CN117612707A - 一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估*** - Google Patents
一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估***，涉及医学***技术领域。该风险评估***，包括数据处理模块、特征处理模块、风险模型开发模块、模型应用和预测模块、结果展示和报告生成模块、***优化和改进模块和功能拓展模块，所述数据处理模块包括数据库和数据采集接口，所述特征处理模块包括特征算法，所述风险模型开发模块包括机器学习算法和模型训练和验证，所述模型应用和预测模块包括风险评估接口和风险程度预测，所述结果展示和报告生成模块包括风险报告生成和可视化界面。该***能够提供准确和个性化的风险评估和决策支持，帮助外科医生在手术前、手术中和术后做出更明智的决策。
Description
技术领域
本发明涉及医学***技术领域，具体为一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估***。
背景技术
外科手术风险评估是指在进行外科手术之前，通过对患者的临床数据和相关信息进行分析和评估，来预测手术的风险程度和可能的并发症发生情况。这种评估可以帮助外科医生在手术前做出更明智的决策，包括是否进行手术、选择何种手术方式以及采取何种预防措施等。通过准确评估手术风险，可以提高手术的安全性和成功率，减少并发症的发生。
人工智能技术可以提高外科手术风险评估的准确性和个性化程度。人工智能技术可以利用大数据和机器学习算法，对患者的临床数据进行分析和建模，从而预测手术的风险程度和可能的并发症发生情况。
通过人工智能技术，可以更全面地考虑患者的各种特征和风险因素，包括年龄、性别、基本健康状况、病史、实验室检查结果等。同时，人工智能模型可以通过学习大量的临床数据和手术结果数据，发现特征之间的复杂关系和潜在规律，从而提高风险评估的准确。
一般的医院在临床医疗过程中并未使用对于外科手术进行风险评估的工具，临床医生一般仅根据自身经验规避风险，由于医生水平不一，因此不同水平的医生可能对同一患者产生不一致的医疗意见，并且由于患者治疗时间长，医生对于手术全周期风险评估存在疏漏的风险。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估***，解决了医生评估意见不一以及存在产生疏漏的风险的问题。
(二)技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估***，包括数据处理模块、特征处理模块、风险模型开发模块、模型应用和预测模块、结果展示和报告生成模块、***优化和改进模块和功能拓展模块，所述数据处理模块包括数据库和数据采集接口，所述特征处理模块包括特征算法，所述风险模型开发模块包括机器学习算法和模型训练和验证，所述模型应用和预测模块包括风险评估接口和风险程度预测，所述结果展示和报告生成模块包括风险报告生成和可视化界面，所述***优化和改进模块包括持续迭代更新和反馈机制，所述功能拓展模块包括拓展功能。
优选的，所述特征算法包括数据预处理，所述数据预处理连接特征选择，所述特征选择连接特征提取，所述特征提取连接特征归一化，所述特征归一化连接特征降维。
优选的，所述反馈机制包括数据收集，所述数据收集连接反馈分析，所述反馈分析连接***升级，所述***升级连接***验证，所述***验证连接循环迭代。
优选的，所述拓展功能包括实时数据采集和监测模块、多模态数据融合模块、个性化风险评估模块、风险管理和干预模块、数据隐私和安全模块和多中心协作模块。
一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估方法，具体包括以下步骤：
S1.数据收集和预处理
收集患者的基本信息，包括年龄、性别、身高、体重，收集患者的病历信息，包括疾病诊断、病史、手术史，收集患者的检查结果，包括血液检查、影像学检查、生理参数，收集手术记录，包括手术类型、手术器械、手术时间，对收集的数据进行预处理，包括数据清洗、去噪和填补缺失值；
S2.特征选择和提取
使用相关性分析、方差分析、互信息方法进行特征选择，选择与手术风险相关的特征，根据领域知识和统计方法，从选择的特征中提取更高层次的特征表示；
S3.特征归一化
对提取的特征进行归一化处理，以消除不同特征之间的量纲差异；
S4.模型训练和优化
使用机器学习或深度学习算法对模型进行训练和优化，根据数据特点选择合适的算法；
S5.模型评估和验证
使用独立的测试数据集对训练好的模型进行评估和验证，评估模型的准确性、召回率、精确度指标，比较模型的性能；
S6.***集成和部署
将训练好的模型集成到智能化外科手术风险评估***中，并设计用户友好的界面，使医生可以方便地输入患者的信息并获取风险评估结果，结合***应提供提示和参考，帮助医生在手术前确定方案、手术中进行方案调整和术后进行康复参考；
