【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及远程康复协作，尤其涉及康复护理远程协作方法及系统。
技术介绍
1、远程康复协作
，专注于利用远程通信技术来协助和提升康复护理的效果，主要涉及远程监测、患者数据的实时传输、在线康复指导，以及通过网络平台进行的患者与护理人员之间的交互，旨在克服地理位置的限制，为患者提供更及时、更灵活的康复服务，尤其是在偏远地区或对于行动不便的患者。此外，还包括了数据分析和人工智能等先进技术的应用，以个性化康复计划并优化治疗效果。
2、其中，康复护理远程协作方法是一种使用信息通信技术来支持和改善康复护理过程的方法。其主要目的是提高康复服务的可行性和效率，尤其是对于那些居住在医疗资源匮乏地区或因各种原因难以到访实体医疗机构的患者。通过这种方法，患者可以在家中接受专业的康复指导和监督，而医疗专业人员可以远程跟踪患者的康复进展，并根据需要调整治疗计划。不仅提高了康复服务的便利性和覆盖面，还有助于提高患者的参与度和康复效果。
3、传统方法依赖于简单的观察和基本的数据记录，缺乏深入的数据分析能力，限制了对患者具体康复需求的精准把握。例如，在运动效率和安全性评估方面，传统方法无法有效识别和预防运动风险，导致康复效率低下，甚至增加受伤风险。在药物管理方面，传统方法无法精准调整药物剂量和用药时间，引发药物副作用或减弱药效。传统康复过程缺乏动态优化和个性化调整，不能充分考虑患者的生理变化和反馈，在实际操作中降低了康复效果和患者满意度。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：康复护理远程协作方法，包括以下步骤：
3、s1：基于智能穿戴设备收集的数据，采用时间序列分析法，分析肌电图信号中的频率和振幅变化，运用线性回归模型定量评估运动效率，包括对原始信号去噪处理、信号强度归一化以及运动周期的识别和分析，生成运动效率监控数据；
4、s2：基于所述运动效率监控数据，运用神经网络算法，对运动姿势和肌肉协调性进行分析，识别潜在的运动风险因素，包括不正确的姿势和过度用力，运用决策树算法对运动模式进行分类，识别安全与危险的运动模式，生成运动安全性评价；
5、s3：基于所述运动安全性评价，利用遗传算法对现有运动指导方案进行优化，包括调整运动类型、强度和持续时间，结合模糊逻辑方法对运动计划中的不确定因素进行处理，生成调整后的运动指导方案；
6、s4：基于患者的药物使用记录，运用贝叶斯网络对患者的药物反应进行预测和分析，包括药物剂量的调整和用药时间的优化，识别药物效果与副作用之间的概率关系，以及与患者个体特征的相关性，生成个体化药物管理方案；
7、s5：基于所述个体化药物管理方案，运用药理动力学模型分析药物的吸收、分布、代谢和排泄过程，评估过程受患者生理状态的影响，对药物分子结构进行计算模拟和生物化学反应路径进行解析，生成药物作用机制分析结果；
8、s6：基于所述调整后的运动指导方案和药物作用机制分析结果，采用循环神经网络，对患者康复进展进行预测，评估运动方案和药物计划之间的相互作用，分析患者反馈的实时响应，生成调节后的康复疗程；
9、s7：基于所述调节后的康复疗程，应用系统动力学模型进行康复过程的动态分析和优化，进行康复活动、药物使用以及患者生理反应之间相互作用的建模，分析和模拟相互作用随时间的变化规律，并进行疗程优化，生成康复过程优化方案。
10、作为本专利技术的进一步方案，所述运动效率监控数据具体为关节角度和肌肉活动强度的时间序列，所述运动安全性评价包括运动姿势的正确性和潜在损伤风险，所述调整后的运动指导方案具体指运动频率、强度和类型的优化组合，所述个体化药物管理方案包括药物剂量调整和用药时间优化，所述药物作用机制分析结果具体为药物在体内的吸收、分布、代谢和排泄过程的分析结果，所述调节后的康复疗程具体为根据患者当前状态调整的康复活动和药物用法，所述康复过程优化方案包括康复活动的时间调整、强度变化和药物用量的动态调节。
11、作为本专利技术的进一步方案，基于智能穿戴设备收集的数据，采用时间序列分析法，分析肌电图信号中的频率和振幅变化，运用线性回归模型定量评估运动效率，包括对原始信号去噪处理、信号强度归一化以及运动周期的识别和分析，生成运动效率监控数据的具体步骤为：
12、s101：基于智能穿戴设备收集的数据，采用离散傅里叶变换算法，对信号进行时间到频率的转换，分析信号的频谱组成，识别和分离出信号中的噪声成分，清洗原始数据，生成频域去噪信号；
13、s102：基于所述频域去噪信号，应用信号归一化方法，调整信号的振幅和强度，将多个时间和设备采集的信号调整到统一标准，对数据的一致性和可比性进行优化，生成标准化肌电图信号；
14、s103：基于所述标准化肌电图信号，运用自相关函数和周期性检测算法，分析信号中的重复模式，识别运动周期，将连续的肌电图信号分解为单个运动循环，揭示运动的周期性特征，生成运动周期性分析结果；
15、s104：基于所述运动周期性分析结果，采用线性回归模型，关联周期性变化与运动效率的量化指标，构建模型预测运动周期下的效率水平，对运动效率进行分析评估，生成运动效率监控数据。
16、作为本专利技术的进一步方案，基于所述运动效率监控数据，运用神经网络算法，对运动姿势和肌肉协调性进行分析，识别潜在的运动风险因素，包括不正确的姿势和过度用力，运用决策树算法对运动模式进行分类，识别安全与危险的运动模式，生成运动安全性评价的具体步骤为：
