CN117373690A - 肝胆外科患者智能术后康复管理方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及术后康复数据处理技术领域，尤其涉及一种肝胆外科患者智能术后康复管理方法。该方法包括以下步骤：获取术后康复阶段数据，其中术后康复阶段数据包括术后初步康复阶段数据以及术后康复追踪数据；对术后康复阶段数据进行知识图谱映射，得到术后康复知识图谱映射数据，并根据术后康复知识图谱映射数据进行术后康复关键词检索，从而得到术后康复检索数据；根据术后康复检索数据进行第一康复管理计划生成，得到第一康复管理计划数据；获取历史术后康复阶段数据以及历史康复管理计划数据，并根据历史术后康复阶段数据以及历史康复管理计划数据进行康复管理计划决策树构建，得到康复管理计划决策树模型。本发明提高康复计划撰写效率。

Description

肝胆外科患者智能术后康复管理方法

技术领域

本发明涉及术后康复数据处理技术领域，尤其涉及一种肝胆外科患者智能术后康复管理方法。

背景技术

常规的肝胆外科患者智能术后康复管理方法利用智能技术和信息技术，对肝胆外科手术患者进行术后康复管理的一种方法。这种方法旨在通过实时监测、数据收集和个性化指导，提高患者的术后康复效果，减少并发症，提高生活质量。患者之间的生理和心理差异较大，常规的管理方法无法完全满足每个患者的个性化需求，需要更多的定制化，而这种优化往往依赖于一线从业人员的经验对于既有资料的研究以及对于患者的深度探讨，这往往需要花费大量的时间以及精力才能生成一个康复计划的文档，生成速度过慢。

发明内容

本发明为解决上述技术问题，提出了一种肝胆外科患者智能术后康复管理方法，以解决至少一个上述技术问题。

本申请提供了一种肝胆外科患者智能术后康复管理方法，包括以下步骤：

步骤S1：获取术后康复阶段数据，其中术后康复阶段数据包括术后初步康复阶段数据以及术后康复追踪数据；

步骤S2：对术后康复阶段数据进行知识图谱映射，从而得到术后康复知识图谱映射数据，并根据术后康复知识图谱映射数据进行术后康复关键词检索，从而得到术后康复检索数据；

步骤S3：根据术后康复检索数据进行第一康复管理计划生成，从而得到第一康复管理计划数据；

步骤S4：获取历史术后康复阶段数据以及历史康复管理计划数据，并根据历史术后康复阶段数据以及历史康复管理计划数据进行康复管理计划决策树构建，从而得到康复管理计划决策树模型；

步骤S5：利用康复管理计划决策树模型对术后康复阶段数据进行第二康复管理计划生成，从而得到第二康复管理计划数据；

步骤S6：根据第一康复管理计划数据以及第二康复管理计划数据进行康复计划可视化作业。

本发明中通过将术后康复阶段数据映射到知识图谱，系统能够更全面地理解患者的康复需求和背景信息，包括手术类型、身体状况等。通过对知识图谱映射数据进行关键词检索，系统能够准确地识别患者的康复需求，确保生成的康复计划是个性化的。通过获取历史术后康复阶段数据和康复管理计划数据，系统能够从丰富的经验中学习，提高康复计划的精准性和适应性。利用历史数据构建康复管理计划决策树模型，这使系统能够更深入地理解康复决策的逻辑和关联，从而更智能地应对不同患者的康复需求。将康复管理计划决策树模型用于生成第二康复管理计划，以更智能、更全面地考虑患者的康复需求。结合第一康复管理计划和第二康复管理计划，系统能够实现康复计划的动态调整，以确保康复过程中的个性化和最佳效果，同时，通过智能生成以及深度数据挖掘，提高数据支持的准确性的同时，降低从业人员的对于资料的撰写难度，提高康复计划的撰写速度。

优选地，步骤S1具体为：

步骤S11：生成术后数据获取控件，并通过术后数据获取控件进行术后数据采集，从而得到术后基础数据；

步骤S12：对术后基础数据进行术后数据清洗，从而得到术后清洗数据；

步骤S13：对术后清洗数据进行术后文本挖掘，从而得到术后文本挖掘数据；

步骤S14：对术后文本挖掘数据进行时序分析，从而得到术后时序分析数据；

步骤S15：对术后时序分析数据进行康复阶段分类，从而得到术后康复阶段数据。

本发明中通过对患者术后数据的综合分析，系统能够更准确地了解患者的康复需求，从而生成个性化的康复计划。时序分析使系统能够捕捉到患者康复过程中的动态变化，有助于更及时地调整康复计划，提升数据的准确性。通过文本挖掘，系统能够从患者的言辞/既有文档中提取更多信息，包括患者的主观感受、症状等，为康复管理提供更丰富的数据支持。自动分类康复阶段有助于系统更加智能地理解患者的康复过程，为医护人员提供更具针对性的康复建议。

