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申请/专利权人：四川省医学科学院·四川省人民医院

摘要：本发明提供了一种心房纤颤RFCA术后心脏康复运动的智能评估方法和系统。该方法通过智能设备和医疗检测仪器收集患者基本信息及医疗检查报告，由心脏康复运动护理团队进行评估，运用机器学习算法制定个性化康复方案。本发明能够实时监测患者生理参数，动态调整运动方案，并通过特定公式计算康复运动评分，评估治疗效果。本发明实现了心脏康复运动的精准评估、实时监测和动态调整，有效提高患者依从性和生活质量，具有高度的个性化和科学性。

主权项：1.一种心房纤颤RFCA术后心脏康复运动的智能评估方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1，通过智能设备和医疗检测仪器，收集患者的基本信息，包括年龄、性别、身高、体重、病史及用药情况；组建包含心内科护士、心内科医生、康复科医生的心脏康复运动护理团队，并进行多项检测或评估，所述检测或评估包括问询检测、心肺听诊、心电图评估、心脏超声评估、血液检查评估、运动试验评估；汇总所述检测或评估结果，综合评估心脏总体的结构和功能状况，并建立患者运动康复专属档案，将所述检测或评估结果存入所述患者运动康复专属档案；步骤2，收集患者术后恢复状况数据，包括获取含愈合百分比、缝线拆除时间的伤口愈合进度指标，通过体力评估量表评估的体力恢复程度指标，通过角度测量仪测量关节活动角度得出的肢体活动范围指标，获取含射血分数、心输出量的心脏功能指标，含糖尿病的血糖控制水平和高血压的血压值的基础疾病严重程度指标，含最大摄氧量、运动耐力的运动能力指标；将所述患者术后恢复状况数据以及步骤1中所述检测或评估结果共同输入到运动医学算法系统中获得适合患者的运动类型；所述运动医学算法包括基于生理指标的算法、基于运动能力评估的算法、基于康复阶段和伤口愈合的算法、基于肌肉骨骼系统评估的算法、基于疾病特征的算法；将所述患者术后恢复状况数据以及步骤1中所述检测或评估结果、所述适合患者的运动类型共同输入到预先构建的运动负荷预测模型中，确定运动的起始时间、强度、频率及持续时间；所述运动负荷预测模型为基于神经网络的预测模型；在所述患者运动康复专属档案中，实时记录每次运动的起止时间、强度、生理参数变化和主观感受；定期分析患者运动情况，基于分析结果及时调整运动方案；步骤3，根据如下公式计算所述心房纤颤RFCA术后心脏康复运动的评分：TotalScore=w1×S1+w2×S2+w3×fS3+w4×S4，其中：S1是步骤1中所述检测或评估的结果在进行心脏康复运动之后的改善得分,w1是所述检测或评估的结果在进行心脏康复运动之后的改善得分的权重,S2是左房内径在进行心脏康复运动之后的改善得分，计算方式为左房内径减小的尺寸与原左房内径尺寸之比，w2左房内径在进行心脏康复运动之后的改善得分的权重,S3是心房纤颤复发频率得分，w3是心房纤颤复发频率得分的权重,S4是房颤对生活质量的影响量表的得分，w4是房颤对生活质量的影响量表的得分的权重，fS3=min100,1S3+δ，是S3的转换函数，δ是经验系数；所述房颤对生活质量的影响量表包括症状维度、日常活动维度、治疗担心维度，用于评价患者生活质量，得分越高表明生活质量越高。

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