本发明涉及诊疗管理领域，具体来说，涉及一种基于患者体表信息的重症辅助诊疗管理方法及系统。
背景技术：
1、患者的体表信息，如体温、心率、血压等生命体征，能够提供关于患者当前健康状况的即时反馈，通过监测这些数据，医疗人员可以及时发现患者状况的变化，识别出潜在的健康风险，从而采取适当的医疗措施，而体表信息的变化往往反映了体内某些不正常的生理或病理过程，如持续的高热可能提示有感染发生，心率的异常变化可能反映心脏问题，这些信息对于医生进行准确诊断非常有帮助。
2、重症辅助诊疗管理对于重症患者的治疗和护理具有极其重要的意义，不仅能够提高治疗效果，还能够显著提升患者的生存率和生活质量，其中重症辅助诊疗管理通过集成和分析患者的体表信息、临床数据和实验室检测结果，帮助医生更准确地诊断疾病，提高治疗成功率，并利用现代医疗技术对患者进行实时监控，及时发现患者病情的任何微小变化，从而实现早期预警，及时调整治疗方案、防止病情恶化、减少并发症的风险具有重要作用。
3、但现有的基于患者体表信息的重症辅助诊疗管理方法在进行使用时并未对诊疗方案的风险进行量化评估，导致现有的基于患者体表信息的重症辅助诊疗管理方法在进行使用时诊疗活动的安全性并不理想，同时再实施诊疗方案的时候，并未实施检测患者的体表信息编号，导致基于患者体表信息的重症辅助诊疗管理方法无法及时发现问题，并根据实时数据对诊疗方案进行动态调整，使得患者体表信息的重症辅助诊疗管理方法难以达到最佳治疗效果。
4、针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、针对相关技术中的问题，本发明提出一种基于患者体表信息的重症辅助诊疗管理方法及系统，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
2、为此，本发明采用的具体技术方案如下：
3、根据本发明的一个方面，提供了一种基于患者体表信息的重症辅助诊疗管理方法，包括以下步骤：
4、s1、获取患者的初始体表信息和病情信息，分析病情信息对患者的身体影响情况，获取病情影响参数，并基于病情影响参数分析患者的体表信息变化预测参数；
5、s2、分析病情影响参数和体表信息变化预测参数，并基于分析结果对病情影响参数和体表信息变化预测参数进行赋权，并基于病情影响参数和体表信息变化预测参数的赋权结果生成初始重症辅助诊疗方案；
6、s3、预设重症辅助诊疗方案风险阈值，分析初始重症辅助诊疗方案的风险值，并将初始重症辅助诊疗方案风险值与重症辅助诊疗方案风险阈值比对，根据比对结果对初始重症辅助诊疗方案优化调整；
7、s4、实施初始重症辅助诊疗方案，并实时监测患者的体表信息，获取实时体表变化参数，通过将实时体表变化参数与体表信息变化预测参数比对获取患者的诊疗有效参数；
8、s5、根据诊疗有效参数对初始重症辅助诊疗方案优化调整，获取进阶重症辅助诊疗方案，并分析进阶重症辅助诊疗方案风险值和方案采用必要值；
9、s6、预设方案采用必要值判断规则，并根据进阶重症辅助诊疗方案风险值与重症辅助诊疗方案风险阈值的比对结果和方案采用必要值与方案采用必要值判断规则的判断结果，优化调整进阶重症辅助诊疗方案，获取重症辅助诊疗进阶实施方案；
10、s7、采取重症辅助诊疗进阶实施方案对患者重症辅助诊疗管理，并采集重症辅助诊疗进阶实施方案对患者的有效参数，构建重症辅助诊疗实施方案数据库。
11、作为优选方案，分析病情影响参数和体表信息变化预测参数，并基于分析结果对病情影响参数和体表信息变化预测参数进行赋权，并基于病情影响参数和体表信息变化预测参数的赋权结果生成初始重症辅助诊疗方案包括以下步骤：
