综合护理平台、综合护理的方法及存储介质技术

本发明专利技术涉及一种综合护理平台、综合护理的方法及存储介质，该方法包括：获取用户的病例数据，基于预定的分类表决算法确定用户的病例数据对应的用户的病情等级；将用户的病情等级输入至预先构建的综合护理路径特征模型中，获取输出的用户特征单元；基于所述用户特征单元及用户的病情等级配置用户的护理活动。本发明专利技术能够针对不同病情状况的慢病用户提供个性化的康复护理指导服务和全面、主动、有效的管理。

Comprehensive nursing platform, comprehensive nursing method and storage medium

The invention relates to a comprehensive nursing platform, a comprehensive nursing method and a storage medium. The method includes: obtaining the user's case data, determining the user's condition level of the user's case data based on a predetermined classified voting algorithm, and inputting the user's condition level to the pre constructed integrated care path characteristic model. The user characteristic unit of the output is obtained, and the user's nursing activity is configured based on the user characteristic unit and the patient's disease level. The invention can provide personalized rehabilitation nursing guidance services and comprehensive, active and effective management for chronic disease users with different disease conditions.

【技术实现步骤摘要】
综合护理平台、综合护理的方法及存储介质
本专利技术涉及医疗
，尤其涉及一种综合护理平台、综合护理的方法及存储介质。
技术介绍
目前尚未形成科学可行的慢病管理体系，慢病管理存在着缺乏有效的慢病管理模式，其表现为重视危重症的住院治疗、轻视和忽略家庭康复治疗和管理等问题。因此，实现针对不同病情状况的慢病用户提供个性化的康复护理指导服务和全面、主动、有效的管理，成为有待解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种综合护理平台、综合护理的方法及存储介质，旨在针对不同病情状况的慢病用户提供个性化的康复护理指导服务和全面、主动、有效的管理。为实现上述目的，本专利技术提供一种综合护理平台，所述综合护理平台包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的综合护理程序，所述综合护理程序被所述处理器执行时实现如下步骤：S1，获取用户的病例数据，基于预定的分类表决算法确定用户的病例数据对应的用户的病情等级；S2，将用户的病情等级输入至预先构建的综合护理路径特征模型中，获取输出的用户特征单元；S3，基于所述用户特征单元及用户的病情等级配置用户的护理活动。优选地，所述预定的分类表决算法为结合决策树和支持向量机的混合分类算法，所述步骤S1包括：将用户的病例数据输入至预先构建的决策树分类器中并获取输出的第一分类结果及分类准确率；将用户的病例数据输入至预先构建的支持向量机分类器中并获取输出的第二分类结果及分类准确率；对所述第一分类结果及分类准确率、所述第二分类结果及分类准确率进行投票，选取票数最高的分类结果及分类准确率，以确定用户的病情等级。优选地，预先构建综合护理路径特征模型包括：获取各病情种类对应的护理特征，并获取所述护理特征的特征属性、特征标识及护理特征之间的特征关系，基于所述护理特征、特征属性、特征标识及特征关系构建有向无环图模型，以所述有向无环图模型作为所构建的综合护理路径特征模型；其中，特征属性包括强制属性及可选属性，护理特征之间的特征关系包括结构关系及依赖关系，所述结构关系包括分解关系、特化关系及实现关系，所述依赖关系包括需要关系及互斥关系。优选地，所述用户特征单元包括所有强制特征单元MFU的集合以及若干个动态配置单元DCU的集合，所述强制特征单元MFU为通过所有强制特征组织起来的特征单元，所述动态配置单元DCU为根特征为可选特征的特征单元，具有强制属性的护理特征为强制特征，具有可选属性的护理特征为可选特征，所述步骤S3包括：基于所述用户特征单元获取护理活动集I，将护理活动集I初始化为强制护理活动集M；根据用户的病情等级识别强制护理活动集M，以得到可选护理活动集C；更新护理活动集I，I＝M∪C，以更新后的护理活动集I作为所配置的用户的护理活动。为实现上述目的，本专利技术还提供一种综合护理的方法，所述综合护理的方法包括：S1，获取用户的病例数据，基于预定的分类表决算法确定用户的病例数据对应的用户的病情等级；S2，将用户的病情等级输入至预先构建的综合护理路径特征模型中，获取输出的用户特征单元；S3，基于所述用户特征单元及用户的病情等级配置用户的护理活动。优选地，所述预定的分类表决算法为结合决策树和支持向量机的混合分类算法，所述步骤S1包括：将用户的病例数据输入至预先构建的决策树分类器中并获取输出的第一分类结果及分类准确率；将用户的病例数据输入至预先构建的支持向量机分类器中并获取输出的第二分类结果及分类准确率；对所述第一分类结果及分类准确率、所述第二分类结果及分类准确率进行投票，选取票数最高的分类结果及分类准确率，以确定用户的病情等级。优选地，预先构建综合护理路径特征模型包括：获取各病情种类对应的护理特征，并获取所述护理特征的特征属性、特征标识及护理特征之间的特征关系，基于所述护理特征、特征属性、特征标识及特征关系构建有向无环图模型，以所述有向无环图模型作为所构建的综合护理路径特征模型；其中，特征属性包括强制属性及可选属性，护理特征之间的特征关系包括结构关系及依赖关系，所述结构关系包括分解关系、特化关系及实现关系，所述依赖关系包括需要关系及互斥关系。优选地，所述用户特征单元包括所有强制特征单元MFU的集合以及若干个动态配置单元DCU的集合，所述强制特征单元MFU为通过所有强制特征组织起来的特征单元，所述动态配置单元DCU为根特征为可选特征的特征单元，具有强制属性的护理特征为强制特征，具有可选属性的护理特征为可选特征，所述步骤S3包括：基于所述用户特征单元获取护理活动集I，将护理活动集I初始化为强制护理活动集M；根据用户的病情等级识别强制护理活动集M，以得到可选护理活动集C；更新护理活动集I，I＝M∪C，以更新后的护理活动集I作为所配置的用户的护理活动。本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有综合护理程序，所述综合护理程序被处理器执行时实现上述的综合护理的方法的步骤。本专利技术的有益效果是：本专利技术提出一种新型慢病管理思路和模式，即综合护理路径，通过对用户的病情状况进行综合评估得到用户的病情等级，并基于综合评估得到的用户的病情等级为用户配置个性化的家庭康复综合护理方案和提供合理的护理计划，实现针对不同病情状况的慢病用户提供全面、主动、有效的管理，提高患者的护理依从性。附图说明图1为本专利技术各个实施例一可选的应用环境示意图；图2是图1中综合护理平台一实施例的硬件架构的示意图；图3为基于预定的分类表决算法确定用户的病例数据对应的用户的病情等级的示意图；图4为本专利技术以慢阻肺为例构建的综合护理路径特征模型的结构示意图；图5为本专利技术综合护理的方法一实施例的流程示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，在本专利技术中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本专利技术要求的保护范围之内。参阅图1所示，是本专利技术综合护理的方法的较佳实施例的应用环境示意图。该应用环境示意图包括综合护理平台1及家庭/社区康复护理单元2。综合护理平台1可以通过网络等适合的技术与家庭/社区康复护理单元2进行数据交互。所述家庭/社区康复护理单元2包括，网关、与网关连接的智能手机、环境监测部分、体域网部分及治疗网部分，智能手机、环境监测部分、体域网部分及治疗网部分将用户的相关的使用数据通过网关传输至综合护理平台。其中，环境监测部分包括空调、摄像头、探头、空气净化器及加湿器等，体域网部分包括智能腕表、脉氧仪等可穿戴设备，治疗网部分包括无创呼吸机、戒烟仪、家用制氧机及肺功能仪等。所述综合护理平台1是一种能够按照事先设定或者存储的指令，自动进行数值计算和/或信本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种综合护理平台，其特征在于，所述综合护理平台包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的综合护理程序，所述综合护理程序被所述处理器执行时实现如下步骤：S1，获取用户的病例数据，基于预定的分类表决算法确定用户的病例数据对应的用户的病情等级；S2，将用户的病情等级输入至预先构建的综合护理路径特征模型中，获取输出的用户特征单元；S3，基于所述用户特征单元及用户的病情等级配置用户的护理活动。

