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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本发明公开了一种基于血液透析数据分析的患者健康监测方法及系统，涉及透析数据分析技术领域，包括收集患者身体数据和血液透析数据，分析数据之间的相关值构建相关性数据集；根据患者相关性数据集通过聚类算法进行聚类计算，分析不同聚类的患者特征集数据；基于不同聚类的患者，分析患者的身体数据并计算改善值。本发明所述方法通过全面收集患者的身体数据和血液透析数据，确保数据的全面性和准确性，根据患者的相关性数据集，将具有相似特征的患者分组聚类，让每个聚类内的患者具有相似的健康状况和生活习惯，有助于针对不同类型的患者进行针对性的治疗和分析，利用患者的身体数据和血液透析数据进行健康评分预测。

主权项：1.基于血液透析数据分析的患者健康监测方法，其特征在于，包括：收集患者身体数据和血液透析数据，分析数据之间的相关值构建相关性数据集；根据患者相关性数据集通过聚类算法进行聚类计算，分析不同聚类的患者特征集数据；基于不同聚类的患者特征集数据，分析患者的身体数据并计算改善值，预测患者健康评分，分析改善值判断患者身体情况，根据患者身体情况调整改善建议；基于不同聚类患者进行数据加密传输，生成报表进行报表发送；所述基于不同聚类的患者特征集数据，分析患者的身体数据并计算改善值，包括：基于不同聚类的患者收集身体数据，包括卡路里消耗数据和休息时长数据；计算同一聚类患者的卡路里消耗数据的均值，并计算同一聚类患者卡路里消耗数据的标准差；为每个患者计算活动改善值，表示为：；其中，表示第i个患者的活动改善值，表示第i个患者的卡路里消耗数据；计算同一聚类患者休息时长数据的均值，并计算同一聚类患者休息时长数据的标准差；为每个患者计算休息量改善值，表示为：；其中，表示第i个患者的休息量改善值，表示第i个患者的休息时长数据；所述预测患者健康评分，分析改善值判断患者身体情况，包括：根据不同聚类的患者，构建基于全连接层的前馈神经网络模型，包括输入层、隐藏层和输出层；使用均方误差损失函数计算损失，通过Adam优化器并通过梯度下降法进行模型参数迭代优化，当在连续迭代过程中前馈神经网络模型的损失不再下降则停止迭代输出模型参数并更新前馈神经网络模型；基于输入的患者身体数据和血液透析数据，计算健康评分；对于每个患者，使用前馈神经网络模型预测原始数据和改善数据下的健康评分，并计算改善数据下的健康评分与模型预测原始数据的差作为健康评分差异；根据患者身体数据中活动实际改善值和休息量实际改善值是否达标，对患者进行过量判断：若活动实际改善值大于计算的活动改善值，且若活动实际改善值大于计算的活动改善值，且，则判定运动过量；若活动实际改善值小于计算的活动改善值，且，则判定运动未达标；若休息量实际改善值大于计算的休息量改善值，且，则判定休息过量；若休息量实际改善值小于计算的休息量改善值，且，则判定休息未达标；所述根据患者身体情况调整改善建议，包括：基于患者身体数据中的活动实际改善值和休息量实际改善值是否达标的判断，设定调整因子，表示为：；其中，表示调整因子，表示第i个患者的实际健康评分，表示第i个患者的改善前评分，表示患者健康评分均值；基于调整因子应用于活动改善值和休息量改善值分别计算活动调节值和休息量调节值，表示为：；；其中，表示第i个患者的休息量调节值，表示第i个患者的活动调节值。

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百度查询： 吉林大学 基于血液透析数据分析的患者健康监测方法及系统