本发明涉及智能康复治疗领域，特别是涉及一种心房纤颤rfca术后心脏康复运动的智能评估方法和系统。
背景技术：
1、心房纤颤（atrial fibrillation, af）是一种常见的心律失常疾病，其特点是心房快速、不规律的电活动，导致心脏泵血效率降低。射频消融术（radiofrequency catheterablation, rfca）是治疗心房纤颤的有效手段之一，通过消融异常电生理途径来恢复正常的心律。然而，rfca术后患者的心脏康复是一个复杂的过程，涉及到多方面的生理和心理因素。
2、传统的心脏康复缺乏对患者术后恢复状况的全面评估，导致康复计划可能不够个性化和精准。其次，康复过程中的监测和调整不够及时和系统，难以实时跟踪患者的康复进展和及时调整治疗方案。此外，患者的依从性也是一个问题，缺乏有效的监督和激励机制，患者可能难以坚持康复计划。
3、针对现有技术的不足，本发明提供了一种心房纤颤rfca术后心脏康复运动的智能评估方法和系统，旨在实现对患者术后心脏康复的全面评估、个性化康复方案的制定和实时调整，以及提高患者的依从性，从而提高心脏康复的效果和效率。
技术实现思路
1、本发明涉及一种心房纤颤rfca术后心脏康复运动的智能评估方法和系统，旨在提供一种全面、个性化、实时监控和调整的心脏康复解决方案，以提高康复效果和患者依从性
2、为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案：
3、本发明提供了一种心房纤颤rfca术后心脏康复运动的智能评估方法，其特征在于包括以下步骤：
4、步骤1，通过智能设备和医疗检测仪器，收集患者的基本信息，包括年龄、性别、身高、体重、病史及用药情况；组建包含心内科护士、心内科医生、康复科医生的心脏康复运动护理团队，并进行多项检测或评估，所述检测或评估包括问询检测、心肺听诊、心电图评估、心脏超声评估、血液检查评估、运动试验评估；汇总所述检测或评估结果，综合评估心脏总体的结构和功能状况，并建立患者运动康复专属档案，将所述检测或评估结果存入所述患者运动康复专属档案；
5、步骤2，收集患者术后恢复状况数据，包括获取含愈合百分比、缝线拆除时间的伤口愈合进度指标，通过体力评估量表评估的体力恢复程度指标，通过角度测量仪测量关节活动角度得出的肢体活动范围指标 ，获取含射血分数、心输出量的心脏功能指标，含糖尿病的血糖控制水平和高血压的血压值的基础疾病严重程度指标，含最大摄氧量、运动耐力的运动能力指标；将所述患者术后恢复状况数据以及步骤1中所述检测或评估结果共同输入到运动医学算法系统中获得适合患者的运动类型；所述运动医学算法包括基于生理指标的算法、基于运动能力评估的算法、基于康复阶段和伤口愈合的算法、基于肌肉骨骼系统评估的算法、基于疾病特征的算法；将所述患者术后恢复状况数据以及步骤1中所述检测或评估结果、所述适合患者的运动类型共同输入到预先构建的运动负荷预测模型中，确定运动的起始时间、强度、频率及持续时间；所述运动负荷预测模型为基于神经网络的预测模型；在所述患者运动康复专属档案中，实时记录每次运动的起止时间、强度、生理参数变化和主观感受；定期分析患者运动情况，基于分析结果及时调整运动方案；
6、步骤3，根据如下公式计算所述心房纤颤rfca术后心脏康复运动的评分：totalscore=(w1×s1)+(w2×s2)+(w3×f(s3))+(w4×s4)，其中：s1是步骤1中所述检测或评估的结果在进行心脏康复运动之后的改善得分,w1是所述检测或评估的结果在进行心脏康复运动之后的改善得分的权重 , s2是左房内径在进行心脏康复运动之后的改善得分，计算方式为左房内径减小的尺寸与原左房内径尺寸之比，w2左房内径在进行心脏康复运动之后的改善得分的权重, s3是心房纤颤复发频率得分，w3是心房纤颤复发频率得分的权重, s4是房颤对生活质量的影响量表的得分，w4是房颤对生活质量的影响量表的得分的权重， f(s3)=min(100,1/(s3+δ))，是s3的转换函数，δ是经验系数；所述房颤对生活质量的影响量表包括症状维度、日常活动维度、治疗担心维度，用于评价患者生活质量，得分越高表明生活质量越高。
