多层次智能化评估与管理系统的综合框架与应用

# 多层次智能化评估与管理系统的综合框架与应用
## 数据层
- 多源数据采集
  - 临床数据
    - 电子健康记录（EHR）
    - 医学影像数据
    - 病理数据
  - 组学数据
    - 基因组数据
    - 代谢组数据
    - 蛋白组数据
  - 动态监测数据
    - 可穿戴设备数据
    - 实验室指标数据
  - 药物使用数据
    - 剂量信息
    - 联用方案
## 模型层
- 数据清洗与标准化
  - 异构数据对齐
    - OMOP_CDM标准实施
  - 隐私保护
    - 联邦学习框架应用
  - 时序数据插补
    - 基于GAN的方法
- 动态特征工程
  - 跨模态关联分析
    - 图神经网络技术
  - 时序特征提取
    - 时间卷积网络应用
  - 关键生物标志物筛选
    - SHAP值分析方法
- 深度学习模型训练
  - 基础模型
    - Transformer时序预测
  - 增强模块
    - 动态贝叶斯网络
      - 风险路径建模
  - 可解释性处理
    - 注意力机制可视化技术
## 决策层
- 风险预警与分级
  - 实时风险评分
    - 评分机制（0-10分制）
  - 器官特异性预警
    - 多任务学习方法
  - 动态阈值调整
    - 模糊逻辑控制技术
- 知识图谱构建
  - 实体抽取
    - 药物、基因、不良反应
  - 关系推理
    - TransE算法使用
  - 动态更新机制
    - 增量学习方法
- 干预策略生成
  - 规则引擎
    - 临床指南的嵌入
  - 强化学习
    - Q_learning策略优化
  - 多目标决策
    - 疗效与毒性的平衡
## 应用层
- 临床验证与迭代优化
  - 前瞻性队列验证
    - ROC分析方法
  - 系统效能评估
    - NCCN MERIT标准
  - 代谢通路富集分析
    - 机制解析技术
## 反馈与迭代
- 策略反馈
  - 从干预策略生成到深度学习模型训练的循环
- 数据回流
  - 从临床验证与迭代优化返回数据层