T-CI 402-2024 慢病健康信息智能管理技術(shù)規(guī)范

ICS35.240.01CCSL67團T準(zhǔn)TechnicalspecificationforIntelligentmanagementofchronihealthinformationIT/CI402-2024 12規(guī)范性引用文件 13術(shù)語和定義 14總體設(shè)計 25慢病數(shù)據(jù)實時監(jiān)測技術(shù) 36慢病數(shù)據(jù)智能分析技術(shù) 67慢病診斷預(yù)測技術(shù) 88慢病管理系統(tǒng)構(gòu)建技術(shù) 9T/CI402-2024本文件按GB/T1.1-2020《標(biāo)準(zhǔn)化工作導(dǎo)則第1部分：標(biāo)準(zhǔn)化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則》的規(guī)定起草。請注意本文件的某些內(nèi)容可能涉及專利。本文件的發(fā)布機構(gòu)不承擔(dān)識別這些專利的責(zé)任。本文件由河南科技大學(xué)提出。本文件由中國國際科技促進會歸口。本文件起草單位：河南科技大學(xué)、河南科技大學(xué)第一附屬醫(yī)院、同濟大學(xué)、河南省洛陽正骨醫(yī)院（河南省骨科醫(yī)院）、東南大學(xué)、廣州市香雪制藥股份有限公司、慧醫(yī)谷中醫(yī)藥科技（天津）股份有限公司、深圳市人民醫(yī)院、河南群智信息技術(shù)有限公司。本文件主要起草人：吳慶濤、張明川、鄭瑞娟、王琳、何良華、陳陽、姜宏衛(wèi)、付留俊、朱軍龍、尤愛民、劉瑩瑩、馬瑜謹(jǐn)、徐金鋒、閆俊強、張虹、康志英、董玉舒、劉牧華、劉江輝、賈竹敏、李美雯、王斌、孫濤、陳立新、馮嘉美、盛媛媛、王輝、楊玉媚、郭影、林小璇。本文件為首次發(fā)布。1T/CI402-2024慢病健康信息智能管理技術(shù)規(guī)范本文件規(guī)定了慢病健康信息智能管理的慢病實時監(jiān)測、慢病數(shù)據(jù)智能分析、慢病診斷預(yù)測、慢病管理系統(tǒng)構(gòu)建等關(guān)鍵技術(shù)的信息。本文件適用于慢病健康信息的智能化管理,也可作為智慧醫(yī)療系統(tǒng)設(shè)計與研究的技術(shù)參考。2規(guī)范性引用文件下列文件中的內(nèi)容通過文中的規(guī)范性引用而構(gòu)成本文件的必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，僅該日期對應(yīng)的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文件。GB/T20271信息安全技術(shù)信息系統(tǒng)通用安全技術(shù)要求GB/T29261.3信息技術(shù)自動識別和數(shù)據(jù)采集技術(shù)詞匯第3部分：射頻識別GB/T33008.1工業(yè)自動化和控制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全可編程序控制器（PLC）第1部分：系統(tǒng)要求GB/T36622.2智慧城市公共信息與服務(wù)支撐平臺第2部分：目錄管理與服務(wù)要求GB/T36622.3智慧城市公共信息與服務(wù)支撐平臺第3部分：測試要求GB/T37033.3信息安全技術(shù)射頻識別系統(tǒng)密碼應(yīng)用技術(shù)要求第3部分：密鑰管理技術(shù)要求GB/T38668智能制造射頻識別系統(tǒng)通用技術(shù)要求GB/T40028.2智慧城市智慧醫(yī)療第2部分：移動健康3術(shù)語和定義GB/T38668、GB/T33008.1、GB/T20271、GB/T29261.3、GB/T37033.3、GB/T40028.2、GB/T36622.3、GB/T36622.2界定的以及下列術(shù)語和定義適用于本文件。3.1智能織物e-textile指融合了可穿戴計算、接口設(shè)計和紡織工程等多項技術(shù)的新型的可穿戴設(shè)備。2T/CI402-20243.2慢性疾病chronicDiseases,CDs指長期積累等原因形成疾病的總稱。3.3數(shù)字化協(xié)同管理模型Pathway-driveneHealthbasedIntegratedCareModel，PEICM指通過數(shù)字技術(shù)和信息系統(tǒng)優(yōu)化組織內(nèi)外協(xié)同工作流程，實現(xiàn)高效管理和團隊協(xié)作的框架。