摘要
本发明公开了一种护理系统及其护理系统的监测方法,包括如下步骤:通过智能传感器采集患者的生理数据,形成动态健康数据流,并结合历史健康数据进行分析,基于时序注意力机制提取关键健康特征,采用机器学习模型预测患者健康状态,并计算患者与相似患者之间的健康模式,以生成个性化护理方案,结合时序协同多任务学习框架,对健康状态预测和护理推荐方案进行联合优化,实现护理方案的动态调整,系统还包括自适应护理干预模块,根据患者的最新健康数据优化护理干预策略,并基于护理执行反馈不断迭代优化护理方案。本发明构建了从数据采集、分析、预测、推荐到优化和干预的完整护理闭环,实现对患者健康状态的精准监测与个性化护理管理。
技术关键词
患者健康
护理系统
时间序列特征
时序
生理
健康状态预测
特征提取模块
注意力机制
协同过滤算法
协方差矩阵
动态时间规整方法
智能传感器
数据
特征值
匹配模块
多任务
系统为您推荐了相关专利信息
情绪反馈方法
可穿戴设备
头部姿态信息
服务器
生理
网络流量数据集
模型检测方法
诱饵
训练集
系统配置数据
智能体交互
解析单元
时序特征
交互特征
上下文特征
微电网
充放电策略
多尺度
充放电功率
小波变换系数