申请/专利权人：凝动万生医疗科技(武汉)有限公司

申请日：2024-01-30

公开（公告）日：2024-03-05

公开（公告）号：CN117649941A

主分类号：G16H50/30

分类号：G16H50/30;G06F18/2113;G06F18/23213;G06F18/2323;G06F18/2411;G06F18/243;G06F18/27;G06N20/20;G06N7/08;G16H20/00;G16H50/70;G16H80/00

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.03.05#公开

摘要：本发明涉及健康数据管理技术领域，具体为一种骨科创伤后失血性休克动态早期预警系统，包括数据整合模块、风险预测模块、骨科创伤优化模块、患者分层模块、健康数据挖掘模块、骨伤建议仿真模块、动态跟踪模块、决策支持模块。本发明中，通过结合混沌理论分析方法和时间序列分析，能更准确地识别和预测患者健康风险，在分析生命体征和临床数据的混沌特性方面表现卓越，支持向量机算法提高风险预测的精确度，遗传算法提升康复建议个性化及效果精准度，聚类分析和序列模式挖掘技术使患者分层更为精确，使康复建议有效应对差异化风险等级和患者特征，显著提高康复效果预测的准确性，优化康复建议，加强对患者状况的实时监控。

主权项：1.一种骨科创伤后失血性休克动态早期预警系统，其特征在于，所述系统包括数据整合模块、风险预测模块、骨科创伤优化模块、患者分层模块、健康数据挖掘模块、骨伤建议仿真模块、动态跟踪模块、决策支持模块；所述数据整合模块基于患者健康护理信息，采用混沌理论分析方法，通过时间序列数据重构相空间，揭示生命体征和临床数据的混沌特性，进行模式分析，结合混沌理论分析方法来量化数据的混沌程度，生成综合健康数据；所述风险预测模块基于综合健康数据，采用支持向量机算法对数据进行分析，探测潜在的健康风险，将数据通过核技巧转换为有利于分析的格式，通过特征选择技术筛选关键健康指标，监测生理变化辨识风险模式，生成风险评估结果；所述骨科创伤优化模块基于风险评估结果，采用遗传算法，通过选择康复建议作为下一代的基础，结合差异化建议的优势进行交叉和变异分析风险，对生成的建议进行迭代优化和效果评估，生成优化康复建议；所述患者分层模块基于优化康复建议，采用聚类分析方法，通过运用K-means算法或谱聚类算法对患者数据进行处理，优化风险等级的区分和患者群体的划分，为差异化风险等级的骨科创伤患者提供针对性的失血性休克预防建议，生成患者分层数据；所述健康数据挖掘模块基于患者分层数据，采用序列模式挖掘技术，通过时间序列聚类和序列规则挖掘方法分析健康数据中的潜在模式，识别风险状态因素，生成风险因子分析结果；所述骨伤建议仿真模块基于风险因子分析结果，采用随机森林算法，通过整合多决策树模型模拟骨科创伤后失血性休克风险，并通过结合核技巧和特征选择技术优化模型的预测能力，生成策略仿真结果；所述动态跟踪模块基于策略仿真结果，采用时间序列分析方法，通过ARIMA模型或季节性分解，对骨科创伤后患者的生理参数变化进行动态监测，实时调整风险评估匹配患者状态的变化，生成动态跟踪结果；所述决策支持模块基于动态跟踪结果，采用网络科学理论，分析骨科创伤后复杂生理参数的交互作用，综合优化风险预测模型，并进行关键数据分析，生成风险预警建议。

全文数据：

权利要求：

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