优选地，步骤S12中术后数据清洗通过术后数据清洗计算公式进行处理，其中术后数据清洗计算公式具体为：

；

为术后清洗数据，/>为术后基础数据中的生理参数数据，/>为术后基础数据中的治疗效果参数数据，/>为术后描述数据，/>为康复过程描述数据，/>为术后基础数据对应的时序观察值数据，/>为康复阶段数据，/>为时间参数数据。

本发明构造了一种术后数据清洗计算公式，该计算公式包含了生理参数、治疗效果参数、康复描述等多个方面的信息，通过综合这些信息，有助于更全面地了解患者的康复情况。其中术后基础数据中的生理参数数据，反映患者生理状况的数值。术后基础数据中的治疗效果参数数据/>，描述治疗的效果。术后描述数据/>，包含文字描述患者康复过程的信息。康复过程描述数据/>，包含文字描述患者康复过程的信息。术后基础数据对应的时序观察值数据/>，表示在不同时间点上的观察结果。康复阶段数据/>，描述患者康复过程的阶段性信息。时间参数数据/>，表示观察或记录的时间点。/>，表示对/>和/>进行对数运算，表示对生理参数和治疗效果参数进行综合分析。/>，对/>进行正弦运算，用于考虑术后描述数据的周期性或波动性。/>为康复过程描述数据和时序观察值数据的差异。康复阶段数据关于时间的导数，表示康复阶段的变化速度。本发明通过时序观察值和康复阶段数据的差异以及康复阶段数据的变化速度，有助于考虑康复过程的时序特性，使清洗后的数据更具时效性。通过对描述性数据进行正弦运算，考虑到描述数据的周期性或波动性，使清洗后的数据更准确地反映康复过程的变化。

优选地，步骤S13具体为：

步骤S131：对术后清洗数据进行特征提取，从而得到术后文本特征数据，其中术后文本特征数据包括术后文本频率数据以及术后文本权重数据；

步骤S132：对术后文本特征数据进行关键词提取，从而得到术后文本关键词数据；

步骤S133：对术后文本关键词数据进行实体识别，从而得到术后文本挖掘数据。

本发明中分析术后文本中各个词汇的出现频率，将其转化为数值表示，使得系统了解哪些词汇在文本中更为显著或频繁，从而揭示一些患者康复过程中的关键信息。使用某种权重计算方法（例如TF-IDF），对术后文本中的词汇进行加权，以识别对康复情况更为重要的关键词，有助于突出文本中对康复有重要影响的术语。系统对术后文本特征数据进行关键词提取，从中得到术后文本关键词数据，关键词是通过一定的算法或规则识别出的具有代表性、重要性的词汇，有助于缩小关注范围，集中分析与康复关键信息相关的内容。通过实体识别，系统能够更精确地理解文本中涉及到的个体、地点和时间，从而更好地支持康复管理计划的生成，以更好地降低/减少计划撰写人员对于计划撰写的撰写难度以及资料查询时间。

优选地，步骤S14具体为：

步骤S141：对术后文本挖掘数据进行时间戳提取并标记，从而得到术后文本时间标记数据；

步骤S142：对术后文本时间标记数据进行时间对齐，从而得到术后文本时间对齐数据；

步骤S143：对术后文本时间对齐数据进行时间窗口划分，从而得到术后文本时间窗口数据；

步骤S144：对术后文本时间窗口数据进行关键词动态变化处理，从而得到关键词动态变化数据；

步骤S145：对关键词动态变化数据进行主题演化处理，从而得到术后时序分析数据；

其中步骤S144中关键词动态变化处理的步骤具体为：

步骤S1441：对术后文本时间窗口数据进行词频关键词提取，从而得到词频关键词数据；

步骤S1442：获取术后管理需求数据，并根据术后管理需求数据对术后文本时间窗口数据进行需求相关关键词提取，从而得到需求关键词数据；

步骤S1443：根据词频关键词数据对术后文本时间窗口数据进行关键词变化处理，从而得到第一关键词变化数据；

步骤S1444：根据需求关键词数据对术后文本时间窗口数据进行关键词变化处理，从而得到第二关键词变化数据；

步骤S1445：对第一关键词变化数据以及第二关键词变化数据进行数据整合，从而得到关键词动态变化数据。

本发明中通过对术后文本时间窗口数据进行关键词动态变化处理，系统能够分析患者康复过程中关键词的时序变化，更全面地了解康复过程的动态特性。结合术后管理需求数据，系统能够提取与管理需求相关的关键词，有助于更好地理解医护人员对患者康复的具体要求。通过整合来自词频关键词和需求关键词两方面的数据，系统能够更综合地分析关键词的变化趋势，为康复管理计划的生成提供准确丰富的信息维度，生成维度更加丰富以及充分的康复管理计划数据。