12、s21、根据病情影响参数和体表信息变化预测参数，通过数据清洗，对病情影响参数和体表信息变化预测参数去噪，并对去噪后的病情影响参数和体表信息变化预测参数归一化处理；
13、s22、根据归一化处理后的病情影响参数和体表信息变化预测参数，通过数据特征提取，获取病情影响参数和体表信息变化预测参数的患者特征数据集；
14、s23、设置数据特征赋权规则，将患者特征数据集通过数据特征赋权规则赋权，并基于赋权结果判断患者特征数据的诊疗着重偏向；
15、s24、根据诊疗着重偏向和患者特征数据生成初始重症辅助诊疗方案，并对初始重症辅助诊疗方案评估优化，再将评估优化后的重症辅助诊疗方案进行输出。
16、作为优选方案，根据归一化处理后的病情影响参数和体表信息变化预测参数，通过数据特征提取，获取病情影响参数和体表信息变化预测参数的患者特征数据包括以下步骤：
17、s221、设置数据提取规则和特征提取匹配规则，并构建特征提取模型库；
18、s222、通过数据提取规则，获取病情影响参数和体表信息变化预测参数的性质分析参数，并基于特征提取匹配规则，将性质分析参数与特征提取模型库内部特征提取模型匹配；
19、s223、对特征提取模型匹配结果通过统计分析测试特征提取模型的适配值，并基于模型适配值对特征提取模型匹配结果优化调整；
20、s224、根据优化调整后的特征提取模型匹配结果，提取病情影响参数和体表信息变化预测参数的患者特征数据。
21、作为优选方案，设置数据特征赋权规则，将患者特征数据集通过数据特征赋权规则赋权，并基于赋权结果判断患者特征数据的诊疗着重偏向包括以下步骤：
22、s231、定义数据特征赋权规则的赋权标准，并根据数据特征赋权规则构建准则决策分析模型；
23、s232、通过准则决策分析模型对患者特征数据集内部的患者特征数据进行权重分配；
24、s233、根据权重分配结果，通过影响关联分析，获取患者特征数据的治疗需求，并基于患者特征数据的治疗需求制定诊疗着重偏向。
25、作为优选方案，通过准则决策分析模型对患者特征数据集内部的患者特征数据进行权重分配的计算公式为：
26、d＝h1g1+∑[(gk/g1)hkgk+(1-gk/g1)·hkgku]；
27、gk＜g1(k＝2，3，…)；
28、其中，d为患者特征数据的权重分配值；
29、h1为患者特征数据集的第1个特征权重值；
30、g1为患者特征数据集的第1个特征值；
31、hk为患者特征数据集的第k个特征权重值；
32、gk为患者特征数据集的第k个特征值；
33、u为患者特征数据集的调整因子。
34、作为优选方案，根据权重分配结果，通过影响关联分析，获取患者特征数据的治疗需求，并基于患者特征数据的治疗需求制定诊疗着重偏向包括以下步骤：
35、s2331、根据权重分配结果，通过权重解读分析权重分配结果，并进行优先级排序，获取患者的诊疗影响因素序列；
36、s2332、通过关联映射获取诊疗影响因素序列中诊疗影响因素对应的诊疗问题；
37、s2333、对诊疗问题进行优先级排序，并分析诊疗问题相互影响情况；
38、s2334、根据诊疗问题的优先级排序结果和诊疗问题相互影响情况制定诊疗着重偏向。
39、作为优选方案，预设重症辅助诊疗方案风险阈值，分析初始重症辅助诊疗方案的风险值，并将初始重症辅助诊疗方案风险值与重症辅助诊疗方案风险阈值比对，根据比对结果对初始重症辅助诊疗方案优化调整包括以下步骤：
40、s31、定义重症辅助诊疗方案的安全需求，并根据安全需求对重症辅助诊疗方案设置风险阈值，获取重症辅助诊疗方案风险阈值；
41、s32、根据初始重症辅助诊疗方案，通过风险类别分析，获取初始重症辅助诊疗方案的风险种类组；
