本發(fā)明涉及信息管理，尤其涉及一種監(jiān)測皮膚科外用藥物療效的電子化隨訪管理系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、許多疾病的治療和恢復(fù)都需要一個漫長的過程，對診后患者進行隨訪不僅能滿足患者對健康的需求，也能促進醫(yī)院的醫(yī)療、科研、服務(wù)質(zhì)量的提高；

2、傳統(tǒng)的隨訪管理往往需要依賴于醫(yī)護人員進行判斷，由于醫(yī)護人員工作繁重、資源緊缺，所以缺乏時間對患者進行一對一的長期管理及指導，隨訪效果也不便于量化及追蹤；同時，對于不同的患者，通過藥物或者其他治療后，恢復(fù)周期也不一致，導致患者的隨訪周期變化不智能，患者的個性化護理不高以及管理效率低下；

3、針對上述的技術(shù)缺陷，現(xiàn)提出一種解決方案。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于：提出一種監(jiān)測皮膚科外用藥物療效的電子化隨訪管理系統(tǒng)，通過將采集的診療信息進行預(yù)處理和處理評估分析，將文本信息類型和圖像信息類型分成第一聚類指標和第二聚類指標，進而以此建立初始聚類中心，進而組建形成亞組，建立出亞組的預(yù)測指數(shù)，以m0個患者所對應(yīng)的亞組為x軸，以對應(yīng)的預(yù)測指數(shù)為y軸，繪制出隨訪態(tài)勢曲線，同時對隨訪態(tài)勢曲線進行時序特征點提取，形成多時序特征點恢復(fù)數(shù)據(jù)，并以此構(gòu)建出節(jié)點交互影響規(guī)律子圖，并根據(jù)該節(jié)點交互影響規(guī)律子圖進行隨訪護理以及進行全流程的跟蹤記錄，在這一過程中，解決了患者的個性化護理不高以及管理效率低下的問題。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案：一種監(jiān)測皮膚科外用藥物療效的電子化隨訪管理系統(tǒng)，其特征在于：包括監(jiān)管平臺、療效識別單元、監(jiān)管隨訪單元和反饋分析單元；

3、當監(jiān)管平臺生成監(jiān)測指令后，療效識別單元立即設(shè)置采集周期，對患者的診療信息進行定時采集，并將診療信息發(fā)送給反饋分析單元進行存儲，同時對診療信息進行預(yù)處理和處理評估分析，還將處理結(jié)果發(fā)送給監(jiān)管隨訪單元和反饋分析單元；

4、監(jiān)管隨訪單元通過處理結(jié)果構(gòu)建隨訪態(tài)勢曲線，且基于隨訪態(tài)勢曲線對診療信息進行階段交互影響，構(gòu)建出節(jié)點交互影響規(guī)律子圖，進而根據(jù)階段交互規(guī)律影響子圖進行隨訪護理，并對該信息進行全流程的跟蹤記錄，并將分析結(jié)果發(fā)送給反饋分析單元；

5、反饋分析單元對分析結(jié)果進行存儲調(diào)用操作，包括信息存儲模塊和信息調(diào)用模塊，且信息存儲模塊和信息調(diào)用模塊之間信號連接，信息存儲模塊對診療信息及其過程中對應(yīng)的分析結(jié)果進行整合存儲，信息調(diào)用模塊用于對存儲信息進行多級聯(lián)動交互。

6、進一步的，預(yù)處理的具體工作過程為：

7、診療信息包括但不限于病人主訴、病理報告、臨床癥狀、臨床診斷、檢驗報告、影像報告和用藥效果報告，其信息類型分為文本信息類型和圖像信息類型；預(yù)設(shè)患者有m0個，將任一患者標記為m；

8、步驟a1，針對文本信息類型：

9、定義文本信息類型對應(yīng)的診療信息，并對患者m對應(yīng)的該信息進行特征提取，預(yù)設(shè)提取后的特征有n0種，表示為g1＝[x1，x2，……，xn0]，其中x1、x2和xn0分別表示為第一種數(shù)據(jù)特征變量、第二種數(shù)據(jù)特征變量和第n0種數(shù)據(jù)特征變量；進而將g1標記為第一聚類指標；

10、步驟a2，針對圖像信息類型：

11、定義圖像信息類型對應(yīng)的診療信息，進而形成不同部位的三維視圖，該部位至少包括但不限于頭頸部、軀干部、上肢部、下肢部的任一一種；進而對三維視圖進行規(guī)定的尺寸或大小裁剪；進而提取患者對應(yīng)的部位恢復(fù)數(shù)目a1以及該部位恢復(fù)對應(yīng)的面積a2；計算出患者m第j次和第k次隨訪周期下的部位恢復(fù)數(shù)目a1以及該部位恢復(fù)對應(yīng)的面積a2；其中，k≥j≥0；

12、設(shè)定公式：計算出恢復(fù)變化率b1；其中，a1j和a1k分別為第j次和第k次隨訪周期下的部位恢復(fù)數(shù)目，a2j和a2k分別為第j次和第k次隨訪周期下的部位恢復(fù)對應(yīng)的面積，δt是第j次和第k次隨訪周期的時間間隔；進而將第j次隨訪周期下的部位恢復(fù)數(shù)目、第k次隨訪周期下的部位恢復(fù)數(shù)目、第j次隨訪周期下的部位恢復(fù)面積、第k次隨訪周期下的部位恢復(fù)面積和恢復(fù)變化率共5個特征變量標記為第二聚類指標g2；