优选地，步骤S3具体为：

步骤S31：对术后康复检索数据进行关联规则挖掘，从而得到检索关联规则数据；

步骤S32：对检索关联规则数据以及术后康复阶段数据进行数据整合，从而得到患者术后健康数据；

步骤S33：利用预设的康复计划模板数据对患者术后健康数据进行第一康复管理计划生成，从而得到第一康复管理计划数据，其中康复计划模板数据包括康复目标模板数据、阶段性计划模板数据以及康复措施模板数据。

本发明中通过关联规则挖掘和整合不同数据源，系统能够生成更加个性化的康复计划，考虑到患者在不同阶段的具体情况和康复目标。关联规则挖掘可以帮助系统发现不同项之间的潜在关系，从而提供了基于数据的康复决策支持，使得康复计划更加科学和符合撰写情况，以更好地支持撰写人员的撰写工作。通过将康复计划与患者的康复阶段和关联规则相关联，可以更准确地调整康复计划，从而增加康复计划的数据准确性，以降低撰写康复计划的时间，提高最终生成康复计划的速度。

优选地，步骤S4具体为：

步骤S41：获取历史术后康复阶段数据以及历史康复管理计划数据；

步骤S42：对历史术后康复阶段数据进行特征提取，从而得到康复阶段特征数据；

步骤S43：对康复阶段特征数据进行节点选择，从而得到特征节点数据；

步骤S44：对特征节点数据进行决策树生成，从而得到特征决策树数据；

步骤S45：对特征决策树数据进行串联空间后剪枝，从而得到初步决策树数据；

步骤S46：利用历史术后康复阶段数据对应的历史康复管理计划数据对初步决策树数据进行模型构建，从而得到康复管理计划决策树模型；

其中步骤S45中串联空间后剪枝的步骤具体为：

步骤S451：对特征决策树数据中的特征树节点数据进行关联度计算，从而得到节点关联度数据；

步骤S452：对特征决策树数据中的特征树节点数据对应的历史康复管理计划数据进行特征关联，从而得到康复管理计划特征关联数据；

步骤S453：根据康复管理计划特征关联数据对特征决策树数据中的特征树节点数据进行动态调整节点剪枝，从而得到动态特征决策树数据；

步骤S454：根据节点关联度数据对动态特征决策树数据进行空间关系调整，从而得到初步决策树数据。

本发明中系统对特征决策树数据中的特征树节点进行关联度计算，关联度可以衡量节点之间的相关性，从而帮助系统识别哪些节点在康复管理计划中具有较高的关联性。系统对特征决策树数据中的特征树节点数据与历史康复管理计划数据进行关联分析，有助于确定每个特征树节点与康复管理计划中哪些具体措施或目标相关联。动态调整可以根据历史康复管理计划的实际情况灵活地剪去不相关或不重要的节点，以优化决策树结构。系统利用节点关联度数据对动态特征决策树数据进行空间关系调整，意味着在剪枝的同时，系统也考虑了节点之间的空间关系，以确保调整后的决策树结构仍然保持合理的空间分布。通过串联空间后剪枝，系统可以根据关联度和历史康复管理计划数据调整特征决策树的结构，剔除决策树中不相关或不重要的节点，从而优化决策树的结构。通过考虑康复管理计划特征关联数据和节点关联度数据，系统生成的康复计划更具实用性和可操作性。

优选地，步骤S453中动态调整节点剪枝的步骤具体为：

对康复管理计划特征关联数据对特征决策树数据中的特征树节点数据进行时序重要性分析，从而得到特征树节点重要性变化数据；

根据特征树节点重要性变化数据对特征决策树数据中的特征树节点数据进行剪枝，从而得到动态特征决策树数据；

其中时序重要性分析通过时序重要性计算公式进行计算，时序重要性计算公式具体为：

；

为特征树节点重要性变化数据，/>为特征时序数据，/>为圆周率常数项，/>为特征树节点数据，/>为自然指数数据，/>为节点频率变量数据。

本发明构造了一种时序重要性计算公式，该计算公式过数学方法对特征树节点在时序上的变化进行量化，以便更好地反映特征在特征时序变化过程中的重要性。特征时序数据，代表特征树节点的时序变化。特征树节点数据/>，与特征树节点的性质有关。节点频率变量数据/>，表示节点的频率或其他特征。/>，这是特征树节点数据/>关于时间 />的二阶偏导数，表示节点在时序上的加速度或其他动态性质，通过对其进行时序重要性分析，有助于理解特征在不同时间点上的影响。/>，这是一个高斯函数，用于表示节点频率变量数据在概率分布上的概率密度函数，表示节点频率变量/>对节点重要性的影响，通过积分操作，可以考虑频率变量的整体影响。

