本發明涉及醫療人工智能技術，尤其涉及一種面向創傷患者的綜合智能預警系統的構建方法。

背景技術：

1、創傷患者在治療過程中常常面臨病情突變和并發癥風險，需要及時預警和干預。現有的預警系統主要基于單一類型的生命體征數據或臨床指標進行分析，通過設定固定閾值觸發預警，還存在以下主要問題：

2、現有預警系統往往只關注單一時間點的數據異常，忽略了指標之間的動態變化趨勢和交互關系，無法有效捕捉病情演變過程中的早期預警信號。這種方式容易造成預警的滯后和誤報。

3、目前的預警模型普遍采用統一的評分標準和固定閾值，未能充分考慮患者個體差異和疾病特征，難以實現個性化的精準預警。對于不同類型的創傷患者，其風險表現和預警需求存在顯著差異。

4、現有系統缺乏對醫療專業知識的深度整合，預警結果缺乏可解釋性和臨床指導意義。單純依靠數據驅動的預測模型，無法有效結合臨床實踐中積累的專業經驗和治療規范，影響預警結果的可靠性和實用性。

技術實現思路

1、本發明實施例提供一種面向創傷患者的綜合智能預警系統的構建方法，能夠解決現有技術中的問題。

2、本發明實施例的第一方面，

3、提供一種面向創傷患者的綜合智能預警系統的構建方法，包括：

4、通過特征工程框架對生命體征數據、臨床檢驗數據、影像學檢查數據和電子病歷數據進行多模態數據處理，提取生命體征波動趨勢和臨床指標變化率的多尺度時序特征，構建特征交互網絡獲得多維指標交互關系和合并癥相關性的關聯特征；

5、構建深度學習預測框架，利用所述多尺度時序特征，采用循環神經網絡和動態基線計算方法進行異常狀態識別，利用所述多尺度時序特征和關聯特征采用圖神經網絡預測并發癥風險；通過注意力機制將異常狀態識別結果和并發癥風險預測結果進行自適應特征融合，所述注意力機制基于患者個體特征構建個性化權重矩陣，采用動態閾值機制確定預警級別；

6、構建醫療知識圖譜，將藥物相互作用網絡和疾病并發癥關聯網絡的領域規則知識轉化為低維向量表示；

7、將預警級別與所述醫療知識圖譜通過雙向映射機制進行集成驗證，生成包括風險等級、預警原因和干預建議的預測結果。

8、在一種可選的實施方式中，

9、通過特征工程框架對生命體征數據、臨床檢驗數據、影像學檢查數據和電子病歷數據進行多模態數據處理，提取生命體征波動趨勢和臨床指標變化率的多尺度時序特征，構建特征交互網絡獲得多維指標交互關系和合并癥相關性的關聯特征包括：

10、對生命體征數據、臨床檢驗數據和電子病歷數據進行預處理，采用樣條插值處理不等間隔采樣數據，基于時間窗口進行數據同步對齊，得到預處理后的標準化醫療數據；

11、基于所述標準化醫療數據提取多尺度時序特征，計算短期時序特征包括瞬時變化率和波動幅度，提取中期時序特征包括基于時間序列分析的趨勢斜率和周期性特征，獲取長期時序特征采用時間衰減權重計算累積變化趨勢；

12、基于所述標準化醫療數據構建特征交互網絡，基于皮爾遜相關系數矩陣計算指標間相關性強度并通過時滯相關分析函數捕獲指標間的動態關聯模式，將醫療指標作為圖的節點、相關性強度作為邊的權重構建加權無向圖，根據節點的鄰居集合和邊權重確定節點重要性得到多維指標交互關系，基于臨床指標權重和風險映射函數計算合并癥風險評分，結合指標的共現頻率和時序依賴特征構建合并癥網絡，得到合并癥相關性的關聯特征。

