基于数字化医疗档案管理的智能健康监护系统

专利主权项内容

1.基于数字化医疗档案管理的智能健康监护系统，其特征在于，该系统包括以下模块：数据采集模块，用于获取医院中所有糖尿病患者的医疗档案数据，每个糖尿病患者的医疗档案数据包含每个糖尿病患者的体征测量数据；数据第一特征获取模块，用于通过迭代自组织聚类算法对所有糖尿病患者的体征测量数据进行若干次聚类，得到若干次迭代数据，每次迭代数据包括若干个聚簇，每个聚簇包括若干个糖尿病患者的体征测量数据；根据每个糖尿病患者的体征测量数据，获取每个糖尿病患者的照护需求度；根据每次迭代数据的每个聚簇中每个糖尿病患者的照护需求度与所在聚簇的所有糖尿病患者的照护需求度均值的差异，获取每次迭代数据的聚类结果集中度；所述根据每次迭代数据的每个聚簇中每个糖尿病患者的照护需求度与所在聚簇的所有糖尿病患者的照护需求度均值的差异，获取每次迭代数据的聚类结果集中度，包括的具体方法为：根据每个糖尿病患者的照护需求度与所在聚簇的所有糖尿病患者的照护需求度均值的差异，获取每个糖尿病患者的与所在聚簇所有患者的体征测量数据的相似度；根据每次迭代数据中每个聚簇中每个糖尿病患者的与所在聚簇所有患者的体征测量数据的相似度进行拟合，获取每次迭代数据的聚类结果集中度；通过最小二乘法对第次迭代数据中第/>个聚簇中所有糖尿病患者的与所在聚簇中所有患者的体征测量数据的相似度进行拟合，获得第/>次迭代数据中第/>个聚簇的相似度曲线，对第/>个聚簇的相似度曲线进行牛顿法，获得第/>个聚簇的相似度曲线的所有极值点，将第/>个聚簇的相似度曲线中所有两两相邻的极值点进行连接，获得第/>个聚簇的相似度曲线的所有曲线段，将第/>个聚簇的相似度曲线的所有曲线段的斜率均值，作为第/>个聚簇的患者医疗档案数据集中度，进而获取第/>次迭代数据中所有聚簇的患者医疗档案数据集中度；将第/>次迭代数据中所有聚簇的患者医疗档案数据集中度的均值，作为第/>次迭代数据的聚类结果集中度；获取最优迭代次数模块，用于根据每次迭代数据的每个聚簇中糖尿病患者的照护需求度与其他聚簇的糖尿病患者的照护需求度的差异，获取每次迭代数据中每个聚簇与其它聚簇之间的差异度；根据每次迭代数据的聚类结果集中度和每次迭代数据中所有个聚簇与其它聚簇之间的差异度，获取每次迭代数据的聚类结果合理度；根据每次迭代数据聚类结果合理度，获取医院中所有糖尿病患者的体征检测数据的最优聚类迭代次数；所述根据每次迭代数据的每个聚簇中糖尿病患者的照护需求度与其他聚簇的糖尿病患者的照护需求度的差异，获取每次迭代数据中每个聚簇与其它聚簇之间的差异度的具体公式为：式中，/>表示第/>次迭代数据中第/>个聚簇与其它聚簇之间的差异度；/>表示第/>次迭代数据中所有聚簇的总数量；/>表示第/>次迭代数据中第/>个聚簇中所有糖尿病患者的照护需求度的最大值；/>表示第/>次迭代数据中第/>个聚簇中所有糖尿病患者的照护需求度的最大值；/>表示第/>次迭代数据中第/>个聚簇中所有糖尿病患者的照护需求度的均值；/>表示第/>次迭代数据中第/>个聚簇中所有糖尿病患者的照护需求度的均值；/>表示取绝对值；所述根据每次迭代数据的聚类结果集中度和每次迭代数据中所有个聚簇与其它聚簇之间的差异度，获取每次迭代数据的聚类结果合理度的具体公式为：式中，/>表示第/>次迭代数据的聚类结果合理度；/>表示第/>次迭代数据的聚类结果集中度；/>表示第/>次迭代数据中所有个聚簇与其它聚簇之间的差异度的均值；所述根据每次迭代数据聚类结果合理度，获取医院中所有糖尿病患者的体征检测数据的最优聚类迭代次数，包括的具体方法为：根据每次迭代数据与左右相邻次迭代数据的聚类结果合理度差值，获取每次迭代数据的优选程度；将所有次迭代数据的优选程度组成迭代次数序列，从左向右进行遍历迭代次数序列时，若第一次出现负值是第次迭代数据的优选程度，则将第/>次迭代作为医院中所有糖尿病患者的体征测量数据的最优聚类迭代次数；所述根据每次迭代数据与左右相邻次迭代数据的聚类结果合理度差值，获取每次迭代数据的优选程度，包括的具体方法为：将第次迭代数据的聚类结果合理度与第/>次迭代数据的聚类结果合理度的差值记为第一差值，将第/>次迭代数据的聚类结果合理度与第/>次迭代数据的聚类结果合理度的差值记为第二差值，将第一差值和第二差值的乘积作为第/>次迭代数据的优选程度；数据规划模块，用于将最优聚类迭代次数对应的迭代数据作为最优聚类结果，根据最优聚类结果对医院中所有糖尿病患者安排监护等级。 来自马-克-数-据