【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗信息处理与智能辅助决策，尤其涉及一种面向骨科患者的护理辅助方案的生成方法及系统。
技术介绍
1、随着医疗信息化水平的持续提升与康复医学的发展，如何高效、精准地为骨科患者制定个性化的护理辅助方案，已成为当前临床康复领域的研究重点。现有护理方案多依赖人工经验和静态模板，难以充分融合患者的电子病历、医学影像与康复监测数据等多模态信息，缺乏对关键恢复阶段、行为风险因子及路径执行反馈的动态感知与智能响应能力，导致护理路径适应性差、更新周期长、策略迁移难。
2、近年来，图神经网络与语义建模技术在医学知识图谱、智能推荐与路径生成等场景中展现出显著优势，但在骨科护理路径动态规划与跨患者策略优化中的融合与实用化仍存在空白。同时，如何将路径执行过程中的反馈数据进行结构化建模，进而反哺路径生成模型以实现自适应优化，也是传统护理系统难以解决的关键问题。因此，亟需一种融合语义结构建模、路径评分反馈与策略迁移机制的创新型技术方法，以实现护理辅助方案的智能化生成与持续进化。
技术实现思路
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【技术保护点】
1.一种面向骨科患者的护理辅助方案的生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取患者的电子病历数据、医学影像数据与康复监测数据，进行格式统一与噪声剔除处理，生成嵌套结构后构建数据语义结构体，形成初始图谱节点集的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述数据语义结构体进行图神经网络建模与时序状态建模，提取关键恢复阶段与行为风险因子后构建康复状态标签图，并进行语义分类与多维标签赋值，形成结构化标签集的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述康复状...
【技术特征摘要】
1.一种面向骨科患者的护理辅助方案的生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取患者的电子病历数据、医学影像数据与康复监测数据，进行格式统一与噪声剔除处理，生成嵌套结构后构建数据语义结构体，形成初始图谱节点集的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述数据语义结构体进行图神经网络建模与时序状态建模，提取关键恢复阶段与行为风险因子后构建康复状态标签图，并进行语义分类与多维标签赋值，形成结构化标签集的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述康复状态标签图与结构化标签集，进行与护理目标知识库的语义匹配与康复限制条件提取的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述筛选并编码...
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