3.4反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)backPropagationNeuralNetwork指一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，一般由輸入層、隱藏層、輸出層組成。3.5支持向量機supportvectormachines,SVM指一種機器學(xué)習(xí)算法，用于進行分類和回歸分析，找到一個最優(yōu)的超平面，將不同類別的樣本分開。3.6人工智能artificialIntelligence,AI指研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。4總體設(shè)計4.1基本要求4.1.1對標(biāo)國家重大需求。以國家需求為研究命題導(dǎo)向，以研究成果轉(zhuǎn)化落地為研究目標(biāo)。4.1.2結(jié)合最新的科研成果和技術(shù)創(chuàng)新。為未來的慢病管理提供有力支持，確保標(biāo)準(zhǔn)具有前瞻性和可持續(xù)性。4.1.3密切聯(lián)系實際情況。具有一定的靈活性，允許根據(jù)具體情況進行調(diào)整和定制，以確保技術(shù)的實際應(yīng)用效果。4.2慢病健康信息智能管理技術(shù)總體思路介紹慢病數(shù)據(jù)實時監(jiān)控技術(shù)，慢病數(shù)據(jù)智能分析技術(shù)，慢病診斷預(yù)測技術(shù)和慢病管理系統(tǒng)構(gòu)建技術(shù)是慢病健康信息智能管理技術(shù)的組組成部分。慢病健康信息的管理應(yīng)從慢病健康數(shù)據(jù)的實時監(jiān)控出發(fā)，使用穿戴式醫(yī)療設(shè)備對慢病健康數(shù)據(jù)進行實時采集，通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)铰?T/CI402-2024健康信息大數(shù)據(jù)平臺。使用人工智能技術(shù)對慢病數(shù)據(jù)進行智能分析，為慢病的診斷和預(yù)測提供依據(jù)。構(gòu)建慢病管理系統(tǒng)，對患者的醫(yī)療健康數(shù)據(jù)進行管理、分析和應(yīng)用，以提高慢性疾病的管理和治療效果，降低醫(yī)療成本和患者負(fù)擔(dān)。由于慢病健康信息智能管理涉及的技術(shù)種類繁多、分工各異、功能復(fù)雜等特點。慢病健康信息智能管理技術(shù)是解決健康信息管理的關(guān)鍵。最后，為貫徹產(chǎn)研相結(jié)合的理念，將該信息智能管理技術(shù)應(yīng)用于慢病患者的實際治療中，以應(yīng)用實踐反饋作為改進方向，形成良性循環(huán)。5慢病數(shù)據(jù)實時監(jiān)測技術(shù)5.1可穿戴設(shè)備監(jiān)控技術(shù)5.1.1基于智能織物的健康數(shù)據(jù)采集技術(shù)5.1.1.1數(shù)據(jù)采集：通過在布塊中集成生理傳感器，如導(dǎo)電聚合物涂層織物和碳加載的熱塑性彈性體纖維，實現(xiàn)了對人體生理信號和生物力學(xué)參數(shù)的有效采集。5.1.1.2信息處理：布塊內(nèi)的處理器負(fù)責(zé)對傳感器采集的信息進行處理和判斷，實現(xiàn)對外界環(huán)境變化的感知和信息的分類分析。5.1.1.3自適應(yīng)：智能織物具備自調(diào)節(jié)功能，通過處理器發(fā)出指令，調(diào)整材料狀態(tài)以適應(yīng)外界環(huán)境變化，從而提高穿戴者的舒適度。5.1.1.4生理參數(shù)監(jiān)測：可作為傳感單元，用于捕獲和分類不同姿勢，支持上肢神經(jīng)康復(fù)訓(xùn)練。將生物傳感器集成到衣物中，實現(xiàn)對人體生理參數(shù)的實時監(jiān)測，對心腦血管疾病等的治療和預(yù)防起到了重要作用。5.1.1.5設(shè)計因素：設(shè)計智能織物時，除了技術(shù)功能，舒適性、耐用性以及數(shù)據(jù)安全和隱私等因素也需綜合考慮，為健康領(lǐng)域提供創(chuàng)新而全面的解決方案。5.1.2基于生物電極的健康數(shù)據(jù)采集技術(shù)5.1.2.1數(shù)據(jù)采集：選擇合適的生物傳感器，建立數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)進行信號處理和記錄，以及實現(xiàn)實時監(jiān)測和長期追蹤。