【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，特别是一种基于大数据的产科实时护理优化方法。
技术介绍
1、随着大数据技术、物联网及人工智能的快速发展，医疗领域特别是产科护理逐渐向智能化、个性化方向转变。传统的产科护理方式主要依赖于定期的临床检查和医生的经验判断，无法做到对孕妇与胎儿的全时段监控，尤其是在孕期后期，孕妇的身体状况变化频繁，胎儿的健康状况也会受到诸多因素的影响。
2、然而，现有的技术手段通常仅能提供单一维度的生理数据监测，未能充分利用历史健康数据和多模态数据进行全面的健康趋势分析。此外，现有系统在异常检测和护理方案的制定方面，往往只能依赖预设的规则，缺乏动态调整和个性化的能力，难以应对复杂多变的临床情况。
技术实现思路
1、鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术提供了一种基于大数据的产科实时护理优化方法，解决传统产科护理中无法实时融合多维度数据、预测健康趋势及个性化动态优化护理方案的问题。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方
4本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的产科实时护理优化方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于大数据的产科实时护理优化方法，其特征在于，所述母体的生理数据包括心率、血压、血糖、体温、呼吸频率和血氧饱和度；
3.如权利要求2所述的基于大数据的产科实时护理优化方法，其特征在于，将母体和胎儿的生理数据与历史健康数据融合预处理，形成多维度的健康数据集包括以下步骤：
4.如权利要求3所述的基于大数据的产科实时护理优化方法，其特征在于，构建个性化动态健康模型，实时分析母体和胎儿的生理变化，预测未来的健康趋势包括以下步骤：
5.如权利要求4...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的产科实时护理优化方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于大数据的产科实时护理优化方法，其特征在于，所述母体的生理数据包括心率、血压、血糖、体温、呼吸频率和血氧饱和度；
3.如权利要求2所述的基于大数据的产科实时护理优化方法，其特征在于，将母体和胎儿的生理数据与历史健康数据融合预处理，形成多维度的健康数据集包括以下步骤：
4.如权利要求3所述的基于大数据的产科实时护理优化方法，其特征在于，构建个性化动态健康模型，实时分析母体和胎儿的生理变化，预测未来的健康趋势包括以下步骤：
5.如权利要求4所述的基于大数据的产科实时护理优化方法，其特征在于，将预测未来的健康趋势与胎儿心电、母体心电及环境数据融合...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡东梅，肖丽丽，李伟，姜莹，黄茹玲，
申请(专利权)人：吉林大学，
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。