7、优选地，步骤1进一步包括，潜在风险评估：获取预计采用的切口位置与大小，基于手术复杂程度并结合患者心脏状况，分析手术过程中潜在的血压波动、心率改变，基于创口大小和位置评估术后炎症反应、潜在的并发症以及疼痛刺激对心脏功能的间接影响；将收集到的手术切口位置与大小、患者基础信息、患者心脏状况数据输入风险预测模型，获取模型输出的潜在风险评估结果，并将模型分析结果与临床经验结合进行综合判断，形成风险评估报告，所述风险预测模型基于逻辑回归模型构建。
8、优选地，步骤1中的检测或评估包括：
9、1)询问患者心悸、头晕、晕厥、胸闷、胸痛、气短、体力不足以及焦虑的症状的发作频率、持续时间、诱发因素及缓解方式；2)进行心肺听诊，获取心音的强弱、节律、有无杂音、额外心音，检查脉搏的频率、节律、强弱；测量血压，观察有无下肢水肿、颈静脉怒张的体征；3）进行心电图评估，清洁患者皮肤后正确安放心电图电极，记录 12 导联心电图，观察心电图的节律，分析 st 段和 t 波，判断有无心肌缺血表现，分析是否存在p波消失代之以振幅、形态、节律不一的f波的现象；4）进行心脏超声评估，令患者取左侧卧位或平卧位充分暴露心前区，超声探头置于不同部位获取多个标准切面的图像，包括胸骨旁长轴、短轴切面，心尖四腔、两腔、三腔切面；测量心室大小、室壁厚度、左心房内径、左房容积指数，评估心室收缩和舒张功能，计算射血分数、短轴缩短率的指标，观察各瓣膜的形态、结构，评估瓣膜的开放和关闭情况，有无反流或狭窄；5）进行血液检查评估，采集患者的静脉血，进行心肌酶谱、bnp 或 nt-probnp、血脂、血糖指标的检测，分析心肌酶谱指标判断有无心肌损伤，依据bnp 或 nt-probnp 水平评估心力衰竭的严重程度；6）进行运动试验评估，包括心肺运动试验，向患者介绍试验流程和注意事项，患者佩戴呼吸面罩、心率监测设备，在功率自行车或跑步机上进行运动，逐渐增加运动强度，全程记录心率、血压、心电图、摄氧量、二氧化碳排出量的指标；或者开展六分钟步行试验，测量行走距离，并观察患者在试验中的症状。
10、优选地，步骤2中还提供一种经论证的心房纤颤患者rfca术后心脏康复运动方案，该心脏康复运动方案由邀请相关专家召开线上会议进行论证得出，所述专家的权威度q，由专家自我评判因子a、业务熟练度b、业内认可度c、患者满意度d共同计算，计算方法为：q=(a+b+c+d)/4，如果q≥0.7表明专家的权威程度可接受，如果q＞0.8表明专家的权威程度高。
11、该心脏康复运动方案如下：
12、a.院内心脏康复运动
13、判断患者术后病情是否平稳，如果是则指示在护士指导下进行院内心脏康复运动，监测指脉氧、心率、血压，并将运动数据计入所述患者运动康复专属档案，院内心脏康复运动具体方案如下表1：
14、表1 院内心脏康复运动方案
15、
16、b.院外心脏康复运动
17、根据所述患者运动康复专属档案判断患者院内心脏康复运动中，是否出现不良事件，如果否则在患者出院前为患者进行运动试验评估，并根据具体评估结果、患者危险分层为患者制定出院后的运动方案，院外心脏康复运动方案如下表2：
18、表2 院外心脏康复运动方案
19、
20、优选地，步骤3进一步包括：
