一种基于互联网的产后恢复健康评估系统的制作方法

本发明涉及产后恢复监测，尤其涉及一种基于互联网的产后恢复健康评估系统。

背景技术：

1、产后恢复健康评估是对产妇在分娩后身体状态进行综合评估的过程。产后恢复健康评估的意义在于帮助医生和患者全面了解产后恢复的进程和变化，及时发现问题和需求，并为制定个性化的康复计划提供依据。通过评估，医生可以及时调整治疗方案和康复指导，以提高产妇的生活质量和健康水平。

2、然而，在现有的医疗系统中，对于产后恢复健康的评估仍存在一些问题。首先，现有的评估方法主要依赖病人的主观回忆和医生的离散性观察，无法提供连续的、客观的监测数据。其次，现有评估方法通常仅通过产妇体检时得到的数据和定期随访来进行评估，无法提供实时的监测和反馈。这种方式限制了对产妇恢复过程的全面和动态评估，可能导致对病情变化的延迟捕捉和处理。

3、因此，人们迫切需要一种能够连续的、实时地进行产后恢复健康评估的解决方案。

技术实现思路

1、有鉴于此，有必要提供一种基于互联网的产后恢复健康评估系统，用以解决现有技术中产后恢复健康的评估，缺乏连续性和实时性的问题。

2、本发明提供了一种基于互联网的产后恢复健康评估系统，包括：

3、数据收集模块，用于获取全部用户的用户数据，所述用户数据包括个体特征数据、产后状态数据和不同时间点的健康参数数据；模型建立模块，用于根据全部用户的用户数据，建立基于随机森林回归的理论预测模型，所述理论预测模型用于根据个体特征数据和产后状态数据，预测用户在产后恢复期间内目标时间点的健康参数数据；

4、理论预测模块，用于获取目标用户的用户数据，基于所述理论预测模型，根据所述目标用户的用户数据，得到目标用户在产后恢复期间内目标时间点的理论健康参数数据；

5、个体预测模块，用于获取目标用户的实际健康参数数据，并根据所述实际健康参数数据，拟合得到目标用户的健康参数变化预测曲线；

6、分析评估模块，用于根据所述健康参数变化预测曲线和所述理论健康参数数据的差异，得到健康评估结果。

7、进一步地，所述根据全部用户的用户数据，建立基于随机森林回归的理论预测模型，包括：

8、根据全部用户的用户数据，基于每个用户的用户数据分别建立一个样本；

9、根据多个样本划分训练集和测试集，并基于分层采样从所述训练集中随机抽取样本，得到多个样本集；

10、基于高斯采样，对每个样本集分别建立一个决策树；

11、根据多个决策树，建立随机森林模型；

12、根据所述测试集，验证并优化所述随机森林模型，得到所述理论预测模型。

13、进一步地，所述用户数据还包括表征用户产后恢复是否健康的健康标志；所述根据多个样本划分训练集和测试集，并基于分层采样从所述训练集中随机抽取样本，得到多个样本集，包括：

14、基于预设比例，将多个样本划分为训练集和测试集；

15、根据所述健康标志，将训练集划分为健康类样本和异常类样本；基于bootstrap方法，分别多次从所述健康类样本或所述异常类样本中随机选择同一集合的样本，得到多个样本集。

16、进一步的，所述基于高斯采样，对每个样本集分别建立一个决策树，包括：

17、根据目标样本集，建立输入矩阵，所述输入矩阵的每一列分别对应一种个体特征数据、一种产后状态数据及一个时间点，所述输入矩阵的每一行分别对应一个样本；

18、根据目标采样集，建立输出向量，所述输出向量的每一个元素分别对应一个健康参数数据；

19、计算所述输入矩阵中每一列的标准差；

20、根据每一列的标准差，分别为每一列生成一组随机数，每组随机数服从均值为零，方差为其对应列的标准差的高斯分布，每组随机数的数量和所述输入矩阵的行数相同；

21、将每组随机数相加至所述输入矩阵的对应的列，得到优化输入矩阵；

22、根据所述优化输入矩阵和所述输出向量，建立所述目标样本集对应的决策树。

23、进一步地，所述随机森林模型的处理过程包括：

24、以个体特征数据、产后状态数据和时间点为输入数据，将所述输入数据输入至每一颗决策树中进行决策，并分别一个输出结果；

25、根据每一颗决策树的构成特征，为每个输出结果分配不同的权重；

26、根据每个输出结果和对应的权重，得到随机森林模型的输出结果。

27、进一步地，所述构成特征为决策树的高度；所述根据每一颗决策树的构成特征，为每个输出结果分配不同的权重，包括：

28、根据下式得到每个输出结果对应的权重：

29、 w_i = exp(-α * h)

