CN119446415A 基于知识增强的神经源性膀胱个性化健康管理方法和系统 （南方医科大学南方医院）

基于知识增强的神经源性膀胱个性化健康本发明公开了一种基于知识增强的神经源神经网络构建健康管理方案推荐模型将患者的神经源性膀胱患者慢病个性化方案的智能推荐2获取神经源性膀胱患者的病情信息，将所述病情信息进行预处理，根将病情信息的文本表征及知识图谱表征进行拼接融合，生成患者的病情综合信息表根据神经源性膀胱的历史慢病管理数据构建神经源性膀胱的慢基于图神经网络构建健康管理方案推荐模型对所述异构图进行学习表示对所述个性化健康管理方案进行方案评价，基于评价得分判断所述个2.根据权利要求1所述的一种基于知识增强的神经源性膀胱个性化健康管理方法，其根据神经源性膀胱患者的病历数据获取就诊全过程数据，将所述根据不同属性事件对应的数据集表征神经源性膀胱患者的病情信息基于标记的异常数据进行相关度计算，获取与异常数据相关的并3.根据权利要求1所述的一种基于知识增强的神经源性膀胱个性化健康管理方法，其初始化RoBerta预训练模型，在预处理后的病情信息中提取不同属性事件的描述文本通过多层的编码器结构集成上下文语义信息，通过隐藏层的输出将对多头注意力机制的输出导入前馈神经网络，获取描述文本数据4.根据权利要求1所述的一种基于知识增强的神经源性膀胱个性化健康管理方法，其在预处理后的病情信息中获取不同属性事件的结构化数据，接入神3利用TransR模型将实体及关系分别映射到将隶属于同一属性事件的其他实体向量作为邻居实体，使用邻居实体5.根据权利要求1所述的一种基于知识增强的神经源性膀胱个性化健康管理方法，其特征在于，根据神经源性膀胱的历史慢病管理数据构建神经源性膀胱的慢病管理方案库，获取神经源性膀胱的历史慢病管理实例，将所述历史慢病管理实构建神经源性膀胱的慢病管理方案库，将每个实例中的在所述慢病管理方案库中使用病情类型进行数据划分，获取不同6.根据权利要求1所述的一种基于知识增强的神经源性膀胱个性化健康管理方法，其基于图神经网络构建健康管理方案推荐模型，根据患者的病情综合利用图卷积使用邻居矩阵进行节点特征聚合，采用均值聚合的方法进行特征聚合后，将病情指标节点在病情类型邻居矩阵下的嵌入表示与候选病情类型节点进行内积计根据所述患者病情类型在慢病管理方案库中进行相似度计算，构建图结构构建患者病情类型节点的邻居矩阵，引入图取邻居矩阵中各邻居节点的注意力权重，利用所述注意力权重进行加权聚合实现节点更将患者病情类型节点的嵌入表示与候选健康管理方案节点的表示进理方案。7.根据权利要求1所述的一种基于知识增强的神经源性膀胱个性化健康管理方法，其4将当前患者的个性化健康管理方案导入训练后的多层感知机，获取将所述平均变化速率作为阈值，获取当前患者实施个性化健康管理8.一种基于知识增强的神经源性膀胱个性化健康管理系统要求1_7任一项所述的基于知识增强的神经源性膀胱个性化健康管理方法，包括患者数据所述患者数据采集模块根据各项病情指标获取神经源性膀胱患者的病所述RoBerta预训练表征模块利用RoBerta预训练模型获取病情文所述知识图谱预训练表征模块利用神经源性膀胱相关领域知识图谱构建知识图谱预所述表征融合模块通过拼接操作将病情信息的文本所述慢病管理方案库模块根据神经源性膀胱的历史慢病管理数据及不同的病情指标所述健康管理方案推荐模块将慢病管理方案库进行图表示，构建所述健康管理方案评价模块根据个性化健康管理方案进行方案评价，基于评价得5[0002]控制排尿功能的中枢神经系统或周围神经受到损害而引起的膀胱尿道功能障碍[0005]本发明第一方面提供了一种基于知识增强的神经源性膀6[0015]本方案中，根据预处理后的病情信息提取描述文本数据作为病情信息的文本表[0016]初始化RoBerta预训练模型，在预处理后的病情信息中提取不同属性事件的描述[0020]本方案中，将预处理后的病情信息导入知识图谱生成病组获取实体与关系的向量表示，对于每个实体向量利用图卷积网络获取初始节点嵌入向[0025]获取神经源性膀胱的历史慢病管理实例，将所述历史慢7[0031]将病情指标节点在病情类型邻居矩阵下的嵌入表示与候选病情类型节点进行内准的健康管理方案，在所述健康管理方案对应慢病管理实例中获取病情类型的发展速率，[0034]将患者病情类型节点的嵌入表示与候选健康管理方案节[0036]在慢病管理方案库中获取不同阶段病情类型病情在预设时间步内的平均变化速方案与患者不适用。[0039]本发明第二方面提供了一种基于知识增强的神经源性膀8[0042]所述知识图谱预训练表征模块利用神经源性膀胱相关领域知识图谱构建知识图[0043]所述表征融合模块通过拼接操作将病情信息的文本表征及知识图谱表征进行融[0044]所述慢病管理方案库模块根据神经源性膀胱的历史慢病管理数据及不同的病情[0048]本发明利用知识图谱对患者的病情信息进行知识增强，刻画患者的病情综合表9[0058]如图1所示，本发明的第一实施例中提供了基于知识增强的神经源性膀胱个性化[0062]S108，基于图神经网络构建健康管理方案推荐模型对所将患者的病情综合信息表征作为模型输入，生成神经源性膀胱患者的个性化健康管理方的可量化数据进行异常数据标记，例如根据患者的血压数据判断是否符合正常血压区间，词向量表示输入到BiGRU层进行正向处理及反向处理，从正向及反向两个角度提取句子特膀胱相关领域知识图谱，在知识图谱中确定不同属性事件的结构化数据对应的实体及关情信息的文本表征和基于知识图谱的表征进行拼接融合，获得患者的病情综合信息表征，同健康管理方案下病情类型的发展速率，利用所述发展速率设置健康管理方案的初始权。[0084]在慢病管理方案库中获取不同阶段病情类型病情在预设时间步内的平均变化速[0085]本发明第二方面提供了一种基于知识增强的神经源性膀胱个性化健康管理系统[0088]所述知识图谱预训练表征模块利用神经源性膀胱相关领域知识图谱构建知识图[0089]所述表征融合模块通过拼接操作将病情信息的文本表征及知识图谱表征进行融[0090]所述慢病管理方案库模块根据神经源性膀胱的历史慢病管理数据及不同的病情例的