【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及健康数据管理，尤其涉及一种骨科创伤后失血性休克动态早期预警系统。
技术介绍
1、健康数据管理
主要关注于收集、存储、分析和共享健康相关的数据，这个领域的技术进展使得健康护理保健提供者能够更有效地追踪患者的健康状况，提升疾病的预防、诊断和康复效果。健康数据管理的核心在于确保数据的准确性、可访问性和安全性，同时通过对大量健康数据的分析，以支持临床决策、研究和政策制定，包括电子健康记录（ehr）、患者健康信息（phi）的管理，以及通过各种传感器和设备收集的实时健康监测数据的处理。
2、其中，骨科创伤后失血性休克动态早期预警系统是一种专门设计用于监测和预测骨科创伤患者出现失血性休克风险的健康护理技术系统。该系统的主要目的是在早期阶段识别出高风险患者，从而能够及时采取预防或康复措施。这种系统的应用旨在降低骨科创伤患者由于失血过多而导致的并发症和死亡率，提高患者的整体康复效果和生存率。骨科创伤后失血性休克动态早期预警系统通常会利用多种技术和手段。这包括使用传感器和监测设备来实时追踪患者的生命体征（如血压、心率、血氧饱和度），以及应用数据分析和机器学习算法来分析这些数据，从而识别出失血性休克的早期迹象。
3、传统骨科创伤后失血性休克动态早期预警系统在处理骨科创伤后失血性休克的早期预警方面存在一些不足，传统方法依赖于较为简单的数据分析技术和经验判断，这导致对复杂健康数据的解读不够精准，难以及时准确预测高风险状态。例如，没有运用混沌理论和时间序列分析方法，无法充分揭示患者数据中的非线性模式和隐藏风险，缺
技术实现思路
1、本申请通过提供了一种骨科创伤后失血性休克动态早期预警系统，解决了传统骨科创伤后失血性休克动态早期预警系统在处理骨科创伤后失血性休克的早期预警方面存在一些不足，传统方法依赖于较为简单的数据分析技术和经验判断，这导致对复杂健康数据的解读不够精准，难以及时准确预测高风险状态。例如，没有运用混沌理论和时间序列分析方法，无法充分揭示患者数据中的非线性模式和隐藏风险，缺乏个性化和动态优化的康复建议设计也是一个主要不足，这导致康复建议无法精确匹配患者的实际情况，影响康复效果。在实际运作中，这些不足导致对患者健康状况的误判，延误康复时机，增加患者恢复的难度和风险的问题。
2、鉴于上述问题，本申请提供了一种骨科创伤后失血性休克动态早期预警系统。
3、本申请提供了一种骨科创伤后失血性休克动态早期预警系统，其中，所述系统包括数据整合模块、风险预测模块、骨科创伤优化模块、患者分层模块、健康数据挖掘模块、骨伤建议仿真模块、动态跟踪模块、决策支持模块；
4、所述数据整合模块基于患者健康护理信息，采用混沌理论分析方法，通过时间序列数据重构相空间，揭示生命体征和临床数据的混沌特性，进行模式分析，结合混沌理论分析方法来量化数据的混沌程度，生成综合健康数据；
5、所述风险预测模块基于综合健康数据，采用支持向量机算法对数据进行分析，探测潜在的健康风险，将数据通过核技巧转换为有利于分析的格式，通过特征选择技术筛选关键健康指标，监测生理变化辨识风险模式，生成风险评估结果；
6、所述骨科创伤优化模块基于风险评估结果，采用遗传算法，通过选择康复建议作为下一代的基础，结合差异化建议的优势进行交叉和变异分析风险，对生成的建议进行迭代优化和效果评估，生成优化康复建议；
7、所述患者分层模块基于优化康复建议，采用聚类分析方法，通过运用k-means算法或谱聚类算法对患者数据进行处理，优化风险等级的区分和患者群体的划分，为差异化风险等级的骨科创伤患者提供针对性的失血性休克预防建议，生成患者分层数据；
8、所述健康数据挖掘模块基于患者分层数据，采用序列模式挖掘技术，通过时间序列聚类和序列规则挖掘方法分析健康数据中的潜在模式，识别风险状态因素，生成风险因子分析结果；
9、所述骨伤建议仿真模块基于风险因子分析结果，采用随机森林算法，通过整合多决策树模型模拟骨科创伤后失血性休克风险，并通过结合核技巧和特征选择技术优化模型的预测能力，生成策略仿真结果；
10、所述动态跟踪模块基于策略仿真结果，采用时间序列分析方法，通过arima模型或季节性分解，对骨科创伤后患者的生理参数变化进行动态监测，实时调整风险评估匹配患者状态的变化，生成动态跟踪结果；
11、所述决策支持模块基于动态跟踪结果，采用网络科学理论，分析骨科创伤后复杂生理参数的交互作用，综合优化风险预测模型，并进行关键数据分析，生成风险预警建议。
12、优选的，所述综合健康数据具体为时间序列分析结果的可视化表示、混沌特性量化指标、生命体征和临床数据的综合评分，所述风险评估结果包括潜在健康风险的量化分析结果、关键健康指标的筛选结果、风险模式的可视化表示，所述优化康复建议包括建议的效果评估指标和适应性评分，所述患者分层数据具体指按风险等级划分的患者群体分类、分类的特征描述、相应的康复建议，所述风险因子分析结果包括潜在健康风险模式的识别结果、风险因子的关联分析结果、模式预测的可视化表示，所述策略仿真结果包括差异化应对措施模拟的效果对比、预警模型的准确性分析、应对措施优化建议，所述动态监测结果包括失血性休克风险的时间序列分析数据、风险等级调整的即时建议、休克发展模式的可视化跟踪，所述风险预警建议具体为健康护理流程优化建议、决策支持的数据分析结果、决策模型的可视化展示。
