本发明涉及远程医疗监控，尤其涉及内科患者远程监护系统。
背景技术：
1、远程医疗监控技术领域是现代医疗体系中的一个重要分支，利用通信技术来远程监测患者的健康状况，集成了医疗、计算机科学、网络技术和数据分析等多个学科，旨在提高患者护理的效率和质量，尤其是在慢性疾病管理和老年护理方面。远程医疗监控技术使医生能够实时获取患者的生理数据，如心率、血压、血糖水平等，在不需要患者亲自前往医疗机构的情况下进行有效的健康管理。
2、其中，内科患者远程监护系统是一种专为内科患者设计的远程医疗监控系统。主要目的是通过远程技术手段，实时监控内科患者的健康状况，以便及时挖掘和处理潜在的健康问题。系统旨在提高对内科疾病，如心血管疾病、糖尿病等的管理效率，减少患者到医院就诊的频率，同时为医生提供实时数据，以便更好地制定和调整治疗方案。
3、传统的内科患者监护系统病程预测多依赖经验判断，缺乏高效的数据分析和预测模型，难以精确预测疾病发展，增加治疗的不确定性。在药物管理和患者行为分析方面，传统系统缺乏智能化的数据处理和个性化的治疗方案，导致药物治疗效果和安全性不理想，患者生活质量受影响。缺乏有效的系统综合管理机制，各个模块间协同不足，降低了整体治疗效率和效果，导致治疗效果不佳，患者满意度降低，甚至增加医疗事故的风险。
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，而提出的内科患者远程监护系统。
2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：内科患者远程监护系统，所述系统包括健康监测模块、病程预测模块、生理调节模块、药物管理模块、行为分析模块、疗法定制模块、剂量调整模块、系统综合管理模块；
3、所述健康监测模块基于患者的生理数据，采用数据融合算法和噪声过滤技术，进行心率和血压的连续监测，通过实时数据标准化和异常值检测，将生理数据转化为统一格式的跟踪数据，并进行数据库存储，生成生理指标跟踪数据；
4、所述病程预测模块基于生理指标跟踪数据，采用循环神经网络模型，进行疾病进展的时间序列分析，通过模型训练和参数调整，对疾病发展趋势进行预测，结合历史病程信息，进行疾病进展的概率性分析，生成病程发展预测模型；
5、所述生理调节模块基于生理指标跟踪数据，采用生物反馈技术和自适应控制算法，指导患者进行心率和血压的自我调节，通过定期训练和实时反馈调整，优化训练方案，实现生理状态的稳定控制，生成生理调节方案；
6、所述药物管理模块基于患者的药物服用历史和生理指标跟踪数据，采用模式识别算法和药物相互作用分析技术，分析药物的效果和副作用，动态调整药物计划，通过药物适应性评估和调整策略，优化药物计划，生成优化后的药物管理方案；
7、所述行为分析模块基于患者的生活习惯和行为模式数据，采用聚类分析算法和关联规则挖掘技术，对患者的日常行为进行深度分析，通过模式挖掘和趋势预测，提出针对性的生活方式调整建议，辅助治疗计划的制定，生成行为模式分析结果；
8、所述疗法定制模块基于病程发展预测模型和行为模式分析结果，采用遗传算法和多目标优化策略，结合患者的病程特点和生活习惯，对治疗方案组合进行迭代搜索和优化，同时评估方案的效果和可行性，不断更新和优化治疗策略，对治疗方案进行优化管理，生成定制化治疗方案；
9、所述剂量调整模块基于药物反应数据和生理指标跟踪数据，采用贝叶斯网络模型和药理动力学模拟，进行药物剂量和类型的准确调整，通过连续监测和数据分析，进行剂量的动态优化，确保药物治疗的安全性和有效性，生成准确药物剂量调整方案；
