【技术实现步骤摘要】
本申请涉及信息处理领域，且更为具体地，涉及一种智能护理信息处理系统及方法。
技术介绍
1、随着人口老龄化和慢性疾病的增加，对于患者的护理需求也日益增长。同时，护理信息的处理在医疗领域中也变得越来越重要，它可以帮助护士更好地管理患者的健康信息、提供个性化的护理方案，从而提高护理效率和质量。
2、然而，传统的护理方式通常需要依赖护士的人工观察和判断来监测患者的生命体征和健康状态，这种方式存在人力资源不足的问题，特别是在繁忙的医疗环境中，护士可能无法及时观察到患者的变化和危险情况。同时，由于人工观察的限制，传统护理方式可能导致对患者变化和危险情况的延迟发现。也就是说，护士只能通过定期巡视或患者的主动报告来获取信息，无法提供实时的监测和反馈，这样可能会错过一些关键的变化和异常情况，延误了采取紧急措施的时机。
3、因此，期望一种智能护理信息处理系统。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种智能护理信息处理系统及方法，其通过传感器组实时监测患者的生命体征数据，例如患者的心率值、体温值、血压值和血氧饱和度，并在后端引入数据处理和分析算法来进行患者的生命体征数据的时序协同分析，以此来实时监测患者的生命体征和健康状态，并在异常情况下发出警报。这样，能够提供及时的患者信息反馈和警报，帮助护士及时发现患者的状态变化和危险情况，并采取相应的护理措施，从而提高护理质量和效率。
2、根据本申请的一个方面，提供了一种智能护理信息处理系统
3、数据采集模块，用于获取由传感器组采集的被监控患者在预定时间段内多个预定时间点的生命体征数据，其中，所述生命体征数据包括心率值、体温值、血压值和血氧饱和度；
4、生命体征数据时序排列模块，用于将所述多个预定时间点的生命体征数据按照时间维度和参数样本维度排列为生命体征时序输入矩阵；
5、生命体征时序关联特征提取模块，用于通过基于深度神经网络模型的生命体征时序关联特征提取器对所述生命体征时序输入矩阵进行特征提取以得到生命体征时序关联特征图；
6、特征自注意力强化处理模块，用于对所述生命体征时序关联特征图的沿通道维度的各个特征矩阵进行自注意力强化处理以得到自注意力强化生命体征时序关联特征；
7、预警提示模块，用于基于所述自注意力强化生命体征时序关联特征，确定是否产生预警提示。
8、进一步地，所述深度神经网络模型为卷积神经网络模型。
9、进一步地，所述特征自注意力强化处理模块，包括：
10、相关度计算单元，用于计算所述生命体征时序关联特征图中任意两个通道特征向量之间的相关度以得到自相关注意力矩阵；
11、自注意力强化加权单元，用于计算所述生命体征时序关联特征图的沿通道维度的各个特征矩阵与所述自相关注意力矩阵之间的按位置乘积以得到自注意力强化生命体征时序关联特征图作为所述自注意力强化生命体征时序关联特征。
12、进一步地，所述相关度计算单元，用于：以如下相关度公式计算所述生命体征时序关联特征图中任意两个通道特征向量之间的相关度以得到多个相关度；
13、其中，所述相关度公式为：
14、;
15、其中，和分别表示所述生命体征时序关联特征图中任意两个通道特征向量，和为两种不同的线性变换，表示向量的转置，表示所述生命体征时序关联特征图中任意两个通道特征向量之间的相关度；
16、以及将所述多个相关度进行二维排列以得到所述自相关注意力矩阵。
17、进一步地，所述预警提示模块，包括：将所述自注意力强化生命体征时序关联特征图通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示是否产生预警提示。
18、进一步地，所述智能护理信息处理系统还包括用于对所述基于卷积神经网络模型的生命体征时序关联特征提取器和所述分类器进行训练的训练模块。
19、进一步地，所述训练模块，包括：
20、训练数据获取单元，用于获取训练数据，所述训练数据包括由传感器组采集的被监控患者在预定时间段内多个预定时间点的训练生命体征数据，其中，所述生命体征数据包括心率值、体温值、血压值和血氧饱和度；
21、训练数据时序排列单元，用于将所述多个预定时间点的训练生命体征数据按照时间维度和参数样本维度排列为训练生命体征时序输入矩阵；
22、训练时序关联特征提取单元，用于通过基于卷积神经网络模型的生命体征时序关联特征提取器对所述训练生命体征时序输入矩阵进行特征提取以得到训练生命体征时序关联特征图；
