本发明涉及医疗信息管理，尤其涉及一种产科患者信息一体化管理方法及系统。
背景技术：
1、医疗信息管理技术领域专注于通过使用先进的信息技术和数据管理方法来提高医疗服务质量和效率。这包括患者信息的收集、存储、恢复和分析，以支持医疗决策和提高患者治疗效果。在医疗信息管理领域，信息技术（it）解决方案如电子健康记录（ehr）、医疗信息系统（mis）和健康信息交换（hie）系统等被用于确保信息的准确性、可访问性和安全性。这一领域还包括对数据进行加密处理、确保数据隐私保护以及使用大数据分析来洞察疾病模式和患者护理趋势。
2、其中，产科患者信息一体化管理方法的主题，指一种特定的医疗信息管理方法，旨在优化产科领域的患者信息处理。通过一体化管理系统，医生能够获取完整的患者历史信息和实时数据，从而更精确地进行诊断和治疗。这种方法有助于整合分散的数据源，确保信息的一致性和完整性，同时提高医疗服务提供的速度和质量。用途主要包括提高医疗决策的效率，减少医疗错误，以及提升患者满意度和治疗成果。
3、在产科信息管理中，传统技术未能充分实现数据的实时更新与深入分析，无法及时捕捉和反应患者状态的变化。这种技术局限性可能导致对紧急健康问题的响应延迟，缺乏对时间序列数据的有效处理，影响了短期和长期健康趋势的预测能力。此外，现有系统通常未设立具备深度学习能力的分析工具，这使得医生在面对复杂的健康状况时缺少必要的数据支持，难以进行准确的风险评估和分类，导致治疗决策的不准确，增加医疗错误，降低患者的治疗效果和满意度。
技术实现思路
1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种产科患者信息一体化管理方法及系统。
2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种产科患者信息一体化管理方法，包括以下步骤：
3、s1：收集产科患者多时间段的生理参数数据，计算心率、血压读数的平均值和标准差，对比产科患者多时间段的生理参数数据，识别数据偏差，生成偏差动态监测结果；
4、s2：使用动态时间弯曲算法对所述偏差动态监测结果进行时间序列分析，调整时间窗口匹配数据尖峰和波动，得到时间序列匹配模式，根据所述时间序列匹配模式预估患者的短期健康趋势，建立短期健康预测结果；
5、s3：将所述短期健康预测结果输入长短期记忆网络，训练模型识别长期健康风险，进行健康风险因子标定，得到长期健康趋势分析，利用长期健康趋势归纳并发症关联的风险因子，分析输出风险因素和并发症，根据风险等级进行分类，建立风险分类评估结果。
6、作为本发明的进一步方案，所述计算心率、血压读数的平均值和标准差的方法具体为：
7、s111：收集产科患者的心率和血压数据，记录为生理参数数据集，采用公式：
8、，
9、生成生理参数数据集；
10、其中，代表生理参数数据集，代表每次测量的心率或血压值，代表测量次数；
11、s112：从所述生理参数数据集中，计算每个参数的平均值和标准差，采用公式：
12、，
13、，
14、生成心率和血压的平均值及标准差；
15、其中，代表加权平均值，代表加权标准差，分别代表调整平均值和标准差计算的权重系数；
16、s113：根据所述心率和血压的平均值及标准差，生成心率和血压的统计特征结果，采用公式：
17、，
18、得到统计特征结果；
19、其中，代表统计特征结果，、分别增强平均值和标准差的影响力。
20、作为本发明的进一步方案，所述偏差动态监测结果的获取步骤具体为：
21、s121：比对当前所述统计特征结果与患者上一时间点特征数据，计算标准化偏差，采用公式：
22、，
23、生成标准化偏差数据集；
24、其中，代表第个测量参数的标准化偏差，是当前测量数据，是过去的数据，是上一时间点数据的标准差，是小正数规避除零错误；
25、s122：分析所述标准化偏差数据集，识别异常点，采用公式：
26、，
27、生成异常标记数据集；
28、其中，代表调整后的偏差得分，是偏差数据集的平均值和标准差，是正则化；
29、s123：根据所述异常标记数据集，聚集识别为异常的数据点，采用公式：
30、，
31、得到偏差动态监测结果；
32、其中，代表偏差动态监测结果，是总数据集，是设定的异常阈值，是调整异常判定敏感性的乘数。
33、作为本发明的进一步方案，所述时间序列匹配模式的获取步骤具体为：
34、s211：分析所述偏差动态监测结果，应用动态时间弯曲算法最小化序列之间的整体距离，采用公式：
35、，
36、得到序列对齐的初步结果；
37、其中，表示序列和之间的动态时间弯曲成本，、分别为序列和中的点，、是控制时间和距离影响的权重系数；
38、s212：根据所述序列对齐的初步结果，调整时间窗口匹配尖峰和波动，采用公式：
39、，
40、调整窗口匹配，生成时间窗口的匹配结果；
41、其中，表示时间点的调整后的匹配成本，是参照时间窗的序列片段，是时间窗口的宽度，是衰减系数；