21、通过智能设备和医疗检测仪器，收集患者的动态心电图数据、心脏彩超的左房内径数据、6 分钟步行试验结果以及房颤对生活质量的影响量表的评分；对采集到的数据进行清洗、筛选和标准化处理，去除异常值和噪声，将不同量纲的数据转化为统一的标准格式；从预处理后的数据中提取关键特征，包括心房纤颤复发的频率特征、左房内径的变化趋势特征、6 分钟步行距离的增长特征以及房颤对生活质量的影响量表各维度得分的分布特征；运用机器学习算法构建术后心脏康复运动的评估模型；所述评估模型通过大量的训练数据对模型进行优化和调整，使其在输入提取的关键特征时准确地预测评估结果；将评估结果与所述心房纤颤rfca术后心脏康复运动的评分进行对比，如果两者不一致且误差大于误差阈值，则进行告警，并将告警信息实时反馈给患者和医疗团队，以便及时调整康复方案和治疗措施。
22、本发明还提供一种心房纤颤rfca术后心脏康复运动的智能评估系统，包括以下步骤：
23、术前检测模块，用于通过智能设备和医疗检测仪器，收集患者的基本信息，包括年龄、性别、身高、体重、病史及用药情况；组建包含心内科护士、心内科医生、康复科医生的心脏康复运动护理团队，并进行多项检测或评估，所述检测或评估包括问询检测、心肺听诊、心电图评估、心脏超声评估、血液检查评估、运动试验评估；汇总所述检测或评估结果，综合评估心脏总体的结构和功能状况，并建立患者运动康复专属档案，将所述检测或评估结果存入所述患者运动康复专属档案；
24、康复运动模块，用于收集患者术后恢复状况数据，包括获取含愈合百分比、缝线拆除时间的伤口愈合进度指标，通过体力评估量表评估的体力恢复程度指标，通过角度测量仪测量关节活动角度得出的肢体活动范围指标 ，获取含射血分数、心输出量的心脏功能指标，含糖尿病的血糖控制水平和高血压的血压值的基础疾病严重程度指标，含最大摄氧量、运动耐力的运动能力指标；将所述患者术后恢复状况数据以及术前检测模块中所述检测或评估结果共同输入到运动医学算法系统中获得适合患者的运动类型；所述运动医学算法包括基于生理指标的算法、基于运动能力评估的算法、基于康复阶段和伤口愈合的算法、基于肌肉骨骼系统评估的算法、基于疾病特征的算法；将所述患者术后恢复状况数据以及术前检测模块中所述检测或评估结果、所述适合患者的运动类型共同输入到预先构建的运动负荷预测模型中，确定运动的起始时间、强度、频率及持续时间；所述运动负荷预测模型为基于神经网络的预测模型；在所述患者运动康复专属档案中，实时记录每次运动的起止时间、强度、生理参数变化和主观感受；定期分析患者运动情况，基于分析结果及时调整运动方案；
25、运动评估模块，用于根据如下公式计算所述心房纤颤rfca术后心脏康复运动的评分：total score=(w1×s1)+(w2×s2)+(w3×f(s3))+(w4×s4)，其中：s1是术前检测模块中所述检测或评估的结果在进行心脏康复运动之后的改善得分,w1是所述检测或评估的结果在进行心脏康复运动之后的改善得分的权重 , s2是左房内径在进行心脏康复运动之后的改善得分，计算方式为左房内径减小的尺寸与原左房内径尺寸之比，w2左房内径在进行心脏康复运动之后的改善得分的权重, s3是心房纤颤复发频率得分，w3是心房纤颤复发频率得分的权重, s4是房颤对生活质量的影响量表的得分，w4是房颤对生活质量的影响量表的得分的权重， f(s3)=min(100,1/(s3+δ))，是s3的转换函数，δ是经验系数；所述房颤对生活质量的影响量表包括症状维度、日常活动维度、治疗担心维度，用于评价患者生活质量，得分越高表明生活质量越高。
26、优选地，术前检测模块，进一步用于潜在风险评估：获取预计采用的切口位置与大小，基于手术复杂程度并结合患者心脏状况，分析手术过程中潜在的血压波动、心率改变，基于创口大小和位置评估术后炎症反应、潜在的并发症以及疼痛刺激对心脏功能的间接影响；将收集到的手术切口位置与大小、患者基础信息、患者心脏状况数据输入风险预测模型，获取模型输出的潜在风险评估结果，并将模型分析结果与临床经验结合进行综合判断，形成风险评估报告，所述风险预测模型基于逻辑回归模型构建。
