【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及孕期监测，尤其涉及一种孕期护理监测系统及平台。
技术介绍
1、孕期监测
是一个专注于利用医学和信息技术来跟踪、监控和管理孕妇健康状态的领域，旨在通过现代化手段提高孕期护理的质量和效率，减少孕期风险，保障母婴安全。孕期监测涵盖广泛的方面，包括胎儿发展监测、母体健康状况监测、营养和生活方式指导和早期风险评估和干预。通过集成高科技传感器、移动设备、云计算和大数据分析等技术，旨在为孕妇提供全面、实时的健康管理方案。
2、其中，孕期护理监测系统是一套集成的技术解决方案，旨在对孕妇和胎儿的健康状况进行全面监测，主要目的是通过早期识别潜在的健康问题，为孕妇提供及时有效的医疗干预，从而减少孕期并发症的风险，确保孕妇及胎儿的健康和安全，旨在通过提供关于营养、运动和日常护理的指导，帮助孕妇维持健康的生活方式，达到促进孕期健康、优化孕产妇护理体验的效果。
3、传统孕期监测技术在实时性、动态预测以及个性化干预方面存在不足，例如，缺乏对健康数据长期趋势和周期性变化的深入分析，使得早期风险识别和预测能力受限，未能充分利用先进的数据分析模型，如隐马尔可夫模型，限制风险评估的动态性和准确性。导致干预措施的延迟和缺乏针对性，进而增加孕期并发症的风险，影响母婴健康，未能及时识别和干预的营养不良或心理压力问题，导致不利的孕期结果，如早产或生长受限，传统系统在提升孕期护理质量、减少孕期风险方面的能力受到明显限制。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而
2、为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案，一种孕期护理监测系统包括：
3、健康指标监测模块，基于孕妇的健康指标，识别实时的健康状态，分析潜在问题和风险，得到实时健康数据；
4、趋势识别与分析模块，基于所述实时健康数据，应用时间序列分析方法，识别和分析健康数据的长期趋势和周期性变化，得到健康趋势分析结果；
5、风险预测与评估模块，基于所述健康趋势分析结果，使用隐马尔可夫模型，对孕期健康的状态进行预测，评估潜在的健康风险，生成风险评估结果；
6、定制护理干预计划模块，基于所述风险评估结果，制定针对孕妇风险和健康状况的干预措施，调整孕妇的饮食、运动和生活习惯，生成定制护理干预建议；
7、健康教育与资源提供模块，基于所述定制护理干预建议，提供关联的健康教育资料和资源，包括营养指导、体育活动指南和心理支持资源，生成健康教育资料；
8、护理效果评价模块，基于所述健康教育资料，评估孕期护理计划的效果，包括健康指标的改善、营养状态和心理健康方面，生成护理效果评价结果。
9、作为本专利技术的进一步方案，所述实时健康数据包括心跳频率、收缩压、舒张压值和空腹血糖水平，所述健康趋势分析结果包括心跳频率、血压变化周期和血糖水平波动模式，所述风险评估结果包括心血管疾病风险等级、妊娠糖尿病概率和高血压发展风险，所述定制护理干预建议包括针对心血管健康的饮食计划、针对妊娠糖尿病预防的运动建议和针对预防高血压的生活习惯调整建议，所述健康教育资料包括心血管健康营养指南、孕期运动安全指导和心理压力管理技巧手册，所述护理效果评价结果包括心跳频率比例、血压控制率和血糖水平情况。
10、作为本专利技术的进一步方案，所述健康指标监测模块包括：
11、状态识别子模块，基于孕妇的健康指标，进行状态监测，通过比较指标变化，识别健康状态变化趋势，并对健康指标进行分类，生成健康状态结果；
12、问题分析子模块，基于所述健康状态结果，分析指标异常，通过关联分析识别异常指标的潜在因素，迭代分析因素影响孕妇健康，生成问题识别结果；
13、风险综合判定子模块，基于所述问题识别结果，分级和标识潜在健康风险，参照孕妇历史健康记录和实时状态，生成实时健康数据。
14、作为本专利技术的进一步方案，所述趋势识别与分析模块包括：
15、趋势提取子模块，基于所述实时健康数据，若数据展示时间序列特性，则进行趋势提取，分离长期趋势和短期波动，生成趋势提取结果；
16、周期性检测子模块，基于所述趋势提取结果，若长期趋势显示周期性特征，则进行周期性检测，识别健康数据中的模式和周期波动，生成周期性检测结果；
17、趋势合成子模块，基于所述周期性检测结果，综合长期趋势和周期性变化，对健康数据的趋势进行分析，提取时间序列数据的特征，生成健康趋势分析结果。
18、作为本专利技术的进一步方案，所述风险预测与评估模块包括：
19、状态预测子模块，基于所述健康趋势分析结果，若数据显示潜在变化趋势，则使用隐马尔可夫模型对孕期健康状态进行预测，生成状态转移预测结果；
20、所述隐马尔可夫模型按照公式：
21、
