基于机器学习的护理质量评估与持续改进系统及其方法

本发明涉及护理质量评估与持续改进系统技术领域，特别是基于机器学习的护理质量评估与持续改进系统及其方法，包括：护理记录分析模块；患者反馈分析模块；文献分析模块；主题分析模块，用于利用LDA主题建模技术分析所述护理质量关键指标，识别护理实践中的潜在问题和改进机会；专家知识库模块，用于存储和提供专业知识支持；风险预测模块，用于基于机器学习模型预测护理风险；可视化界面模块；协同推荐模块；联邦学习核心功能模块，Xgboost和GBDT模型的结合在风险预测方面发挥了互补作用，Xg boost擅长处理非线性关系，而GBDT在处理线性关系时表现出色，两者的结合使得风险预测更加全面和准确。