17、s201：基于所述运动效率监控数据，采用卷积神经网络算法进行深度特征学习，通过多层卷积层和池化层对输入数据进行特征提取和降维，识别出异常运动姿势和肌肉协调性问题，生成姿势与协调性深度分析结果；
18、s202：基于所述姿势与协调性深度分析结果，使用长短期记忆网络，对时间序列数据进行分析，通过遗忘门、输入门和输出门结构处理时间序列中的长期依赖关系，识别运动中的过度用力和连续性风险，生成过度用力风险预测；
19、s203：基于所述过度用力风险预测，运用随机森林算法对运动模式进行分类，通过构建多个决策树，分析选择最优的输出作为最终结果，将运动模式划分为安全和危险类别，生成运动模式风险分类；
20、s204：基于所述运动模式风险分类、过度用力风险预测、姿势与协调性深度分析结果，应用逻辑回归模型进行综合评估，通过分析多因素对结果的影响，对每种运动模式进行安全性评分，生成运动安全性评价。
21、作为本专利技术的进一步方案，基于所述运动安全性评价，利用遗传算法对现有运动指导方案进行优化，包括调整运动类型、强度和持续时间，结合模糊逻辑方法对运动计划中的不确定因素进行处理，生成调整后的运动指导方案的具体步骤为，
22、s301：基于所述运动安全性评价，采用遗传算法进行运动指本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.康复护理远程协作方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的康复护理远程协作方法，其特征在于，所述运动效率监控数据具体为关节角度和肌肉活动强度的时间序列，所述运动安全性评价包括运动姿势的正确性和潜在损伤风险，所述调整后的运动指导方案具体指运动频率、强度和类型的优化组合，所述个体化药物管理方案包括药物剂量调整和用药时间优化，所述药物作用机制分析结果具体为药物在体内的吸收、分布、代谢和排泄过程的分析结果，所述调节后的康复疗程具体为根据患者当前状态调整的康复活动和药物用法，所述康复过程优化方案包括康复活动的时间调整、强度变化和药物用量的动态调节。
3.根据权利要求1所述的康复护理远程协作方法，其特征在于，基于智能穿戴设备收集的数据，采用时间序列分析法，分析肌电图信号中的频率和振幅变化，运用线性回归模型定量评估运动效率，包括对原始信号去噪处理、信号强度归一化以及运动周期的识别和分析，生成运动效率监控数据的具体步骤为：
4.根据权利要求1所述的康复护理远程协作方法，其特征在于，基于所述运动效率监控数据，运用神经网络算法，对运动姿势和肌肉
5.根据权利要求1所述的康复护理远程协作方法，其特征在于，基于所述个体化药物管理方案，运用药理动力学模型分析药物的吸收、分布、代谢和排泄过程，评估过程受患者生理状态的影响，对药物分子结构进行计算模拟和生物化学反应路径进行解析，生成药物作用机制分析结果的具体步骤为：
6.根据权利要求1所述的康复护理远程协作方法，其特征在于，基于所述调整后的运动指导方案和药物作用机制分析结果，采用循环神经网络，对患者康复进展进行预测，评估运动方案和药物计划之间的相互作用，分析患者反馈的实时响应，生成调节后的康复疗程的具体步骤为：
7.根据权利要求1所述的康复护理远程协作方法，其特征在于，基于所述调节后的康复疗程，应用系统动力学模型进行康复过程的动态分析和优化，进行康复活动、药物使用以及患者生理反应之间相互作用的建模，分析和模拟相互作用随时间的变化规律，并进行疗程优化，生成康复过程优化方案的具体步骤为：
8.康复护理远程协作系统，其特征在于，根据权利要求1-7任一项所述的康复护理远程协作方法，所述系统包括信号处理与分析模块、姿势与协调性分析模块、运动指导优化模块、药物管理与优化模块、康复过程综合分析模块、综合优化与动态调整模块；
...【技术特征摘要】
1.康复护理远程协作方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的康复护理远程协作方法，其特征在于，所述运动效率监控数据具体为关节角度和肌肉活动强度的时间序列，所述运动安全性评价包括运动姿势的正确性和潜在损伤风险，所述调整后的运动指导方案具体指运动频率、强度和类型的优化组合，所述个体化药物管理方案包括药物剂量调整和用药时间优化，所述药物作用机制分析结果具体为药物在体内的吸收、分布、代谢和排泄过程的分析结果，所述调节后的康复疗程具体为根据患者当前状态调整的康复活动和药物用法，所述康复过程优化方案包括康复活动的时间调整、强度变化和药物用量的动态调节。
3.根据权利要求1所述的康复护理远程协作方法，其特征在于，基于智能穿戴设备收集的数据，采用时间序列分析法，分析肌电图信号中的频率和振幅变化，运用线性回归模型定量评估运动效率，包括对原始信号去噪处理、信号强度归一化以及运动周期的识别和分析，生成运动效率监控数据的具体步骤为：
4.根据权利要求1所述的康复护理远程协作方法，其特征在于，基于所述运动效率监控数据，运用神经网络算法，对运动姿势和肌肉协调性进行分析，识别潜在的运动风险因素，包括不正确的姿势和过度用力，运用决策树算法对运动模式进行分类，识别安全与危险的运...
【专利技术属性】
技术研发人员：王维，秦俊娟，李辉，刘小凯，
申请(专利权)人：凝动万生医疗科技武汉有限公司，
类型：发明
国别省市：
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