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申请/专利权人：广东省人民医院;广州市龙沣科技有限公司

摘要：本发明公开了一种接受左心室辅助装置智能康复方法、装置和介质，本发明提出的方法，基于agent调度系统及智能穿戴，实时获取左心室辅助装置患者生命体征数据，通过深度学习等人工智能的算法，提醒医护人员定期进行回访，患者及时进行康复治疗，减少心室辅助泵循环异常情况发生，降低患者术后风险。

主权项：1.一种接受左心室辅助装置智能康复方法，其特征在于，包括：通过医院服务器获取患者数据，创建患者信息表；根据所述患者信息表，建立康复计划，所述康复计划包括但不限于运动康复、睡眠时间、饮食指导、焦虑程度评估与分类和用药管理；基于可穿戴设备，获取患者生活生理数据，根据事件标记方法，结合所述康复计划，标记生活风险片段及风险隐患；获取预设数量患者，获取每位患者的运动检测起始周期、患者运动检测频率、患者运动类型、患者运动时间、生活风险片段，并结合医院内高精度专业检测设备对患者进行实时检测，得到高精度患者生理数据，同时结合所述可穿戴设备对患者进行实时检测，得到低精度患者生理数据，通过数据增强方式补充所述高精度患者生理数据及所述低精度患者生理数据，对比统计所述高精度患者生理数据及所述低精度患者生理数据差异，获得患者生理数据生活片段差异列表；根据标注的所述生活风险片段数据，结合lstm深度学习算法，训练患者生活风险存在预测模型；获取预设数量患者的患者信息表、并获取预设患者的生活风险片段、风险隐患，构建患者风险相似度信息表；根据所述患者风险相似度信息表，结合相似度算法构建患者血流动力学风险隐患相似度模型；根据所述患者生活风险存在预测模型，预测该患者生活中存在的各个生活风险片段，结合所述患者血流动力学风险隐患相似度模型进行风险隐患预测，得到该患者可能存在的风险隐患，根据所述患者生理数据生活片段差异列表判断该患者存在的生活风险片段是否是差异性风险片段，并进行差异性风险片段的prompt文本化，根据预设的该患者可能存在的风险隐患对应关键风险片段，判断该患者存在的生活风险片段是否缺乏某种关键风险片段，并进行prompt文本化，基于大模型提示词模板，结合Agent执行患者生活情况补全，确定该患者实际的风险隐患，基于大模型进行多轮智能回访后提醒医护人员进行人工回访。

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