一种智能化的多功能帕金森病随访系统及设计方法技术方案

本发明专利技术属于医疗信息化技术领域，公开了一种智能化的多功能帕金森病随访系统及设计方法，数据收集与处理模块，利用集成的各种传感器和设备收集患者的运动数据、生理参数；运用深度学习算法对数据进行分析，监测和记录症状变化；症状分析与预测模块，采用机器学习模型对患者的症状进行分类和预测；个性化治疗建议模块，基于患者症状的分析结果，结合人工智能推荐算法，为医生提供个性化的治疗建议；患者‑医生交互平台模块，建立一个智能化的交互平台，利用自然语言处理技术，优化医患沟通。本发明专利技术不仅提高了医疗服务的效率和质量，也为患者提供了更加个性化和精准的医疗保健解决方案。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于医疗信息化，尤其涉及一种智能化的多功能帕金森病随访系统及设计方法。

技术介绍

1、当前，帕金森病患者的随访系统面临着诸多挑战，主要包括随访效率低下、医生与患者间沟通不畅、症状监测不精确以及个性化治疗方案的缺乏。这些问题导致了患者管理的不充分和治疗效果的下降。因此，急需一种能够实现高效、精准且个性化管理的帕金森病随访系统。

2、通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：随访效率低下、医生与患者间沟通不畅、症状监测不精确以及个性化治疗方案的缺乏。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种智能化的多功能帕金森病随访系统及设计方法。

2、本专利技术是这样实现的，一种智能化的多功能帕金森病随访系统，所述智能化的多功能帕金森病随访系统包括：

3、数据收集与处理模块，利用集成的各种传感器和设备收集患者的运动数据、生理参数；运用深度学习算法对数据进行分析，监测和记录症状变化；

4、症状分析与预测模块，采用机器学习模型对患者的症状进行分类和预测本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种智能化的多功能帕金森病随访系统，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的智能化的多功能帕金森病随访系统，其特征在于，所述症状分析与预测模块对数据进行预处理，包括清洗、规范化和特征提取；利用卷积神经网络对这些预处理后的数据进行训练和学习，从而使模型能够识别和分类患者的各种症状；

3.如权利要求1所述的智能化的多功能帕金森病随访系统，其特征在于，所述设备包括可穿戴设备、移动应用程序和专业医疗设备，所述传感器捕捉帕金森病的关键指标，包括步态、手部震颤、肌肉僵硬度。

4.如权利要求1所述的智能化的多功能帕金森病随访系统，其特征在于，利用神经网络和其他...

【技术特征摘要】

1.一种智能化的多功能帕金森病随访系统，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的智能化的多功能帕金森病随访系统，其特征在于，所述症状分析与预测模块对数据进行预处理，包括清洗、规范化和特征提取；利用卷积神经网络对这些预处理后的数据进行训练和学习，从而使模型能够识别和分类患者的各种症状；

3.如权利要求1所述的智能化的多功能帕金森病随访系统，其特征在于，所述设备包括可穿戴设备、移动应用程序和专业医疗设备，所述传感器捕捉帕金森病的关键指标，包括步态、手部震颤、肌肉僵硬度。

4.如权利要求1所述的智能化的多功能帕金森病随访系统，其特征在于，利用神经网络和其他深度学习技术处理数据。

5.如权利要求1所述的智能化的多功能帕金森病随访系统，其特征在于，机器学习模型包括支持向量机(svm)和随机森林。

6.如权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：李艳敏，张慧，薄倩澜，刘惠苗，张永志，王侠月，
申请(专利权)人：河北医科大学第一医院，
类型：发明
国别省市：