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申请/专利权人：榆林市第一医院

摘要：本发明公开了一种骨科康复训练数据模型构建方法；本发明通过综合评估患者的生理、临床和影像信息，构建患者的基础评估模型，可以更直观地理解患者的整体健康状况，并进一步匹配得到患者的身体状态等级，根据得到的身体状态等级得到患者所适用的康复训练模型集合，从集合内选取使用次数排名前三的康复训练模型，作为患者的初始模型集合，提高智能化程度的同时节省了医护人员的时间；将患者的健康评估指数与初始模型集合发送至对应选取的医护人员移动终端上，医护人员进行调整和优化后，将调整和优化过的模型作为该患者设定康复训练时间段内的康复训练模型，实现患者的个性化康复训练模型的构建，提高了后续的训练效果。

主权项：1.一种骨科康复训练数据模型构建方法，其特征在于，包括：S1：获取患者的康复训练相关数据，包括患者的个人资料信息、体检信息、生理信息、临床信息以及影像信息；S2：分别对患者的生理信息、临床信息以及影像信息进行综合评估处理，得到生理状值PL1、临床评值PL2以及影像估值PL3；以患者的生理状值PL1、临床评值PL2以及影像估值PL3作为立体矩形的长度、宽度以及高度值，构建立体矩形模型，将该立体矩形模型作为患者的基础评估模型；对患者的生理信息进行综合评估处理，具体为：获取患者的生理信息，包括患者的关节活动度和肌肉能力；对患者的双侧相同关节进行关节活动度测量，获取并记录每个关节的最大屈曲角度和最大伸展角度；对于每个关节，计算其活动范围；对双侧关节重复相同的测量，得到各自的活动范围；对双侧关节活动范围的差异进行比对，通过（较大活动范围-较低活动范围）较低活动范围×100％进行计算，得到目标双侧关节的差异百分比；对各组双侧关节计算得到差异百分比进行均值的计算，将计算的均值作为患者的关节状值ga；对患者的肌肉群进行力量测试，并记录每个肌肉群的力量测试结果，从患者的个人资料信息内提取患者的性别和年龄，基于患者的性别和年龄，获取患者每个肌肉群的及格力量数值，将记录的各肌肉群力量测试结果与对应及格力量数值进行比值计算，对计算的各组比值进行累加，将累加的值作为患者的肌肉状值gb；基于患者的年龄和性别，分别设定关节状值和肌肉状值所对应的参考值并标记为和,并将上述参数代入公式，进行加权计算得到患者的生理状值PL1；其中和分别为关节状值ga和肌肉状值gb的影响权重因子；对患者的临床信息和影像信息进行综合评估处理，具体为：对患者进行Katz评估日常生活能力，评估各活动项目的能力水平；并记录各活动项目的能力评分；将各项评分相加得到总分，并将得到的总分与预设的四个取值范围进行匹配，得到患者的对应能力水平；对应能力水平具体为完全依赖水平、部分依赖水平、轻度依赖水平以及独立自理水平，并分别与四个取值范围相对应；设定每个能力水平分别对应一个活力值，活力值范围设置在3-6，且为正整数，分别对应上述各能力水平，将患者得到的对应能力水平转换为活力值，作为患者的临床评值PL2；获取患者的影像数据，将获取患者的影像数据发送至当前时间点待处理影像数据数量最少的医护人员移动终端上，医护人员获取该患者的影像数据后进行等级的评估，将影像数据的评估等级分为重度损伤、中度损伤、一般损伤以及轻度损伤，并设定上述等级对应的影像评分，影像评分设置范围在1-4，且为正整数；将得到的影像等级转换为对应的影像评分，作为患者的影像估值PL3；S3：基于患者的体检信息进行综合评估处理，得到患者的健康评估指数ST；同时对患者构建的基础评估模型进行匹配，基于匹配的结果选取使用次数排名前三的康复训练模型，作为患者的初始模型集合；基于患者的体检信息进行综合评估处理，具体为：从患者的体检信息中提取血液生化指标；设定血液生化指标中对应参数的正常参考值，将血液生化指标中对应参数不处于设定正常参考值的参数标记为异常参数，将所有异常参数标记为异常指标信息；对异常指标信息利用公式进行加权计算，得到血检值Ph1；其中，Vk表示异常指标信息内参数编号为k所对应的数值，N表示异常指标信息内参数的集合，表示异常指标信息内参数为k所对应的权重因子；从患者的体检信息中提取患者历史各次的心理健康检测结果；利用心理健康标准化评定对心理健康检测报告进行评估，以得到心健值；对评估得到的各组心健值求和并取均值得到心检值Ph2；依据公式对患者的血检值Ph1和心检值Ph2进行加权计算，得到患者的健康评估指数ST；其中和分别为患者血检值Ph1和心检值Ph2的影响权重因子；S4：将患者的健康评估指数ST与初始模型集合发送至择优值最大的医护人员移动终端上，医护人员对选取出的初始模型集合与患者实际情况进行综合评估，从初始模型集合中选取一组模型，并进一步根据患者的健康评估指数ST对选取的模型进行调整和优化；将调整和优化过的模型作为该患者设定康复训练时间段内的康复训练模型；得到各医护人员择优值的具体步骤为：获取该患者的身体状态等级，设定每个身体状态等级分别对应一个医护人员参考集合，将患者得到身体状态等级进行匹配，得到为患者提供服务的医护人员参考集合；提取该医护人员参考集合内各医护人员的待处理初始模型集合数量并记为Ea；进一步获取各医护人员的已持续工作时长并记为Eb；从数据库内提取各医护人员的患者评价数据，患者在就诊完成时基于评分范围1-5对提供服务的医护人员进行打分，统计各医护人员的患者评价总数和各评价打分数值，取各评价打分数值的均值作为评均值，设定评均值和评价总数的权重系数，将评均值和评价总数分别与设定的权重系数进行相乘，然后求和作为医护人员的仁评值Ec；依据公式进行计算，得到各医护人员的择优值；其中、以及分别为待处理初始模型集合数量Ea、已持续工作时长Eb以及仁评值Ec的影响权重因子；选取当前时间点择优值最大的医护人员作为该患者健康评估指数ST与初始模型集合发送的目标人员，同时该医护人员的待处理初始模型集合数量加一；S5：患者在到达设定康复训练时间段结束时间点时，重新步骤S1-S4，并对下一设定康复训练时间段内的训练模型进行重新选取。

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