一种基于大数据分析的妇科护理管理系统及方法

本发明涉及护理数据管理，具体涉及一种基于大数据分析的妇科护理管理系统及方法。

背景技术：

1、医院妇科护理是指在医疗机构中针对女性病人进行的专业护理和治疗服务，包括专业护理、妇科疾病治疗、手术护理、产科护理、心理护理等方面。

2、现有妇科护理管理方案在实施时，基本还停留在人工询问和手动记录上面，然后通过人工对不同患者的妇科术后状态以及不同护理人员的护理状态进行询问和记录分析以及管理，不能对不同护理人员每次的护理行为实施自动的数据监测统计以及处理分析和共享，导致每次实施的妇科护理询问过程透明性不佳以及状态分析的效果不佳。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于大数据分析的妇科护理管理系统及方法，用于解决现有方案中不能对不同护理人员每次的护理行为实施自动的数据监测统计以及处理分析和共享，导致每次实施的妇科护理询问过程透明性不佳以及状态分析的效果不佳的技术问题。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

3、一种基于大数据分析的妇科护理管理系统，包括：

4、护理监测信息处理分析模块，用于对目标区域内每日不同第一对象每次实施的妇科护理的全过程实施监测统计，并对监测统计的护理监测数据进行数据分析获取对应的护理监测整合日表并上传至护理监管共享平台；包括：

5、对目标区域内每日不同第一对象每次实施的妇科护理的全过程实施监测统计获取第一对象实施护理询问的第一语音监测数据以及第二对象实施询问回答的第二语音监测数据；

6、对第一语音监测数据和第二语音监测数据中的所有语音进行语音识别处理以及关键字提取并组合得到第一语音处理数据和第二语音处理数据；

7、对第一对象实施的妇科护理的询问状态进行评估时，根据第二对象的患者护理编号获取对应的日标准护理词组和日特殊护理词组；

8、将第一对象的第一语音处理数据中的所有护理询问关键字依次与第二对象的日标准护理词组和日特殊护理词组中的所有标准护理询问关键字进行遍历匹配，得到由护理询问合格标签或者护理询问不合格标签和护理询问异常追溯数据构成的个体护理状态分析数据；

9、对第一对象实施的妇科护理的收获状态进行评估时，将遍历标志与第二对象的护理过程数据库进行遍历匹配获取对应的标准护理状态词组，将第二语音处理数据中的所有护理回复关键字与标准护理状态词组中的所有标准护理回复关键字进行遍历匹配，得到由收获正常标签或者收获异常标签和选中回复关键字和选中回复语句构成的个体回复状态分析数据；

10、将当日第一对象负责妇科护理的所有第二对象的个体护理状态分析数据和个体回复状态分析数据按时间顺序排列组合构建护理监测整合日表。

11、优选地，当第一对象到达负责的需要被实施妇科护理的第二对象的床位时生成监管指令，并根据监管指令记录第一对象到达第二对象床位的护理开始时间tin和第二对象对应的患者护理编号，同时记录第一对象离开第二对象床位的护理结束时间tout，根据护理开始时间和护理结束时间获取第一对象对该第二对象实施护理的护理持续时长tc；

12、以及，对第一对象实施妇科护理以及第二对象回答的全过程进行语音监测统计，获取第一对象实施护理询问的所有语音以及第二对象实施询问回答的所有语音并分别组合得到第一语音监测数据和第二语音监测数据。

13、优选地，若日标准护理词组和日特殊护理词组中的所有标准护理询问关键字均在第一语音处理数据中出现，则生成护理询问合格标签；

14、若日标准护理词组和日特殊护理词组中的所有标准护理询问关键字至少有一个没有在第一语音处理数据中出现，则生成护理询问不合格标准，根据护理询问不合格标签对第一对象的护理异常实施追溯评估，得到护理询问异常追溯数据。

