摘要
本发明涉及数据处理技术领域,公开了一种基于大数据的急诊科患者信息处理方法及系统,通过自然语言处理和医学本体映射,将非结构化文本和异构数据进行标准化处理;对患者生命体征数据进行动态监控,提取趋势变化和波动幅度,基于FP‑Growth算法,从历史病历数据中挖掘病情演变的频繁模式;通过Transformer‑GNN‑XGBoost模型,预测患者病情恶化风险,并结合历史病历数据和患者当前状态,预测患者住院时长以及治疗费用;通过遗传算法动态生成最优分诊策略和资源调度方案;将预测结果、最优分诊策略和资源调度方案可视化展示给医护人员;本发明显著提升急诊科诊疗效率和资源利用率。
技术关键词
XGBoost模型
生命体征数据
信息处理方法
大数据
患者生命体征
病历
动态监控
FP‑Growth算法
遗传算法
自然语言
信息处理设备执行
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异构
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