【技术特征摘要】
1.一种综合护理平台，其特征在于，所述综合护理平台包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的综合护理程序，所述综合护理程序被所述处理器执行时实现如下步骤：S1，获取用户的病例数据，基于预定的分类表决算法确定用户的病例数据对应的用户的病情等级；S2，将用户的病情等级输入至预先构建的综合护理路径特征模型中，获取输出的用户特征单元；S3，基于所述用户特征单元及用户的病情等级配置用户的护理活动。2.根据权利要求1所述的综合护理平台，其特征在于，所述预定的分类表决算法为结合决策树和支持向量机的混合分类算法，所述步骤S1包括：将用户的病例数据输入至预先构建的决策树分类器中并获取输出的第一分类结果及分类准确率；将用户的病例数据输入至预先构建的支持向量机分类器中并获取输出的第二分类结果及分类准确率；对所述第一分类结果及分类准确率、所述第二分类结果及分类准确率进行投票，选取票数最高的分类结果及分类准确率，以确定用户的病情等级。3.根据权利要求1或2所述的综合护理平台，其特征在于，预先构建综合护理路径特征模型包括：获取各病情种类对应的护理特征，并获取所述护理特征的特征属性、特征标识及护理特征之间的特征关系，基于所述护理特征、特征属性、特征标识及特征关系构建有向无环图模型，以所述有向无环图模型作为所构建的综合护理路径特征模型；其中，特征属性包括强制属性及可选属性，护理特征之间的特征关系包括结构关系及依赖关系，所述结构关系包括分解关系、特化关系及实现关系，所述依赖关系包括需要关系及互斥关系。4.根据权利要求3所述的综合护理平台，其特征在于，所述用户特征单元包括所有强制特征单元MFU的集合以及若干个动态配置单元DCU的集合，所述强制特征单元MFU为通过所有强制特征组织起来的特征单元，所述动态配置单元DCU为根特征为可选特征的特征单元，具有强制属性的护理特征为强制特征，具有可选属性的护理特征为可选特征，所述步骤S3包括：基于所述用户特征单元获取护理活动集I，将护理活动集I初始化为强制护理活动集M；根据用户的病情等级识别强制护理活动集M，以得到可选护理活动集C；更新护理活动集I，I＝M∪C，以更新后的护理活动集I作为所配置的用户的护理活动。5.一种综合护理的方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨贯中，孔垂凤，徐勤鹏，
申请(专利权)人：湖南明康中锦医疗科技发展有限公司，湖南大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43