【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及临床护理安全隐患分析，具体为一种神经内科临床护理安全隐患分析方法及装置。
技术介绍
1、近年来，随着医学技术的发展，神经内科的临床护理工作逐渐向数字化、智能化方向发展。智能化护理方案的提出为提高护理效率和安全性提供了新的思路。通过多维度数据采集、分析与处理，结合先进的算法技术（如卡尔曼滤波、卷积神经网络等），医护人员能够更加精准地评估患者的健康状态、识别潜在的安全隐患，并及时进行干预。数据采集包括病人的生理数据（如血糖、血压、体温、心率等）和行为数据（如运动能力、语言能力等），这些数据为神经内科的个性化护理提供了基础支持。近年来，许多研究开始注重如何通过综合数据分析，提升护理方案的个性化和精准度，智能化技术也逐渐渗透到护理工作的方方面面。
2、然而，尽管现有的神经内科护理方法能够进行生理数据监控和评估，现有技术在数据分析处理、健康风险评估和个性化护理方案生成方面仍存在一些不足之处。首先，现有系统在处理多源数据时缺乏有效的数据融合方法，许多系统只能单纯依赖某一项数据或指标进行评估，无法全面考虑患者的健康状况及其潜在风险。其次，传统的健康评估方法大多依赖手动输入和简单的阈值判断，缺乏动态实时性和智能化。尽管有一些系统尝试引入机器学习算法进行健康评估，但许多方法仅仅关注生理数据的处理，忽视了患者行为、环境因素等多维度信息的结合和分析。此外，现有技术在隐患评估和护理方案生成方面的能力也相对有限，多数系统无法自动生成个性化的护理方案或提供实时的护理建议，导致医护人员的决策依然依赖于传统的人工经验和手动操作。因此，
技术实现思路
1、鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术解决的技术问题是：现有的神经内科临床护理方法存在数据采集与分析的多维度融合不足，无法全面反映患者的健康状态；健康评估和隐患预测过于依赖传统的阈值判断，缺乏智能化和实时动态调整能力，以及如何及时地生成个性化护理方案。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种神经内科临床护理安全隐患分析方法，包括采集患者的生理数据和行为数据，通过加权卡尔曼滤波对多源数据进行预处理，自适应加权卡尔曼滤波根据不同数据源的噪声特性动态调整加权系数；对处理后的数据进行多维度融合，每项数据根据对患者健康的影响程度赋予权重并计算综合健康评分，结合卷积神经网络分析患者的时序生理数据与行为数据，提取长期健康变化趋势与潜在隐患风险；基于综合健康评分，生成个性化的护理方案，并向医护人员提供护理决策支持。
4、作为本专利技术所述的神经内科临床护理安全隐患分析方法的一种优选方案，其中：所述进行病理数据采集包括采集病人的生理数据和行为数据；
5、生理数据包括血糖水平、血压、体温、心率、呼吸频率、心电图；
6、行为数据包括运动能力、语言能力。
7、作为本专利技术所述的神经内科临床护理安全隐患分析方法的一种优选方案，其中：所述通过加权卡尔曼滤波对多源数据进行预处理包括通过预测与校正的方式，去除由于传感器误差和环境噪声引起的波动；
8、对多源采集的生理数据，采用加权卡尔曼滤波进行处理，基于上一时刻的传感器数据估计当前时刻的状态值，并根据当前观测数据和预测值的误差调整状态估计；
9、在加权卡尔曼滤波中，利用各传感器的加权系数对其估计值进行加权，传感器的权重根据信噪比平方与传感器的标准差的比值确定；
10、对多源数据的观测值和预测值的差异应用加权卡尔曼增益进行校正；
11、加权卡尔曼滤波的结果为每个时刻的状态估计值。
12、作为本专利技术所述的神经内科临床护理安全隐患分析方法的一种优选方案，其中：所述对处理后的数据进行多维度融合包括首先将数据标准化为无单位的量级，然后采用加权平均法，每项数据根据对患者健康状况的重要性赋予权重，权重通过临床经验或专家评估得到。
13、作为本专利技术所述的神经内科临床护理安全隐患分析方法的一种优选方案，其中：所述提取长期健康变化趋势与潜在隐患风险包括读取用户历史健康数据，筛选出存在数据异常的数据类型，并设定为关键指标，在预设周期内进行循环检测，实时跟踪患者的关键指标数据，当患者存在关键指标异常，则自动触发警报，提示可能的健康隐患。
14、作为本专利技术所述的神经内科临床护理安全隐患分析方法的一种优选方案，其中：所述提取长期健康变化趋势与潜在隐患风险还包括计算患者的综合健康评分，评分基于患者的生理数据、行为数据和环境数据，且每项数据根据对健康的影响程度赋予权重；
15、计算患者的行为数据对隐患的贡献，行为数据包括运动能力、语言能力等，并根据权重系数加权计算；
16、对健康评分、行为数据贡献和环境数据影响进行加权求和，得到加权综合值；
17、使用激活函数对加权综合值进行非线性变换，得出最终的隐患风险评分，表示患者在当前状态下的潜在安全隐患；
18、权重系数通过临床数据或专家评估确定，隐患风险评分反映综合健康状态对患者潜在风险的评估结果。
