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申请/专利权人：南方医科大学南方医院;广州源康健信息科技有限公司
摘要：本发明公开了基于神经卷积算法的慢病患者信息管理系统及方法，涉及患者信息管理技术领域，依据患者信息数据集合内的数据将患者区分为不同的患者类，使用训练后的决策树算法识别影响患者健康的关键因素；由患者健康指标数据生成身体状态系数，进而将相应患者标记为非健康或亚健康患者，为亚健康患者设定健康范围，并以健康指标及相应的关键因素作为输入，为非健康患者匹配相应的康复方案，若获取的预测值内存在异常指标，由异常指标的分布状态生成异常指标的聚集度，依据聚集度重新对患者进行区分，并对非健康患者的康复方案进行优化。以优化后的康复方案作为参考，在对患者健康进行管理时加速患者的康复。
主权项：1.基于神经卷积算法的慢病患者信息管理方法，其特征在于：包括，采集患者信息管理需求后，由信息管理需求数据集合生成需求复杂度，若需求复杂度超过复杂度阈值，向外部发出数据采集指令；其中，对沟通频率及数据更新频率做线性归一化处理，再依照如下方式生成需求复杂度： ；权重系数，，；采集并录入患者相关数据后构建患者信息数据集合，分析获取患者信息数据集合内的患者信息的多样度，依据多样度从数据加密方案库内匹配相应的数据加密方案，对存储的患者信息进行加密；依据患者信息数据集合内的数据将患者区分为不同的患者类，并依据患者相关数据及病症特征，使用训练后的决策树算法识别影响患者健康的关键因素；由患者健康指标数据生成健康状态系数，依据健康状态系数将相应患者标记为非健康患者或亚健康患者，为亚健康患者设定健康范围，并以健康指标及相应的关键因素作为输入，为非健康患者匹配相应的康复方案；采集患者的健康指标数据后进行预测，若获取的预测值内存在异常指标，依据异常指标的分布状态生成聚集度，依据聚集度重新对患者进行区分，并对非健康患者的康复方案进行优化。
全文数据：
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百度查询： 南方医科大学南方医院 广州源康健信息科技有限公司 基于神经卷积算法的慢病患者信息管理系统及方法
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