本发明通过时序重要性分析和动态调整节点剪枝，系统能够更好地捕捉康复管理计划中特征树节点的时序变化趋势，从而生成更加个性化的康复计划。时序重要性分析使系统能够识别康复管理计划中关键节点的变化，从而及时调整决策树结构，保持康复计划的灵活性，适应患者康复过程的变化，使得生成的康复管理计划的内容非静态的，而是动态的。通过动态调整节点剪枝，系统可以更精细地控制决策树的结构，提高了决策树的解释性，使医护人员更容易理解和使用生成的康复计划。通过根据康复管理计划特征关联数据进行动态调整，系统生成的决策树更贴近实际康复需求，有助于提高康复计划的实施效果和患者的康复满意度。

优选地，步骤S5具体为：

利用康复管理计划决策树模型对术后康复阶段数据进行康复计划生成，从而得到初步康复管理计划数据；

对初步康复管理计划数据进行康复角色管理计划处理，从而得到第二康复管理计划数据，其中康复角色管理计划处理为将初步康复管理计划数据划分为医生方康复管理计划数据以及患者康复管理计划数据。

本发明中通过利用康复管理计划决策树模型，系统能够生成更个性化、基于患者特定情况的康复计划，以更好地满足患者的康复需求。将初步康复管理计划数据划分为医生方和患者方康复管理计划，有助于更有效地分配医疗资源，医生方计划包括专业治疗和监测的时间或者医疗资源的分配，而患者方计划涉及自主管理和生活方式上的调整的建议。将初步康复管理计划数据划分为医生和患者康复管理计划，有助于使康复计划更符合实际操作，提高康复计划的可执行性和实施效果。

优选地，步骤S6具体为：

根据第一康复管理计划数据通过第一康复展示区域进行第一康复计划可视化作业；

根据第二康复管理计划数据通过第二康复展示区域进行第二康复计划可视化作业，其中第一康复展示区域以及第二康复展示区域为终端屏幕显示的不同展示区域，第一康复计划可视化作业以及第二康复计划可视化作业为采用不同的预设的排版以及展示亮度的可视化方式。

本发明中通过采用不同的预设排版和展示方式，系统能够以更清晰和易懂的方式向医护人员和患者传达第一和第二康复计划，促使更好的理解和遵循。不同的可视化方式可以根据康复计划的不同特点和重点进行定制，以提高康复计划的可操作性，使医护人员和患者更容易理解和执行计划中的任务。采用不同的排版和展示亮度方式使得康复计划更具个性化，适应不同患者的需求和医疗团队的实际工作情况。采用不同的展示区域和方式，可以更好地适应不同设备和环境，提供更好的用户体验和信息传递效果。

本发明的有益效果在于：知识图谱映射不仅仅是数据的简单表示，还可以通过建模患者病程的复杂关系，提供更深层次的信息理解，为康复计划的制定提供更有力的支持。康复管理计划决策树的构建涉及到多层次、多因素的决策过程，其中每个节点都代表一个决策点，增加了模型的复杂性，能够更准确地考虑患者状况的多样性，使得最后生成的康复计划能够更具有实用性，能够降低撰写计划人员的工作量。第二康复管理计划的生成不仅仅考虑了当前时刻的信息，还融入了历史信息，体现了康复计划的动态演化和个性化调整。康复管理计划决策树模型的综合决策能力与可解释性之间存在平衡，系统需要解释为何做出某一康复决策，从而使医护人员和患者能够更好地理解和接受制定的康复计划。通过智能生成康复计划，对于存在高关联的数据通过知识图谱或者历史数据进行相关生成，以降低术后人员进行相关计划的撰写的工作量，从而提高术后康复计划撰写工作事宜的效率。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1示出了一实施例的肝胆外科患者智能术后康复管理方法的步骤流程图；

图2示出了一实施例的步骤S1的步骤流程图；

图3示出了一实施例的步骤S13的步骤流程图；

图4示出了一实施例的步骤S14的步骤流程图；

图5示出了一实施例的步骤S144的步骤流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明专利的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域所属的技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。

应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。

请参阅图1至图5，本申请提供了一种肝胆外科患者智能术后康复管理方法，包括以下步骤：

步骤S1：获取术后康复阶段数据，其中术后康复阶段数据包括术后初步康复阶段数据以及术后康复追踪数据；

具体地，例如通过患者使用移动健康应用程序，记录术后初步康复阶段数据和术后康复追踪数据。该应用程序可通过患者输入、传感器数据或连接医疗设备获取必要的康复信息，例如，患者可以输入疼痛程度、运动能力、药物使用等信息，同时应用程序可以连接智能手环或其他传感器收集生理数据。

