本申請涉及數(shù)據(jù)管理，尤其涉及一種數(shù)據(jù)可視化管理系統(tǒng)。

背景技術：

1、現(xiàn)有的疾病診療方式一般是患者前往醫(yī)院問診，由醫(yī)生根據(jù)患者的入院情況進行診斷，有必要時對患者進行各類身體檢查，之后由醫(yī)生出具疾病診療方案。傳統(tǒng)的院內管理僅限于醫(yī)院掛號、收費、醫(yī)療辦公等外圍環(huán)節(jié)，即使在部分醫(yī)院應用到計算機對糖尿病管理，也僅僅是應用電子病歷系統(tǒng)記錄糖尿病患者的基本信息，沒有科學系統(tǒng)的管理流來實現(xiàn)不同癥狀的精準管理。而傳統(tǒng)的院外管理依賴于患者自身的管理能力，然而大部分患者的血糖自我管理處于較低水平、血糖監(jiān)測不及時、缺少相關指導意見，導致居家血糖患者血糖控制比較困難，進而引發(fā)各種急慢性并發(fā)癥。

2、由于糖尿病患者數(shù)量眾多，而醫(yī)院和醫(yī)生等醫(yī)療資源數(shù)量有限，導致目前糖尿病患者管理混亂，醫(yī)生收集到院內、院外患者上傳的數(shù)據(jù)沒辦法準確識別患者病癥，進行針對性診療，影響糖尿病的治療效果。

技術實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本申請實施例提供了一種數(shù)據(jù)可視化管理系統(tǒng)，通過改進數(shù)據(jù)管理能力，對海量的患者數(shù)據(jù)進行精準識別，幫助醫(yī)生迅速確定糖尿病治療方案，提升糖尿病的輔助治療。

2、本申請實施例提供了一種數(shù)據(jù)可視化管理系統(tǒng)，包括：

3、數(shù)據(jù)接收端，接收院內患者或院外患者上傳的患者數(shù)據(jù)；

4、數(shù)據(jù)分類模塊，接收患者數(shù)據(jù)，并對患者數(shù)據(jù)進行分類處理建立患者數(shù)據(jù)集；

5、處理模塊，根據(jù)患者數(shù)據(jù)集調用已訓練的輔助診療模型輸出診療推薦方案；

6、顯示端，顯示診療推薦方案。

7、本申請實施例提供的數(shù)據(jù)可視化管理系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)接收端、數(shù)據(jù)分類模塊、處理模塊和顯示端。數(shù)據(jù)可視化管理系統(tǒng)接收患者上傳患者數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)分類模塊對患者數(shù)據(jù)進行分類處理，從而建立患者數(shù)據(jù)集；然后，通過處理模塊基于患者數(shù)據(jù)集調用已訓練的輔助診療模型輸出診療推薦方案；最后，通過顯示端顯示該診療推薦方案。該系統(tǒng)通過對患者數(shù)據(jù)進行分類建立患者數(shù)據(jù)集，基于患者數(shù)據(jù)集調用已訓練的輔助診療模型輸出診療推薦方案，通過顯示端顯示該診療推薦方案，幫助醫(yī)生迅速確定糖尿病治療方案，提升糖尿病的輔助治療。其中，數(shù)據(jù)接收端可以接收院內患者和/或院外患者的患者數(shù)據(jù)，這些患者數(shù)據(jù)包括患者的基本數(shù)據(jù)，包括但不限于如年齡、性別、職業(yè)、身高、體重、腰圍和過敏史；健康數(shù)據(jù)，包括但不限于家族患病史、慢病患病情況和血壓水平；行為數(shù)據(jù)，包括但不限于吸煙、飲酒、飲食、睡眠和運動。臨床數(shù)據(jù)，包括但不限于血清檢查臨床指標數(shù)據(jù)、尿常規(guī)檢查臨床指標數(shù)據(jù)和心電圖臨床指標數(shù)據(jù)。監(jiān)測數(shù)據(jù)，包括但不限于每日血糖變化、趨勢、胰島素劑量和碳水化合物攝入量。治療數(shù)據(jù)，包括但不限于疾病分型、疾病病程、年齡、性別、飲食習慣、血糖、血壓、并發(fā)癥和藥物使用情況等；還包括化驗數(shù)據(jù)和藥物數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分類模塊接收海量級的患者數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)分類，提高系統(tǒng)運算效率。

