【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗智能系统，具体为一种精神障碍患者危险级别判断系统。
技术介绍
1、精神障碍是一类常见、严重的心理障碍，包括躁郁症、抑郁症、强迫症、精神分裂症等疾病。这些疾病可能会引起患者严重的心理和社会问题，如失眠、情感波动等，对患者及其家庭、社会造成严重影响。
2、目前，传统的精神障碍诊断主要依靠医生的经验和患者的自述，诊断的准确度和有效性存在一定的局限性。为此，发展一种能够动态判断精神障碍患者危险级别的系统，将有助于提高精神障碍患者的治疗和管理效果，可以更快速、更准确地判断患者的状态，并及时采取干预措施。该技术方案利用生理传感器、移动设备和语音和声音传感器等多种传感器，通过数据收集和监测模块收集和监测患者的生理指标、日常活动、语音和声音等数据，结合信号处理技术和机器学习算法，提取患者的情绪特征和模式，训练并建立危险级别判断模型，并根据预测结果触发警报和干预措施，从而实现对患者的实时监测和评估。该技术方案还将历史数据存储和分析模块作为补充，用于存储患者的历史数据并进行分析，有助于提高模型的学习能力和预测精度。
3、为此，我们提出一种精神障碍患者危险级别判断系统。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种精神障碍患者危险级别判断系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种精神障碍患者危险级别判断系统，包括
3、数据收集和监测模块：该模块用于收集和监测患者的各种数据，包括日常生活活
4、数据预处理和特征提取模块：该模块对收集到的数据进行预处理和特征提取，以提取出相关信息，例如，可以使用信号处理技术对生理数据进行降噪和滤波处理，或者使用机器学习算法提取情绪特征；
5、模型训练和建模模块：该模块用于训练和构建预测模型，可以使用机器学习、深度学习或其他相关算法来构建模型，以分析患者数据的模式和规律，进而预测患者的危险级别；
6、危险级别判断模块：该模块使用构建好的模型对患者的状态进行实时判断，并预测其危险级别，根据模型预测结果，可以将患者分为不同的危险级别，如低危、中危和高危；
7、预警和干预模块：当患者被判定为中危或高危时，该模块将触发相应的预警措施和干预措施，例如，可以发送警报通知给患者的监护人或医护人员，或者自动触发一系列干预措施，如提供紧急联系方式或转移患者至安全地点。
8、需要进一步说明的，其还包括数据存储和分析模块：该模块用于存储患者的历史数据，并进行统计和分析，这些数据可以用于优化模型的训练，改进系统的准确性和性能，并提供给医护人员参考和决策支持。
9、需要进一步说明的，所述传感器、移动设备或其他可穿戴设备具体为生理传感器：包括心率传感器、血压传感器、呼吸传感器、皮肤电传感器，用于监测患者的生理指标；
10、运动传感器：如加速度计、陀螺仪，可以用于监测患者的活动水平、姿势和运动模式。
11、睡眠监测设备：如智能手环、睡眠帽，用于监测患者的睡眠质量、睡眠时长和睡眠周期。
12、语音和声音传感器：如话筒、麦克风，用于捕捉和分析患者的语音和声音特征，如语速、语调、情感；
13、光照传感器：可以用于监测患者周围环境的光照强度，对日常活动和生物节律的影响进行评估；
14、移动设备可以是智能手机、平板电脑或智能手表，这些设备通常配备了多个传感器，并具有数据收集、处理和存储的能力，患者可以佩戴或携带这些设备，通过相关的应用程序或系统与数据收集和监测模块进行数据交互。
15、需要进一步说明的，所述数据预处理和特征提取模块中信号处理技术和机器学习算法具体为信号处理技术：
16、降噪：常用的降噪技术包括滑动窗口平均、中值滤波、小波变换降噪，这些方法能够去除生理信号中的噪声，提高信号质量；
17、滤波：滤波可以通过数字滤波器、低通滤波器、带通滤波器方法，将生理信号中的不需要的频率成分滤除，以提取感兴趣的频率特征；
18、机器学习算法：
19、特征提取：在生理数据中提取能够反映特定情绪状态的特征，如心率变异性、皮肤电反应和呼吸节律等，特征提取可以采用传统的信号处理方法，也可以使用基于统计学的方法或基于模型的方法；
20、情绪识别：使用机器学习算法对提取的特征进行情绪分类和识别，常用的算法有支持向量机、随机森林、神经网络和深度学习方法，这些算法可以根据已标记的情绪数据进行训练，建立分类模型来推断患者的情绪状态。
