申请/专利权人：河北工程大学

申请日：2024-04-23

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN118094380B

主分类号：G06F18/2415

分类号：G06F18/2415;G06F18/213;G06F18/214

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2024.06.14#实质审查的生效;2024.05.28#公开

摘要：本发明涉及医疗设备数据处理技术领域，尤其涉及一种基于大数据分析的高压氧疗装置使用优化方法及系统。该方法包括以下步骤：获取高压氧疗装置使用数据；对高压氧疗装置使用数据进行使用频率特征提取以及使用参数特征提取，得到使用频率特征数据以及使用参数特征数据；对使用频率特征数据以及使用参数特征数据进行设备利用率处理，得到设备利用率数据；对使用参数特征数据进行使用参数周期性处理，得到使用参数周期性特征数据；根据设备利用率数据以及使用参数周期性特征数据进行高压氧疗装置使用优化模型构建，得到高压氧疗装置使用优化模型，以进行高压氧疗法优化作业。本发明通过分析高压氧疗装置的使用数据，改善装置使用效率，降低资源的浪费。

主权项：1.一种基于大数据分析的高压氧疗装置使用优化方法，其特征在于，包括：步骤S1，包括：步骤S11：从安装于高压氧疗装置上的传感器进行装置使用数据采集，得到第一高压氧疗装置使用数据；步骤S12：通过访问医院信息系统中的高压氧疗装置使用记录数据库进行数据采集，得到第二高压氧疗装置使用数据；步骤S13，包括：步骤S131：对第一高压氧疗装置使用数据以及第二高压氧疗装置使用数据进行时序对齐，得到装置使用时序对齐数据；步骤S132：根据第一高压氧疗装置使用数据对装置使用时序对齐数据进行筛选处理，得到装置使用筛选数据；步骤S133：对装置使用筛选数据进行设备工作周期对齐，得到高压氧疗装置使用数据；步骤S2：对高压氧疗装置使用数据进行使用频率特征提取以及使用参数特征提取，得到使用频率特征数据以及使用参数特征数据；步骤S3：对使用频率特征数据以及使用参数特征数据进行设备利用率处理，得到设备利用率数据；步骤S4，包括：步骤S41：利用预设的高压氧疗装置周期性检测模型对高压氧疗装置使用数据进行周期性检测，得到参数周期性检测数据；步骤S42：根据参数周期性检测数据对高压氧疗装置使用数据进行周期性成分提取，得到装置使用周期性成分数据；步骤S43：根据装置使用周期性成分数据对使用参数特征数据进行周期性特征提取，得到使用参数周期性特征数据；步骤S5：根据设备利用率数据以及使用参数周期性特征数据进行高压氧疗装置使用优化模型构建，得到高压氧疗装置使用优化模型，该模型可以根据实时监测到的数据，预测最佳的治疗方案或者调整设备参数，以进行高压氧疗法优化作业；其中预设的高压氧疗装置周期性检测模型的构建步骤包括以下步骤：获取历史高压氧疗装置使用数据；对历史高压氧疗装置使用数据进行自注意力计算，得到历史高压氧疗装置使用自注意力数据；对历史高压氧疗装置使用自注意力数据进行编码器训练以及解码器训练，分别得到历史高压氧疗装置使用编码器数据以及历史高压氧疗装置使用解码器数据；对历史高压氧疗装置使用编码器数据进行潜在空间映射处理，得到潜在空间映射数据；对潜在空间映射数据进行周期性激活函数处理，得到周期性检测编码器数据；对周期性检测编码器数据以及历史高压氧疗装置使用解码器数据进行周期性模式重建，得到高压氧疗装置周期性检测模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 河北工程大学 一种基于大数据分析的高压氧疗装置使用优化方法及系统

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