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摘要：本发明公开了一种基于病理知识图谱的病理危急值预警方法及系统，涉及计算机技术领域，该基于病理知识图谱的病理危急值预警方法包括以下步骤：得到检验指标特征数据；识别出关键特征数据；通过预警模型评估检验指标风险等级；判断影响检验指标风险等级的关键因素，并根据关键因素进行预警提醒。本发明通过预警模型评估检验指标风险等级，有助于及早发现潜在风险，通过等级分析算法对检验指标风险等级进行分析，判断影响风险等级的关键因素，并进行预警提醒，能够实现对风险的全面分析和及时响应，从而提升病理危急值管理的效率和效果。

主权项：1.一种基于病理知识图谱的病理危急值预警方法，其特征在于，该基于病理知识图谱的病理危急值预警方法包括以下步骤：S1、获取病理知识图谱中与病理危急值相关的检验指标数据，对检验指标数据进行预处理，得到检验指标特征数据；S2、利用特征分类算法分析得到的检验指标特征数据，识别出关键特征数据；S3、基于关键特征数据，构建预警模型，并通过预警模型评估检验指标风险等级；S4、通过等级分析算法对检验指标风险等级进行分析，判断影响检验指标风险等级的关键因素，并根据关键因素进行预警提醒；所述利用特征分类算法分析得到的检验指标特征数据，识别出关键特征数据包括以下步骤：S21、设定检验指标特征数据样本集，并预设变异与交叉操作的次数；S22、通过变异操作对检验指标特征数据样本集进行变异，计算每个检验指标特征数据样本之间的差分向量，确定检验指标特征数据样本集中最佳特征数据样本，并将最佳特征数据样本作为新的变异检验指标特征数据样本；S23、利用特征分类算法对检验指标特征数据样本进行新的聚类分析，确定每个检验指标特征数据样本所在的聚类以及每个检验指标特征数据样本之间的最佳距离；S24、对形成的新检验指标特征数据样本集进行分析，比较变异交叉后的检验指标特征数据样本与目标函数，选择目标函数值最佳的检验指标特征数据样本集作为新的检验指标特征数据样本集；S25、判断是否达到预设的终止条件，若达到，则进化终止，并将当前最佳的检验指标特征数据样本集确定为检验指标的关键特征数据；所述利用特征分类算法对检验指标特征数据样本进行新的聚类分析，确定每个检验指标特征数据样本所在的聚类以及每个检验指标特征数据样本之间的最佳距离包括以下步骤：S231、从检验指标特征数据样本集中随机选择若干个检验指标特征数据样本作为初始聚类中心点；S232、将每个未分配的检验指标特征数据样本分配给与其最近的聚类中心点；S233、从检验指标特征数据样本集中随机选择一个非聚类中心的检验指标特征数据样本，记作随机检验指标特征数据样本；S234、计算使用随机检验指标特征数据样本替换当前聚类中心点所带来的总代价变化，并更新聚类中心集合；S235、当聚类中心点不再发生变化时，确定每个检验指标特征数据样本的最终聚类，并计算各检验指标特征数据样本之间的最佳距离；其中，所述基于关键特征数据，构建预警模型，并通过预警模型评估检验指标风险等级包括以下步骤：S31、将得到的关键特征数据转化为风险评估周期；S32、将风险评估周期代换到周期指数调整算法中，将得到的关键特征数据分为周期指标和趋势指标，并通过周期指标和趋势指标构建和训练预警模型，以预测未来的检验指标风险趋势；S33、利用平均绝对百分比误差作为预警模型准确性的评价标准；S34、基于模型优化算法，根据趋势指标调整和优化预警模型的参数，并找到最佳参数配置；S35、将最佳参数配置应用于构建的预警模型中，使用二阶自适应系数法对趋势数据进行预测，获得未来时刻的检验指标风险趋势；S36、将获得的未来时刻的检验指标风险趋势转换为实际的检验指标风险评估，构建出最终的预警模型，并评估检验指标风险等级；所述基于模型优化算法，根据趋势指标调整和优化预警模型的参数，并找到最佳参数配置包括以下步骤：S341、初始化模型优化算法的关键参数；S342、随机初始化预警模型的参数配置，计算每个参数配置的初始风险评估值，并作为参数的最大风险指标；S343、计算各风险指标的相对重要性，并根据相对重要性来确定调整预警模型参数的方向；S344、根据相对重要性和趋势指标，更新预警模型参数配置，并对最佳参数配置进行随机扰动；S345、根据更新后的参数配置，重新评估模型的准确性和有效性；S346、如果达到最大迭代次数，停止优化，否则继续迭代并调整参数配置；S347、当优化过程结束后，输出最佳参数配置和优化后的预警模型。

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