一种肿瘤患者全周期症状智能监测与自适应干预系统的制作方法

本发明涉及数字健康，尤其是涉及一种肿瘤患者全周期症状智能监测与自适应干预系统。

背景技术：

1、现有技术中，肿瘤支持治疗领域的症状管理主要依赖纸质量表评估、电子患者报告结局（epro）系统采集、可穿戴设备监测及远程患者监测（rpm）平台。纸质量表（如eortcqlq-c30、fact-g、mdasi）需医护人员发放后手工录入，存在时效性差、数据完整性低、难以捕捉症状动态变化的缺陷。epro系统虽提高了采集效率，但多采用固定题集，题目冗余，患者填写负担重。可穿戴设备多为单点应用，未与症状数据进行有效融合。rpm平台虽能整合部分生理数据和症状报告并触发预设阈值告警，但其干预策略多为标准化方案，缺乏个体化适配和动态调整机制。

2、上述技术仍存在以下缺陷：一是监测碎片化，症状自报、生理监测与临床记录分散在不同系统，难以形成完整的症状-生理-行为关联视图；二是评估静态化，固定时间点评估易错过症状波动峰值和关键转归窗口，导致干预时机滞后；三是反馈延迟化，症状数据需人工汇总分析后再反馈临床，周期长达数天至数周，急性症状恶化难以及时发现；四是周期割裂化，治疗期、康复期与终末期分属不同管理团队管理，数据不连续，长期症状轨迹缺失，康复规划缺乏依据。

3、目前最接近的现有技术包括美国纪念斯隆凯特琳癌症中心（mskcc）的epro系统，患者治疗期间每日报告症状，异常时触发护士电话随访，但其干预方式为标准化电话，未考虑症状间关联和个体化适配；微软healthcare bot症状聊天机器人通过自然语言对话提供一般性建议，缺乏与临床数据融合，无法进行严重度分级和紧急预警；国内部分肿瘤医院症状管理app提供症状记录和健康教育，但无智能分析引擎，干预内容静态固定。上述方案均未能解决肿瘤症状管理中监测碎片化、评估静态化、干预标准化、反馈延迟化及周期割裂化的系统性问题。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种肿瘤患者全周期症状智能监测与自适应干预系统，解决现有技术中监测碎片化、评估静态化、题目冗余化、干预标准化、反馈延迟化、周期割裂化的技术问题，实现肿瘤患者症状的全周期连续监测、网络化智能分析、个体化自适应干预及实时效果评估。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种肿瘤患者全周期症状智能监测与自适应干预系统，包括：

3、多维度症状数据采集模块，用于通过患者自报终端、可穿戴设备、医院信息系统及家庭智能监测设备，采集肿瘤患者在治疗期、康复期及终末期的症状数据、生理参数数据、功能状态数据及生活质量数据；

4、症状网络动态建模模块，用于基于所述多维度症状数据，构建症状间关联关系的动态网络模型，识别核心驱动症状、症状簇集模式及症状演化路径；

5、自适应分级干预引擎，用于根据所述症状网络动态模型的输出结果，结合患者当前治疗阶段、疾病状态及个体偏好，自动匹配干预策略库中的对应方案，生成个体化干预处方，并根据干预效果评估结果动态调整干预强度和/或切换干预方案；

6、干预效果实时评估模块，用于追踪所述个体化干预处方的执行情况及症状变化响应，计算干预响应指数，识别无效干预或症状恶化信号，并将评估结果反馈至所述症状网络动态建模模块和自适应分级干预引擎，形成闭环驱动；所述干预响应指数为根据症状评分变化率、生理参数波动幅度综合计算得到的干预效果量化值；

7、全周期数据融合与决策支持模块，用于整合患者从确诊到随访终点的全周期症状轨迹数据，生成个体化症状基线报告、治疗耐受性预测及长期生活质量趋势分析，支持临床调整治疗策略及患者自我管理教育。

8、优选的，所述多维度症状数据采集模块包括：

9、患者自报终端子模块，用于部署结构化电子患者报告结局epro量表及计算机自适应测试cat引擎，根据患者当前状态动态调整题目难度与数量，采集疼痛、疲乏、恶心呕吐、焦虑抑郁、睡眠障碍、认知功能症状评分；