15、优选地，护理询问异常追溯数据获取的步骤包括：

16、根据护理询问不合格标签统计日标准护理词组中所有标准护理询问关键字没有在第一语音处理数据中出现的总个数并标记为第一询问异常总数s1，以及统计日特殊护理词组中所有标准护理询问关键字没有在第一语音处理数据中出现的总个数并标记为第二询问异常总数s2；通过公式计算获取第一对象对应护理询问的异常度yd；式中，w1为日标准护理词组中标准护理询问关键字对应的词权重，w2为日特殊护理词组中标准护理询问关键字对应的词权重。

17、优选地，若第二语音处理数据中的所有护理回复关键字均在标准护理状态词组中出现，则生成收获正常标签；

18、若第二语音处理数据中存在护理回复关键字不在标准护理状态数据中，则生成收获异常标签并将该护理回复关键字对应的护理回复语句标记为选中回复语句，以及将第二对象标记为选中对象，同时将选中回复语句和选中对象关联的第二护理基础信息推送给对应的负责人员并提示。

19、优选地，护理监测信息利用管理模块，用于对每日不同第一对象的护理监测整合日表进行数据分析获取不同第一对象对应的整体护理状态，并将所有整体护理状态推送给上一级管理人员以便实施全方位的妇科护理行为管理和人员管理。

20、优选地，依次获取不同第一对象对应的护理监测整合日表并遍历统计所有的个体护理状态分析数据，并进一步对所有的个体护理状态分析数据进行遍历统计护理询问合格标签总数h1和护理询问不合格标签总数h2，通过公式hl=(h1-α)/(h1+h2)计算获取第一对象当日的护理合格率hl；式中，α为护理异常影响因子。

21、优选地，根据护理合格率数值的大小来将所有的第一对象降序排序得到护理状态排序集，并将小于护理合格阈值的所有第一对象进行重点标记并统计标记的总人数r1，同时通过公式bl=(r1/r0)-k计算标记率bl；式中，k为标记警戒值；且当标记率小于零时生成护理行为异常指令；

22、将护理状态排序集推送给上一级管理人员，同时根据护理行为异常指令提示管理人员实施护理行为管理的告警提示。

23、优选地，护理异常影响因子的具体获取步骤包括：

24、根据第一对象当日的所有护理询问不合格标签获取对应护理询问异常追溯数据中的异常度yd，提取所有异常度的数值并通过公式计算获取第一对象的所有护理询问不合格标签对应的护理异常影响因子α。

25、一种基于大数据分析的妇科护理管理方法，包括：

26、监测统计目标区域内所有实施妇科护理的第一对象和对应的第一护理基础信息，以及不同第一对象负责的所有需要被实施妇科护理的第二对象和对应的第二护理基础信息；

27、对目标区域内每日不同第一对象每次实施的妇科护理的全过程实施监测统计，并对监测统计的护理监测数据进行数据分析获取对应的护理监测整合日表；

28、对每日不同第一对象的护理监测整合日表进行数据分析获取不同第一对象对应的整体护理状态，并将所有整体护理状态推送给上一级管理人员以便实施全方位的妇科护理行为管理和人员管理。

29、相比于现有方案，本发明实现的有益效果：

30、本发明通过对第一对象实施的妇科护理的询问状态进行评估，对第一对象实施妇科护理询问的全过程语音数据进行处理以及数据分析，既可以直观高效的获取到第一对象每次实施妇科护理询问时的工作是否到位，又可以为后续第一对象当天的整体妇科护理询问状态分析提供可靠的局部数据支持，提高了个体妇科护理询问监测数据挖掘利用的可靠性和多样性。

31、本发明通过对第一对象实施的妇科护理的收获状态进行评估，对第二对象实施妇科护理回答的全过程语音数据进行处理以及数据分析，既可以直观高效的获取到第二对象的身体状态是否正常，又可以为将其异常的身体表现主动推送给对应的负责人员进行查看确定，提高了个体妇科护理回复监测数据挖掘利用的及时性和主动性。

32、本发明通过将不同护理人员每次的妇科护理询问监测分析数据进行整合计算获取对应的护理合格率和标记率，使得管理人员可以及时全面的了解到不同护理人员当日的不同护理实施状态，以便可以及时对不同护理人员以及团队实施针对性的行为管理和人员管理，提高了妇科护理数据监测的全面性以及数据分析利用的多样性和可靠性。