23、训练特征自注意力强化处理单元，用于对所述训练生命体征时序关联特征图的沿通道维度的各个特征矩阵进行自注意力强化处理以得到训练自注意力强化生命体征时序关联特征图；
24、优化单元，用于对所述训练自注意力强化生命体征时序关联特征图的各个特征值进行优化以得到优化训练自注意力强化生命体征时序关联特征图；
25、分类损失单元，用于将所述优化训练自注意力强化生命体征时序关联特征图通过分类器以得到分类损失函数值；
26、训练单元，用于基于所述分类损失函数值对所述基于卷积神经网络模型的生命体征时序关联特征提取器和所述分类器进行训练。
27、进一步地，所述分类损失单元，用于：
28、使用所述分类器对所述优化训练自注意力强化生命体征时序关联特征图进行处理以得到训练分类结果:以及
29、计算所述训练分类结果与所述是否产生预警提示的真实值之间的交叉熵损失函数值作为所述分类损失函数值。
30、根据本申请的另一个方面，提供了一种智能护理信息处理方法，其包括：
31、获取由传感器组采集的被监控患者在预定时间段内多个预定时间点的生命体征数据，其中，所述生命体征数据包括心率值、体温值、血压值和血氧饱和度；
32、将所述多个预定时间点的生命体征数据按照时间维度和参数样本维度排列为生命体征时序输入矩阵；
33、通过基于深度神经网络模型的生命体征时序关联特征提取器对所述生命体征时序输入矩阵进行特征提取以得到生命体征时序关联特征图；
34、对所述生命体征时序关联特征图的沿通道维度的各个特征矩阵进行自注意力强化处理以得到自注意力强化生命体征时序关联特征；
35、基于所述自注意力强化生命体征时序关联特征，确定是否产生预警提示。
36、与现有技术相比，本申请提供的一种智能护理信息处理系统及方法，其通过传感器组实时监测患者的生命体征数据，例如患者的心率值、体温值、血压值和血氧饱和度，并在后端引入数据处理和分析算法来进行患者的生命体征数据的时序协同分析，以此来实时监测患者的生命体征和健康状态，并在异常情况下发出警报。这样，能够提供及时的患者信息反馈和警报，帮助护士及时发现患者的状态变化和危险情况，并采取相应的护理措施，从而提高护理质量和效率。
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1.一种智能护理信息处理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的智能护理信息处理系统，其特征在于，所述深度神经网络模型为卷积神经网络模型。
3.根据权利要求2所述的智能护理信息处理系统，其特征在于，所述特征自注意力强化处理模块，包括：
4.根据权利要求3所述的智能护理信息处理系统，其特征在于，所述相关度计算单元，用于：以如下相关度公式计算所述生命体征时序关联特征图中任意两个通道特征向量之间的相关度以得到多个相关度；
5.根据权利要求4所述的智能护理信息处理系统，其特征在于，所述预警提示模块，包括：将所述自注意力强化生命体征时序关联特征图通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示是否产生预警提示。
6.根据权利要求5所述的智能护理信息处理系统，其特征在于，还包括用于对所述基于卷积神经网络模型的生命体征时序关联特征提取器和所述分类器进行训练的训练模块。
7.根据权利要求6所述的智能护理信息处理系统，其特征在于，所述训练模块，包括：
8.根据权利要求7所述的智能护理信息处理系统，其特征在于
9.一种智能护理信息处理方法，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种智能护理信息处理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的智能护理信息处理系统，其特征在于，所述深度神经网络模型为卷积神经网络模型。
3.根据权利要求2所述的智能护理信息处理系统，其特征在于，所述特征自注意力强化处理模块，包括：
4.根据权利要求3所述的智能护理信息处理系统，其特征在于，所述相关度计算单元，用于：以如下相关度公式计算所述生命体征时序关联特征图中任意两个通道特征向量之间的相关度以得到多个相关度；
5.根据权利要求4所述的智能护理信息处理系统，其特征在于，所述预...
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