申请/专利权人：珠海行知生物科技有限公司

申请日：2024-03-19

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117912709A

主分类号：G16H50/70

分类号：G16H50/70;G06N3/006;G06N3/126;G06N5/01;G16H50/30;G16H70/20;G16H80/00

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.19#公开

摘要：本发明涉及呼吸治疗技术领域，具体为智能呼吸疗法推荐系统及方法，系统包括疾病网络分析模块、群体智能优化模块、参数优化计算模块、数据稀疏编码模块、泛函效果评估模块、治疗方案调整模块、实时监控与反馈模块；本发明中，通过疾病网络分析模块，能够深入理解和分析疾病间的复杂互动模式，通过实时监控与反馈模块，提供了快速响应的治疗调整能力，同时系统利用群体智能优化技术，有效地从大量患者数据中提炼最佳治疗方案，通过参数优化计算模块，系统能够进行治疗参数的深度优化和个性化调整，更好地满足具有个性化需求的患者，通过泛函效果评估模块，医生和患者能够获得关于治疗效果的全面信息，包括持续时间、稳定性和患者健康改善的趋势。

主权项：1.智能呼吸疗法推荐系统，其特征在于：所述系统包括疾病网络分析模块、群体智能优化模块、参数优化计算模块、数据稀疏编码模块、泛函效果评估模块、治疗方案调整模块、实时监控与反馈模块；所述疾病网络分析模块基于疾病和症状数据，采用社会网络分析和图论算法，通过节点关联度量和路径分析技术，进行疾病关联性的评估，并构建疾病间互动模式，生成疾病关联网络；所述群体智能优化模块基于疾病关联网络，采用粒子群优化和蚁群优化算法，通过速度－位置更新规则和信息素更新和路径选择策略，进行全局搜索，并选定治疗方案，生成优化治疗方案；所述参数优化计算模块基于优化治疗方案，采用遗传算法，通过染色体选择、交叉和变异过程，进行参数优化演化，调整治疗方案中的参数，并匹配个体患者需求，生成优化的参数配置；所述数据稀疏编码模块基于优化的参数配置，采用主成分分析和非负矩阵分解，通过特征值分解技术和迭代近似技术，进行呼吸治疗数据的压缩和特征提取，生成压缩数据集合；所述泛函效果评估模块基于压缩数据集合，采用时间序列分析和泛函数据分析方法，通过趋势成分提取技术和函数空间映射技术，进行治疗效果趋势分析和功能性评估，生成治疗效果分析结果；所述泛函效果评估模块包括疗效时间分析子模块、趋势探索子模块、治疗持续性评价子模块；所述疗效时间分析子模块基于压缩数据集合，采用自回归移动平均模型，通过ARIMA模型的时间序列预测和分析技术，评估治疗效果的时间变化，揭示治疗效果在多时间点的波动和变化趋势，生成时间效果分析结果；所述趋势探索子模块基于时间效果分析结果，采用泛函数据分析方法，通过基于核方法的平滑技术和函数主成分分析，对数据进行平滑处理和主成分提取，并探究治疗效果的趋势，识别和理解治疗效果的持续性和存在的影响，生成趋势分析结果；所述治疗持续性评价子模块基于趋势分析结果，采用方差分析法，通过单因素ANOVA和多因素方差分析，比较多治疗方案的效果差异和稳定性，并评估治疗方案的持续性和稳定性，生成治疗效果分析结果；所述治疗方案调整模块基于优化的参数配置和治疗效果分析结果，采用动态规划算法和决策树算法，通过子结构分析和节点划分和树形结构构建技术，进行治疗方案优化和适应性调整，生成自适应治疗计划；所述治疗方案调整模块包括治疗策略微调子模块、健康状态分析子模块、方案动态更新子模块；所述治疗策略微调子模块基于优化的参数配置和治疗效果分析结果，采用局部搜索算法，通过爬山算法的逐步改进和优化过程，在当前解的邻域内进行方案搜索，并对治疗方案进行调整，生成调整后的治疗策略；所述健康状态分析子模块基于调整后的治疗策略，采用健康评估模型，通过基于逻辑回归和支持向量机算法的预测模型，运用统计和机器学习技术对患者健康数据进行分析，评估患者的当前健康状况，并反映患者的健康变化和需求，生成健康状态分析结果；所述方案动态更新子模块基于健康状态分析结果，采用动态规划算法和决策树分析，通过贝尔曼方程基础的动态规划和随机森林决策树、梯度提升决策树，利用动态规划的序列决策能力和决策树的分类及预测能力，根据患者当前健康状态动态调整治疗方案，生成自适应治疗计划；所述实时监控与反馈模块基于自适应治疗计划，采用实时数据分析技术和反馈机制，通过流数据处理技术和动态响应和调整策略，并进行治疗效果的持续优化，生成治疗优化反馈。

全文数据：

权利要求：

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