一种老年患者慢性疾病病程护理信息追踪系统

本发明涉及慢性疾病护理，尤其涉及一种老年患者慢性疾病病程护理信息追踪系统。背景技术：1、慢性疾病，是对一类起病隐匿，病程长而迁延不愈，且有些尚未完全被确认的疾病的概括性总称，主要是指以糖尿病、心脑血管疾病、慢性阻塞性肺部疾病、恶性肿瘤、慢性肝肾疾病、精神病和精神异常等为代表的一组疾病；2、对于患有慢性疾病老年患者来说，疾病已经成为一种慢性的生命状态，对患者生理以及心理方面有着极大的影响；由于对疾病症状的不明确以及法预测疾病的发展和转归，传统的老年患者慢性疾病病程护理信息系统缺乏连续性，病人一般在医院经过急性期治疗后就回到家庭或者社区，出院后得到的医院系统的护理支持减少，且往往缺乏对患者在疾病不同时期的特异性护理，不能很好地满足患者的需求；3、针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。技术实现思路1、本发明的目的在于：提出一种老年患者慢性疾病病程护理信息追踪系统，解决了传统的老年患者慢性疾病病程护理信息系统缺乏连续性以及缺乏对患者在疾病不同时期的特异性护理，不能很好地满足患者的需求的问题。2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种老年患者慢性疾病病程护理信息追踪系统，包括病历信息获取单元、病期鉴别分析单元和护理匹配评估单元，病历信息获取单元、病期鉴别分析单元和护理匹配评估单元之间通信连接；3、病历信息获取单元，通过采集设备获取老年患者的慢性疾病临床数据，进而对慢性疾病临床数据进行整合，获得目标病历信息，预设目标病历信息有m0组，并将目标病历信息发送给病情鉴别分析单元和护理匹配评估单元；其中，目标病历信息包括主诉、病历特点、诊断结论和诊断依据，且目标病历信息的表现形式为包括但不限于图像形式或语义形式的任意一种；4、病期鉴别分析单元，搭建图像预测模型和数字预测模型，通过将接收到的目标病历信息代入轨迹分析模型中，判定慢性病证型预测结论和对应的病程预测周期，并将病程预测周期发送给护理匹配评估单元；5、护理匹配评估单元，通过对目标病历信息进行病程态势分析，构建病程态势关联曲线，并基于病程态势关联曲线对病症预测周期进行阶段交互影响，构建阶段交互影响规律子图，进而根据阶段交互影响规律子图进行护理方案匹配，生成对应阶段的患者慢性疾病病程护理信息，并对该护理信息进行全流程跟踪记录。6、进一步的，病期鉴别分析单元的具体工作过程为：7、步骤a1，搭建图像预测模型：输入老年患者的任一目标病历信息对应的图像信息提取特征形成特征向量，将特征向量拼接形成影像学特征矩阵；进而将每张检查结果图像所对应的影像学特征矩阵预设影像学特征矩阵阈值进行对比分析，当影像学特征矩阵符合预设影像学特征矩阵，则对应位置记为1，否则记为0；进而依次进行标记，形成检查结果矩阵，并将其标记为r1；8、步骤a2，搭建数字预测模型：输入老年患者的任一目标病历信息，获得证型预测结论及其对应的预测指数，并为预测指数设置阈值，经对比将筛选后的预测指数进行降序排序，输出排序前n0位的证型预测结论及对应的预测指数，并形成对应的预测结果矩阵，并将预测结果矩阵标记为r2；9、步骤a3，通过将检查结果矩阵r1和预测结果矩阵r2相结合，生成轨迹评估系数pg；10、设定第一对比区间[qj1min，qj1max]、第二对比区间[qj2min，qj2max]、第三对比区间[qj3min，qj3max]和第四对比区间[qj4min，qj4max]，进而将轨迹评估系数pg分别与第一对比区间[qj1min，qj1max]、第二对比区间[qj2min，qj2max]、第三对比区间[qj3min，qj3max]和第四对比区间[qj4min，qj4max]进行对比分析，匹配对应的病程预测周期；其中，qj1min为第一对比区间的最小值，qj1max为第一对比区间的最大值，qj2min为第二对比区间的最小值，qj2max为第二对比区间的最大值，qj3min为第三对比区间的最小值，qj3max为第三对比区间的最大值，qj4min为第四对比区间的最小值，qj4max为第四对比区间的最大值，且qj1min＜qj1max＜qj2min＜qj2max＜qj3min＜qj3max＜qj4min＜qj4max。