27、优选地，术前检测模块中的检测或评估包括：
28、1)询问患者心悸、头晕、晕厥、胸闷、胸痛、气短、体力不足以及焦虑的症状的发作频率、持续时间、诱发因素及缓解方式；2)进行心肺听诊，获取心音的强弱、节律、有无杂音、额外心音，检查脉搏的频率、节律、强弱；测量血压，观察有无下肢水肿、颈静脉怒张的体征；3）进行心电图评估，清洁患者皮肤后正确安放心电图电极，记录 12 导联心电图，观察心电图的节律，分析 st 段和 t 波，判断有无心肌缺血表现，分析是否存在p波消失代之以振幅、形态、节律不一的f波的现象；4）进行心脏超声评估，令患者取左侧卧位或平卧位充分暴露心前区，超声探头置于不同部位获取多个标准切面的图像，包括胸骨旁长轴、短轴切面，心尖四腔、两腔、三腔切面；测量心室大小、室壁厚度、左心房内径、左房容积指数，评估心室收缩和舒张功能，计算射血分数、短轴缩短率的指标，观察各瓣膜的形态、结构，评估瓣膜的开放和关闭情况，有无反流或狭窄；5）进行血液检查评估，采集患者的静脉血，进行心肌酶谱、bnp 或 nt-probnp、血脂、血糖指标的检测，分析心肌酶谱指标判断有无心肌损伤，依据bnp 或 nt-probnp 水平评估心力衰竭的严重程度；6）进行运动试验评估，包括心肺运动试验，向患者介绍试验流程和注意事项，患者佩戴呼吸面罩、心率监测设备，在功率自行车或跑步机上进行运动，逐渐增加运动强度，全程记录心率、血压、心电图、摄氧量、二氧化碳排出量的指标；或者开展六分钟步行试验，测量行走距离，并观察患者在试验中的症状。
29、优选地，康复运动模块中还提供一种经论证的心房纤颤患者rfca术后心脏康复运动方案，该心脏康复运动方案由邀请相关专家召开线上会议进行论证得出，所述专家的权威度q，由专家自我评判因子a、业务熟练度b、业内认可度c、患者满意度d共同计算，计算方法为：q=(a+b+c+d)/4，如果q≥0.7表明专家的权威程度可接受，如果q＞0.8表明专家的权威程度高。
30、优选地，运动评估模块进一步用于：
31、通过智能设备和医疗检测仪器，收集患者的动态心电图数据、心脏彩超的左房内径数据、6 分钟步行试验结果以及房颤对生活质量的影响量表的评分；对采集到的数据进行清洗、筛选和标准化处理，去除异常值和噪声，将不同量纲的数据转化为统一的标准格式；从预处理后的数据中提取关键特征，包括心房纤颤复发的频率特征、左房内径的变化趋势特征、6 分钟步行距离的增长特征以及房颤对生活质量的影响量表各维度得分的分布特征；运用机器学习算法构建术后心脏康复运动的评估模型；所述评估模型通过大量的训练数据对模型进行优化和调整，使其在输入提取的关键特征时准确地预测评估结果；将评估结果与所述心房纤颤rfca术后心脏康复运动的评分进行对比，如果两者不一致且误差大于误差阈值，则进行告警，并将告警信息实时反馈给患者和医疗团队，以便及时调整康复方案和治疗措施。
32、通过采用上述技术，与现有技术相比，本发明的有益效果是：
33、1.本发明通过整合患者的基本信息、病史、医疗检查报告、症状表现等多方面数据，结合多种专业评估手段，如心电图评估、心脏超声评估、血液检查评估、运动试验评估等，能够对患者心脏的结构和功能状况进行全面且精准的评估，为后续制定个性化的康复运动方案以及对康复运动方案进行评估提供坚实基础。
34、2.本发明运用运动医学算法系统和运动负荷预测模型，综合考虑患者的各项检测结果和术后恢复状况，确定适合患者的运动类型、起始时间、强度、频率及持续时间，这能够确保康复运动方案既符合患者的身体状况，又能有效地促进心脏康复。同时，本发明通过专家论证形成一种新的心房纤颤患者rfca术后心脏康复运动方案；通过该心脏康复运动方案的实施有效降低心房纤颤复发率和再住院率，改善患者心功能，提高患者生活质量水平。
