本技術涉及數(shù)據(jù)處理，尤其涉及一種基于人工智能的醫(yī)療數(shù)據(jù)管理方法、系統(tǒng)及存儲介質。

背景技術：

1、現(xiàn)有的醫(yī)療數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)主要包括電子病歷系統(tǒng)、醫(yī)院信息系統(tǒng)、實驗室信息系統(tǒng)和影像歸檔和通信系統(tǒng)等。這些系統(tǒng)能夠實現(xiàn)患者信息的電子化記錄、基本的醫(yī)療數(shù)據(jù)分析和簡單的醫(yī)院資源管理。近年來，隨著人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展，一些先進的醫(yī)療機構已經(jīng)開始嘗試將這些新技術應用于醫(yī)療領域。例如，利用深度學習算法進行醫(yī)學影像輔助診斷，使用自然語言處理技術分析電子病歷，以及通過可穿戴設備和智能傳感器實時監(jiān)測患者生理指標。此外，一些醫(yī)療機構還開始探索大數(shù)據(jù)分析技術，通過對海量醫(yī)療數(shù)據(jù)的挖掘，為臨床決策提供支持。

2、然而，現(xiàn)有技術仍存在諸多不足。大多數(shù)系統(tǒng)仍然是相對獨立的，缺乏有效的數(shù)據(jù)整合和共享機制，導致信息孤島問題嚴重，難以充分利用多源異構的醫(yī)療數(shù)據(jù)。其次，現(xiàn)有系統(tǒng)普遍缺乏動態(tài)適應能力，難以根據(jù)實時情況快速調整資源配置和服務流程。第三，在個性化醫(yī)療方面，現(xiàn)有系統(tǒng)往往只能提供基于統(tǒng)計學的一般性建議，難以實現(xiàn)真正的精準醫(yī)療。第四，醫(yī)院資源優(yōu)化管理仍然主要依賴人工經(jīng)驗，缺乏智能化和自動化的決策支持工具。最后，現(xiàn)有系統(tǒng)在數(shù)據(jù)安全和隱私保護方面也面臨挑戰(zhàn)，尤其是在數(shù)據(jù)共享和跨機構協(xié)作的場景下。這些不足嚴重制約了醫(yī)療服務質量的提升和醫(yī)療資源的高效利用。

技術實現(xiàn)思路

1、本技術提供了一種基于人工智能的醫(yī)療數(shù)據(jù)管理方法、系統(tǒng)及存儲介質，用于提升基于人工智能的醫(yī)療數(shù)據(jù)管理的效率及準確率。

2、第一方面，本技術提供了一種基于人工智能的醫(yī)療數(shù)據(jù)管理方法，所述基于人工智能的醫(yī)療數(shù)據(jù)管理方法包括：對從電子病歷系統(tǒng)、醫(yī)療設備及可穿戴設備采集的多源醫(yī)療數(shù)據(jù)進行預處理，得到標準化醫(yī)療數(shù)據(jù)集；對標準化醫(yī)療數(shù)據(jù)集進行智能分類及標注，得到結構化醫(yī)療知識數(shù)據(jù)；基于所述結構化醫(yī)療知識數(shù)據(jù)構建數(shù)字孿生體，得到虛擬醫(yī)療孿生體；對所述虛擬醫(yī)療孿生體進行數(shù)據(jù)挖掘及特征提取，得到醫(yī)療分析數(shù)據(jù)；基于所述醫(yī)療分析數(shù)據(jù)，對實時采集的患者個體數(shù)據(jù)及醫(yī)院運營數(shù)據(jù)進行綜合分析，得到個性化醫(yī)療方案及資源優(yōu)化策略；通過預先采集的患者流數(shù)據(jù)對所述個性化醫(yī)療方案及資源優(yōu)化策略進行數(shù)據(jù)優(yōu)化，得到目標管理策略，其中，所述目標管理策略包括：資源調配子策略、患者管理子策略以及服務優(yōu)化子策略。

