CN117457147B 康复患者个性化护理计划方法及系统 （深圳市尼罗河移动互联科技有限公司）

道六约社区深竹路C1号祥达利创意园A,2014.08.06A,2018.02.02A,2019.06.25A,2019.10.11A,2020.06.30采用时间序列分析算法和滑动窗口技术进行实常检测技术、卷积神经网络和关联规则挖掘算2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，采用强化学习算基于实时监护设备数据，采用数据清洗和格式标准化方法进行数基于所述预处理后的监护设备数据和电子健康记录，采用时间序基于所述趋势分析报告，采用滑动窗口技术对数据进行实时窗基于所述窗口切割分析数据，采用数据融合技术整合多源数据进行基于所述实时健康状况报告，采用特征提取算法识别关键健康指3基于所述关键健康指标，采用在线逻辑回归算法进行健康模型的初基于所述初步健康模型框架，采用机器学习优化技术进行模型所述特征提取算法包括主成分分析、关联规则挖掘，所述在线逻所述K均值聚类算法包括数据分布分析和聚类中心确定，所述孤立森林算法包括随机基于所述潜在风险预警和患者的历史医疗记录，采用卷积神经网络处理所述卷积神经网络包括图像特征识别和模式学习，所述关联规则挖4基于所述综合病情分析报告，采用逻辑回归模型，进行病情风险因基于所述决策树风险分类结果，应用数据融合技术整合多风险信息基于所述综合风险评估数据，应用数据可视化技术转换评估结果所述逻辑回归模型包括特征权重学习和概率输出计算，所述决策树模型包括特征选基于所述个性化风险评估图和最新临床指南，采用贝叶斯网络基于所述贝叶斯网络治疗效果预测结果，应用数据挖掘技术分析历基于所述治疗方案数据挖掘分析结果，应用数据驱动的决策支持技术优化治疗方案，所述贝叶斯网络包括概率节点建立和因果关系建模，所述数据挖掘技术包括模基于所述定制化治疗方案和持续健康监测数据，采用强化学习基于所述初步优化治疗方案，应用时序差分学习性化康复计划；所述强化学习算法具体为代理模型学习和策略梯度方法，所述时序差分学习具体为Q59.康复患者个性化护理计划系统，其特征在于，所述系统应用所述趋势分析模块基于预处理后的监护设备数据，采用时间序列分析进所述健康监测模块基于趋势分析报告，采用滑动窗口技术和数据融合技所述风险评估模块基于实时健康状况报告和患者历史医疗记录，采用卷所述治疗方案优化模块基于个性化风险评估图和最新临床指南，所述康复计划模块基于定制化治疗方案和持续健康监测数据，采用6[0004]传统康复患者护理计划方法在某些方面显得不足。缺乏限制凸显了传统方法在提高患者康复效果和医疗服务质量78[0032]所述K均值聚类算法包括数据分布分析和聚类中心确定，所述孤立森林算法包括9示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限[0112]K均值聚类算法包括数据分布分析和聚类中心确定，孤立森林算法包括随机子采[0114]S302步骤中，应用孤立森林算法对初步聚类结果中的数据进行深度异常点检[0142]X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=治疗方法在类似病例中效果最佳。这样的分析结果有助于了解不同治疗方法的实际效果，[0191]强化学习算法具体为代理模型学习和策略梯度方法，时序差分学习具体为Q学习本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施