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申请/专利权人：山东精汇医谷信息技术有限公司

摘要：本发明公开了一种用于医院全流程医疗质量管控系统和方法，包括如下步骤：S1、建立统一的数据平台；S2、构建数据集；S3、进行预处理；S4、构建时空图神经网络与变分自编码器模型，获得疾病预测结果及风险评估信息；S5、通过基于混合注意力机制的深度迁移学习算法实时监控患者病情变化，自动生成风险预警信号；S6、通过知识图谱与层次化对比学习，生成并优化个性化的治疗方案；S7、通过监控医疗流程中的关键节点，检测偏离标准的异常情况；S8、通过基于分布式双重优先经验回放的近端策略优化算法进行医疗流程的动态优化，调整资源分配；S9、生成自动化质量报告。本发明涉及医疗信息技术领域，通过集成AI技术，实时监控、预测与优化医疗全流程。

主权项：1.一种用于医院全流程医疗质量管控方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、建立统一的数据平台，将医院信息系统进行集成，实时共享患者的结构化数据和非结构化数据；S2、利用物联网设备和医院信息系统，收集患者的生命体征、化验结果、医学影像和医生手写病历数据，并进行初步的存储和管理，将非结构化数据通过自然语言处理技术进行结构化处理，构建数据集；S3、对结构化的数据集进行预处理，包括数据清洗、标准化与格式转换；S4、基于预处理后的数据集，构建时空图神经网络与变分自编码器模型，预测患者的疾病发展趋势，获得疾病预测结果及风险评估信息；S5、基于获取的疾病预测结果及风险评估信息，结合患者的体征数据，系统通过基于混合注意力机制的深度迁移学习算法实时监控患者病情变化，提前预测急性病情恶化，并自动生成风险预警信号；S6、基于实时生成的风险预警信号和疾病预测结果，结合患者个体特征、病史以及医疗流程中的反馈数据，通过知识图谱与层次化对比学习，生成并优化个性化的治疗方案；S7、将个性化的治疗方案和实时医疗数据输入自动编码器，通过监控医疗流程中的关键节点，检测偏离标准的异常情况，并在出现异常时自动发出预警；S8、将实时监控和异常检测结果作为输入，通过基于分布式双重优先经验回放的近端策略优化算法进行医疗流程的动态优化，系统自动调整手术室、病房和医护人员的资源分配；S9、将医疗流程中的数据分析结果、异常检测结果及优化方案输入到大数据可视化工具中，生成自动化质量报告，并提供实时的预警与监控面板。

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