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文档简介

于行为风险评分，确定预警等级和预警响应时2实时采集目标患者的生理指标数据和行为特征数据，按照历史时序解析所述特征数据序列中的各个数据，确定所述目标患获取所述目标患者的患者个体信息，将所述患者个体信息在所述预警等级高于预设预警阈值时，根据所述预警响应时限和所述风险表征行为，发送所述任务执行清单至医护终端，并根据所述医护终提取所述数据片段的特征向量，并输入所述特征向量至行为识别模型，基于所述医护配置信息，确定包括科室风险系数、病房拥挤度在所述预警等级高于预设预警阈值时，发送预警提示信息至所述目标患者的用户终3调整所述初始监测设置为备用监测设置，并根据所述备6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述发送所述任务执行清单至医护终更新所述目标患者的当前表征行为和行为变化序列，并根据基于所述护理记录，对所述医护终端的预警响应情况进行统计分根据所述护理改进建议和所述目标患者的患者个体信息基于所述护理质量提升方案，构建包括考核指标、改进目标和时以使得所述智慧病房管理系统执行如权利要求1_7中4[0002]随着医疗信息化的快速发展，智慧病房已成为现代化医院建设的重要组成部5[0013]在上述实施例中，智慧病房管理系统通过获取患者个体6[0019]在上述实施例中，智慧病房管理系统通过提取护理改进建议并生成质量提升方指令以使得该智慧病房管理系统执行如第一方面以及第一方面中任一可能的实现方式描序产品和第四方面提供的计算机存储介质均用于执行本申请实施例所提供的方法。因此，78行为和行为变化序列。9特征提取层对输入的多模态数据进行归一化和特征融合，时序处理层利用LSTM或GRU等循行为和行为变化序列。态输入数据，时序处理层采用LSTM或GRU结构捕捉时序特征，分类层输出行为类型概率分风险提醒和注意事项。[0102]智慧病房管理系统在检测到高风险状态的同时还会启动[0119]本申请实施例中，由于采用了多源数据采集和深度学习模型分析的智能监护方[0122]如图3所示，智慧病房管理系统包括中央处理单元（CentralProce需的各种程序和数据。CPU301、ROM302以及RAM303通过总线304彼此相连。输入/输出解调器等的网络接口卡的通信部分309。通信部分309经由诸如因特网的网络执行通信处

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