一种智慧病房康复诊断方法技术

本发明专利技术属于医疗信息技术领域，提供了一种智慧病房康复诊断方法

【技术实现步骤摘要】
一种智慧病房康复诊断方法、系统、设备及可读存储介质


[0001]本专利技术涉及医疗信息
，具体而言，涉及一种智慧病房康复诊断方法
、
系统
、
设备及可读存储介质
。

技术介绍

[0002]目前，在康复诊断管理过程中，存在较多问题，例如：
[0003]诊断准确性：传统的住院诊断可能受到医生个人经验和知识的限制，容易受到主观因素
、
认知偏差或信息缺失的影响，存在诊断错误的风险
。
[0004]医护人员的负担：医护人员在传统住院康复管理中需要处理大量的患者和复杂的病历数据，工作量大，需要调用历史病历书写记录
、
检验检查记录
、
诊断记录
、
服药记录，需要来回切换，容易疲劳和出错
。
[0005]缺少个性化康复方案：传统的康复诊断通常是基于医生的经验和通用的康复指南，难以考虑患者的个体差异和病情特点
。
然而，每个患者的病情和生理特征不同，健康数据
、
病史等信息在住院康复中往往难以个性化地考虑这些因素
。
[0006]康复过程管理困难：康复过程通常需要长时间的监测和管理，传统的康复诊断难以实时监测患者的康复进展和调整治疗计划
。
[0007]知识共享和医疗资源整合困难：传统的智慧病房系统难以集成大量的医疗数据和知识资源，包括临床经验
、
专家知识和科研成果等
。
这导致无法通过数据共享和整合为医护人员提供更全面
、
准确的诊断和康复方案，也限制了医疗资源的优化配置和共享
。