步骤S2：对术后康复阶段数据进行知识图谱映射，从而得到术后康复知识图谱映射数据，并根据术后康复知识图谱映射数据进行术后康复关键词检索，从而得到术后康复检索数据；

具体地，例如使用自然语言处理算法对术后康复阶段数据进行处理。通过NLP算法，将患者的文字描述转化为结构化数据，然后建立知识图谱。此外，图谱可以包括医学知识库的信息，进一步丰富康复知识图谱映射数据，根据结构化数据的关键词描述数据进行知识图谱映射，从而得到术后康复知识图谱映射数据，利用术后康复知识图谱映射数据对预设的术后康复数据库进行检索，从而得到术后康复检索数据。

步骤S3：根据术后康复检索数据进行第一康复管理计划生成，从而得到第一康复管理计划数据；

具体地，例如基于术后康复检索数据，采用人工智能生成算法生成第一康复管理计划。

步骤S4：获取历史术后康复阶段数据以及历史康复管理计划数据，并根据历史术后康复阶段数据以及历史康复管理计划数据进行康复管理计划决策树构建，从而得到康复管理计划决策树模型；

具体地，例如利用历史术后康复阶段数据和历史康复管理计划数据，采用决策树算法进行康复管理计划决策树的构建，包括CART（分类与回归树）算法等，其中历史数据仓库用于存储和管理大量的历史数据，历史数据包括历史术后康复阶段数据以及历史康复管理计划数据，该数据仓库为基于分布式的存储管理系统包括，硬件管理模块、数据处理模块以及中央控制模块。

步骤S5：利用康复管理计划决策树模型对术后康复阶段数据进行第二康复管理计划生成，从而得到第二康复管理计划数据；

具体地，例如利用康复管理计划决策树模型，通过输入当前术后康复阶段数据，采用树模型进行第二康复管理计划生成，模型中的节点和分支对应于康复计划中的各个决策点。

步骤S6：根据第一康复管理计划数据以及第二康复管理计划数据进行康复计划可视化作业。

具体地，例如利用可视化工具，如图表、仪表板等，将第一康复管理计划数据和第二康复管理计划数据进行直观展示，通过Web应用程序、移动应用程序或专门的康复管理平台来实现。可视化工具使用户能够清晰地了解康复计划的内容和变化。

具体地，例如在这个步骤中，患者使用一款名为"HealthTrack"的移动健康应用。通过该应用，患者记录了术后初步康复阶段数据，包括每日的身体状况、疼痛程度、饮食摄入等。同时，应用连接了患者的智能手环，实时监测患者的步数、心率等生理参数，将这些数据上传至云端。使用自然语言处理（NLP）技术，将患者在"HealthTrack"应用中输入的文字描述进行处理，提取关键信息。通过知识图谱映射，建立起患者的康复知识图谱，结合医学知识库，形成更全面的术后康复信息。通过专门设计的康复管理算法，结合患者的术后康复检索数据，生成第一康复管理计划，如通过关键词检索、自注意力计算以及数据映射，以实现精准的文本数据生成，克服单一文本模板带来的文本撰写复杂性以及低效率。基于历史数据仓库中的大量数据，包括患者的术后康复阶段数据和历史康复管理计划数据，利用决策树算法构建了康复管理计划决策树模型，这个模型通过分析先前的成功康复案例，能够分析得出一个康复管理计划数据的模板数据，以支持康复管理计划的撰写工作。根据当前患者的术后康复阶段数据，通过康复管理计划决策树模型生成第二康复管理计划，如根据术后康复阶段数据进行数据生成，从而得到初步第二康复管理计划，根据预设的管理计划模版数据进行康复计划生成，从而得到第二康复管理计划数据。通过一款专门的医疗可视化工具，将第一康复管理计划和第二康复管理计划以图表、统计数据的形式呈现在用户的界面上。

本发明中通过将术后康复阶段数据映射到知识图谱，系统能够更全面地理解患者的康复需求和背景信息，包括手术类型、身体状况等。通过对知识图谱映射数据进行关键词检索，系统能够准确地识别患者的康复需求，确保生成的康复计划是个性化的。通过获取历史术后康复阶段数据和康复管理计划数据，系统能够从丰富的经验中学习，提高康复计划的精准性和适应性。利用历史数据构建康复管理计划决策树模型，这使系统能够更深入地理解康复决策的逻辑和关联，从而更智能地应对不同患者的康复需求。将康复管理计划决策树模型用于生成第二康复管理计划，以更智能、更全面地考虑患者的康复需求。结合第一康复管理计划和第二康复管理计划，系统能够实现康复计划的动态调整，以确保康复过程中的个性化和最佳效果，同时，通过智能生成以及深度数据挖掘，提高数据支持的准确性的同时，降低从业人员的对于资料的撰写难度，提高康复计划的撰写速度。

