【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗数据分析，尤其涉及康复患者个性化护理计划方法及系统。
技术介绍
1、医疗数据分析是一个涉及利用数据处理技术来解读医疗信息的
这个领域使用各种数据挖掘和分析技术，如机器学习、大数据分析和人工智能，来分析和解读从医疗记录、实验室测试结果、医疗成像，以及患者监测设备等来源收集的大量数据。医疗数据分析的目的是提高诊断的准确性，个性化治疗方案，优化医疗资源分配，以及提升患者护理的整体质量。这个领域的发展对于实现精准医疗和改进医疗服务的效率至关重要。
2、其中，康复患者个性化护理计划方法是医疗数据分析领域的一个应用。这种方法的核心在于根据患者的具体医疗历史、病情特点，以及个人生理和心理状态制定定制化的护理和康复方案。其目的是为了提供更加针对性和有效的治疗和康复支持，从而加速患者恢复的过程，提高生活质量，并减少医疗资源的浪费。这种方法通常依赖于数据分析技术，如预测建模、患者数据分析，以及个性化治疗路径的生成，确保护理计划能够精准地反映患者的特定需求。
3、传统康复患者护理计划方法在某些方面显得不足。缺乏实时性和动态调整能力，无法快速适应患者健康状态的变化。风险评估和病情分析通常依赖固定模型和算法，缺少个性化和深度分析，限制了治疗方案的有效性。在治疗方案优化和康复计划制定方面，通常单一且被动，缺乏足够的数据驱动和自适应机制，不利于实现精准医疗和个性化治疗。这些限制凸显了传统方法在提高患者康复效果和医疗服务质量方面的局限性。
技术实现思路
1、本专利
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：康复患者个性化护理计划方法，包括以下步骤：
3、s1：基于实时监护设备数据和电子健康记录，采用时间序列分析算法和滑动窗口技术进行实时数据流挖掘，进行健康状况动态监测，生成实时健康状况报告；
4、s2：基于所述实时健康状况报告，采用在线逻辑回归算法，进行健康模型实时更新，生成更新后的健康模型；
5、s3：基于所述更新后的健康模型，采用基于聚类的异常检测技术，进行早期风险评估，生成潜在风险预警；
6、s4：基于所述潜在风险预警和患者历史医疗记录，采用卷积神经网络和关联规则挖掘算法，进行病情特征关联探索，生成综合病情分析报告；
7、s5：基于所述综合病情分析报告，采用逻辑回归和决策树，进行风险评估，生成个性化风险评估图；
8、s6：基于所述个性化风险评估图和最新临床指南，采用贝叶斯网络和数据驱动的决策支持技术，进行治疗方案优化，生成定制化治疗方案；
9、s7：基于所述定制化治疗方案和持续健康监测数据，采用强化学习算法，进行治疗方案迭代优化，生成个性化康复计划；
10、所述实时健康状况报告包括心率变化、血压波动、体温趋势，所述更新后的健康模型包括疾病趋势预测、健康风险评分，所述潜在风险预警包括异常心律、血压突变警示，所述综合病情分析报告包括病理特征描述、并发症风险分析，所述个性化风险评估图包括遗传易感性评估、生活方式影响分析，所述定制化治疗方案包括药物组合选择、治疗周期设定，所述个性化康复计划包括活动安排调整、健康监测计划更新。
11、作为本专利技术的进一步方案，基于实时监护设备数据和电子健康记录，采用时间序列分析算法和滑动窗口技术进行实时数据流挖掘，进行健康状况动态监测，生成实时健康状况报告的步骤具体为：
12、s101：基于实时监护设备数据，采用数据清洗和格式标准化方法进行数据预处理，生成预处理后的监护设备数据；
13、s102：基于所述预处理后的监护设备数据和电子健康记录，采用时间序列分析进行数据趋势和模式分析，生成趋势分析报告；
14、s103：基于所述趋势分析报告，采用滑动窗口技术对数据进行实时窗口切割和分析，生成窗口切割分析数据；
15、s104：基于所述窗口切割分析数据，采用数据融合技术整合多源数据进行健康状况的动态监测，生成实时健康状况报告；
16、所述数据清洗和格式标准化方法包括空值插补、异常值剔除、归一化处理，所述时间序列分析包括自回归模型、移动平均模型、季节性差分分析，所述滑动窗口技术包括动态窗口调整、实时数据切片，所述数据融合技术包括多源数据对齐、加权数据合并。
17、作为本专利技术的进一步方案，基于所述实时健康状况报告，采用在线逻辑回归算法，进行健康模型实时更新，生成更新后的健康模型的步骤具体为：
18、s201：基于所述实时健康状况报告，采用特征提取算法识别关键健康指标，生成关键健康指标；
19、s202：基于所述关键健康指标，采用在线逻辑回归算法进行健康模型的初步构建，生成初步健康模型框架；
20、s203：基于所述初步健康模型框架，采用机器学习优化技术进行模型调整和优化，生成优化后的健康模型；
21、s204：基于所述优化后的健康模型，进行模型验证和微调，维持模型的准确性和适应性，生成更新后的健康模型；
22、所述特征提取算法包括主成分分析、关联规则挖掘，所述在线逻辑回归算法包括概率估计、在线参数更新，所述机器学习优化技术包括梯度下降法、正则化技术，所述模型验证和微调包括混淆矩阵分析、roc曲线评估。
23、作为本专利技术的进一步方案，基于所述更新后的健康模型，采用基于聚类的异常检测技术，进行早期风险评估，生成潜在风险预警的步骤具体为：
24、s301：基于所述更新后的健康模型，采用k均值聚类算法，对患者数据进行分组，识别潜在异常模式，并进行数据预处理，生成初步健康数据聚类结果；