22、其中，p(q|o,θ)表示给定监控序列o和参数集θ条件下状态序列q的概率，p为概率，q为状态序列，o为监控序列，θ为基于孕期健康特征的调整参数集合，α为孕期进展阶段的调整系数，γ为孕妇健康状况的风险评分，β为目标健康指标的权重系数，w为整体模型的加权因子，λ为观察数据的复杂度调整系数；
23、概率计算子模块，基于所述状态转移预测结果，若状态转移概率超过设定阈值，则计算状态转移的概率，生成状态转移概率结果；
24、风险评估子模块，基于所述状态转移概率结果，综合分析多状态的转移概率，评估孕期健康的风险，参照多状态对孕妇健康造成的影响，生成风险评估结果。
25、作为本专利技术的进一步方案，所述定制护理干预计划模块包括：
26、风险分析子模块，基于所述风险评估结果，进行风险等级分析，确定孕妇面临的关键健康风险，生成风险点识别结果；
27、干预措施制定子模块，基于所述风险点识别结果，包括医疗干预和生活指导，针对识别的风险点制定干预计划，生成干预措施建议；
28、生活习惯调整子模块，基于所述干预措施建议，参照孕妇的实时需求，为孕妇制定饮食、运动和生活习惯调整计划，生成定制护理干预建议。
29、作为本专利技术的进一步方案，所述健康教育与资源提供模块包括：
30、营养指导子模块，基于所述定制护理干预建议，分析孕妇的营养需求，制定营养计划，提供食物选择和营养补充建议，生成营养指导资料；
31、体育活动指导子模块，基于所述营养指导资料，制定孕妇的体育活动建议，提供运动指导和日常活动建议，生成体育活动指导资料；
32、心理支持资源子模块，基于所述体育活动指导资料，整合并提供心理健康资源，包括心理咨询接洽信息、压力管理技巧和孕期情绪调节的方法，生成健康教育资料。
33、作为本专利技术的进一步方案，所述护理效果评价模块包括：
34、健康指标评估子模块，基于所述健康教育资料，记录和比较孕妇护理干预前后的健康指标，包括血压和血糖，分析指标变化，生成健康指标优化结果本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种孕期护理监测系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的孕期护理监测系统，其特征在于，所述实时健康数据包括心跳频率、收缩压、舒张压值和空腹血糖水平，所述健康趋势分析结果包括心跳频率、血压变化周期和血糖水平波动模式，所述风险评估结果包括心血管疾病风险等级、妊娠糖尿病概率和高血压发展风险，所述定制护理干预建议包括针对心血管健康的饮食计划、针对妊娠糖尿病预防的运动建议和针对预防高血压的生活习惯调整建议，所述健康教育资料包括心血管健康营养指南、孕期运动安全指导和心理压力管理技巧手册，所述护理效果评价结果包括心跳频率比例、血压控制率和血糖水平情况。
3.根据权利要求1所述的孕期护理监测系统，其特征在于，所述健康指标监测模块包括：
4.根据权利要求1所述的孕期护理监测系统，其特征在于，所述趋势识别与分析模块包括：
5.根据权利要求1所述的孕期护理监测系统，其特征在于，所述风险预测与评估模块包括：
6.根据权利要求1所述的孕期护理监测系统，其特征在于，所述定制护理干预计划模块包括：
7.根据权利要求1
8.根据权利要求1所述的孕期护理监测系统，其特征在于，所述护理效果评价模块包括：
9.一种孕期护理监测平台，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8任一项所述的孕期护理监测系统。
...【技术特征摘要】
1.一种孕期护理监测系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的孕期护理监测系统，其特征在于，所述实时健康数据包括心跳频率、收缩压、舒张压值和空腹血糖水平，所述健康趋势分析结果包括心跳频率、血压变化周期和血糖水平波动模式，所述风险评估结果包括心血管疾病风险等级、妊娠糖尿病概率和高血压发展风险，所述定制护理干预建议包括针对心血管健康的饮食计划、针对妊娠糖尿病预防的运动建议和针对预防高血压的生活习惯调整建议，所述健康教育资料包括心血管健康营养指南、孕期运动安全指导和心理压力管理技巧手册，所述护理效果评价结果包括心跳频率比例、血压控制率和血糖水平情况。
3.根据权利要求1所述的孕期护理监测系统，其特征在于，所述健康指标监测模块包...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘鑫，李健，刘晓睿，张伟莹，朱丽丽，张丽钰，
申请(专利权)人：长春中医药大学，
类型：发明
国别省市：
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