【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗辅助，更具体地说，本专利技术是基于微信小程序的高龄fnfs二元决策辅助平台。
技术介绍
1、fnfs股骨颈骨折是指股骨(大腿骨)颈部(连接股骨头和股骨干的狭窄部分)发生的骨折，是骨折中常见的一种，特别是在老年人中，随着年龄的增长，骨质密度减少，使骨头更容易受到损伤，股骨颈骨折保守治疗的致残率极高，主要原因为：骨折难愈合、股骨头坏死、髋关节炎，后期不可避免做关节置换术，医疗费用高，且康复时间长，恢复过程对患者的护理要求高。
2、对高龄fnfs患者进行的护理难以时时在专业医务人员的参与下进行，基于微信小程序的辅助决策平台应运而生，然而，现有的辅助决策体系聚焦于共性决策和个性决策的判断逻辑，对可能存在的基于微信小程序的决策有效性分析不够重视，可能导致决策失准及影响患者病情恶化的现象。
3、为解决上述缺陷，现提出一种技术方案。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供基于微信小程序的高龄fnfs二元决策辅助平台，以解决
技术介绍
中的缺陷和不足。
2、为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于微信小程序的高龄fnfs二元决策辅助平台，具体步骤如下：
3、采集高龄fnfs二元决策辅助小程序的往返通信效率信息和运行状态自检信息；
4、通过建立数学模型对高龄fnfs二元决策辅助小程序的往返通信效率信息和运行状态自检信息进行评估分析，获取高龄fnfs二元决策辅助小程序的稳定性浮动指数；
5、根据稳定性浮动
6、根据信号分类结果生成针对不同状态高龄fnfs二元决策辅助小程序的处理策略。
7、优选的，往返通信效率信息为信息扫描周期波动系数，运行状态自检信息包括决策生成敏感系数和更新频率稳定系数。
8、优选的，信息扫描周期波动系数的计算方法为：
9、s101、获取患者状态信息录入数据的扫描更新周期在t时间内的若干个脉冲信号的通信响应时长，并将脉冲信号的通信响应时长标定为tb，b表示患者状态信息录入数据的扫描更新周期在t时间内的脉冲信号的通信响应时长的编号，且b＝{1,2,3…v}，v为正整数；
10、患者状态信息录入数据的扫描更新周期的脉冲信号的通信响应时长获取步骤如下：
11、s1011、获取患者状态信息录入数据接收成功后传送至储存数据库或服务器所用的响应时间，并将患者状态信息录入数据接收成功后传送至数据库或服务器所用的响应时间标定为tc；
12、s1012、获取患者状态信息录入数据由储存数据库或服务器传送至小程序平台所用的响应时间，并将患者状态信息录入数据由储存数据库或服务器传送至小程序平台所用的响应时间标定为ts；
13、s1013、计算脉冲信号的通信响应时长表达式为tb＝tc+ts；
14、s102、计算患者状态信息录入数据的扫描更新周期在t时间内脉冲信号的通信响应时长的标准差，则标准差sr的表达式为式中，为患者状态信息录入数据的扫描更新周期在t时间内脉冲信号的通信响应时长的平均值，其计算表达式为
15、s103、计算患者状态信息录入数据的扫描更新周期在t时间内的信息扫描周期波动系数的表达式为gc＝sr×exp(sr2+1)。
16、优选的，决策生成敏感系数的计算方法为：
17、s201、获取小程序决策生成最佳时长范围，并将小程序决策生成最佳时长范围标定为v1-v2；
18、s202、获取小程序在周期时间内运行的决策生成时长，并将小程序在周期时间内运行的决策生成时长标定为ve，e为小程序在周期时间内运行的决策生成时长的编号，且e＝{1,2,3…q}，其中，q为正整数；
19、s203、将大于决策生成最佳时长范围v1-v2最大值v2的决策生成时长标定为du，且u＝{1,2,3…w}，其中，w为正整数；
20、s204、计算决策生成敏感系数的表达式为
21、优选的，更新频率稳定系数的计算方法为：
22、s301、获取股骨颈骨折决策辅助在t时间内的更新频率数据，并将股骨颈骨折决策辅助在t时间内的更新频率数据标定为fn，其中n＝{1,2,3…j}，且j为正整数；
23、s302、以能够满足稳定跟踪持续更新的标准更新频率fz上下浮动15％为稳定浮动范围，将超出标准更新频率fz上下浮动15％更新频率数据进行标记编组，并标定为cz，其中z＝{1,2,3…k}，且k为正整数；
24、s303、计算更新频率稳定系数的表达式为
