基于AHP-BPNN的医疗监控数据信息化管理模式识别.pdf
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1、自动化技术与应用2023 年第 42 卷第 8 期行业应用与交流Industrial Applications and CommunicationsTechniques ofAutomation&Applications基于AHP-BPNN的医疗监控数据信息化管理模式识别*黄 晞1,2(1.江苏大学附属武进医院,江苏 常州 213002;2.徐州医科大学武进临床学院,江苏 常州 213002)摘要:针对传统医疗监控数据信息化管理模式识别过程中,受到医疗监控数据不同分布结构的影响,导致识别效果差、识别时间长、识别准确率低等问题,为此,提出基于AHP-BPNN的医疗监控数据信息化管理模式识别。汇总
2、医疗监控数据,对医疗监控特征数据进行关联挖掘,挖掘后进行降维处理,并采用AHP-BPNN方法分析医疗监控数据的重要程度,确定医疗监控数据信息化管理的优先级,以此完成医疗监控数据的信息化管理模式的识别。实验结果表明,与传统方法相比,所设计的方法识别时间短、识别准确率高、识别效果好。关键词:AHP-BPNN;医疗监控数据;信息化管理;模式识别;质量管理中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1003-7241(2023)08-0165-05AHP-BPNN-based Medical Monitoring Data InformationManagement Mode Recognition
3、HUANG Xi1,2(1.Wujin HospitalAffiliated with Jiangsu University,Changzhou 213002 China;2.The Wujin Clinical College of Xuzhou Medical University,Changzhou 213002 China)Abstract:In the process of traditional medical monitoring data information management pattern recognition,due to the influence of dif
4、fer-ent distribution structure of medical monitoring data,the recognition effect is poor,the recognition time is long,and the recogni-tion accuracy is low.Therefore,the medical monitoring data information management pattern recognition based on ahp-bpnn isproposed.Collect the medical monitoring data
5、,mine the characteristic data of medical monitoring,reduce the dimension aftermining,and use ahp-bpnn method to analyze the importance of medical monitoring data,determine the priority of informationmanagement of medical monitoring data,so as to complete the identification of information management
6、mode of medical moni-toring data.The experimental results show that,compared with the traditional method,this method has the advantages of shortrecognition time and high recognition accuracy,which proves that the recognition effect of the designed method is good.Keywords:AHP-BPNN;medical monitoring
7、data;information management;pattern recognition;quality management*基金项目:2019年江苏省高等教育教改研究立项项目(2019JSJG287)收稿日期:2021-08-05DOI:10.20033/j.1003-7241.(2023)08-0165-05.1引言在医疗行业中,每日会产生许多的医疗监控信息,监控数据信息化管理能够提高信息资源的利用率;为进一步提升医疗监控数据信息化管理水平,需要对医疗监控数据进行信息化管理模式识别。常用的管理识别方法主要包含两种,一种是基于元数据管理的数字资源保障评估研究方法1,一种是基于数据挖掘
