本發(fā)明涉及診療路徑規(guī)劃，具體為基于癥狀本體推理的智能診療路徑動態(tài)規(guī)劃系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
1、當前醫(yī)療資源推薦系統(tǒng)普遍存在多維數(shù)據(jù)割裂、動態(tài)適應性不足及可視化決策支持薄弱的問題。傳統(tǒng)系統(tǒng)多依賴科室歷史治愈率或?qū)＜乙?guī)則庫進行靜態(tài)推薦，缺乏對癥狀特征、實時治療效能及空間約束的綜合分析。例如，胸痛患者可能被機械分配至心內(nèi)科，卻未考慮不同醫(yī)院急診科的響應速度或介入治療設(shè)備的可用性。
2、此外，現(xiàn)有技術(shù)中癥狀與科室的匹配多基于二維矩陣，無法表達醫(yī)院地理位置、科室協(xié)作關(guān)系等三維以上關(guān)聯(lián)；治療效果數(shù)據(jù)更新滯后，難以及時反映科室設(shè)備升級或新療法應用后的效能變化；路徑規(guī)劃以單一目標(如成本最低)為主，忽略治愈率、時間、距離等多目標博弈；可視化界面局限于二維圖表，醫(yī)生與患者難以直觀理解跨機構(gòu)資源的空間分布與優(yōu)化邏輯。這些問題導致推薦結(jié)果偏離實際需求，誤診風險增加，且無法適應醫(yī)療資源動態(tài)變化。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、針對醫(yī)療資源推薦中癥狀和科室匹配維度單一、時空約束下多目標路徑規(guī)劃低效及系統(tǒng)動態(tài)適應性不足三大核心問題；首先，傳統(tǒng)方法無法量化癥狀特征與科室專長的多維關(guān)聯(lián)；其次，跨機構(gòu)轉(zhuǎn)診路徑規(guī)劃缺乏對時間、空間與療效(治愈率/成本)的綜合優(yōu)化；最后，靜態(tài)規(guī)則庫難以及時修正因醫(yī)療技術(shù)發(fā)展或資源變動導致的推薦偏差，這些問題導致資源匹配準確率低、治療周期延長及系統(tǒng)長期性能退化。
2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了基于癥狀本體推理的智能診療路徑動態(tài)規(guī)劃系統(tǒng)，其包括癥狀?？朴成淠K、全息全景導航模塊、路徑優(yōu)化核心模塊和實時反饋模塊，其中：
3、所述癥狀?？朴成淠K通過融合癥狀本體特征向量、醫(yī)療機構(gòu)治療效能數(shù)據(jù)和?？脐P(guān)聯(lián)規(guī)則庫，生成動態(tài)醫(yī)療資源推薦參數(shù)集，所述動態(tài)醫(yī)療資源推薦參數(shù)包括多維匹配度張量和治療效能量化矩陣；
4、所述全息全景導航模塊接收所述多維匹配度張量并構(gòu)建三維醫(yī)療資源拓撲圖，其中醫(yī)院節(jié)點的空間坐標映射實際地理位置，科室連接線的光學屬性采用治療效能量化矩陣中的療效費用比值進行動態(tài)渲染；
5、所述路徑優(yōu)化核心模塊解析所述三維醫(yī)療資源拓撲圖中醫(yī)院節(jié)點的時空約束參數(shù)，基于所述治療效能量化矩陣的多目標優(yōu)化算法生成性價比最優(yōu)路徑；
6、所述實時反饋模塊采集所述性價比最優(yōu)路徑的實際執(zhí)行數(shù)據(jù)，以及根據(jù)科室連接線的光學屬性識別的熱力關(guān)鍵醫(yī)院節(jié)點，通過反向傳播算法更新治療效能量化矩陣，形成閉環(huán)優(yōu)化系統(tǒng)。
7、作為本技術(shù)方案的進一步改進，通過融合癥狀本體特征向量、醫(yī)療機構(gòu)治療效能數(shù)據(jù)和?？脐P(guān)聯(lián)規(guī)則庫，生成包含多維匹配度張量的動態(tài)醫(yī)療資源推薦參數(shù)集，多維匹配度張量用于量化癥狀、醫(yī)療機構(gòu)和科室之間的綜合匹配程度，多維匹配度張量m中每個元素mijk的計算公式如下：
