本發明屬于機器學習，具體涉及基于機器學習的醫學檢測質量管理系統及方法。

背景技術：

1、在醫學檢測領域，確保檢測結果的準確性和可靠性是至關重要的。然而，隨著醫學技術的不斷進步和檢測需求的日益增長，傳統的醫學檢測質量管理方法已經難以滿足當前的需求。傳統的質量管理方法往往依賴于人工監控和定期評估，這種方式不僅效率低下，而且難以全面、準確地反映醫學檢測質量的真實情況。

2、首先，醫學檢測涉及多種疾病類型、患者群體特征和檢測頻率，這些因素都會對檢測質量產生影響。傳統的質量管理方法往往忽視了這些因素的差異性和動態性，導致質量管理措施缺乏針對性和靈活性。其次，醫學檢測過程中存在大量的臨床和實驗室數據，這些數據中蘊含著豐富的信息，對于評估檢測質量具有重要意義。然而，傳統的質量管理方法往往缺乏有效的數據分析和處理手段，無法充分利用這些數據來提高檢測質量。此外，醫學檢測設備的性能和環境因素也會對檢測質量產生影響。傳統的質量管理方法往往缺乏對設備性能和環境因素的實時監測和評估，導致難以及時發現和解決潛在的質量問題。

3、為了解決上述問題，人們開始探索基于機器學習的醫學檢測質量管理方法。機器學習作為一種先進的數據分析和處理技術，能夠自動地從大量數據中提取有用的信息，并用于預測和決策。然而，基于機器學習的醫學檢測質量管理方法也面臨著一些挑戰。例如，如何確定合理的分析周期和關鍵指標，如何定量計算質量控制指標，如何對質量控制指標進行標準化處理，以及如何將這些指標轉換為多維時間序列數據進行聚類分析，都是亟待解決的問題。

4、因此，本發明提出了一種基于機器學習的醫學檢測質量管理方法，旨在通過引入機器學習算法，實現對醫學檢測過程的實時監測和動態調整，提高檢測質量的準確性和可靠性。

技術實現思路

1、為了克服上述現有技術存在的缺點與不足，本發明第一目的是提供基于機器學習的醫學檢測質量管理系統；本發明第二目的是提供基于機器學習的醫學檢測質量管理方法。

2、本發明第一目的采用如下技術方案：

3、基于機器學習的醫學檢測質量管理系統，包括需求分析與周期確定模塊、質量控制指標計算模塊、標準化處理模塊、多維時間序列數據轉換模塊和聚類分析檢測分期模塊；

4、需求分析與周期確定模塊：基于醫學檢測的具體需求和醫院或診所的運營特點，確定醫學檢測的分析周期，并篩選出影響檢測質量的關鍵臨床和實驗室數據的代表性特征；輸出明確的分析周期和代表性特征篩選清單，為后續步驟提供基礎；

5、質量控制指標計算模塊：利用機器學習算法進行長期優化調度，基于代表性特征計算各項醫學檢測的質量控制指標，包括檢測分期逐時段誤差率、環境條件影響指標等；輸出一系列量化的質量控制指標，用于評估醫學檢測的質量；

6、標準化處理模塊：對質量控制指標進行標準化處理，消除不同指標之間的量綱差異和數值范圍差異，使得不同指標之間可以進行比較和綜合分析；輸出標準化后的質量控制指標數據，為后續的多維時間序列數據轉換和聚類分析提供基礎；

7、多維時間序列數據轉換模塊：將標準化后的質量控制指標轉換為年內逐時段的多維時間序列數據，以便進行時間序列分析和聚類分析；輸出年內逐時段的多維時間序列數據，為聚類分析檢測分期提供數據支持；

8、聚類分析檢測分期模塊：對年內逐時段的多維時間序列數據進行聚類分析，根據數據的相似性和差異性將醫學檢測劃分為不同的質量管理分期，以便對不同分期進行針對性的質量管理；輸出醫學檢測的質量管理分期結果，為醫療機構提供科學的質量管理依據。

9、本發明第二目的采用如下技術方案：

10、基于機器學習的醫學檢測質量管理方法，用于實現基于機器學習的醫學檢測質量管理系統，方法流程如下：

11、步驟一、確定分析周期和關鍵指標：基于醫學檢測需求包括疾病類型、患者群體特征、檢測頻率，確定醫學檢測分析的分析周期，并基于分析周期，篩選影響醫學檢測質量的關鍵臨床和實驗室數據中的代表性特征；

12、步驟二、定量計算質量控制指標：基于代表性特征，結合長期優化調度模型，定量計算各項醫學檢測質量控制指標；質量控制指標為多影響因素多年序列數據；長期優化調度包括單時段檢測效益損失目標函數、樣本量平衡約束、檢測上下限約束以及設備容量上下限約束；

