申请/专利权人：四川互慧软件有限公司

申请日：2023-09-18

公开（公告）日：2023-11-24

公开（公告）号：CN116936134B

主分类号：G16H80/00

分类号：G16H80/00;G16H40/20;G16H50/70;G06F18/25;G06F18/10;G06F17/18

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.11.24#授权;2023.11.10#实质审查的生效;2023.10.24#公开

摘要：本发明涉及一种基于护理晨交班数据的并发症监测方法和系统。方法包括：收集多个第一属性数据和多个第二属性数据，其中，多个第一属性数据包括体温数据、脉搏数据、呼吸数据和血压数据，多个第二属性数据包括病史数据、与病史数据对应的手术记录和用药信息；对收集的数据进行数据预处理，将预处理后的数据通过并发症监测模型进行并发症预测。一方面，基于护理晨交班采集的实时数据，让数据更具备实时性，另一方面，通过综合最近几次的晨交班数据，可以动态地准确反应并发症的发病趋势，第三方面，通过创新的监测算法更准确地实现并发症的发病监测。因此，可以充分利用护理晨交班数据，以更好实现并发症监测。

主权项：1.一种基于护理晨交班数据的并发症监测方法，其特征在于，包括：数据收集，包括获取患者对象的n组晨交班数据，n≥1，所述n组晨交班数据中的每一组晨交班数据，均基于护理晨交班得到，其中，每一组晨交班数据均包括多个第一属性数据和多个第二属性数据；所述多个第一属性数据包括体温数据、脉搏数据、呼吸数据和血压数据；所述多个第二属性数据包括病史数据、与病史数据对应的手术记录和用药信息；数据预处理，对采集的多个第一属性数据和多个第二属性数据进行第一数值降噪预处理，对于任意第一属性数据，所述第一数值降噪预处理包括：将第一属性数据所对应的n个第一属性数值作为n个第一数值，获取该n个第一数值中的最大值和最小值，将所述最大值和最小值的差值作为第一差值；对于任意一个第一数值，将该第一数值与所述最小值的差值作为第二差值，将该第二差值与所述第一差值的比值作为所述第一属性数据进行第一数值降噪预处理后的第二数值；对于任意第二属性数据，所述第一数值降噪预处理包括：包含的病史设置为1，不包含则设置为0，与该病史相对应的，如果做过手术则设置为1，如果未做过手术则设置为0，如果正在服用某种药物，则该药物对应项设置为1，如果没有，则该药物对应项设置为0；将各个第二属性数据预处理后的数值作为第二属性数据的第二数值；并发症监测，将预处理后的数据通过并发症监测模型进行并发症预测，包括：将获取的n组多个第一属性数据和多个第二属性数据中的每一个数据所一一对应的第二数值代入向量矩阵，与各自对应的权重相乘后进行相加，将相加的和与预测偏置量相加得到预测值，基于该预测值进行相应并发症发病预测，预测值越大则相应并发症的发病可能性越大；所述的基于该预测值进行相应并发症发病预测，包括：将预测值转换为概率值，基于该概率值进行相应并发症发病预测；所述的将预测值转化为概率值，包括：基于公式p=11+exp-y+d，将与预测偏置量相加后的值转化为概率值；其中，p为概率值，exp为自然常数e为底的指数函数，y为计算得到的预测值，d为概率偏置量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 四川互慧软件有限公司 一种基于护理晨交班数据的并发症监测方法和系统

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