13、在一種可選的實施方式中，

14、利用所述多尺度時序特征，采用循環神經網絡和動態基線計算方法進行異常狀態識別包括：

15、對多尺度時序特征進行注意力計算得到加權特征表示；

16、基于所述加權特征表示，通過雙向長短時記憶網絡和動態門控系數調控的門控循環單元的層級組合得到增強特征；

17、基于所述增強特征進行狀態感知基線構建，對醫療干預數據進行強度評分并確定干預影響時間窗口，基于生命體征變化率和檢驗指標變化量計算事件分值并結合多指標協同變化度確定事件重要性，根據所述干預影響時間窗口將監測區間劃分為穩態期和轉換期，利用第一平滑因子計算穩態期基線值，利用根據所述事件重要性調整的第二平滑因子計算轉換期初始值，對所述轉換期的起始基線值和目標基線值進行指數衰減加權得到轉換期動態基線值，基于歷史波動標準差和所述事件重要性分別確定穩態期和轉換期的偏移容忍度構建基線區間，將觀測值與對應基線區間的偏差和狀態持續時間進行加權得到異常狀態判斷結果；

18、基于所述加權特征表示分別計算單指標異常得分和組合異常評估得分，對所述單指標異常得分進行加權累加得到指標融合得分，將所述指標融合得分與所述組合異常評估得分進行自適應融合，再與所述異常狀態判斷結果加權融合得到異常識別結果。

19、在一種可選的實施方式中，

20、基于所述加權特征表示，通過雙向長短時記憶網絡和動態門控系數調控的門控循環單元的層級組合得到增強特征包括：

21、利用所述加權特征表示構建層級化循環神經網絡，包括雙向長短時記憶網絡基礎層和門控循環單元增強層，將所述加權特征表示映射為查詢矩陣、鍵矩陣和值矩陣，計算所述查詢矩陣與所述鍵矩陣的相似度得到注意力權重，將所述注意力權重與所述值矩陣相乘得到上下文特征；

22、所述雙向長短時記憶網絡基礎層對所述上下文特征進行前向傳播和反向傳播得到雙向特征，將雙向特征拼接形成融合特征；

23、所述門控循環單元增強層將所述融合特征與歷史隱狀態和當前輸入特征進行拼接得到組合特征，對所述組合特征進行非線性變換得到動態門控系數，將所述動態門控系數分別與更新門和重置門的輸出進行調制得到調制后的更新門輸出和重置門輸出，基于調制后的重置門輸出對歷史隱狀態進行重置得到重置狀態，將所述重置狀態與當前輸入特征進行變換得到候選狀態，利用調制后的更新門輸出對候選狀態和歷史狀態進行選擇性更新，引入跳躍連接保持原始特征信息，將更新后的狀態與原始特征信息進行自適應融合得到增強特征。

24、在一種可選的實施方式中，

25、利用所述多尺度時序特征和關聯特征采用圖神經網絡預測并發癥風險包括：

26、將所述多尺度時序特征按照時間粒度劃分為細粒度、中粒度和粗粒度時間片，對時間片進行時間位置編碼得到多粒度時序特征；基于所述關聯特征與多粒度時序特征得到時間注意力特征；

27、基于所述多維指標交互關系構建局部空間圖，基于所述合并癥相關性構建全局空間圖，對所述局部空間圖和全局空間圖中節點對的特征向量進行非線性變換得到空間注意力權重，將所述時間注意力特征與通過所述空間注意力權重調制的歷史特征進行融合得到時空融合特征；

28、對所述時空融合特征進行多頭注意力計算得到增強特征，將所述增強特征與歷史特征拼接后通過門控單元進行自適應選擇得到門控特征；

29、計算所述門控特征的動態貢獻度得到特征重要性分數，基于所述特征重要性分數對所述門控特征進行加權得到最終特征表示；

30、通過加權時間衰減函數計算相鄰時刻預測結果的時序差異得到時序一致性約束，基于節點風險值的相對大小關系構建安全間隔約束得到風險傳播約束，根據所述時序一致性約束和風險傳播約束與分類損失對所述最終特征表示進行多任務聯合優化，生成并發癥風險預測結果。

31、在一種可選的實施方式中，

32、通過注意力機制將異常狀態識別結果和并發癥風險預測結果進行自適應特征融合，所述注意力機制基于患者個體特征構建個性化權重矩陣，采用動態閾值機制確定預警級別包括：

