本技术公开了一种基于知识增强的神经源性膀胱个性化健康管理方法和系统,涉及慢性病管理技术领域,包括:获取神经源性膀胱患者的病情信息,根据预处理后的病情信息获取文本表征及知识图谱表征;通过拼接融合生成患者的病情综合信息表征;构建神经源性膀胱的慢病管理方案库,将慢病管理方案库进行图处理,基于图神经网络构建健康管理方案推荐模型将患者的病情综合信息表征作为模型输入,生成神经源性膀胱患者的个性化健康管理方案;根据个性化健康管理方案定期进行方案评价,基于评价得分判断个性化健康管理方案的适用性。本发明借助知识图谱海量信息知识增强患者的病情表征,提升神经源性膀胱患者慢病个性化方案的智能推荐和建设丰富。
背景技术
控制排尿功能的中枢神经系统或周围神经受到损害而引起的膀胱尿道功能障碍称为神经源性膀胱,尿不畅或尿潴留是其最常见的症状之一。神经源性膀胱是因神经调控机制出现紊乱,进而导致的下尿路功能障碍。通常需要在有神经病变的前提下,患者才能被诊断为神经源性膀胱。神经源性膀胱根据神经病变的程度、部位不同,通常有不同的临床表现。此外,它可引起多种长期并发症最严重的是上尿路损害和肾功能衰竭。
在治疗方面,人工智能有助于制定个性化的治疗方案。例如,在神经源性膀胱领域,大多数患者面临慢性疾病,需要长期管理,而且每个患者的病情各不相同,无法用统一的方案覆盖所有人。通常根据患者的具体情况进行阶段性评估,并制定个体化的治疗方案。在其中,人工智能就发挥了重要作用,可以根据评估结果实时调整治疗方案,从而生成适合患者的个性化方案。通过人工智能生成方案后,还可以主动提醒患者进行膀胱管理,如定时排尿、延时排尿、盆底肌肉训练等,通过这些行为干预方法达到良好的治疗效果。因此,如何借助知识图谱的海量信息知识,提升神经源性膀胱患者慢病个性化方案的智能推荐,并制定一套专业、详细的护理方案以改善患者预后是亟需解决的问题。
实现思路