25、s302：基于所述初步健康数据聚类结果，采用孤立森林算法，进行深度异常点检测，识别异常数据，并评估数据异常程度，生成细化异常健康数据点；
26、s303：基于所述细化异常健康数据点，采用主成分分析提取关键特征，进行特征降维处理，生成关键健康特征数据；
27、s304：基于所述关键健康特征数据，应用阈值决策逻辑，对数据进行风险评估，确定潜在健康风险，生成潜在风险预警；
28、所述k均值聚类算法包括数据分布分析和聚类中心确定，所述孤立森林算法包括随机子采样和路径长度计算，所述主成分分析包括特征相关性分析和主成分提取，所述阈值决策逻辑包括风险等级划分和临界值设定。
29、作为本专利技术的进一步方案，基于所述潜在风险预警和患者历史医疗记录，采用卷积神经网络和关联规则挖掘算法，进行病情特征关联探索，生成综合病情分析报告的步骤具体为：
30、s401：基于所述潜在风险预警和患者的历史医疗记录，采用卷积神经网络处理数据，提取病情特征，并进行特征编码，生成病情特征提取结果；
31、s402：基于所述病情特征提取结果，应用关联规则挖掘算法，探索病情特征之间的关联，并进行模式分析，生成病情本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.康复患者个性化护理计划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的康复患者个性化护理计划方法，其特征在于，基于实时监护设备数据和电子健康记录，采用时间序列分析算法和滑动窗口技术进行实时数据流挖掘，进行健康状况动态监测，生成实时健康状况报告的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的康复患者个性化护理计划方法，其特征在于，基于所述实时健康状况报告，采用在线逻辑回归算法，进行健康模型实时更新，生成更新后的健康模型的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的康复患者个性化护理计划方法，其特征在于，基于所述更新后的健康模型，采用基于聚类的异常检测技术，进行早期风险评估，生成潜在风险预警的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的康复患者个性化护理计划方法，其特征在于，基于所述潜在风险预警和患者历史医疗记录，采用卷积神经网络和关联规则挖掘算法，进行病情特征关联探索，生成综合病情分析报告的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的康复患者个性化护理计划方法，其特征在于，基于所述综合病情分析报告，采用逻辑回归和决策树，进行风险评估，
7.根据权利要求1所述的康复患者个性化护理计划方法，其特征在于，基于所述个性化风险评估图和最新临床指南，采用贝叶斯网络和数据驱动的决策支持技术，进行治疗方案优化，生成定制化治疗方案的步骤具体为：
8.根据权利要求1所述的康复患者个性化护理计划方法，其特征在于，基于所述定制化治疗方案和持续健康监测数据，采用强化学习算法，进行治疗方案迭代优化，生成个性化康复计划的步骤具体为：
9.康复患者个性化护理计划系统，其特征在于，根据权利要求1-8任一项所述的康复患者个性化护理计划方法，所述系统包括数据预处理模块、趋势分析模块、健康监测模块、风险评估模块、治疗方案优化模块、康复计划模块。
10.根据权利要求9所述的康复患者个性化护理计划系统，其特征在于，所述数据预处理模块基于实时监护设备数据，采用数据清洗和格式标准化方法进行数据预处理，生成预处理后的监护设备数据；
...【技术特征摘要】
1.康复患者个性化护理计划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的康复患者个性化护理计划方法，其特征在于，基于实时监护设备数据和电子健康记录，采用时间序列分析算法和滑动窗口技术进行实时数据流挖掘，进行健康状况动态监测，生成实时健康状况报告的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的康复患者个性化护理计划方法，其特征在于，基于所述实时健康状况报告，采用在线逻辑回归算法，进行健康模型实时更新，生成更新后的健康模型的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的康复患者个性化护理计划方法，其特征在于，基于所述更新后的健康模型，采用基于聚类的异常检测技术，进行早期风险评估，生成潜在风险预警的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的康复患者个性化护理计划方法，其特征在于，基于所述潜在风险预警和患者历史医疗记录，采用卷积神经网络和关联规则挖掘算法，进行病情特征关联探索，生成综合病情分析报告的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的康复患者个性化护理计划方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：杜思萌，吕洋，苑小娟，
申请(专利权)人：深圳市尼罗河移动互联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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