33、對所述異常狀態識別結果引入時間衰減因子進行加權得到時序加權異常狀態表示，將所述并發癥風險預測結果轉化為風險程度向量；

34、基于患者的創傷嚴重程度評分、創傷部位及數量、器官功能損傷程度、創傷后時間以及臨床干預措施的強度構建患者個性化特征向量，利用所述患者個性化特征向量計算注意力分數，生成個性化權重矩陣，將所述個性化權重矩陣與所述時序加權異常狀態表示和風險程度向量進行自適應特征融合得到預警分數；

35、基于歷史預警準確率構建自適應因子，利用所述自適應因子對基礎閾值向量進行動態更新得到當前閾值向量，根據所述預警分數和當前閾值向量確定預警級別。

36、在一種可選的實施方式中，

37、將預警級別與所述醫療知識圖譜進行集成驗證，生成包括風險等級、預警原因和干預建議的預測結果包括：

38、將預警級別轉換為預警特征向量，所述預警特征向量包括預警級別概率分布和預警觸發特征集合，所述預警觸發特征集合由特征重要性得分大于預設閾值的特征構成；

39、采用雙向映射機制進行集成驗證，在正向驗證中計算預警特征向量與知識圖譜路徑表示的語義相似度，將語義相似度大于相似度閾值的路徑構建為驗證路徑集合，在反向驗證中基于驗證路徑集合的路徑可信度計算預期風險等級，通過對比預期風險等級與深度學習預測的預警級別進行對比得到初始驗證結果；

40、構建多層級驗證框架對所述初始驗證結果進行深度驗證，通過醫學邏輯驗證層計算驗證路徑集合中與所述醫療知識圖譜的路徑匹配率；通過時序完整性驗證層計算預警時序鏈在連續時間窗口內的醫學驗證得分，所述醫學驗證得分為預警時序鏈中相鄰時間點的醫學邏輯驗證結果的加權平均值；通過臨床安全性驗證層計算干預措施之間的相容性系數，所述相容性系數為基于干預措施之間的互作用強度計算的標準化評分；

41、基于所述路徑匹配率、醫學驗證得分和相容性系數計算綜合驗證分數，當所述綜合驗證分數大于驗證閾值時采用驗證后的風險等級、基于驗證路徑集合生成預警原因解釋鏈、從安全驗證通過的干預措施中生成干預建議。

42、在一種可選的實施方式中，

43、所述多層級驗證框架包括：

44、通過醫學邏輯驗證層計算驗證路徑集合中與所述醫療知識圖譜的路徑匹配率，所述路徑匹配率包括直接匹配得分和間接匹配得分，其中直接匹配得分基于顯式路徑計算，間接匹配得分通過構建推理鏈計算隱式關聯的可靠度，采用可學習的動態權重對不同類型醫學關聯進行加權；

45、通過時序完整性驗證層計算預警時序鏈在多尺度時間窗口內的醫學驗證得分，所述多尺度時間窗口包括用于驗證急性變化的短期窗口、用于驗證疾病進展的中期窗口和用于驗證治療效果的長期窗口，引入時序注意力機制對不同時間點的驗證結果進行自適應加權；

46、通過臨床安全性驗證層計算干預措施之間的相容性系數，所述相容性系數包括基礎安全性評分、協同效應評分和時序合理性評分的加權組合，所述加權組合基于干預措施之間的互作用強度計算標準化評分。

47、本發明通過特征工程框架對多源異構數據進行處理，提取多尺度時序特征和關聯特征，能夠全面捕捉患者狀態變化趨勢和指標間相互作用關系，提高了特征表達的完整性和準確性。

48、本發明采用深度學習預測框架，結合循環神經網絡和圖神經網絡，通過注意力機制實現特征自適應融合，并基于患者個體特征構建個性化權重矩陣，能夠準確識別異常狀態和預測并發癥風險，提高了預警的精確性和個性化程度。

49、本發明構建醫療知識圖譜并通過雙向映射機制與預警結果進行集成驗證，將領域專家知識轉化為可計算的向量表示，實現了預警結果的可解釋性，同時提供了具有臨床指導意義的干預建議，提高了預警系統的實用性和可靠性。