【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及一种产科助产的生理指标智慧预警方法。
技术介绍
1、产科助产的生理指标的数据涉及到产妇在待产、分娩和产后过程中的各种生理参数的数据，通过对产科助产的生理指标的数据进行分析，医护人员能够更好地了解产妇的健康状况，同时对产妇的健康状况进行预警，及时发现并处理潜在的问题，确保产妇的安全。
2、孤立森林异常检测算法是一种常规的异常检测方法，该算法根据历史样本数据构建孤立森林，根据孤立森林计算新的数据的异常得分，进而判断新的数据的异常情况，而新的数据并不会作为样本数据加入孤立森林；因此，在常规的孤立森林异常检测算法中，孤立森林并不会根据新的数据进行更新。
3、由于产妇在不同时间段的健康状况不同，产生的生理指标的数据也不同，因此，只是根据历史样本数据构建的孤立森林对新的生理指标的数据进行异常检测，会导致新的生理指标的数据的异常检测结果不准确。
4、综上，亟需一种新的产科助产的生理指标智慧预警方法。
技术实现思路
1、为解决上述一个或多个技术问题，本专利技术提出了一种产科助产的生理指标智慧预警方法，该方法包括以下步骤：
2、在采样周期内，采集每种生理指标的样本数据，所述生理指标包括血压、体温和心率；
3、根据每种生理指标的样本数据，通过孤立森林异常检测算法构建每种生理指标的孤立森林，设置每个样本数据的初始权值等于预设数值；
4、按照时间顺序依次将采样周期之后的每个采样时刻作为当前时刻，确定当前
5、在当前时刻生理指标更新后的孤立森林中，根据当前时刻的每种生理指标的数据对应的节点包含的样本数据的数量和每个样本数据调整后的权值，确定当前时刻的每种生理指标的数据的异常得分；
6、根据当前时刻的所有生理指标的数据的异常得分，判断当前时刻产妇的健康状况是否存在异常并进行预警。
7、进一步地，所述采集每种生理指标的样本数据，包括：
8、按照预设采样频率，通过监测仪在每个采样时刻采集产妇的每种生理指标的数据，作为每种生理指标的样本数据，所述采样周期的长度等于预设长度。
9、进一步地，所述根据每种生理指标的样本数据，通过孤立森林异常检测算法构建每种生理指标的孤立森林，包括：
10、对于每种生理指标，将生理指标的数据样本输入到孤立森林异常检测算法中，生成预设数量个孤立树，所有孤立树组成生理指标的孤立森林。
11、进一步地，所述样本数据调整后的权值满足表达式：。
12、式中，表示第i个样本数据调整后的权值，i表示样本数据的序号，表示取最大值，q表示预设数值，t表示当前时刻，表示第i个样本数据的采样时刻，表示除法取余。
13、进一步地，所述当前时刻的每种生理指标的数据的异常得分满足表达式：
14、
15、式中，x表示当前时刻的生理指标的数据，表示当前时刻的生理指标的数据x的异常得分，k表示预设数量，n表示当前时刻生理指标更新后的孤立森林中样本数据的数量，表示当前时刻的生理指标的数据x在当前时刻生理指标更新后的孤立森林中的第i个孤立树中的路径长度，表示当前时刻的生理指标的数据x在当前时刻生理指标更新后的孤立森林中的第i个孤立树上对应的节点的权值，表示当前时刻的生理指标的数据x在当前时刻生理指标更新后的孤立森林中的第i个孤立树上对应的节点包含的样本数据的数量，表示以自然常数为底的指数函数，表示路径长度的期望值。
16、进一步地，所述节点的权值是指节点包含的所有样本数据的权值的平均值。
17、进一步地，所述路径长度的期望值满足表达式：
18、
19、进一步地，所述根据当前时刻的所有生理指标的数据的异常得分，判断当前时刻产妇的健康状况是否存在异常并进行预警，包括：
20、若当前时刻的所有生理指标的数据的异常得分的平均值大于预设得分阈值，则当前时刻产妇的健康状况存在异常；若当前时刻的所有生理指标的数据的异常得分的平均值小于或者等于预设得分阈值，则当前时刻产妇的健康状况正常；
21、若预设时长内的每个时刻产妇的健康状况都存在异常，则进行预警。
22、本专利技术实施例至少具有如下有益效果：本专利技术通过在根据每种生理指标的样本数据构建每种生理指标的孤立森林时，设置每个样本数据的初始权值，通过将当前时刻的每种生理指标的数据作为新的样本数据加入每种生理指标的孤立森林中，并设置新的样本数据的初始权值，以及根据每个样本数据的采样时刻与当前时刻的差异，调整每个样本数据的权值，对每种生理指标的孤立森林进行更新，在当前时刻生理指标更新后的孤立森林中，根据当前时刻的每种生理指标的数据对应的节点包含的样本数据的数量和每个样本数据调整后的权值，确定当前时刻的每种生理指标的数据的异常得分，提高当前时刻的每种生理指标的数据异常检测结果的准确性，及时对产妇的健康状况进行正确预警，确保产妇的安全。
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1.一种产科助产的生理指标智慧预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种产科助产的生理指标智慧预警方法，其特征在于，所述采集每种生理指标的样本数据，包括：
3.根据权利要求1所述的一种产科助产的生理指标智慧预警方法，其特征在于，所述根据每种生理指标的样本数据，通过孤立森林异常检测算法构建每种生理指标的孤立森林，包括：
4.根据权利要求1所述的一种产科助产的生理指标智慧预警方法，其特征在于，所述样本数据调整后的权值满足表达式：
5.根据权利要求1所述的一种产科助产的生理指标智慧预警方法，其特征在于，所述当前时刻的每种生理指标的数据的异常得分满足表达式：
6.根据权利要求5所述的一种产科助产的生理指标智慧预警方法，其特征在于，所述节点的权值是指节点包含的所有样本数据的权值的平均值。
7.根据权利要求5所述的一种产科助产的生理指标智慧预警方法，其特征在于，所述路径长度的期望值满足表达式：。
8.根据权利要求1所述的一种产科助产的生理指标智慧预警方法，其特征在于，所述根据当前时刻的
...【技术特征摘要】
1.一种产科助产的生理指标智慧预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种产科助产的生理指标智慧预警方法，其特征在于，所述采集每种生理指标的样本数据，包括：
3.根据权利要求1所述的一种产科助产的生理指标智慧预警方法，其特征在于，所述根据每种生理指标的样本数据，通过孤立森林异常检测算法构建每种生理指标的孤立森林，包括：
4.根据权利要求1所述的一种产科助产的生理指标智慧预警方法，其特征在于，所述样本数据调整后的权值满足表达式：
5.根据权利要求1所述的一种产科助产的...
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