S7.反馈机制和持续改进
收集***的输出结果、医生的决策和患者的实际情况反馈数据，对***进行分析和评估。
优选的，各步骤加密机制如下：
a.数据收集和预处理
在数据收集过程中，确保患者的个人身份信息得到保护，采用匿名化和脱敏处理方法，对收集的数据进行加密处理；
b.特征选择和提取
在特征选择和提取过程中，避免使用与患者身份相关的特征；
c.特征归一化
在特征归一化过程中，确保数据的归一化处理不会泄露患者的个人身份信息；
d.模型训练和优化
在模型训练和优化过程中，采用安全的机器学习算法，如同态加密、差分隐私方法；
e.模型评估和验证
在模型评估和验证过程中，对输出结果进行加密处理，确保患者的隐私信息不会被泄露；
f.***集成和部署
在***集成和部署过程中，采用安全的网络传输协议和加密算法，确保患者数据在传输和存储过程中的安全性；
g.反馈机制和持续改进
在反馈机制和持续改进过程中，对收集的反馈数据进行加密处理，确保患者隐私信息的安全。
优选的，S4模型训练和优化策略如下：
A.模型选择和训练
在模型选择阶段，根据具体的外科手术风险评估需求，选择适合的机器学习模型，如决策树、随机森林、支持向量机，在模型训练过程中，使用合适的算法和参数进行训练；
B.特征工程
在特征工程过程中，根据具体的外科手术风险评估需求，选择合适的特征，并进行适当的处理和转换，如特征选择、特征缩放、特征组合，并选择合适的特征工程方法；
C.模型调优
在模型调优过程中，使用交叉验证方法，选择最优的模型参数，以提高模型的准确性和泛化能力，可进行模型集成，将多个模型进行组合；
D.模型解释和可解释性
在模型解释和可解释性方面，可以使用可解释性较强的模型，如决策树，以便医生和患者能够理解模型的预测结果和决策依据。
优选的，对于S5模型评估和验证，使用标记的训练数据进行模型训练，并使用交叉验证方法进行模型优化。
(三)有益效果
本发明提供了一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估***。具备以下
有益效果：
1、本发明提供了一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估***，该***及评估方法可以提供更准确和个性化的风险评估和决策支持，帮助外科医生在手术前、手术中和术后做出更明智的决策，在数据预处理和特征工程步骤中，***对患者的临床数据进行清洗、整合和转换，提取出与手术风险相关的特征，在模型训练和优化步骤中，***使用机器学习和深度学习等技术，构建和训练了一个智能化的外科手术风险评估模型，并在模型解释和可解释性步骤中，***通过加入模型具体信息，使模型的预测结果更加透明和可信，最后，在风险管理和干预步骤中，***根据模型的预测结果和用户的需求，提供相应的风险管理和干预措施，综上所述，基于人工智能的智能化外科手术风险评估方法通过数据预处理、模型训练和优化、模型解释和可解释性以及风险管理和干预等步骤，提供准确和个性化的风险评估和决策支持，帮助外科医生做出更明智的决策，提高手术的安全性和成功率。
2、本发明提供了一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估***，该***通过加入信息隐私加密处理因素，可以在智能化外科手术风险评估方法中保护患者的隐私和数据安全，提高***的可信度和可接受性，同时，还确保患者的隐私权益得到充分保护。
附图说明
图1为本发明架构组成示意图；
图2为本发明拓展功能组成示意图；
图3为本发明特征算法流程示意图；
图4为本发明反馈机制流程示意图。
其中，1、数据处理模块；2、特征处理模块；3、风险模型开发模块；4、模型应用和预测模块；5、结果展示和报告生成模块；6、***优化和改进模块；7、功能拓展模块；8、数据库；9、数据采集接口；10、特征算法；11、机器学习算法；12、模型训练和验证；13、风险评估接口；14、风险程度预测；15、风险报告生成；16、可视化界面；17、持续迭代更新；18、反馈机制；19、拓展功能；20、实时数据采集和监测模块；21、多模态数据融合模块；22、个性化风险评估模块；23、风险管理和干预模块；24、数据隐私和安全模块；25、多中心协作模块；26、数据预处理；27、特征选择；28、特征提取；29、特征归一化；30、特征降维；31、数据收集；32、反馈分析；33、***升级；34、***验证；35、循环迭代。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1：
