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一种基于机器学习的中医康复理疗平台评估系统 

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申请/专利权人:江苏省捷达软件工程有限公司

摘要:本发明公开了一种基于机器学习的中医康复理疗平台评估系统,涉及睡眠障碍中医康复理疗技术领域,该系统通过智能睡眠手环采集患者的睡眠数据,并建立时序睡眠变化集合,通过机器学习算法实时监测和分析患者在治疗过程中的睡眠变化数据。获得睡眠变化趋势性指标Q、睡眠总周期趋势性指标W、睡眠中断次数变化趋势性指标E、深度睡眠时间变化趋势性指标R和睡眠体动次数变化趋势性指标Y,建立预测评估模型和睡眠改善系数Zzs,这种时序监测的方式及时发现治疗效果的变化趋势,将治疗效果量化并与效果阈值K2进行对比,从而客观地评估治疗效果。促进减少评估过程中可能存在的主观误差,提高评估的准确性和可靠性。在发现治疗效果不佳的情况。

主权项:1.一种基于机器学习的中医康复理疗平台评估系统,其特征在于:包括,患者信息存储模块,用于管理患者的个人信息、病史和症状描述;症状记录模块,用于记录患者的睡眠情况、症状描述和生活方式,建立第一失眠数据集;并采用医院焦虑抑郁量表HADS、匹兹堡睡眠质量指数PSQI对患者的失眠症状进行评估,获取失眠症状严重程度,并根据第一失眠数据集构建睡眠系数Dem;治疗方案推荐模块,根据患者的睡眠系数Dem进行评估,如果睡眠系数Dem低于睡眠健康阈值K,则生成第一报警指令或第二报警指令,并利用根据患者的病史、生理指标、失眠症状严重程度以及生活方式,结合中医诊断理论,推荐个性化治疗方案,包括推荐针灸、中药和推拿按摩治疗方法;治疗过程检测模块,采集每日中医理疗数据,以及通过智能睡眠手环采集治疗周期过程中每个患者的睡眠数据,通过机器学习算法,建立时序睡眠变化集合,用于检测患者在治疗过程中的睡眠变化数据,建立预测评估模型,通过时序睡眠变化集合进行分析和计算,获取睡眠改善系数Zzs;效果评估模块,将睡眠改善系数Zzs与效果阈值K2对比,获得评估结果,并根据评估结果获取相对应策略;所述症状记录模块包括生理采集单元、睡眠采集单元和睡眠评估单元;所述生理采集单元用于采集患者的生理指标,所述生理指标包括血压、心率、血糖和血脂;所述睡眠采集单元用于采集患者历史睡眠情况,获取历史平均入睡潜伏期时间历史平均睡眠总周期历史平均睡眠中断次数历史平均深度睡眠时间和历史平均睡眠体动次数无量纲处理后,通过以下公式生成睡眠系数Dem: 式中,BZ1表示健康入睡潜伏期时间阈值,BZ2表示健康睡眠总周期阈值,BZ3表示健康睡眠中断次数阈值,BZ4表示健康深度睡眠时间阈值,BZ5表示健康睡眠体动次数阈值,0d11,0d21,0d31,0d41,0d51,且d1+d2+d3+d4+d5=1,d1、d2、d3、d4和d5为权重值,其具体值由用户调整设置,C1为第一常数修正系数;所述睡眠评估单元用于将睡眠系数Dem与睡眠健康阈值K进行对比,包括:若睡眠系数Dem小于睡眠健康阈值K*20%,则表示第一级别睡眠障碍;发送第一预警指令;若睡眠系数Dem小于睡眠健康阈值K*21%—40%,则表示第二级别睡眠障碍;表示相较第一级别睡眠障碍更严重;生成第二报警指令;若睡眠系数Dem大于等于睡眠健康阈值K,则表示无失眠症状。

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