5.1.2.2系統(tǒng)結(jié)構(gòu)：數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)包括硬件和軟件，用于連接傳感器、進行信號轉(zhuǎn)換以及存儲、分析和可視化數(shù)據(jù)。5.1.3基于傳感器的健康數(shù)據(jù)采集技術(shù)5.1.3.1傳感器組成：傳感器由敏感元件和轉(zhuǎn)換元件組成。5.1.3.2傳感器要求：靈敏度、分辨率等；絕緣性好；不能對身體帶來損傷；不易脫落，有較高的牢固性。4T/CI402-20245.1.3.3數(shù)據(jù)采集：將聲、光、熱、壓力、位移、加速度等非電學(xué)物理量或人類無法感知的生理信息轉(zhuǎn)換成電信息。5.2數(shù)據(jù)采集與處理技術(shù)5.2.1數(shù)據(jù)采集在數(shù)據(jù)采集方面，要求設(shè)備在采集數(shù)據(jù)時，必須保證數(shù)據(jù)的精度和頻率，以適應(yīng)不同用戶的需求和活動狀態(tài)。5.2.2數(shù)據(jù)處理5.2.2.1數(shù)據(jù)清洗：對原始數(shù)據(jù)進行清洗，去除其中的異常值和重復(fù)值，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。5.2.2.2分類存儲：將清洗后的數(shù)據(jù)按照不同的類型和活動狀態(tài)進行分類存儲，以便后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用。5.2.2.3數(shù)據(jù)分析：通過對這些數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析、趨勢預(yù)測等，可以為用戶提供個性化的健康建議和運動指導(dǎo)。5.2.2.4兼容性：考慮設(shè)備的兼容性、數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性以及用戶界面的友好性等因素。要求設(shè)備能夠適配不同的操作系統(tǒng)和終端設(shè)備，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性，避免因網(wǎng)絡(luò)問題導(dǎo)致的數(shù)據(jù)丟失或延遲。5.3慢病實時監(jiān)測系統(tǒng)5.3.1用戶管理模塊5.3.1.1注冊與認(rèn)證：通過客戶端實現(xiàn)用戶注冊和首次實名認(rèn)證。5.3.1.2信息管理：管理醫(yī)療專家、家庭健康終端、醫(yī)療服務(wù)機構(gòu)信息，支持用戶數(shù)據(jù)互聯(lián)互通。5.3.2數(shù)據(jù)監(jiān)測模塊5.3.2.1生理參數(shù)采集：使用便捷式采集裝備測量血壓、血糖、體溫等生理參數(shù)。5.3.2.2可視化呈現(xiàn)：將生理參數(shù)以可視化、數(shù)字化形式呈現(xiàn)，提供直觀監(jiān)測數(shù)據(jù)。5.3.3實時響應(yīng)控制5.3.3.1實時監(jiān)測與預(yù)警：系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)測用戶的生理參數(shù)，并在參數(shù)超出正常范圍時及時發(fā)出預(yù)警，以便用戶或醫(yī)療專家迅速作出應(yīng)對。5.3.3.2動態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)采集頻率：根據(jù)用戶的生理狀態(tài)和歷史數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以動態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)采集的頻率，確保在關(guān)鍵時刻獲得足夠的數(shù)據(jù)。5T/CI402-20245.3.3.3實時數(shù)據(jù)反饋：用戶或醫(yī)療專家可以實時查看最新的監(jiān)測數(shù)據(jù)，確保信息的時效性和準(zhǔn)確性5.3.4虛擬脫敏技術(shù)5.3.4.1隱私保護：虛擬脫敏技術(shù)可以對用戶的敏感數(shù)據(jù)進行脫敏處理，如將具體的生理數(shù)值轉(zhuǎn)換為相對值或區(qū)間，以保護用戶的隱私。5.3.4.2數(shù)據(jù)安全性：通過虛擬脫敏，即使數(shù)據(jù)在傳輸或存儲過程中被截獲，攻擊者也無法獲得用戶的真實信息，大大提高了數(shù)據(jù)的安全性。5.3.4.3合規(guī)性支持：在符合相關(guān)法律法規(guī)的前提下，虛擬脫敏技術(shù)可以幫助系統(tǒng)處理敏感數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的合法使用。