42、s213：从所述时间窗口的匹配结果中选择最低成本的时间窗口作为时间序列匹配模式，采用公式：
43、，
44、确定时间序列匹配模式；
45、其中，代表时间序列匹配模式，是参照的时间点。
46、作为本发明的进一步方案，所述短期健康预测结果的获取步骤具体为：
47、s221：使用所述时间序列匹配模式，应用多元回归模型预测患者的健康趋势，采用公式：
48、，
49、生成初步的健康趋势预测；
50、其中，h(t)表示时间点的健康趋势预测，是时间序列匹配模式，、分别是的一阶和二阶时间导数，是调节预测模型的参数；
51、s222：对所述初步的健康趋势预测进行分析，评估稳定性和可靠性，采用公式：
52、，
53、生成健康趋势的波动性分析结果；
54、其中，表示时间点的健康趋势波动性，是时间窗口的宽度，是衰减因子；
55、s223：根据所述波动性分析结果，采用逻辑回归模型确定短期健康预测结果的风险级别，采用公式：
56、，
57、确定短期健康预测结果；
58、其中，表示短期健康预测结果的风险等级，是逻辑回归模型中的决策阈值。
59、作为本发明的进一步方案，所述风险分类评估结果的获取步骤具体为：
60、s311：将所述短期健康预测结果输入到一个长短期记忆网络，通过增强学习算法，优化风险因子识别，采用公式：
61、，
62、计算每个风险因子的得分，生成长期健康风险因子初始得分； 其中，代表第个长期健康风险因子的得分，是第个输入对第个风险因子的权重，是短期健康预测结果中的第个数据点，是权重的标准差，是的小常数；
63、s312：使用所述长期健康风险因子初始得分，结合长期趋势数据，采用公式：
64、，
65、生成调整后的长期健康风险评分；
66、其中，代表调整后的风险评分，、是调整系数，增强模型对得分差异的响应敏感度，是上一时间点数据中第个风险因子的平均得分；
67、s313：根据所述调整后的长期健康风险评分，计算与目标并发症关联的风险值，采用公式：
68、，
69、生成并发症关联风险值；
70、其中，代表第种并发症的风险值，表示第种并发症与第个风险因子的关联强度，是风险值敏感度调节系数；
71、s314：使用所述并发症关联风险值，采用公式：
72、，
73、生成风险分类评估结果；
74、其中，是风险分类评估结果，代表第种并发症在评估模型中的权重，用于增强风险并发症的分类影响。
75、一种产科患者信息一体化管理系统，所述产科患者信息一体化管理系统用于执行上述产科患者信息一体化管理方法，所述系统包括：
76、数据收集与分析模块搜集产科患者生理参数，计算心率、血压的平均值与标准差，与患者历史治疗数据对比，通过生理参数的偏差分析，生成偏差动态监测结果；
77、时间序列分析模块利用所述偏差动态监测结果，进行时间序列数据分析，调整数据尖峰与波动的时间窗口，通过时间匹配和分析，获取时间序列匹配模式；
78、短期健康预测模块根据所述时间序列匹配模式，预估患者短期健康趋势，对趋势变化进行分析和预测，建立短期健康预测结果；
79、长期健康分析模块从所述短期健康预测结果导出数据，应用于长短期记忆网络，对网络进行训练识别长期健康风险，进行健康风险因子标定，得到长期健康趋势分析；
80、风险评估与分类模块运用所述长期健康趋势分析，进行风险因子的提取与分析，根据分析结果进行风险等级划分，建立风险分类评估结果。
81、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
82、本发明中，通过结合生理参数的细致分析与高级时间序列分析，有效增强了对产科患者健康状况的预测精准性。采用改进的动态时间弯曲算法，增强了对时间序列数据的捕捉能力，使得能够准确分析数据的尖峰和波动，从而提供更为精确的短期健康趋势预测。通过长短期记忆网络的应用，能够进行深度学习分析，提炼出与患者长期健康状况相关的风险因子，为医疗决策提供更全面的数据支持。不仅提高了治疗的个性化和精确度，也有效降低了医疗误差，增强了患者满意度。
1.一种产科患者信息一体化管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的产科患者信息一体化管理方法，其特征在于，所述计算心率、血压读数的平均值和标准差的方法具体为：
3.根据权利要求2所述的产科患者信息一体化管理方法，其特征在于，所述偏差动态监测结果的获取步骤具体为：
4.根据权利要求3所述的产科患者信息一体化管理方法，其特征在于，所述时间序列匹配模式的获取步骤具体为：
5.根据权利要求4所述的产科患者信息一体化管理方法，其特征在于，所述短期健康预测结果的获取步骤具体为：
6.根据权利要求5所述的产科患者信息一体化管理方法，其特征在于，所述风险分类评估结果的获取步骤具体为：
7.一种产科患者信息一体化管理系统，其特征在于，根据权利要求1-6任一项所述的产科患者信息一体化管理方法，所述系统包括：
