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申请/专利权人：中国医学科学院阜外医院

摘要：本发明公开了一种晕厥的病史采集系统、终端、计算机设备及存储介质，所述病史采集系统包括：自动采集模块、记录模块、信息筛选模块、结构化储存模块、自动化病因判别模块、测试分析模块、指导建议模块。本发明通过晕厥病史辅助采集系统，结合了临床诊断、治疗选择及科研管理需求，将晕厥患者入院涉及到的信息进行记录收纳以及结构化储存，通过测试分析模块调用已有的XGBoost训练模型对新用户晕厥病因分型进行自动判别，最后测试分析模块的预测病因结果弹出下一步的检验套组，指导下一步病因诊断及临床检查方案，辅助医生对于患者晕厥病因的排查及临床诊断治疗。

主权项：1.一种晕厥的病史采集系统，其特征在于：所述病史采集系统包括：自动采集模块，采集患者晕厥状态，采集患者既往检查结果和新的检查结果，采集晕厥目击者的信息和采集患者家族病史；记录模块，医护人员通过移动终端进行记录病历信息，将采集到的信息模块化，包括患者状态模块，检查前后结果信息模块，晕厥目击者的信息模块，患者家族病史信息模块；信息筛选模块，由移动终端筛选有用信息并收纳；医生在把信息筛选模块筛选出的病历信息传输到计算机的储存介质中，由计算机储存介质对病历信息进行储存，便于后期可从计算机储存介质的内部导出患者的相关症状、病情和治疗方案；结构化储存模块，根据信息筛选模块归纳好的模块化病史采集内容按字段进行储存为对应子条目，将患者及目击者回答字段识别及编码，回答的关键信息提取后编码，“是”对应编码1，“否”对应编码0,储存在对应子条目的字段下，结构化储存模块将患者的个人信息和病症情况储存起来，建立晕厥的病史采集系统，方便后期医生进行信息调度；自动化病因判别模块，采用数据调用及XGBoost分类模型训练模块；所述数据调用及XGBoost分类模型训练模块：调用大量确诊病因标签内容为“是”，编码为1的病例作为模型训练集，包含两种分类：心源性晕厥及反射性晕厥，以患者及目击者询问数据条目特征为变量，运用XGBoost算法进行模型训练，获得重要特征排序及病因分类器；判断“确认病因标签内容”回答为否0的用户，调用其中患者及目击者提供数据根据已训练的XGBoost模型算法及存储的病史内容进行病因分类的自动判别；测试分析模块，调用已有的XGBoost训练模型对新用户晕厥病因分型进行自动判别；指导建议模块，根据预测病因预测结果弹出下一步的检验套组，指导下一步病因诊断及临床检查方案，辅助医生对于患者晕厥病因的排查及临床诊断治疗。

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权利要求：

百度查询： 中国医学科学院阜外医院 一种晕厥的病史采集系统、终端、计算机设备及存储介质