康复患者数据管理系统的制作方法

本发明涉及数据库，尤其涉及康复患者数据管理系统。

背景技术：

1、数据库技术领域专注于如何有效地存储、检索、管理和分析数据。在医疗领域，特别是康复医学中，数据库技术的应用至关重要，因为允许医疗专业人员存储大量患者信息，包括健康状况、治疗进程和个人数据。这些信息的有效管理对于提高医疗服务质量、监控患者进展以及进行科学研究至关重要。

2、其中，康复患者数据管理系统旨在为康复医疗提供一个集中化、高效的信息管理解决方案。该系统的主要目的是提高患者信息处理的效率和准确性，同时确保数据的安全性和隐私性。通过这种系统，医疗团队能够更好地跟踪和评估患者的康复进展，制定个性化的治疗计划，并及时调整治疗方法。最终的效果是提高康复治疗的效果，优化资源分配，并为研究人员提供宝贵的数据支持。

3、传统患者数据管理方法在数据处理精度和效率方面存在不足。传统方法缺乏复杂数据关系的有效映射和深入分析，限制了数据利用的深度和广度。传统算法在学习复杂数据关系方面能力有限，影响预测和分析的准确性。数据降维效率低下，增加了计算负担。在复杂数据模式识别和药物效果预测方面，传统方法缺乏高效和精确的技术支持，难以提供精准的个性化治疗方案。治疗路径规划缺乏优化机制，导致治疗效率和效果的不理想。数据存储和查询效率低，限制了数据管理的灵活性和实用性。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的康复患者数据管理系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：康复患者数据管理系统包括患者数据预处理模块、关系图构建模块、图神经网络训练模块、数据降维处理模块、深度学习分析模块、个性化药物管理模块、治疗路径优化模块、图数据库应用模块；

3、所述患者数据预处理模块基于患者数据库，采用数据清洗算法和数据归一化处理，进行数据预处理，并进行数据完整性校验，生成清洗和归一化的患者数据；

4、所述关系图构建模块基于清洗和归一化的患者数据，采用相似性计算和图构建策略，创建患者关系图；

5、所述图神经网络训练模块基于患者关系图，采用图卷积网络算法，对图神经网络模型进行训练和优化，生成训练和优化的图神经网络模型；

6、所述数据降维处理模块基于训练和优化的图神经网络模型，采用主成分分析算法，对患者数据进行降维处理，生成降维处理的患者数据；

7、所述深度学习分析模块基于降维处理的患者数据，采用卷积神经网络和循环神经网络算法，对深度学习模型进行训练和分析，生成训练和分析的深度学习模型；

8、所述个性化药物管理模块基于训练和分析的深度学习模型，采用药物反应预测算法，进行药物效果和副作用预测，生成个性化药物管理方案；

9、所述治疗路径优化模块基于个性化药物管理方案，采用网络分析和路径优化算法，进行治疗路径的构建和优化，生成优化的治疗路径；

10、所述图数据库应用模块基于优化的治疗路径，采用图数据库构建和查询优化技术，进行数据存储和查询分析，生成图数据库分析结果。

11、作为本发明的进一步方案，所述清洗和归一化的患者数据包括处理后的年龄分布、病症类别、治疗历史记录，所述患者关系图包括节点的健康状况指标、边的相似度权重、节点间的关联类型，所述训练和优化的图神经网络模型包括模型的层结构设计、权重优化参数、训练得到的特征向量，所述降维处理的患者数据包括降维后的健康指标、处理后的治疗响应数据、优化的数据格式，所述训练和分析的深度学习模型包括模型的网络架构、训练历史数据、识别的数据特征，所述个性化药物管理方案包括推荐的药物种类、方案的药物剂量、预测的副作用风险，所述优化的治疗路径包括治疗步骤、优化的时间安排、预测的治疗效果，所述图数据库分析结果包括患者关系网、治疗活动互动图、关键治疗节点分析。

12、作为本发明的进一步方案，所述患者数据预处理模块包括数据清洗子模块、数据归一化子模块、数据校验子模块；

13、所述数据清洗子模块基于患者数据库，采用数据清洗算法，进行缺失值处理和异常值识别，并进行数据过滤，生成清洗后的患者数据；

14、所述数据归一化子模块基于清洗后的患者数据，采用数据归一化方法，进行数据标准化处理，并进行数值范围调整，生成归一化的患者数据；

15、所述数据校验子模块基于归一化的患者数据，采用数据完整性校验技术，进行数据完整性和一致性检查，验证数据质量，生成校验后的患者数据；

16、所述数据清洗算法具体为knn填充法处理缺失值和基于iqr的方法识别异常值，所述数据归一化方法包括最小最大归一化和z分数归一化，所述数据完整性校验技术包括数据类型和范围校验。

17、作为本发明的进一步方案，所述关系图构建模块包括节点构建子模块、边计算子模块、图属性分配子模块；

18、所述节点构建子模块基于清洗和归一化的患者数据，采用实体识别算法，进行节点标识和分类，并进行节点属性分配，生成患者关系图的节点集；

19、所述边计算子模块基于患者关系图的节点集，采用相似性计算方法，进行节点间关系强度计算，并进行边的构建，生成患者关系图的边集；

20、所述图属性分配子模块基于患者关系图的节点集和边集，采用图属性分配策略，进行图的权重分配和优化，并进行属性配置，生成属性分配后的患者关系图；

21、所述实体识别算法具体为自然语言处理中的命名实体识别技术，所述相似性计算方法包括欧氏距离和余弦相似度计算，所述图属性分配策略包括节点和边的权重分配以及属性优化算法。

