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申请/专利权人：西南医科大学

摘要：本发明涉及医疗数据评估技术领域，具体为一种血管外科临床护理安全隐患分析方法，包括以下步骤，收集患者的实时心率、血压和血液循环数据，通过对心率非40至180次分钟、血压非9060至14090mmHg的数据与历史健康基线的对比分析，识别与动脉硬化症状关联的异常数据点，生成初筛异常数据点。本发明中，通过实时收集心率、血压和血液循环数据，实现了与历史健康基线的即时对比，提升异常数据点的早期识别能力，通过对异常频率和严重程度结果的持续分析，进行数据的动态调整，从而细化风险等级，此外，通过与已知静脉曲张和其他血管病变模式的对比分析，深化了疾病模式的理解，使诊断更为精确，增强了预测未来健康事件的准确性。

主权项：1.一种血管外科临床护理安全隐患分析方法，其特征在于，包括以下步骤：收集患者的实时心率、血压和血液循环数据，通过对心率非40至180次分钟、血压非9060至14090mmHg的数据与历史健康基线的对比分析，识别与动脉硬化症状关联的异常数据点，生成初筛异常数据点；分析所述初筛异常数据点中异常频率和严重程度结果，根据数据变化趋势及其与历史案例的拟合度进行风险等级的调整，重新分类数据，得到动态调整后的风险等级；所述动态调整后的风险等级的获取步骤具体为：从所述初筛异常数据点中提取异常频率结果，采用公式： ，生成异常频率结果；其中，代表异常频率结果，代表异常判定阈值，N代表数据点总数；对于所述初筛异常数据点，计算严重程度，采用公式： ，生成严重程度；其中，是严重程度，是的平均值，是的标准差；根据所述异常频率结果和是严重程度以及与历史数据的拟合度进行风险等级的动态调整，采用公式： ，得到动态调整后的风险等级；其中，代表动态调整后的风险等级，、是调整因子；对所述动态调整后的风险等级中的风险数据点进行分析，对比风险数据点与已知静脉曲张关联的风险特征，识别与血管问题关联的模式，建立风险模式标识结果；所述风险特征的获取步骤具体为：从所述动态调整后的风险等级计算与历史平均风险等级的差异，采用公式： ，生成风险等级差异结果；其中，代表风险等级差异，代表动态调整后的风险等级，代表历史时间点i的风险等级，代表时间点i的权重，N代表数据点总数；使用所述风险等级差异结果检测风险峰值，采用公式： ，生成风险峰值结果；其中，代表风险峰值，k代表时间窗口，代表衰减系数；基于所述风险峰值结果，采用公式： ，生成风险特征；其中，代表风险特征，代表响应强度，代表判定阈值；分析所述风险模式标识结果中识别的模式，将模式与已知血管病变模式进行比较，识别导致未来健康事件的关键模式，生成关键健康风险模式。

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