【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及临床护理，尤其涉及引导治疗，具体为一种妇科肿瘤术后综合护理管理与评估智能系统及方法。
技术介绍
1、在妇科肿瘤治疗领域，肿瘤微波治疗作为一种先进的非侵入性或微创治疗手段，近年来得到了广泛的关注和应用。肿瘤微波治疗，特别是微波消融治疗，是一种利用微波的热效应来达到治疗目的的方法。在妇科领域，已用于子宫肌瘤、宫颈肌瘤等，其原理可以简述为：通过微波产生的热能，使肿瘤组织内部温度快速升高，从而导致肿瘤细胞凝固、坏死，达到减小或消除肿瘤的效果。具体来说，微波消融设备产生的微波能量可以通过特制的针状辐射器（微波天线）直接导入到肿瘤组织内部。微波能量在肿瘤内部转化为热能，使肿瘤组织温度迅速升高到50-100℃，甚至更高。这种高温环境会导致肿瘤细胞内的蛋白质变性、细胞膜破裂、细胞核内的dna和rna等遗传物质受到破坏，从而使肿瘤细胞失去增殖能力，达到治疗目的，具有微无创、保留子宫、保生育、不损伤卵巢功能、住院时间短、痛苦小、恢复快、皮肤不留疤痕等优势，患者接受程度高。
2、肿瘤微波治疗后，由于微波热量的残留效应及组织损伤，患者往往会在术后初期（如1-2天内）经历不同程度的疼痛，不仅影响患者的舒适度，还可能影响其康复进程和心理健康，随着微波治疗后时间的推移，在术后的后期（如2天后）组织周围可能会产生炎症或水肿，不仅增加了患者的痛苦，还可能延长住院时间，影响治疗效果，医护人员需根据疼痛的程度，给予相应的止痛药物或物理治疗，如冷敷、热敷等，以减轻患者的疼痛感；目前，妇科肿瘤微波治疗术后的护理管理与评估，主要依赖于医护人员的经
3、因此，有必要针对现有技术中的不足进行改进，以解决上述问题。
技术实现思路
1、本专利技术克服了现有技术的不足，提供一种妇科肿瘤术后综合护理管理与评估智能系统及方法。
2、为达到上述目的，本专利技术采用的技术方案为：一种妇科肿瘤术后综合护理管理与评估方法，包括以下步骤：
3、s1、收集不同患者在术后不同时期的生理数据和主观数据，并对收集的生理数据进行预处理；
4、s2、基于生理数据和主观数据，建立评估疼痛程度的数学模型；
5、s3、将数学模型集成至评估系统中，接收患者术后初期的实时生理数据，利用数学模型得到实时的疼痛程度值，根据疼痛程度值，评估系统计算并给出冰敷强度的调整建议；
6、s4、评估系统接收患者术后后期的实时生理数据，利用数学模型得到实时的疼痛程度值，根据疼痛程度值，评估系统计算并给出药物量的匹配建议。
7、本专利技术一个较佳实施例中，在所述步骤s1中，包括以下子步骤：
8、s11、收集不同患者在术后初期和后期的生理数据，在收集患者生理数据时，利用疼痛评分量表收集痛感的主观数据；
9、s12、从收集的生理数据中，筛选出与主观数据的疼痛变化高度相关的特征；
10、s13、对收集的生理数据进行清洗、标准化和归一化处理，确保数据的一致性和可比性。
11、本专利技术一个较佳实施例中，在所述步骤s11中，所述初期为术后1-2天，所述后期为术后2天以上；所述生理数据包括：皮肤电导率、肌肉电位变化、心率变异性、血压、呼吸频率和皮肤温度；所述疼痛评分量表为vas或nrs中的一种。
12、本专利技术一个较佳实施例中，在所述步骤s2中，所述数学模型的建立包括以下步骤：
13、s21、对s12步骤筛选的生理数据进行相关度分析；
14、s22、对影响疼痛的生理数据赋予权重；
15、s23、输出用于评估疼痛程度的数学模型。
16、本专利技术一个较佳实施例中，所述生理数据用作建立数学模型的影响因素，对于每个影响因素和疼痛程度计算皮尔逊相关系数：，其中，是第个样本的生理数据值，是与相对应的第个样本的疼痛程度，是生理数据的均值，即，是疼痛程度的均值，即,是样本数量，即观测值的总数；
17、计算每个影响因素的熵值：，其中，，是第个样本在第个影响因素上的取值，表示第个样本在第个影响因素上的比重；
18、反映指标离散程度的差异系数：，结合相关度调整，差异系数是；
19、使用调整后的差异系数计算每个影响因素的权重：；
20、计算权重后，得到对应的数学模型：，是预测疼痛程度，是截距项。
21、本专利技术一个较佳实施例中，在所述步骤s3中，包括以下子步骤：
22、s31、将数学模型封装成独立的模块，定义数学模型与评估系统之间的接口，包括涉及的输入数据格式、输出数据格式、调用方式；
23、s32、将封装好的数学模型模块集成至评估系统中，实现系统与数据源之间的对接，确保系统能够实时获取到需要评估的生理数据；
24、s33、将患者术后初期的实时生理数据输入至评估系统，利用数学模型得到实时的疼痛程度值，评估系统根据疼痛程度值，计算给出冰敷强度的调整建议；
25、冰敷强度：采用分段函数根据预测疼痛程度输出的数值编码，，其中，、、是不同疼痛程度范围的阈值，1、2、3、4是输出的冰敷强度数值编码。
26、本专利技术一个较佳实施例中，在所述步骤s4中，药物量：采用分段函数根据预测疼痛程度输出的数值编码，，、、是不同疼痛程度范围的阈值，1、2、3、4是输出的药物量的数值编码。
27、本专利技术一个较佳实施例中，不同疼痛程度范围的所述阈值根据临床经验、实验数据或专家经验设定的。
28、本专利技术提供一种妇科肿瘤术后综合护理管理与评估方法的智能系统，包括：
