本發明涉及醫療信息，具體涉及基于互聯網醫院的腫瘤患者藥物不良反應智能隨訪系統。

背景技術：

1、近年來，隨著腫瘤治療技術的發展，免疫治療、靶向治療和化學藥物治療等手段已廣泛應用于臨床。然而，這些治療手段往往伴隨多種不良反應。免疫檢查點抑制劑等免疫治療可能引發免疫相關性不良反應（irae），包括皮疹、結腸炎、肺炎、內分泌紊亂等；靶向藥物治療可能導致心血管毒性、高血壓、皮膚反應等副作用；傳統化療則常見惡心、嘔吐、發熱、白細胞減少、肝腎功能異常等不良反應。上述不良反應輕者影響患者生活質量，重者可能危及生命。因此，在患者接受治療后的院外階段，對不良反應進行有效監測和及時干預對于保障患者安全和治療效果具有重要意義。

2、現有的互聯網醫院服務更多是被動響應患者的求助，當患者未主動提出不適時，平臺不會自動采集患者的癥狀數據，也不會對潛在風險進行分析和提示。研發基于互聯網醫院的腫瘤患者藥物不良反應智能隨訪系統，仍是醫療信息技術領域中亟須解決的關鍵問題。

技術實現思路

1、本發明的目的是解決現有技術中存在對接受免疫治療、靶向治療或化療的腫瘤患者，在院外階段的不良反應無法持續監測、智能分析和及時干預的問題。

2、為實現上述目的，本發明提供了基于互聯網醫院的腫瘤患者藥物不良反應智能隨訪系統，包括：患者檔案模塊，獲取醫療數據，識別不良數據并記錄在病歷檔案形成異常癥狀報告；

3、智能分析模塊，利用訓練完成的機器學習模型對所述異常癥狀報告進行綜合分析，輸出分析數據；

4、自動預警模塊，根據所述分析數據進行判定是否達到預警條件，若是，則通知互聯網醫院向對應醫生端推送警示消息；

5、遠程干預模塊，根據所述警示消息通過所述病歷檔案內的預留信息聯系患者進行遠程干預，輸出醫囑并更新病歷檔案；

6、動態調整模塊，根據更新后的所述病歷檔案動態調整機器學習模型的權重參數。

7、進一步地，患者檔案模塊的操作流程包括：

8、獲取醫療數據，所述醫療數據作為輸入，所述醫療數據包含癥狀描述、體征數據（體溫、血壓）以及不適發生的時間，在此階段，使用多元規范場來表示所述醫療數據中不同類型的醫療數據，并利用李代數進行建模，通過ricci-calabi流形理論（時域演化），將所述醫療數據在時域中進行演化，表達公式：，其中表示對目標變量時間關于張量的偏導數，是一個與目標函數相關的量，表示一個正則化系數，分別表示對張量在和方向的梯度，是張量的行列式的對數，是描述張量變換的曲率，表示懲罰系數，是線性修正單元，是函數作用在輸入上的結果，是醫療數據，所述實時上報醫療數據時引入瞬子數約束進行加密，將所述醫療數據結合不良反應知識庫分級規則對癥狀進行識別與評估；在評估過程中癥狀的風險等級超過預設的閾值（閾值參考國家醫用標準），則該癥狀被識別為異常癥狀報告記錄在病歷檔案。

9、進一步地，智能分析模塊的操作流程包括：

10、設定所述機器學習模型為：，所述異常癥狀報告輸入所述機器學習模型后，輸出識別出的不良反應類型，其中是給定的癥狀特征的條件下發生第類不良反應的概率，表達公式：，其中是給定的癥狀特征的條件下發生第類不良反應的概率，是對所有種不良反應類型做求和，是第類不良反應的高斯核函數值，是與的歐幾里得距離的平方，是第類不良反應的平均癥狀向量，是第類不良反應的癥狀特征方差，是第類不良反應的高斯核函數值，是與的歐幾里得距離的平方，是第類不良反應的平均癥狀向量，是第類不良反應的癥狀特征方差。

11、進一步地，智能分析模塊的操作流程包括：

12、根據識別出的所述不良反應類型，按照嚴重程度進行分級，設定每種不良反應有一個對應的嚴重度函數，所述嚴重度函數的輸出為0到1之間的分數，利用識別到的所述不良反應類型和嚴重度分級，結合時間序列預測模型，輸出分析數據，表達公式：，其中是第個時間步的分析數據，是sigmoid激活函數輸出范圍在（0,1）之間，是權重矩陣表示輸入特征到更新門的線性映射變換參數，是第個時間步的癥狀特征，是時間序列預測模型的偏置向量。

13、進一步地，自動預警模塊的操作流程包括：

14、所述預警條件根據癥狀的嚴重性來觸發不同級別的預警，構建一個多維morse函數度量癥狀的優先級和嚴重性，表達公式：，其中是函數關于輸入向量的輸出，是求和符號從到表示對所有變量求和，是第項的權重參數，是輸入向量中第個輸入向量的平方，是修正線性單元激活函數，表示加權求和，是權重向量，是對第個時間步的分析數據進行softmax歸一化處理，是第個時間步的分析數據，通過計算morse函數的臨界點得到嚴重程度，判斷癥狀是否達到預警條件，表達公式：，其中是函數的梯度向量，是梯度為零，是推出，表示對所有變量進行加權求和，是系數矩陣中的第行第列元素，是第個輸入向量，表示第個輸入向量對量的偏導，表示函數的海森矩陣中第，個元素。