8、在本申請的一個實施例中，患者數(shù)據(jù)包括治療數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分類模塊通過解析治療數(shù)據(jù)獲得治療方案特征標識，根據(jù)治療方案特征標識確定患者類別，根據(jù)患者類別對患者數(shù)據(jù)進行分類獲得患者數(shù)據(jù)集。

9、在本申請的一個實施例中，患者數(shù)據(jù)集包括當前血糖值，處理模塊包括：

10、血糖風險等級識別子模塊，根據(jù)當前血糖值確定患者血糖風險等級；

11、模型構建子模塊，根據(jù)患者數(shù)據(jù)集構建并訓練輔助診療模型；

12、模型調用子模塊，根據(jù)患者數(shù)據(jù)和患者血糖風險等級調用輔助診療模型；

13、推薦方案輸出子模塊，獲取輔助診療模型輸出的診療推薦方案。

14、在本申請的一個實施例中，血糖風險等級識別子模塊包括：

15、血糖風險等級識別單元，根據(jù)當前血糖值調用已訓練的血糖預測模型輸出患者血糖風險等級。

16、在本申請的一個實施例中，血糖風險等級識別子模塊還包括：

17、血糖預測模型訓練單元，采用處理后的患者自身血糖數(shù)據(jù)進行血糖預測模型的訓練，其中，不同模式下的血糖數(shù)據(jù)訓練得到不同的血糖預測模型。

18、在本申請的一個實施例中，系統(tǒng)還包括血糖監(jiān)測設備，血糖監(jiān)測設備可視化顯示當前血糖值。

19、在本申請的一個實施例中，系統(tǒng)還包括數(shù)據(jù)采集端，數(shù)據(jù)采集端采集患者的運動數(shù)據(jù)、飲食數(shù)據(jù)和心率數(shù)據(jù)，并將運動數(shù)據(jù)、飲食數(shù)據(jù)和心率數(shù)據(jù)上傳至數(shù)據(jù)接收端。

20、在本申請的一個實施例中，患者數(shù)據(jù)集的特征字段包括性別、年齡、身高、體重、腰圍、飲食習慣、運動情況、心率、病程、并發(fā)癥和藥物用量；輔助診療模型包括治療方式診療模型；診療推薦方案包括目標治療方式；治療方式診療模型表述為：

21、os1＝fs1(z1)

22、其中，os1表示輸出的目標治療方式，z1表示輸入的特征字段，fs1是機器學習分類模型，表示治療方式診療模型。

23、在本申請的另一個實施例中，患者數(shù)據(jù)集的特征字段包括疾病分型、疾病病程、年齡、性別、飲食習慣、血糖、血壓、并發(fā)癥和藥物使用情況；輔助診療模型包括治療方案診療模型；診療推薦方案包括目標治療方案；治療方案診療模型表述為：

24、os2＝fs2(z2)

25、其中，os2表示輸出的目標治療方案，z2表示輸入的特征字段，fs2是機器學習分類模型，表示治療方案診療模型。

26、在本申請的又一個實施例中，患者數(shù)據(jù)集的特征字段包括疾病分型、疾病病程、年齡、性別、飲食習慣、血糖、血壓、并發(fā)癥、過往病史、藥物使用情況和脂蛋白情況；輔助診療模型包括風險等級診療模型；診療推薦方案包括患者風險等級；風險等級診療模型表述為：

27、os3＝fs3(z3)

