【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及呼吸治疗，尤其涉及智能呼吸疗法推荐系统及方法。
技术介绍
1、呼吸治疗
本身是一个专注于帮助患者改善呼吸功能的医疗领域，它涉及一系列的技术和方法，旨在治疗或管理呼吸系统疾病，如哮喘、慢性阻塞性肺疾病和睡眠呼吸暂停等，该领域结合了医学、生理学和工程学的知识，以提供最佳的疗法和管理策略。
2、其中，智能呼吸疗法推荐系统是呼吸治疗
的创新应用，结合了人工智能和机器学习技术，以提供个性化的呼吸治疗方案，系统目的是通过分析患者的具体状况和需求，推荐最适合他们的治疗方法，并且能够根据患者的健康状况、生活方式和治疗反应调整治疗计划，以实现更有效的治疗效果，为了达到这些目标，系统采用高级数据分析和模式识别技术，收集患者的医疗历史、生理参数、生活习惯等信息，并利用算法识别最佳的治疗方案，因此系统优势在于其能够提供持续的监测和实时反馈，通过这种方式，智能呼吸疗法推荐系统有望改善患者的整体健康状况，同时提高治疗的效率和效果。
3、尽管传统系统能够基于患者的医疗历史和生理参数制定治疗方案，但它们缺乏深入分析疾病间复杂互动模式的能力，例如，在处理多重共病情况（如哮喘伴随心脏病）时，传统系统难以充分考虑不同疾病间的相互影响和潜在联系，导致治疗方案不够全面或缺乏针对性，其次，传统系统在实时数据处理和即时反馈方面有所欠缺，虽然可以根据患者的基本健康数据调整治疗计划，但在处理和分析实时生理参数、生活习惯变化、治疗响应等方面不够灵活和及时，从而导致治疗调整反应不够迅速，难以充分利用最新的健康信息来优化治疗策略，再者
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的智能呼吸疗法推荐系统及方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：智能呼吸疗法推荐系统包括疾病网络分析模块、群体智能优化模块、参数优化计算模块、数据稀疏编码模块、泛函效果评估模块、治疗方案调整模块、实时监控与反馈模块；
3、所述疾病网络分析模块基于疾病和症状数据，采用社会网络分析和图论算法，通过节点关联度量和路径分析技术，进行疾病关联性的评估，并构建疾病间互动模式，生成疾病关联网络；
4、所述群体智能优化模块基于疾病关联网络，采用粒子群优化和蚁群优化算法，通过速度－位置更新规则和信息素更新和路径选择策略，进行全局搜索，并选定治疗方案，生成优化治疗方案；
5、所述参数优化计算模块基于优化治疗方案，采用遗传算法，通过染色体选择、交叉和变异过程，进行参数优化演化，调整治疗方案中的参数，并匹配个体患者需求，生成优化的参数配置；
6、所述数据稀疏编码模块基于优化的参数配置，采用主成分分析和非负矩阵分解，通过特征值分解技术和迭代近似技术，进行呼吸治疗数据的压缩和特征提取，生成压缩数据集合；
7、所述泛函效果评估模块基于压缩数据集合，采用时间序列分析和泛函数据分析方法，通过趋势成分提取技术和函数空间映射技术，进行治疗效果趋势分析和功能性评估，生成治疗效果分析结果；
8、所述治疗方案调整模块基于优化的参数配置和治疗效果分析结果，采用动态规划算法和决策树算法，通过子结构分析和节点划分和树形结构构建技术，进行治疗方案优化和适应性调整，生成自适应治疗计划；
9、所述实时监控与反馈模块基于自适应治疗计划，采用实时数据分析技术和反馈机制，通过流数据处理技术和动态响应和调整策略，并进行治疗效果的持续优化，生成治疗优化反馈。
10、作为本专利技术的进一步方案，所述疾病关联网络具体为多类疾病和症状间的相互关联度、共现模式、潜在联系的网络图谱，所述优化治疗方案包括针对疾病类型的治疗策略、药物选择、治疗时间安排，所述优化的参数配置具体指药物剂量、治疗频次、持续时长的治疗参数，所述压缩数据集合包括生理参数、疗效指标、治疗响应数据，所述治疗效果分析结果包括效果持续时间、稳定性、患者的健康改善趋势，所述自适应治疗计划具体指根据患者健康状况和治疗反应的动态变化调整的治疗方案，所述治疗优化反馈具体为患者的实时生理参数、治疗依从性和疗效反馈信息。
11、作为本专利技术的进一步方案，所述疾病网络分析模块包括网络节点建立子模块、关联度分析子模块、疾病模式探索子模块；
12、所述网络节点建立子模块基于疾病和症状数据，采用数据分类技术，通过多项式核支持向量机和高斯混合模型聚类，对疾病和症状数据进行分析和分类，采用节点标记技术，通过线性链条件随机场和基于变压器架构的bert预训练模型，对分类后的数据进行标记，并建立网络节点，表示多疾病和症状之间的关系，生成网络节点集合；
13、所述关联度分析子模块基于网络节点集合，采用社会网络分析方法，通过网络度量的频谱分析和基于迭代算法的介数中心性计算，对多节点间的关系进行分析，探究节点之间的关联度，揭示多疾病和症状之间的潜在联系，生成节点关联度分析结果；
