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申请/专利权人：北京大众益康科技有限公司;郑州大学第三附属医院(河南省妇幼保健院)

摘要：本申请提供一种基于人工智能的护理数据分析方法及系统，获取实时数据段组合中的多个实时数据段时，获取根据多个实时数据段分桶得到的当前数据段核心点组以及指示过去的分桶结果的前序数据段核心点组，同时根据前序数据段核心点组和当前数据段核心点组进行更新获得目标数据段核心点组，以基于核心点比对和进行更新获得的分桶结果，防止采取已有分桶中，多个数据段分桶中的初始数据段和实时数据段进行相似性运算和分桶，使得分桶速度得到提升，数据处理的效率提升，确保病患护理时的高实时响应需求。

主权项：1.一种基于人工智能的护理数据分析方法，其特征在于，包括：获取对护理监测数据序列截取获得的实时数据段组合，其中，所述实时数据段组合中包括从所述护理监测数据序列截取获得的多个实时数据段，所述实时数据段中包括对监测对象根据监测时间戳排布的多个护理数据项；获取所述实时数据段组合对应的当前数据段核心点组，和根据在所述实时数据段组合之前对所述护理监测数据序列的前序数据段获得的前序数据段核心点组，其中，所述当前数据段核心点组指示对所述实时数据段组合中的所有实时数据段的分桶结果，所述前序数据段核心点组指示对所述前序数据段中各个前序数据段的分桶结果，所述当前数据段核心点组中的多个当前核心点和所述前序数据段核心点组中的多个前序数据段核心点分别代表一个数据段分桶；通过所述当前数据段核心点组对所述前序数据段核心点组进行更新获得目标数据段核心点组后，将所述实时数据段组合中的每一所述实时数据段各自和所述目标数据段核心点组中的多个目标数据段核心点进行相似性运算，得到与每一所述实时数据段对应的目标数据段矢量间隔；将所述目标数据段矢量间隔大于临界数据段矢量间隔的所述实时数据段确定为待确认护理数据段，并对所述待确认护理数据段进行标注；其中，所述将所述实时数据段组合中的每一所述实时数据段各自和所述目标数据段核心点组中的多个目标数据段核心点进行相似性运算，得到与每一所述实时数据段对应的目标数据段矢量间隔，包括：获取与所述目标数据段核心点组中的多个所述目标数据段核心点分别对应的间隔重要性因子；获取所述实时数据段组合中的一个所述实时数据段作为当前实时数据段，对以下各个步骤进行循环执行，直至将所述实时数据段组合中的各个所述实时数据段全部执行完：分别计算所述当前实时数据段和多个所述目标数据段核心点之间的参考数据段矢量间隔；通过多个目标数据段核心点分别对应的间隔重要性因子和获取的多个所述参考数据段矢量间隔确定所述当前实时数据段对应的所述目标数据段矢量间隔；所述通过多个目标数据段核心点分别对应的间隔重要性因子和获取的多个所述参考数据段矢量间隔确定所述当前实时数据段对应的所述目标数据段矢量间隔之后，还包括：按序获取所述目标数据段核心点组中的一个所述目标数据段核心点作为当前数据段核心点，对以下各个步骤进行循环执行，直到所述目标数据段核心点组中的每一个所述目标数据段核心点均被执行；获取所述当前数据段核心点对应的核心点矢量的中心性密度系数；分别计算所述当前数据段核心点对应的所述核心点矢量，与所述目标数据段核心点组中的剩下的所述目标数据段核心点对应的所述核心点矢量之间的矢量间隔的间隔求和结果；通过所述中心性密度系数与所述间隔求和结果的比，确定所述当前数据段核心点调整后的所述间隔重要性因子；所述通过所述中心性密度系数与所述间隔求和结果的比，确定所述当前数据段核心点调整后的所述间隔重要性因子，包括：如果所述当前数据段核心点对应的数据段分桶中包括了所述实时数据段组合中的所述实时数据段，则将所述中心性密度系数和所述间隔求和结果的比，作为参考重要性因子；获取第一调谐参数V1，其中，所述调谐参数的数值不小于0且不大于1；将所述第一调谐参数与所述参考重要性因子的加权计算结果，以及第二调谐参数V2与所述当前数据段核心点对应的所述间隔重要性因子的加权计算结果的和值确定为所述当前数据段核心点调整后的所述间隔重要性因子，其中，V2=1-V1；或者；所述通过所述中心性密度系数与所述间隔求和结果的比，确定所述当前数据段核心点调整后的所述间隔重要性因子，包括：如果所述当前数据段核心点对应的数据段分桶中不具有所述实时数据段组合中的所述实时数据段，则将所述中心性密度系数和所述间隔求和结果的比，作为参考重要性因子；获取与所述当前数据段核心点对应的弱化参数，其中，所述弱化参数等于1除以时点差值，所述时点差值为第一时点减去第二时点的结果，所述第一时点是指所述实时数据段组合对应的时刻，所述第二时点是指所述当前数据段核心点对应的前序数据段分桶中最后加入所述前序数据段对应的时刻；获取第一调谐参数V1，其中，所述调谐参数的数值不小于0且不大于1；将所述第一调谐参数V1、所述弱化参数与所述参考重要性因子的加权计算结果，以及第二调谐参数V2与所述当前数据段核心点对应的所述间隔重要性因子的加权计算结果的和作为所述当前数据段核心点调整后的所述间隔重要性因子，其中，V2=1-V1。

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