技术实现思路

[0008]本专利技术的目的在于提供一种智慧病房康复诊断方法
、
系统
、
设备及可读存储介质，以改善上述问题
。
[0009]为了实现上述目的，本申请实施例提供了如下技术方案：
[0010]一方面，本申请实施例提供一种智慧病房康复诊断方法，所述方法包括：
[0011]获取历史患者的第一康复数据和待预测患者的第二康复数据，所述第一康复数据与所述第二康复数据中包含的数据的种类相同，所述第一康复数据包括生理参数信息
、
运动情况信息
、
病史信息
、
历史诊断信息
、
康复训练信息和护理记录信息，所述康复训练信息中包括康复成功概率；
[0012]对所述第一康复数据进行预处理，得到预处理之后的第一康复数据；
[0013]利用预处理之后的第一康复数据对多个预测模型进行训练，得到多个训练后的预测模型，将全部的训练后的预测模型进行组合，得到组合模型；
[0014]将待预测患者的第二康复数据输入所述组合模型，根据所述组合模型的输出得到所述待预测患者的康复成功概率
。
[0015]第二方面，本申请实施例提供了智慧病房康复诊断系统，所述系统包括获取模块
、
处理模块
、
训练模块和预测模块
。
[0016]获取模块，用于获取历史患者的第一康复数据和待预测患者的第二康复数据，所述第一康复数据与所述第二康复数据中包含的数据的种类相同，所述第一康复数据包括生理参数信息
、
运动情况信息
、
病史信息
、
历史诊断信息
、
康复训练信息和护理记录信息，所述康复训练信息中包括康复成功概率；
[0017]处理模块，用于对所述第一康复数据进行预处理，得到预处理之后的第一康复数据；
[0018]训练模块，用于利用预处理之后的第一康复数据对多个预测模型进行训练，得到多个训练后的预测模型，将全部的训练后的预测模型进行组合，得到组合模型；
[0019]预测模块，用于将待预测患者的第二康复数据输入所述组合模型，根据所述组合模型的输出得到所述待预测患者的康复成功概率
。
[0020]第三方面，本申请实施例提供了一种智慧病房康复诊断设备，所述设备包括存储器和处理器
。
存储器用于存储计算机程序；处理器用于执行所述计算机程序时实现上述智慧病房康复诊断方法的步骤
。
[0021]第四方面，本申请实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述智慧病房康复诊断方法的步骤
。
[0022]本专利技术的有益效果为：
[0023]1、
个性化康复方案：智慧病房康复诊断系统通过利用大数据分析和机器学习算法，可以根据患者的康复数据，得到康复成功概率，根据康复成功概率可以生成个性化的康复方案和治疗推荐，提高康复效果和患者满意度
。
[0024]2、
康复过程管理：康复过程通常需要长时间的监测和管理，智慧病房康复诊断系统通过整合和分析大量的患者康复数据，实时监测患者的生理参数
、
运动情况等，提供实时的康复进展报告和调整建议
。
医护人员可以根据系统提供的数据和建议，及时调整康复计划，提高康复效果
。
[0025]3、
实时监测和预警：智慧病房康复诊断系统可以通过实时监测患者的生理参数
、
运动情况和康复进展，提供实时的预警和警报机制
。
当系统检测到患者的康复进展不理想或出现异常情况时，能够及时发送通知给医护人员，以便及时调整康复计划，防止康复过程中出现问题
。
[0026]4、
知识共享和医疗资源整合：智慧病房康复诊断系统可以集成大量的医疗数据和知识资源，包括临床经验
、
专家知识和科研成果等
。
通过数据共享和整合，系统可以为医护人员提供更全面
、
准确的诊断和康复方案，促进医疗资源的优化配置和共享
。
[0027]5、
降低医护人员负担：智慧病房康复诊断系统可以自动处理大量的康复数据和病历信息，减轻医护人员的工作负担
。
医护人员可以更专注于与患者的交流和关注，提供更人性化的医疗服务
。
[0028]6、
持续优化和改进：智慧病房康复诊断系统可以不断地收集患者的康复数据和用户反馈，用于优化和改进模型和推荐算法
。
系统的性能和效果可以随着时间的推移不断提升
。
[0029]本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术实施例了解
。
本专利技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书
、
权利要求书
、
以及附图中所特别指出的结构来实现和获得
。
附图说明
[0030]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种智慧病房康复诊断方法，其特征在于，包括：获取历史患者的第一康复数据和待预测患者的第二康复数据，所述第一康复数据与所述第二康复数据中包含的数据的种类相同，所述第一康复数据包括生理参数信息
、
运动情况信息
、
病史信息
、
历史诊断信息
、
康复训练信息和护理记录信息，所述康复训练信息中包括康复成功概率；对所述第一康复数据进行预处理，得到预处理之后的第一康复数据；利用预处理之后的第一康复数据对多个预测模型进行训练，得到多个训练后的预测模型，将全部的训练后的预测模型进行组合，得到组合模型；将待预测患者的第二康复数据输入所述组合模型，根据所述组合模型的输出得到所述待预测患者的康复成功概率
。2.
根据权利要求1所述的智慧病房康复诊断方法，其特征在于，对所述第一康复数据进行预处理，得到预处理之后的第一康复数据，包括：对所述第一康复数据进行预处理，其中，预处理包括数据结构化处理
、
数据质量检查
、
缺失值处理
、
异常值处理
、
数据格式转换和标准化
、
数据集成和去重，所述数据质量检查包括检查所述第一康复数据中是否存在缺失值
、
异常值和重复值，以及数据的格式是否正确
。3.
根据权利要求1所述的智慧病房康复诊断方法，其特征在于，利用预处理之后的第一康复数据对多个预测模型进行训练，得到多个训练后的预测模型，将全部的训练后的预测模型进行组合，得到组合模型，包括：将全部的预处理之后的第一康复数据划分成训练集和验证集；利用所述训练集和所述验证集分别对决策树模型
、
支持向量机模型和神经网络模型进行训练，得到训练好的决策树模型
、
训练好的支持向量机模型和训练好的神经网络模型；将训练好的决策树模型
、
训练好的支持向量机模型和训练好的神经网络模型组合起来，得到组合模型
。4.
根据权利要求3所述的智慧病房康复诊断方法，其特征在于，利用所述训练集和所述验证集分别对决策树模型
、
支持向量机模型和神经网络模型进行训练，得到训练好的决策树模型
、
训练好的支持向量机模型和训练好的神经网络模型，包括：利用所述训练集对决策树模型进行训练，选择最优的划分特征和决策节点，得到初步决策树模型，利用所述验证集对初步决策树模型进行剪枝和参数调整，得到训练好的决策树模型；利用所述训练集对支持向量机模型进行训练，使用线性
SVM
或核函数
SVM
，寻找最优的超平面或核函数参数，得到初步支持向量机模型，利用所述验证集对初步支持向量机模型进行参数调优，得到训练好的支持向量机模型；利用所述训练集对神经网络模型进行训练，通过反向传播算法更新网络参数，得到初步神经网络模型，利用所述验证集对初步神经网络模型进行参数调优，得到训练好的神经网络模型
。5.
一种智慧病房康复诊断系统，其特征在于，包括：获取模块，用于获取历史患者的第一康...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄杰，林乐明，
申请(专利权)人：厦门狄耐克物联智慧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：