10、所述系统综合管理模块基于生理指标跟踪数据、病程发展预测模型、生理调节方案、优化后的药物管理方案、行为模式分析结果、定制化治疗方案和准确药物剂量调整方案，采用系统动态分析和绩效评估技术，监控系统的运行状态，通过数据驱动的决策过程，进行系统性能的持续优化，生成系统功能评估结果。
11、本发明改进有，所述生理指标跟踪数据包括心率变化、血压波动，所述病程发展预测模型具体为多种慢性病的发展趋势分析，所述生理调节方案包括心率调节策略、血压控制技巧，所述优化后的药物管理方案包括药物种类选择、服药时间安排，所述行为模式分析结果包括日常活动习惯、行为规律，所述定制化治疗方案具体为针对个体的综合治疗策略，所述准确药物剂量调整方案具体指剂量优化、药物种类选择，所述系统功能评估结果具体为整体运行效率、模块间协同作用。
12、本发明改进有，所述健康监测模块包括心率监测子模块、血压监测子模块、综合状态监测子模块；
13、所述心率监测子模块基于患者的生理数据，采用快速傅里叶变换算法，通过将时间域信号转换为频率域信号，分离心率信号中的有效信息和噪声，利用高通滤波器去除数据中的低频噪声，提取出准确的心率信号，生成净化心率数据；
14、所述血压监测子模块基于净化心率数据，采用逻辑回归算法，通过分析心率数据与血压之间的关系，预测血压趋势，结合脉搏波传导速度分析法，通过测量血液在血管中的传播速度来计算血压，监测血压变化，生成稳定血压数据；
15、所述综合状态监测子模块基于净化心率数据和稳定血压数据，采用多变量时间序列分析方法，通过构建多个生理指标的时间序列模型，分析多个指标之间的关联性和相互影响，结合健康风险评估模型，整合多个生理指标来评估患者的综合健康状况，生成生理指标跟踪数据。
16、本发明改进有，所述病程预测模块包括趋势分析子模块、深度学习建模子模块、疾病进展预测子模块；
17、所述趋势分析子模块基于生理指标跟踪数据，采用自回归移动平均模型，通过结合自回归和滑动平均技术，分析时间序列数据的内在特征，识别出心率和血压生理指标的时间序列模式和趋势变化，生成时间序列趋势分析结果；
18、所述深度学习建模子模块基于时间序列趋势分析结果，采用长短期记忆网络处理时间序列数据，通过维护一个长期记忆单元避免长期依赖问题，学习时间序列中深层次的模式和关系，预测心率、血压生理指标的未来趋势，生成深度学习疾病预测模型；
19、所述疾病进展预测子模块基于深度学习疾病预测模型，采用贝叶斯估计方法，对疾病进展的进行分析，通过结合先验知识和新观测数据，提供疾病进展的概率性预测，揭示疾病发展的不确定性，做出准确预测和决策，生成病程发展预测模型。
20、本发明改进有，所述生理调节模块包括心率调节子模块、血压调节子模块、放松训练子模块；
21、所述心率调节子模块基于生理指标跟踪数据，采用频域分析方法，对心率信号的主要频率成分进行分析，包括信号的分解和频率成分的提取，识别和分析心率信号中的关键模式，应用自适应滤波技术调整和优化心率信号，生成心率调节方案；
22、所述血压调节子模块基于心率调节方案，使用压力反馈调整技术，分析心率与血压之间的关联性，以及血压数据的时间序列特性，实施动态调整，运用自适应控制算法，根据实时监测到的血压数据自动调整参数，生成血压调节方案；
23、所述放松训练子模块基于血压调节方案，实施心理放松技术，结合深呼吸和冥想练习，引导患者进行特定的放松练习，持续关注患者的生理反应，包括心跳和呼吸频率，根据数据优化放松训练过程，减轻心理和生理压力，生成生理调节方案。
24、本发明改进有，所述药物管理模块包括药物记录子模块、服药计划管理子模块、药物反应监测子模块；