35、3.本发明通过计算心房纤颤 rfca 术后心脏康复运动的评分，结合对患者动态心电图、心脏彩超、6 分钟步行试验等数据的收集和分析，获取心房纤颤复发的频率特征、左房内径的变化趋势特征、6 分钟步行距离的增长特征以及房颤对生活质量的影响量表各维度得分的分布特征，通过机器学习模型获取心房纤颤 rfca 术后心脏康复运动的评估结果。通过多种评估方式相互匹配印证，一旦发现不同评估方式之间的评估结果不一致且超过误差阈值，及时告警并调整康复方案，保障康复治疗的有效性和安全性。
1.一种心房纤颤rfca术后心脏康复运动的智能评估方法，其特征在于包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种心房纤颤rfca术后心脏康复运动的智能评估方法，其特征在于，所述步骤1进一步包括，潜在风险评估：获取预计采用的切口位置与大小，基于手术复杂程度并结合患者心脏状况，分析手术过程中潜在的血压波动、心率改变，基于创口大小和位置评估术后炎症反应、潜在的并发症以及疼痛刺激对心脏功能的间接影响；将收集到的手术切口位置与大小、患者基础信息、患者心脏状况数据输入风险预测模型，获取模型输出的潜在风险评估结果，并将模型分析结果与临床经验结合进行综合判断，形成风险评估报告，所述风险预测模型基于逻辑回归模型构建。
3.如权利要求2所述的一种心房纤颤rfca术后心脏康复运动的智能评估方法，其特征在于，所述步骤1中的检测或评估包括：
4.如权利要求3所述的一种心房纤颤rfca术后心脏康复运动的智能评估方法，其特征在于，所述步骤2中还提供一种经论证的心房纤颤患者rfca术后心脏康复运动方案，该心脏康复运动方案由邀请相关专家召开线上会议进行论证得出，所述专家的权威度q，由专家自我评判因子a、业务熟练度b、业内认可度c、患者满意度d共同计算，计算方法为：q=(a+b+c+d)/4，如果q≥0.7表明专家的权威程度可接受，如果q＞0.8表明专家的权威程度高。
5.如权利要求4所述的一种心房纤颤rfca术后心脏康复运动的智能评估方法，其特征在于，所述步骤3进一步包括：
6.一种心房纤颤rfca术后心脏康复运动的智能评估系统，其特征在于包括以下步骤：
7.如权利要求6所述的一种心房纤颤rfca术后心脏康复运动的智能评估系统，其特征在于，所述术前检测模块，进一步用于潜在风险评估：获取预计采用的切口位置与大小，基于手术复杂程度并结合患者心脏状况，分析手术过程中潜在的血压波动、心率改变，基于创口大小和位置评估术后炎症反应、潜在的并发症以及疼痛刺激对心脏功能的间接影响；将收集到的手术切口位置与大小、患者基础信息、患者心脏状况数据输入风险预测模型，获取模型输出的潜在风险评估结果，并将模型分析结果与临床经验结合进行综合判断，形成风险评估报告，所述风险预测模型基于逻辑回归模型构建。
8.如权利要求7所述的一种心房纤颤rfca术后心脏康复运动的智能评估系统，其特征在于，所述术前检测模块中的检测或评估包括：
9.如权利要求8所述的一种心房纤颤rfca术后心脏康复运动的智能评估系统，其特征在于，所述康复运动模块中还提供一种经论证的心房纤颤患者rfca术后心脏康复运动方案，该心脏康复运动方案由邀请相关专家召开线上会议进行论证得出，所述专家的权威度q，由专家自我评判因子a、业务熟练度b、业内认可度c、患者满意度d共同计算，计算方法为：q=(a+b+c+d)/4，如果q≥0.7表明专家的权威程度可接受，如果q＞0.8表明专家的权威程度高。
10.如权利要求9所述的一种心房纤颤rfca术后心脏康复运动的智能评估系统，其特征在于，所述运动评估模块进一步用于：