15、進一步地，自動預警模塊的操作流程包括：

16、所述達到預警條件通知互聯網醫院向對應醫生端推送警示消息，使用同調類理論來對不同的癥狀嚴重性進行分類，并確定觸發預警的級別，表達公式：，其中是第階莫爾斯同調群，是表示多個子空間之間“沒有交集”的加法操作，是所有階臨界點構成的集合，是函數的第階臨界點集合，是二元模2整數環，是以臨界點為基的向量空間生成元，在計算完同調類后，通過同調類的秩來確定預警級別，判斷所述預警級別的表達公式：，其中是預警等級，是矩陣的秩，是用于描述異常癥狀指標之間關聯程度的二階協方差矩陣，是第類不良反應的嚴重程度函數輸出值在區間，在預警條件滿足時，自動向互聯網醫院的醫生端推送警示消息，所述警示消息的內容包括患者標識、治療方案、上報的癥狀和分析得出的嚴重程度等級。

17、進一步地，遠程干預模塊的操作流程包括：

18、所述遠程干預通過量子優化算法對癥狀進行個性化干預，癥狀數據采用量子通信協議，通過纖維叢結構進行實時傳輸，使用量子瞬子解優化模型為患者制定個性化處方，所述個性化處方根據患者的癥狀數據和診療歷史，并根據量子力學原理調整藥物選擇和治療方案，表達公式：，其中是連接的曲率，是的hodge對偶，是的自對偶部分，表示從提取出“自對偶”分量的標準方式，是一個自旋or?weyl自旋場（spinor?field），是的復共軛，是與的張量積，表示從張量積中取出“跡為零”的部分，是虛數單位，是外加的“自對偶擾動項”。

19、進一步地，遠程干預模塊的操作流程包括：

20、采用量子糾錯算法檢查個性化處方的完整性，表達公式：，其中表示量子糾錯碼空間，是個量子比特張量積的空間，表示信息的糾錯過程，是錯誤模式集合，是描述處方信息的量子態，根據所述警示消息，醫生與患者進行視頻問診，了解詳細的癥狀信息，并進一步評估病情，基于患者的反饋，醫生在外部互聯網醫院上遠程開具處方藥物（包括但不限于止痛藥、退燒藥和針對免疫相關不良反應的糖皮質激素類藥物）、開具檢查檢驗申請單（包括但不限于血常規和影像檢查），并給予后續處理建議，在判斷患者情況嚴重需要來院處理，醫生向患者發出就醫的建議通知，輸出醫囑并更新病歷檔案。

21、進一步地，動態調整模塊的操作流程包括：

22、根據隨訪更新的所述病歷檔案對所述機器學習模型的權重參數進行動態調整，引入malliavin導數流形擴散方程，用以描述權重參數對輸入反饋的響應動力學演化過程，表達公式：，其中是k?hler流形上的ricci張量，是布朗運動引入的熱噪擾動，是高維特征空間中癥狀指標之間的耦合張量，是對應的wiener過程，表示在時間時刻第個機器學習模型參數的微小變化量，代表機器學習模型中“熱噪聲”的強度，是布朗運動中的第個獨立路徑代表隨機擾動，是高斯噪聲擾動項，是一個結構性擾動項。

23、進一步地，動態調整模塊的操作流程包括：

24、引入gromov-witten不變式驅動的反饋權重期望校準機制，用于從幾何和拓撲視角評估機器學習模型響應機制對不同反饋組合的綜合調整方向，從而反向傳遞給權重參數，表達公式：，其中是隨訪反饋特征項代表與類癥狀相關的量子干預曲率響應，分別為a-roof類、chern特征類和todd類建模病歷－權重之間的拓撲反饋變異，是當前反饋構成的癥狀－行為-藥物聯合空間，是與時間有關的癥狀演化叢與狀態叢，表示對時間求偏導，是一個量子相關函數，是當前機器學習模型的狀態空間度量，是病歷檔案中對應的反饋歷史路徑，是對反饋空間進行積分，是反饋流形上切空間的一個幾何不變量，在演化過程中監控權重參數變化的幾何收斂性，同時對權重參數演化路徑進行幾何校驗，判斷動態調整后機器學習模型的物理可實現性和可調性。

25、有益效果

26、采用本發明提供的技術方案，與已知的公有技術相比，具有如下有益效果：

27、本發明實現了對腫瘤患者院外不良反應的持續監測和主動預警，顯著提高了不良反應發現的及時性，能夠在患者癥狀惡化前采取干預措施，提升患者的治療安全性。其次，通過智能分析分級，大幅減輕了醫護人員手工篩查患者狀況的負擔，系統自動從海量隨訪數據中發現異常，提高了隨訪管理的效率和準確性。再次，本發明充分利用了互聯網醫院已有的平臺基礎，患者無需安裝新的應用或頻繁往返醫院，就可通過熟悉的線上渠道獲得醫療監護；醫生也能利用現有的遠程問診和電子處方系統進行干預，降低了系統部署和推廣的門檻。最后，該系統特別針對免疫治療、靶向治療等新型治療手段的不良反應特征進行了優化設計，能夠更精準地識別相關不良反應類型并提供個性化的隨訪方案，從而更好地保障腫瘤患者的治療連續性和療效。