10、可穿戴设备对接子模块，用于通过蓝牙或物联网协议连接智能手环、智能床垫、连续血糖监测仪、动态心电记录仪，采集心率变异性、活动步数、睡眠结构、血氧饱和度、皮温波动生理参数；

11、医院信息系统抽取子模块，用于从电子病历中提取实验室检查结果、影像学评估结论、化疗周期记录、放疗剂量记录、不良事件记录、镇痛药物使用记录；

12、家庭智能监测设备子模块，用于连接智能体重秤、智能药盒、环境传感器，采集体重变化趋势、服药依从性数据、居家环境温湿度及空气质量数据；

13、多源时间对齐子模块，用于将上述异构数据源按统一时间戳进行对齐融合，构建患者个体化的症状-生理-行为-环境多维时间序列数据库。

14、优选的，所述症状网络动态建模模块包括：

15、症状间关联挖掘子模块，用于采用高斯图模型、贝叶斯网络或动态因果发现算法，从多维时间序列数据中估计症状间的条件依赖关系，构建有向或无向的症状关联网络；

16、核心驱动症状识别子模块，用于计算症状网络节点的中心性指标，识别出对其他症状具有最强预测力的核心驱动症状；所述中心性指标包括度中心性、介数中心性、特征向量中心性及因果效应强度；

17、症状簇集划分子模块，用于采用社区发现算法或层次聚类算法，将高度关联的症状聚类为症状簇集，标注簇集特征标签；所述症状簇集包括消化道毒性簇、神经毒性簇、心肺功能簇、情绪认知簇、代谢紊乱簇；

18、症状演化路径预测子模块，用于基于时序网络分析方法，识别症状从早期前驱表现到典型综合征再到严重并发症的演化路径，预测给定时间窗口内的症状恶化概率及最可能触发链；

19、治疗阶段适配子模块，用于根据患者当前所处的新辅助化疗期、手术期、辅助化疗期、放疗期、靶向治疗期、免疫治疗期、康复随访期或姑息治疗期，加载对应阶段的症状网络基准模型，识别与阶段基线的偏离程度；所述症状网络基准模型为对应治疗阶段下肿瘤患者症状关联的标准网络模型，所述偏离程度为实时网络与基准模型的结构差异度。

20、优选的，所述自适应分级干预引擎包括：

21、患者分层匹配子模块，用于根据症状严重度评分、症状网络复杂度、功能状态评分、社会支持评估及患者自我管理意愿，将患者分为高自我管理组、中自我管理需支持组、低自我管理需照护组；

22、干预策略库子模块，用于存储分层分类的干预方案集合，包括自我管理教育方案、远程护理指导方案、药物调整建议方案、急诊绿色通道方案及安宁疗护转介方案；每类方案标注适用症状类型、证据等级、推荐强度及禁忌条件；

23、干预强度动态调整子模块，用于根据干预响应指数实时调整干预强度：响应良好则降低干预频率转入维持模式，响应不佳则升级干预强度或切换干预类型，症状急剧恶化则触发紧急干预路径；

24、多模态干预交付子模块，用于通过移动应用推送、智能电话语音、视频远程会诊、家庭访视安排、社区资源转介多种渠道交付干预内容，根据患者数字素养、视听能力、居住条件自动优选交付方式；

25、患者偏好学习子模块，用于记录患者对干预时机、干预内容、沟通方式的反馈选择，采用强化学习算法优化后续干预方案的个体适配度。

26、优选的，所述干预效果实时评估模块包括：

27、症状响应量化子模块，用于计算干预前后症状评分的变化率、症状网络结构的改变程度及核心驱动症状的转移情况，综合生成交互响应指数；

28、生理参数验证子模块，用于将患者自报症状变化与可穿戴设备采集的生理参数变化进行交叉验证，识别自报偏差或设备异常；

29、依从性监测子模块，用于通过智能药盒开盖记录、移动应用打开日志、视频会诊出席情况，量化干预方案的执行依从性，区分无效干预与执行不足；

30、恶化预警触发子模块，用于设定症状评分阈值、生理参数阈值及症状网络突变阈值，任一指标突破阈值即触发分级预警：黄色预警提示加强监测，橙色预警提示调整干预方案，红色预警提示紧急医疗介入；

