【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及中医护理，具体来说，特别涉及用于宫颈癌化疗患者癌因性疲乏中医护理预防方法及系统。
技术介绍
1、宫颈癌是最常见的妇科恶性肿瘤，而宫颈癌化疗患者癌因性疲乏是一种常见的副作用，主要表现为全身无力、精神疲惫、食欲不振等症状。癌因性疲乏的原因比较复杂，可能与肿瘤本身、肿瘤治疗、心理因素等多种因素有关，而癌因性疲乏的特点为：持续性和严重性：可能全天持续，不随休息或睡眠而改善；影响范围广泛：影响身体、情绪和认知功能；日常活动受限：可能导致患者难以完成日常任务。
2、针对宫颈癌化疗患者癌因性疲乏，可以采取多种治疗和护理方法。而中医护理对宫颈癌化疗患者癌因性疲乏这方面提供了一种独特的治疗方法，比如针灸和穴位按摩、中药治疗等措施，旨在调和身体的整体平衡，增强患者的生命活力。
3、目前，为了应对宫颈癌化疗患者的癌因性疲乏，需要为宫颈癌化疗患者制定中医护理计划，传统的疲劳评估方法是患者根据自身感受对每个项目进行评分，而这种方式可能不够精确，无法充分体现癌症治疗患者的实际状况，同时由于宫颈癌化疗患者的体质差异和治疗反应各异，传统的治疗方法无法满足个体化治疗需求，从而会导致无法准确识别患者的疲劳程度，导致无法及时或适当地调整治疗方案，使患者持续处于较高的疲劳水平。
4、针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供用于宫颈癌化疗患者癌因性疲乏中医护理预防方法及系统，以解决上述提及的无法准确识别患者的疲劳程度，导
2、为了解决上述问题，本专利技术采用的具体技术方案如下：
3、根据本专利技术的一方面，提供了用于宫颈癌化疗患者癌因性疲乏中医护理预防方法，该用于宫颈癌化疗患者癌因性疲乏中医护理预防方法包括以下步骤：
4、s1、收集宫颈癌化疗患者的病史信息及体质信息；
5、s2、根据病史信息，评估宫颈癌化疗患者的疲劳程度；
6、s3、根据体质信息及评估结果，制定用于宫颈癌化疗患者癌因性疲乏的中医护理计划并实施；
7、s4、在中医护理过程中，定期监测患者的疲劳程度，并及时调整中医护理计划。
8、优选的，根据病史信息，评估宫颈癌化疗患者的疲劳程度包括以下步骤：
9、s21、根据病史信息，通过关联度分析确定宫颈癌化疗患者癌因性疲乏的影响因素并建立递阶层次结构模型，递阶层次结构模型包括目标层、准则层及指标层；
10、s22、通过两两比较的方式，确定递阶层次结构模型中各层指标的优先级，并构建判断矩阵；
11、s23、通过加速遗传算法检验判断矩阵的一致性，并计算各指标的权重；
12、s24、设定不同的疲劳程度等级并构建端点梯形白化权函数，计算每个疲劳程度等级的综合聚类系数并评估宫颈癌化疗患者的疲劳程度。
13、优选的，根据病史信息，通过关联度分析确定宫颈癌化疗患者癌因性疲乏的影响因素并建立递阶层次结构模型包括以下步骤：
14、s211、根据病史信息，选择与癌因性疲乏相关的影响因素作为评价物元，将癌因性疲乏作为目标物元；
15、s212、基于可拓距理论，计算各评价物元与目标物元之间的可拓距离，并将可拓距离作为影响因素与癌因性疲乏之间的关联度值；
16、s213、对影响因素与癌因性疲乏之间的关联度值进行排序，选取满足预设关联度阈值的影响因素并将其作为评价指标；
17、s214、基于选取的评价指标，建立用于宫颈癌化疗患者癌因性疲乏评估的递阶层次结构模型。
18、优选的，通过加速遗传算法检验判断矩阵的一致性，并计算各指标的权重包括以下步骤：
19、s231、随机生成初始判断矩阵，并将其作为加速遗传算法的初始种群；
20、s232、为每个初始种群定义并计算适应度函数；
21、s233、根据适应度函数的结果，选择适应度最高的个体进行交叉及变异的遗传操作；
22、s234、重复选择、交叉及变异操作，直到达到预设的迭代次数，得到优化后的判断矩阵；
23、s235、根据优化后的判断矩阵，计算各评价指标的权重值。
24、优选的，设定不同的疲劳程度等级并构建端点梯形白化权函数，计算每个疲劳程度等级的综合聚类系数并评估宫颈癌化疗患者的疲劳程度包括以下步骤：
25、s241、将疲劳程度等级划分为低、中及高三个灰类，并根据每个灰类构建端点梯形白化权函数；
26、s242、根据构建的端点梯形白化权函数，计算疲劳程度属于每个灰类的隶属度，得到对应的隶属度值；
27、s243、利用得到隶属度值和评价指标的权重值计算每个疲劳程度等级的综合聚类系数；
28、s244、将各个疲劳程度等级的综合聚类系数进行加权平均，得到总体综合聚类系数，并根据总体综合聚类系数的值，对宫颈癌化疗患者的疲劳程度进行评估。
29、优选的，根据每个灰类构建端点梯形白化权函数包括以下步骤：
30、s2411、对于每个灰类，将评价指标的取值范围划分为若干个灰类区间，并将每个灰类区间的中间点的值作为聚类中心；
31、s2412、选择灰类区间的起点和终点，并连接起点和终点形成梯形的两个斜边；
32、s2413、在灰类区间内选择聚类中心的点作为梯形的顶点，且该顶点的白化权函数值为1；
33、s2414、连接梯形的顶点和斜边，形成完整的端点梯形白化权函数。
34、优选的，利用得到隶属度值和评价指标的权重值计算每个疲劳程度等级的综合聚类系数的计算公式为：
35、；
36、式中，表示第 j个评价指标在疲劳程度等级 h的综合聚类系数；
37、表示第个评价指标在疲劳程度等级 h的隶属度值；
