【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据库，尤其涉及康复患者数据管理系统。
技术介绍
1、数据库
专注于如何有效地存储、检索、管理和分析数据。在医疗领域，特别是康复医学中，数据库技术的应用至关重要，因为允许医疗专业人员存储大量患者信息，包括健康状况、治疗进程和个人数据。这些信息的有效管理对于提高医疗服务质量、监控患者进展以及进行科学研究至关重要。
2、其中，康复患者数据管理系统旨在为康复医疗提供一个集中化、高效的信息管理解决方案。该系统的主要目的是提高患者信息处理的效率和准确性，同时确保数据的安全性和隐私性。通过这种系统，医疗团队能够更好地跟踪和评估患者的康复进展，制定个性化的治疗计划，并及时调整治疗方法。最终的效果是提高康复治疗的效果，优化资源分配，并为研究人员提供宝贵的数据支持。
3、传统患者数据管理方法在数据处理精度和效率方面存在不足。传统方法缺乏复杂数据关系的有效映射和深入分析，限制了数据利用的深度和广度。传统算法在学习复杂数据关系方面能力有限，影响预测和分析的准确性。数据降维效率低下，增加了计算负担。在复杂数据模式识别和药物效果预测方面，传统方法缺乏高效和精确的技术支持，难以提供精准的个性化治疗方案。治疗路径规划缺乏优化机制，导致治疗效率和效果的不理想。数据存储和查询效率低，限制了数据管理的灵活性和实用性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的康复患者数据管理系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、所述患者数据预处理模块基于患者数据库，采用数据清洗算法和数据归一化处理，进行数据预处理，并进行数据完整性校验，生成清洗和归一化的患者数据；
4、所述关系图构建模块基于清洗和归一化的患者数据，采用相似性计算和图构建策略，创建患者关系图；
5、所述图神经网络训练模块基于患者关系图，采用图卷积网络算法，对图神经网络模型进行训练和优化，生成训练和优化的图神经网络模型；
6、所述数据降维处理模块基于训练和优化的图神经网络模型，采用主成分分析算法，对患者数据进行降维处理，生成降维处理的患者数据；
7、所述深度学习分析模块基于降维处理的患者数据，采用卷积神经网络和循环神经网络算法，对深度学习模型进行训练和分析，生成训练和分析的深度学习模型；
8、所述个性化药物管理模块基于训练和分析的深度学习模型，采用药物反应预测算法，进行药物效果和副作用预测，生成个性化药物管理方案；
9、所述治疗路径优化模块基于个性化药物管理方案，采用网络分析和路径优化算法，进行治疗路径的构建和优化，生成优化的治疗路径；
10、所述图数据库应用模块基于优化的治疗路径，采用图数据库构建和查询优化技术，进行数据存储和查询分析，生成图数据库分析结果。
11、作为本专利技术的进一步方案，所述清洗和归一化的患者数据包括处理后的年龄分布、病症类别、治疗历史记录，所述患者关系图包括节点的健康状况指标、边的相似度权重、节点间的关联类型，所述训练和优化的图神经网络模型包括模型的层结构设计、权重优化参数、训练得到的特征向量，所述降维处理的患者数据包括降维后的健康指标、处理后的治疗响应数据、优化的数据格式，所述训练和分析的深度学习模型包括模型的网络架构、训练历史数据、识别的数据特征，所述个性化药物管理方案包括推荐的药物种类、方案的药物剂量、预测的副作用风险，所述优化的治疗路径包括治疗步骤、优化的时间安排、预测的治疗效果，所述图数据库分析结果包括患者关系网、治疗活动互动图、关键治疗节点分析。
12、作为本专利技术的进一步方案，所述患者数据预处理模块包括数据清洗子模块、数据归一化子模块、数据校验子模块；
13、所述数据清洗子模块基于患者数据库，采用数据清洗算法，进行缺失值处理和异常值识别，并进行数据过滤，生成清洗后的患者数据；
14、所述数据归一化子模块基于清洗后的患者数据，采用数据归一化方法，进行数据标准化处理，并进行数值范围调整，生成归一化的患者数据；
15、所述数据校验子模块基于归一化的患者数据，采用数据完整性校验技术，进行数据完整性和一致性检查，验证数据质量，生成校验后的患者数据；
16、所述数据清洗算法具体为knn填充法处理缺失值和基于iqr的方法识别异常值，所述数据归一化方法包括最小最大归一化和z分数归一化，所述数据完整性校验技术包括数据类型和范围校验。
17、作为本专利技术的进一步方案，所述关系图构建模块包括节点构建子模块、边计算子模块、图属性分配子模块；
18、所述节点构建子模块基于清洗和归一化的患者数据，采用实体识别算法，进行节点标识和分类，并进行节点属性分配，生成患者关系图的节点集；
19、所述边计算子模块基于患者关系图的节点集，采用相似性计算方法，进行节点间关系强度计算，并进行边的构建，生成患者关系图的边集；
20、所述图属性分配子模块基于患者关系图的节点集和边集，采用图属性分配策略，进行图的权重分配和优化，并进行属性配置，生成属性分配后的患者关系图；
21、所述实体识别算法具体为自然语言处理中的命名实体识别技术，所述相似性计算方法包括欧氏距离和余弦相似度计算，所述图属性分配策略包括节点和边的权重分配以及属性优化算法。