优选地，步骤S1具体为：

步骤S11：生成术后数据获取控件，并通过术后数据获取控件进行术后数据采集，从而得到术后基础数据；

具体地，例如医疗团队为患者提供一个名为“RecoveryTrack”的移动应用。该应用内置了各种数据输入控件，如疼痛程度滑块、身体活动感知器、饮食记录器等，这些控件通过手机传感器、用户手动输入等方式，实时采集患者术后基础数据。

步骤S12：对术后基础数据进行术后数据清洗，从而得到术后清洗数据；

具体地，例如采用数据清洗技术，比如去除异常值、处理缺失值、标准化等。以生理参数为例，通过设定合理的生理范围，排除掉采集到的异常数值，确保术后清洗数据的准确性。具体技术手段可能包括使用Python中的Pandas库进行数据清洗。

步骤S13：对术后清洗数据进行术后文本挖掘，从而得到术后文本挖掘数据；

具体地，例如使用自然语言处理（NLP）技术对患者在应用中输入的文字描述进行处理。采用情感分析、关键词提取等技术，将术后清洗数据中的文本信息转化为结构化的术后文本挖掘数据。常见工具如NLTK（自然语言工具包）和spaCy可以用于文本挖掘任务。

步骤S14：对术后文本挖掘数据进行时序分析，从而得到术后时序分析数据；

具体地，例如时序分析可以通过统计方法，如滑动窗口法、移动平均法，对术后文本挖掘数据进行时间序列的趋势分析。例如，通过分析患者在不同时间点提到的关键词，系统能够了解关键词的变化趋势，系统使用时序分析算法，例如滑动窗口分析，监测术后文本挖掘数据中关键词的变化趋势，例如，系统可以识别在康复的不同阶段用户对于不同关键词的关注重点。

步骤S15：对术后时序分析数据进行康复阶段分类，从而得到术后康复阶段数据。

具体地，例如通过机器学习技术，如聚类算法（K均值、层次聚类等），将术后时序分析数据划分为不同的康复阶段，通过使用Python中的Scikit-Learn库进行实现。每个阶段的特征可以包括患者的生理指标、情感状态、活动水平等，使用机器学习技术，例如聚类算法，将时序分析数据划分为不同的康复阶段。系统可以根据患者的活动水平、疼痛评估、饮食情况等特征，将其划分为早期、中期和晚期康复阶段，为个性化康复计划的生成提供基础，从而提高生成的康复管理计划对于撰写难度的降低程度以及撰写效率。

本发明中通过对患者术后数据的综合分析，系统能够更准确地了解患者的康复需求，从而生成个性化的康复计划。时序分析使系统能够捕捉到患者康复过程中的动态变化，有助于更及时地调整康复计划，提升数据的准确性。通过文本挖掘，系统能够从患者的言辞/既有文档中提取更多信息，包括患者的主观感受、症状等，为康复管理提供更丰富的数据支持。自动分类康复阶段有助于系统更加智能地理解患者的康复过程，为医护人员提供更具针对性的康复建议。

优选地，步骤S12中术后数据清洗通过术后数据清洗计算公式进行处理，其中术后数据清洗计算公式具体为：

；

为术后清洗数据，/>为术后基础数据中的生理参数数据，/>为术后基础数据中的治疗效果参数数据，/>为术后描述数据，/>为康复过程描述数据，/>为术后基础数据对应的时序观察值数据，/>为康复阶段数据，/>为时间参数数据。

具体地，例如假设一位患者在术后第一周（=1）的数据如下：/>=80，/>=20，/>=45∘，="患者表现出较强的疼痛感，但伤口愈合良好。"映射转化为35，/>=38，/>=2，最后得出/>=9.116。该术后清洗数据用以评估数据整体程度的合理性以供进行数据清洗步骤，如小于某个特定阈值可以认为关联度或者真实度较低，无法认为是有效数据，进行数据删除作业；若计算得到的术后清洗数据在中间某个阈值区间，则认为是存疑数据，进行数据标记。

本发明构造了一种术后数据清洗计算公式，该计算公式包含了生理参数、治疗效果参数、康复描述等多个方面的信息，通过综合这些信息，有助于更全面地了解患者的康复情况。其中术后基础数据中的生理参数数据，反映患者生理状况的数值。术后基础数据中的治疗效果参数数据/>，描述治疗的效果。术后描述数据/>，包含文字描述患者康复过程的信息。康复过程描述数据/>，包含文字描述患者康复过程的信息。术后基础数据对应的时序观察值数据/>，表示在不同时间点上的观察结果。康复阶段数据/>，描述患者康复过程的阶段性信息。时间参数数据/>，表示观察或记录的时间点。/>，表示对/>和/>进行对数运算，表示对生理参数和治疗效果参数进行综合分析。/>，对/>进行正弦运算，用于考虑术后描述数据的周期性或波动性。/>为康复过程描述数据和时序观察值数据的差异。康复阶段数据关于时间的导数，表示康复阶段的变化速度。本发明通过时序观察值和康复阶段数据的差异以及康复阶段数据的变化速度，有助于考虑康复过程的时序特性，使清洗后的数据更具时效性。通过对描述性数据进行正弦运算，考虑到描述数据的周期性或波动性，使清洗后的数据更准确地反映康复过程的变化。

