基于融合规则引擎与机器学习的手术器械配置预测方法、系统、终端及存储介质

本发明公开了基于融合规则引擎与机器学习的手术器械配置预测方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：获取目标手术的术式和术者，采集对应的多维数据资源，得到结构化标准数据；基于临床专家知识构建标准术式‑器械配置表，使用规则模板语言对构建标准术式‑器械配置表进行转换，得到规则执行模板，将术式与规则执行模板进行匹配，生成初步器械推荐清单；将结构化标准数据输入到模型进行深度学习与预测，得到AI预测结果，使用AI预测结果与初步器械推荐清单进行对比，得到调整后推荐清单；使用策略对调整后推荐清单中的器械进行评分，根据评分结果得到最终推荐器械清单。本发明提高器械配置质量，提升术前准备效率，推动医院运营智能化发展。