一种基于大数据的儿科监测系统的制作方法

本发明涉及大数据处理，更具体地说，它涉及一种基于大数据的儿科监测系统。

背景技术：

1、需要医院进行看护的儿童生命体征波动比健康儿童更大，而且容易受到相邻床位的儿童和所处环境的影响，通过儿童生理参数判断儿童的看护需求时进行独立判断会忽略儿童之间相互影响和所处环境的影响，无法准确的判断监测儿童的生理状态，进而无法针对儿童的生理状态进行匹配的看护。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于大数据的儿科监测系统，解决相关技术中无法准确的判断监测儿童的生理状态，进而无法针对儿童的生理状态进行阈值匹配的看护的技术问题。

2、本发明提供了一种基于大数据的儿科监测系统，包括：局部环境数据采集模块，其用于采集儿童的局部环境数据；局部环境数据包括：温度、湿度、光照强度、二氧化碳浓度和声音分贝；局部环境特征生成模块，其用于根据局部环境数据生成局部环境特征；儿童生理数据采集模块，其用于采集儿童生理数据；儿童生理数据包括：体温、血压、呼吸率、心率、血氧饱和度；儿童生理特征生成模块，其用于根据儿童生理数据生成儿童生理特征；儿童混合特征生成模块，其用于将局部环境特征和儿童生理特征进行组合获得儿童混合特征。

3、儿童混合特征表示为：其中表示其中的第a行第b列的元素，并表示第a个时间节点的第b个儿童的混合特征向量。

4、混合特征向量表示为：其中分别表示第a个时间节点的第b个儿童的温度值、湿度值、光照强度值、二氧化碳浓度值、声音分贝值、体温值、血压值、呼吸率值、心率值和血氧饱和度值。

5、儿童生理预测模型构建模块，其用于构建儿童生理预测模型；儿童生理预测模型包括m列预测单元，每列预测单元包括一个第一单元和一个第二单元；第i列的第一单元输入第一特征，表示为：其中表示第i个时间节点的第1～b个儿童的混合特征向量；第i列的第一单元输出第二特征。

6、第i列的第二单元输入其中ei表示第i列的第一单元输入的第一特征，表示第i个第一单元输出的第二特征。

7、第m列预测单元的第二单元的输出连接到b个分类器，第u个分类器的分类空间表示为其中分别表示第u个儿童的九种看护需求，分别是仅需要体温看护、仅需要肠胃看护、仅需要紧急看护、需要体温看护和肠胃看护、需要体温看护和紧急看护、需要肠胃看护和紧急看护、需要体温看护、肠胃看护和紧急看护、无需看护。

8、儿童护理规划模块，其用于为每个看护需求不属于无需看护的儿童匹配医护人员进行看护，并将儿童的看护需求发送到匹配的医护人员。

9、进一步地，通过非接触式生命体征监测仪器采集儿童体温、呼吸率、心率和血氧饱和度数据。

10、进一步地，局部环境特征表示为：其中表示其中的第j行第k列的元素，并表示第j个时间节点的第k个儿童的局部环境特征向量。

11、局部环境特征向量表示为：其中分别表示第j个时间节点的第k个儿童床位的温度值、湿度值、光照强度值、二氧化碳浓度值和声音分贝值。

12、进一步地，儿童生理特征表示为：其中表示其中的第v行第u列的元素，并表示第v个时间节点的第u个儿童的生理特征向量。

13、生理特征向量表示为：其中分别表示第v个时间节点的第u个儿童的体温值、血压值、呼吸率值、心率值和血氧饱和度值。

14、进一步地，儿童生理预测模型的第i列的第一单元的第h个通道的第一矢量矩阵计算公式如下：其中表示第i个第一单元的第h个通道的第一矢量矩阵，ei表示第i个第一单元输入的第一特征，wihq表示第i个第一单元的第h个通道的第一矢量权重参数。

15、儿童生理预测模型的第i列的第一单元的第h个通道的第二矢量矩阵计算公式如下：其中表示第i个第一单元的第h个通道的第二矢量矩阵，ei表示第i个第一单元输入的第一特征，wihk表示第i个第一单元的第h个通道的第二矢量权重参数。