25、所述药物记录子模块基于患者的药物服用历史，采用聚类分析算法，将药物使用模式分组，识别多种类型药物的服用模式和趋势，计算药物使用数据之间的相似性，将相似数据点分为同一类别，揭示药物使用的隐含模式和频繁组合，理解患者的药物使用行为，生成药物使用模式分析；
26、所述服药计划管理子模块基于药物使用模式分析，运用关联规则学习算法，挖掘药物使用数据中的频繁项集和强规则，识别药物之间的相互作用和影响，预测多种药物组合对患者健康的潜在影响，调整和优化服药计划，生成调整后的服药计划；
27、所述药物反应监测子模块基于调整后的服药计划，采用时间序列分析算法，观察药物反应在多个时间点的变化趋势，分析药物效果和副作用的时间依赖性。对药物反应时间序列进行分析，挖掘药物效果的变化和潜在副作用，调整药物计划，生成优化后的药物管理方案。
28、本发明改进有，所述行为分析模块包括生活习惯分析子模块、日常行为分析子模块、行为模式分析子模块；
29、所述生活习惯分析子模块基于患者的生活习惯和行为模式数据，采用k均值聚类算法，计算每个数据点与聚类中心的距离，将数据点分配到最近的聚类中心，实现数据的分类与初步分析，使用数据规范化处理消除数据量纲和范围的差异，生成生活习惯分析结果；
30、所述日常行为分析子模块基于生活习惯分析结果，采用apriori关联规则挖掘方法，识别频繁项集并构建项集之间的关联规则，分析患者日常行为模式之间的关联性和规律性，并进行行为模式的预测和分析，生成日常行为模式分析结果；
31、所述行为模式分析子模块基于日常行为模式分析结果，运用时间序列分析方法和概率统计模型，分析历史行为数据的时间序列，预测未来行为趋势，评估多种行为模式的发生概率，生成行为模式分析结果。
32、本发明改进有，所述疗法定制模块包括治疗方案设计子模块、疗效评估子模块、治疗方案更新子模块；
33、所述治疗方案设计子模块基于病程发展预测模型和行为模式分析结果，采用遗传算法，通过初始种群的随机生成，对治疗方案进行编码，通过适应度函数评估每个方案，利用选择、交叉和变异操作进行方案的迭代优化，结合患者的病程特点和生活习惯，寻找优治疗方案，生成初步治疗方案设计；
34、所述疗效评估子模块基于初步治疗方案设计，采用多目标优化策略，结合治疗方案对疗效、副作用、成本多个方面的影响，设置多个评估指标，对每个治疗方案进行全面评估，对比多种方案的综合表现，优化和调整方案，生成疗效评估结果；
35、所述治疗方案更新子模块基于疗效评估结果，采用遗传算法，通过不断的迭代优化，根据患者病程的变化和个体差异调整治疗方案，更新适应度函数和迭代参数，进行方案的持续优化和个性化调整，生成定制化治疗方案。
36、本发明改进有，所述剂量调整模块包括剂量评估子模块、剂量调整策略子模块、药物类型选择子模块；
37、所述剂量评估子模块基于药物反应数据和生理指标跟踪数据，采用贝叶斯网络模型进行剂量评估，通过定义变量间的概率依赖关系，利用贝叶斯定理更新和计算条件概率，分析药物剂量与生理反应之间的相互影响，确定最佳剂量范围，生成药物剂量评估方案；
38、所述剂量调整策略子模块基于药物剂量评估方案，采用药理动力学模拟进行剂量调整，建立数学模型分析药物在体内的动态过程，包括吸收、分布、代谢和排泄，对药物剂量进行调整，优化治疗效果，生成药物剂量调整方案；
39、所述药物类型选择子模块基于药物剂量调整方案，进行药物类型选择，结合患者病情和历史药物反应，分析药物的药效学特性和相互作用，选择最适合患者当前病情的药物类型，优化治疗方案，生成准确药物剂量调整方案。