如图1-4所示，本发明实施例提供一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估***，包括数据处理模块1、特征处理模块2、风险模型开发模块3、模型应用和预测模块4、结果展示和报告生成模块5、***优化和改进模块6和功能拓展模块7，数据处理模块1包括数据库8和数据采集接口9，特征处理模块2包括特征算法10，风险模型开发模块3包括机器学习算法11和模型训练和验证12，模型应用和预测模块4包括风险评估接口13和风险程度预测14，结果展示和报告生成模块5包括风险报告生成15和可视化界面16，***优化和改进模块6包括持续迭代更新17和反馈机制18，功能拓展模块7包括拓展功能19。
特征算法10包括数据预处理26，数据预处理26连接特征选择27，特征选择27连接特征提取28，特征提取28连接特征归一化29，特征归一化29连接特征降维30；
反馈机制18包括数据收集31，数据收集31连接反馈分析32，反馈分析32连接***升级33，***升级33连接***验证34，***验证34连接循环迭代35，拓展功能19包括实时数据采集和监测模块20、多模态数据融合模块21、个性化风险评估模块22、风险管理和干预模块23、数据隐私和安全模块24和多中心协作模块25。
数据处理模块1：负责处理和管理外科手术风险评估***所需的数据。包括数据库8用于存储和管理患者的手术数据，以及数据采集接口9用于从不同数据源中采集和整合手术数据。
特征处理模块2：负责对采集到的手术数据进行特征处理，以提取和选择最相关的特征。特征算法10包括数据预处理26，特征选择27，特征提取28，特征归一化29和特征降维30等步骤，用于对手术数据进行预处理、选择、提取、归一化和降维等操作，以获取最具代表性和区分性的特征。
风险模型开发模块3：负责开发和训练用于预测外科手术风险的机器学习模型。包括机器学习算法11用于选择和应用适合的机器学习算法，以及模型训练和验证12用于训练和验证模型的准确性和泛化能力。
模型应用和预测模块4：负责将训练好的模型应用于实际的外科手术数据，并进行风险评估和风险程度预测。包括风险评估接口13用于接收和处理外科手术数据，以及风险程度预测14用于预测手术风险的程度。
结果展示和报告生成模块5：负责将风险评估结果进行展示和生成相应的报告。包括风险报告生成15用于生成详细的风险评估报告，以及可视化界面16用于以直观和易懂的方式展示风险评估结果。
***优化和改进模块6：负责对***进行优化和改进，以提高***的性能和准确性。包括持续迭代更新17用于对模型和算法进行持续更新和改进，以及反馈机制18用于收集用户反馈并进行分析和处理。
功能拓展模块7：负责对***功能进行拓展，以满足不同用户的需求。包括实时数据采集和监测模块20用于实时采集和监测手术数据，多模态数据融合模块21用于整合多种数据来源的手术数据，个性化风险评估模块22用于根据个体特征进行个性化的风险评估，风险管理和干预模块23用于对风险进行管理和干预，数据隐私和安全模块24用于保护患者数据的隐私和安全，以及多中心协作模块25用于多个医疗中心之间的数据共享和协作。
实施例2：
本发明实施例提供一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估方法，具体包括以下步骤：
S1.数据收集和预处理
收集患者的基本信息，包括年龄、性别、身高、体重，收集患者的病历信息，包括疾病诊断、病史、手术史，收集患者的检查结果，包括血液检查、影像学检查、生理参数，收集手术记录，包括手术类型、手术器械、手术时间，对收集的数据进行预处理，包括数据清洗、去噪和填补缺失值；
S2.特征选择和提取
使用相关性分析、方差分析、互信息方法进行特征选择，选择与手术风险相关的特征，根据领域知识和统计方法，从选择的特征中提取更高层次的特征表示，可以使用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、小波变换方法进行特征提取；
S3.特征归一化
对提取的特征进行归一化处理，以消除不同特征之间的量纲差异，常用的归一化方法包括最大最小归一化、均值方差归一化；
S4.模型训练和优化
使用机器学习或深度学习算法对模型进行训练和优化，根据数据特点选择合适的算法，如逻辑回归、支持向量机、随机森林分类算法，包括卷积神经网络、循环神经网络的神经网络模型；
S5.模型评估和验证
使用独立的测试数据集对训练好的模型进行评估和验证，评估模型的准确性、召回率、精确度指标，比较模型的性能；
S6.***集成和部署
将训练好的模型集成到智能化外科手术风险评估***中，并设计用户友好的界面，使医生可以方便地输入患者的信息并获取风险评估结果，结合***应提供提示和参考，帮助医生在手术前确定方案、手术中进行方案调整和术后进行康复参考；
S7.反馈机制和持续改进
收集***的输出结果、医生的决策和患者的实际情况反馈数据，对***进行分析和评估，优化和改进***的性能和准确性，根据医生的使用过程和反馈，不断改进***的功能和用户体验。
各步骤加密机制如下：
a.数据收集和预处理
