特征在于：所述预处理模块能够对采集模块采集的数据进行过滤，并剔除不符合要求数据。

5.根据权利要求4所述的一种基于机器学习方法的医疗行为成因分析与预测方法，其特征在于：在模型构建模块对模型构建前，先将医疗行为数据划分训练集和测试集，载利用机器学习算法和模型架构，根据医疗行为数据特点和预测任务进行模型构建，并对构建后的模型进行训练和评估。

6.根据权利要求5所述的一种基于机器学习方法的医疗行为成因分析与预测方法，其特征在于：预测模块在模型构建模块完成模型的构建和训练后，在预测模块中输入医疗行为数据中的医疗编号和医疗人员工号后，导出对应的医疗行为成因的分析和预测结果。

技术总结
本发明涉及医疗行为分析预测技术领域，具体涉及一种基于机器学习方法的医疗行为成因分析与预测方法，该方法步骤如下：S1：采集数据：采集端中的采集模块采集医疗行为数据，并将医疗行为数据利用第一传输单元传输至预测端；S2：构建模型：预测端中的第二传输单元在接收第一传输单元传输的医疗行为数据后，第二传输单元将医疗行为数据传输至模型构建模块进行构建模型；S3：训练模型；S4：预测分析；本发明通过数据采集、模型构建、模型训练和预测分析的步骤，能够提供针对医疗行为的成因分析和预测能力；具体的实现可能会有一定的差异，但整体上使用了机器学习方法来从数据中提取特征、构建模型，并进行相关预测与分析。

技术研发人员：赵克军,张志勇
受保护的技术使用者：合肥工业大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/22