【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于医疗信息，具体是基于数据分析的远程护理管理方法及系统。
技术介绍
1、远程护理是一种通过远程通信技术和信息技术，在医护人员与患者之间建立虚拟的医疗护理联系，进行医疗护理活动的方式，通过网络、电话和视频等远程通信工具，实现患者与医护人员的实时互动、监测和护理指导，有效解决时间和空间上的限制。但是现有的远程护理存在医生监测资源不均，导致患者病情监控不及时，影响护理效果的技术问题；存在患者健康风险预测不准，导致病情发展未被及时捕捉和预警，进而影响治疗效果的技术问题；存在患者病情多变，难以提供贴合患者需求的个性化康复护理计划的技术问题。
技术实现思路
1、针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本专利技术提供了基于数据分析的远程护理管理方法及系统，针对存在医生监测资源不均，导致患者病情监控不及时，影响护理效果的技术问题，采用将患者健康数据进行加密传输，定义医生监测能力，并进行阈值分析，及时捕获患者的病情变化；针对存在患者健康风险预测不准，导致病情发展未被及时捕捉和预警，进而影响治疗效果的技术问题，采用稳定患者健康数据，通过测量矩阵、相关系数和重构患者健康数据，提高患者健康风险预测准确性，及时控制病情进展；针对存在患者病情多变，难以提供贴合患者需求的个性化康复护理计划的技术问题，采用收集患者健康风险预测数据进行全面评估，记录个性化护理计划的更新情况，进行更新优化和动态调整。
2、本专利技术采取的技术方案如下：本专利技术提供的基于数据分析的远程护理管理方法，该方法包括以下
3、步骤s1：采集患者健康数据，具体为采集生理参数数据、医疗记录数据、日常活动数据和健康行为数据；
4、步骤s2：患者健康数据传输，具体为将患者健康数据进行加密传输，定义医生监测能力，并进行阈值分析，及时捕获患者的病情变化；
5、步骤s3：患者健康数据分析，具体为对传输过来的患者健康数据进行数据处理和分析；
6、步骤s4：构建患者健康风险预测模型，具体为稳定患者健康数据，通过测量矩阵、相关系数和重构患者健康数据，预测患者健康风险；
7、步骤s5：定制个性化护理计划，具体为收集患者健康风险预测数据进行全面评估，记录个性化护理计划的更新情况，进行更新优化和动态调整。
8、进一步地，在步骤s1中，所述采集患者健康数据，包括以下步骤：
9、步骤s11：采集生理参数数据，所述生理参数数据包括血压、心率、血氧饱和度和体温；
10、步骤s12：采集医疗记录数据，所述医疗记录数据包括病历、检查报告、化验结果和用药记录；
11、步骤s13：采集日常活动数据，通过可穿戴设备、移动应用和传感器收集的步数、睡眠质量和卡路里消耗；
12、步骤s14：采集健康行为数据，所述健康行为数据包括饮食习惯、运动锻炼、吸烟酗酒和情绪变化数据。
13、进一步地，在步骤s2中，所述患者健康数据传输，具体为将采集到的数据通过安全的通信方式传输到数据分析平台上，医生对患者健康数据进行监测，包括以下步骤：
14、步骤s21：数据加密，将采集到的患者健康数据进行加密处理，确保数据在传输过中的安全性和隐私保护，防止数据被未经授权的人窃取；
15、步骤s22：数据传输，使用加密协议的网络通信将加密后的健康数据传输到数据分析平台上，医生通过分析工具，对患者健康数据进行监测；
16、步骤s23：计算单个患者的患者健康数据大小，包括以下步骤：
17、步骤s231：明确计算的患者健康数据的类型，包括文本、图像、视频数据和生理参数；
18、步骤s232：计算文本数据大小，对于文本数据，通过统计字节数和字符数确定数据大小；
19、步骤s233：计算图像数据大小，对于图像数据，通过像素数、分辨率和色彩深度计算数据大小；
20、步骤s234：计算视频数据大小，对于视频数据，通过帧数、分辨率、色彩深度和时长来计算数据大小；
21、步骤s235：计算生理参数数据大小，对于生理参数数据，通过数据记录条数和数据类型来计算数据大小，将以上各个部分数据大小进行汇总，得到单个患者的患者健康数据大小；
22、步骤s24：计算要传输的总患者健康数据的上限，所用公式如下：
23、；
24、式中，n是患者总量，i是患者的索引，vsi表示第i个患者健康数据的大小，d是单个患者数据传输的平均持续时间，dmax是要传输的总患者健康数据的上限；
25、步骤s25：病情状态捕获，定义每个医生在给定时间的监测能力，对最新数据进行阈值分析来确保捕获患者的任何变化状况，使医生能够专注于对病情恶化的特定患者的紧急通知，及时向护理人员提供建议，包括以下步骤：
26、步骤s251：定义病情状态，明确定义各种病情状态，所述病情状态包括稳定、恶化和危急；
27、步骤s252：定义每个医生在给定时间的监测能力，考虑监测频率、监测手段和异常情况的识别能力，计算医生在给定时间内监测患者病情状态的能力评分，所用公式如下：
