申请/专利权人：攀枝花学院

申请日：2024-03-18

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117894422A

主分类号：G16H15/00

分类号：G16H15/00;G16H50/20;G06F16/33;G06F16/36;G06F18/2433;G06F18/213

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明属于数据可视化技术领域，公开了一种基于ICU重症监测的数据可视化方法及系统。所述的方法包括如下步骤：构建重症疾病知识图谱；获取关键临床体征指标集合和关键临床体征异常分析样本集；构建关键临床体征异常分析模型；采集实时重症疾病诊断报告数据和实时ICU重症监测数据；生成实时关键临床体征综合数据；进行关键临床体征异常分析，得到关键临床体征异常分析结果；生成关键指标数据折线图集和警报信息；将关键指标数据折线图集、关键临床体征异常分析结果以及警报信息，进行可视化展示。本发明解决了现有技术存在的人力成本投入大、信息处理速度慢、效率低下、实时性差、数据查看困难以及存在信息孤岛的问题。

主权项：1.一种基于ICU重症监测的数据可视化方法，其特征在于：包括如下步骤：采集重症疾病知识大数据和历史临床体征监测大数据，并根据重症疾病知识大数据，构建重症疾病知识图谱；使用重症疾病知识图谱，对历史临床体征监测大数据进行数据降维和标签添加，得到关键临床体征指标集合和关键临床体征异常分析样本集；根据关键临床体征异常分析样本集，使用深度学习算法，构建关键临床体征异常分析模型；采集当前用户的实时重症疾病诊断报告数据和对应的实时ICU重症监测数据；根据实时重症疾病诊断报告数据和对应的关键临床体征指标集合，对实时ICU重症监测数据进行数据降维，得到实时关键临床体征综合数据；使用关键临床体征异常分析模型，对实时关键临床体征综合数据进行关键临床体征异常分析，得到关键临床体征异常分析结果；根据实时关键临床体征综合数据，生成关键指标数据折线图集，并根据关键临床体征异常分析结果，生成警报信息；将关键指标数据折线图集、关键临床体征异常分析结果以及警报信息，进行可视化展示。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 攀枝花学院 一种基于ICU重症监测的数据可视化方法及系统

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