30、其中， w_i为第 i颗决策树的输出结果对应的权重， α为控制衰减速率的参数，h为第i颗决策树的高度。

31、进一步地，根据每个输出结果对应的权重，得到随机森林模型的输出结果，包括：

32、根据下式得到随机森林模型的输出结果：

33、 rf_output = σ(w_i * y_i)

34、其中， rf_output为所述随机森林模型的输出结果， y_i为第 i颗决策树的输出结果。

35、进一步地，所述个体特征数据包括身高、初始体重和年龄；所述产后状态数据包括血压、心率和体温；所述健康参数数据包括体重、子宫大小、伤口愈合程度和乳房充实度。

36、本发明的有益效果是：

37、本发明提供了一种基于互联网的产后恢复健康评估系统，其可以用于医疗系统中，基于医院的互联网收集全部用户的数据，并根据全部用户的用户数据建立理论预测模型，该理论预测模型可以根据用户的个体特征数据和产后状态数据得到产后恢复期间内，特定时间节点的健康参数数据，同时每个用户可以通过实际健康参数数据建立其实际的健康参数变化曲线，然后系统根据健康参数变化预测曲线和预测的理论健康参数数据的对比，得到健康评估结果，并给出相关建议。相比于现有技术，本发明利用互联网建立的理论预测模型，为每个用户提供准确、客观的评估标准，同时通过健康参数变化预测曲线实现了患者（即系统中的用户）的连续、实时地监测，二者结合实现了产后恢复实时的监测和反馈，进而及时发现问题和需求，解决了现有技术中产后恢复健康的评估，缺乏连续性和实时性的问题。

技术特征：

1.一种基于互联网的产后恢复健康评估系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于互联网的产后恢复健康评估系统，其特征在于，所述根据全部用户的用户数据，建立基于随机森林回归的理论预测模型，包括：

3.根据权利要求2所述的基于互联网的产后恢复健康评估系统，其特征在于，所述用户数据还包括表征用户产后恢复是否健康的健康标志；所述根据多个样本划分训练集和测试集，并基于分层采样从所述训练集中随机抽取样本，得到多个样本集，包括：

4.根据权利要求2所述的基于互联网的产后恢复健康评估系统，其特征在于，所述基于高斯采样，对每个样本集分别建立一个决策树，包括：

5.根据权利要求2所述的基于互联网的产后恢复健康评估系统，其特征在于，所述随机森林模型的处理过程包括：

6.根据权利要求5所述的基于互联网的产后恢复健康评估系统，其特征在于，所述构成特征为决策树的高度；所述根据每一颗决策树的构成特征，为每个输出结果分配不同的权重，包括：

7.根据权利要求6所述的基于互联网的产后恢复健康评估系统，其特征在于，根据每个输出结果对应的权重，得到随机森林模型的输出结果，包括：

8.根据权利要求1所述的基于互联网的产后恢复健康评估系统，其特征在于，所述个体特征数据包括身高、初始体重和年龄；所述产后状态数据包括血压、心率和体温；所述健康参数数据包括体重、子宫大小、伤口愈合程度和乳房充实度。

技术总结本发明涉及一种基于互联网的产后恢复健康评估系统，其可以用于医疗系统中，基于医院的互联网收集全部用户的数据，并根据全部用户的用户数据建立理论预测模型，该理论预测模型可以根据用户的个体特征数据和产后状态数据得到产后恢复期间内，特定时间节点的健康参数数据，同时每个用户可以通过实际健康参数数据建立其实际的健康参数变化曲线，然后系统根据健康参数变化预测曲线和预测的理论健康参数数据的对比，得到健康评估结果，并给出相关建议。相比于现有技术，本发明解决了现有技术中产后恢复健康的评估，缺乏连续性和实时性的问题。技术研发人员：张秀芳受保护的技术使用者：济南市妇幼保健院技术研发日：技术公布日：2025/1/6