22、作为本专利技术的进一步方案，所述图神经网络训练模块包括模型设计子模块、第一模型训练子模块、模型优化子模块；
23、所述模型设计子模块基于患者关系图，采用图卷积网络算法，设计图神经网络的拓扑结构和层次配置，并进行激活函数的选择，生成设计图神经网络模型；
24、所述第一模型训练子模块基于设计图神经网络模型，采用监督学习方法，进行模型参数的初始化和训练，同时进行损失函数的计算和优化，生成训练中图神经网络模型；
25、所述模型优化子模块基于训练中图神经网络模型，采用超参数调整和正则化技术，进行模型的细化调整和性能优化，生成优化的图神经网络模型；
26、所述图卷积网络算法包括谱方法和空间方法，所述监督学习方法包括反向传播和随机梯度下降，所述超参数调整包括网格搜索和贝叶斯优化。
27、作为本专利技术的进一步方案，所述数据降维处理模块包括数据转化子模块、降维算法应用子模块、数据重构子模块；
28、所述数据转化子模块基于优化的图神经网络模型，采用数据预处理技术，进行数据清洗和格式转化，生成转化后的患者数据；
29、所述降维算法应用子模块基于转化后的患者数据，采用主成分分析算法，进行特征的提取和降维处理，生成降维后的患者数据；
30、所述数据重构子模块基于降维后的患者数据，采用数据重构技术，进行数据的还原本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.康复患者数据管理系统，其特征在于：所述系统包括患者数据预处理模块、关系图构建模块、图神经网络训练模块、数据降维处理模块、深度学习分析模块、个性化药物管理模块、治疗路径优化模块、图数据库应用模块；
2.根据权利要求1所述的康复患者数据管理系统，其特征在于：所述清洗和归一化的患者数据包括处理后的年龄分布、病症类别、治疗历史记录，所述患者关系图包括节点的健康状况指标、边的相似度权重、节点间的关联类型，所述训练和优化的图神经网络模型包括模型的层结构设计、权重优化参数、训练得到的特征向量，所述降维处理的患者数据包括降维后的健康指标、处理后的治疗响应数据、优化的数据格式，所述训练和分析的深度学习模型包括模型的网络架构、训练历史数据、识别的数据特征，所述个性化药物管理方案包括推荐的药物种类、方案的药物剂量、预测的副作用风险，所述优化的治疗路径包括治疗步骤、优化的时间安排、预测的治疗效果，所述图数据库分析结果包括患者关系网、治疗活动互动图、关键治疗节点分析。
3.根据权利要求1所述的康复患者数据管理系统，其特征在于：所述患者数据预处理模块包括数据清洗子模块、数据归一化
4.根据权利要求1所述的康复患者数据管理系统，其特征在于：所述关系图构建模块包括节点构建子模块、边计算子模块、图属性分配子模块；
5.根据权利要求1所述的康复患者数据管理系统，其特征在于：所述图神经网络训练模块包括模型设计子模块、第一模型训练子模块、模型优化子模块；
6.根据权利要求1所述的康复患者数据管理系统，其特征在于：所述数据降维处理模块包括数据转化子模块、降维算法应用子模块、数据重构子模块；
7.根据权利要求1所述的康复患者数据管理系统，其特征在于：所述深度学习分析模块包括模型选择子模块、第二模型训练子模块、模型评估子模块；
8.根据权利要求1所述的康复患者数据管理系统，其特征在于：所述个性化药物管理模块包括药物效果预测子模块、副作用分析子模块、药物调整子模块；
9.根据权利要求1所述的康复患者数据管理系统，其特征在于：所述治疗路径优化模块包括网络构建子模块、路径分析子模块、路径优化子模块；
10.根据权利要求1所述的康复患者数据管理系统，其特征在于：所述图数据库应用模块包括数据库架构设计子模块、数据存储子模块、查询优化子模块；
...【技术特征摘要】
1.康复患者数据管理系统，其特征在于：所述系统包括患者数据预处理模块、关系图构建模块、图神经网络训练模块、数据降维处理模块、深度学习分析模块、个性化药物管理模块、治疗路径优化模块、图数据库应用模块；
2.根据权利要求1所述的康复患者数据管理系统，其特征在于：所述清洗和归一化的患者数据包括处理后的年龄分布、病症类别、治疗历史记录，所述患者关系图包括节点的健康状况指标、边的相似度权重、节点间的关联类型，所述训练和优化的图神经网络模型包括模型的层结构设计、权重优化参数、训练得到的特征向量，所述降维处理的患者数据包括降维后的健康指标、处理后的治疗响应数据、优化的数据格式，所述训练和分析的深度学习模型包括模型的网络架构、训练历史数据、识别的数据特征，所述个性化药物管理方案包括推荐的药物种类、方案的药物剂量、预测的副作用风险，所述优化的治疗路径包括治疗步骤、优化的时间安排、预测的治疗效果，所述图数据库分析结果包括患者关系网、治疗活动互动图、关键治疗节点分析。
3.根据权利要求1所述的康复患者数据管理系统，其特征在于：所述患者数据预处理模块包括数据清洗子模块、数据归一化子模块、数据校验子模块；
<...【专利技术属性】
技术研发人员：王玉英，靳冠芳，马玲，
申请(专利权)人：深圳市健怡康医疗器械科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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