13、步驟a3，將第一聚類指標g1和第二聚類指標g2整合為指標樣本，對指標樣本進行歸一化處理，從歸一化處理后的指標樣本中選取c個樣本作為初始聚類中心；

14、步驟a4，統(tǒng)計m0個患者所對應(yīng)的c個初始聚類中心，并計算出剩余指標樣本與選定的c個初始聚類中心的距離，根據(jù)求出的距離將這些樣本劃分至距離最近的那個初始聚類中心的那一類中，共得到c個類簇{l1，l2，l3，……，lc}；其中，c為大于0的自然數(shù)；

15、步驟a5，根據(jù)該類簇計算出其均值，進而用新的均值替換原來的聚類中心，若聚類中心發(fā)生變化，把這些樣本重新進行返回至步驟a4中，直至所有樣本不再發(fā)生改變，則將m0個患者劃分為c個亞組，分別為亞組1、亞組2、……、亞組c。

16、進一步的，處理評估分析的具體工作過程為：

17、步驟b1，建立數(shù)字預(yù)測模型：

18、步驟b1-1，先獲取c個亞組，進而獲取c個亞組所對應(yīng)的皮膚部位恢復(fù)灰度圖，計算不同亞組對應(yīng)的癥狀程度值，并對病狀程度按照升序進行編號標記，并賦予相應(yīng)的權(quán)重修正系數(shù)；

19、當癥狀程度值＝0時，表示無癥狀，進而賦予對應(yīng)的權(quán)重修正系數(shù)α0；

20、當癥狀程度值＝1時，表示癥狀輕度，進而賦予對應(yīng)的權(quán)重修正系數(shù)α1；

21、當癥狀程度值＝2時，表示癥狀中度，進而賦予對應(yīng)的權(quán)重修正系數(shù)α2；

22、當癥狀程度值＝3時，表示癥狀重度，進而賦予對應(yīng)的權(quán)重修正系數(shù)α3；其中，0≤α0≤α1≤α2≤α3；

23、步驟b1-2，標記一個恢復(fù)類型為zr，預(yù)設(shè)恢復(fù)類型zr的參考指數(shù)為czr；進而建立公式：yc＝∑αh*czr獲得恢復(fù)預(yù)測結(jié)論對應(yīng)的預(yù)測指數(shù)yc；其中，αh表示權(quán)重修正系數(shù)，且h的取值為{0，1，2，3}的任一種；

24、步驟b2，設(shè)置周期閾值：為恢復(fù)預(yù)測結(jié)論的預(yù)測指數(shù)ycm設(shè)置相應(yīng)的閾值，將m0個預(yù)測指數(shù)與相應(yīng)的閾值進行對比分析，當預(yù)測指數(shù)超過該預(yù)設(shè)閾值，則根據(jù)數(shù)據(jù)庫中的預(yù)設(shè)的隨訪周期計劃設(shè)置相應(yīng)的隨訪周期。

25、進一步的，構(gòu)建隨訪態(tài)勢曲線的具體工作過程為：

26、獲取m0個患者所對應(yīng)的亞組和其相應(yīng)的預(yù)測指數(shù)，建立直角坐標系，以m0個患者所對應(yīng)的亞組為x軸，以對應(yīng)的預(yù)測指數(shù)yc為y軸，并在直角坐標系上通過描點的方式擬合出亞組-預(yù)測指數(shù)的動態(tài)變化曲線，并將其標記為隨訪態(tài)勢曲線s0。

27、進一步的，對隨訪態(tài)勢曲線s0和與之對應(yīng)的隨訪周期進行時序特征點提取，形成多時序特征點恢復(fù)數(shù)據(jù)，進而將其和對應(yīng)的診療信息進行階段交互影響，構(gòu)建節(jié)點交互影響規(guī)律子圖。

28、進一步的，存儲調(diào)用操作基于區(qū)塊鏈的智能合約層，具體工作過程為：

29、步驟c1，信息存儲模塊用于對獲取的信息進行整合存儲，將數(shù)據(jù)存儲單元劃分為n個網(wǎng)格區(qū)間，將信息按照隱私程度分配到n個網(wǎng)格區(qū)間內(nèi)，對于任一個網(wǎng)格區(qū)間設(shè)置相應(yīng)級別的調(diào)用權(quán)限；

30、步驟c2，信息調(diào)用模塊用于對存儲信息進行多級聯(lián)動與資源交互，設(shè)置m個調(diào)用層級，將任一個調(diào)用層級標記為mi，調(diào)用層級mi設(shè)置m個調(diào)用端口，且每個調(diào)用端口有唯一的權(quán)限值；其中，智能合約接口與對應(yīng)接口權(quán)限值共同登記上鏈，多個層級之間垂直整合，同層級的多個端口之間鏈式整合；

31、設(shè)置端口用戶名，當用戶的調(diào)用權(quán)限等級大于或等于接口權(quán)限值時，才能通過接口調(diào)用權(quán)限驗證，則調(diào)取對應(yīng)的層級信息。

32、綜上所述，由于采用了上述技術(shù)方案，本發(fā)明的有益效果是：

33、發(fā)明通過定時采集診療信息，并對其進行預(yù)處理，將文本信息類型和圖像信息類型分成第一聚類指標和第二聚類指標，進而以此建立初始聚類中心，進而組建形成亞組，建立出亞組的預(yù)測指數(shù)，以m0個患者所對應(yīng)的亞組為x軸，以對應(yīng)的預(yù)測指數(shù)為y軸，繪制出隨訪態(tài)勢曲線，同時對隨訪態(tài)勢曲線進行時序特征點提取，形成多時序特征點恢復(fù)數(shù)據(jù)，并構(gòu)建節(jié)點交互影響規(guī)律子圖；進而根據(jù)階段交互規(guī)律影響子圖進行隨訪護理，并對該信息進行全流程的跟蹤記錄，在這一過程中，提高了隨訪的管理效率和提升了患者的個性化護理。