25、优选的，获取高龄fnfs二元决策辅助小程序的稳定性浮动指数的逻辑为：
26、标定高龄股骨颈骨折二元决策辅助的稳定性浮动指数rh，其计算表达式为式中，α、δ、γ分别为信息扫描周期波动系数、决策生成敏感系数和更新频率稳定系数的比例系数，且α、δ、γ均大于0。
27、优选的，根据稳定性浮动指数进行信号分类的逻辑为：
28、将计算所得高龄股骨颈骨折二元决策辅助的稳定性浮动指数与预设的稳定性浮动指数阈值进行比对，若计算所得稳定性浮动指数大于等于预设稳定性浮动指数，则生成稳定信号，若计算所得稳定性浮动指数小于预设稳定性浮动指数，则生成自检信号。
29、优选的，根据信号类型生成处理策略的逻辑为：
30、根据生成的自检信号进行处理策略分析，当自检信号产生，根据自检信号产生后t时间内高龄股骨颈骨折二元决策辅助的连续若干个稳定性浮动指数数据整合生成数据集合，并将数据集合内的稳定性浮动指数进行标定为pd，其中d为稳定性浮动指数编号，即d＝{1,2,3…a}，其中a为正整数；
31、计算数据集合内若干个稳定性浮动指数的标准差，并将稳定性浮动指数的标准差标定为po，并将稳定性浮动指数标准差po与预设的稳定性浮动指数标准差阈值do进行对比，根据对比结果进行预警处理，处理逻辑如下：
32、若po大于等于do，则对高龄股骨颈骨折二元决策辅助状态标记为高风险等级，提示工作人员高龄股骨颈骨折二元决策辅助状态存在严重风险隐患，需要进行申报提交；
33、若po小于do，则对高龄股骨颈骨折二元决策辅助状态标记为低风险等级，提示工作人员高龄股骨颈骨折二元决策辅助状态存在低风险隐患，不需要进行申报提交。
34、在上述技术方案中，本专利技术提供的技术效果和优点：
35、本专利技术通过对高龄股骨颈骨折二元决策辅助的稳定性浮动指数进行检测，当发现数据处理稳定性出现异常时，对高龄股骨颈骨折二元决策辅助后续运作状态进行综合分析，判断异常隐患并发出预警提示，一方面便于患者或家属及时感知异常隐患现象，对异常隐患进行申报提交，有效防止数据处理的稳定性降低导致的对潜在故障和异常预警不及时风险发生，另一方面便于患者或家属检测高龄股骨颈骨折二元决策辅助综合状态，便于患者或家属进行申报提交，避免误判。本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于微信小程序的高龄FNFs二元决策辅助平台，其特征在于，具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的基于微信小程序的高龄FNFs二元决策辅助平台，其特征在于，往返通信效率信息为信息扫描周期波动系数，运行状态自检信息包括决策生成敏感系数和更新频率稳定系数。
3.根据权利要求2所述的基于微信小程序的高龄FNFs二元决策辅助平台，其特征在于，信息扫描周期波动系数的计算方法为：
4.根据权利要求2所述的基于微信小程序的高龄FNFs二元决策辅助平台，其特征在于，决策生成敏感系数的计算方法为：
5.根据权利要求2所述的基于微信小程序的高龄FNFs二元决策辅助平台，其特征在于，更新频率稳定系数的计算方法为：
6.根据权利要求1所述的基于微信小程序的高龄FNFs二元决策辅助平台，其特征在于，获取高龄FNFs二元决策辅助小程序的稳定性浮动指数的逻辑为：
7.根据权利要求6所述的基于微信小程序的高龄FNFs二元决策辅助平台，其特征在于，根据稳定性浮动指数进行信号分类的逻辑为：
8.根据权利要求7所述的基于微信小程序
...【技术特征摘要】
1.基于微信小程序的高龄fnfs二元决策辅助平台，其特征在于，具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的基于微信小程序的高龄fnfs二元决策辅助平台，其特征在于，往返通信效率信息为信息扫描周期波动系数，运行状态自检信息包括决策生成敏感系数和更新频率稳定系数。
3.根据权利要求2所述的基于微信小程序的高龄fnfs二元决策辅助平台，其特征在于，信息扫描周期波动系数的计算方法为：
4.根据权利要求2所述的基于微信小程序的高龄fnfs二元决策辅助平台，其特征在于，决策生成敏感系数的计算方法为：
【专利技术属性】
技术研发人员：谢煜，潘卫宇，张俊娟，王振，彭普基，杨慧敏，梁莹，
申请(专利权)人：河南省人民医院，
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。