42、s33、根据风险种类组，通过风险量化评估初始重症辅助诊疗方案的风险种类组中每个风险的风险值，获取诊疗风险值组；
43、s34、将诊疗风险值组与重症辅助诊疗方案风险阈值比对，并基于背对结果对初始重症辅助诊疗方案优化调整。
44、作为优选方案，根据初始重症辅助诊疗方案，通过风险类别分析，获取初始重症辅助诊疗方案的风险种类组包括以下步骤：
45、s321、分析初始重症辅助诊疗方案的诊疗需求，获取重症辅助诊疗需求参数，并基于重症辅助诊疗需求参数划分风险类别，获取重症辅助诊疗需求参数的直接风险和间接风险；
46、s322、根据重症辅助诊疗需求参数的直接风险和间接风险，通过风险性质识别，获取重症辅助诊疗需求参数的风险影响分类；
47、s323、根据重症辅助诊疗需求参数的直接风险和间接风险对重症辅助诊疗需求参数的风险影响分类调整优化；
48、s324、将重症辅助诊疗需求参数的直接风险和间接风险与调整优化后的重症辅助诊疗需求参数的风险影响分类汇总，获取风险种类组。
49、作为优选方案，根据风险种类组，通过风险量化评估初始重症辅助诊疗方案的风险种类组中每个风险的风险值，获取诊疗风险值组包括以下步骤：
50、s331、定义风险量化指标，并基于风险量化指标计算初始重症辅助诊疗方案的风险值，并对获取初始重症辅助诊疗方案的风险值归一化处理；
51、s332、将归一化处理后初始重症辅助诊疗方案的风险值汇总，形成诊疗风险值组。
52、根据本发明的另一个方面，提供了一种基于患者体表信息的重症辅助诊疗管理系统，该系统包括：
53、参数获取预测模块，用于获取患者的初始体表信息和病情信息，分析病情信息对患者的身体影响情况，获取病情影响参数，并基于病情影响参数分析患者的体表信息变化预测参数；
54、诊疗方案生成模块，用于分析病情影响参数和体表信息变化预测参数，并基于分析结果对病情影响参数和体表信息变化预测参数进行赋权，并基于病情影响参数和体表信息变化预测参数的赋权结果生成初始重症辅助诊疗方案；
55、方案优化调整模块，用于预设重症辅助诊疗方案风险阈值，分析初始重症辅助诊疗方案的风险值，并将初始重症辅助诊疗方案风险值与重症辅助诊疗方案风险阈值比对，根据比对结果对初始重症辅助诊疗方案优化调整；
56、方案诊疗判断模块，用于实施初始重症辅助诊疗方案，并实时监测患者的体表信息，获取实时体表变化参数，通过将实时体表变化参数与体表信息变化预测参数比对获取患者的诊疗有效参数；
57、方案诊疗优化模块，用于根据诊疗有效参数对初始重症辅助诊疗方案优化调整，获取进阶重症辅助诊疗方案，并分析进阶重症辅助诊疗方案风险值和方案采用必要值；
58、方案分析调整模块，用于预设方案采用必要值判断规则，并根据进阶重症辅助诊疗方案风险值与重症辅助诊疗方案风险阈值的比对结果和方案采用必要值与方案采用必要值判断规则的判断结果，优化调整进阶重症辅助诊疗方案，获取重症辅助诊疗进阶实施方案；
59、诊疗方案总结模块，用于采取重症辅助诊疗进阶实施方案对患者重症辅助诊疗管理，并采集重症辅助诊疗进阶实施方案对患者的有效参数，构建重症辅助诊疗实施方案数据库；
60、参数获取预测模块、诊疗方案生成模块、方案优化调整模块、方案诊疗判断模块、方案诊疗优化模块、方案分析调整模块及诊疗方案总结模块依次连接。
61、本发明的有益效果为：
62、1、本发明通过获取患者的体表信息和病情信息，综合分析病情对患者身体的影响，全面了解患者的健康状况，并为制定个性化的诊疗方案提供基础，并基于病情影响参数和体表信息变化，预测患者的体表信息变化及识别潜在的健康风险和诊疗反应，从而提前采取相应措施，同时通过预设风险阈值和对诊疗方案的风险进行量化评估，有效的识别和管理诊疗过程中的潜在风险，确保诊疗活动的安全性。