在数据收集过程中，确保患者的个人身份信息得到保护，采用匿名化和脱敏处理方法，对收集的数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中的安全性；
b.特征选择和提取
在特征选择和提取过程中，避免使用与患者身份相关的特征，以减少患者隐私泄露的风险；
c.特征归一化
在特征归一化过程中，确保数据的归一化处理不会泄露患者的个人身份信息；
d.模型训练和优化
在模型训练和优化过程中，采用安全的机器学习算法，如同态加密、差分隐私方法，确保模型在训练过程中不会泄露患者的隐私信息；
e.模型评估和验证
在模型评估和验证过程中，对输出结果进行加密处理，确保患者的隐私信息不会被泄露；
f.***集成和部署
在***集成和部署过程中，采用安全的网络传输协议和加密算法，确保患者数据在传输和存储过程中的安全性；
g.反馈机制和持续改进
在反馈机制和持续改进过程中，对收集的反馈数据进行加密处理，确保患者隐私信息的安全。
S4模型训练和优化策略如下：
A.模型选择和训练
在模型选择阶段，根据具体的外科手术风险评估需求，选择适合的机器学习模型，如决策树、随机森林、支持向量机，在模型训练过程中，使用合适的算法和参数进行训练，确保模型能够准确地学习和预测外科手术风险；
B.特征工程
在特征工程过程中，根据具体的外科手术风险评估需求，选择合适的特征，并进行适当的处理和转换，如特征选择、特征缩放、特征组合，并选择合适的特征工程方法，如主成分分析、特征选择算法，以提取和选择最相关的特征；
C.模型调优
在模型调优过程中，使用交叉验证方法，选择最优的模型参数，以提高模型的准确性和泛化能力，可进行模型集成，如使用集成学习方法(如Bagging、Boosting)将多个模型进行组合，以提高整体的预测性能；
D.模型解释和可解释性
在模型解释和可解释性方面，可以使用可解释性较强的模型，如决策树，以便医生和患者能够理解模型的预测结果和决策依据，并提供模型解释的可视化工具和解释性报告，以帮助医生和患者理解模型的预测结果和风险评估过程。
对于S5模型评估和验证，使用标记的训练数据进行模型训练，并使用交叉验证方法进行模型优化。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其同物限定。
Claims (8)
1.一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估***，包括数据处理模块(1)、特征处理模块(2)、风险模型开发模块(3)、模型应用和预测模块(4)、结果展示和报告生成模块(5)、***优化和改进模块(6)和功能拓展模块(7)，其特征在于：所述数据处理模块(1)包括数据库(8)和数据采集接口(9)，所述特征处理模块(2)包括特征算法(10)，所述风险模型开发模块(3)包括机器学习算法(11)和模型训练和验证(12)，所述模型应用和预测模块(4)包括风险评估接口(13)和风险程度预测(14)，所述结果展示和报告生成模块(5)包括风险报告生成(15)和可视化界面(16)，所述***优化和改进模块(6)包括持续迭代更新(17)和反馈机制(18)，所述功能拓展模块(7)包括拓展功能(19)。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估***，其特征在于：所述特征算法(10)包括数据预处理(26)，所述数据预处理(26)连接特征选择(27)，所述特征选择(27)连接特征提取(28)，所述特征提取(28)连接特征归一化(29)，所述特征归一化(29)连接特征降维(30)。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估***，其特征在于：所述反馈机制(18)包括数据收集(31)，所述数据收集(31)连接反馈分析(32)，所述反馈分析(32)连接***升级(33)，所述***升级(33)连接***验证(34)，所述***验证(34)连接循环迭代(35)。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估***，其特征在于：所述拓展功能(19)包括实时数据采集和监测模块(20)、多模态数据融合模块(21)、个性化风险评估模块(22)、风险管理和干预模块(23)、数据隐私和安全模块(24)和多中心协作模块(25)。
5.一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
S1.数据收集和预处理
收集患者的基本信息，包括年龄、性别、身高、体重，收集患者的病历信息，包括疾病诊断、病史、手术史，收集患者的检查结果，包括血液检查、影像学检查、生理参数，收集手术记录，包括手术类型、手术器械、手术时间，对收集的数据进行预处理，包括数据清洗、去噪和填补缺失值；
S2.特征选择和提取
