杭州市临安区第一人民医院(杭州市临安区第一人民医院医共体)吴海燕获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州市临安区第一人民医院(杭州市临安区第一人民医院医共体)申请的专利多模态数据驱动的护理员培训方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120580907B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511073049.4，技术领域涉及：G09B9/00；该发明授权多模态数据驱动的护理员培训方法、装置、设备及介质是由吴海燕;钟喜云;李荷芳设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本多模态数据驱动的护理员培训方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多模态数据驱动的护理员培训方法、装置、设备及介质，该方法通过同步处理关节运动、语音指令及手部压力数据，消除多源设备时钟偏差生成时间对齐数据集；利用时序神经网络融合护理动作动态特征与压力梯度特征，构建时空融合序列；基于概率模型解码关节角度变化率与压力参数，结合时间窗积分量化操作连续性指标；最终根据力学参数序列识别技能薄弱环节，匹配临床标准课程库生成个性化训练指令。该方法解决了多源数据时延导致的动作‑指令协同失真、单模态评估片面化及反馈脱节问题，实现护理操作生物力学参数的实时精准评估与沉浸式自适应训练，显著提升静脉穿刺稳定性与压疮预防力控能力。
本发明授权多模态数据驱动的护理员培训方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种多模态数据驱动的护理员培训方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：对护理员操作过程中采集的关节运动数据、语音指令数据及手部压力数据进行时间同步，对齐关节运动传感器时钟、语音采集设备时钟和压力传感器时钟的时间戳，生成时间对齐的多模态数据集； S2：对所述时间对齐的多模态数据集进行跨模态特征融合处理，通过时序神经网络提取护理动作动态特征并计算手掌压力分布梯度特征，生成时空融合特征序列； S3：对所述时空融合特征序列进行微观动作解析，通过预设的概率生成模型解码肘关节屈伸角度变化率和掌心关键区域压力变化参数，并计算护理动作流畅度连续性指标，生成力学参数序列； S4：对所述力学参数序列进行自适应反馈决策，根据关节角度异常偏移率和压力梯度突变值识别技能薄弱环节，匹配预设的临床护理标准化课程库，生成个性化训练任务指令集，并将所述训练任务指令集发送给虚拟现实培训终端，所述个性化训练任务指令用于指示针对护理员技能薄弱环节的强化训练内容。
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