1.一种区域单病种监管系统，其特征在于，包括基础维护模块、医嘱类别维护模块、变异分类维护模块、表单分类维护模块、诊断icd维护模块、手术诊断维护模块、专业病区对应维护模块、诊疗知识库模块、诊疗指南模块、参考文献模块、单病种监管模块，其中：单病种监管模块又包括路径维护单元及路径查询单元；
所述基础维护模块，用于录入和维护日常业务所需的基础资料信息，所述基础资料信息包括诊疗过程阶段信息、医嘱类别信息、变异分类信息、表单分类信息、诊断icd信息、手术诊断信息、专业病区对应信息、诊疗知识库信息、诊断指南信息及参考文献信息；
所述医嘱类别维护模块，用于医嘱类别的维护，用户可以根据具体情况或业务需要，进行相应的增加、修改、删除工作；
所述变异分类维护模块，用于维护临床路径的表单分类，供维护路径明细时使用，用户可以根据具体情况或业务需要，进行相应的增加、修改、删除工作；
所述表单分类维护模块，用于维护临床路径的表单分类，供维护路径明细时使用，用户可以根据具体情况或业务需要，进行相应的增加、修改、删除工作；
所述诊断icd维护模块，用于诊断icd的维护，用户可以根据具体情况或业务需要，进行相应的增加、修改、删除工作；
所述手术诊断维护模块，用于手术诊断的维护，用户可以根据具体情况或业务需要，进行相应的增加、修改、删除工作；
所述专业病区对应维护模块，用于维护科室与专业的对应，作为医生为科室病人选择临床路径的一个依据，预防医生选择错误的临床路径，用户可以根据具体情况或业务需要，进行相应的增加、删除；
所述诊疗知识库模块，用于预存临床疾病诊疗知识，用户可以根据具体情况或业务需要，进行相应的查看与维护；
所述诊疗指南模块，用于预存临床疾病诊断知识，用户可以根据具体情况或业务需要，进行相应的查看与维护；
所述参考文献模块，用于存储与分享工作方面的文献；
所述单病种监管模块，用于存储日常业务所需的路径信息，以满足临床路径信息管理需要；
所述路径维护单元，用于维护路径基本信息，所述路径基本信息包括路径名称、适用对象、活动时间、诊断依据、治疗方案、入径标准、排除条件、出院评估、变异、并发症、内容维护、医嘱维护、展示、模板管理；
所述路径查询单元，用于查看维护的路径信息。
2.根据权利要求1所述的区域单病种监管系统，其特征在于，所述参考文献模块还包括，预先设置部分或全部被预设权限的用户查看、修改和/或删除。
3.根据权利要求1所述的区域单病种监管系统，其特征在于，还包括，通过所述路径查询单元中的路径编码、路径名称、发布状态、标准、专业、注销状态，进行单一或组合条件的筛选查看信息。
4.根据权利要求1所述的区域单病种监管系统，其特征在于，所述基础资料信息包括分类知识图谱以对其包括的信息进行分类。
5.根据权利要求4所述的区域单病种监管系统，其特征在于，还包括，分类知识图谱的预先构建：
抽取基础资料信息，通过专家对其中的信息进行归纳，形成各类信息的实体和关系引用规则库；
通过大数据神经网络分词方法，基于专家标注的规则以及机器学习规则训练大数据机器模型；
使用已经训练好的大数据机器模型，对未标注的信息进行预先标注，形成分类知识图谱。
6.根据权利要求5所述的区域单病种监管系统，其特征在于，所述大数据神经网络分词方法，是指：融合了大数据分析方法、词典数据库的分词规则、神经网络聚类和分类的一种方法。
7.根据权利要求5所述的区域单病种监管系统，其特征在于，所述大数据神经网络分词方法，基于专家标注的规则以及机器学习规则训练大数据机器模型，包括：
接收信息；
基于词典数据库的分词规则分词；
专家标注；
大数据分析；
神经网络机器学习；
神经网络聚类；
神经网络分类；
输出分类结果。
8.根据权利要求7所述的区域单病种监管系统，其特征在于，所述大数据神经网络分词方法，基于专家标注的规则以及机器学习规则训练大数据机器模型，还包括：
合并信息中的冗余节点，删除无用节点。
9.根据权利要求7所述的区域单病种监管系统，其特征在于，所述大数据神经网络分词方法，基于专家标注的规则以及机器学习规则训练大数据机器模型，还包括：
合并信息中的冗余字、词，删除无用字、词。
10.根据权利要求4-9任意一项所述的区域单病种监管系统，其特征在于，所述机器学习规则设于crf模型、bilstm模型、或bert模型中。