14、所述疾病模式探索子模块基于节点关联度分析结果，采用图论算法，通过基于ford-fulkerson算法的网络流量分析和a*最短路径算法，对疾病间的关系网络进行挖掘，结合聚类分析，通过agnes凝聚层次聚类算法和归一化割谱聚类算法，分析疾病间的互动模式和潜在联系，生成疾病关联网络。
15、作为本专利技术的进一步方案，所述群体智能优化模块包括搜索策略模拟子模块、治疗方案分析子模块、优选方案决定子模块；
16、所述搜索策略模拟子模块基于疾病关联网络，采用粒子群优化方法，通过基于惯性权重调整的粒子群优化和动态适应粒子群优化，利用粒子群中的个体位置和速度信息模拟搜索路径，根据惯性权重和个体之间的动态交互调整搜索策略，进行治疗方案适应度的评估，生成治疗方案适应度评估结果；
17、所述治疗方案分析子模块基于治疗方案适应度评估结果，采用蚁群优化算法，通过基于max-min的蚁群优化和精英蚁群优化，模拟蚂蚁寻找路径过程中信息素的积累和挥发规律，以及精英蚂蚁对优质路径的优化，进行治疗方案的分析和选择，生成治疗方案分析结果；
18、所述优选方案决定子模块基于治疗方案分析结果，采用决策树算法和优化算法，通过基于增益率的c4.5算法进行决策树构建，以及模拟退火算法和遗传算法的优化策略，再通过决策树的分类能力和模拟退火的随机搜索以及遗传算法的进化机制，进行治疗方案的选定，生成优化治疗方案。
19、作为本专利技术的进一步方案，所述参数优化计算模块包括参数迭代调优子模块、自适应选择子模块、配置优化子模块；
20、所述参数本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.智能呼吸疗法推荐系统，其特征在于：所述系统包括疾病网络分析模块、群体智能优化模块、参数优化计算模块、数据稀疏编码模块、泛函效果评估模块、治疗方案调整模块、实时监控与反馈模块；
2.根据权利要求1所述的智能呼吸疗法推荐系统，其特征在于：所述疾病关联网络具体为多类疾病和症状间的相互关联度、共现模式、潜在联系的网络图谱，所述优化治疗方案包括针对疾病类型的治疗策略、药物选择、治疗时间安排，所述优化的参数配置具体指药物剂量、治疗频次、持续时长的治疗参数，所述压缩数据集合包括生理参数、疗效指标、治疗响应数据，所述治疗效果分析结果包括效果持续时间、稳定性、患者的健康改善趋势，所述自适应治疗计划具体指根据患者健康状况和治疗反应的动态变化调整的治疗方案，所述治疗优化反馈具体为患者的实时生理参数、治疗依从性和疗效反馈信息。
3.根据权利要求1所述的智能呼吸疗法推荐系统，其特征在于：所述疾病网络分析模块包括网络节点建立子模块、关联度分析子模块、疾病模式探索子模块；
4.根据权利要求1所述的智能呼吸疗法推荐系统，其特征在于：所述群体智能优化模块包括搜索策略模拟子模
5.根据权利要求1所述的智能呼吸疗法推荐系统，其特征在于：所述参数优化计算模块包括参数迭代调优子模块、自适应选择子模块、配置优化子模块；
6.根据权利要求1所述的智能呼吸疗法推荐系统，其特征在于：所述数据稀疏编码模块包括数据整合子模块、压缩技术应用子模块、关键信息提炼子模块；
7.根据权利要求1所述的智能呼吸疗法推荐系统，其特征在于：所述实时监控与反馈模块包括监测数据分析子模块、即时效果评估子模块、治疗反馈整合子模块；
8.智能呼吸疗法推荐方法，其特征在于，根据权利要求1-7任一项所述的智能呼吸疗法推荐系统执行，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.智能呼吸疗法推荐系统，其特征在于：所述系统包括疾病网络分析模块、群体智能优化模块、参数优化计算模块、数据稀疏编码模块、泛函效果评估模块、治疗方案调整模块、实时监控与反馈模块；
2.根据权利要求1所述的智能呼吸疗法推荐系统，其特征在于：所述疾病关联网络具体为多类疾病和症状间的相互关联度、共现模式、潜在联系的网络图谱，所述优化治疗方案包括针对疾病类型的治疗策略、药物选择、治疗时间安排，所述优化的参数配置具体指药物剂量、治疗频次、持续时长的治疗参数，所述压缩数据集合包括生理参数、疗效指标、治疗响应数据，所述治疗效果分析结果包括效果持续时间、稳定性、患者的健康改善趋势，所述自适应治疗计划具体指根据患者健康状况和治疗反应的动态变化调整的治疗方案，所述治疗优化反馈具体为患者的实时生理参数、治疗依从性和疗效反馈信息。
3.根据权利要求1所述的智能呼吸疗法推荐系统，其特征在于：所述疾病网...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋楠楠，郝志梅，尹慧，
申请(专利权)人：珠海行知生物科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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