3、結合第一方面，在本技術第一方面的第一種實現(xiàn)方式中，所述對從電子病歷系統(tǒng)、醫(yī)療設備及可穿戴設備采集的多源醫(yī)療數(shù)據(jù)進行預處理，得到標準化醫(yī)療數(shù)據(jù)集，包括：-對所述多源醫(yī)療數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗，得到初始清理數(shù)據(jù)，并對所述初始清理數(shù)據(jù)進行格式一致化處理，得到統(tǒng)一格式數(shù)據(jù)；對所述統(tǒng)一格式數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)脫敏處理，得到隱私保護數(shù)據(jù)，并對所述隱私保護數(shù)據(jù)進行時間序列對齊，得到時間一致數(shù)據(jù)；對所述時間一致數(shù)據(jù)中的缺失值進行插值處理，得到完整數(shù)據(jù)集，并對所述完整數(shù)據(jù)集進行異常值檢測及處理，得到異常校正數(shù)據(jù)；對所述異常校正數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)歸一化處理，得到歸一化數(shù)據(jù)，并通過主成分分析算法對所述歸一化數(shù)據(jù)進行降維處理，得到降維數(shù)據(jù)；對所述降維數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分段及編碼，得到編碼數(shù)據(jù)；對所述編碼數(shù)據(jù)進行元數(shù)據(jù)標注及索引創(chuàng)建，得到所述標準化醫(yī)療數(shù)據(jù)集。

4、結合第一方面，在本技術第一方面的第二種實現(xiàn)方式中，所述對標準化醫(yī)療數(shù)據(jù)集進行智能分類及標注，得到結構化醫(yī)療知識數(shù)據(jù)，包括：對所述標準化醫(yī)療數(shù)據(jù)集進行多維度特征提取，得到醫(yī)療特征向量集，并對所述醫(yī)療特征向量集進行無監(jiān)督聚類分析，得到初始醫(yī)療數(shù)據(jù)類別；基于預設醫(yī)療本體對所述初始醫(yī)療數(shù)據(jù)類別進行語義映射，得到語義增強醫(yī)療數(shù)據(jù)，并對所述語義增強醫(yī)療數(shù)據(jù)進行多模態(tài)關系抽取，得到醫(yī)療實體關聯(lián)圖譜；對所述醫(yī)療實體關聯(lián)圖譜進行醫(yī)療術語標準化處理，得到規(guī)范化醫(yī)療詞匯網(wǎng)絡，并基于所述規(guī)范化醫(yī)療詞匯網(wǎng)絡構建醫(yī)療事件時序鏈，得到醫(yī)療時序關聯(lián)數(shù)據(jù)；對所述醫(yī)療時序關聯(lián)數(shù)據(jù)進行模式識別及挖掘，得到醫(yī)療管理模式庫；基于所述醫(yī)療管理模式庫對醫(yī)療決策流程進行模擬評估，得到?jīng)Q策影響指標集；將所述決策影響指標集與所述醫(yī)療時序關聯(lián)數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)融合，得到融合醫(yī)療知識圖譜；對所述融合醫(yī)療知識圖譜進行結構化處理及索引建立，得到所述結構化醫(yī)療知識數(shù)據(jù)。

5、結合第一方面，在本技術第一方面的第三種實現(xiàn)方式中，所述基于所述結構化醫(yī)療知識數(shù)據(jù)構建數(shù)字孿生體，得到虛擬醫(yī)療孿生體，包括：對所述結構化醫(yī)療知識數(shù)據(jù)進行語義分析，得到醫(yī)療實體關系網(wǎng)絡，并基于所述醫(yī)療實體關系網(wǎng)絡構建三維空間模型，得到初始虛擬醫(yī)療環(huán)境；對所述初始虛擬醫(yī)療環(huán)境進行動態(tài)參數(shù)映射，得到可交互醫(yī)療場景；對所述可交互醫(yī)療場景進行實時數(shù)據(jù)流接入，得到數(shù)據(jù)驅動型虛擬醫(yī)療模型；基于所述數(shù)據(jù)驅動型虛擬醫(yī)療模型建立多維度評估指標，得到醫(yī)療孿生評價指標集，并對所述醫(yī)療孿生評價指標集進行仿真驗證，得到孿生體運行規(guī)則集；基于所述孿生體運行規(guī)則集進行醫(yī)療流程數(shù)字映射，得到虛擬醫(yī)療運營數(shù)據(jù)；對所述虛擬醫(yī)療運營數(shù)據(jù)進行多場景測試及優(yōu)化，得到所述虛擬醫(yī)療孿生體。