19、作为本专利技术所述的神经内科临床护理安全隐患分析方法的一种优选方案，其中：所述生成个性化的护理方案包括基于健康评分和隐患风险评分，确定护理决策分值，自动生成个性化的护理方案，护理决策分值是个性化护理方案生成的依据，根据患者的健康评分和隐患风险评分。
20、一种采用如上所述的神经内科临床护理安全隐患分析方法的装置，包括数据采集模块，评估模块，决策模块。所述数据采集模块用于采集患者的生理数据和行为数据，通过加权卡尔曼滤波对多源数据进行预处理，自适应加权卡尔曼滤波根据不同数据源的噪声特性动态调整加权系数。所述评估模块用于对处理后的数据进行多维度融合，每项数据根据对患者健康的影响程度赋予权重并计算综合健康评分，结合卷积神经网络分析患者的时序生理数据与行为数据，提取长期健康变化趋势与潜在隐患风险。所述决策模块用于基于综合健康评分，生成个性化的护理方案，并向医护人员提供护理决策支持。
21、一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序是实现神经内科临床护理安全隐患分析方法的步骤。
22、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现神经内科临床护理安全隐患分析方法的步骤。
23、本专利技术的有益效果：本专利技术提供的神经内科临床护理安全隐患分析方法通过结合生理数据和行为数据，利用加权卡尔曼滤波和卷积神经网络（cnn）进行多维数据融合，提高了患者健康评估的准确性，减少了噪声和误差，确保了数据的一致性与可靠性。通过深度学习模型能够实时评估患者的隐患风险，系统根据患者的健康评分和隐患风险评分动态调整护理方案，确保及时采取干预措施，最大程度减少了潜在健康隐患。本专利技术在可靠性、及时性以及数据一致性方面都取得更加良本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种神经内科临床护理安全隐患分析方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的神经内科临床护理安全隐患分析方法，其特征在于：所述采集患者的生理数据和行为数据包括实时采集病人的生理数据和行为数据；
3.如权利要求2所述的神经内科临床护理安全隐患分析方法，其特征在于：所述通过加权卡尔曼滤波对多源数据进行预处理包括通过预测与校正的方式，去除由于传感器误差和环境噪声引起的波动；
4.如权利要求3所述的神经内科临床护理安全隐患分析方法，其特征在于：所述对处理后的数据进行多维度融合包括首先将数据标准化为无单位的量级，然后采用加权平均法，每项数据根据对患者健康状况的重要性赋予权重，权重通过临床经验或专家评估得到。
5.如权利要求4所述的神经内科临床护理安全隐患分析方法，其特征在于：所述提取长期健康变化趋势与潜在隐患风险包括读取用户历史健康数据，筛选出存在数据异常的数据类型，并设定为关键指标，在预设周期内进行循环检测，实时跟踪患者的关键指标数据，当患者存在关键指标异常，则自动触发警报，提示可能的健康隐患。
6.如权利要求5所述的神
7.如权利要求6所述的神经内科临床护理安全隐患分析方法，其特征在于：所述生成个性化的护理方案包括基于健康评分和隐患风险评分，确定护理决策分值，自动生成个性化的护理方案，护理决策分值是个性化护理方案生成的依据，根据患者的健康评分和隐患风险评分。
8.一种采用如权利要求1~7任一所述的神经内科临床护理安全隐患分析方法的装置，其特征在于：包括数据采集模块，评估模块，决策模块；
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的神经内科临床护理安全隐患分析方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的神经内科临床护理安全隐患分析方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种神经内科临床护理安全隐患分析方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的神经内科临床护理安全隐患分析方法，其特征在于：所述采集患者的生理数据和行为数据包括实时采集病人的生理数据和行为数据；
3.如权利要求2所述的神经内科临床护理安全隐患分析方法，其特征在于：所述通过加权卡尔曼滤波对多源数据进行预处理包括通过预测与校正的方式，去除由于传感器误差和环境噪声引起的波动；
4.如权利要求3所述的神经内科临床护理安全隐患分析方法，其特征在于：所述对处理后的数据进行多维度融合包括首先将数据标准化为无单位的量级，然后采用加权平均法，每项数据根据对患者健康状况的重要性赋予权重，权重通过临床经验或专家评估得到。
5.如权利要求4所述的神经内科临床护理安全隐患分析方法，其特征在于：所述提取长期健康变化趋势与潜在隐患风险包括读取用户历史健康数据，筛选出存在数据异常的数据类型，并设定为关键指标，在预设周期内进行循环检测，实时跟踪患者的关键指标数据，当患者存在关键指标异常，则自动触发警报，提示可能的健康隐患。
6.如权利要...
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