一种基于数据分析的远程医用护理分析系统

技术领域

本发明涉及医疗护理技术领域，更具体地说，本发明涉及一种基于数据分析的远程医用护理分析系统。

背景技术

医疗护理人员作为医疗辅助服务人员的一分子，主要的工作内容是辅助护理，是医疗人力资源的补充力量，一名称职的医疗护理人员不仅仅需要拥有日常的生活照护技能，在必要时候完成患者的体位转换、转运以及病情观察的基本工作，还要对患者进行心理以及健康的照护，医护人员在对患者的照顾过程中会存在诸多潜在问题，因此需要对医护人员的护理水平进行分析评定，从而能够促进医用护理质量的提高和改善。由于对医护水平评价的影响因素较多，现有的医用护理分析系统往往只能单一地对其进行分析，具有不确定性和表面性，难以对护理水平进行准确的判定。

同时，随着护理服务的不断发展和需求的不断增加，远程护理已成为一种重要的护理服务形式。然而，由于护理数据的复杂性和数量庞大，如何快速、准确地处理这些数据成了远程护理中的重要问题。目前市面上已有的远程护理系统大多存在数据处理效率低、数据分析精度不高等问题，因此需要一种新的基于数据分析的远程医用护理分析系统来解决这些问题。为了解决上述问题，现提供一种技术方案。

发明内容

为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种基于数据分析的远程医用护理分析系统，是通过结合护理健康、护理素质和护理管理三个大类数据获取护理健康评估指标，能够多维度、全方面地对医护人员的护理水平进行评估，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于数据分析的远程医用护理分析系统，包括处理器以及与处理器通讯连接的数据采集模块、数据预处理模块、数据存储模块、数据分析模块、护理健康评估模块以及数据展示模块，处理器用于处理来自远程医用护理分析系统的至少一个组件数据，具体包括以下步骤：

数据采集模块：该模块主要用于采集远程护理系统中的各类护理数据，包括病人个人信息、护理记录、健康评估、用药情况及其他数据，保证数据的完整性和准确性。

数据预处理模块：该模块主要对采集的数据进行预处理，包括数据清洗、数据整合、数据去重、数据格式转换，保证数据的可用性和准确性。

数据存储模块：该模块主要用于存储预处理后的数据，采用分布式存储技术，保证数据的安全性和可靠性。

数据分析模块：该模块主要对存储的数据进行分析处理，包括数据预处理、特征选择、模型训练、模型评估、模型应用，提取护理特征和规律，并生成各类分析报告。

数据展示模块：该模块主要用于将分析结果以可视化的形式展示出来，包括图表、报表、文本等，方便护理人员对病人的情况进行判断和决策。

其中：

数据分析模块通过数据预处理模块处理好的护理质量指标、护理素质指标和护理管理指标作为自变量，代入护理健康评估模块中，将三元一次函数作为护理健康评估指标的评估机制，护理健康评估指标的公式为：

;

式中：

作为本发明进一步的技术方案，数据分析模块中，利用护理质量指标与操作规范程度、护理记录完整度和为护理效果良好度相关，护理质量指标的公式为：

；

式中：

作为本发明进一步的技术方案，数据分析模块中，利用护理素质指标与专业技能掌握度和护理满意度，护理质量指标的公式为：

；

式中：

作为本发明进一步的技术方案，数据分析模块中，利用护理管理指标与基础医疗服务评分、情感支持服务评分和生理保健服务评分，护理管理指标的公式为：

；

式中：

在数据分析模块中，本发明采用基于机器学习的算法用于评估病人的疾病发展趋势，能够实现病人护理数据的预处理、特征选择、机器学习算法的训练和评估，以及疾病发展趋势的评估，该系统能够有效提高护理服务的效果和质量，具体步骤如下：

数据预处理：首先，将病人的护理数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值填补、数据归一化等操作。预处理后的数据可以用于机器学习算法的训练和测试。

特征选择：接下来，从预处理后的数据中选择出与疾病发展相关的特征。这些特征可以包括生理参数、实验室检查指标、治疗方案等。特征选择可以采用相关系数、卡方检验、决策树等方法进行。

