【技术实现步骤摘要】
一种基于物联网的重症监护病房患者智能护理方法
[0001]本专利技术涉及医疗护理
，具体来说，涉及一种基于物联网的重症监护病房患者智能护理方法
。
技术介绍
[0002]重症监护病房（简称
ICU
）代表了当代医疗技术的最高水平，其作为医疗组织管理方式，随着新型医疗设备的大量引入而引人注目，而重症监护病房的患者尝尝存在各种疾病的复杂情况，包括基础病问题
、
血流动力学问题
、
呼吸问题
、
谵妄症状等
。
目前
ICU
的存在，打破了传统的医疗模式，为危重患者提供了规范且具有高质量的生命支持服务
。
这种模式在增强救治效率的同时，投入对患者机体各器官的功能进行精密维护及调节，让危重症患者在面临生命威胁时，有了更多的治疗时间和机会
。
[0003]如今，在移动互联网高速成长的大背景下，其所带来的技术可以催化医疗服务行业的快速发展，为提升医疗服务的安全性
、
效能以及稳定性
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种基于物联网的重症监护病房患者智能护理方法，其特征在于，该基于物联网的重症监护病房患者智能护理方法包括以下步骤：
S1、
获取病房患者的病情数据，制定相应的护理计划并进行实施；
S2、
通过预先部署在病房内的传感器设备对患者的生理数据进行实时监测；
S3、
收集传感器设备监测的生理数据进行分析和处理，确定患者的生理状态并分析是否发出预警；
S4、
基于患者的生理状态和制定的护理计划判断患者的需求状态，并根据判断结果对医护人员进行实时调度；
S5、
收集医护人员的护理反馈并根据患者生理状态调整护理计划
。2.
根据权利要求1所述的一种基于物联网的重症监护病房患者智能护理方法，其特征在于，所述收集传感器设备监测的生理数据进行分析和处理，确定患者的生理状态并分析是否发出预警包括以下步骤：
S31、
基于经验模态分解法对患者的生理数据进行预处理，并重构生理数据；
S32、
对重构后的生理数据进行生理特征提取，并利用熵权法对提取的生理特征进行降维和归一化处理，得到归一化后的生理数据；
S33、
通过参数优化算法优化支持向量机的参数，并建立患者生理状态评估模型；
S34、
将提取的生理特征数据输入至患者生理状态评估模型中，得到患者的生理状态；
S35、
若患者的生理状态低于预设的状态阈值，则表示患者处于非正常状态，发出预警并通知医护人员进行及时处理，否则，则表示患者处于正常状态，无需发出预警
。3.
根据权利要求2所述的一种基于物联网的重症监护病房患者智能护理方法，其特征在于，所述基于经验模态分解法对患者的生理数据进行预处理，并重构生理数据包括以下步骤：
S311、
对患者的生理数据进行经验模态分解，得到患者生理状态的
IMF
分量；
S312、
计算各
IMF
分量的生理特征值，并将生理特征值小于预设阈值的
IMF
分量删除，得到有效的
IMF
分量；
S313、
将有效的
IMF
分量进行重组，构成重构的生理数据
。4.
根据权利要求3所述的一种基于物联网的重症监护病房患者智能护理方法，其特征在于，所述对患者的生理数据进行经验模态分解，得到患者生理状态的
IMF
分量包括以下步骤：
S3111、
从患者的生理数据中选出所有的极大值和极小值，并通过在所有的极大值之间以及所有的极小值之间构建曲线，生成生理数据的上包络线和下包络线；
S3112、
计算上包络线和下包络线的平均值，并从生理数据中减去上包络线和下包络线的平均值，得到新的调整数据；
S3113、
检查新的生理数据是否满足预设的
IMF
条件，若不满足，则将新的调整数据作为生理数据，并返回步骤
S3111
，直至新的调整数据满足预设的
IMF
条件为止，若满足，则将新的调整数据作为生理数据的
IMF
分量；
S3114、
从生理数据中减去新得到的
IMF
分量，并将剩下的部分作为新的生理数据；
S3115、
对新的生理数据重复执行步骤
S3111
至步骤
S3114
，直至新的生理数据最终成为单调函数或无法再分解为止，得到患者生理状态的
IMF
分量
。
5.
根据权利要求4所述的一种基于物联网的重症监护病房患者智能护理方法，其特征在于，所述各
IMF
分量的生理特征值的计算公式为：；式中，
K
表示
IMF
分量的生理特征值；
r
...
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