29、数据管理模块，用于输入患者的生理数据，并存储患者的基本信息进行分类管理；
30、数据处理模块，用于对收集后的生理数据进行预处理，确保数据的一致性和可比性；
31、数学模型，用于根据生理数据输出预测的疼痛评估数据；
32、评估系统，用于分别在术后初期和后期，根据疼痛评估数据分别输出冰敷强度的调整建议和药物量的匹配建议。
33、本专利技术一个较佳实施例中，将患者的生理数据输入至所述数据管理模块，并存储患者的基本信息进行分类管理，所述数据管理模块将收集的生理数据输入至所述数据处理模块对收集后的生理数据进行预处理，所述数据处理模块将预处理后的生理数据输入至所述数学模型预测疼痛评估数据，所述评估系统通过疼痛评估数据，在术后的初期输出冰敷强度的调整建议，在术后的后期输出药物量的匹配建议。
34、本专利技术解决了
技术介绍
中存在的缺陷，本专利技术具备以下有益效果：
35、（1）本专利技术提供了一种妇科肿瘤术后综合护理管理与评估智能系统及方法，通过捕捉患者的神经活动信号，收集患者反应疼痛感受密切相关的生理数据和主观数据，基于生理数据和主观数据，构建数据管理、数据处理、数学模型和评估系统的闭环护理管理和评估流程，能够根据患者疼痛的实时反馈，对收集到的多源数据进行综合分析，自动识别本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种妇科肿瘤术后综合护理管理与评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种妇科肿瘤术后综合护理管理与评估方法，其特征在于：在所述步骤S1中，包括以下子步骤：
3.根据权利要求2所述的一种妇科肿瘤术后综合护理管理与评估方法，其特征在于：在所述步骤S11中，所述初期为术后1-2天，所述后期为术后2天以上；所述生理数据包括：皮肤电导率、肌肉电位变化、心率变异性、血压、呼吸频率和皮肤温度；所述疼痛评分量表为VAS或NRS中的一种。
4.根据权利要求2所述的一种妇科肿瘤术后综合护理管理与评估方法，其特征在于：在所述步骤S2中，所述数学模型的建立包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种妇科肿瘤术后综合护理管理与评估方法，其特征在于：所述生理数据用作建立数学模型的影响因素，对于每个影响因素和疼痛程度计算皮尔逊相关系数：，其中，是第个样本的生理数据值，是与相对应的第个样本的疼痛程度，是生理数据的均值，即，是疼痛程度的均值，即,是样本数量，即观测值的总数；
6.根据权利要求1所述的一种妇科肿瘤术后综合护理管理
7.根据权利要求6所述的一种妇科肿瘤术后综合护理管理与评估方法，其特征在于：在所述步骤S4中，药物量：采用分段函数根据预测疼痛程度输出的数值编码，，、、是不同疼痛程度范围的阈值，1、2、3、4是输出的药物量的数值编码。
8.根据权利要求7所述的一种妇科肿瘤术后综合护理管理与评估方法，其特征在于：不同疼痛程度范围的所述阈值根据临床经验、实验数据或专家经验设定的。
9.基于权利要求1-8中任一项所述的一种妇科肿瘤术后综合护理管理与评估方法的智能系统，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的一种妇科肿瘤术后综合护理管理与评估方法的智能系统，其特征在于：将患者的生理数据输入至所述数据管理模块，并存储患者的基本信息进行分类管理，所述数据管理模块将收集的生理数据输入至所述数据处理模块对收集后的生理数据进行预处理，所述数据处理模块将预处理后的生理数据输入至所述数学模型预测疼痛评估数据，所述评估系统通过疼痛评估数据，在术后的初期输出冰敷强度的调整建议，在术后的后期输出药物量的匹配建议。
...【技术特征摘要】
1.一种妇科肿瘤术后综合护理管理与评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种妇科肿瘤术后综合护理管理与评估方法，其特征在于：在所述步骤s1中，包括以下子步骤：
3.根据权利要求2所述的一种妇科肿瘤术后综合护理管理与评估方法，其特征在于：在所述步骤s11中，所述初期为术后1-2天，所述后期为术后2天以上；所述生理数据包括：皮肤电导率、肌肉电位变化、心率变异性、血压、呼吸频率和皮肤温度；所述疼痛评分量表为vas或nrs中的一种。
4.根据权利要求2所述的一种妇科肿瘤术后综合护理管理与评估方法，其特征在于：在所述步骤s2中，所述数学模型的建立包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种妇科肿瘤术后综合护理管理与评估方法，其特征在于：所述生理数据用作建立数学模型的影响因素，对于每个影响因素和疼痛程度计算皮尔逊相关系数：，其中，是第个样本的生理数据值，是与相对应的第个样本的疼痛程度，是生理数据的均值，即，是疼痛程度的均值，即,是样本数量，即观测值的总数；
6.根据权利要求1所述的一种妇科肿瘤术后综合护理管理与...
【专利技术属性】
技术研发人员：张丽钰，徐修刚，李健，刘鑫，王冬梅，
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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