[发明专利]一种心脑血管康复训练系统

权利要求书

1.一种心脑血管康复训练系统，其特征在于，所述心脑血管康复训练系统包括：

血压检测模块、脉搏检测模块、心率检测模块、主控模块、训练模块、分析模块、疾病预警模块、数据存储模块、显示模块；

血压检测模块，与主控模块连接，用于通过血压检测仪检测患者康复训练过程血压数据；

脉搏检测模块，与主控模块连接，用于通过脉搏检测仪检测患者康复训练过程脉搏数据；

心率检测模块，与主控模块连接，用于通过心率检测仪检测患者康复训练过程心率数据；

主控模块，与血压检测模块、脉搏检测模块、心率检测模块、训练模块、分析模块、疾病预警模块、数据存储模块、显示模块连接，用于通过单片机控制各个模块正常工作；

训练模块，与主控模块连接，用于通过康复训练仪器对患者进行康复训练；

分析模块，与主控模块连接，用于通过诊疗分析系统对患者进行分析通过康复训练方案；

疾病预警模块，与主控模块连接，用于通过数据分析软件对采集数据对患者心脑血管疾病发生进行警示；

数据存储模块，与主控模块连接，用于通过存储器存储采集的血压、脉搏、心率数据信息；

显示模块，与主控模块连接，用于通过显示器显示采集患者的血压、脉搏、心率数据信息及训练方案。

2.如权利要求1所述心脑血管康复训练系统，其特征在于，所述分析模块分析方法如下：

步骤1，问题定义，基于历史数据对心脑血管患者进行细化分群，研究特定治疗手段对特定人群治疗结局的影响，并针对个体患者推荐个性化治疗方案，将帮助临床医生更精准地认识目标患者的病情以及治疗手段所带来的预后效果，从而有效地实现个性化精准医疗；

步骤2，数据采集，针对目标人群,从相关信息系统收集观察期窗口内的患者医疗健康数据及预后结局数据，所采集的数据包括：康复科门诊数据、康复科治疗室数据、神内/神外门诊数据、神内/神外住院数据、康复科住院数据、脑卒中筛查门诊数据，这些数据涉及的内容涵盖有患者基本信息、病历或电子病历、检测检验、影像、诊断、处方、治疗、评估表数据；

步骤3，数据预处理，所采集的数据类型多种多样，包括：选择项、日期时间、数值型、字符型以及是否型数据，针对不同数据类型需要采取不同处理方法进行针对性数据预处理；

步骤4，特征工程，患者数据来自多个临床数据库，涉及患者个体生理信息、历史诊疗信息、病情信息，在使用机器学习技术建模学习数据之前，首先需要使用特定领域知识以及统计学习方法来提取或组合变化得到的各属性数据，从而生成有效的特征数据；

步骤4，基于相似性的患者聚类建模，采用基于划分的聚类算法，即k？均值算法进行患者的聚类建模，其中通过夹角余弦来度量患者之间的相似性；

步骤6，诊疗方案推荐，当患者问诊时，结合问诊患者的个体特征和病患群体特征，采用基于相似性计算的群组定向技术，为问诊患者找到最相近历史病患群组，抽取出该群组内病患的主体诊疗方案作为首选诊疗方案推荐给问诊患者。

3.如权利要求1所述心脑血管康复训练系统，其特征在于，所述疾病预警模块预警方法如下：

(1)采用大量医疗卫生数据筛选出心脑血管疾病危险因素，生成心脑血管疾病风险因子评估量表预量表；应用医疗机构心脑血管疾病高危人群样本数据，通过高级统计分析方法，对预量表危险因素的筛选和分析，生成风险因子评估量表。

(2)根据风险因子评估量表中相关危险因素，采用大数据信息分析及挖掘算法，构建自动判断心脑血管疾病情况的风险预警模型；

(3)通过移动终端输出是否出现心脑血管疾病监测的有效信息及风险预警报告。

4.如权利要求3所述心脑血管康复训练系统，其特征在于，所述步骤(1)中所述的高级统计分析方法包括logistic回归分析法和因子分析法；所述的风险因子评估量表求因子分析结果因子负荷和结构与风险因子评估量表内容基本吻合，指标级别内相关性强度强于指标级别间相关性。