【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗，尤其涉及一种基于sui患者居家治疗可行性的分析方法及系统。
技术介绍
1、sui患者指的是患有这种尿失禁症状的人，这种情况通常发生在女性，但男性可能也会受到影响，常见原因包括盆底肌肉的损伤或功能障碍、妊娠和分娩、更年期等，治疗方法通常包括盆底肌肉锻炼、药物治疗、手术等，具体根据患者情况决定，sui患者的治疗大部分都是在医院中进行治疗，会占用一些医疗资源，因此提出了居家治疗的方案，因此需要对居家治疗的可行性进行分析。
2、现有的sui患者的居家治疗可行性分析方法主要是采用线下研究的方法，通过患者定期到医院检查，根据检查记录和深度访谈，分析患者的恢复程度，从而确定患者的居家治疗的可行性，但是该方法中患者的检查周期较长，对于患者的训练情况不了解，从而导致sui患者的居家治疗可行性分析的准确性降低，因此需要一种能够提高sui患者的居家治疗可行性的分析准确性的方法。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于sui患者居家治疗可行性的分析方法及系统，其主要目的在于提高sui患者的居家治疗可行性的分析准确性。
2、为实现上述目的，本专利技术提供的一种基于sui患者居家治疗可行性的分析方法，包括：
3、获取sui患者使用的微服务架构，识别所述微服务架构中的应用程序，分析所述应用程序对应的程序功能属性，计算所述程序功能属性之间的属性关联度，根据所述属性关联度，对所述应用程序进行模块化处理，得到应用模块；
4、对所述sui患者进行随机
5、根据所述康复度，配置所述分组sui患者对应的训练提醒信息，在所述应用模块中创建所述训练提醒信息对应的推送链路，根据所述推送链路和所述训练提醒信息，利用所述应用模块执行对所述分组sui患者的训练提醒，采集所述训练提醒对应的执行记录，并计量所述分组sui患者的执行频次；
6、根据所述执行频次和所述执行记录，设置所述分组sui患者居家训练的问卷列表，并收集所述问卷列表对应的问卷调查结果，根据所述问卷调查结果和所述执行频次，分析所述分组sui患者居家训练的可行性。
7、可选地，所述计算所述程序功能属性之间的属性关联度，包括：
8、计算所述程序功能属性中每个属性的属性权值；
9、根据所述属性权重，从所述程序功能属性中提取出关键功能属性；
10、对所述关键功能属性进行标识提取，得到属性标识，计算所述属性标识之间的关联系数；
11、根据所述关联系数，确定所述程序功能属性之间的属性关联度。
12、可选地，所述计算所述程序功能属性中每个属性的属性权值，包括：
13、通过下述公式计算所述程序功能属性中每个属性的属性权值：
14、
15、其中，b表示程序功能属性中每个属性的属性权值，aa表示程序功能属性中第a个属性对应的属性值，a表示程序功能属性的属性序列号，表示程序功能属性中第a个属性的特征向量协方差，trace()表示空间滤波函数。
16、可选地，所述对所述sui患者进行随机入组处理，得到分组sui患者，包括：
17、查询所述sui患者对应的患者信息，根据所述患者信息，调度所述sui患者对应的病例数据；
18、根据所述病例数据，确定所述sui患者对应的病理周期和患者临床表现；
19、根据所述患者临床表现，分析所述sui患者对应的患者体征，根据所述患者体征，计算所述sui患者对应的健康度；
20、结合所述健康度和所述病例周期，对所述sui患者进行随机入组处理，得到分组sui患者。
21、可选地，所述构建所述恢复训练数据的可视化图表，包括：
22、对所述恢复训练数据进行特征提取，得到初始数据特征，计算所述初始数据特征对应的特征熵；
23、根据所述特征熵和预设阈值，确定所述恢复训练数据的目标数据特征；
24、根据所述目标数据特征，确定所述恢复训练数据对应的图表类型，分析所述恢复训练数据中的数据变量；
25、计算所述恢复训练数据对应的数据值，结合所述数据变量、所述图表类型以及所述数据值，构建所述恢复训练数据对应的可视化图表。
26、可选地，所述计算所述初始数据特征对应的特征熵，包括：
27、可以通过下述公式计算所述初始数据特征对应的特征熵：
28、
29、其中，u表示初始数据特征对应的特征熵，i表示初始数据特征的特征序列号，β表示初始数据特征的特征数量，v(i)表示初始数据特征中第i个特征出现的概率，v(id)表示初始数据特征中第i个特征的线性值d在初始数据特征中出现的概率。
