本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理，尤其涉及一種基于數(shù)據(jù)融合的呼吸科智能預(yù)警系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著醫(yī)療技術(shù)的發(fā)展和人們對健康的日益關(guān)注，在各類慢性疾病管理，尤其是在呼吸科疾病的預(yù)防和早期干預(yù)方面，智能健康監(jiān)測系統(tǒng)的應(yīng)用逐漸增加。呼吸系統(tǒng)疾病，包括慢性阻塞性肺疾病（copd）、哮喘和肺炎等，是全球范圍內(nèi)發(fā)病率和致死率較高的疾病類型，早期癥狀通常不明顯，而病情惡化速度快且癥狀急劇。因此，能夠?qū)崟r監(jiān)測呼吸生理數(shù)據(jù)、準(zhǔn)確識別異常變化、快速預(yù)警并提供應(yīng)對建議的智能系統(tǒng)，對改善患者預(yù)后、減輕醫(yī)療負(fù)擔(dān)具有重要意義。當(dāng)前的呼吸監(jiān)測系統(tǒng)大多依賴單一或有限的傳感器數(shù)據(jù)（如血氧監(jiān)測、心率監(jiān)測等），且主要關(guān)注靜態(tài)閾值的設(shè)定，難以適應(yīng)個體差異和動態(tài)的生理變化，傳統(tǒng)的單一閾值設(shè)定方法常會導(dǎo)致誤報和漏報，不利于慢性疾病的長期監(jiān)測與管理。

2、綜上，上述技術(shù)在呼吸科智能預(yù)警的實(shí)現(xiàn)過程中，存在多源生理數(shù)據(jù)融合不準(zhǔn)確，以及對患者健康狀況判斷精準(zhǔn)性較低的技術(shù)問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種基于數(shù)據(jù)融合的呼吸科智能預(yù)警系統(tǒng)，以解決當(dāng)前的呼吸監(jiān)測系統(tǒng)在呼吸科智能預(yù)警的實(shí)現(xiàn)過程中，存在的多源生理數(shù)據(jù)融合不準(zhǔn)確，以及對患者健康狀況判斷精準(zhǔn)性較低的技術(shù)問題。

2、本發(fā)明的一種基于數(shù)據(jù)融合的呼吸科智能預(yù)警系統(tǒng)，具體包括以下技術(shù)方案：

3、一種基于數(shù)據(jù)融合的呼吸科智能預(yù)警方法，包括以下步驟：

4、s1.監(jiān)測并采集患者的多源生理數(shù)據(jù)，得到原始生理數(shù)據(jù)；對原始生理數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的生理數(shù)據(jù)；對預(yù)處理后的生理數(shù)據(jù)進(jìn)行智能融合處理，得到綜合生理特征數(shù)據(jù)；

5、s2.?對綜合生理特征數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測分析，得到呼吸狀態(tài)的分析結(jié)果；基于呼吸狀態(tài)的分析結(jié)果進(jìn)行風(fēng)險等級劃分；基于風(fēng)險等級，制定醫(yī)療建議。

6、優(yōu)選的，所述s1，具體包括：

7、通過基于多級動態(tài)加權(quán)和分層特征抽取的數(shù)據(jù)融合算法對預(yù)處理后的生理數(shù)據(jù)進(jìn)行智能融合處理，得到綜合生理特征數(shù)據(jù)；所述預(yù)處理后的生理數(shù)據(jù)為包含時間序列屬性的數(shù)據(jù)集。

8、優(yōu)選的，所述s1，具體包括：

9、在基于多級動態(tài)加權(quán)和分層特征抽取的數(shù)據(jù)融合算法的實(shí)現(xiàn)過程中，對預(yù)處理后的生理數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到生理特征數(shù)據(jù)；引入時序相關(guān)性系數(shù)，公式如下：

10、，

11、其中，是時序相關(guān)性系數(shù)；是整個時間序列的長度；為第個生理特征數(shù)據(jù)在時刻的值；為第個生理特征數(shù)據(jù)在時間序列上的均值；為第個生理特征數(shù)據(jù)在時刻的值；為第個生理特征數(shù)據(jù)在時間序列上的均值；

12、基于時序相關(guān)性系數(shù)和生理特征數(shù)據(jù)的變化率，得到生理特征數(shù)據(jù)的初始加權(quán)權(quán)重；基于生理特征數(shù)據(jù)的初始加權(quán)權(quán)重，得到初始加權(quán)權(quán)重矩陣。

13、優(yōu)選的，所述s1，具體包括：

14、基于初始加權(quán)權(quán)重矩陣對生理特征數(shù)據(jù)進(jìn)行多特征加權(quán)融合處理，得到綜合生理特征數(shù)據(jù)；綜合生理特征數(shù)據(jù)中的任意一個元素的計算公式如下：

15、，

16、其中，是第個生理特征數(shù)據(jù)的初始加權(quán)權(quán)重；為第個生理特征數(shù)據(jù)的自適應(yīng)系數(shù)；為第個生理特征數(shù)據(jù)；為第個生理特征數(shù)據(jù)的周期性參數(shù)；

17、引入隨時間動態(tài)變化的特征函數(shù)，將綜合生理特征數(shù)據(jù)擴(kuò)展為時序動態(tài)數(shù)據(jù)。

18、優(yōu)選的，所述s1，具體包括：

19、基于綜合生理特征數(shù)據(jù)，計算得到每個生理特征數(shù)據(jù)的修正系數(shù)；基于生理特征數(shù)據(jù)的修正系數(shù)動態(tài)調(diào)整生理特征數(shù)據(jù)的初始加權(quán)權(quán)重，得到生理特征數(shù)據(jù)調(diào)整后的權(quán)重。