5.3.5數(shù)據(jù)傳輸模塊5.3.5.1局域網(wǎng)傳輸：在局域網(wǎng)環(huán)境下，監(jiān)測數(shù)據(jù)傳送至本地存儲數(shù)據(jù)庫，確保數(shù)據(jù)不丟失。5.3.5.2移動網(wǎng)絡(luò)傳輸：在移動網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，實現(xiàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)直接傳輸?shù)皆破脚_數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)實時傳輸。5.3.6平臺數(shù)據(jù)處理模塊5.3.6.1接收與存儲：平臺數(shù)據(jù)處理中心接收并存儲通過物聯(lián)網(wǎng)、移動網(wǎng)絡(luò)傳送的監(jiān)測數(shù)據(jù)信息。5.3.6.2數(shù)據(jù)分析：為用戶建立個人病案，結(jié)合監(jiān)測數(shù)據(jù)進行綜合數(shù)據(jù)分析。5.3.6.3圖表呈現(xiàn)：以多種圖表形式呈現(xiàn)分析數(shù)據(jù)，如折線圖、面積圖等。5.3.7數(shù)據(jù)反饋模塊5.3.7.1查看與上傳：用戶通過手機APP或客戶端查看監(jiān)測數(shù)據(jù)，并通過APP上傳反饋信息。5.3.7.2更新與處理：后臺對反饋信息進行數(shù)據(jù)更新和處理，以提升患者體驗。5.3.8慢病監(jiān)控系統(tǒng)整體架構(gòu)慢病監(jiān)控系統(tǒng)整體架構(gòu)如圖1所示。6T/CI402-2024圖1慢病監(jiān)測系統(tǒng)整體框架6慢病數(shù)據(jù)智能分析技術(shù)6.1基于本體的模型知識表達在慢病分析過程中，本體構(gòu)建需明確表示慢性疾病領(lǐng)域的關(guān)鍵概念，包括病種、癥狀、治療方法等，要考慮慢性疾病數(shù)據(jù)中各種概念之間的復(fù)雜關(guān)系。本體應(yīng)準(zhǔn)確地表達慢性疾病可能與遺傳因素、生活方式、環(huán)境因素等方面的關(guān)系，以提供全面的數(shù)據(jù)理解，本體能夠進行慢病精準(zhǔn)診療管理，搭建底層基礎(chǔ)架構(gòu)。6.2特征提取方法6.2.1慢病數(shù)據(jù)特征慢性疾病數(shù)據(jù)往往涉及到不同數(shù)據(jù)源的信息，例如生理參數(shù)、醫(yī)學(xué)影像、實驗室檢測等。數(shù)據(jù)通常是高維度的，涉及多個變量和參數(shù)。特征提取方法需要能夠處理這些多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)集，將不同數(shù)據(jù)源的特征有效地整合和提取，具備處理高維度數(shù)據(jù)的能力，能夠識別和提取對慢性疾病分析有關(guān)的關(guān)鍵特征。6.2.2特征選擇標(biāo)準(zhǔn)特征選擇標(biāo)準(zhǔn)是決定特征重要程度高低的標(biāo)準(zhǔn)，如果模型選取特征變量相關(guān)度低的值，則數(shù)據(jù)分類較差，會降低預(yù)測器的準(zhǔn)確率。在預(yù)測模型中也并非特征越多越好。在慢病精準(zhǔn)診療過程中需要通過特征提取方法幫助研究人員進行分析特征、理解特征，并對慢病數(shù)據(jù)特征進行降維處理，從而降低運算復(fù)雜度、提高預(yù)測模型正確率。6.2.3特征提取方法6.2.3.1過濾式方法：通過慢病數(shù)據(jù)篩選的變量排序作為變量選擇的標(biāo)準(zhǔn)，再通過使用合適的慢病變量標(biāo)準(zhǔn)對變量進行評分、選擇，來減少不必要的變量。6.2.3.2嵌入式方法：在慢病數(shù)據(jù)特征選擇過程中需要與模型空間進行擬合，通過不斷迭代，篩選較好的特征，通過自己的迭代過程融入模型學(xué)習(xí)中，從而進行特征選擇。6.2.3.3包含式方法：通過學(xué)習(xí)模型作為子集評估標(biāo)準(zhǔn)，不斷在特征空間中找到子集空間，然后進行評估，評估的結(jié)果可以作為一個目標(biāo)函數(shù)。