【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及康复监测，更具体地说，本专利技术涉及一种基于护理数据的患者康复监测方法及系统。
技术介绍
1、传统的患者康复监测通常依赖于传统的主观评价方法和静态监测数据，难以动态、精准地评估患者的康复进展，影响患者的康复效果。尤其是在面对复杂的康复需求和不稳定的康复进展时，护理方案难以快速适应患者的实际情况。此外，现有技术往往忽视了护理数据的时间序列变化和异常数据的干扰影响、无法精确评估患者康复效果的问题。
2、为了解决上述问题，现提供一种技术方案。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供一种基于护理数据的患者康复监测方法及系统以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于护理数据的患者康复监测方法，包括如下步骤：
4、获取患者的护理数据，根据数据来源进行分层分类，提取核心康复指标；
5、对患者的护理数据进行分析，识别患者当前康复阶段，评估当前康复阶段的康复目标与核心康复指标的匹配程度；
6、对护理数据的时间序列变化进行趋势分析，识别异常数据，评估异常数据对康复进程的干扰程度；
7、基于当前康复阶段的康复目标与核心康复指标的匹配程度和异常数据对康复进程的干扰程度，判断患者的康复进展是否符合预期；
8、当患者的康复进展不符合预期，对患者的康复需求变化进行分析，评估当前护理方案对康复进程的帮助效果；
10、在一个优选的实施方式中，获取患者的护理数据，根据数据来源进行分层分类，提取核心康复指标，具体为：
11、采集患者的多源护理数据，建立数据来源与类型对应关系；
12、对分层数据按来源和类型双重分类，生成多维结构；
13、基于数据内容和时序特性，对护理数据进行细分类；
14、定义核心康复指标的判定规则，从分类数据中提取核心康复指标。
15、在一个优选的实施方式中，对患者的护理数据进行分析，识别患者当前康复阶段，评估当前康复阶段的康复目标与核心康复指标的匹配程度，具体为：
16、根据患者护理数据，提取关键康复特征，建立阶段特征集合；
17、基于阶段特征集合，对康复阶段进行识别，标定当前康复阶段；
18、根据当前康复阶段匹配对应康复目标，建立康复目标特征集合；
19、比较核心康复指标与康复目标特征集合的匹配度，量化匹配程度：将所有核心康复指标的匹配得分进行加权平均，得到匹配度系数，表达式为：；其中，为匹配度系数；为核心康复指标的数量；表示匹配得分；表示第个核心康复指标的权重。
20、在一个优选的实施方式中，对护理数据的时间序列变化进行趋势分析，识别异常数据，评估异常数据对康复进程的干扰程度，具体为：
21、采集护理数据的时间序列，获取每个时间点的关键指标值；
22、对护理数据时间序列进行趋势分析，提取数据的变化趋势；
23、识别时间序列中出现的异常变动数据，定义异常数据点；
24、评估异常数据对康复进程的干扰程度：干扰度系数的计算公式为：；其中，为干扰度系数；为时间点的偏差量；为时间点上数据点的标准分数；为时间点的总数。
25、在一个优选的实施方式中，基于当前康复阶段的康复目标与核心康复指标的匹配程度和异常数据对康复进程的干扰程度，判断患者的康复进展是否符合预期，具体为：
26、预设匹配度系数阈值，将匹配度系数与匹配度系数阈值进行比较：
27、当匹配度系数大于或等于匹配度系数阈值时，说明当前康复阶段的康复目标与患者的核心康复指标高度匹配，患者的康复进展符合预期；
28、当匹配度系数小于匹配度系数阈值时，说明当前患者的康复进展没有达到预期；
29、预设干扰度系数阈值，将干扰度系数与干扰度系数阈值进行比较：
30、当干扰度系数大于或等于干扰度系数阈值时，说明异常数据对患者康复进程的干扰程度较高，患者的康复进展没有达到预期；
31、当干扰度系数小于干扰度系数阈值时，说明异常数据对患者康复进程的影响较小，当前患者的康复进展达到预期；
32、当匹配度系数小于匹配度系数阈值，且干扰度系数大于或等于干扰度系数阈值时，判定患者的康复进展不符合预期。
33、在一个优选的实施方式中，当患者的康复进展不符合预期，对患者的康复需求变化进行分析，评估当前护理方案对康复进程的帮助效果，具体为：
34、收集患者多阶段康复数据，分析康复数据，识别需求变化趋势和潜在影响因素；
35、评估护理方案对患者康复需求的契合度及效果贡献率：定义效果贡献率系数，用于评估护理方案对康复进程的帮助效果，其表达式为：；其中，为效果贡献率系数；为整个康复周期的康复阶段总数；为契合度系数。
36、在一个优选的实施方式中，将当前康复阶段的康复目标与核心康复指标的匹配程度、异常数据对康复进程的干扰程度以及当前护理方案对康复进程的帮助效果进行综合分析，具体为：
