血液透析护理质量指标数据上报管理系统及终端

本申请涉及数据校验，且更为具体地，涉及一种血液透析护理质量指标数据上报管理系统及终端设备。背景技术：1、血液透析（hd）是一种广泛使用的肾脏替代治疗方法，对于慢性肾脏疾病患者而言，是维持生命的重要手段。随着医疗技术的不断进步和医疗需求的日益增长，血液透析作为治疗肾脏疾病的重要手段，在临床实践中得到了广泛应用。血液透析的护理质量直接关系到患者的治疗效果和生命安全，而血液透析护理质量指标数据作为评价血液透析护理质量的重要依据，其准确性、完整性和实时性对于指导临床护理、提高治疗效果和患者满意度具有重要意义。2、传统的血液透析护理质量指标数据上报管理方法主要依赖于人工进行数据的录入与审核。然而，人工录入数据容易引发错误，包括但不限于数据项的遗漏以及数据录入的不准确，从而严重影响数据的质量。其次，人工审核数据需要耗费大量的人力和时间，且审核结果易受主观因素影响，难以保证数据的准确性和一致性。此外，这种数据上报管理方式在实时性方面表现欠佳，难以及时捕捉并纠正数据中的异常问题，进而影响了数据的有效利用。3、因此，期待一种优化的血液透析护理质量指标数据上报管理系统及终端设备。技术实现思路1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。2、相应地，根据本申请的一个方面，提供了一种血液透析护理质量指标数据上报管理系统，其包括：3、护理质量指标数据获取模块，用于获取待上报血液透析护理质量指标数据；4、待校验数据项指定模块，用于指定所述待上报血液透析护理质量指标数据中的第一个数据项为待校验数据项；5、数据项多尺度语义编码模块，用于对所述待上报血液透析护理质量指标数据中的其他数据项进行多尺度语义编码以得到第一尺度数据项间语义关联编码特征向量和第二尺度数据项间语义关联编码特征向量；6、待校验数据项推理模块，用于基于所述第一尺度数据项间语义关联编码特征向量和所述第二尺度数据项间语义关联编码特征向量进行待校验数据项推理以得到待校验数据项合理推理值；7、数据项录入异常预警模块，用于基于所述待校验数据项合理推理值与所述第一个数据项之间的比较，确定是否生成数据项录入异常预警提示；8、其中，所述待校验数据项推理模块，包括：9、第一尺度语义推理单元，用于基于所述第一尺度数据项间语义关联编码特征向量进行待校验数据项推理以得到第一待校验数据项推理表示向量；10、第二尺度语义推理单元，用于基于所述第二尺度数据项间语义关联编码特征向量进行待校验数据项推理以得到第二待校验数据项推理表示向量；11、多维度特征融合单元，用于融合所述第一待校验数据项推理表示向量和所述第二待校验数据项推理表示向量以得到多维度待校验数据项推理表示向量；12、待校验数据项最终推理单元，用于基于所述多维度待校验数据项推理表示向量进行待校验数据项最终推理以得到所述待校验数据项合理推理值。13、在上述血液透析护理质量指标数据上报管理系统中，所述数据项多尺度语义编码模块，包括：嵌入编码单元，用于对所述待上报血液透析护理质量指标数据中的其他数据项分别进行嵌入编码以得到数据项嵌入编码向量的序列；长短期语义关联特征提取单元，用于对所述数据项嵌入编码向量的序列进行长期语义关联特征提取和短期语义关联特征提取以得到所述第一尺度数据项间语义关联编码特征向量和所述第二尺度数据项间语义关联编码特征向量。14、在上述血液透析护理质量指标数据上报管理系统中，所述长短期语义关联特征提取单元，用于：将所述数据项嵌入编码向量的序列通过包含双向长短期记忆神经网络模型和rnn模型的双流语义编码器以得到所述第一尺度数据项间语义关联编码特征向量和所述第二尺度数据项间语义关联编码特征向量。15、在上述血液透析护理质量指标数据上报管理系统中，所述第一尺度语义推理单元，用于：将所述第一尺度数据项间语义关联编码特征向量通过基于第一解码器的第一待校验数据项推理模块以得到所述第一待校验数据项推理表示向量。16、在上述血液透析护理质量指标数据上报管理系统中，所述第二尺度语义推理单元，用于：将所述第二尺度数据项间语义关联编码特征向量通过基于第二解码器的第二待校验数据项推理模块以得到所述第二待校验数据项推理表示向量。17、在上述血液透析护理质量指标数据上报管理系统中，所述待校验数据项最终推理单元，包括：解码回归子单元，用于将所述多维度待校验数据项推理表示向量通过基于第三解码器的待校验数据项最终推理模块以得到所述待校验数据项合理推理值。18、在上述血液透析护理质量指标数据上报管理系统中，所述数据项录入异常预警模块，用于：响应于所述待校验数据项合理推理值与所述第一个数据项之间的差值的绝对值大于等于预设阈值，生成所述数据项录入异常预警提示。19、根据本申请的另一个方面，提供了一种终端设备，其包括：存储器，用于存储指令；处理器，耦合到所述存储器，所述处理器被配置为基于所述存储器存储的指令执行实现如上所述的血液透析护理质量指标数据上报管理系统。20、与现有技术相比，本申请提供的血液透析护理质量指标数据上报管理系统及终端设备，其采用基于深度学习的人工智能技术对血液透析护理质量指标数据中的数据项进行校验，基于护理质量指标数据中的其他数据项之间的语义关联模式推理出待校验数据项的合理取值，进而基于推理出的合理取值对录入的待校验数据项进行对比判断，以生成相应的数据项录入异常预警提示。这样，可以实现自动化的血液透析护理质量指标数据的校验和异常录入预警，提高数据上报的准确性和效率，降低了人工录入和审核的成本。技术特征：1.一种血液透析护理质量指标数据上报管理系统，其特征在于，包括：2.根据权利要求1所述的血液透析护理质量指标数据上报管理系统，其特征在于，所述数据项多尺度语义编码模块，包括：3.根据权利要求2所述的血液透析护理质量指标数据上报管理系统，其特征在于，所述长短期语义关联特征提取单元，用于：4.根据权利要求3所述的血液透析护理质量指标数据上报管理系统，其特征在于，所述第一尺度语义推理单元，用于：5.根据权利要求4所述的血液透析护理质量指标数据上报管理系统，其特征在于，所述第二尺度语义推理单元，用于：6.根据权利要求5所述的血液透析护理质量指标数据上报管理系统，其特征在于，所述待校验数据项最终推理单元，包括：7.根据权利要求6所述的血液透析护理质量指标数据上报管理系统，其特征在于，所述数据项录入异常预警模块，用于：8.一种终端设备，其特征在于，包括：技术总结本申请公开了一种血液透析护理质量指标数据上报管理系统及终端设备，涉及数据校验技术领域，其采用基于深度学习的人工智能技术对血液透析护理质量指标数据中的数据项进行校验，基于护理质量指标数据中的其他数据项之间的语义关联模式推理出待校验数据项的合理取值，进而基于推理出的合理取值对录入的待校验数据项进行对比判断，以生成相应的数据项录入异常预警提示。这样，可以实现自动化的血液透析护理质量指标数据的校验和异常录入预警，提高数据上报的准确性和效率，降低了人工录入和审核的成本。技术研发人员：孙云秀,韩昕彤,范伟伟,陈佳奇,杜彦萱受保护的技术使用者：吉林大学技术研发日：技术公布日：2024/8/15