[發(fā)明專利]一種臨床營養(yǎng)診療模擬系統及模擬方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010415116.7
• 申請日: 2020-05-15
• 公開（公告）號: CN111627523A
• 公開（公告）日: 2020-09-04
• 發(fā)明（設計）人: 王仲;劉菲;陳亞利;宗雪萍;胡利蘋
• 申請（專利權）人: 成都市第五人民醫(yī)院
• 主分類號: G16H20/60
• 分類號: G16H20/60;G16H50/20
• 代理公司: 北京國坤專利代理事務所(普通合伙) 11491
• 代理人: 趙紅霞

1.一種臨床營養(yǎng)診療模擬方法，其特征在于，所述臨床營養(yǎng)診療模擬方法包括以下步驟：

步驟一，通過患者信息獲取模塊利用患者登記或獲取醫(yī)院內門診記錄的方式獲取患者相關信息；

步驟二，通過營養(yǎng)信息獲取模塊從獲取到的患者信息中提取有關營養(yǎng)信息的數據；同時對患者檔案信息中不存在的營養(yǎng)信息利用相關裝置進行獲取；

步驟三，通過營養(yǎng)問題分類模塊獲取第一營養(yǎng)問題類別和第二營養(yǎng)問題類別分別對應的營養(yǎng)信息樣本數據；

步驟四，獲取步驟三所述營養(yǎng)信息樣本數據分別對應的梯度圖，并根據所述營養(yǎng)信息樣本數據分別對應的梯度圖確定所述營養(yǎng)信息樣本數據各自對應的樣本特征；

步驟五，根據所述營養(yǎng)信息樣本數據各自對應的樣本特征以及所述營養(yǎng)信息樣本數據分別所屬的類別構建樣本營養(yǎng)信息樣本數據集；

步驟六，通過訓練程序對所述營養(yǎng)信息樣本數據集進行訓練后，利用模型建立程序建立營養(yǎng)問題神經網絡分類模型，通過營養(yǎng)問題神經網絡分類模型將營養(yǎng)問題劃分為多個不同的類別；

步驟七，通過營養(yǎng)代謝檢測儀檢測患者的各項新陳代謝指標，并評估患者新陳代謝情況；通過風險確定程序基于NRS2002確定患者是否存在營養(yǎng)風險；

步驟八，通過評估程序基于患者的營養(yǎng)信息、營養(yǎng)代謝情況以及是否存在營養(yǎng)風險進行患者營養(yǎng)狀況的綜合評價；

步驟九，通過營養(yǎng)診斷模塊基于患者營養(yǎng)狀況的綜合評價利用營養(yǎng)問題分類模型進行營養(yǎng)問題的匹配以及診斷；

步驟十，通過營養(yǎng)需求生成模塊利用需求生成程序基于患者的基本信息、營養(yǎng)問題以及營養(yǎng)診斷結果生成營養(yǎng)需求；

步驟十一，通過營養(yǎng)治療模塊基于營養(yǎng)診斷結果、患者營養(yǎng)需求以及患者的疾病其他相關進行營養(yǎng)治療；通過營養(yǎng)監(jiān)測模塊對患者的營養(yǎng)攝入情況進行實時監(jiān)測；

步驟十二，通過中央控制模塊利用中央處理器控制所述臨床營養(yǎng)診療模擬系統各個模塊的正常運行；

步驟十三，通過智能提醒模塊利用提醒設備針對患者營養(yǎng)攝入情況與需求情況不符，或與治療方案存在沖突時進行智能提醒；

步驟十四，通過在線問診模塊基于即時通訊技術進行在線問診；通過數據存儲模塊利用數據庫存儲分類存儲患者相關信息以及各種食物營養(yǎng)信息及其他相關信息，并建立存儲信息索引表；

步驟十五，通過檢索模塊基于關鍵詞檢索患者信息；也可用于患者進行食物或其他信息的檢索或營養(yǎng)分析及相關知識；

步驟十六，基于建立的存儲信息索引表可進行患者信息或食物以及其他信息的檢索或營養(yǎng)分析；通過分析評價模塊利用評價程序進行營養(yǎng)治療的綜合分析與評價反饋；

步驟十七，通過營養(yǎng)治療調整模塊利用方案調整程序基于營養(yǎng)治療的綜合分析以及評價反饋結果進行營養(yǎng)治療方案的調整；

步驟十八，通過營養(yǎng)推薦模塊基于營養(yǎng)監(jiān)測結果根據患者的營養(yǎng)攝入情況進行營養(yǎng)食物或營養(yǎng)配餐的專人推薦。

2.如權利要求1所述的臨床營養(yǎng)診療模擬方法，其特征在于，步驟二中，所述營養(yǎng)信息包括患者年齡、病史、身高、體重基本信息、飲食情況、行為習慣以及其他生理、化驗和測量數據。

3.如權利要求1所述的臨床營養(yǎng)診療模擬方法，其特征在于，步驟四中，所述根據所述營養(yǎng)信息樣本數據分別對應的梯度圖確定所述營養(yǎng)信息樣本數據各自對應的樣本特征的方法，包括：

(1)確定所述營養(yǎng)信息樣本數據中每個數據的梯度，所述梯度包括水平梯度、豎直梯度和/或對角線梯度；

(2)根據所述營養(yǎng)信息樣本數據中每個數據的梯度構建所述營養(yǎng)信息樣本數據的梯度圖；

(3)對所述營養(yǎng)信息樣本數據的梯度圖求解馬可夫轉移概率矩陣，獲得所述營養(yǎng)信息樣本數據對應的樣本特征。

4.如權利要求3所述的臨床營養(yǎng)診療模擬方法，其特征在于，所述對所述營養(yǎng)信息樣本數據的梯度圖求解馬可夫轉移概率矩陣，獲得所述樣本圖像對應的特征，包括：

1)獲取所述梯度圖中大于預設閾值的梯度值；

2)將所述大于預設閾值的梯度值均設為所述預設閾值，更新所述梯度圖；

3)對更新后的梯度圖求解馬可夫轉移概率矩陣，獲得所述營養(yǎng)信息樣本數據對應的樣本特征。