基于深度学习的手术并发症预测及规避辅助决策系统

摘要

本发明公开了基于深度学习的手术并发症预测及规避辅助决策系统，涉及医疗辅助决策技术领域，具体方案为：包括云端数据库、云端服务器、医学检测模块、医学病例模块、医师终端；云端数据库包括医疗单位历史临床数据。本发明将人工智能与医疗密切结合，覆盖常见症状670多个，症状同义词700多个，常用体格检查项目600多项，常用检验检查项目1200多项，具有手术并发症预测标准化，预防智能化，管控个体化三大优势。利用深度学习对并发症的种类、时间、严重程度等进行快速检测，在10秒内读完一个病人的病历与化验数据，并给予预防措施(高等级证据)推荐，系统初步测试，产品预测深静脉血栓的准确率达到94.5％。