37、将当前康复阶段的康复目标与核心康复指标的匹配程度对应的匹配度系数、异常数据对康复进程的干扰程度对应的干扰度系数以及当前护理方案对康复进程的帮助效果对应的效果贡献率系数进行归一化，将归一化处理后得到的匹配度系数、干扰度系数以及效果贡献率系数进行计算，得到患者康复效果系数，计算公式为：；其中，为患者康复效果系数；为效果贡献率系数；为匹配度系数；为干扰度系数；、、分别为匹配度系数、效果贡献率系数以及干扰度系数的权重因子。
38、在一个优选的实施方式中，根据计算得到的患者康复效果系数评估患者康复效果，并判断当前护理方案是否需要调整，具体为：
39、预设患者康复效果系数阈值，将患者康复效果系数与患者康复效果系数阈值进行比较：
40、当患者康复效果系数大于或等于患者康复效果系数阈值时，说明此时患者康复效果较好，不需要调整当前护理方案；
41、当患者康复效果系数小于患者康复效果系数阈值时，说明此时患者康复效果较差，需要调整当前护理方案。
42、另一方面，本专利技术提供一种基于护理数据的患者康复监测系统，包括数据分类模块、康复阶段识别模块、异常识别模块、康复进展判断模块、帮助效果评估模块以及康复效果评估模块；
43、数据分类模块，用于获取患者的护理数据，根据数据来源进行分层分类，提取核心康复指标；
44、康复阶段识别模块，用于对患者的护理数据进行分析，识别患者当前康复阶段，评估当前康复阶段的康复目标与核心康复指标的匹配程度；
45、异常识别模块，用于对护理数据的时本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于护理数据的患者康复监测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于护理数据的患者康复监测方法，其特征在于，获取患者的护理数据，根据数据来源进行分层分类，提取核心康复指标，具体为：
3.根据权利要求2所述的一种基于护理数据的患者康复监测方法，其特征在于，对患者的护理数据进行分析，识别患者当前康复阶段，评估当前康复阶段的康复目标与核心康复指标的匹配程度，具体为：
4.根据权利要求3所述的一种基于护理数据的患者康复监测方法，其特征在于，对护理数据的时间序列变化进行趋势分析，识别异常数据，评估异常数据对康复进程的干扰程度，具体为：
5.根据权利要求4所述的一种基于护理数据的患者康复监测方法，其特征在于，基于当前康复阶段的康复目标与核心康复指标的匹配程度和异常数据对康复进程的干扰程度，判断患者的康复进展是否符合预期，具体为：
6.根据权利要求5所述的一种基于护理数据的患者康复监测方法，其特征在于，当患者的康复进展不符合预期，对患者的康复需求变化进行分析，评估当前护理方案对康复进程的帮助效果，具体为
7.根据权利要求6所述的一种基于护理数据的患者康复监测方法，其特征在于，将当前康复阶段的康复目标与核心康复指标的匹配程度、异常数据对康复进程的干扰程度以及当前护理方案对康复进程的帮助效果进行综合分析，具体为：
8.根据权利要求7所述的一种基于护理数据的患者康复监测方法，其特征在于，根据计算得到的患者康复效果系数评估患者康复效果，并判断当前护理方案是否需要调整，具体为：
9.一种基于护理数据的患者康复监测系统，用于实现权利要求1-8任一项所述的一种基于护理数据的患者康复监测方法，其特征在于，包括数据分类模块、康复阶段识别模块、异常识别模块、康复进展判断模块、帮助效果评估模块以及康复效果评估模块；
...【技术特征摘要】
1.一种基于护理数据的患者康复监测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于护理数据的患者康复监测方法，其特征在于，获取患者的护理数据，根据数据来源进行分层分类，提取核心康复指标，具体为：
3.根据权利要求2所述的一种基于护理数据的患者康复监测方法，其特征在于，对患者的护理数据进行分析，识别患者当前康复阶段，评估当前康复阶段的康复目标与核心康复指标的匹配程度，具体为：
4.根据权利要求3所述的一种基于护理数据的患者康复监测方法，其特征在于，对护理数据的时间序列变化进行趋势分析，识别异常数据，评估异常数据对康复进程的干扰程度，具体为：
5.根据权利要求4所述的一种基于护理数据的患者康复监测方法，其特征在于，基于当前康复阶段的康复目标与核心康复指标的匹配程度和异常数据对康复进程的干扰程度，判断患者的康复进展是否符合预期，具体为：
【专利技术属性】
技术研发人员：杜健，陈航宇，宋金玲，郑小立，刘芳，
申请(专利权)人：长春中医药大学附属第三临床医院，
类型：发明
国别省市：
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