22、作为本发明的进一步方案，所述图神经网络训练模块包括模型设计子模块、第一模型训练子模块、模型优化子模块；

23、所述模型设计子模块基于患者关系图，采用图卷积网络算法，设计图神经网络的拓扑结构和层次配置，并进行激活函数的选择，生成设计图神经网络模型；

24、所述第一模型训练子模块基于设计图神经网络模型，采用监督学习方法，进行模型参数的初始化和训练，同时进行损失函数的计算和优化，生成训练中图神经网络模型；

25、所述模型优化子模块基于训练中图神经网络模型，采用超参数调整和正则化技术，进行模型的细化调整和性能优化，生成优化的图神经网络模型；

26、所述图卷积网络算法包括谱方法和空间方法，所述监督学习方法包括反向传播和随机梯度下降，所述超参数调整包括网格搜索和贝叶斯优化。

27、作为本发明的进一步方案，所述数据降维处理模块包括数据转化子模块、降维算法应用子模块、数据重构子模块；

28、所述数据转化子模块基于优化的图神经网络模型，采用数据预处理技术，进行数据清洗和格式转化，生成转化后的患者数据；

29、所述降维算法应用子模块基于转化后的患者数据，采用主成分分析算法，进行特征的提取和降维处理，生成降维后的患者数据；

30、所述数据重构子模块基于降维后的患者数据，采用数据重构技术，进行数据的还原和质量恢复，生成重构的患者数据；

31、所述数据预处理技术包括标准化和去噪，所述主成分分析算法包括线性降维和特征正交化，所述数据重构技术包括逆变换和数据恢复。

32、作为本发明的进一步方案，所述深度学习分析模块包括模型选择子模块、第二模型训练子模块、模型评估子模块；

33、所述模型选择子模块基于降维处理的患者数据，采用卷积神经网络进行图像特征提取和循环神经网络处理时间序列数据，进行模型的选择和结构配置，选定匹配深度学习模型；

34、所述第二模型训练子模块基于选定匹配深度学习模型，采用梯度下降法和反向传播算法，进行模型的参数训练和优化，生成训练中的深度学习模型；

35、所述模型评估子模块基于训练中的深度学习模型，采用交叉验证方法和性能评估技术，进行模型的准确性和泛化能力评估，生成评估后的深度学习模型；

36、所述卷积神经网络包括多层感知器和激活函数设计，循环神经网络包括长短期记忆网络和门控循环单元的应用，所述梯度下降法包括随机梯度下降和adam优化器的应用，所述反向传播算法包括误差反向传播和权重更新，所述交叉验证方法具体为k折交叉验证，所述性能评估技术包括准确率、召回率和f1得分的计算。

37、作为本发明的进一步方案，所述个性化药物管理模块包括药物效果预测子模块、副作用分析子模块、药物调整子模块；

38、所述药物效果预测子模块基于评估后的深度学习模型，采用药物反应预测算法，进行药物效果的预测和分析，生成药物效果预测结果；

39、所述副作用分析子模块基于药物效果预测结果，采用副作用分析方法，进行药物副作用的识别和风险评估，生成副作用分析结果；

40、所述药物调整子模块基于副作用分析结果，采用药物调整策略，进行药物方案的优化，生成个性化药物管理方案；

41、所述药物反应预测算法包括基于机器学习的药效预测模型和药物互作分析，所述副作用分析方法包括药物安全性数据库查询和副作用概率模型分析，所述药物调整策略包括药物剂量调整模型和治疗方案优化算法。

42、作为本发明的进一步方案，所述治疗路径优化模块包括网络构建子模块、路径分析子模块、路径优化子模块；

43、所述网络构建子模块基于个性化药物管理方案，采用网络构建算法，进行治疗路径的初始网络构建，生成初始治疗路径网络；

44、所述路径分析子模块基于初始治疗路径网络，采用网络分析技术，进行路径属性分析和关键节点识别，生成分析治疗路径网络；

45、所述路径优化子模块基于分析的治疗路径网络，采用路径优化算法，进行路径长度和成本优化，生成优化的治疗路径；

46、所述网络构建算法包括节点识别和边界映射，所述网络分析技术包括中心性度量和路径依赖分析，所述路径优化算法包括最短路径分析和成本效益评估。

47、作为本发明的进一步方案，所述图数据库应用模块包括数据库架构设计子模块、数据存储子模块、查询优化子模块；

48、所述数据库架构设计子模块基于优化的治疗路径，采用图数据库构建技术，设计数据库架构，生成图数据库架构设计；

49、所述数据存储子模块基于图数据库架构设计，采用数据存储技术，对治疗路径数据进行存储和组织，生成存储治疗路径数据；

50、所述查询优化子模块基于存储治疗路径数据，采用查询优化技术，进行数据检索和分析，生成图数据库分析结果；

51、所述图数据库构建技术包括模式设计和索引策略制定，所述数据存储技术包括数据编码和分区存储策略，所述查询优化技术包括查询计划优化和索引利用策略。

52、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

53、本发明中，通过相似性计算和图构建策略使得患者数据间的联系得到有效映射，提升了数据关联分析的深度。图卷积网络算法的应用增强了模型学习患者数据间关系的能力，提高了预测和分析的准确性。主成分分析算法的使用优化了数据处理的效率，降低了计算复杂度。深度学习模型，特别是卷积神经网络和循环神经网络的结合，提高了对复杂数据模式的识别能力。药物反应预测算法的应用提升了药物效果和副作用预测的精确度，助力制定更加精准的个性化治疗方案。网络分析和路径优化算法的使用优化了治疗路径的规划，提升治疗方案的有效性和效率。图数据库构建和查询优化技术使得数据存储和检索更加高效，加强了数据管理的灵活性和实用性。