一種用于醫院全流程醫療質量管控系統和方法與流程

本發明涉及醫療信息，尤其涉及一種用于醫院全流程醫療質量管控系統和方法。

背景技術：

1、隨著醫療技術和信息技術的快速發展，醫院的信息化水平不斷提高，越來越多的醫院引入了電子病歷系統、實驗室信息系統、影像信息系統等多個信息系統，以提升醫療服務的效率。然而，盡管這些系統能夠有效收集和存儲患者的醫療數據，它們之間的互通互聯仍然存在較大的障礙，無法形成一個統一的、完整的醫療數據平臺。這導致了醫療數據孤島現象，信息流通不暢，無法充分利用已有的數據資源進行精準的診療和質量管控。此外，面對復雜的醫療流程和多樣化的患者需求，傳統的人工管理方式難以對全流程進行精確的實時監控和動態優化，往往導致醫療資源分配不合理、流程效率低下，進而影響醫療質量和患者安全。

2、現有的醫療質量管控方法多以人工為主，依賴于醫護人員的經驗與判斷。這種傳統的管控模式存在明顯的局限性。首先，醫護人員需要處理大量的信息，人工審核和監控容易產生疏漏和錯誤，尤其在面對緊急情況時，不能及時、準確地作出反應。其次，傳統方法難以處理龐大的醫療數據，尤其是非結構化數據，這些數據往往無法被充分利用，限制了對患者病情的全面理解和診療效果的提高。此外，現有的醫療流程通常是基于靜態的管理策略，無法根據實時數據進行動態調整，導致資源浪費和醫療流程中的瓶頸問題難以及時解決。

3、現有的疾病預測和診療方案主要依賴醫生的個人經驗和醫院的歷史病例庫，雖然在某些簡單病例中能夠取得良好效果，但對于復雜病例，尤其是需要結合多維度數據的情況，醫生往往難以快速、準確地做出判斷。這種依賴人為經驗的模式導致個性化治療方案的生成效率低，無法充分考慮患者的個體差異。此外，現有的診療方案通常基于標準化的治療路徑，缺乏針對性，未能根據患者的實時病情、歷史數據及治療反饋動態優化治療方案，這對患者的康復效果和醫療質量造成一定的影響。

4、盡管人工智能技術已在醫學影像分析、疾病風險預測等領域取得了顯著成果，許多現有系統仍然難以將這些技術應用到醫院的全流程醫療質量管控中。部分醫療機構雖然引入了基于ai的診斷輔助系統，但這些系統往往局限于某個環節，缺乏整體性和聯動性，不能全面覆蓋醫療過程的各個關鍵環節。此外，現有的ai系統在處理大量的非結構化數據時，如手寫病歷、醫生診斷記錄等，效率較低，且現有的自然語言處理技術在醫療場景中的應用尚不成熟，導致數據處理效率不高。許多現有系統在應對復雜病情時仍然依賴醫生的判斷和經驗，未能充分發揮ai技術的優勢。

5、在醫療資源管理方面，現有的管理系統多基于靜態調度模型，無法實時根據醫院的資源使用情況進行動態優化。例如，在手術室、病房和醫護人員的調度中，傳統的靜態調度方法容易導致資源的閑置或短缺，無法有效應對突發情況或患者流量的劇烈波動。這種調度不靈活的管理方式不僅增加了醫院的運營成本，也降低了醫療流程的效率，進而影響了醫療服務的質量和患者的就醫體驗。

6、此外，現有的醫療異常檢測主要依賴于規則設定或人工監控，無法有效處理復雜、多維度的醫療數據，導致許多潛在的醫療安全隱患得不到及時發現和解決。例如，醫生在執行某些治療方案時，可能存在偏離標準流程或藥物使用不當的情況，而這些異常往往難以通過傳統的規則監控方式檢測到。即使在檢測到異常時，現有系統也缺乏有效的預警和處理機制，無法及時通知相關醫護人員采取措施，增加了醫療事故的風險。

7、因此，如何提供一種用于醫院全流程醫療質量管控系統和方法是本領域技術人員亟需解決的問題。

技術實現思路

1、本發明的一個目的在于提出一種用于醫院全流程醫療質量管控系統和方法，本發明通過集成人工智能技術、時空圖神經網絡、變分自編碼器及深度遷移學習算法，構建了統一的醫療數據平臺，實現了對患者病情的實時監控、疾病預測與個性化治療方案的優化。同時，系統能夠智能調配醫院資源、動態優化醫療流程，并具備異常檢測和自動預警功能，顯著提升了醫療過程的精準性、資源利用效率和安全性，為醫院全流程醫療質量管控提供了智能化解決方案。