31、反馈闭环驱动子模块，用于将干预效果评估结果自动回流至症状网络动态建模模块和自适应分级干预引擎，驱动模型参数更新和策略库优化。

32、优选的，所述全周期数据融合与决策支持模块包括：

33、个体化症状基线构建子模块，用于整合患者治疗前、治疗中各周期、治疗结束后的症状数据，绘制个体化症状轨迹曲线，识别患者特异性症状易感模式与治疗耐受特征；

34、治疗耐受性预测子模块，用于基于历史相似病例的全周期数据，采用迁移学习方法预测当前患者在后续治疗周期中出现特定症状的概率、严重程度及持续时间，辅助临床预防性干预决策；

35、长期生活质量趋势分析子模块，用于追踪康复期及长期生存者的症状残留、功能恢复、社会再适应情况，生成生活质量预测曲线，识别生活质量恢复停滞或下降的风险时点；

36、患者教育内容生成子模块，用于根据患者当前症状状态、认知水平及信息需求，自动生成个性化健康教育材料，包括症状识别指南、自我管理技巧、就医时机判断、资源获取途径；

37、临床研究数据输出子模块，用于将结构化全周期症状数据按cdisc标准导出，支持临床试验的患者报告结局pro终点分析、真实世界研究的疗效比较及卫生技术评估的成本效用分析。

38、本发明还提供了一种肿瘤患者全周期症状智能监测与自适应干预方法，包括以下步骤：

39、s1、多维度症状数据采集步骤：通过患者自报终端、可穿戴设备、医院信息系统及家庭智能监测设备，采集肿瘤患者在治疗期、康复期及终末期的症状数据、生理参数数据、功能状态数据及生活质量数据；

40、s2、症状网络动态建模步骤：基于所述多维度症状数据，构建症状间关联关系的动态网络模型，识别核心驱动症状、症状簇集模式及症状演化路径；

41、s3、自适应分级干预步骤：根据所述症状网络动态模型的输出结果，结合患者当前治疗阶段、疾病状态及个体偏好，自动匹配干预策略库中的对应方案，生成个体化干预处方；

42、s4、干预效果实时评估步骤：追踪所述个体化干预处方的执行情况及症状变化响应，计算干预响应指数，识别无效干预或症状恶化信号；

43、s5、全周期数据融合决策步骤：整合患者从确诊到随访终点的全周期症状轨迹数据，生成个体化症状基线报告、治疗耐受性预测及长期生活质量趋势分析，支持临床调整治疗策略及患者自我管理教育。

44、优选的，s2中所述症状网络动态建模具体包括：

45、s21、对多维时间序列症状数据进行预处理，包括缺失值填补、异常值检测、时间重采样及标准化变换；

46、s22、采用滑动时间窗方法构建动态症状数据集，每个时间窗内估计症状间的条件依赖关系矩阵；

47、s23、基于条件依赖关系矩阵构建症状关联网络，计算网络节点的中心性指标识别核心驱动症状；

48、s24、采用社区发现算法识别症状簇集，标注簇集特征标签及簇间转换概率；

49、s25、基于时序网络分析方法识别症状演化路径，预测未来时间窗口的症状恶化概率。

50、本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现所述的肿瘤患者全周期症状智能监测与自适应干预方法。

51、本发明还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现所述的肿瘤患者全周期症状智能监测与自适应干预方法。

52、因此，本发明采用上述一种肿瘤患者全周期症状智能监测与自适应干预系统，具有以下有益效果：

53、1）监测一体化与评估动态化：通过多维度症状数据采集模块整合患者自报、可穿戴设备、医院信息系统及家庭监测四类数据源，借助多源时间对齐构建多维时间序列数据库，打破数据壁垒形成完整患者画像；通过cat引擎根据患者状态动态调整题目，降低填写负担，结合滑动时间窗症状网络建模，实时捕捉症状演变，克服固定时间点评估的滞后性。

54、2）干预个体化与反馈实时化：基于症状网络分析输出核心驱动症状及症状簇集，结合患者分层与个体偏好自动匹配干预方案；干预效果实时评估模块持续追踪症状响应，计算干预响应指数，自动触发分级预警并动态调整策略，响应时效从传统数天缩短至小时级。

55、3）周期连续化与数据资产化：全周期数据融合模块整合从确诊到随访终点的症状轨迹，生成个体化基线报告及长期趋势预测，支持康复规划与临床研究数据标准化导出，实现临床管理与科研应用的无缝衔接。

56、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。