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申请/专利权人：华中科技大学协和深圳医院

摘要：本发明涉及镇痛分析技术领域，具体为基于大数据技术的镇痛分析系统，其包括数据收集模块、镇痛指数分析模块、模型训练模块、模型验证模块和模型应用模块，其中：数据收集模块收集历史患者记录，将历史患者记录按照预设比例进行拆分，分为模型训练数据和模型验证数据；镇痛指数分析模块利用临床自然语言处理技术对模型训练数据中的病历内容进行分析，得出患者训练数据；模型训练模块根据患者训练数据，利用梯度提升树模型进行训练；模型验证模块根据模型测试数据，得到原始镇痛指数和模型镇痛指数，以此验证模型；模型应用模块对历史患者记录按照不同的药物使用记录进行数据特征的扩列，并以多维度的方式进行可视化的输出。

主权项：1.基于大数据技术的镇痛分析系统，其特征在于，包括数据收集模块100、镇痛指数分析模块200、模型训练模块300、模型验证模块400和模型应用模块500，其中：所述数据收集模块100收集历史患者记录，历史患者记录包括但不限于病历号、药物使用记录和病历内容；将历史患者记录按照预设比例进行拆分，分为模型训练数据和模型验证数据；所述镇痛指数分析模块200利用临床自然语言处理技术对模型训练数据中的病历内容进行分析，通过对模型训练数据中用药前后的病历内容，进行疼痛指数的差值计算，得出每个患者的镇痛指数，并将模型训练数据中的药物使用记录和镇痛指数按照病历号进行整合，作为患者训练数据；所述模型训练模块300将患者训练数据中的镇痛指数作为标签，患者训练数据中的药物使用记录作为输入特征，利用梯度提升树模型进行训练；所述模型验证模块400对模型测试数据中的病历内容，利用镇痛指数分析模块200中的临床自然语言处理技术进行镇痛指数的计算，作为原始镇痛指数；以及将模型测试数据中的药物使用记录输入到训练好的梯度提升树模型中去，生成模型镇痛指数；根据病历号，将原始镇痛指数与模型镇痛指数进行差异比对，当满足预设的差异阈值的样本比例时，则模型验证成功；所述模型应用模块500对历史患者记录按照不同的药物使用记录进行数据特征的扩列，生成多维度患者记录，将多维度患者记录中的药物使用记录输入到验证成功的模型中，预测出以多维度为基础的患者镇痛指数，并以多维度患者记录中扩列的数据特征为基础，进行可视化的输出。

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