申请/专利权人：湖北福鑫科创信息技术有限公司

申请日：2024-03-13

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN117936114B

主分类号：G16H50/70

分类号：G16H50/70;G16H10/60;G16H15/00;G16H50/30

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明公开了基于大语言模型的电子病历智能化分析与优化系统，涉及智慧医疗领域，解决了传统电子病历中内容通常以文本和数字的形式进行呈现，缺乏对患者症状进行进一步分析的问题，所述优化系统包括数据获取模块、数据分析模块、数据处理模块以及病历优化模块，其中，数据获取模块获取患者基础数据，数据分析模块对患者基础数据进行分析，得到患者分析数据，数据处理模块通过对患者基础数据和患者分析数据进行处理，得到症状处理数据，病历优化模块根据患者分析数据和症状处理数据对电子病历进行优化，本发明通过图形直观呈现患者症状变化，并通针对不同患者制定针对性的治疗建议，实现对电子病历的分析优化。

主权项：1.基于大语言模型的电子病历智能化分析与优化系统，其特征在于，包括：数据获取模块：用于分别获取患者年龄数值、患者年龄区间数据以及患者临床诊断，得到病历数据，获取问诊轮数数据、第一临床症状数据至第m临床症状数据以及症状持续时间数据，得到问诊数据，获取患者BMI数值和患者体脂率数值，得到检查数据，将病历数据、问诊数据以及检查数据定义为患者基础数据；数据分析模块：用于对患者基础数据进行分析并计算患者体质参考数值，对患者体质参考数值进行阈值划分，得到患者身体素质分级数据和非常规症状数据，并将患者身体素质分级数据和非常规症状数据定义为患者分析数据；数据处理模块：分别对患者基础数据和患者分析数据进行处理，得到症状变化折线图、图表分析数据和患者症状复杂性分级数据，并将症状变化折线图、图表分析数据以及患者症状复杂性分级数据定义为症状处理数据；病历优化模块：根据患者分析数据和症状处理数据对电子病历进行优化，通过症状变化折线图对患者症状进行可视化呈现，使用图表分析数据对症状变化折线图进行解释，根据患者症状复杂性分级数据和患者身体素质分级数据提供治疗建议；还包括数据库；所述数据获取模块包括病历单元、问诊单元、检查单元；数据库中存储的数据包括患者年龄基准数值、第一患者年龄偏差阈值、第二患者年龄偏差阈值、第三患者年龄偏差阈值、第四患者年龄偏差阈值；病历单元获取病历数据；问诊单元获取问诊数据，具体如下：问诊单元通过问诊获取患者上一年度累计患病次数和病程平均持续时间，将患者上一年度累计患病次数和病程平均持续时间定义为上一年度患病记录，并将其存储至数据库；通过第一轮问诊获取患者的病症开始时间、临床症状数量；其中，第一轮问诊对临床症状数据的获取过程具体如下：通过第一轮问诊获取患者的临床症状数量，并将患者不同的临床症状分别标记为第一临床症状至第n临床症状，分别对第一临床症状至第n临床症状的症状名称进行获取，将临床症状数量和症状名称定义为第一临床症状数据；并分别对第一临床症状持续时间至第n临床症状持续时间进行获取，得到症状持续时间数据；通过第二轮问诊获取患者的临床症状数量和症状名称，并将其标记为第二临床症状数据；通过第三轮问诊获取患者的临床症状数量和症状名称，并将其标记为第三临床症状数据；通过第m轮问诊获取患者的临床症状数量和症状名称，并将其标记为第m临床症状数据；将第一轮问诊至第m轮问诊定义为问诊轮数数据；将问诊轮数数据、第一临床症状数据至第m临床症状数据以及症状持续时间数据定义为问诊数据；检查单元获取体质数据，具体如下：检查单元包括身高测量仪和体脂秤；通过身高测量仪对患者身高数值进行获取，通过体脂秤对患者体重数值进行获取；将患者身高数值和患者体重数值通过计算得到患者BMI数值；使用体脂秤对患者体脂率数值进行获取；将患者BMI数值和患者体脂率数值定义为体质数据；将病历数据、问诊数据和体质数据定义为患者基础数据；所述数据分析模块包括体质分析单元和症状分析单元；数据分析模块根据患者基础数据获取病历数据、问诊数据和体质数据；数据库中存储的数据还包括患者BMI基准数值、患者体脂率基准数值、第一患者体质参考阈值和第二患者体质参考阈值；体质分析单元对患者进行体质分析，得到患者身体素质分级数据；症状分析单元对患者进行症状分析，得到非常规症状数