2、根據本發明實施例的一種用于醫院全流程醫療質量管控方法，包括如下步驟：

3、s1、建立統一的數據平臺，將醫院信息系統進行集成，實時共享患者的結構化數據和非結構化數據；

4、s2、利用物聯網設備和醫院信息系統，收集患者的生命體征、化驗結果、醫學影像和醫生手寫病歷數據，并進行初步的存儲和管理，將非結構化數據通過自然語言處理技術進行結構化處理，構建數據集；

5、s3、對結構化的數據集進行預處理，包括數據清洗、標準化與格式轉換；

6、s4、基于預處理后的數據集，構建時空圖神經網絡與變分自編碼器模型，預測患者的疾病發展趨勢，獲得疾病預測結果及風險評估信息；

7、s5、基于獲取的疾病預測結果及風險評估信息，結合患者的體征數據，系統通過基于混合注意力機制的深度遷移學習算法實時監控患者病情變化，提前預測急性病情惡化，并自動生成風險預警信號；

8、s6、基于實時生成的風險預警信號和疾病預測結果，結合患者個體特征、病史以及醫療流程中的反饋數據，通過知識圖譜與層次化對比學習，生成并優化個性化的治療方案；

9、s7、將個性化的治療方案和實時醫療數據輸入自動編碼器，通過監控醫療流程中的關鍵節點，檢測偏離標準的異常情況，并在出現異常時自動發出預警；

10、s8、將實時監控和異常檢測結果作為輸入，通過基于分布式雙重優先經驗回放的近端策略優化算法進行醫療流程的動態優化，系統自動調整手術室、病房和醫護人員的資源分配；

11、s9、將醫療流程中的數據分析結果、異常檢測結果及優化方案輸入到大數據可視化工具中，生成自動化質量報告，并提供實時的預警與監控面板。

12、可選的，所述s4具體包括：

13、s41、對經過預處理的數據集進行分割，將患者的時間序列數據與空間關聯數據分別提取，時間序列數據包括患者生命體征的連續監測結果，空間關聯數據包括患者的病史記錄、實驗室檢查結果和醫學影像數據；

14、s42、使用時空圖神經網絡處理患者的時間序列數據與空間關聯數據，對時間序列數據構建時序圖，將每個時間節點的患者生命體征作為節點特征，建立時間步之間的有向邊表示不同時間步的關系，時序圖記作，其中表示時間步的節點集，表示時間步之間的有向邊集；

15、s43、對空間關聯數據構建空間圖，利用患者病史記錄、實驗室檢查結果和醫學影像數據中的共現關系建立空間圖的節點和邊，空間圖記作，其中表示空間數據的節點集，表示空間數據中的關聯邊集；

16、s44、使用時空圖神經網絡模型對和進行聯合學習，通過圖卷積網絡對每個節點進行特征提取，并結合注意力機制計算每個節點在鄰域中的重要性，生成時空特征表示；

17、s45、利用變分自編碼器對時空特征表示進行編碼和解碼，編碼過程為：

18、；

19、其中，表示時空特征表示下潛在特征的分布，表示潛在特征空間的均值，表示潛在特征空間的方差；

20、解碼過程為：

21、；

22、其中，表示潛在特征下時空特征表示的重構分布，和表示解碼器生成的參數，用于重構時空特征表示的均值和方差；

23、通過最小化聯合優化目標函數實現模型訓練：

24、；

25、其中，表示原始輸入特征與重構特征之間的差異，表示權重系數，表示潛在變量的先驗分布，表示kl散度，表示正則化系數，表示時間步和節點在特征表示中的重要性，表示空間關聯圖中的節點數量，表示時間序列中的時間步總數；

26、s46、通過聯合訓練時空圖神經網絡與變分自編碼器模型，生成患者的疾病預測結果及風險評估信息。

27、可選的，所述s5具體包括：

28、s51、基于患者的疾病預測結果及風險評估信息，從歷史患者數據集中提取相似病歷數據，并通過遷移學習模型將相似病歷數據的特征轉移到當前患者的特征空間中，初步建立跨域特征映射；

29、s52、構建深度遷移學習模型，其中表示當前患者的輸入數據，表示模型參數，遷移學習通過優化目標函數完成模型訓練，目標函數形式為：

30、；

31、其中，表示源鄰域的損失函數，表示源領域和目標領域的分布差異，表示調節源領域與目標領域適配性的權重系數；

32、s53、在遷移學習模型的基礎上引入混合注意力機制，通過多頭自注意力機制對時間序列數據進行加權：

33、；

34、；

35、其中，表示時間步的第個注意力頭的權重，表示對應的權重矩陣，表示多頭注意力融合前的時間特征表示，表示多頭注意力融合后的時間特征表示，表示注意力頭的數量，表示時間步總數；