11、进一步的，搭建数字预测模型的具体工作过程为：12、步骤a2-1，获取目标病历信息对应的语义数据，通过将语义数据与鉴别诊断数据库中的鉴别诊断数据进行匹配分析，通过鉴别诊断数据库中的每条鉴别诊断数据与语义数据之间的tf-idf值，对语义数据所对应于每条鉴别诊断数据中的多个鉴别诊断结果进行排序，以获取n0个排序靠前的鉴别诊断结果，进而确定疾病证型以及程度值；其中，鉴别诊断数据库中的每条鉴别诊断数据中包括多个鉴别诊断结果，且一个鉴别诊断结果对应一个证型；13、步骤a2-2，预设疾病证型有n1组，先对n1组疾病证型进行标记，再对疾病证型对应的症状程度进行编号标记；其中，当程度值=0时，表示无症状；当程度值=1时，表示症状程度轻度；当程度值=2时，表示症状程度中度；当程度值=3时，表示症状程度重度；14、标记任一证型为zi，则证型zi所对应的程度值为cdi，进而建立公式获取该证型所对应的预测指数yc。15、进一步的，病程态势关联曲线s0为以检查结果矩阵r1为x轴，以预测结果矩阵r2为y轴，和以轨迹评估系数pg为z轴，进而通过数学建模的方式拟合关于轨迹评估系数pg-目标病历信息的变化函数f（x），进而将变换函数f（x）对应的点进行平滑曲线连接所形成的三维动态曲线，且三维动态曲线有m0条；通过先确定目标病历信息，即检查结果矩阵r10和预测结果矩阵r20，并将r10和r20代入变化函数f（x）中，获取相应的轨迹评估系数pg0，进而对轨迹评估系数pg0的判断匹配，判断对应的预测病程周期。16、进一步的，构建阶段交互影响规律子图的具体工作过程为：17、步骤b1，获取病程态势关联曲线s0，进而通过对同一阶段的病程预测周期下对应的各个相邻曲线的数据之间的偏差值，以确定偏差特征值p1，和通过对同一阶段的病程预测周期下各个曲线平均值、波动系数以及曲线增率，以确定波动特征值p2；18、步骤b2，构建特征监测向量<偏差特征值p1，波动特征值p2>，进而通过获取不同阶段的病程预测周期所对应的监测向量，构建阶段交互影响规律子图。19、进一步的，步骤b1的具体工作过程为：20、步骤b1-1，选取任一阶段的病程预测周期，获取该阶段下的m0条变化曲线段，同时预设一条阈值曲线段，并分别求取每条变化曲线段与预设阈值曲线段的距离值，进而获取平均距离值，并将其标记为偏差值，再将多个偏差值进行顺序排列，得到偏差序列，并根据偏差序列的分位数，赋予该偏差值匹配修正系数，进而将偏差值与对应的匹配修正系数相乘，获取相应的偏差特征值p1；21、步骤b1-2，同时获取该阶段下m0条变化曲线段上对应的m0个点，将任一点e标记为（xe，ye，ze），进而对m0个点的第二维坐标和第三维坐标分别求取平均值，获取平均值，和平均值；22、进而求分别取第二维坐标和第三维坐标对应的标准差获取曲线的波动系数σs1和波动系数σs2；23、再获取m0个点的斜率，将点e的斜率标记为ke，通过对m0个点的斜率测算平均值，获取曲线增率ks；24、进而通过获得的平均值、波动系数以及曲线增率相结合，获取相应的波动特征值p2。25、综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：26、本发明包括病历信息获取单元、病期鉴别分析单元和护理匹配评估单元，病历信息获取单元、病期鉴别分析单元和护理匹配评估单元之间通信连接；先通过病历获取单元获取老年患者的慢性疾病临床数据，进而整合为目标病历数据，进而通过病期鉴别分析单元对目标病历信息进行病程轨迹判定，通过搭建图像预测模型形成检查结果矩阵，通过搭建数字预测模型形成预测结果矩阵，进而将检查结果矩阵和预测结果矩阵相结合，生成轨迹评估系数，并设置区间进行病程预测周期的判定；进而通过护理匹配评估单元构建病程态势关联曲线，并基于病程态势关联曲线对病症预测周期进行阶段交互影响，构建阶段交互影响规律子图，进而根据阶段交互影响规律子图进行护理方案匹配，以实现对患者在疾病不同时期的特异性护理，满足了患者的需求，同时，保证老年患者慢性疾病病程护理信息连续可追踪。