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申请/专利权人：北京大学人民医院

摘要：本发明涉及医疗健康技术领域，公开了基于用户画像的康复计划调整方法、装置、设备及介质，本发明获取目标用户的实测用户画像数据；基于实测用户画像数据确定目标用户的初始康复计划和目标随访内容；获取目标用户响应于目标随访内容反馈的实测随访反馈数据；基于初始康复计划和实测随访反馈数据确定目标用户的实际康复状态；在实际康复状态未达到预警状态时，将阶段性康复措施实际执行程度序列和或阶段性实际康复结果序列输入至预先训练好的预设康复计划调整模型中，得到目标用户的最终康复计划；上述实施方式，可确定目标用户基于初始康复计划进行康复训练时的执行情况，并生成针对该执行情况的最终康复计划。

主权项：1.一种基于用户画像的康复计划调整方法，其特征在于，所述基于用户画像的康复计划调整方法包括：获取目标用户的实测用户画像数据；其中，所述实测用户画像数据基于所述目标用户的入院病例和治疗数据构建的；基于所述实测用户画像数据确定所述目标用户的初始康复计划和目标随访内容；获取所述目标用户响应于所述目标随访内容反馈的实测随访反馈数据；基于所述初始康复计划和所述实测随访反馈数据确定所述目标用户的实际康复状态；所述实测随访反馈数据包括基于时序的阶段性康复措施实际执行程度序列和对应的阶段性实际康复结果序列；在所述实际康复状态未达到预警状态时，将所述阶段性康复措施实际执行程度序列和或所述阶段性实际康复结果序列输入至预先训练好的预设康复计划调整模型中，得到所述目标用户的最终康复计划；包括：对所述阶段性康复措施实际执行程度序列进行时序依赖关系提取，得到第一时序变化特征；所述第一时序变化特征用于表示康复计划的不同阶段之间的康复措施实际执行程度的动态特征；对所述阶段性实际康复结果序列进行时序依赖关系提取，得到第二时序变化特征；所述第二时序变化特征用于表示康复计划的不同阶段之间的实际康复结果的动态特征；融合所述第一时序变化特征和所述第二时序变化特征，得到时序累积特征；其中，所述时序累积特征用于表示所述目标用户的实际康复状态；将所述第一时序变化特征、所述第二时序变化特征和所述时序累积特征输入至所述预设康复计划调整模型中，得到所述目标用户的最终康复计划；其中，提取所述第一时序变化特征和所述第二时序变化特征的方法包括：基于所述实测用户画像确定所述目标用户的待康复部位；基于待康复部位对所述实测随访反馈数据进行提取，得到所述待康复部位的康复部位特征；对所述康复部位特征进行时序依赖关系提取，得到所述第一时序变化特征和所述第二时序变化特征；其中，所述将所述阶段性康复措施实际执行程度序列和或所述阶段性实际康复结果序列输入至预先训练好的预设康复计划调整模型中，得到所述目标用户的最终康复计划，还包括：提取所述阶段性康复措施实际执行程度序列和或所述阶段性实际康复结果序列的康复静态特征序列；基于所述康复静态特征序列所处的预设康复时间节点序列确定与所述康复静态特征序列时序上对齐的预设康复特征序列；基于所述康复静态特征序列和所述预设康复特征序列构建康复差异特征序列；将所述康复差异特征序列输入至预先训练好的预设康复计划调整模型中，得到所述目标用户的最终康复计划；其中，构建所述预设康复计划调整模型的方法包括：获取目标用户的多组历史用户画像数据、历史初始康复计划数据、历史随访反馈数据、历史康复计划调整数据和历史康复状态作为初始数据集；基于所述历史康复状态对所述初始数据集进行划分，得到第一历史康复数据集；其中，所述第一历史康复数据集中的历史康复状态未达到预警状态；对所述历史随访反馈数据进行时序依赖关系提取，得到历史第一时序变化特征和历史第二时序变化特征；其中，所述历史第一时序变化特征用于表示康复措施历史执行程度，所述历史第二时序变化特征用于表示所述目标用户的康复计划的阶段性历史结果；融合所述历史第一时序变化特征和所述历史第二时序变化特征，得到历史时序累积特征；其中，所述时序累积特征用于表示所述目标用户的实际康复状态；将所述历史第一时序变化特征、所述历史第二时序变化特征、所述历史时序累积特征和对应的所述历史康复计划调整数据输入至初始康复计划调整模型中，以历史康复计划调整数据为目标值进行模型训练，得到所述预设康复计划调整模型。

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百度查询： 北京大学人民医院 基于用户画像的康复计划调整方法、装置、设备及介质