36、s54、對空間特征應用層次化交叉注意力機制，在特征層進行加權計算，然后在全局層進行歸一化：

37、；

38、；

39、其中，表示特征在層級的注意力權重，表示層級的權重矩陣，表示層次化交叉注意力機制處理后的空間特征表示，表示層級數，表示層次化交叉注意力機制處理前的空間特征表示；

40、s55、將時間和空間的注意力權重結合，生成最終的綜合加權特征表示：

41、s56、根據生成的綜合加權特征表示，通過深度學習模型實時監控患者病情變化，并結合預測結果與風險評估分數，在預測出患者急性病情惡化時，自動生成風險預警信號。

42、可選的，所述s6具體包括：

43、s61、將患者的實時生成的風險預警信號、疾病預測結果、個性特征和歷史數據輸入至知識圖譜模型，知識圖譜模型包含多個節點和邊，其中節點代表醫學實體，邊代表不同實體之間的關聯；

44、s62、通過基于關系推理的知識圖譜查詢算法，使用患者的個體特征和病史數據在知識圖譜中生成患者的個性化病理路徑：

45、；

46、其中，表示患者的個體特征，表示患者的病史數據，表示路徑中的總步驟數，表示邊的關聯權重，表示節點的重要性評分；

47、s63、結合個性化病理路徑，對患者的病情和歷史相似病例進行特征匹配，使用層次化對比學習技術對患者的特征與相似病例的特征進行對比，優化特征空間：

48、；

49、其中，表示層次化對比學習的損失函數，表示樣本總數，表示指示函數，表示將患者的特征映射到高維特征空間，表示將患者的特征映射到高維特征空間，表示對比學習中的邊界閾值；

50、s64、通過優化后的對比學習模型，生成針對患者的個性化治療方案：

51、；

52、其中，表示治療方案中的總步驟數，表示患者個體特征與治療方案的匹配權重，表示治療方案中的每個步驟，表示病理路徑，表示治療方案中的每個步驟與病理路徑的匹配度；

53、s65、將生成的個性化治療方案，輸入至反饋機制模塊，通過實時監控患者的治療效果，系統根據反饋動態調整治療方案。

54、可選的，所述s7具體包括：

55、s71、將步驟s64生成的個性化治療方案和患者的實時醫療數據輸入至自動編碼器；

56、s72、使用自動編碼器對輸入數據進行編碼，自動編碼器由編碼器和解碼器組成，編碼器將輸入數據映射到低維潛在空間表示：

57、；

58、其中，表示編碼器的權重矩陣，表示編碼器的偏置項；

59、解碼器將潛在空間表示重構為原始輸入：

60、；

61、其中，表示解碼器的權重矩陣，表示解碼器的偏置項；

62、s73、計算重構誤差，用于衡量輸入數據與重構數據之間的差異：

63、；

64、s74、設定閾值，通過對重構誤差的實時監控，檢測醫療流程中的異常情況，當重構誤差超過閾值時，判定當前數據偏離標準治療流程，觸發異常預警機制；

65、s75、通過異常預警機制生成異常預警信號，系統根據不同的預警等級將異常情況分為低、中、高風險級別，并自動通知醫護人員進行處理；

66、s76、當觸發異常預警時，系統將數據輸入反饋模塊，通過分析當前醫療流程中的異常節點，對個性化治療方案進行實時調整：

67、；

68、其中，表示調整后的個性化治療方案，表示調整系數，表示當前流程中的異常節點，表示標準治療流程中的正常節點。

69、可選的，所述s8具體包括：

70、s81、基于醫療流程中的實時數據，包括手術室使用率、病房占用率和醫護人員工作負荷，構建醫療資源的狀態空間，其中表示在時間時刻的資源狀態，包括所有資源的利用情況和當前流程節點的狀態；

