【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及智能護理，特別是乳腺癌術后患者智能護理系統及方法。
技術介紹
1、隨著醫療健康管理技術的快速發展，智能化技術在疾病康復及健康管理領域的應用逐漸獲得廣泛關注。乳腺癌作為女性群體中發病率較高的惡性腫瘤之一，其術后康復管理尤為重要。近年來，隨著人工智能技術、物聯網技術以及可穿戴設備的不斷進步，智能護理方法在術后患者管理中的應用逐步興起。
2、然而，現有技術在乳腺癌術后護理方面仍存在一定的局限性。首先，現有的智能護理技術多依賴于單一的監測手段或數據來源，缺乏多維度、多角度的綜合監控。對于乳腺癌術后患者而言，淋巴水腫的發生和恢復過程中，除了生理數據外，運動狀態、生活習慣等因素同樣影響康復效果，但目前的技術尚未有效地將這些因素納入到智能護理系統中。其次，現有基于智能設備的康復計劃大多為固定方案，缺乏針對個體差異的動態調整能力。由于每個患者的術后恢復情況不同，標準化的護理計劃無法靈活適應患者的個性化需求，導致康復效果的差異。
技術實現思路
1、鑒于上述
技術介紹
中存在的問題，提出了本專利技術乳腺癌術后患者智能護理系統及方法。
2、因此，本專利技術所要解決的問題在于如何將多維度的患者數據與機器學習算法結合，并針對患者的實際情況進行個性化的動態調整。
3、為解決上述技術問題，本專利技術提供如下技術方案：
4、第一方面，本專利技術提供了乳腺癌術后患者智能護理方法，其包括：通過智能穿戴設備采集患者的術后生理數據，并將采集到的實時數據上傳至云平臺
5、作為本專利技術所述乳腺癌術后患者智能護理方法的一種優選方案，其中：基于所述患者的術后生理數據，通過機器學習算法構建淋巴水腫早期預測模型包括以下步驟：從云平臺數據中提取關鍵特征，并進行標準化處理；將標準化處理后的特征數據作為輸入變量，結合患者的個體特征構建多維度數據關聯模型，并輸出一個多維度特征向量，其中，為特征向量中的特征數量；計算每個特征的關聯度；基于多維度數據關聯模型，構建淋巴水腫早期預測模型。
6、作為本專利技術所述乳腺癌術后患者智能護理方法的一種優選方案，其中：所述每個特征的關聯度的計算公式如下：
7、；
8、其中，為多維度數據關聯模型的預測輸出，為對應特征的權重。
9、作為本專利技術所述乳腺癌術后患者智能護理方法的一種優選方案，其中：所述淋巴水腫早期預測模型的構建包括：通過邏輯回歸模型對預測值進行計算，生成淋巴水腫的發生概率：
10、；
11、使用滑動窗口算法動態更新模型，確保使用最新的生理數據進行預測：
12、；
13、其中，為時刻t的預測概率。
14、作為本專利技術所述乳腺癌術后患者智能護理方法的一種優選方案，其中：所述根據早期預測結果，生成個性化的智能護理計劃包括以下步驟：根據淋巴水腫的預測概率生成智能護理計劃；根據實時反饋數據調整護理干預強度與類型。
15、作為本專利技術所述乳腺癌術后患者智能護理方法的一種優選方案，其中：所述根據實時反饋數據調整護理干預強度與類型包括以下內容：設實時采集到的腫脹變化為和疼痛指數為，則調整護理干預強度，通過以下公式進行更新：
16、；
17、其中，為調整后的護理干預強度，為當前護理干預強度，為當前時刻腫脹變化量，和為調整因子，通過臨床數據學習得出；根據患者反饋的實時數據，對護理干預類型進行動態調整。
18、作為本專利技術所述乳腺癌術后患者智能護理方法的一種優選方案，其中：所述進行個性化護理干預計劃的持續監控與優化包括以下內容：每個護理干預方案執行后，通過綜合評估反饋數據和患者的自我報告評估護理干預效果，得到護理干預效果評分：
19、；
20、其中，和為評估系數，為護理干預后的腫脹變化量，為疼痛指數變化量；為護理干預效果評分，其中，正值為效果良好，負值為效果差。
