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：2023-12-15

公开（公告）号：CN117238460A

主分类号：G16H40/20

分类号：G16H40/20

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.01.02#实质审查的生效;2023.12.15#公开

摘要：本发明涉及一种基于护理晨交班数据的病情监测方法和系统。方法包括：数据收集，包括获取患者对象的n组晨交班数据，该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；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；数据预处理，对采集的多个第一属性数据进行第一数值降噪预处理得到第二数值；病情监测，将预处理后的数据通过病情监测模型进行病情预测，将获取的多个第二数值带入向量矩阵，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，基于该预测值进行病情衍变预测。上述方案，可以充分利用护理晨交班数据，以更好实现病情监测。

主权项：1.一种基于护理晨交班数据的病情监测方法，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；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；数据预处理，对采集的多个第一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数值的比值作为所述第一数值降噪预处理后的第二数值；病情监测，将预处理后的数据通过病情监测模型进行病情预测，包括：将获取的n组多个第一属性数据中的每一个数据所一一对应的第二数值带入向量矩阵，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，基于该预测值进行病情衍变预测；所述病情衍变预测包括病情恶化、病情未恶化和病情好转。

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病情监测方法和系统

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