8、mijk＝w1·similarity(si,rjk)+w2·tjk，其中mijk表示第i個癥狀與第j個醫(yī)療機構(gòu)的第k個科室之間的匹配度；si表示第i個癥狀特征向量；rjk表示第j個醫(yī)療機構(gòu)的第k個科室與癥狀的關(guān)聯(lián)規(guī)則；ejk表示第j個醫(yī)療機構(gòu)的第k個科室的治療效果指標；similarity(si,rjk)表示癥狀特征向量si與關(guān)聯(lián)規(guī)則rjk之間的相似度；w1和w2為權(quán)重系數(shù)，用于調(diào)整不同因素的重要性；
9、傳統(tǒng)二維矩陣(如癥狀-科室匹配表)無法表達空間分布與動態(tài)效能(科室實時治愈率)的關(guān)聯(lián)，而多維匹配度張量m用于平衡癥狀適配性與治療效能，避免推薦遠離患者或效能不足的科室。
10、作為本技術(shù)方案的進一步改進，所述三維醫(yī)療資源拓撲圖包括醫(yī)院節(jié)點和科室連接，具體構(gòu)建如下：
11、每個醫(yī)院在三維拓撲圖中表示為一個節(jié)點，作為醫(yī)院節(jié)點，每個醫(yī)院節(jié)點的空間坐標與其實際地理位置相對應；
12、在三維拓撲圖中，不同醫(yī)院節(jié)點之間以及醫(yī)院內(nèi)部的不同科室的通過連接線進行連接，科室連接線的光學屬性采用治療效能量化矩陣中的療效費用比值進行動態(tài)渲染，其中動態(tài)渲染包括顏色深度、粗細程度和透明度，通過將治療效能量化矩陣中的療效費用比值進行歸一化處理，并根據(jù)歸一化處理后的療效費用比值，對顏色深度、粗細程度和透明度進行正相關(guān)調(diào)整，正相關(guān)調(diào)整表示療效費用比值越高，則顏色深度、粗細程度和透明度越高；
13、由于二維圖表無法直觀表達空間可達性與多目標沖突，因此通過三維醫(yī)療資源拓撲圖快速識別高性價比科室和高性價比科室。
14、作為本技術(shù)方案的進一步改進，所述熱力關(guān)鍵醫(yī)院節(jié)點的識別過程具體包括：
15、根據(jù)科室連接線的光學屬性識別的熱力關(guān)鍵醫(yī)院節(jié)點，通過將科室連接線的光學屬性映射轉(zhuǎn)換為熱力值，并以每個醫(yī)院節(jié)點為中心，生成輻射狀熱力場，沿熱力場梯度方向迭代搜索，找到局部最大值點，作為熱力關(guān)鍵醫(yī)院節(jié)點；
16、所述實時反饋模塊包括更新單元，所述更新單元用于更新癥狀?？朴成淠K中的治療效能量化矩陣，具體包括：
17、通過最小化性價比最優(yōu)路徑與熱力關(guān)鍵醫(yī)院節(jié)點的偏離度，獲取路徑偏離損失和治療效能誤差，并更新治療效能量化矩陣中的治愈率curability(ejk)，更新公式如下：
18、其中l(wèi)p表示路徑偏離損失，le表示治療效能誤差；η表示學習率，用于控制參數(shù)更新的步長；表示路徑偏離損失和治療效能誤差對治愈率curability(ejk)的偏導數(shù)；
19、curability′(ejk)＝curability(ejk)-δcurability(ejk)，其中curability′(ejk)表示更新后的治療效能量化矩陣中的治愈率；
20、根據(jù)更新后的治療效能量化矩陣中的治愈率，重新計算治療效能量化矩陣e中的療效費用比值，形成閉環(huán)優(yōu)化系統(tǒng)，直到治療效能量化矩陣e的最大元素變化量小于預設(shè)安全閾值；
21、由于靜態(tài)規(guī)則庫無法適應醫(yī)療技術(shù)進步(如新療法普及)，因此通過閉環(huán)優(yōu)化，動態(tài)修正參數(shù)，即治療效能量化矩陣中的治愈率，例如科室設(shè)備升級后，實際治愈率數(shù)據(jù)觸發(fā)實時更新。
22、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：
