摘要
本发明公开了一种用于呼吸内科的慢阻肺患者筛查系统,具体涉及计算机辅助诊断领域,用于解决现有筛查方法筛查效率低、患者配合度低且难以在基层大规模推广的技术问题。该系统通过获取包含药物配送与疾病诊断代码的目标人群医疗记录,构建标准化的患者医疗事件序列;基于序列模式挖掘技术识别慢阻肺确诊前的特征性用药与诊断模式;利用这些模式构建医疗知识图谱,通过图神经网络学习得到表征慢阻肺医疗轨迹的特征嵌入向量,建立高风险数字画像;将待筛查者的医疗序列输入基于相同图谱训练的特征提取模型,通过计算其与数字画像的匹配度生成个体化风险概率预测值;自动生成筛查结果报告,实现高效、无创的早期风险筛查。