38、 x表示第 j个评价指标的观测值；
39、 w j表示第 j个评价指标的权重值；
40、 n表示疲劳程度等级划分的数量。
41、优选的，根据体质信息及评估结果，制定用于宫颈癌化疗患者癌因性疲乏的中医护理计划并实施包括以下步骤：
42、s31、收集和整理历史宫颈癌化疗患者的中医护理案例，并构建中医护理案例库；
43、s32、基于宫颈癌化疗患者的体质信息及评估结果，利用知识图谱技术及相似度算法从中医护理案例库选取与宫颈癌化疗患者相似度最高的中医护理案例，并将其作为推荐案例；
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【技术保护点】
1.用于宫颈癌化疗患者癌因性疲乏中医护理预防方法，其特征在于，该用于宫颈癌化疗患者癌因性疲乏中医护理预防方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于宫颈癌化疗患者癌因性疲乏中医护理预防方法，其特征在于，所述根据病史信息，评估宫颈癌化疗患者的疲劳程度包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的用于宫颈癌化疗患者癌因性疲乏中医护理预防方法，其特征在于，所述根据病史信息，通过关联度分析确定宫颈癌化疗患者癌因性疲乏的影响因素并建立递阶层次结构模型包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的用于宫颈癌化疗患者癌因性疲乏中医护理预防方法，其特征在于，所述通过加速遗传算法检验判断矩阵的一致性，并计算各指标的权重包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的用于宫颈癌化疗患者癌因性疲乏中医护理预防方法，其特征在于，所述设定不同的疲劳程度等级并构建端点梯形白化权函数，计算每个疲劳程度等级的综合聚类系数并评估宫颈癌化疗患者的疲劳程度包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的用于宫颈癌化疗患者癌因性疲乏中医护理预防方法，其特征在于，所述根据每个灰类构建端
7.根据权利要求1所述的用于宫颈癌化疗患者癌因性疲乏中医护理预防方法，其特征在于，所述利用得到隶属度值和评价指标的权重值计算每个疲劳程度等级的综合聚类系数的计算公式为：
8.根据权利要求1所述的用于宫颈癌化疗患者癌因性疲乏中医护理预防方法，其特征在于，所述根据体质信息及评估结果，制定用于宫颈癌化疗患者癌因性疲乏的中医护理计划并实施包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的用于宫颈癌化疗患者癌因性疲乏中医护理预防方法，其特征在于，所述基于宫颈癌化疗患者的体质信息及评估结果，利用知识图谱技术及相似度算法从中医护理案例库选取与宫颈癌化疗患者相似度最高的中医护理案例，并将其作为推荐案例包括以下步骤：
10.用于宫颈癌化疗患者癌因性疲乏中医护理预防系统，用于实现权利要求1-9中任一项所述的用于宫颈癌化疗患者癌因性疲乏中医护理预防方法，其特征在于，该用于宫颈癌化疗患者癌因性疲乏中医护理预防系统包括：患者信息收集模块、疲劳程度评估模块、护理计划制定模块及计划监测调整模块，且所述患者信息收集模块、所述疲劳程度评估模块、所述护理计划制定模块及所述计划监测调整模块之间依次连接；
...【技术特征摘要】
1.用于宫颈癌化疗患者癌因性疲乏中医护理预防方法，其特征在于，该用于宫颈癌化疗患者癌因性疲乏中医护理预防方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于宫颈癌化疗患者癌因性疲乏中医护理预防方法，其特征在于，所述根据病史信息，评估宫颈癌化疗患者的疲劳程度包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的用于宫颈癌化疗患者癌因性疲乏中医护理预防方法，其特征在于，所述根据病史信息，通过关联度分析确定宫颈癌化疗患者癌因性疲乏的影响因素并建立递阶层次结构模型包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的用于宫颈癌化疗患者癌因性疲乏中医护理预防方法，其特征在于，所述通过加速遗传算法检验判断矩阵的一致性，并计算各指标的权重包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的用于宫颈癌化疗患者癌因性疲乏中医护理预防方法，其特征在于，所述设定不同的疲劳程度等级并构建端点梯形白化权函数，计算每个疲劳程度等级的综合聚类系数并评估宫颈癌化疗患者的疲劳程度包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的用于宫颈癌化疗患者癌因性疲乏中医护理预防方法，其特征在于，所述根据每个灰类构建端点梯形白化权函数包括以下步骤...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙澄澄，秦云霞，翁莉莉，陈莉莉，
申请(专利权)人：南通市肿瘤医院南通市第五人民医院，
类型：发明
国别省市：
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