23、通過多維匹配度張量融合癥狀本體特征向量、醫(yī)療機構(gòu)治療效能數(shù)據(jù)和?？脐P(guān)聯(lián)規(guī)則庫，顯著提升醫(yī)療資源匹配的精準性與場景適應性；三維醫(yī)療資源拓撲圖動態(tài)渲染療效費用比值，直觀呈現(xiàn)高性價比科室的空間分布與資源狀態(tài)，增強跨機構(gòu)協(xié)作的決策效率；路徑優(yōu)化模塊結(jié)合時空約束與多目標博弈，平衡治愈率、成本及可及性，生成性價比最優(yōu)路徑；實時反饋機制通過熱力關(guān)鍵節(jié)點識別與反向傳播更新，動態(tài)修正治療效能參數(shù)，即治療效能量化矩陣中的治愈率，形成閉環(huán)優(yōu)化，使系統(tǒng)持續(xù)適配醫(yī)療技術(shù)發(fā)展與資源變化，最終實現(xiàn)精準推薦、資源高效利用及系統(tǒng)自我進化的協(xié)同提升。
1.基于癥狀本體推理的智能診療路徑動態(tài)規(guī)劃系統(tǒng)，其特征在于，包括癥狀專科映射模塊(100)、全息全景導航模塊(200)、路徑優(yōu)化核心模塊(300)和實時反饋模塊(400)，其中：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于癥狀本體推理的智能診療路徑動態(tài)規(guī)劃系統(tǒng)，其特征在于，所述治療效能量化矩陣包括多個治療效果指標的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于量化不同醫(yī)療機構(gòu)及其科室的治療效果指標，治療效能量化矩陣e中的每個元素ejk表示第j個醫(yī)療機構(gòu)的第k個科室的治療效果指標。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于癥狀本體推理的智能診療路徑動態(tài)規(guī)劃系統(tǒng)，其特征在于，所述治療效能量化矩陣中的治療效果指標包括治愈率和治療成本。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于癥狀本體推理的智能診療路徑動態(tài)規(guī)劃系統(tǒng)，其特征在于，所述多維匹配度張量用于量化癥狀、醫(yī)療機構(gòu)和科室之間的綜合匹配程度，多維匹配度張量m中每個元素mijk的計算公式如下：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于癥狀本體推理的智能診療路徑動態(tài)規(guī)劃系統(tǒng)，其特征在于，所述治療效能量化矩陣中的療效費用比值的計算公式如下：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于癥狀本體推理的智能診療路徑動態(tài)規(guī)劃系統(tǒng)，其特征在于，所述三維醫(yī)療資源拓撲圖包括醫(yī)院節(jié)點和科室連接，具體構(gòu)建如下：
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于癥狀本體推理的智能診療路徑動態(tài)規(guī)劃系統(tǒng)，其特征在于，所述性價比最優(yōu)路徑的生成過程具體包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于癥狀本體推理的智能診療路徑動態(tài)規(guī)劃系統(tǒng)，其特征在于，所述實時反饋模塊(400)包括關(guān)鍵節(jié)點識別單元(401)，所述關(guān)鍵節(jié)點識別單元(401)用于采集實際執(zhí)行數(shù)據(jù)和識別熱力關(guān)鍵醫(yī)院節(jié)點，其中采集實際執(zhí)行數(shù)據(jù)的過程具體包括：
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于癥狀本體推理的智能診療路徑動態(tài)規(guī)劃系統(tǒng)，其特征在于，所述熱力關(guān)鍵醫(yī)院節(jié)點的識別過程具體包括：
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于癥狀本體推理的智能診療路徑動態(tài)規(guī)劃系統(tǒng)，其特征在于，所述實時反饋模塊(400)包括更新單元(402)，所述更新單元(402)用于更新癥狀?？朴成淠K(100)中的治療效能量化矩陣，具體包括：