40、本发明改进有，所述系统综合管理模块包括系统监控子模块、性能优化子模块、功能评估子模块；
41、所述系统监控子模块基于生理指标跟踪数据、病程发展预测模型、生理调节方案、优化后的药物管理方案、行为模式分析结果、定制化治疗方案和准确药物剂量调整方案，采用实时数据监控算法，分析系统数据流动和交互，追踪数据变化，识别系统运行中的异常和效率问题，生成系统运行监控数据；
42、所述性能优化子模块基于系统运行监控数据，应用机器学习优化算法，对系统性能进行深度分析，通过学习历史数据，预测系统性能瓶颈，自动调整系统参数和运行策略，优化系统响应速度和处理能力，生成性能优化方案；
43、所述功能评估子模块基于性能优化方案，运用综合绩效评估模型，综合评价系统运行的多个维度，包括服务质量、运行稳定性和治疗效果，通过分析和对比多项指标，为系统运行提供定量和定性的全面评价，生成系统功能评估结果。
44、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
45、本发明中，通过数据融合算法和噪声过滤技术实现精准的生理监测，保证数据的准确性和可靠性。循环神经网络模型在病程预测上，能够提供更加精确的疾病发展趋势分析，有助于早期诊断和及时干预。自适应控制算法和生物反馈技术的应用使得患者能够更有效地自我调节生理状态，提升治疗的主动性和个性化。药物管理的模式识别算法和药物相互作用分析提高了药物治疗的安全性和有效性。行为分析模块和疗法定制模块的深度数据挖掘与个性化治疗策略，为患者提供更加全面和定制化的治疗方案。
1.内科患者远程监护系统，其特征在于，所述系统包括健康监测模块、病程预测模块、生理调节模块、药物管理模块、行为分析模块、疗法定制模块、剂量调整模块、系统综合管理模块；
2.根据权利要求1所述的内科患者远程监护系统，其特征在于：所述生理指标跟踪数据包括心率变化、血压波动，所述病程发展预测模型具体为多种慢性病的发展趋势分析，所述生理调节方案包括心率调节策略、血压控制技巧，所述优化后的药物管理方案包括药物种类选择、服药时间安排，所述行为模式分析结果包括日常活动习惯、行为规律，所述定制化治疗方案具体为针对个体的综合治疗策略，所述准确药物剂量调整方案具体指剂量优化、药物种类选择，所述系统功能评估结果具体为整体运行效率、模块间协同作用。
3.根据权利要求1所述的内科患者远程监护系统，其特征在于：所述健康监测模块包括心率监测子模块、血压监测子模块、综合状态监测子模块；
4.根据权利要求1所述的内科患者远程监护系统，其特征在于：所述病程预测模块包括趋势分析子模块、深度学习建模子模块、疾病进展预测子模块；
5.根据权利要求1所述的内科患者远程监护系统，其特征在于：所述生理调节模块包括心率调节子模块、血压调节子模块、放松训练子模块；
6.根据权利要求1所述的内科患者远程监护系统，其特征在于：所述药物管理模块包括药物记录子模块、服药计划管理子模块、药物反应监测子模块；
7.根据权利要求1所述的内科患者远程监护系统，其特征在于：所述行为分析模块包括生活习惯分析子模块、日常行为分析子模块、行为模式分析子模块；
8.根据权利要求1所述的内科患者远程监护系统，其特征在于：所述疗法定制模块包括治疗方案设计子模块、疗效评估子模块、治疗方案更新子模块；
9.根据权利要求1所述的内科患者远程监护系统，其特征在于：所述剂量调整模块包括剂量评估子模块、剂量调整策略子模块、药物类型选择子模块；
10.根据权利要求1所述的内科患者远程监护系统，其特征在于：所述系统综合管理模块包括系统监控子模块、性能优化子模块、功能评估子模块；