8、的高校云计算管理系统的特定数据查询技术2。基于元数据管理的数字资源保障评估研究方法,主要利用文献元数据仓储下的数据资源全新管理系统,完善基于元数据的数字资源采购协议及流程,并以此建立评估体系,从而对医疗监控数据信息化管理模式识别。基于数据挖掘的高校云计算管理系统中,特定数据查询技术主要利用数据挖掘技术,分析相关数据结构和分布状态模型,采用数据流的交互信息提取方法,进行特定数据的关联挖掘,采用定量递归分析方法对数据降维处理,实现特征数据的准确查询,以完成监控数据信息化管理模式识别。上述两种方法均可应用在不同的领域,实现对相关数据的信息化管理模式的识别。虽然上述两种方法采用信息化与数字化方式进行相
9、关数据的识别,但仍存在一些管理上的问题,识别效果差是其中较为突出的问题,为此设计一种基于AHP-BPNN(Back Propagation Neural Network 反向传播神经网络)的医疗监控数据信息化管理模式识别方法,实现利用数字技术对医疗监控数据信息化管理模式的自动处理与判断。基于AHP-BPNN的医疗监控数据信息化管理模165行业应用与交流Industrial Applications and Communications自动化技术与应用2023 年第 42 卷第 8 期Techniques ofAutomation&Applications式识别方法识别时间更短、识别准确率更高,
10、有效减轻工作人员的压力,提升管理效果。2医疗监控管理数据汇总在对医疗监控数据信息化管理过程中,会产生大量的数据,因此在对医疗监控数据信息化管理模式识别前,需要对管理数据进行汇总3、清洗、降维以及分析等操作。医疗监控数据信息大致可分为临床诊疗数据、药品管理数据、经济管理数据、综合统计数据、外部接口数据其他辅助系统数据等,其中临床诊疗数据中主要包含医生工作站、护士工作站、医学影像数据、电子病历数据;药品管理数据中主要包含药房数据、制剂数据、药品价格数据;经济管理数据中主要包含挂号数据、门诊收费数据、住院收费数据、物资管理数据、设备管理数据;综合统计数据中主要包含病历管理数据、院长查询系统、医疗统计
11、数据;其他辅助系统数据中主要包含OA系统、流媒体系统数据。医疗监控管理数据的获取过程如图1所示。图1医疗监控数据接收过程分析图1可知,对医疗监控数据信息化管理信息获取的过程中,首先将消息发送给对应的发送队列或者本地队列,并将消息存储。消息接收进程通过监听端口,接收消息,并放入本地队列或者发送队列中,完成信息获取4-5。通过上述内容可知,医疗监控数据的分布结构不同,对医疗监控数据信息管理过程中的模式也不同,因此需要识别上述数据中相关的监控数据,数据流是一组有序、有起点和终点的字节数据序列,假设待识别的医疗数据序列长度为n,待识别的医疗监控数据流为:(1)式(1)中,N代表输入流,g为输出流。根据
12、上述数据结构分析结果,对特征数据进行关联识别,得到数据特征的判定函数为:(2)式(2)中,B代表初始查询数值,B(0,100),U代表对应查询数据信息流的特征参数,M代表信息特征提取系数,z代表医疗监控数据在整个信息系统中的特定查询数据。为降低医疗监控数据识别和数据查询的计算开销,对挖掘到的管理数据进行降维处理,其表达式为:(3)式(3)中,W为降维处理后的医疗监控数据识别函数,E为医疗监控数据识别参数,Y代表医疗监控数据中的重复数据个数,I代表医疗监控数据的查询次数。根据上述处理与计算,对医疗监控数据的相关管理数据进行识别与汇总。3医疗监控数信息化管理模式识别基于上述过程,完成医疗监控数据信
13、息化管理信息的汇总,为提高医疗监控数据信息化管理模式识别的准确性,采用AHP-BPNN方法6判别医疗监控数据信息化管理模式。由于医疗监控数据信息化管理模式没有统一的评价标准,因此采用AHP-BPNN方法中的AHP分析复杂的决策评判问题。AHP即层次分析方法,该方法将定量与定性结合起来分析,能够准确分析目标准则层次之间的关系7-9,具有较强的实用性。因此,建立基于AHP的医疗监控数据信息化管理模式识别的判断矩阵10。假设医疗监控数据信息化管理数据由m个指标构成的评价判断矩阵:(4)式(4)矩阵中,a代表医疗监控数据评价信息。建立判断矩阵后,对矩阵进行一致性检验11,检验公式如下:(5)式(5)中
14、,K代表矩阵的最大特征值,S代表矩阵阶数,j代表指标权重。P与矩阵的一致性成反比时,其值越大,一致性越差,P与矩阵的一致性成正比时,其值越小,一致性越好。上述过程虽然完成判断矩阵的构建,但是由于医疗监控数据信息化管理模式信息较为复杂,为明确界定自变量对因变量11-13的影响较难,从而出现局部最优的状况。因此采用BPNN调整学习速率,学习速率调整公式如下所示:166自动化技术与应用2023 年第 42 卷第 8 期行业应用与交流Industrial Applications and CommunicationsTechniques ofAutomation&Applications(6)式(6)
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