【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据分析监测领域，具体为一种基于大数据的烧伤病房感染防控智能预警系统。
技术介绍
1、烧伤病房患者由于皮肤屏障受损，极易受到感染，而感染不仅会延缓创面愈合，还可能导致全身性炎症反应，甚至危及生命。因此，烧伤病房的感染防控是临床护理管理中的重要环节。传统的感染防控主要依赖人工监测和经验判断，但这种方式存在主观性强、实时性差、难以精准预测感染风险等问题，无法满足现代医疗环境的精细化管理需求。
2、随着大数据、人工智能和多模态数据融合技术的发展，基于数据驱动的感染防控智能预警系统成为可能。通过实时采集患者生理指标、病房环境监测数据和医护人员操作行为数据，并结合多模态特征学习模型，可以对患者感染风险进行精准评估，并提供智能预警，辅助医护人员及时采取干预措施，从而降低感染发生率，提高患者康复效率。
3、本专利技术提供了一种基于大数据的烧伤病房感染防控智能预警系统，该系统通过多模态数据采集、数据预处理、特征构造、动态风险评估、智能预警与决策支持等模块，构建精准、实时、高效的感染风险预测模型。相较于传统方法，本...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的烧伤病房感染防控智能预警系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的烧伤病房感染防控智能预警系统，其特征在于，多模态数据采集模块包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的烧伤病房感染防控智能预警系统，其特征在于，数据预处理模块包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的烧伤病房感染防控智能预警系统，其特征在于，特征构造模块，根据预处理后的数据，提取感染风险特征，包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的烧伤病房感染防控智能预警系统，其特征在于，根据患者生理指标构建...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的烧伤病房感染防控智能预警系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的烧伤病房感染防控智能预警系统，其特征在于，多模态数据采集模块包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的烧伤病房感染防控智能预警系统，其特征在于，数据预处理模块包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的烧伤病房感染防控智能预警系统，其特征在于，特征构造模块，根据预处理后的数据，提取感染风险特征，包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的烧伤病房感染防控智能预警系统，其特征在于，根据患者生理指标构建患者生理异常度，其计算公式为：λi、δj和ωk为指标的调节系数，为指标i的异常化表达式，表示生理指标的动态变化量，表示各指标的临床相关风险度，βi、γj和δk为权重指数，n、m和l为指标个数。
6.根据权利要求4所述的一种基于大数据的烧伤病房感染防控智能预警系统，其特征在于，根据病房环境监测数据构建环境污染指数，其计算逻辑为：其中，eenv(t)为环境污染指数，a(t)为t时刻空气微生物浓度，aref为正常状态下的空气微生物浓度，h(t)为t时刻的相对湿度，hthr为正常状态下的相对湿度，λ1、α1和β1为调节参数，pm(t)为pm2.5/pm10颗粒物浓度，t(t)...
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