【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及内科监控护理，具体为一种智能内科护理监控系统。
技术介绍
1、内科监控护理
，专注于利用高科技手段，如人工智能、数据分析、远程监控和自动化技术，来提升内科病患的护理质量和效率。在该领域中，智能系统被设计用于监测患者的健康状况，实时收集和分析生命体征数据，以及提供必要的医疗援助或护理建议。通常包括先进的传感器技术、数据处理软件和用户界面，以便医生和护士能够有效地追踪患者的健康状态，并迅速做出反应以应对任何突发情况。
2、其中，智能内科护理监控系统是一个集成了先进技术的系统，旨在提高内科病房护理的质量和效率，主要目的是通过实时监控和分析患者的生理参数，如心率、血压、氧饱和度等，来确保患者得到及时和适当的医疗护理。此外，还可以通过预测性分析减少医疗错误和提高患者安全。最终效果是提升患者的治疗效果，降低医院内部的工作负担，并优化资源配置，从而整体提高医疗服务质量。
3、传统系统在护理计划和资源配置上相对较为固定，无法充分考虑患者的个体差异和实时变化的健康需求，导致部分患者得不到及时有效的护理，影响了护...
【技术保护点】
1.一种智能内科护理监控系统，其特征在于，所述系统包括声音监测模块、压力反馈模块、心律监测模块、情绪反应模块、资源配置模块、环境调控模块、健康动态模块、护理响应模块，所述声音监测模块基于呼吸声波形捕捉，采用频谱分析方法提取声音特征，结合卷积神经网络进行深度学习训练，识别和分类差异性呼吸模式，包括正常呼吸、喘息、呼吸暂停，分析呼吸健康状况，生成呼吸状态指标；
2.根据权利要求1所述的智能内科护理监控系统，其特征在于：所述呼吸状态指标具体为正常呼吸、喘息、呼吸暂停分类，所述压疮风险区域分析记录包括风险区域定位、压力级别评估、翻身调整建议，所述心血管风险预测结果...
【技术特征摘要】
1.一种智能内科护理监控系统，其特征在于，所述系统包括声音监测模块、压力反馈模块、心律监测模块、情绪反应模块、资源配置模块、环境调控模块、健康动态模块、护理响应模块，所述声音监测模块基于呼吸声波形捕捉，采用频谱分析方法提取声音特征，结合卷积神经网络进行深度学习训练，识别和分类差异性呼吸模式，包括正常呼吸、喘息、呼吸暂停，分析呼吸健康状况，生成呼吸状态指标；
2.根据权利要求1所述的智能内科护理监控系统，其特征在于：所述呼吸状态指标具体为正常呼吸、喘息、呼吸暂停分类，所述压疮风险区域分析记录包括风险区域定位、压力级别评估、翻身调整建议，所述心血管风险预测结果具体指心律不齐、心动过速、心动过缓风险类型，所述情绪调整护理方案包括情绪稳定措施、护理任务调整、环境舒适度调节，所述优化后的护理资源分配结果包括护士配置、设备分配、治疗资源调度，所述调整后的环境配置包括光照调节、温湿度调节、音乐播放调整，所述健康动态分析记录具体指治疗效果跟踪、健康状况变化、病情进展预测，所述更新后的护理计划包括治疗建议、护理任务更新、患者监护强化。
3.根据权利要求1所述的智能内科护理监控系统，其特征在于：所述声音监测模块包括声波捕捉子模块、波形分析子模块、模式分类子模块，所述声波捕捉子模块基于呼吸声波形捕捉，采用带通滤波技术从环境噪声中提取呼吸声波，利用快速傅里叶变换将时间域信号转换为频率域信号，捕获准确的声波数据，生成声波原始数据；
4.根据权利要求1所述的智能内科护理监控系统，其特征在于：所述压力反馈模块包括接触点分析子模块、风险模拟子模块、预防策略子模块，所述接触点分析子模块基于床面压力感应数据，采用模拟信号处理技术对压力信号进行采样，利用滤波器去除噪声，优化信号质量，再运用快速傅里叶变换将时间域信号转换成频率域信号，捕捉患者体表与床面的接触点，生成接触点数据；
5.根据权利要求1所述的智能内科护理监控系统，其特征在于：所述心律监测模块包括波形捕捉子模块、动力学分析子模块、风险评估子模块，所述波形捕捉子模块基于脉搏波形数据，通过带通滤波技术去除环境噪声和干扰，优化信号的纯净度，使用模拟数字转换技术将捕捉到的模拟脉搏信号转换为数字信号，生成数字化心率波形数据；
【专利技术属性】
技术研发人员：商建红，高洁，
申请(专利权)人：天津市第二人民医院天津市传染病医院，
类型：发明
国别省市：
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