6.3機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)6.3.1機器學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)算法需要大量的慢病標(biāo)注數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，且數(shù)據(jù)應(yīng)該涵蓋慢性疾病領(lǐng)域的多個方面，包括不同類型的疾病、各種病例的臨床信息等，同時，慢性疾病數(shù)據(jù)通常是高維的，7T/CI402-2024包含多個參數(shù)和特征。對于一個慢病樣本集，可以利用SVM分類器進行分類，得到一個基于樣本集的劃分超平面，并通過直線分成不同的類別，通過類別劃分為2類時，劃分超平面的數(shù)量相對較多，其劃分的直線對樣本集內(nèi)部發(fā)生變化時的影響也最小。6.3.2深度學(xué)習(xí)6.3.2.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：輸入數(shù)據(jù)通過輸入層采集，經(jīng)過隱藏層計算，最終由輸出層輸出與慢性疾病相關(guān)的預(yù)測結(jié)果。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每個神經(jīng)元都具有各自的權(quán)重、偏置、激活函數(shù)等參數(shù)，這些參數(shù)決定了模型的表達能力和預(yù)測效果。6.3.2.2循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：以慢性疾病患者的時間序列數(shù)據(jù)序列，如臨床觀察數(shù)據(jù)、生理指標(biāo)變化等為輸入并進行遞歸，隱藏層之間的節(jié)點是相互連接的，內(nèi)部相鄰的節(jié)點也是相互連接的，以便更好地捕捉序列數(shù)據(jù)中的時序關(guān)系和演變規(guī)律。所有循環(huán)單元按鏈?zhǔn)竭B接形成遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。從而預(yù)測未來的疾病發(fā)展趨勢。6.4語義識別技術(shù)6.4.1文本信息提取與語義表示自然語言處理技術(shù)通過詞法分析、句法分析和語義分析等方法，提取醫(yī)學(xué)文獻、患者病歷等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵信息，如病癥、治療方案等，并進行語義表示。6.4.2語義關(guān)系抽取與知識圖譜構(gòu)建利用語義關(guān)系抽取技術(shù)，可以識別并建立慢性病領(lǐng)域中實體之間的關(guān)系，例如病因與癥狀的關(guān)聯(lián)、治療方法與疾病的對應(yīng)關(guān)系，從而構(gòu)建慢性病領(lǐng)域的知識圖譜，為醫(yī)學(xué)研究和臨床決策提供支持。6.4.3語義搜索技術(shù)語義搜索技術(shù)基于語義關(guān)系和醫(yī)學(xué)知識，提高醫(yī)護人員對醫(yī)學(xué)文獻和患者資料的檢索效率，為其提供更準(zhǔn)確和相關(guān)的搜索結(jié)果，從而更快地獲取所需信息。6.4.4語義推理技術(shù)通過語義推理技術(shù)，醫(yī)生能夠更好地理解和推斷患者的病情、診斷和治療方案。通過推理患者的病史、癥狀和檢查結(jié)果，可以得出更全面和準(zhǔn)確的診斷結(jié)論，為慢性病患者提供個性化的治療建議和管理方案。6.5推薦算法6.5.1數(shù)據(jù)要求需要基于準(zhǔn)確和完整的慢性疾病數(shù)據(jù)進行工作。這包括患者的健康歷史、癥狀、治療方案等8T/CI402-2024信息，還需要有明確的標(biāo)簽和分類信息，建立慢病健康知識庫為慢病分析推薦服務(wù)提供依據(jù)。6.5.2協(xié)同過濾推薦依賴慢病患者與發(fā)病程度等相關(guān)內(nèi)容的歷史交互信息，其本質(zhì)并不關(guān)注患者本身的特性。在協(xié)同過濾推薦算法的基礎(chǔ)上衍生出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同過濾、基于回歸模型的協(xié)同過濾等推薦方法。6.5.3基于內(nèi)容的推薦算法基于內(nèi)容的推薦算法是通過某種方法得到患者與慢病相關(guān)推薦的相似度，并以此為推薦的依據(jù)。6.5.4混合推薦算法混合推薦算法，將患者的特征、屬性與協(xié)同過濾推薦算法融合，基于圖模型的推薦方法可以作為混合推薦算法的一種，通過圖嵌入學(xué)習(xí)，從而更加直觀、高效地還原患者與慢病初始空間中的關(guān)系。