优选地，步骤S13具体为：

步骤S131：对术后清洗数据进行特征提取，从而得到术后文本特征数据，其中术后文本特征数据包括术后文本频率数据以及术后文本权重数据；

具体地，例如TF-IDF（词频-逆文档频率）算法： 通过计算每个词在文本中的词频以及在整个文集中的逆文档频率，得到每个词的TF-IDF值，这可以帮助识别文本中重要的关键词。TF（Term Frequency，词频）： 表示每个词在文本中出现的频率。例如，某个关键词在描述中出现的次数。IDF（Inverse Document Frequency，逆文档频率）： 表示一个词语在整个文档集合中的重要性，例如，某个关键词在整个康复文本数据集中出现的频率。有一段描述文本，包含100个词，其中某个关键词 "康复" 出现了10次。那么这个关键词的词频（TF）为 10/100=0.1。如果整个文本数据集有1000个文档，其中包含了100篇描述康复的文档，那么 "康复" 的逆文档频率（IDF）为 ，TF-IDF 值即为 TF 与 IDF的乘积。

具体地，例如一段描述康复的文本：“患者在第一个月进行了康复训练。”，词袋模型可能表示为{患者:1,第一个月:1,康复训练:1}，每个词的权重可以通过TF-IDF计算。

步骤S132：对术后文本特征数据进行关键词提取，从而得到术后文本关键词数据；

具体地，例如使用算法，例如TextRank，从文本特征数据中提取关键词。TextRank：是一种基于图的排序算法，通过分析词与词之间的关系，确定每个词的权重，从而提取关键词。

步骤S133：对术后文本关键词数据进行实体识别，从而得到术后文本挖掘数据。

具体地，例如使用实体识别技术，将文本中的实体（如人名、地名、医学术语等）识别出来，以进一步理解文本的含义。命名实体识别（NER）：使用训练有素的模型，通过识别预定义类别的实体，如人名、地名、时间等。NER 模型：该模型会被训练以识别不同实体类别，例如识别描述康复阶段的时间、医学术语等。

本发明中分析术后文本中各个词汇的出现频率，将其转化为数值表示，使得系统了解哪些词汇在文本中更为显著或频繁，从而揭示一些患者康复过程中的关键信息。使用某种权重计算方法（例如TF-IDF），对术后文本中的词汇进行加权，以识别对康复情况更为重要的关键词，有助于突出文本中对康复有重要影响的术语。系统对术后文本特征数据进行关键词提取，从中得到术后文本关键词数据，关键词是通过一定的算法或规则识别出的具有代表性、重要性的词汇，有助于缩小关注范围，集中分析与康复关键信息相关的内容。通过实体识别，系统能够更精确地理解文本中涉及到的个体、地点和时间，从而更好地支持康复管理计划的生成，以更好地降低/减少计划撰写人员对于计划撰写的撰写难度以及资料查询时间。

优选地，步骤S14具体为：

步骤S141：对术后文本挖掘数据进行时间戳提取并标记，从而得到术后文本时间标记数据；

具体地，例如时间戳提取： 使用自然语言处理技术，如正则表达式或时间词典，从文本中提取时间信息。术后文本时间标记数据： 包含每个时间点的时间戳信息。

步骤S142：对术后文本时间标记数据进行时间对齐，从而得到术后文本时间对齐数据；

具体地，例如时间对齐算法：使用时间戳信息对文本进行对齐，考虑文本的时间顺序。术后文本时间对齐数据：包含经过对齐的时间信息。

步骤S143：对术后文本时间对齐数据进行时间窗口划分，从而得到术后文本时间窗口数据；

具体地，例如时间窗口划分算法：将时间序列划分为多个窗口，每个窗口代表一个时间段。时间窗口的划分可以通过固定时间间隔或根据特定的条件进行，取决于具体的分析需求，例如以天为单位，或者根据需求数据进行动态调整时间间隔。

