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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本申请公开了一种重症胰腺炎患者护理监测系统及方法，涉及智能监测领域，其采用基于人工智能和深度学习的数据处理和分析算法来对重症胰腺炎患者的生命体征数据和尿量数据进行时序动态变化模式和交互关联关系的提取，得到患者生命体征时序语义和尿量时序语义之间的动态交互融合特征，以此来进行重症胰腺炎患者的生理状态监测和异常检测，并在发现异常时及时发出预警，能够实现更为智能化的重症胰腺炎患者护理监测和管理，此外，依靠人工智能和深度学习技术能够处理大量数据并学习到其中隐含特征模式的能力来学习和提取到该患者的生命体征与尿量之间的时序动态交互关联特征和模式信息，实现对重症胰腺炎患者的个性化护理监测，提高系统的泛化能力。

主权项：1.一种重症胰腺炎患者护理监测系统，其特征在于，包括：生命体征数据采集模块，用于获取由传感器组采集的被监测重症胰腺炎患者的生命体征数据的时间序列，其中，所述生命体征数据包括心率值、血压值、呼吸频率、体温值和血氧饱和度；尿量数据采集模块，用于获取所述被监测重症胰腺炎患者的尿量的时间序列；生命体征嵌入映射关联编码模块，用于将所述被监测重症胰腺炎患者的生命体征数据的时间序列中的各个生命体征数据通过基于全连接映射层的嵌入编码器以得到重症胰腺炎患者生命体征嵌入编码特征向量的序列；生命体征时序特征强化表达模块，用于将所述重症胰腺炎患者生命体征嵌入编码特征向量的序列通过基于锚点中心化的生命体征时序特征反向筛选强化网络以得到强化关注重症胰腺炎患者生命体征语义特征向量的序列；生命体征全时序关联特征提取模块，用于对所述强化关注重症胰腺炎患者生命体征语义特征向量的序列进行时序编码以得到重症胰腺炎患者生命体征时序关联特征向量；尿量时序关联特征提取模块，用于对所述监测重症胰腺炎患者的尿量的时间序列进行时序编码以得到重症胰腺炎患者尿量时序关联特征向量；生命体征-尿量时序特征交互融合模块，用于将所述重症胰腺炎患者生命体征时序关联特征向量和所述重症胰腺炎患者尿量时序关联特征向量通过基于门控关注度分配机制的患者多模态监测数据时序特征动态交互融合模块以得到重症胰腺炎患者生命体征-尿量时序交互融合特征向量；生理状态异常检测模块，用于基于所述重症胰腺炎患者生命体征-尿量时序交互融合特征向量，确定被监测重症胰腺炎患者的生理状态是否存在异常。

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权利要求：

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