20、優(yōu)選的，所述s1，具體包括：

21、基于當(dāng)前綜合生理特征數(shù)據(jù)，引入歷史數(shù)據(jù)記憶矩陣，對各生理特征數(shù)據(jù)調(diào)整后的權(quán)重進(jìn)行自適應(yīng)優(yōu)化，得到最終優(yōu)化后的權(quán)重；自適應(yīng)優(yōu)化公式如下：

22、，

23、其中，?為最終優(yōu)化后的第個生理特征數(shù)據(jù)的權(quán)重，表示最終優(yōu)化后的權(quán)重；為第個生理特征數(shù)據(jù)調(diào)整后的權(quán)重；為學(xué)習(xí)率；為記憶窗口期；是第個生理特征數(shù)據(jù)在時刻的值；是綜合生理特征數(shù)據(jù)在時刻的值；

24、基于最終優(yōu)化后的權(quán)重，重新計算綜合生理特征數(shù)據(jù)。

25、優(yōu)選的，所述s2，具體包括：

26、通過基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的組合模型，對綜合生理特征數(shù)據(jù)進(jìn)行特征處理和異常檢測分析，得到健康風(fēng)險評分；基于健康風(fēng)險評分，引入個性化自適應(yīng)閾值生成算法，動態(tài)生成個性化動態(tài)閾值。

27、優(yōu)選的，所述s2，具體包括：

28、在個性化自適應(yīng)閾值生成算法的實(shí)現(xiàn)過程中，引入患者歷史健康風(fēng)險評分以及個體特征數(shù)據(jù)，計算得到基礎(chǔ)閾值；基于基礎(chǔ)閾值，結(jié)合患者的當(dāng)前健康風(fēng)險評分，對基礎(chǔ)閾值進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，生成個性化動態(tài)閾值；動態(tài)調(diào)整公式如下：

29、，

30、其中，是個性化動態(tài)閾值；是基礎(chǔ)閾值；是控制自適應(yīng)的影響系數(shù)；是個體特征數(shù)據(jù)中疾病史的總數(shù)；是第個疾病相關(guān)的生理特征數(shù)據(jù)的權(quán)重系數(shù)；是第個疾病相關(guān)的生理特征值；是當(dāng)前時刻的健康風(fēng)險評分；是平滑因子。

31、優(yōu)選的，所述s2，具體包括：

32、將健康風(fēng)險評分與個性化動態(tài)閾值進(jìn)行比較，得到呼吸狀態(tài)的分析結(jié)果；當(dāng)健康風(fēng)險評分小于個性化動態(tài)閾值時，說明患者為正常呼吸狀態(tài)；當(dāng)健康風(fēng)險評分大于等于個性化動態(tài)閾值時，表示呼吸狀態(tài)的分析結(jié)果為異常；當(dāng)呼吸狀態(tài)的分析結(jié)果為異常時，通過計算患者當(dāng)前的健康風(fēng)險評分與個性化動態(tài)閾值的差值進(jìn)行風(fēng)險等級劃分，基于風(fēng)險等級，生成分層次的醫(yī)療建議。

33、一種基于數(shù)據(jù)融合的呼吸科智能預(yù)警系統(tǒng)，包括以下部分：

34、數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、多源數(shù)據(jù)融合模塊、異常檢測與判定模塊、預(yù)警及建議模塊；

35、數(shù)據(jù)采集模塊，監(jiān)測并采集患者的多源生理數(shù)據(jù)，得到原始生理數(shù)據(jù)；將原始生理數(shù)據(jù)發(fā)送至數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊；

36、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，對原始生理數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的生理數(shù)據(jù)；將預(yù)處理后的生理數(shù)據(jù)發(fā)送至多源數(shù)據(jù)融合模塊；

37、多源數(shù)據(jù)融合模塊，對預(yù)處理后的生理數(shù)據(jù)進(jìn)行智能融合處理，得到綜合生理特征數(shù)據(jù)；將綜合生理特征數(shù)據(jù)發(fā)送至異常檢測與判定模塊；

38、異常檢測與判定模塊，對綜合生理特征數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測分析，得到呼吸狀態(tài)的分析結(jié)果；將呼吸狀態(tài)的分析結(jié)果發(fā)送至預(yù)警及建議模塊；

39、預(yù)警及建議模塊，基于呼吸狀態(tài)的分析結(jié)果進(jìn)行風(fēng)險等級劃分；基于風(fēng)險等級，制定醫(yī)療建議。

40、本發(fā)明的技術(shù)方案的有益效果是：

41、1、本發(fā)明利用數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)去噪、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、異常值監(jiān)測與剔除等預(yù)處理技術(shù)，并基于多級動態(tài)加權(quán)和分層特征抽取的數(shù)據(jù)融合算法，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的智能融合。通過引入時序相關(guān)性、頻率波動分析等高級方法，生成綜合生理特征數(shù)據(jù)，從而確保生理特征數(shù)據(jù)的可靠性與一致性，為異常檢測提供了高精度的生理數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

42、2、引入個性化自適應(yīng)閾值生成算法，根據(jù)患者歷史健康風(fēng)險評分和個體特征數(shù)據(jù)，生成適應(yīng)個體差異的個性化動態(tài)閾值，增強(qiáng)了呼吸科智能預(yù)警系統(tǒng)的個性化適應(yīng)能力，使預(yù)警結(jié)果更具針對性，有效減少了誤報和漏報現(xiàn)象。