13、优选的，所述数据整合模块包括时间序列分析子模块、非线性模式识别子模块、数据融合子模块；
14、所述时间序列分析子模块基于患者健康护理信息，采用自回归移动平均模型，对时间序列数据进行趋势和周期性分析，通过计算自相关性和偏自相关性来识别时间序列中的模式和结构，提取生命体征数据的关键特征，生成时间序列分析结果；
15、所述非线性模式识别子模块基于时间序列分析结果，采用延迟重构方法和相空间重构技术，对数据进行多维空间映射，揭示生命体征和临床数据中的非线性动态行为，通过分析重构空间的几何形态和分布特征，识别数据中的混沌特性，生成非线性模式识别结果；
16、所述数据融合子模块基于非线性模式识别结果，采用多源数据融合技术，将临床数据和生命体征数据结合在一起，使用加权平均和归一化方法优化数据的整合，执行融合后数据一致性和完整性的操作，优化数据在后续处理中的有效性，生成综合健康数据。
17、优选的，所述风险预测模块包括混沌理论分析子模块、生理变化监测子模块、风险评估子模块；
18、所述混沌理论分析子模块基于综合健康数据，采用混沌动力学方法，通过计算数据的李雅普诺夫指数和分形维数，评估健康数据的复杂性和动态变化，捕捉健康状态的微小波动和不规则变化，生成混沌特性分析结果；
19、所述生理变化监测子模块基于混沌特性分析结果，采用本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种骨科创伤后失血性休克动态早期预警系统，其特征在于，所述系统包括数据整合模块、风险预测模块、骨科创伤优化模块、患者分层模块、健康数据挖掘模块、骨伤建议仿真模块、动态跟踪模块、决策支持模块；
2.根据权利要求1所述的骨科创伤后失血性休克动态早期预警系统，其特征在于，所述综合健康数据具体为时间序列分析结果的可视化表示、混沌特性量化指标、生命体征和临床数据的综合评分，所述风险评估结果包括潜在健康风险的量化分析结果、关键健康指标的筛选结果、风险模式的可视化表示，所述优化康复建议包括建议的效果评估指标和适应性评分，所述患者分层数据具体指按风险等级划分的患者群体分类、分类的特征描述，所述风险因子分析结果包括潜在健康风险模式的识别结果、风险因子的关联分析结果、模式预测的可视化表示，所述策略仿真结果包括差异化应对措施模拟的效果对比、预警模型的准确性分析、应对措施优化建议，所述动态监测结果包括失血性休克风险的时间序列分析数据、风险等级调整的即时建议、休克发展模式的可视化跟踪，所述风险预警建议具体为决策支持的数据分析结果、决策模型的可视化展示。
3.根据权利要求1所述的
4.根据权利要求1所述的骨科创伤后失血性休克动态早期预警系统，其特征在于，所述风险预测模块包括混沌理论分析子模块、生理变化监测子模块、风险评估子模块；
5.根据权利要求1所述的骨科创伤后失血性休克动态早期预警系统，其特征在于，所述骨科创伤优化模块包括康复建议制定子模块、迭代优化子模块、建议评估子模块；
6.根据权利要求1所述的骨科创伤后失血性休克动态早期预警系统，其特征在于，所述患者分层模块包括风险分级子模块、聚类分析子模块、分层管理子模块；
7.根据权利要求1所述的骨科创伤后失血性休克动态早期预警系统，其特征在于，所述健康数据挖掘模块包括时间序列挖掘子模块、模式识别子模块、风险因子分析子模块；
8.根据权利要求1所述的骨科创伤后失血性休克动态早期预警系统，其特征在于，所述骨伤建议仿真模块包括建议效果模拟子模块、核技巧优化子模块、特征选择子模块；
9.根据权利要求1所述的骨科创伤后失血性休克动态早期预警系统，其特征在于，所述动态跟踪模块包括康复响应监测子模块、实时数据分析子模块、康复调整子模块；
10.根据权利要求1所述的骨科创伤后失血性休克动态早期预警系统，其特征在于，所述决策支持模块包括流程优化子模块、健康护理决策分析子模块、支持建议生成子模块；
...【技术特征摘要】
1.一种骨科创伤后失血性休克动态早期预警系统，其特征在于，所述系统包括数据整合模块、风险预测模块、骨科创伤优化模块、患者分层模块、健康数据挖掘模块、骨伤建议仿真模块、动态跟踪模块、决策支持模块；
2.根据权利要求1所述的骨科创伤后失血性休克动态早期预警系统，其特征在于，所述综合健康数据具体为时间序列分析结果的可视化表示、混沌特性量化指标、生命体征和临床数据的综合评分，所述风险评估结果包括潜在健康风险的量化分析结果、关键健康指标的筛选结果、风险模式的可视化表示，所述优化康复建议包括建议的效果评估指标和适应性评分，所述患者分层数据具体指按风险等级划分的患者群体分类、分类的特征描述，所述风险因子分析结果包括潜在健康风险模式的识别结果、风险因子的关联分析结果、模式预测的可视化表示，所述策略仿真结果包括差异化应对措施模拟的效果对比、预警模型的准确性分析、应对措施优化建议，所述动态监测结果包括失血性休克风险的时间序列分析数据、风险等级调整的即时建议、休克发展模式的可视化跟踪，所述风险预警建议具体为决策支持的数据分析结果、决策模型的可视化展示。
3.根据权利要求1所述的骨科创伤后失血性休克动态早期预警系统，其特征在于，所述数据整合模块包括时间序列分析子模块、非线性模式识别子模块、数据融合子模块；
4...
【专利技术属性】
技术研发人员：贾本治，
申请(专利权)人：凝动万生医疗科技武汉有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。