基于个体基线的随访异常预警方法及系统与流程

本申请涉及患者随访异常预警，尤其涉及一种基于个体基线的随访异常预警方法及系统。

背景技术：

1、随着远程医疗、慢病管理和院外随访系统的发展，患者随访数据逐渐由人工记录转向由移动终端、居家监测设备和随访平台协同采集。随访系统通常需要对患者在随访周期内形成的生命体征、症状反馈、任务执行状态和复测结果进行持续监测，并在数据出现异常时生成预警信息，以辅助医护人员开展随访管理。

2、现有随访异常预警方法多采用固定阈值、单指标规则或基于群体样本训练的风险模型进行异常判断。该类方法通常根据统一医学参考范围、科室经验阈值或历史统计规则，对当前采集数据进行越界判断，并在满足预设条件时触发提醒。然而，不同患者之间存在基础状态差异，同一患者在不同病程阶段、用药阶段和随访任务场景下也会形成不同的稳定波动区间，统一阈值难以准确反映个体随访状态。

3、同时，现有方法通常将单次指标异常作为主要判断依据，缺少对患者个体基线、任务语境、数据质量、症状反馈和历史异常事件之间关联关系的综合处理，容易出现误报、漏报或预警等级频繁波动的问题。尤其在采集设备状态不稳定、随访任务延迟、复测数据不一致等情况下，系统难以区分真实异常、采集异常和任务执行异常，导致预警结果缺乏可追溯依据，也难以后续根据反馈数据动态调整异常判定阈值。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请实施例提供了一种基于个体基线的随访异常预警方法及系统，以解决现有技术存在的统一阈值难以适配个体差异、单指标判断准确性不足、阈值缺乏反馈更新的问题。

2、本申请实施例的第一方面，提供了一种基于个体基线的随访异常预警方法，包括：获取目标患者的历史随访数据、当前随访数据和随访任务数据，对历史随访数据、当前随访数据和随访任务数据进行时间对齐、指标标准化和数据质量标注，生成患者随访标准化数据；从患者随访标准化数据中识别稳定状态数据片段，基于稳定状态数据片段提取个体基线特征，并将个体基线特征与随访任务、监测指标、症状反馈、数据来源和历史异常事件建立关联，生成个体基线状态图谱；根据个体基线状态图谱、当前随访任务语境和数据质量状态，生成与目标患者对应的自适应阈值集合；将当前随访数据映射至个体基线状态图谱，计算基线偏离表征，根据自适应阈值集合识别候选异常片段；基于候选异常片段在个体基线状态图谱中的关联证据进行异常事件推理，生成随访异常预警结果，并根据预警反馈数据更新个体基线状态图谱和自适应阈值集合。

3、本申请实施例的第二方面，提供了一种基于个体基线的随访异常预警系统，包括：获取模块，用于获取目标患者的历史随访数据、当前随访数据和随访任务数据，对历史随访数据、当前随访数据和随访任务数据进行时间对齐、指标标准化和数据质量标注，生成患者随访标准化数据；关联模块，用于从患者随访标准化数据中识别稳定状态数据片段，基于稳定状态数据片段提取个体基线特征，并将个体基线特征与随访任务、监测指标、症状反馈、数据来源和历史异常事件建立关联，生成个体基线状态图谱；生成模块，用于根据个体基线状态图谱、当前随访任务语境和数据质量状态，生成与目标患者对应的自适应阈值集合；计算模块，用于将当前随访数据映射至个体基线状态图谱，计算基线偏离表征，根据自适应阈值集合识别候选异常片段；推理模块，用于基于候选异常片段在个体基线状态图谱中的关联证据进行异常事件推理，生成随访异常预警结果，并根据预警反馈数据更新个体基线状态图谱和自适应阈值集合。

4、本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

5、通过获取目标患者的历史随访数据、当前随访数据和随访任务数据，对历史随访数据、当前随访数据和随访任务数据进行时间对齐、指标标准化和数据质量标注，生成患者随访标准化数据；从患者随访标准化数据中识别稳定状态数据片段，基于稳定状态数据片段提取个体基线特征，并将个体基线特征与随访任务、监测指标、症状反馈、数据来源和历史异常事件建立关联，生成个体基线状态图谱；根据个体基线状态图谱、当前随访任务语境和数据质量状态，生成与目标患者对应的自适应阈值集合；将当前随访数据映射至个体基线状态图谱，计算基线偏离表征，根据自适应阈值集合识别候选异常片段；基于候选异常片段在个体基线状态图谱中的关联证据进行异常事件推理，生成随访异常预警结果，并根据预警反馈数据更新个体基线状态图谱和自适应阈值集合。本申请能够提高个体化预警准确性、降低误报漏报率、增强阈值更新稳定性。

1.一种基于个体基线的随访异常预警方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述历史随访数据、所述当前随访数据和所述随访任务数据进行时间对齐、指标标准化和数据质量标注，生成患者随访标准化数据，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述患者随访标准化数据中识别稳定状态数据片段，基于所述稳定状态数据片段提取个体基线特征，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述个体基线特征与随访任务、监测指标、症状反馈、数据来源和历史异常事件建立关联，生成个体基线状态图谱，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述个体基线状态图谱、当前随访任务语境和数据质量状态，生成与所述目标患者对应的自适应阈值集合，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前随访任务语境确定阈值调节约束，并结合所述数据质量状态对所述基线波动表征进行可信度修正，生成阈值调节参数，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述当前随访数据映射至所述个体基线状态图谱，计算基线偏离表征，根据所述自适应阈值集合识别候选异常片段，包括：

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述候选异常片段在所述个体基线状态图谱中的关联证据进行异常事件推理，生成随访异常预警结果，并根据预警反馈数据更新所述个体基线状态图谱和所述自适应阈值集合，包括：

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在根据所述预警反馈数据更新所述个体基线状态图谱和所述自适应阈值集合时，包括：

10.一种基于个体基线的随访异常预警系统，其特征在于，包括：