21、第二方面，本專利技術提供了乳腺癌術后患者智能護理系統，其包括：數據采集模塊，用于通過智能穿戴設備采集患者的術后生理數據，并將采集到的實時數據上傳至云平臺；數據分析模塊，用于基于所述患者的術后生理數據，通過機器學習算法構建淋巴水腫早期預測模型，預測淋巴水腫的發生概率；智能護理計劃生成模塊，用于根據早期預測結果，生成個性化的智能護理計劃；康復進度監測模塊，用于持續監測患者的生理數據，并與智能護理計劃進行比對，獲得實時康復進度報告。
22、第三方面，本專利技術提供了一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其中：所述計算機程序指令被處理器執行時實現如本專利技術第一方面所述的乳腺癌術后患者智能護理方法的步驟。
23、第四方面，本專利技術提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其中：所述計算機程序指令被處理器執行時實現如本專利技術第一方面所述的乳腺癌術后患者智能護理方法的步驟。
24、本專利技術有益效果為：本專利技術通過整合多種傳感器數據，采用先進的機器學習算法進行淋巴水腫的早期預測，并在此基礎上生成個性化的智能護理計劃，能夠實時監控患者的康復狀態，并根據進度動態調整護理方案。本專利技術不僅能夠根據全面的生理數據和運動數據對患者的康復進度進行實時評估，還能通過數據反饋對護理計劃進行智能化的個性化優化，大大提高了術后護理的精準性和效果。
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1.乳腺癌術后患者智能護理方法，其特征在于：包括：
2.如權利要求1所述的乳腺癌術后患者智能護理方法，其特征在于：基于所述患者的術后生理數據，通過機器學習算法構建淋巴水腫早期預測模型包括以下步驟：
3.如權利要求2所述的乳腺癌術后患者智能護理方法，其特征在于：所述每個特征的關聯度的計算公式如下：
4.如權利要求3所述的乳腺癌術后患者智能護理方法，其特征在于：所述淋巴水腫早期預測模型的構建包括：
5.如權利要求4所述的乳腺癌術后患者智能護理方法，其特征在于：所述根據早期預測結果，生成個性化的智能護理計劃包括以下步驟：
6.如權利要求5所述的乳腺癌術后患者智能護理方法，其特征在于：所述根據實時反饋數據調整護理干預強度與類型包括以下內容：
7.如權利要求6所述的乳腺癌術后患者智能護理方法，其特征在于：所述進行個性化護理干預計劃的持續監控與優化包括以下內容：
8.乳腺癌術后患者智能護理系統，基于權利要求1~7任一所述的乳腺癌術后患者智能護理方法，其特征在于：還包括：
9.一種計算機設備，包括存
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于：所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1~7任一所述的乳腺癌術后患者智能護理方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.乳腺癌術后患者智能護理方法，其特征在于：包括：
2.如權利要求1所述的乳腺癌術后患者智能護理方法，其特征在于：基于所述患者的術后生理數據，通過機器學習算法構建淋巴水腫早期預測模型包括以下步驟：
3.如權利要求2所述的乳腺癌術后患者智能護理方法，其特征在于：所述每個特征的關聯度的計算公式如下：
4.如權利要求3所述的乳腺癌術后患者智能護理方法，其特征在于：所述淋巴水腫早期預測模型的構建包括：
5.如權利要求4所述的乳腺癌術后患者智能護理方法，其特征在于：所述根據早期預測結果，生成個性化的智能護理計劃包括以下步驟：
6.如權利要求5所述的乳腺癌術后患者智能護理方法，其特征在于：所述根據實...
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