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申请/专利权人：江苏医卫康信息科技有限公司

摘要：本发明涉及一种基于急救急诊服务的医疗预警管理方法及系统，属于医疗预警技术领域。其中，该方法包括：获取患者信息，根据患者信息选择预警接收方；根据预警接收方和患者信息构建预警信息；建立数据库概念模型，将预警信息转化为关系映射数据；建立流程控制模型，向对应的科室接收站发送关系映射数据；科室接收站采集人员工号信息和时间信息，通过与关系映射数据匹配并向中控中心返回预警回馈信息，通过预警回馈信息中止预警信息发送流程；将中控中心的各阶段预警处理流程的数据存储至统计分析端并对预警数据进行质控分析。实现了急救急诊服务的及时预警，加强了院内急诊急救协调效率，为危急重症患者提高救治率。

主权项：1.一种基于急救急诊服务的医疗预警管理方法，其特征在于，包括：S1：实时获取患者信息，所述患者信息包括身份信息、生命体征、诊疗信息，提取所述患者信息的各时段的生命体征数据；预设标准生命体征数据和生命体征采样周期，在单个采样周期内将采集的所述生命体征数据进行均值化处理得到待测数据，根据所述身份信息和所述诊疗信息为所述待测数据的类别赋予权重和时间标签得到生命体征时间序列；计算所述生命体征时间序列中的体征数据和所述标准生命体征数据的相关度得到生命体征信息熵，计算公式为： 其中，EX为生命体征信息熵，Xi为生命体征时间序列的第i类属性值，i为属性计数，pi为体征数据中第i类属性与对应的标准生命体征数据的第i类属性的欧氏距离；预设时间预测模型，将单个采样周期内所述生命体征时间序列对应的命体征信息熵作为所述时间预测模型的输入序列，根据权重值计算各类属性的自注意力参数，计算公式为： 其中，MQ,K,Y自注意力参数矩阵，softmax为时间预测模型所使用的卷积神经网络的激活函数，h为时序数据总数，Q为时序值，K为属性参数向量，V为属性值，Q0，Qh为第0个和第h个时序数据对应的时序值，K0，Kh为第0个和第h个时序数据对应的属性参数向量，V0，Vh为第0个和第h个时序数据对应的属性值，d0，dh为第0个和第h个时序数据在时间预测模型中的处理节点状态值，W为权重参数矩阵；通过训练集对所述时间预测模型进行迭代训练，计算时间步损失，根据所述时间步损失更新所述时间预测模型的表征参数；通过所述自注意力参数和训练完成的时间预测模型得到输入序列对应的结果变量，将所述结果变量作为时间预测模型的输出序列；预设预警程度阈值，根据所述预警程度阈值和所述时间预测模型的输出序列选取预警接收方；S2：根据所述预警接收方和所述患者信息构建预警信息，所述预警信息包括科室信息、预警内容、患者信息、预警时间、指定位置；通过所述预警信息建立数据库概念模型，通过所述数据库概念模型将所述预警信息转化为关系映射数据；S3：将所述关系映射数据发送至中控中心，根据所述关系映射数据建立流程控制模型，通过所述流程控制模型根据所述关系映射数据的科室信息向对应的科室接收站发送所述关系映射数据；S4：所述科室接收站通过NFC感应标签采集人员工号信息和时间信息；将所述人员工号信息、所述时间信息与所述关系映射数据进行匹配并更改实体属性关系映射得到匹配结果，根据所述匹配结果向所述中控中心返回预警回馈信息，通过所述预警回馈信息中止预警信息发送流程；S5：将所述中控中心的各阶段预警处理流程的数据存储至统计分析端，在所述统计分析端内对预警数据进行质控分析，其中，所述预警数据包括预警数量、预警确认率、每月预警次数、响应率排名、接收预警科室占比。

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