6、結合第一方面，在本技術第一方面的第四種實現(xiàn)方式中，所述對所述虛擬醫(yī)療孿生體進行數(shù)據(jù)挖掘及特征提取，得到醫(yī)療分析數(shù)據(jù)，包括：對所述虛擬醫(yī)療孿生體進行時空數(shù)據(jù)分解，得到多維度醫(yī)療數(shù)據(jù)流，并對所述多維度醫(yī)療數(shù)據(jù)流進行數(shù)據(jù)清洗和標準化處理，得到規(guī)范化醫(yī)療數(shù)據(jù)集；對所述規(guī)范化醫(yī)療數(shù)據(jù)集進行時序相關性分析，得到醫(yī)療事件關聯(lián)鏈；基于所述醫(yī)療事件關聯(lián)鏈構建醫(yī)療決策樹，得到初始醫(yī)療決策規(guī)則集；對所述初始醫(yī)療決策規(guī)則集進行交叉驗證和剪枝優(yōu)化，得到精簡醫(yī)療決策規(guī)則；基于所述精簡醫(yī)療決策規(guī)則進行醫(yī)療資源利用模式挖掘，得到資源配置特征圖；對所述資源配置特征圖進行聚類分析，得到醫(yī)療資源利用效率評估指標；基于所述醫(yī)療資源利用效率評估指標構建多目標優(yōu)化函數(shù)，得到資源調配策略集；對所述資源調配策略集進行敏感性分析，得到關鍵影響因素集；基于所述關鍵影響因素集對虛擬醫(yī)療孿生體進行參數(shù)調優(yōu)，得到所述醫(yī)療分析數(shù)據(jù)。

7、結合第一方面，在本技術第一方面的第五種實現(xiàn)方式中，所述基于所述醫(yī)療分析數(shù)據(jù)，對實時采集的患者個體數(shù)據(jù)及醫(yī)院運營數(shù)據(jù)進行綜合分析，得到個性化醫(yī)療方案及資源優(yōu)化策略，包括：對所述醫(yī)療分析數(shù)據(jù)進行多維度分解，得到患者特征向量和醫(yī)院資源狀態(tài)矩陣；對所述患者特征向量進行聚類分析，得到患者分組數(shù)據(jù)，并基于所述患者分組數(shù)據(jù)構建個性化風險評估指標，得到患者風險分布圖；對所述醫(yī)院資源狀態(tài)矩陣進行動態(tài)負載分析，得到資源利用率曲線，并基于所述資源利用率曲線進行峰值預測，得到資源需求預測表；對所述患者風險分布圖和資源需求預測表進行交叉匹配，得到初始資源分配方案，并基于所述初始資源分配方案構建多約束優(yōu)化規(guī)則集，得到資源調度策略；對所述資源調度策略進行離散事件仿真，得到策略評估結果，并基于所述策略評估結果對資源調度策略進行迭代優(yōu)化，得到優(yōu)化資源配置方案；將所述優(yōu)化資源配置方案與患者個體數(shù)據(jù)進行關聯(lián)分析，得到所述個性化醫(yī)療方案及資源優(yōu)化策略。

8、結合第一方面，在本技術第一方面的第六種實現(xiàn)方式中，所述通過預先采集的患者流數(shù)據(jù)對所述個性化醫(yī)療方案及資源優(yōu)化策略進行數(shù)據(jù)優(yōu)化，得到目標管理策略，其中，所述目標管理策略包括：資源調配子策略、患者管理子策略以及服務優(yōu)化子策略，包括：對預先采集的患者流數(shù)據(jù)進行小波變換，得到多尺度時間序列分解結果；對所述多尺度時間序列分解結果進行自回歸分析，得到患者流量短期預測值；基于所述患者流量短期預測值計算各科室資源利用率，得到動態(tài)資源負載分布圖，并對所述動態(tài)資源負載分布圖進行熱點分析，得到資源瓶頸識別報告；基于所述資源瓶頸識別報告生成資源動態(tài)調配指令集，得到資源調配子策略；對預先采集的患者流數(shù)據(jù)進行隊列理論分析，得到患者等待時間分布函數(shù)，并基于所述患者等待時間分布函數(shù)構建分診優(yōu)先級規(guī)則，得到智能分診方案；將所述智能分診方案與患者個體特征數(shù)據(jù)結合，得到個性化就診路徑；基于所述個性化就診路徑構建患者引導機制，得到患者管理子策略；對所述資源調配子策略和患者管理子策略進行協(xié)同優(yōu)化，得到服務流程重構方案，并基于所述服務流程重構方案構建服務質量監(jiān)控指標，得到服務優(yōu)化子策略；將所述資源調配子策略、患者管理子策略和服務優(yōu)化子策略進行集成，得到所述目標管理策略。