7慢病診斷預(yù)測技術(shù)7.1構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)慢病診斷預(yù)測模型醫(yī)療決策支持技術(shù)結(jié)合機器學(xué)習(xí)技術(shù)，深入分析常見老年慢性疾病的危險因素，有效提取關(guān)鍵特征。進一步地，通過邏輯回歸、決策樹、深度學(xué)習(xí)等機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練，該技術(shù)構(gòu)建出慢性病風(fēng)險評估預(yù)測模型，模型構(gòu)建圖如圖2所示。圖2模型構(gòu)建流程圖9T/CI402-20247.2慢病診斷預(yù)測技術(shù)7.2.1知識圖譜構(gòu)建利用知識圖譜技術(shù)，我們能夠?qū)⒃痉稚ⅰo序的數(shù)據(jù)源，依據(jù)科學(xué)的原則、方法和完整的知識體系進行組織整合，形成結(jié)構(gòu)清晰的三元組形式。7.2.2遷移學(xué)習(xí)通過特征提取、微調(diào)、多任務(wù)學(xué)習(xí)、領(lǐng)域自適應(yīng)等方式預(yù)測慢病發(fā)展趨勢。在應(yīng)用遷移學(xué)習(xí)時需要注意領(lǐng)域差異、數(shù)據(jù)偏移等問題，確保遷移的模型和知識能夠適應(yīng)目標(biāo)任務(wù)的特點和要求。7.2.3集成學(xué)習(xí)集成學(xué)習(xí)通過投票法、平均法、堆疊法、提升法、袋裝法等方式預(yù)測慢病。7.2.4強化學(xué)習(xí)強化學(xué)習(xí)在慢病預(yù)測中的應(yīng)用是指通過與環(huán)境進行交互學(xué)習(xí)，以優(yōu)化決策策略來達到最大化患者的健康效益。在實際應(yīng)用中，需要仔細(xì)設(shè)計強化學(xué)習(xí)系統(tǒng)的參數(shù)設(shè)置、獎勵函數(shù)設(shè)計和訓(xùn)練過程，以確保安全性和有效性。8慢病管理系統(tǒng)構(gòu)建技術(shù)8.1構(gòu)建慢病管理系統(tǒng)模型8.1.1管理分類8.1.1.1常規(guī)干預(yù)，常規(guī)干預(yù)包括診斷檢出、危險評估、分級管理與常規(guī)隨訪。8.1.1.2異常干預(yù)，異常干預(yù)包括危險報警與依從度管理。8.1.1.3自我管理支持，自我管理支持則包括生活方式干預(yù)、用藥指導(dǎo)與健康教育。8.1.2通用性慢病管理路徑需明確問題8.1.2.1實施路徑的病種。8.1.2.2路徑的進入與退出標(biāo)準(zhǔn)。8.1.2.3路徑變異處理。8.1.3通用性慢病管理路徑8.1.3.1路徑的進入標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)為診斷明確、無嚴(yán)重合并癥且愿意接受管理的相關(guān)慢病患者；8.1.3.2路徑的退出標(biāo)準(zhǔn)包括患者出現(xiàn)嚴(yán)重的不良事件、無法繼續(xù)常規(guī)院外管理以及因個人原因放棄管理等；8.1.3.3標(biāo)準(zhǔn)診療流程所需的時間為長期管理；T/CI402-20248.1.3.4路徑的變異處理在院外管理中主要體現(xiàn)為異常報警與依從度管理兩大異常干預(yù)類共通任務(wù)，需根據(jù)具體情況采取相應(yīng)的干預(yù)措施。8.1.4基于數(shù)字化協(xié)同管理模型的標(biāo)準(zhǔn)化管理流程8.1.4.1管理計劃生成階段由?？漆t(yī)師負(fù)責(zé)精確診斷，制定初始治療計劃。8.1.4.2患者被分配給基層醫(yī)療機構(gòu)，由全科醫(yī)師與個案管理師進行院外管理。8.1.4.3患者需建立個人檔案，全科醫(yī)師進行危險評估，細(xì)化治療方案。8.1.4.4患者進入管理初期，在個案管理師的指導(dǎo)下進行自我監(jiān)測。8.1.4.5根據(jù)自我監(jiān)測數(shù)據(jù)和管理等級，給予不同強度的干預(yù)。8.1.5長期管理階段8.1.5.1患者使用數(shù)字化工具進行自我監(jiān)測、按時服藥等。全科醫(yī)師定期隨訪，調(diào)整治療方案。個案管理師遠(yuǎn)程監(jiān)督，主動聯(lián)系異?；颊呋蛏蠄螽惓Ｇ闆r。8.1.5.2無法緩解時，全科醫(yī)師發(fā)起轉(zhuǎn)診。此外，個案管理師進行線上宣教，增強患者的疾病意識與自我管理能力。8.2慢病管理系統(tǒng)訪問控制與隱私保護8.2.1匿名化和脫敏系統(tǒng)應(yīng)采用先進的匿名化和脫敏技術(shù)，