据；将患者身体素质分级数据和非常规症状数据定义为患者分析数据；所述体质分析单元对患者进行体质分析，具体如下：通过数据库获取患者上一年度患病记录；若患者上一年度存在患病记录，判断患者处于第一体质分析区间，若患者上一年度不存在患病记录，判断患者处于第二体质分析区间；当患者处于第一体质分析区间，获取患者体质参考数值的过程具体如下：通过患者历史患病记录获取患者上一年度累计患病次数和病程平均持续时间；将患者年龄区间数据、患者上一年度累计患病次数和病程平均持续时间通过计算得到第一患者体质参考数值；当患者处于第二体质分析区间，获取患者体质参考数值的过程具体如下：根据患者基础数据获取患者年龄区间数据，根据体质数据获取患者BMI数值和患者体脂率数值；通过数据库分别获取患者BMI基准数值、患者体脂率基准数值；将患者年龄区间数据、患者BMI基准数值、患者体脂率基准数值、患者BMI数值和患者体脂率数值通过计算得到第二患者体质参考数值；获取第一患者体质参考阈值和第二患者体质参考阈值，将第一患者体质参考数值与第一患者体质参考阈值进行数值比对，若第一患者体质参考数值大于第一患者体质参考阈值，则判断患者为身体素质虚弱患者；若第一患者体质参考数值小于等于第一患者体质参考阈值，则判断患者为身体素质康健患者；将第二患者体质参考数值与第二患者体质参考阈值进行数值比对，若第二患者体质参考数值大于第二患者体质参考阈值，判断患者为身体素质虚弱患者；若第二患者体质参考数值小于等于第二患者体质参考阈值，判断患者为身体素质康健患者；将通过患者体质参考数值与患者体质参考阈值判断得到的数据定义为患者身体素质分级数据；所述症状分析单元对患者进行症状分析，具体如下：通过问诊数据获取第一临床症状数据至第m临床症状数据；通过病历数据获取患者临床诊断；将患者临床诊断作为关键字进行大语言模型检索，获取患者临床病症对应的常见症状，得到常见症状数据；将常见症状数据分别与第一临床症状数据至第m临床症状数据进行文本比对，将文本比对相同的症状判断为常规临床症状，将文本比对不相同的症状判断为非常规临床症状；分别获取第一临床症状数据对应的非常规临床症状的数量值至第m临床症状数据对应的非常规临床症状的数量值；由第一临床症状数据对应的非常规临床症状的数量值得到第一非常规症状数值；……由第m临床症状数据对应的非常规临床症状的数量值得到第m非常规症状数值；将第一非常规症状数值至第m非常规症状数值定义为非常规症状数据；所述数据处理模块包括折线图单元、图表分析单元和症状复杂性单元；折线图单元根据患者基础数据和患者分析数据建立症状变化折线图；图表分析单元对症状变化折线图进行分析，具体如下：获取症状变化折线图，在症状变化折线图建立临床症状数值基准线和非常规症状数值基准线；根据临床症状数量值基准线和临床症状数量折线进行临床症状区间判断，具体如下：当临床症状数量折线位于临床症状数量值基准线上方，判断为第一临床症状区间；当临床症状数量折线位于临床症状数量值基准线下方，判断为第二临床症状区间；根据非常规症状数值基准线和非常规症状折线进行临床症状区间判断，具体如下：当非常规症状折线位于非常规症状数值基准线上方，判断为第一非常规症状区间；当非常规症状折线位于非常规症状数值基准线下方，判断为第二非常规症状区间；将上述区间判断结果定义为图表分析数据；症状复杂性单元进行患者症状复杂性判断，得到患者症状复杂性分级数据；将症状变化折线图、图表分析数据和患者症状复杂性分级数据定义为症状处理数据；所述症状复杂性单元进行患者症状复杂性判断，具体如下：数据库中存储的数据还包括患者症状复杂性参考阈值；通过患者基础数据获取症状持续时间数据；根据症状持续时间数据分别获取第一临床症状至第n临床症状，并获取第一临床症状持续时间至第n临床症状持续时间；将第一临床症状至第n临床症状、第一临床症状持续时间至第n临床症状持续时间通过计算得到患者症状复杂性参考值；通过数据库获取患者症状复杂性参考阈值，将患者症状复杂性参考值与患者症状复杂性参考阈值进行数值比对；若患者症状复杂性参考值大于等于患者症状复杂性参考阈值，则判断患者处于第一症状复杂性区间；若患者症状复杂性参考值小于患者症状复杂性参考阈值，则判断患者处于第二症状复杂性区间；将根据患者症状复杂性参考值与患者症状复杂性参考阈值进行数值比对的结果定义为患者症状复杂性分级数据。

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