【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗数据处理领域，尤其涉及一种应急救援场景下的医疗数据特征补全方法和系统。
技术介绍
1、在应急救援场景下，尤其是面对自然灾害、重大交通事故或其他紧急医疗情况时，能否迅速并准确地获取和分析医疗数据直接关系到救援效率和伤员的生存几率。然而，由于救援环境的特殊性，如地理位置偏远、环境恶劣、设备损坏或医疗资源有限，常常导致无法收集到完整的医疗数据，在这些情况下，即便是能够收集到一部分数据，如心率、血压等，由于缺乏其他关键指标，如血糖或肌酐水平等，医疗团队也难以形成完整的伤员健康状况评估。
2、现有的医疗数据时间序列预测技术为解决此类数据不完整性问题提供了一定的解决方案，但这些技术大多基于一个重要前提：数据的丢失是随机并均匀分布的，这在实际的应急救援场景中往往并不成立。现有技术在处理缺失数据时往往依赖于时间局部性，但在应急救援环境下，局部时间窗口内的数据可能同样是缺失的，或者由于突发事件导致的数据变化剧烈，使得时间局部性假设失效。当涉及复杂的数据结构和非线性模式时，传统的线性插值或时序预测模型在精度和鲁棒性上都有限。这...
【技术保护点】
1.一种应急救援场景下的医疗数据特征补全方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的应急救援场景下的医疗数据特征补全方法，其特征在于，所述特征缺失评价值采用下式计算：
3.根据权利要求2所述的应急救援场景下的医疗数据特征补全方法，其特征在于，根据所述特征缺失评价值优化相似邻居患者的检索数量的过程包括：
4.根据权利要求3所述的应急救援场景下的医疗数据特征补全方法，其特征在于，所述特征缺失评价差值为所述特征缺失评价值与所述预设特征缺失评价阈值之间的差值。
5.根据权利要求4所述的应急救援场景下的医疗数据特征补全方法，...
【技术特征摘要】
1.一种应急救援场景下的医疗数据特征补全方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的应急救援场景下的医疗数据特征补全方法，其特征在于，所述特征缺失评价值采用下式计算：
3.根据权利要求2所述的应急救援场景下的医疗数据特征补全方法，其特征在于，根据所述特征缺失评价值优化相似邻居患者的检索数量的过程包括：
4.根据权利要求3所述的应急救援场景下的医疗数据特征补全方法，其特征在于，所述特征缺失评价差值为所述特征缺失评价值与所述预设特征缺失评价阈值之间的差值。
5.根据权利要求4所述的应急救援场景下的医疗数据特征补全方法，其特征在于，所述相似邻居患者的检索数量的增加幅度与所述特征缺失评...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱海燕，王睿，王亚南，师亚勇，
申请(专利权)人：中国人民解放军总医院，
类型：发明
国别省市：
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