CN119423712A 一种医疗器械相关性压力性损伤预测预警方法及系统 （东莞市厚街医院）_第1页
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一种医疗器械相关性压力性损伤预测预警医疗器械相关性压力性损伤预测预警方法及系患者与医疗器械接触的关键区域并采集关键区进行数据融合、特征提取以及模型构建三个过2性判别分析LDA算法自动识别并提取出反映患者生理状态、医疗器械使用情况及环境因素构建MDRPIs风险预测模型_卷积神经网络CNN结合循环神经网络RNN的混合模H(t)3采用卷积神经网络CNN结合循环神经网络RNN的混合模型结构，CNN有效提取数据的空间特9.实现权利要求1一8任一所述的一种医疗器械相关性压力性损伤预测预警方法的系4MDRPIs预测不准确以及不能及时反馈异常的[0008](3)数据分析：对预处理后的数据进行数据融合、特征提取以及模型构建三个过用线性判别分析LDA算法自动识别并提取出反映患者生理状态、医疗器械使用情况及环境学习，构建MDRPIs风险预测模型一卷积神经网络CNN结合循环神经网络RNN的混合模型结5[0021](4)对s:s,进行奇异值分解，得到奇异值λi及其对应的特征向量wi,i＝1,2,.析LDA算法自动识别并提取出反映患者生理状态、医疗器械使用情况及环境因素三个维度特征数据，在提取到特征数据后，利用深度学习模型对特征数据进行融合与学习，构建6解情况并采取相应的处理措施；所述智能反馈与优化模块过记录每次预警及后续处理情[0031](1)本发明通过多源数据融合与MDRPIs风险预测模型-卷积神经网络CNN结合循[0043](3)数据分析：对预处理后的数据进行数据融合、特征提取以及模型构建三个过7用线性判别分析LDA算法自动识别并提取出反映患者生理状态、医疗器械使用情况及环境ωMF(t)以及医疗器械使用数据中提取与风险类i:8[0066]闭环反馈机制：每次预警及后续处理情况都会被系统自动记录并存储在数据库[0069]强化学习算法使用策略梯度算法：策略梯度算法是一种基于策略的强化学习方标是通过最大化累积奖励的期望来更新策略参数θ,使得智能反馈与优化系统能够学习到我们需要计算J(θ)关于θ的梯度，并沿着梯度方向更新θ。梯度可以通过以下公式估计：9其中，N是采样轨迹的数量；是状态一动作值函数一部分。通过不断地让预测模型与真实数据进行交互(即进行预测并接收真实结果的反采集模块采用多传感器网络，覆盖患者与医疗器械接触的关键区域并采集关键区域数据，型卷

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