13、步驟三、標準化處理：對質量控制指標進行標準化處理，生成標準化后的質量控制指標；

14、步驟四、轉換為多維時間序列數據：將標準化后的質量控制指標轉換為年內逐時段多維時間序列數據；

15、步驟五、聚類分析完成檢測分期：對年內逐時段多維時間序列數據進行聚類分析，完成醫學檢測的質量管理分期。

16、作為優選，步驟一具體包括：

17、s11、分析醫院或診所的運營特點，包括診斷任務、患者類型、檢測設備性能、高峰期和低谷期的檢測量變化；

18、s12、確定分析周期：根據檢測需求確定分析的時間段，包括每日、每周或每月；高峰期使用較短的分析周期，低谷期使用較長的分析周期；

19、s13、篩選代表性特征：在分析周期內，篩選影響醫學檢測質量的關鍵數據，包括患者的病史、癥狀、實驗室檢測結果、治療反應、環境因素、設備運行參數。

20、作為優選，步驟二具體包括：

21、s21、采用機器學習算法進行長期優化調度：基于代表性特征，進行長期優化調度，獲取醫學檢測逐分析周期的最優操作過程；目標函數為單時段檢測效益損失最小化；約束條件包括樣本量平衡約束、檢測上下限約束、設備容量上下限約束；

22、s22、計算質量控制指標：計算檢測分期逐時段誤差率、檢測分期逐時段應檢樣本量、環境條件對檢測的影響；

23、s23、環境條件影響指標：以各監測點的環境數據進行加權平均，計算標準化環境系數，得到環境條件對檢測的影響指標。

24、作為優選，檢測分期逐時段誤差率的計算公式為：

25、eyt＝max(cyt)-qyt；

26、其中，y為年份；t為分析周期；cyt為某年份y某分析周期t的最大允許檢測準確率；qyt為某年份y某分析周期t的實際檢測準確率。

27、作為優選，環境條件影響指標的計算公式為：

28、

29、其中，ωi為各監測點的權重；pi為各監測點的環境數據，包括溫度、濕度。

30、作為優選，步驟三具體包括：

31、s31、判定正效應指標和負效應指標：正效應指標包括準確率、靈敏度、特異性；負效應指標包括誤診率、漏診率、假陽性率、假陰性率；

32、s32、標準化處理：使用標準化公式對正效應指標和負效應指標進行處理，生成標準化后的質量控制指標，具體地，標準化公式如下：

33、

34、其中，zjyt為標準化后的質量控制指標；xjyt為正效應指標或負效應指標；j為質量控制指標的類型序號；μj為質量控制指標的均值；σj為質量控制指標的方差；y為年份；t為分析周期。

35、作為優選，步驟四具體包括：

36、轉換為多維時間序列數據：將標準化后的質量控制指標轉換為年內逐時段多維時間序列數據，具體公式為：

37、mt(y,j)＝reshape(zy(t,j),t,y×j)；

38、其中，mt(y,j)為將維度為y×t行j列的標準化后的質量控制指標轉換為維度為t行y×j列的年內逐時段多維時間序列數據；y為歷史數據年數；t為年內劃分分析周期總數；

39、輸出數據是一個多維時間序列數據集，其中每個時間點，即每個分析周期都有一個與之對應的指標值集合。

40、作為優選，步驟五具體包括：

41、s51、確定最優分期數：針對年內逐時段多維時間序列數據，采用聚類數量優化算法，確定醫學檢測最優分期數；聚類數量優化算法包括差距統計聚類數量優化算法以及平均輪廓聚類數量優化算法；

42、s52、完成檢測分期：根據醫學檢測最優分期數，采用聚類方法完成檢測分期；聚類方法包括k-means聚類方法以及層次聚類方法。

43、綜上所述，由于采用了上述技術方案，本發明的有益效果是：

44、1、本發明通過細致分析醫院或診所的運營特點，包括診斷任務、患者類型、檢測設備性能以及檢測需求波動等，能夠精確確定分析周期，并篩選出影響醫學檢測質量的關鍵數據特征。同時，通過長期優化調度模型和機器學習算法的應用，可以定量計算各項質量控制指標，如檢測誤差率、環境條件影響指標等，從而實現對醫學檢測過程的實時監控和動態調整，確保檢測結果的精準度和穩定性。

45、2、本發明通過檢測需求的變化，自動調整分析周期和檢測策略，以確保在每個分析周期內都能夠獲得高質量的檢測結果。同時，還考慮了樣本量平衡約束、檢測上下限約束以及設備容量上下限約束等，以確保資源的合理分配和高效利用。這種智能化的資源分配方式，不僅可以提高檢測效率，還可以減少不必要的資源消耗。

46、3、本發明通過標準化處理和多維時間序列數據的轉換，能夠將復雜的質量控制指標轉化為易于理解和分析的形式。同時，通過聚類分析，能夠自動識別并劃分不同的質量管理分期，從而實現對醫學檢測過程的全面監控和精細化管理。這種科學化和智能化的管理方式，不僅可以提高醫療機構的檢測水平和質量管理能力，還可以為患者提供更加安全、可靠、高效的醫療服務。