71、s82、定義醫療流程優化的行動空間，其中每個行動代表對某一資源的分配或調整，包括手術室資源分配、病房資源分配和醫護人員調度；

72、s83、使用基于分布式雙重優先經驗回放的近端策略優化算法對醫療流程進行優化，收集每個時間步的經驗數據，并存儲在經驗池中；

73、s84、通過雙重優先經驗回放機制，優先從經驗池中抽取具有高優先級的經驗進行訓練，定義策略，使用近端策略優化算法對策略進行更新，目標是最大化累積獎勵：

74、；

75、其中，表示優化目標函數，表示新舊策略之間的比例，表示某一行動在當前狀態下的優勢，表示裁剪函數；

76、s85、根據優化后的策略對醫療流程進行動態調整，得到優化后的醫療資源分配方案；

77、s86、通過反饋機制不斷更新系統，收集新的數據并再次進行優化。

78、根據本發明實施例的一種用于醫院全流程醫療質量管控系統，包括如下模塊：

79、數據集成模塊，用于將醫院信息系統集成，實現患者結構化數據和非結構化數據的實時共享；

80、數據采集模塊，通過物聯網設備和醫院信息系統，采集患者的生命體征、化驗結果、醫學影像及醫生手寫病歷數據，并將非結構化數據結構化處理；

81、數據預處理模塊，用于對采集到的結構化數據進行預處理；

82、疾病預測與風險評估模塊，基于時空圖神經網絡和變分自編碼器模型，對預處理后的數據進行分析，生成患者的疾病預測結果及風險評估信息；

83、實時病情監控與預警模塊，基于混合注意力機制的深度遷移學習算法，結合患者體征數據，實時監控患者病情變化，并生成風險預警信號；

84、個性化治療方案生成模塊，結合患者特征和風險評估結果，通過知識圖譜與對比學習生成并優化個性化治療方案；

85、異常檢測模塊，通過自動編碼器監控醫療流程，檢測異常情況，并在偏離標準時發出預警；

86、流程優化模塊，使用分布式雙重優先經驗回放的近端策略優化算法，動態優化醫療流程，調整資源分配；

87、數據可視化模塊，用于生成質量報告，并通過可視化工具提供實時的預警與監控面板。

88、本發明的有益效果是：

89、首先，本發明通過建立統一的數據平臺，將醫院內各類信息系統進行集成，實現了結構化和非結構化數據的實時共享與高效利用，解決了現有技術中“數據孤島”的問題。這一集成使得從患者的生命體征、化驗結果到醫生的手寫病歷、醫學影像等數據能夠被全面且系統化地處理，大幅提高了數據的完整性和可用性，確保了后續智能算法的輸入數據精準可靠。

90、其次，基于時空圖神經網絡與變分自編碼器模型的引入，本發明能夠通過對患者的實時數據進行深度分析與學習，精準預測患者的疾病發展趨勢，并生成實時的風險評估信息。這一技術優勢大大提升了疾病預測的準確性和時效性，尤其對于一些病情迅速惡化的急性病情，如膿毒癥或心臟病等，本發明通過提前生成風險預警信號，顯著減少了因延誤治療導致的醫療風險。同時，通過混合注意力機制與深度遷移學習算法，系統能夠實時監控患者的病情變化，不僅提高了對病情的敏感性，還可以在多維數據中聚焦于關鍵病情點，使監控更加精準有效。

91、個性化治療方案的生成與優化則是本發明的另一大亮點。通過知識圖譜與層次化對比學習技術，本發明能夠從歷史病例和醫學知識庫中自動推理出最適合患者的個性化治療路徑。與傳統基于醫生經驗的決策方式不同，系統能夠動態整合實時數據與病史數據，快速生成符合患者個體特征的優化治療方案。這不僅提高了治療的個性化程度，也確保了治療方案能夠在實時反饋中不斷優化，最終為患者提供更為精準的治療方案，改善了治療效果。

92、此外，本發明引入了自動編碼器與異常檢測機制，能夠對醫療流程中的關鍵節點進行實時監控，一旦發現醫療行為偏離標準或異常情況出現，系統立即發出預警并通知相關醫護人員，確保醫療過程的安全性和規范性。這種智能異常檢測和預警機制不僅提高了醫療質量監控的自動化水平，也顯著減少了人工監控的負擔，降低了醫療操作中的風險。

93、在醫療資源的調度和優化方面，本發明通過使用分布式雙重優先經驗回放的近端策略優化算法，實現了醫院內資源的動態智能調配。系統能夠根據實時數據自動調整資源分配，解決了傳統靜態調度方式中的資源浪費或不足問題，提高了醫院資源的利用效率，優化了醫療流程，減少了患者等待時間，提升了醫療服務的整體效率。

94、最后，本發明還通過大數據可視化工具生成自動化質量報告，并為管理層提供實時的監控面板，使醫院管理者能夠直觀、及時地查看醫院各個環節的關鍵質量指標、醫療流程中的瓶頸問題及異常情況。這為醫院的管理決策提供了有力的數據支持，提升了整體運營質量和醫療服務水平。