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摘要：本发明属于智能评估技术领域，公开了一种辅助脑卒中相关性肺炎风险评估的模糊逻辑在线智能评估方法及系统，该方法包括：数据相关性分析；实时数据集模型建立；在线正则化处理数据集；模糊系统预测；实时调整自适应距离阈值。本发明通过结合数据相关性分析和模糊系统的在线智能辅助判决方法，有效解决了现有技术中无法实时评估脑卒中患者肺炎风险的问题。传统方法多依赖静态数据和经验判断，难以应对患者生理状态的动态变化，导致肺炎早期预警不及时，治疗效果受限。本发明利用Pearson、Spearman和Kendall三种相关性分析方法，提高了数据相关性计算的准确性，并通过融合概率向量的方式，综合判断数据的相关性，实现了更可靠的实时评估。

主权项：1.一种辅助脑卒中相关性肺炎风险评估的模糊逻辑在线智能评估方法，其特征在于，该方法包括：S1：数据收集与整合阶段：S11：全面收集脑卒中患者的各类相关数据，包括但不限于心率、血氧饱和度、体温、呼吸频率、血压等实时生理数据；S12：获取患者的病史数据，如既往肺炎史、吸烟史、饮酒史、脑卒中发作次数与严重程度、慢性疾病状况等；S13：整合来自不同数据源的信息，包括医院信息系统、电子病历、可穿戴设备及其他健康监测设备的数据；S2：数据预处理与标准化阶段：S21：对收集到的原始数据进行清洗，去除异常值、重复值和缺失值，确保数据质量；S22：对生理数据进行标准化处理，使得不同量纲的数据能够在同一尺度下进行比较与分析；S3：数据相关性分析阶段：S31：利用Pearson相关系数、Spearman秩相关系数和Kendall相关系数，分别计算各生理数据与肺炎发生之间的相关概率；S32：对于每一种相关性分析方法，推导出数据无关及无法判断的概率，进而生成对应的概率向量；S33：融合三种相关性分析方法的概率向量，得出一个综合的相关概率；S34：通过设定适当的阈值，判断数据与脑卒中相关性肺炎发生的相关性，若综合相关概率超过该阈值，则认为该数据与肺炎发生具有显著相关性；S4：实时数据集模型构建与更新阶段：S41：基于S3阶段确定的相关性数据，构建一个能够实时接收并处理这些数据的模型；S42：确保模型能够随着新数据的接入而动态更新，以保持评估的时效性和准确性；S5：在线正则化处理与风险评估阶段：S51：对模型中的数据进行在线正则化处理，以消除不同数据间的量纲差异，提升数据的一致性和可比性；S52：通过模糊逻辑系统对正则化后的数据进行处理，预测脑卒中患者发生肺炎的风险概率；S6：风险预警与模型自适应优化阶段：S61：根据预测的风险概率，设定风险预警阈值，当预测概率超过该阈值时，触发预警机制，及时通知医护人员；S62：根据实际发生的脑卒中相关性肺炎案例以及模型的预测结果，对模型进行反馈调整和优化；S63：持续监测数据变化趋势，并结合最新的医学研究成果，对评估模型进行迭代更新，以提高风险评估的灵敏度和精确性。

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