一种医疗信息运维知识模型构建系统的制作方法

本发明涉及医疗模型系统领域，具体为一种医疗信息运维知识模型构建系统。

背景技术：

1、医疗信息运维知识模型是一个涵盖数据治理、医学推理、医患问答、病历生成和临床决策辅助的综合性技术框架。在现代医疗领域，信息化已经是不可逆转的趋势，而医疗信息系统的高效、稳定和安全运行是保障医院日常运营顺畅的基础。在医疗信息运维知识模型中，数据与知识的双轮驱动是基础。医疗大模型依赖于庞大的数据集和先进的知识库来提升其性能。从应用层面来看，医疗信息运维知识模型具有广泛的用途。它不仅可以用于医学推理和临床决策支持，还可以实现医患问答。这种多维度的应用场景体现了医疗模型的灵活性和实用性。同时，随着技术的不断迭代，这些模型在医疗行业的实际落地将更加广泛和深入。

2、现有的医疗信息运维知识模型构建系统使用过程中，难以对数据信息进行快速有效的处理，对系统配置需求较高，影响了医疗信息知识系统的使用效率，故本发明提供一种医疗信息运维知识模型构建系统。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种医疗信息运维知识模型构建系统，以解决上述背景技术中提出的上述问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种医疗信息运维知识模型构建系统，包括处理器、数据采集模块、数据分类模块、数据储存模块、样本生成模块和模型建立模块，所述处理器和数据采集模块之间通信连接，所述处理器和数据分类模块、数据储存模块、样本生成模块、模型建立模块电连接；

3、所述数据采集模块用于收集医疗素材数据信息和与所述医疗素材数据信息匹配的医疗诊断数据；

4、所述数据分类模块用于将数据采集模块中收集到的医疗素材数据信息、医疗诊断数据按类型进行分类；

5、所述数据储存模块用于将分类好的医疗素材数据信息、医疗诊断数据进行储存；

6、所述样本生成模块用于提取数据储存模块中的医疗素材数据信息和医疗诊断数据并进行聚类分析，得到模型样本，将模型样本划分为模型样本训练集和模型样本测试集；

7、所述模型建立模块中，通过开源数据对神经网络模型进行训练，得到初始神经网络，通过所述模型样本训练集训练初始神经网络得到第n神经网络模型，将所述第n神经网络模型训练初始神经网络得到第n+神经网络模型，构成初级神经网络模型，通过将模型样本测试集导入初级神经网络模型进行优化，准确率达到所设定的阈值时，构成医疗信息知识模型，其中，医疗信息知识模型位于服务器中，需要对医疗信息知识模型的服务器和各数据库进行日常巡检维护。

8、优选的，所述医疗素材数据包括生理状况检验参数信息、症状信息、医学影像信息、历史医疗数据信息，所述医疗诊断数据包括与医疗素材数据对应的诊断结果、治疗方案、所用药物信息、治疗过程信息。

9、优选的，对所述医疗素材数据信息和医疗诊断数据进行聚类分析包括剔出数据中的无用数据。

10、优选的，所述神经网络模型是包括输入层、至少一层隐层和输出层的数据模型，每个隐层包含多个与上一层输出值具有映射对应关系的节点，各隐层及输出层中各节点的输入值为上层的输出值，每层中各节点的输出值为本节点经计算后所得的值。

11、优选的，所示医疗信息运维知识模型构建系统还包括日志模块，所述日志模块用于记录系统相关日志信息。

12、优选的，所述数据采集模块收集的医疗素材数据信息和与所述医疗素材数据信息匹配的医疗诊断数据从多个医疗平台的医院信息系统数据库、实验室信息系统数据库中获取。

13、优选的，所述数据储存模块根据不同类型数据获取对应的预设规则，建立数据仓库，并将医疗素材数据信息、医疗诊断数据储存在数据仓库中，所述预设规则包括数据的存储格式、结构、类型。

14、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

15、本发明中，通过对医疗素材数据信息和与医疗素材数据信息匹配的医疗诊断数据进行采集，按规则分类后降低后续处理难度，进行聚类分析后得到模型样本，将模型样本划分为模型样本训练集和模型样本测试集，通过开源数据对神经网络模型进行训练，得到初始神经网络，便于进行操作，通过将模型样本测试集导入初级神经网络模型进行优化，提高模型的准确性，系统能够提高对数据信息的处理效率，降低数据处理难度，相应降低所需配置要求，适合推广使用。

技术特征：

1.一种医疗信息运维知识模型构建系统，包括处理器(1)、数据采集模块(2)、数据分类模块(3)、数据储存模块(4)、样本生成模块(5)和模型建立模块(6)，其特征在于：所述处理器(1)和数据采集模块(2)之间通信连接，所述处理器(1)和数据分类模块(3)、数据储存模块(4)、样本生成模块(5)、模型建立模块(6)电连接；

2.根据权利要求1所述的一种医疗信息运维知识模型构建系统，其特征在于：所述医疗素材数据包括生理状况检验参数信息、症状信息、医学影像信息、历史医疗数据信息，所述医疗诊断数据包括与医疗素材数据对应的诊断结果、治疗方案、所用药物信息、治疗过程信息。

3.根据权利要求1所述的一种医疗信息运维知识模型构建系统，其特征在于：对所述医疗素材数据信息和医疗诊断数据进行聚类分析包括剔出数据中的无用数据。

4.根据权利要求1所述的一种医疗信息运维知识模型构建系统，其特征在于：所述神经网络模型是包括输入层、至少一层隐层和输出层的数据模型，每个隐层包含多个与上一层输出值具有映射对应关系的节点，各隐层及输出层中各节点的输入值为上层的输出值，每层中各节点的输出值为本节点经计算后所得的值。

5.根据权利要求1所述的一种医疗信息运维知识模型构建系统，其特征在于：所示医疗信息运维知识模型构建系统还包括日志模块，所述日志模块用于记录系统相关日志信息。

6.根据权利要求1所述的一种医疗信息运维知识模型构建系统，其特征在于：所述数据采集模块(2)收集的医疗素材数据信息和与所述医疗素材数据信息匹配的医疗诊断数据从多个医疗平台的医院信息系统数据库、实验室信息系统数据库中获取。

7.根据权利要求1所述的一种医疗信息运维知识模型构建系统，其特征在于：所述数据储存模块(4)根据不同类型数据获取对应的预设规则，建立数据仓库，并将医疗素材数据信息、医疗诊断数据储存在数据仓库中，所述预设规则包括数据的存储格式、结构、类型。

技术总结
本发明公开的属于医疗模型系统技术领域，具体为一种医疗信息运维知识模型构建系统，包括处理器、数据采集模块、数据分类模块、数据储存模块、样本生成模块和模型建立模块，所述数据采集模块用于收集医疗素材数据信息和与所述医疗素材数据信息匹配的医疗诊断数据；所述数据分类模块用于将数据采集模块中收集到的医疗素材数据信息、医疗诊断数据按类型进行分类；所述数据储存模块用于将分类好的医疗素材数据信息、医疗诊断数据进行储存；所述样本生成模块用于提取数据储存模块中的医疗素材数据信息和医疗诊断数据并进行聚类分析，得到模型样本，系统能够提高对数据信息的处理效率，降低数据处理难度，相应降低所需配置要求，适合推广使用。

技术研发人员：秦雪君,严华春,龚尤琼,陈奕
受保护的技术使用者：南京儒松物联科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5