28、其中，os3表示輸出的患者風險等級，z3表示輸入的特征字段，fs3是機器學習分類模型，表示風險等級診療模型。

技術特征：

1.一種數(shù)據(jù)可視化管理系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：

2.如權利要求1所述的數(shù)據(jù)可視化管理系統(tǒng)，其特征在于，所述患者數(shù)據(jù)包括治療數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)分類模塊通過解析所述治療數(shù)據(jù)獲得治療方案特征標識，根據(jù)所述治療方案特征標識確定患者類別，根據(jù)所述患者類別對所述患者數(shù)據(jù)進行分類獲得所述患者數(shù)據(jù)集。

3.如權利要求2所述的數(shù)據(jù)可視化管理系統(tǒng)，其特征在于，所述患者數(shù)據(jù)集包括當前血糖值，所述處理模塊包括：

4.如權利要求3所述的數(shù)據(jù)可視化管理系統(tǒng)，其特征在于，所述血糖風險等級識別子模塊包括：

5.如權利要求4所述的數(shù)據(jù)可視化管理系統(tǒng)，其特征在于，所述血糖風險等級識別子模塊還包括：

6.如權利要求3所述的數(shù)據(jù)可視化管理系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括血糖監(jiān)測設備，所述血糖監(jiān)測設備可視化顯示所述當前血糖值。

7.如權利要求1至6中任一項所述的數(shù)據(jù)可視化管理系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括數(shù)據(jù)采集端，所述數(shù)據(jù)采集端采集患者的運動數(shù)據(jù)、飲食數(shù)據(jù)和心率數(shù)據(jù)，并將所述運動數(shù)據(jù)、所述飲食數(shù)據(jù)和所述心率數(shù)據(jù)上傳至所述數(shù)據(jù)接收端。

8.如權利要求7所述的數(shù)據(jù)可視化管理系統(tǒng)，其特征在于，所述患者數(shù)據(jù)集的特征字段包括性別、年齡、身高、體重、腰圍、飲食習慣、運動情況、心率、病程、并發(fā)癥和藥物用量；所述輔助診療模型包括治療方式診療模型；所述診療推薦方案包括目標治療方式；所述治療方式診療模型表述為：

9.如權利要求7所述的數(shù)據(jù)可視化管理系統(tǒng)，其特征在于，所述患者數(shù)據(jù)集的特征字段包括疾病分型、疾病病程、年齡、性別、飲食習慣、血糖、血壓、并發(fā)癥和藥物使用情況；所述輔助診療模型包括治療方案診療模型；所述診療推薦方案包括目標治療方案；所述治療方案診療模型表述為：

10.如權利要求7所述的數(shù)據(jù)可視化管理系統(tǒng)，其特征在于，所述患者數(shù)據(jù)集的特征字段包括疾病分型、疾病病程、年齡、性別、飲食習慣、血糖、血壓、并發(fā)癥、過往病史、藥物使用情況和脂蛋白情況；所述輔助診療模型包括風險等級診療模型；所述診療推薦方案包括患者風險等級；所述風險等級診療模型表述為：

技術總結
本申請涉及數(shù)據(jù)管理技術領域，提出一種數(shù)據(jù)可視化管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)接收端，接收院內患者或院外患者上傳的患者數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)分類模塊，接收患者數(shù)據(jù)，并對患者數(shù)據(jù)進行分類處理建立患者數(shù)據(jù)集；處理模塊，根據(jù)患者數(shù)據(jù)集調用已訓練的輔助診療模型輸出診療推薦方案；顯示端，顯示診療推薦方案。該系統(tǒng)通過對患者數(shù)據(jù)進行分類建立患者數(shù)據(jù)集，基于患者數(shù)據(jù)集調用已訓練的輔助診療模型輸出診療推薦方案，顯示診療推薦方案，通過數(shù)據(jù)可視化管理系統(tǒng)對海量的患者數(shù)據(jù)進行精準識別，幫助醫(yī)生迅速確定糖尿病治療方案，提升糖尿病的精準輔助治療。

技術研發(fā)人員：李葭,劉芳,胡賢龍,周子鈞
受保護的技術使用者：武漢聯(lián)影智融醫(yī)療科技有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/5/15