21、需要进一步说明的，所述模型训练和建模模块具体为模型训练和建模模块可以使用多种机器学习、深度学习或其他相关算法来构建模型，以分析患者数据的模式和规律，并预测患者的危险级别，以下是一些常用的算法和方法：
22、支持向量机：svm算法可以用于二分类或多分类问题。它通过构建一个边界来区分不同类别的数据，从而进行预测分类；
23、决策树：决策树算法通过树结构表示决策规则，可以根据不同特征值进行分类或预测。
24、随机森林：随机森林是一种集成学习算法，通过多个决策树构成的集合进行预测，可以有效地减少过拟合问题；
25、朴素贝叶斯：朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，以概率的形式进行分类，适用于文本分类和情感分析任务；
26、深度学习算法：
27、神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元组织的模型，由多层神经元构成，可以通过训练学习到数据中的模式和规律。
28、卷积神经网络：cnn广泛应用于图像和视觉任务中，可以有效地提取图像中的特征，并进行分类和预测；
29、长短时记忆网络：lstm是一种循环神经网络结构，适用于时间序列数据，可以捕捉序列中的长期依赖关系和模式；
30、生成对抗网络：gan是一种包含生成器和判别器的模型，用于生成新的数据样本，可以用于生成患者数据的模拟样本；
31、关于预测患者的危险等级，具体的方法是以监督学习的方式，利用已标记的数据样本，通过训练模型来实现预测，根据具体场景和任务，可以应用不同的模型和算法进行分类、回归或聚类分析，以预测患者的危险等级或评估其风险，同时，模型训练和建模也需要患者数据的良好质量和充分的数据样本来提高预测性能和准确度。
32、综上所述，与现有技术相比，本专利技术的有益效果和创新点包括：
33、提高诊断准确性：通过模型训练和建模模块，系统可以借助机器学习和深度学习算法，提高对患者危险级别的准确预测和分类能力，从而提高诊断的准确性。
34、提供个性化管理：通过危险级别判断和数据存储分析模块，系统可以根据患者的危险级别和历史数据，提供个性化的管理和治疗建议，以满足患者的特定需求和风险管理要求。
35、辅助医护决策：通过数据存储和分析模块，系统能够对患者的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种精神障碍患者危险级别判断系统，其特征在于，包括数据收集和监测模块：该模块用于收集和监测患者的各种数据，包括日常生活活动、生理指标和情绪变化，可以使用传感器、移动设备或其他可穿戴设备来实时收集数据；
2.根据权利要求1所述的一种精神障碍患者危险级别判断系统，其特征在于：其还包括数据存储和分析模块：该模块用于存储患者的历史数据，并进行统计和分析，这些数据可以用于优化模型的训练，改进系统的准确性和性能，并提供给医护人员参考和决策支持。
3.根据权利要求1所述的一种精神障碍患者危险级别判断系统，其特征在于：所述传感器、移动设备或其他可穿戴设备具体为生理传感器：包括心率传感器、血压传感器、呼吸传感器、皮肤电传感器，用于监测患者的生理指标；
4.根据权利要求1所述的一种精神障碍患者危险级别判断系统，其特征在于：所述数据预处理和特征提取模块中信号处理技术和机器学习算法具体为信号处理技术：
5.根据权利要求1所述的一种精神障碍患者危险级别判断系统，其特征在于：所述模型训练和建模模块具体为模型训练和建模模块可以使用多种机器学习、深度学习或其他
...【技术特征摘要】
1.一种精神障碍患者危险级别判断系统，其特征在于，包括数据收集和监测模块：该模块用于收集和监测患者的各种数据，包括日常生活活动、生理指标和情绪变化，可以使用传感器、移动设备或其他可穿戴设备来实时收集数据；
2.根据权利要求1所述的一种精神障碍患者危险级别判断系统，其特征在于：其还包括数据存储和分析模块：该模块用于存储患者的历史数据，并进行统计和分析，这些数据可以用于优化模型的训练，改进系统的准确性和性能，并提供给医护人员参考和决策支持。
3.根据权利要求1所述的一种精神障碍患者危险级别判断系统，其特征在于：所述传感器...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈奇，黄艳，陆怀初，孙晗莹，徐雁玲，
申请(专利权)人：宁波市鄞州区疾病预防控制中心，
类型：发明
国别省市：
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