使用相关性分析、方差分析、互信息方法进行特征选择，选择与手术风险相关的特征，根据领域知识和统计方法，从选择的特征中提取更高层次的特征表示；
S3.特征归一化
对提取的特征进行归一化处理，以消除不同特征之间的量纲差异；
S4.模型训练和优化
使用机器学习或深度学习算法对模型进行训练和优化，根据数据特点选择合适的算法；
S5.模型评估和验证
使用独立的测试数据集对训练好的模型进行评估和验证，评估模型的准确性、召回率、精确度指标，比较模型的性能；
S6.***集成和部署
将训练好的模型集成到智能化外科手术风险评估***中，并设计用户友好的界面，使医生可以方便地输入患者的信息并获取风险评估结果，结合***应提供提示和参考，帮助医生在手术前确定方案、手术中进行方案调整和术后进行康复参考；
S7.反馈机制和持续改进
收集***的输出结果、医生的决策和患者的实际情况反馈数据，对***进行分析和评估。
6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估方法，其特征在于：各步骤加密机制如下：
a.数据收集和预处理
在数据收集过程中，确保患者的个人身份信息得到保护，采用匿名化和脱敏处理方法，对收集的数据进行加密处理；
b.特征选择和提取
在特征选择和提取过程中，避免使用与患者身份相关的特征；
c.特征归一化
在特征归一化过程中，确保数据的归一化处理不会泄露患者的个人身份信息；
d.模型训练和优化
在模型训练和优化过程中，采用安全的机器学习算法，如同态加密、差分隐私方法；
e.模型评估和验证
在模型评估和验证过程中，对输出结果进行加密处理，确保患者的隐私信息不会被泄露；
f.***集成和部署
在***集成和部署过程中，采用安全的网络传输协议和加密算法，确保患者数据在传输和存储过程中的安全性；
g.反馈机制和持续改进
在反馈机制和持续改进过程中，对收集的反馈数据进行加密处理，确保患者隐私信息的安全。
7.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估方法，其特征在于：S4模型训练和优化策略如下：
A.模型选择和训练
在模型选择阶段，根据具体的外科手术风险评估需求，选择适合的机器学习模型，如决策树、随机森林、支持向量机，在模型训练过程中，使用合适的算法和参数进行训练；
B.特征工程
在特征工程过程中，根据具体的外科手术风险评估需求，选择合适的特征，并进行适当的处理和转换，如特征选择、特征缩放、特征组合，并选择合适的特征工程方法；
C.模型调优
在模型调优过程中，使用交叉验证方法，选择最优的模型参数，以提高模型的准确性和泛化能力，可进行模型集成，将多个模型进行组合；
D.模型解释和可解释性
在模型解释和可解释性方面，可以使用可解释性较强的模型，如决策树，以便医生和患者能够理解模型的预测结果和决策依据。
8.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估方法，其特征在于：对于S5模型评估和验证，使用标记的训练数据进行模型训练，并使用交叉验证方法进行模型优化。
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|---|---|---|---|
| CN202311654302.6A CN117612707A (zh) | 2023-12-05 | 2023-12-05 | 一种基于人工智能的智能化外科手术风险评估*** |
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|---|---|---|---|---|
| CN117877663A (zh) * | 2024-03-12 | 2024-04-12 | 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院) | 一种肺癌术后康复的方法及相关设备 |
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2023
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| CN117877663A (zh) * | 2024-03-12 | 2024-04-12 | 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院) | 一种肺癌术后康复的方法及相关设备 |
| CN117877663B (zh) * | 2024-03-12 | 2024-05-28 | 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院) | 一种肺癌术后康复的方法及相关设备 |
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