本发明涉及远程数据处理，尤其涉及一种慢性心血管病远程分级随访精准管理方法及系统。
背景技术：
1、随着互联网的普及和移动通信技术的进步，人们可以越来越方便地在家中接受医疗服务。这为慢性心血管病患者提供了便利，他们可以通过智能设备和传感器监测自己的生理数据，并与医生实现远程沟通。人工智能和大数据技术的应用为精准管理提供了重要支持。通过分析大量的病例数据和临床试验结果，人工智能可以帮助医生制定个性化的治疗方案，预测病情发展趋势，并实现早期干预。同时，智能算法可以对患者的远程监测数据进行实时分析，及时发现异常情况并进行预警。此外，医疗设备的进步也为远程管理提供了基础。例如，可穿戴设备可以实时监测患者的心率、血压和运动情况，将数据传输至云端进行存储和分析。这样的设备不仅方便患者随时随地地监测自身状况，也为医生提供了更多信息用于精准管理。然而目前的传统方法对患者的心血管状况常常只是定性描述，缺乏具体的严重性分级，同时无法根据严重性分级进行随访方式的精准管理，导致管理的精准性和效果较低。
技术实现思路
1、基于此，有必要提供一种慢性心血管病远程分级随访精准管理方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种慢性心血管病远程分级随访精准管理方法，所述方法包括以下步骤：
3、步骤s1：获取用户病情数据；基于用户病情数据进行传感器个性化配置，生成个性化传感器配置数据；利用个性化传感器配置数据对生物信号传感器进行实时数据采集，得到标准用户生物体征数据；
4、步骤s2：将用户生物体征数据进行数据加密，生成用户生物体征加密数据；对用户生物体征加密数据进行心血管严重性分级，从而生成用户心血管特征分级数据；
5、步骤s3：对用户心血管特征分级数据进行模型训练，生成用户心血管状态训练模型；将用户心血管特征分级数据导入至用户心血管状态预测模型中进行用户状态预测，生成用户状态预测数据；将用户状态预测数据和预设的标准状态阈值进行对比，生成随访第一权重和随访第二权重；根据随访第一权重和随访第二权重进行随访方式管理，从而生成慢性心血管远程随访策；
6、步骤s4：基于慢性心血管远程随访策略和用户心血管特征分级数据进行数据集成，得到用户综合医疗监测数据集；对用户综合医疗监测数据集进行用户远程随访管理效果评估，生成用户远程随访管理效果数据；通过用户远程随访管理效果数据对用户慢性心血管病远程分级随访管理进行精准化调节，从而生成用户慢性心血管病远程分级随访管理方案。
7、本发明通过个性化配置传感器，监测系统可以更好地适应用户的特定病情和生理特征，提供更准确、可靠的监测数据。实时采集和分析生物体征数据可以帮助及时发现潜在的健康问题或病情恶化，从而采取及时的干预措施。根据标准化的生物体征数据，监测系统可以为用户提供个性化的健康管理建议，帮助他们更好地管理和控制疾病，提高生活质量。监测系统生成的标准用户生物体征数据可以为医疗专业人员提供重要的参考信息。数据加密可以有效保护用户的生物体征数据，防止未经授权的访问和泄露，增强用户对个人数据的信任感。加密后的数据更难被恶意攻击者窃取或篡改，提高了数据的安全性和完整性。基于心血管严重性分级的数据可以为用户提供个性化的健康评估和建议，帮助他们更好地了解自己的心血管健康状况，并采取相应的预防和管理措施。基于用户的心血管特征和预测模型，可以为用户提供个性化的心血管健康管理方案，包括预测风险、制定随访计划等。通过预测模型，可以及早发现心血管疾病的风险，使得医疗更加及时，从而减少潜在的健康风险。通过根据用户状态和权重制定的随访策略，可以更有效地管理用户的心血管健康，提高随访的针对性和效率。通过远程随访策略，可以优化医疗资源的利用，减轻医护人员的负担，同时为用户提供更便捷的健康管理服务。通过评估效果数据，系统可以根据每个用户的实际情况调整管理方案，实现更为个性化的远程随访。精准调节可以确保医疗资源更有效地使用，随访更有针对性，从而提高慢性心血管病管理的效果。通过优化远程随访管理策略，可以减少不必要的医疗资源浪费，降低整体医疗成本。通过更好地满足用户需求，提高随访的质量和效果，可以增强用户对远程健康管理的满意度。因此，本发明通过个性化传感器配置、生物体征数据加密、心血管严重性分级、模型训练和状态预测、随访方式管理以及远程监测效果评估，提高了远程分级随访管理的精准性和效果。