28、；
29、式中，score是医生在给定时间内监测患者病情状态的能力评分，w1是监测频率权重，pl是监测频率评分，不同监测频率包括每天、每周、每月和每年，不同频率对应不同权重，w2是监测手段权重，sd是监测手段评分，对不同的监测手段，考虑到精准度和全面性的差异，给予不同的权重，w3是异常情况识别能力权重，yc是异常情况识别能力评分，包括对症状变化、生理参数异常的准确识别能力的评估；
30、步骤s253：根据患者健康数据的特点和重要程度，确定监测的关键指标，包括血压、心率和血糖，针对每个监测指标，设定上限阈值和下限阈值，超过上限阈值和低于下限阈值都视为异常状况，触发阈值警报，提醒医护人员及时对患者进行检查治疗。
31、进一步地，在步骤s3中，所述患者健康数据分析，具体为对传输过来的患者健康数据进行数据处理和分析，包括以下步骤：
32、步骤s31：对传输过来的患者健康数据进行整理和清洗；
33、步骤s32：将患者健康数据进行数据可视化，向医护人员呈现患者的健康状况和趋势。
34、进一步地，在步骤s4中，所述构建患者健康风险预测模型，包括以下步骤：
35、步骤s41：将患者健康数据代入测量矩阵，所用公式如下：
36、；
37、式中，λk表示掺杂稀疏噪声，k是噪声强度的参数，表示患者健康数据向量x的l2范数，表示被测量的患者健康数据向量的模长，x是患者健康数据向量，ψ表示去噪常数，用于确保测量矩阵保持向量的稀疏性，通过控制测量误差的大小来提供稳定的重构性能；
38、步骤s42：稳定患者健康数据，计算相关系数，所用公式如下：
39、；
40、式中，mj表示第j列患者健康数据的相关性，ψj表示第j列患者健康本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于数据分析的远程护理管理方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于数据分析的远程护理管理方法，其特征在于：在步骤S4中，所述构建患者健康风险预测模型，包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于数据分析的远程护理管理方法，其特征在于：在步骤S2中，所述患者健康数据传输，具体为将采集到的数据通过安全的通信方式传输到数据分析平台上，医生对患者健康数据进行监测，包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于数据分析的远程护理管理方法，其特征在于：在步骤S5中，所述定制个性化护理计划，收集患者健康风险预测数据，评估患者健康状况，最大化护理效果，包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于数据分析的远程护理管理方法，其特征在于：在步骤S1中，所述采集患者健康数据，包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的基于数据分析的远程护理管理方法，其特征在于：在步骤S3中，所述患者健康数据分析，具体为对传输过来的患者健康数据进行数据处理和分析，包括以下步骤：
7.基于数据分析的远程护理管理系统，用于实现
8.根据权利要求7所述的基于数据分析的远程护理管理系统，其特征在于：所述采集患者健康数据模块，具体为采集生理参数数据、医疗记录数据、日常活动数据和健康行为数据；
...【技术特征摘要】
1.基于数据分析的远程护理管理方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于数据分析的远程护理管理方法，其特征在于：在步骤s4中，所述构建患者健康风险预测模型，包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于数据分析的远程护理管理方法，其特征在于：在步骤s2中，所述患者健康数据传输，具体为将采集到的数据通过安全的通信方式传输到数据分析平台上，医生对患者健康数据进行监测，包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于数据分析的远程护理管理方法，其特征在于：在步骤s5中，所述定制个性化护理计划，收集患者健康风险预测数据，评估患者健康状况，最大化护理效果，包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于数据分析的远程护...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴小旭，曲新军，侯蕊，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军青岛特勤疗养中心，
类型：发明
国别省市：
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