申请/专利权人：深圳市尼罗河移动互联科技有限公司

申请日：2023-12-25

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117457147B

主分类号：G16H20/10

分类号：G16H20/10;G16H50/20;G16H50/70;G06N3/0464;G06F18/2135;G06F18/23213;G06F18/2415;G06F18/243

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2024.02.13#实质审查的生效;2024.01.26#公开

摘要：本发明涉及医疗数据分析技术领域，具体为康复患者个性化护理计划方法及系统，包括以下步骤：基于实时监护设备数据和电子健康记录，采用时间序列分析算法和滑动窗口技术进行实时数据流挖掘，进行健康状况动态监测，生成实时健康状况报告。本发明中，结合实时监护设备数据和电子健康记录，利用时间序列分析和滑动窗口技术，捕捉健康状态的变化，提高监测的实时性和准确性，在线逻辑回归算法实现健康模型的实时更新，提升灵活性和适应性，结合聚类异常检测技术、卷积神经网络和关联规则挖掘算法，分析风险评估和病情，利用贝叶斯网络和数据驱动的决策支持技术，结合强化学习算法，优化治疗方案，实现康复计划的个性化和精准化。

主权项：1.康复患者个性化护理计划方法，其特征在于，包括以下步骤：基于实时监护设备数据和电子健康记录，采用时间序列分析算法和滑动窗口技术进行实时数据流挖掘，进行健康状况动态监测，生成实时健康状况报告；基于所述实时健康状况报告，采用在线逻辑回归算法，进行健康模型实时更新，生成更新后的健康模型；基于所述更新后的健康模型，采用基于聚类的异常检测技术，进行早期风险评估，生成潜在风险预警；基于所述潜在风险预警和患者历史医疗记录，采用卷积神经网络和关联规则挖掘算法，进行病情特征关联探索，生成综合病情分析报告；基于所述综合病情分析报告，采用逻辑回归和决策树，进行风险评估，生成个性化风险评估图；基于所述个性化风险评估图和最新临床指南，采用贝叶斯网络和数据驱动的决策支持技术，进行治疗方案优化，生成定制化治疗方案；基于所述定制化治疗方案和持续健康监测数据，采用强化学习算法，进行治疗方案迭代优化，生成个性化康复计划；所述实时健康状况报告包括心率变化、血压波动、体温趋势，所述更新后的健康模型包括疾病趋势预测、健康风险评分，所述潜在风险预警包括异常心律、血压突变警示，所述综合病情分析报告包括病理特征描述、并发症风险分析，所述个性化风险评估图包括遗传易感性评估、生活方式影响分析，所述定制化治疗方案包括药物组合选择、治疗周期设定，所述个性化康复计划包括活动安排调整、健康监测计划更新。

全文数据：

权利要求：

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