模型训练：将选择出的特征作为输入，建立一个基于支持向量机的分类模型，用于预测病人的疾病发展趋势。支持向量机是一种广泛应用于机器学习的分类算法，其优点是具有良好的泛化性能和较高的分类准确率。

模型评估：使用交叉验证等方法对训练好的分类模型进行评估，确定最优的模型参数。同时，也可以使用ROC曲线、AUC等指标对模型的性能进行评估。

模型应用：最后，将训练好的分类模型应用于病人的护理数据中，预测其疾病发展趋势。预测结果可以用于指导病人的治疗和康复，提高护理服务的效果和质量。

作为本发明进一步的技术方案，在数据分析模块中，对于给定的训练集，

；其中，/>

；

其中

在支持向量机的训练过程中，需要求解一个凸二次规划问题，即：

；

其中

作为本发明进一步的技术方案，数据采集模块采集的目标人员为年龄区间相同且在三个月内接受过或者正在接受医疗机构护理的病患，目标人员应具有良好认知能力和沟通能力，交流障碍者需有熟悉的照顾者协助调查，将严重器官功能障碍和不能长时间耐受者排除在目标人员之外。

作为本发明进一步的技术方案，数据存储模块使用计算机、存储器和移动设备对数据进行存储和管理。

作为本发明进一步的技术方案，获取护理健康评估指标后，利用护理健康评估指标的数值创建样本集，并获取样本集中的均值和标准差，利用均值和标准差对数据进行标准化，标准化公式为

当

当

本发明一种基于数据分析的远程医用护理分析系统的技术效果和优点：

本发明的数据处理模块采用分布式处理技术，能够快速处理大量的护理数据，提高数据处理效率；数据分析模块采用各种数据分析方法和算法，能够准确地提取护理特征和规律，生成高质量的分析报告；数据展示模块采用可视化技术，将分析结果以图表、报表、文本等形式展示出来，使护理人员能够直观地了解病人的情况；数据存储模块采用分布式存储技术，能够保证数据的安全性和可靠性，避免数据丢失和泄露的风险，本发明能够有效地处理护理数据，提高护理服务的质量和效率，具有广泛的应用前景，在医疗护理领域具有重要的意义。本发明结合护理健康、护理素质和护理管理三个大类数据获取护理健康评估指标，能够多维度、全方面地对医护人员的护理水平进行评估，了解医护人员工作的优劣程度，发现问题及时改进提升护理水平，促进护理科学化、规范化和专业化，检查护理流程中的疏漏状态保证护理服务的质量和效果。

附图说明

图1为本发明一种基于数据分析的远程医用护理分析系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1。本发明一种基于数据分析的远程医用护理分析系统，是通过结合护理健康、护理素质和护理管理三个大类数据获取护理健康评估指标，能够多维度、全方面地对医护人员的护理水平进行评估，了解医护人员工作的优劣程度，发现问题及时改进提升护理水平，促进护理科学化、规范化和专业化，检查护理流程中的疏漏状态保证护理服务的质量和效果，包括处理器以及与处理器通讯连接的数据采集模块、数据预处理模块、数据存储模块、数据分析模块、护理健康评估模块以及数据展示模块，处理器用于处理来自远程医用护理分析系统的至少一个组件数据，具体包括以下步骤：

数据采集模块：该模块主要用于采集远程护理系统中的各类护理数据，包括病人个人信息、护理记录、健康评估、用药情况及其他数据，保证数据的完整性和准确性。

数据预处理模块：该模块主要对采集的数据进行预处理，包括数据清洗、数据整合、数据去重、数据格式转换，保证数据的可用性和准确性。

数据存储模块：该模块主要用于存储预处理后的数据，采用分布式存储技术，保证数据的安全性和可靠性。

数据分析模块：该模块主要对存储的数据进行分析处理，包括数据预处理、特征选择、模型训练、模型评估、模型应用，提取护理特征和规律，并生成各类分析报告。

数据展示模块：该模块主要用于将分析结果以可视化的形式展示出来，包括图表、报表、文本等，方便护理人员对病人的情况进行判断和决策。

在数据分析模块中，本发明采用基于机器学习的算法用于评估病人的疾病发展趋势，能够实现病人护理数据的预处理、特征选择、机器学习算法的训练和评估，以及疾病发展趋势的评估，该系统能够有效提高护理服务的效果和质量，具体步骤如下：