8、在本说明书中，提供了一种慢性心血管病远程分级随访精准管理系统，用于执行上述的慢性心血管病远程分级随访精准管理方法，该慢性心血管病远程分级随访精准管理系统包括：
9、数据采集模块，用于获取用户病情数据；基于用户病情数据进行传感器个性化配置，生成个性化传感器配置数据；利用个性化传感器配置数据对生物信号传感器进行实时数据采集，得到标准用户生物体征数据；
10、严重性分级模块，用于将用户生物体征数据进行数据加密，生成用户生物体征加密数据；对用户生物体征加密数据进行心血管严重性分级，从而生成用户心血管特征分级数据；
11、随访策略模块，用于对用户心血管特征分级数据进行模型训练，生成用户心血管状态训练模型；将用户心血管特征分级数据导入至用户心血管状态预测模型中进行用户状态预测，生成用户状态预测数据；将用户状态预测数据和预设的标准状态阈值进行对比，生成随访第一权重和随访第二权重；根据随访第一权重和随访第二权重进行随访方式管理，从而生成慢性心血管远程随访策；
12、综合评估模块，用于基于慢性心血管远程随访策略和用户心血管特征分级数据进行数据集成，得到用户综合医疗监测数据集；对用户综合医疗监测数据集进行用户远程随访管理效果评估，生成用户远程随访管理效果数据；通过用户远程随访管理效果数据对用户慢性心血管病远程分级随访管理进行精准化调节，从而生成用户慢性心血管病远程分级随访管理方案。
13、本发明的有益效果在于通过获取用户病情数据，可以为每位用户定制个性化的传感器配置，以确保监测数据的准确性和完整性。基于个性化传感器配置，可以获得标准用户生物体征数据，为后续的分析和管理提供基础数据。数据加密有助于保护用户生物体征数据的隐私和安全。对生物体征数据进行心血管严重性分级，能够帮助医疗团队更好地理解用户的心血管状况，为后续的管理提供基础。基于心血管状态预测数据和随访权重，可以实现个性化的远程随访管理，根据用户的实际情况制定针对性的随访计划，提高随访效果和用户满意度。通过评估用户远程随访管理效果数据，可以了解远程随访管理的实施效果，并根据实际情况对慢性心血管病远程分级随访管理方案进行精准化调节，以提高管理效果和用户满意度。整个流程通过个性化的传感器配置、数据加密、分级和预测，实现了对用户的个性化管理，提高了管理的精准度和效果。利用随访方式管理，结合用户状态预测数据，实现了对远程随访的优化和个性化调节，提高了随访的针对性和有效性。流程中包含了对管理效果的评估和调节环节，使得管理方案能够不断优化，适应用户的变化和需求。因此，本发明通过个性化传感器配置、生物体征数据加密、心血管严重性分级、模型训练和状态预测、随访方式管理以及远程监测效果评估，提高了远程分级随访管理的精准性和效果。
1.一种慢性心血管病远程分级随访精准管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的慢性心血管病远程分级随访精准管理方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的慢性心血管病远程分级随访精准管理方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的慢性心血管病远程分级随访精准管理方法，其特征在于，步骤s24包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的慢性心血管病远程分级随访精准管理方法，其特征在于，步骤s242包括以下步骤：
6.根据权利要求4所述的慢性心血管病远程分级随访精准管理方法，其特征在于，步骤s244中的心血管风险分析公式如下所示：
7.根据权利要求1所述的慢性心血管病远程分级随访精准管理方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的慢性心血管病远程分级随访精准管理方法，其特征在于，步骤s34包括以下步骤：
9.根据权利要求1所述的慢性心血管病远程分级随访精准管理方法，其特征在于，步骤s4包括以下步骤：
10.一种慢性心血管病远程分级随访精准管理系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的慢性心血管病远程分级随访精准管理方法，该慢性心血管病远程分级随访精准管理系统包括：