30、可选地，所述根据所述康复度，配置所述分组sui患者对应的训练提醒信息，包括：
31、查询所述分组sui患者对应的康复目标，对所述康复目标进行量化处理，得到目标康复度；
32、根据所述目标康复度和所述康复度，确定所述分组sui患者对应的康复间隙；
33、根据所述康复度，评测所述分组sui患者的身体强度；
34、根据所述身体强度和所述康复间隙，制定所述分组sui患者对应的训练参数；
35、根据所述训练参数和所述康复度，配置所述分组sui患者对应的训练提醒信息。
36、可选地，所述在所述应用模块中创建所述训练提醒信息对应的推送链路，包括：
37、识别所述训练提醒信息中的时间信息，根据所述时间信息，设置所述训练提醒信息对应的推送周期；
38、编程所述训练提醒信息对应的信息源代码；
39、根据所述推送周期，配置所述信息源代码对应的代码时间戳；
40、识别所述应用模块对应的模块协议；
41、根据所述模块协议、所述信息源代码以及所述代码时间戳，构建所述应用模块对应的信息推送链路。
42、可选地，所述根据所述问卷调查结果和所述执行频次，分析所述分组sui患者居家训练的可行性，包括：
43、识别所述问卷调查结果中问卷内容，所述问卷内容包括：问卷问题、问卷选项和问卷答案；
44、对所述问卷选项进行分数关联处理，得到选项评分，分配所述问卷问题对应的问题权重；
45、根据所述问题权重和所述选项评分，计算所述问卷列表对应的问卷评分；
46、根据所述问卷评分，分析所述分组sui患者居家训练的训练满意度；
47、根据所述执行频次，计算所述分组sui患者居家训练的执行效率；
48、根据所述执行效率和所述训练满意度，分析所述分组sui患者居家训练的可行性。
49、一种基于sui患者居家治疗可行性的分析系统，其特征在本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于SUI患者居家治疗可行性的分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的一种基于SUI患者居家治疗可行性的分析方法，其特征在于，所述计算所述程序功能属性之间的属性关联度，包括：
3.如权利要求2所述的一种基于SUI患者居家治疗可行性的分析方法，其特征在于，所述计算所述程序功能属性中每个属性的属性权值，包括：
4.如权利要求1所述的一种基于SUI患者居家治疗可行性的分析方法，其特征在于，所述对所述SUI患者进行随机入组处理，得到分组SUI患者，包括：
5.如权利要求1所述的一种基于SUI患者居家治疗可行性的分析方法，其特征在于，所述构建所述恢复训练数据的可视化图表，包括：
6.如权利要求5所述的一种基于SUI患者居家治疗可行性的分析方法，其特征在于，所述计算所述初始数据特征对应的特征熵，包括：
7.如权利要求1所述的一种基于SUI患者居家治疗可行性的分析方法，其特征在于，所述根据所述康复度，配置所述分组SUI患者对应的训练提醒信息，包括：
8.如权利要求1所述的一种基于SU
9.如权利要求1所述的一种基于SUI患者居家治疗可行性的分析方法，其特征在于，所述根据所述问卷调查结果和所述执行频次，分析所述分组SUI患者居家训练的可行性，包括：
10.一种基于SUI患者居家治疗可行性的分析系统，其特征在于，所述系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于sui患者居家治疗可行性的分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的一种基于sui患者居家治疗可行性的分析方法，其特征在于，所述计算所述程序功能属性之间的属性关联度，包括：
3.如权利要求2所述的一种基于sui患者居家治疗可行性的分析方法，其特征在于，所述计算所述程序功能属性中每个属性的属性权值，包括：
4.如权利要求1所述的一种基于sui患者居家治疗可行性的分析方法，其特征在于，所述对所述sui患者进行随机入组处理，得到分组sui患者，包括：
5.如权利要求1所述的一种基于sui患者居家治疗可行性的分析方法，其特征在于，所述构建所述恢复训练数据的可视化图表，包括：
6.如权利要求5所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱兰，娄文佳，王晓辉，林沛峰，
申请(专利权)人：中国医学科学院北京协和医院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。