数据预处理：首先，将病人的护理数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值填补、数据归一化等操作。预处理后的数据可以用于机器学习算法的训练和测试。

特征选择：接下来，从预处理后的数据中选择出与疾病发展相关的特征。这些特征可以包括生理参数、实验室检查指标、治疗方案等。特征选择可以采用相关系数、卡方检验、决策树等方法进行。

模型训练：将选择出的特征作为输入，建立一个基于支持向量机的分类模型，用于预测病人的疾病发展趋势。支持向量机是一种广泛应用于机器学习的分类算法，其优点是具有良好的泛化性能和较高的分类准确率。

模型评估：使用交叉验证等方法对训练好的分类模型进行评估，确定最优的模型参数。同时，也可以使用ROC曲线、AUC等指标对模型的性能进行评估。

模型应用：最后，将训练好的分类模型应用于病人的护理数据中，预测其疾病发展趋势。预测结果可以用于指导病人的治疗和康复，提高护理服务的效果和质量。

进一步的，实现该算法的支持向量机的数学公式：对于给定的训练集，

；其中，/>

；

其中

在支持向量机的训练过程中，需要求解一个凸二次规划问题，即：

；

其中

进一步的，在模型训练模块中，本发明提供一种基于决策树的分类模型，用于对患者的疾病状态进行分类和预测。决策树是一种常用的机器学习算法，通过对训练数据的特征进行递归划分，生成一棵树形结构，可以快速地对新的数据进行分类。具体而言，本发明采用基于C4.5算法的决策树分类模型，其步骤如下：

数据准备：将护理数据集划分为训练集和测试集，并对训练集进行特征选择。

特征选择：采用信息增益法对特征进行选择，选择前

决策树生成：使用C4.5算法生成决策树模型。具体而言，首先选择最优特征作为根节点，然后根据该特征的取值对训练集进行划分，生成子节点。接着，对于每个子节点，重复上述步骤，直到达到停止条件（如叶子节点数达到一定阈值）。

决策树剪枝：由于生成的决策树可能存在过拟合问题，需要进行剪枝处理。本发明采用基于代价复杂度的剪枝方法，即计算剪枝前后决策树的误差，选择最小代价的决策树作为最终模型。

模型评估：使用测试集对模型进行评估，计算模型的准确率、精确率、召回率等指标。

通过上述步骤，可以生成一个高精度、泛化能力强的决策树分类模型，用于对患者的疾病状态进行分类和预测。在实施本发明时，还可以根据具体的医疗需求，选择其他的分类算法或优化策略，以提高模型的性能和效果。

进一步的，在特征选择中，特征选择方法为信息增益法，它基于信息论的概念，通过计算特征对分类的贡献来选择最具有代表性的特征。信息增益法的计算公式如下：

其中，

的熵，/>

在实施本发明时，将上述公式应用于护理数据特征的选择。首先，计算每个特征对目标变量的信息增益值，然后按照信息增益值的大小，选择前n个特征作为最终的特征集合。通过这种方法，可以从海量的护理数据特征中选择最有代表性、最相关的特征，以提高预测模型的准确性和泛化能力。

进一步的，在数据展示模块中，本发明提供一种交互式可视化界面，用于展示护理数据的统计信息、趋势分析和异常检测结果，该界面包括以下功能：

数据汇总：对护理数据集进行汇总统计，包括总样本数、平均年龄、男女比例、疾病分布等。

趋势分析：对护理数据集进行时间序列分析，展示不同时间段内的疾病发病率、治疗效果等趋势变化，以便医护人员及时调整治疗方案。

异常检测：通过机器学习算法对护理数据进行异常检测，标记出患者的异常行为或疾病状态，以便医护人员及时干预。

可视化展示：通过交互式可视化图表展示护理数据的统计信息、趋势分析和异常检测结果。具体而言，可以展示折线图、柱状图、饼图等不同类型的图表，方便用户直观地了解数据的分布和变化情况。