9、第二方面，本技術提供了一種基于人工智能的醫(yī)療數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，所述基于人工智能的醫(yī)療數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)包括：

10、處理模塊，用于對從電子病歷系統(tǒng)、醫(yī)療設備及可穿戴設備采集的多源醫(yī)療數(shù)據(jù)進行預處理，得到標準化醫(yī)療數(shù)據(jù)集；

11、分類模塊，用于對標準化醫(yī)療數(shù)據(jù)集進行智能分類及標注，得到結構化醫(yī)療知識數(shù)據(jù)；

12、構建模塊，用于基于所述結構化醫(yī)療知識數(shù)據(jù)構建數(shù)字孿生體，得到虛擬醫(yī)療孿生體；

13、提取模塊，用于對所述虛擬醫(yī)療孿生體進行數(shù)據(jù)挖掘及特征提取，得到醫(yī)療分析數(shù)據(jù)；

14、分析模塊，用于基于所述醫(yī)療分析數(shù)據(jù)，對實時采集的患者個體數(shù)據(jù)及醫(yī)院運營數(shù)據(jù)進行綜合分析，得到個性化醫(yī)療方案及資源優(yōu)化策略；

15、優(yōu)化模塊，用于通過預先采集的患者流數(shù)據(jù)對所述個性化醫(yī)療方案及資源優(yōu)化策略進行數(shù)據(jù)優(yōu)化，得到目標管理策略，其中，所述目標管理策略包括：資源調配子策略、患者管理子策略以及服務優(yōu)化子策略。

16、本技術的第三方面提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質中存儲有指令，當其在計算機上運行時，使得計算機執(zhí)行上述的基于人工智能的醫(yī)療數(shù)據(jù)管理方法。

17、本技術提供的技術方案中，通過對多源醫(yī)療數(shù)據(jù)的預處理和標準化，實現(xiàn)了異構數(shù)據(jù)的有效整合，解決了傳統(tǒng)系統(tǒng)中信息孤島的問題，為后續(xù)的智能分析奠定了堅實的數(shù)據(jù)基礎。其次，通過對標準化醫(yī)療數(shù)據(jù)集進行智能分類和標注，得到了結構化的醫(yī)療知識數(shù)據(jù)，這不僅提高了數(shù)據(jù)的可理解性和可用性，還為醫(yī)療決策提供了更加全面和準確的信息支持?；诮Y構化醫(yī)療知識數(shù)據(jù)構建的虛擬醫(yī)療孿生體，則為醫(yī)療管理提供了一個全面、動態(tài)的數(shù)字化映射，使得醫(yī)療機構能夠在虛擬環(huán)境中進行各種模擬和預測，大大降低了決策風險。對虛擬醫(yī)療孿生體進行數(shù)據(jù)挖掘和特征提取，得到的醫(yī)療分析數(shù)據(jù)為個性化醫(yī)療方案的制定和資源優(yōu)化策略的生成提供了科學依據(jù)。這種基于深度數(shù)據(jù)分析的決策支持，顯著提高了醫(yī)療服務的精準度和資源利用的效率。通過對實時采集的患者個體數(shù)據(jù)和醫(yī)院運營數(shù)據(jù)進行綜合分析，本方法能夠生成真正個性化的醫(yī)療方案，滿足了精準醫(yī)療的需求，同時也能夠根據(jù)實時情況動態(tài)調整資源配置，提高了醫(yī)院的運營效率。特別是通過預先采集的患者流數(shù)據(jù)對個性化醫(yī)療方案和資源優(yōu)化策略進行進一步優(yōu)化，得到的目標管理策略涵蓋了資源調配、患者管理和服務優(yōu)化等多個方面，為醫(yī)院管理提供了全面的智能化解決方案。這種動態(tài)、智能的管理方式能夠有效應對醫(yī)療環(huán)境的復雜性和變動性，顯著提升醫(yī)療服務質量和患者滿意度。此外，本方法的應用還能夠降低醫(yī)療成本，減少醫(yī)療資源的浪費，為醫(yī)療機構創(chuàng)造更大的經(jīng)濟效益。本方法涉及大量敏感醫(yī)療數(shù)據(jù)的處理，在構建和實施過程中充分考慮了數(shù)據(jù)安全和隱私保護問題，采用了數(shù)據(jù)脫敏、訪問控制等多重安全措施，能夠有效保護患者隱私，提升了基于人工智能的醫(yī)療數(shù)據(jù)管理的效率及準確率。