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申请/专利权人：厦门培邦信息科技有限公司

摘要：本申请涉及一种基于多模态感知信息的患者远程监护方法及系统，所属领域为智慧医疗技术领域，所述方法包括：获取多模态感知信息，所述多模态感知信息至少包括：患者生活的环境状态信息、患者的生活习惯信息、基于患者监护设备获取的生理状态信息以及患者的诊疗信息；基于至少一个预设范围值，从所述多模态感知信息中筛选出的目标数据集；响应于检测到所述目标数据集中的数据量大于第一预设阈值时，将所述目标数据集中的数据输入至预设的患者病情预测模型中，得到输出结果；根据所述输出结果，确定是否向用户端发出预警信息，以实现患者的远程监护。本申请可以提高工作效率，降低医务人员的工作强度。

主权项：1.一种基于多模态感知信息的患者远程监护方法，其特征在于，所述方法包括：获取多模态感知信息，所述多模态感知信息至少包括：患者生活的环境状态信息、患者的生活习惯信息、基于患者监护设备获取的生理状态信息以及患者的诊疗信息；基于至少一个预设范围值，从所述多模态感知信息中筛选出的目标数据集；响应于检测到所述目标数据集中的数据量大于第一预设阈值时，将所述目标数据集中的数据输入至预设的患者病情预测模型中，得到输出结果；根据所述输出结果，确定是否向用户端发出预警信息，以实现患者的远程监护；所述患者病情预测模型的构建方法包括：获取数据库中的历史多模态感知信息，并将所述历史多模态感知信息按照预设比例划分为训练集和验证集；构建初始患者病情预测模型，并基于所述训练集和验证集分别对所述初始患者病情预测模型进行训练及验证；响应于检测到验证结果符合预设标准时，得到患者病情预测模型，其中，所述患者病情预测模型包括： 其中，表示预测值，表示采集周期，表示转换系数，表示校正系数，表示目标数据集中数据的稳定系数，表示目标数据集中数据对应引发病情的概率之和，表示调节函数，表示常数；所述目标数据集中数据对应引发病情的概率之和的计算方法包括：分析计算目标数据集中数据的权重值，其计算公式包括： 其中，表示数据权重值，表示为非0值的个数，表示数据引发病情的类型赋值，表示类别中数据的权值；根据所述权重值对所述目标数据集中数据进行优先级排序，基于排序结果按照从高到低的顺序选取目标个数的数据计算目标数据集中数据对应引发病情的概率之和，其计算公式包括： 其中，表示目标数据引发病情的概率值，表示数据数量，表示概率修正系数。

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