16、儿童生理预测模型的第i列的第一单元的第h个通道的第三矢量矩阵计算公式如下：其中表示第i个第一单元的第h个通道的第三矢量矩阵，ei表示第i个第一单元输入的第一特征，wihv表示第i个第一单元的第h个通道的第三矢量权重参数。

17、儿童生理预测模型的第i列的第一单元的第h个通道的第四矢量矩阵计算公式如下：其中表示第i个第一单元的第h个通道的第四矢量矩阵，dk表示混合特征向量的维数，分别表示第i个第一单元的第h个通道的第一矢量矩阵、第二矢量矩阵和第三矢量矩阵。

18、儿童生理预测模型的第i列的第一单元输出的第二特征计算公式如下：表示第i个第一单元输出的第二特征，第i个第一单元的第1～h个通道的第四矢量矩阵进行拼接获得第五矢量矩阵zi，第一单元的通道总数为h，wio表示第i个第一单元的输出权重参数；拼接后的第五矢量矩阵的列数等于混合特征向量的维数；的行数和列数与ei矩阵化之后的行数和列数相同。

19、进一步地，第一单元输入第一特征时对其进行矩阵化，将第一特征的混合特征向量展开，矩阵化之后的行数等于混合特征向量的维数。

20、进一步地，第二单元为递归神经网络单元。

21、进一步地，对于看护需求属于仅需要体温看护、需要体温看护和紧急看护、需要肠胃看护和紧急看护、需要体温看护、肠胃看护和紧急看护的儿童分配一个以上的护士和一个医生。

22、进一步地，对于看护需求属于仅需要体温看护、仅需要肠胃看护的儿童分配一个护士。

23、进一步地，对于看护需求属于需要体温看护和肠胃看护的儿童分配一个以上的护士。

24、本发明的有益效果在于：本发明综合考虑了儿童床位的环境特征和儿童的生理特征以及儿童之间的互相影响因素，能够准确的判断儿童的看护需求。

技术特征：

1.一种基于大数据的儿科监测系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的儿科监测系统，其特征在于，通过非接触式生命体征监测仪器采集儿童体温、呼吸率、心率和血氧饱和度数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的儿科监测系统，其特征在于，局部环境特征表示为：其中表示其中的第j行第k列的元素，并表示第j个时间节点的第k个儿童的局部环境特征向量；

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的儿科监测系统，其特征在于，儿童生理特征表示为：其中表示其中的第v行第u列的元素，并表示第v个时间节点的第u个儿童的生理特征向量；

5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的儿科监测系统，其特征在于，儿童生理预测模型的第i列的第一单元的第h个通道的第一矢量矩阵计算公式如下：

6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的儿科监测系统，其特征在于，第一单元输入第一特征时对其进行矩阵化，将第一特征的混合特征向量展开，矩阵化之后的行数等于混合特征向量的维数。

7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的儿科监测系统，其特征在于，第二单元为递归神经网络单元。

8.根据权利要求1所述的一种基于大数据的儿科监测系统，其特征在于，对于看护需求属于仅需要体温看护、需要体温看护和紧急看护、需要肠胃看护和紧急看护、需要体温看护、肠胃看护和紧急看护的儿童分配一个以上的护士和一个医生。

9.根据权利要求1所述的一种基于大数据的儿科监测系统，其特征在于，对于看护需求属于仅需要体温看护、仅需要肠胃看护的儿童分配一个护士。

10.根据权利要求1所述的一种基于大数据的儿科监测系统，其特征在于，对于看护需求属于需要体温看护和肠胃看护的儿童分配一个以上的护士。

技术总结本发明涉及大数据处理技术领域，公开了一种基于大数据的儿科监测系统，包括：局部环境数据采集模块，其用于采集儿童的局部环境数据；局部环境特征生成模块，其用于根据局部环境数据生成局部环境特征；儿童生理数据采集模块，其用于采集儿童生理数据；儿童生理特征生成模块，其用于根据儿童生理数据生成儿童生理特征；儿童混合特征生成模块，其用于将局部环境特征和儿童生理特征进行组合获得儿童混合特征；儿童生理预测模型构建模块，其用于构建儿童生理预测模型；儿童护理规划模块，其用于生成儿童看护策略；本发明能够准确的判断监测儿童的生理状态，进而无法针对儿童的生理状态进行匹配的看护。技术研发人员：鲍莉受保护的技术使用者：宜兴市人民医院技术研发日：技术公布日：2024/8/27