一种基于知识图谱的医院网格风险分析方法及系统

本发明涉及医院安全管理，尤其涉及一种基于知识图谱的医院网格风险分析方法及系统。

背景技术：

1、医院作为人员高度密集、医疗设备繁多、功能区域复杂且24小时不间断运行的公共服务场所，其安全管理水平直接关系到患者的生命健康、医务人员的执业安全以及医疗机构的正常运营秩序；近年来，随着医院规模的不断扩大和智能化建设的推进，医院面临的安全风险因素日趋多元化的隐蔽化，具体表现在以下几个方面：

2、（1）风险因素呈多维度交织特征；医院安全涉及医疗设备运行状态，特殊药品存储、空间区域功能属性、人员操作规范、制度执行情况等多个维度，各维度之间存在复杂的隐形关联，例如医疗设备的轻微故障可能与特定区域的环境温湿度、操作人员的资质水平、相关制度的执行情况产生耦合效应，最终演变为严重的安全事故；现有技术手段难以有效挖掘和表达这种多维度、跨实体的风险传导关系；

3、（2）传统风险分析方法存在固有局限；当前医院安全风险分析主要依赖两种模式，一种是基于人工经验的定期排查，这种防范受主观因素影响很大，难以实现风险的客观量化，二是基于单一指标的数据监测（如设备运行状态、环境监测数据），仅关注孤立指标，忽略了多因素协同作用对风险演化的影响，导致风险等级误判率较高，预警方案缺乏针对性；分析效率难以满足动态管理需求；医院网格化管理要求对不同区域进行差异化、动态化风险监控，但传统人工分析模式耗时长、响应慢，难以应对医院风险因素快速变化的现实需求，同时历史风险事件数据多分散存储于不同业务系统中，未能形成有效整合与深度利用，造成数据资源浪费。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供一种基于知识图谱的医院网格风险分析方法及系统，解决现有医院风险分析中存在的关联识别不足、分析精准度低、响应效率差的问题，融合多源数据、挖掘隐性风险关联、实现精准风险分级和快速预警的医院网格风险分析，提升医院安全管理的智能化水平。

2、为实现上述目的，本发明一种基于知识图谱的医院网格风险分析方法，包括以下步骤：

3、s1、采集医院安全管理相关的多源数据，包括医疗设备数据、空间区域数据、人员角色数据、制度标准数据以及风险事件数据；

4、s2、构建知识图谱，采用自然语言处理方法中的命名实体识别方法从采集的多源数据中抽取核心实体，构建实体间的关联关系，利用图数据库存储实体与关联关系数据，生成医院安全知识图谱；

5、s3、采用dijkstra最短路径方法挖掘所述医院安全知识图谱中实体间的潜在风险关联路径；

6、s4、提取多维度风险特征构建特征向量，输入训练好的风险等级分类模型，得到医院网格区域的风险等级；

7、s401、提取多维度风险特征，构建输入特征向量，其中表示特征维度；

8、s402、引入类别权重向量，其中，对应低风险，对应中风险，对应高风险，对应重大风险，风险等级模型输出各类别的概率为：

9、

10、其中，表示风险等级标签，表示权重向量转置；

11、s403、采用历史风险数据对所述风险等级模型进行训练，通过最大化对数似然函数优化模型参数，表达式为：

12、

13、其中，表示训练样本数量，表示指示函数；采用梯度下降法优化模型参数，学习率设置为0.01，训练迭代次数为500轮，直至模型收敛；

14、s404、将实时提取的网格区域特征向量输入训练完成的模型，选取概率最大的风险等级作为网格区域的最终风险等级；

15、s5、根据所述风险等级生成针对性预警方案，并向对应负责人员推送预警信息。

16、优选地，采用基于bert预训练模型的命名实体识别算法进行实体抽取，所述bert预训练模型的微调学习率设置为，训练迭代次数设置为100轮、批次大小设置为32，采用函数优化模型，收敛阈值设置为。

17、优选地，实体间的关联关系包括“医疗设备-所在区域”、“人员-负责网格”、“风险事件-关联设备”及“制度标准-适用区域”；

18、采用neo4j图数据库存储实体与关联关系数据，并对实体id、实体类型、关系类型字段建立唯一索引。

19、优选地，所述dijkstra最短路径方法挖掘医院安全知识图谱中实体间的潜在风险关联路径具体包括：

20、s301、根据关联关系对风险传导的影响程度为知识图谱中的各条边赋予范围内的权重值；

21、s302、以目标风险实体为起始节点、网格区域实体为目标节点，通过距离更新计算起始节点到各目标节点的最短路径，表达式为：

22、

23、其中，表示节点到节点的边权重，表示起始节点到节点的当前最短距离，初始时，，其他节点，迭代更新至所有节点距离稳定；

24、s303、筛选出最短路径长度小于预设阈值的风险关联路径，作为潜在风险关联结果。

25、优选地，所述预警方案生成步骤具体包括：

26、s501、划分预警等级：将对应风险等级设置为四级预警，低风险对应蓝色预警，中风险对应黄色预警，高风险对应橙色预警，重大风险对应红色预警；

27、s502、生成预警信息：基于风险关联路径中的核心实体生成预警信息，明确风险来源、影响范围及关联人员；

28、s503、推送预警信息：通过短信、移动端app推送、智能公示屏声光报警方式向对应责任人员推送预警信息，推送优先级遵循“重大风险＞高风险＞中风险＞低风险”的原则。

29、本发明还提供一种基于知识图谱的医院网格风险分析系统，包括：

30、数据采集模块，用于采集医院安全管理相关的多类数据，提供多源数据接入接口；

31、知识图谱构建模块：用于实体抽取、关系构建及知识存储，生成医院安全知识图谱；

32、风险关联挖掘模块：采用dijkstra算法挖掘实体间的潜在风险关联路径；

33、风险等级分类模块：基于逻辑回归模型实现网格区域风险等级的精准判断；

34、预警方案生成模块：根据风险等级生成针对性预警方案，并完成预警信息推送；

35、数据存储模块：采用neo4j图数据库存储知识图谱数据，采用mysql数据库存储风险分析结果及预警记录。

36、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

37、本发明通过构建融合医疗设备、空间区域、人员角色、制度标准、风险事件等多类实体的医院安全知识图谱，并引入dijkstra最短路径算法挖掘实体间的隐性风险传导路径，突破了传统方法仅能分析单一维度或显性关联的局限，本发明提供的方法能够自动发现如“设备故障-区域环境-操作人员-患者安全”等跨实体、跨层级的复杂风险链条，有效识别传统人工排查难以发现的潜在风险，显著提升风险识别的全面性和前瞻性；

38、本发明采用多维度特征融合的逻辑回归分类模型，模型输入特征不仅包含风险关联路径的拓扑结构信息（如路径数量、边权重均值），还融合了设备运行参数、环境监测数据等实时状态信息，构建了多维的综合特征向量，通过对历史风险数据的深度学习训练，模型能够更准确地评估多因素耦合作用下的真实风险等级，从而为不同风险场景生成差异化、精准化的预警方案，有效降低误报和漏报率；

39、本发明构建了从数据采集、知识图谱构建、关联挖掘到风险分类、预警推送的全流程自动化闭环，能够实时接入医院各信息系统的动态数据，并自动完成风险分析与等级判定，彻底改变了传统依赖人工定期排查的滞后模式，能够快速响应医院内部动态变化的安全态势，为医院提供实时的决策支持。