【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的护理预测方法及装置
[0001]本专利技术涉及数据预测
，尤其涉及一种基于大数据的护理预测方法及装置。
技术介绍
[0002]随着电子病历信息化的发展，海量的护理数据开始呈现爆炸式增长。护理大数据可以指所有与护理和生命健康相关的数据，例如：医院护理、社区护理或疾病防控所产生的数据。
[0003]当前在护理病患的过程中，主要依靠定时对患者的生命体征等指标数据进行监测，进而掌握病患的病情恢复情况，也有效防止病患出现病情恶化导致处置不及时的情况发生，但这种护理方法存在护理信息滞后，护理大数据利用不充分，病患护理效果欠佳的问题。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的护理预测方法及装置，用于解决或者至少部分解决现有技术中存在的因护理信息滞后，护理大数据利用不充分而导致的病患护理效果欠佳的技术问题。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术技术方案为：第一方面提供了一种基于大数据的护理预测方法，包括：获取当前病患的护理病名及护理指标监测数据，根据所述...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的护理预测方法，其特征在于，包括：获取当前病患的护理病名及护理指标监测数据，根据所述护理病名在预构建的历史护理大数据中提取护理指标曲线图集；获取预构建的护理指标集，在所述预构建的护理指标集中依次提取待匹配护理指标；根据所述待匹配护理指标在所述护理指标监测数据及所述护理指标曲线图集中分别提取初始待匹配指标数据及待匹配指标曲线图集；根据所述初始待匹配指标数据及预构建的指标波动范围在所述待匹配指标曲线图集中提取初始指标曲线图集；在所述护理指标监测数据中提取当前待匹配指标数据，根据所述当前待匹配指标数据计算在预设监测时段内的当前指标数据变化值；获取所述初始指标曲线图集中每条指标曲线在所述预设监测时段内的对照指标数据变化值，得到对照指标数据变化值集；计算所述当前指标数据变化值与所述对照指标数据变化值集中每个对照指标数据变化值的当前指标差值，得到当前指标差值集；根据所有待匹配护理指标的当前指标差值集及预构建的病理数据差异度公式计算所述护理指标曲线图集中所有护理指标曲线图与所述护理指标监测数据的最小差异度，其中所述病理数据差异度公式如下所示：其中，表示最小差异度，i表示所述历史护理大数据中病患的序号，、以及分别表示所述当前病患与所述历史护理大数据中第1、2、n位病患的差异度，j表示所述预设监测时段的序号，表示第j段监测时段，m表示待匹配护理指标的序号，表示所述当前病患与第一位病患在第j个监测时段的第m个待匹配护理指标的当前指标差值；根据所述最小差异度在所述护理指标曲线图集中提取目标指标曲线图集，获取所述目标指标曲线图集的后期护理数据，根据所述后期护理数据预测所述当前病患的病情护理结果。2.如权利要求1所述的基于大数据的护理预测方法，其特征在于，所述根据所述初始待匹配指标数据及预构建的指标波动范围在所述待匹配指标曲线图集中提取初始指标曲线图集，包括：获取所述初始待匹配指标数据的护理监测时期；提取所述待匹配指标曲线图集中每条指标曲线在所述护理检测时期时的指标数据集；计算所述初始待匹配指标数据与所述指标数据集中每个指标数据的差值，得到差值集；在所述差值集中提取小于预构建的指标波动范围的目标差值集；提取所述目标差值集对应的初始指标曲线图集。3.如权利要求1所述的基于大数据的护理预测方法，其特征在于，所述根据所述当前待匹配指标数据计算在预设监测时段内的当前指标数据变化值，包括：
根据所述当前待匹配指标数据绘制当前待匹配指标曲线；提取所述预设监测时段的监测初始时刻及监测终止时刻；根据所述监测初始时刻确定横向直线；根据所述检测终止时刻确定纵向直线；计算所述横向直线、纵向直线与所述当前待匹配指标曲线所围的面积，将所述所围的面积作为所述当前指标数据变化值。4.如权利要求3所述的基于大数据的护理预测方法，其特征在于，所述根据所述监测初始时刻确定横向直线，包括：提取所述当前待匹配指标曲线在所述监测初始时刻的初始指标数据点；根据所述当前待匹配指标曲线所处坐标系的横向坐标轴方向作经过所述初始指标数据点的直线，得到所述横向直线。5.如权利要求3所述的基于大数据的护理预测方法，其特征在于，所述根据所述检测终止时刻确定纵向直线，包括：提取所述当前待匹配指标曲线在所述监测终止时刻的终止指标数据点；根据所述当前...
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