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摘要：本申请公开了一种基于标准电子病历的疾病过程孪生构建方法及系统，该方法包括：基于患者标准的FHIR电子病历进行，获取电子病历数据；对电子病历数据进行编码和处理，获取多变量时序数据；构建疾病过程孪生模型；获取疾病轨迹预测报告；引入GPT模型，将疾病轨迹预测报告中的数值信息和知识图谱的语义信息转化为自然语言描述，获取报告模板；调整报告模板；生成包括风险预警信息以及干预建议的个性化医疗报告。本申请利用构建好的疾病过程孪生模型，可以对糖尿病并发冠心病患者的病程进行个体化预测。通过输入患者的个人信息、病史、实验室检查等数据，模型可以预测患者的病情发展趋势、治疗效果以及并发症的发生风险。
主权项：1.一种基于标准电子病历的疾病过程孪生构建方法，其特征在于，包括：基于患者标准的FHIR电子病历进行，获取电子病历数据；对所述电子病历数据进行编码和处理，获取多变量时序数据；基于所述多变量时序数据，构建疾病过程孪生模型；基于所述疾病过程孪生模型的输出结果与预测图谱，获取疾病轨迹预测报告；引入GPT模型，将所述疾病轨迹预测报告中的数值信息和知识图谱的语义信息转化为自然语言描述，获取报告模板；基于交互界面验证和输入额外的临床参数值，调整所述报告模板；基于所述报告模板以及预设的风险阈值，生成包括有风险预警信息以及干预建议的个性化医疗报告。
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百度查询： 南通大学 一种基于标准电子病历的疾病过程孪生构建方法及系统
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