【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，提供准确的病情评估；
5、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，帮助医生制定合适的治疗方案；
6、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(nlp)技术，优化医患沟通，提高随访效率。
7、进一步，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
8、训练完成的模型接着被用于分析当前患者的症状状态，并基于历史数据趋势预测未来可能出现的症状及其发展程度，随着时间的推移和新数据的持续输入，模型会进行在线学习和微调，以提高其分析和预测症状变化的准确性和效率。
9、进一步，设备包括可穿戴设备、移动应用程序和专业医疗设备。
10、进一步，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。
11、进一步，利用神经网络和其他深度学习技术处理数据。
12、进一步，机器学习模型包括支持向量机(svm)和随机森林。
13、进一步，交互平台提供聊天机器人、语音识别和翻译功能。
14、本专利技术的另一目的在于提供一种智能化的多功能帕金森病随访系统的设计方法，所述智能化的多功能帕金森病随访系统的设计方法包括以下步骤：
15、步骤一，设备和传感器集成：集成各种传感器和设备，收集患者的运动数据和生理参数；
16、步骤二，数据收集与深度学习分析：将收集到的数据传输到中央处理系统，应用深度学习算法进行数据分析，利用神经网络和其他深度学习技术处理数据，监测和记录症状的变化；
17、步骤三，机器学习驱动的症状分析和预测：运用机器学习模型，包括支持向量机和随机森林，对症状进行分类和趋势预测；
18、步骤四，个性化治疗建议的生成：结合患者的症状分析结果和历史医疗记录，使用人工智能推荐算法为医生提供个性化的治疗建议；
19、步骤五，构建患者-医生交互平台：开发一个智能交互平台，利用自然语言处理技术优化医患间的沟通，平台提供聊天机器人、语音识别和翻译功能；
20、步骤六，系统集成和安全性：所有组件和功能在一个统一的框架下集成，确保系统的流畅运行和数据的整合性；
21、步骤七，用户界面和体验设计：设计直观且易于使用的用户界面，使得患者和医生能够轻松访问和理解系统提供的信息，界面包括数据可视化工具，以便用户理解数据和分析结果；
22、步骤八，持续的维护和升级：定期维护和更新系统，适应最新的医疗研究发现和技术进步，通过持续收集用户反馈和性能数据，优化算法和用户体验。
23、本专利技术的另一目的在于提供一种计算机设备，计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行所述的智能化的多功能帕金森病随访系统的设计方法的步骤。
24、本专利技术的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行所述的智能化的多功能帕金森病随访系统的设计方法的步骤。
25、本专利技术的另一目的在于提供一种信息数据处理终端，信息数据处理终端用于实现所述的智能化的多功能帕金森病随访系统。
26、结合上述的技术方案和解决的技术问题，本专利技术所要保护的技术方案所具备的优点及积极效果为：
27、第一，针对上述现有技术存在的技术问题以及解决该问题的难度，紧密结合本专利技术的所要保护的技术方案以及研发过程中结果和数据等，详细、深刻地分析本专利技术技术方案如何解决的技术问题，解决问题之后带来的一些具备创造性的技术效果。具体描述如下：
28、数据收集与处理的技术进步：
29、使用传感器技术:提高了传感器的精度和可靠性，使得患者数据的收集更为精确和全面。
30、使用深度学习算法:算法的优化提高了数据处理的效率和准确性，能够从复杂的数据中识别出更微妙的模式和趋势。
31、症状分析与预测的技术进步：
32、使用机器学习模型:引入先进的机器学习模型，提升了对症状分类和预测的准确度，为医生提供了更加强大的决策支持。
33、使用大数据分析:借助大数据分析能力，能够处理和分析大量患者数据，从而在群体层面进行病症分析和趋势预测。
34、个性化治疗建议的技术进步：
35、使用ai推荐算法:这些算法能够结合患者的个人信息和历史数据，提供更加个性化的治疗方案。
36、使用治疗效果反馈循环:系统能够根据患者的治疗反应和症状变化，不断调整和优化治疗建议。
37、患者-医生交互平台的技术进步：
38、使用自然语言处理技术:nlp技术的提升使得机器更好地理解和处理自然语言，简化了医患间的沟通流程。
39、使用智能助手:集成的智能助手可以实时回答患者的问题，减轻医生的工作负担，提高医疗服务质量。
40、这些技术进步共同推动了医疗行业的数字化转型，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。
41、第二，把技术方案看做一个整体或者从产品的角度，本专利技术所要保护的技术方案具备的技术效果和优点，具体描述如下：
42、本专利技术提高随访效率和精确度：通过自动化的数据收集和处理，显著提高了随访的效率和数据分析的精确度。
43、本专利技术优化病情管理：利用先进的算法对症状进行准确分析和预测，为患者提供更有针对性的病情管理。
44、本专利技术增强个性化治疗：基于ai推荐系统，能够为每位患者提供定制化的治疗建议，增强治疗方案的个性化和有效性。
45、本专利技术改善医患沟通：智能化交互平台极本文档来自技高网...
【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所述的智能化的多功能帕金森病随访系统，其特征在于，交互平台提供聊天机器人、语音识别和翻译功能。
7.如权利要求1～6任意一项所述的智能化的多功能帕金森病随访系统的设计方法，其特征在于，所述智能化的多功能帕金森
8.一种计算机设备，其特征在于，计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行如权利要求7所述的智能化的多功能帕金森病随访系统的设计方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行如权利要求7所述的智能化的多功能帕金森病随访系统的设计方法的步骤。
10.一种信息数据处理终端，其特征在于，信息数据处理终端用于实现如权利要求1～6任意一项所述的智能化的多功能帕金森病随访系统。
...【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：
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