本发明中，数据采集模块采集的目标人员为年龄区间相同且在三个月内接受过或者正在接受医疗机构护理的病患，目标人员应具有良好认知能力和沟通能力，交流障碍者需有熟悉的照顾者协助调查，将严重器官功能障碍和不能长时间耐受者排除在目标人员之外，能够得到一组符合准确、完整、简洁等标准的高质量数据，保证该数据能更好地服务于后续数据分析。

本发明中，数据存储模块使用计算机、存储器和移动设备对数据进行存储和管理。

本发明通过操作规范程度、护理记录完整度和护理效果良好度信息数据获取护理质量指标，通过专业技能掌握度和护理满意度信息数据获取护理素质指标，通过基础医疗服务评分、情感支持服务评分和生理保健服务评分获取护理管理指标；

数据分析模块中，利用护理质量指标与操作规范程度、护理记录完整度和护理效果良好度相关，护理质量指标的公式为：

；

式中：

数据分析模块中，利用护理素质指标与专业技能掌握度和护理满意度，护理质量指标的公式为：

；

式中：

数据分析模块中，利用护理管理指标与基础医疗服务评分、情感支持服务评分和生理保健服务评分，护理管理指标的公式为：

；

式中：

处理器可以用于处理来自一种基于数据分析的远程医用护理分析系统的至少一个组件或外部数据源（如云数据中心）的数据和/或信息。在一些实施例中，处理器可以是本地或远程的。例如，处理器可以通过网络从数据存储设备、终端设备和/或数据采集设备中访问信息和/或数据。又例如，处理器可以直接连接到数据存储设备、终端设备和/或数据采集设备，以访问信息和/或数据。在一些实施例中，处理器可以在云平台上实现。

本发明中，联合护理质量指标、护理素质指标和护理管理指标，获取护理健康评估指标后对健康评估指标进行分级评估。

数据分析模块通过数据预处理模块处理好的护理质量指标、护理素质指标和护理管理指标作为自变量，代入护理健康评估模块中，将三元一次函数作为护理健康评估指标的评估机制，护理健康评估指标的公式为：

;

式中：

获取护理健康评估指标后，利用护理健康评估指标的数值创建样本集，并获取样本集中的均值和标准差，利用均值和标准差对数据进行标准化，标准化公式为

当

当

当护理健康评估指标分类为一级的护理评价水平优于护理健康评估指标分类为二级的护理评价水平。

实施例2。本申请还提供另一个数据分析模块，具体的数据处理过程如下：数据清洗：通过数据清洗技术，对护理数据进行筛选、去重、填充、转换等操作，以保证数据的准确性和完整性。

数据预处理：通过数据预处理技术，对护理数据进行标准化、归一化、特征选择等操作，以便于后续的数据分析和挖掘。

数据分析：通过数据分析技术，对护理数据进行统计分析、趋势分析、异常检测等操作，以挖掘数据中的有价值的信息和规律。

数据建模：通过机器学习技术，对护理数据进行建模和预测，以便于对患者的疾病状态和治疗效果进行评估和预测。

数据分析模块可以包括以下功能：

数据清洗功能：根据不同的数据格式和特征，对护理数据进行不同的清洗操作，包括去重、填充、转换等。

数据预处理功能：根据不同的数据特征和分析需求，对护理数据进行标准化、归一化、特征选择等预处理操作，以便于后续的数据分析和挖掘。

统计分析功能：通过统计学方法，对护理数据进行基本统计分析、描述性统计分析等操作，以获得数据的整体特征和分布情况。

趋势分析功能：通过时间序列分析等方法，对护理数据进行趋势分析，以发现数据中的潜在趋势和变化规律。

异常检测功能：通过异常检测算法，对护理数据进行异常检测，标记出患者的异常行为或疾病状态，以便医护人员及时干预。

建模预测功能：通过机器学习算法，对护理数据进行建模和预测，以便于对患者的疾病状态和治疗效果进行评估和预测。

最后：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。