63、2、本发明实施诊疗方案的同时，实时监测患者的体表信息变化，可以及时发现问题，并根据实时数据对诊疗方案进行动态调整，以达到最佳治疗效果，并通过数据清洗、归一化处理、特征提取等步骤，确保使用的数据质量，从而使得诊疗决策更加依赖于数据分析，提高决策的准确性和科学性。
64、3、本发明包含了对诊疗方案的持续评估和优化，不断改进诊疗效果，为患者提供了更加个性化和精准的治疗方案，并通过构建重症辅助诊疗实施方案数据库，积累宝贵的诊疗经验和数据，为未来的诊疗活动提供参考和依据，促进医疗知识的积累和传播，且本发明强调根据患者的具体情况制定和调整诊疗方案，这体现了患者中心的诊疗理念，有助于提高患者满意度和治疗的接受度。
1.一种基于患者体表信息的重症辅助诊疗管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于患者体表信息的重症辅助诊疗管理方法，其特征在于，所述分析病情影响参数和体表信息变化预测参数，并基于分析结果对病情影响参数和体表信息变化预测参数进行赋权，并基于病情影响参数和体表信息变化预测参数的赋权结果生成初始重症辅助诊疗方案包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于患者体表信息的重症辅助诊疗管理方法，其特征在于，所述根据归一化处理后的病情影响参数和体表信息变化预测参数，通过数据特征提取，获取病情影响参数和体表信息变化预测参数的患者特征数据包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的一种基于患者体表信息的重症辅助诊疗管理方法，其特征在于，所述设置数据特征赋权规则，将患者特征数据集通过数据特征赋权规则赋权，并基于赋权结果判断患者特征数据的诊疗着重偏向包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于患者体表信息的重症辅助诊疗管理方法，其特征在于，所述通过准则决策分析模型对患者特征数据集内部的患者特征数据进行权重分配的计算公式为：
6.根据权利要求5所述的一种基于患者体表信息的重症辅助诊疗管理方法，其特征在于，所述根据权重分配结果，通过影响关联分析，获取患者特征数据的治疗需求，并基于患者特征数据的治疗需求制定诊疗着重偏向包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的一种基于患者体表信息的重症辅助诊疗管理方法，其特征在于，所述预设重症辅助诊疗方案风险阈值，分析初始重症辅助诊疗方案的风险值，并将初始重症辅助诊疗方案风险值与重症辅助诊疗方案风险阈值比对，根据比对结果对初始重症辅助诊疗方案优化调整包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的一种基于患者体表信息的重症辅助诊疗管理方法，其特征在于，所述根据初始重症辅助诊疗方案，通过风险类别分析，获取初始重症辅助诊疗方案的风险种类组包括以下步骤：
9.根据权利要求7所述的一种基于患者体表信息的重症辅助诊疗管理方法，其特征在于，所述根据风险种类组，通过风险量化评估初始重症辅助诊疗方案的风险种类组中每个风险的风险值，获取诊疗风险值组包括以下步骤：
10.一种基于患者体表信息的重症辅助诊疗管理系统，用于实现权利要求1-9中任一项所述的基于患者体表信息的重症辅助诊疗管理方法，其特征在于，该系统包括：
