申请/专利权人：南昌大学第一附属医院

申请日：2024-04-29

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN118262872A

主分类号：G16H20/60

分类号：G16H20/60;G16H10/60;G06F18/23;G06F18/27;G06F18/2411;G06F18/243;G06F18/25;G06N20/20

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.28#公开

摘要：本发明涉及医疗保健技术领域，具体为危重症患者的营养支持服务系统及方法，系统包括生理数据分析模块、电解质平衡调控模块、食欲管理模块、微生物群落调节模块、神经调控食欲模块、光动力抗氧化模块、生物电信号调节模块。本发明中，通过采用数据融合技术和主成分分析，提升数据处理精度和对营养需求变化的预测能力生物电阻抗信号处理技术，结合支持向量机和随机森林算法，为电解质平衡提供精确反馈，实现补充方案卷积神经网络的运用增强食欲管理模块对神经信号模式的识别，使食欲控制更精准光动力抗氧化模块和生物电信号调节模块的创新应用，通过光谱分析和多模态深度学习，提高了治疗针对性和营养方案的适应性，从而增强了系统的整体效能。

主权项：1.危重症患者的营养支持服务系统，其特征在于：所述系统包括生理数据分析模块、电解质平衡调控模块、食欲管理模块、微生物群落调节模块、神经调控食欲模块、光动力抗氧化模块、生物电信号调节模块；所述生理数据分析模块基于患者生化分析数据，采用数据融合技术整合多源数据，通过主成分分析将数据集中到最能表征原始数据集，利用聚类算法对提取的特征进行分类，并通过长短期记忆网络结合高斯过程回归对营养需求的变化趋势进行动态预测，生成动态营养需求预测结果；所述电解质平衡调控模块基于动态营养需求预测结果，采用生物电阻抗信号处理技术分析体液和组织电导特性，通过分析生物电阻抗的频率响应来区分差异性组织和体液的电导特性，结合支持向量机和随机森林算法根据电导特性动态调整电解质补充方案，生成电解质调控方案；所述食欲管理模块基于电解质调控方案，采用卷积神经网络分析脑电图数据，通过深度学习特征提取和模式识别技术识别食欲的神经信号模式，实施神经反馈策略，通过实时脑电图监测和生物反馈调节来控制食欲，生成食欲调节策略；所述微生物群落调节模块基于电解质调控方案，采用代谢物分析技术对肠道微生物群落进行调节，通过质谱分析和代谢网络重建技术分析患者肠道内微生物产生的代谢物，调控肠道微生物环境，生成微生物群落调节方案；所述神经调控食欲模块基于食欲调节策略，采用脑电图分析技术，通过频谱分析技术对脑电图信号进行解析，识别食欲控制的脑波模式，通过波形分类技术区分差异性食欲状态的脑电图特征，运用神经调节技术，进行食欲控制，生成食欲调节方案；所述光动力抗氧化模块基于电解质调控方案，采用光谱分析和选择技术确定光波长激活抗氧化剂，通过吸收光谱分析技术确定抗氧化剂的激活波长，并通过波长优化技术调整光源匹配所选抗氧化剂，应用剂量控制策略，生成局部抗氧化治疗方案；所述生物电信号调节模块基于动态营养需求预测结果和食欲调节方案，采用多模态深度学习模型分析生物电信号，通过融合特征学习技术从差异性生理信号中提取关键特征，使用交叉模态分析技术分析特征之间的关联，实施实时响应调节策略，通过动态数据反馈调整营养方案，并运用自适应调整技术，生成综合营养调节方案。

全文数据：

权利要求：

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