步骤S144：对术后文本时间窗口数据进行关键词动态变化处理，从而得到关键词动态变化数据；

具体地，例如关键词动态变化算法：比较不同时间窗口中的关键词，识别关键词的变化趋势。

具体地，例如使用统计方法比如词频统计、关联规则挖掘等，以识别关键词的动态变化。

步骤S145：对关键词动态变化数据进行主题演化处理，从而得到术后时序分析数据；

具体地，例如关键词演化分析：对于每个时间窗口，使用文本挖掘技术（如TF-IDF或WordEmbeddings）提取关键词，并记录它们的频率和权重。关键词主题聚类：应用主题模型（如LatentDirichletAllocation，LDA）对每个时间窗口内的关键词进行聚类，主题模型可以识别在文本中共同出现的关键词组成的主题。主题演化：对于每个时间窗口，记录主题的分布情况，通过比较不同时间窗口的主题分布，可以识别关键词主题的演化趋势。时序分析数据生成：将主题演化的结果整合成术后时序分析数据，是一个包含主题演化趋势的时序数据集，其中每个时间点对应于康复过程中的一个阶段。例如，假设在术后的前三个时间窗口内，关键词主题演化如下：时间窗口1：主题A（疼痛管理）、主题B（伤口愈合）、主题C（药物治疗），时间窗口2：主题A（疼痛管理）、主题D（锻炼计划）、主题C（药物治疗），时间窗口3：主题B（伤口愈合）、主题D（锻炼计划）、主题E（心理健康）。

其中步骤S144中关键词动态变化处理的步骤具体为：

步骤S1441：对术后文本时间窗口数据进行词频关键词提取，从而得到词频关键词数据；

具体地，例如使用文本挖掘技术，统计每个时间窗口中词的频率。假设在某个时间窗口中，“康复”出现了10次，“训练”出现了8次，那么它们成为该时间窗口的词频关键词。

步骤S1442：获取术后管理需求数据，并根据术后管理需求数据对术后文本时间窗口数据进行需求相关关键词提取，从而得到需求关键词数据；

具体地，例如收集术后管理需求数据，包括患者的康复需求、医生的建议等。根据这些需求对文本进行关键词提取。假设术后管理需求数据中包含“锻炼”、“饮食”等关键词，这些关键词成为需求关键词。

步骤S1443：根据词频关键词数据对术后文本时间窗口数据进行关键词变化处理，从而得到第一关键词变化数据；

具体地，例如比较不同时间窗口的词频关键词，识别关键词的变化情况。根据词频关键词数据，识别在不同时间窗口中词频较高的关键词，并判断它们的变化趋势。如词频关键词分析： 针对每个时间窗口，通过文本处理技术（如自然语言处理库NLTK或Spacy）提取文本中的关键词，并计算它们在文本中的词频。关键词变化分析：对比不同时间窗口的词频关键词数据，识别在时间上词频发生变化的关键词，可以使用统计方法或者机器学习模型来确定关键词的变化趋势。生成第一关键词变化数据：形成第一关键词变化数据集，该数据集包括了在不同时间窗口内词频发生变化的关键词及其变化趋势。

步骤S1444：根据需求关键词数据对术后文本时间窗口数据进行关键词变化处理，从而得到第二关键词变化数据；

具体地，例如比较不同时间窗口的需求关键词，识别关键词的变化情况。根据需求关键词数据，识别在不同时间窗口中需求关键词的变化情况。如需求关键词分析：针对每个时间窗口，提取文本中的需求关键词。关键词变化分析：对比不同时间窗口的需求关键词数据，识别在时间上需求关键词的变化情况。生成第二关键词变化数据：形成第二关键词变化数据集，该数据集包括了在不同时间窗口内需求关键词的变化情况。

具体地，例如，在时间窗口1中，需求关键词是"疼痛管理"和"药物治疗"，而在时间窗口2中，这些需求关键词变为"康复锻炼"和"心理支持"。

步骤S1445：对第一关键词变化数据以及第二关键词变化数据进行数据整合，从而得到关键词动态变化数据。

具体地，例如通过整合两组数据，形成关键词在不同时间窗口中的动态变化情况，采用数据表格或图表的形式进行展示。

本发明中通过对术后文本时间窗口数据进行关键词动态变化处理，系统能够分析患者康复过程中关键词的时序变化，更全面地了解康复过程的动态特性。结合术后管理需求数据，系统能够提取与管理需求相关的关键词，有助于更好地理解医护人员对患者康复的具体要求。通过整合来自词频关键词和需求关键词两方面的数据，系统能够更综合地分析关键词的变化趋势，为康复管理计划的生成提供准确丰富的信息维度，生成维度更加丰富以及充分的康复管理计划数据。

优选地，步骤S3具体为：

步骤S31：对术后康复检索数据进行关联规则挖掘，从而得到检索关联规则数据；

具体地，例如使用关联规则挖掘算法，如Apriori算法或FP-Growth算法，对术后康复检索数据进行分析，找出其中的关联规则。假设在术后康复检索数据中发现了如下规则：{康复目标A}=>{康复措施X}，其中支持度为0.2，置信度为0.8。

具体地，例如一组患者的术后康复检索数据，其中包括他们的康复活动、症状反馈等信息。通过关联规则挖掘，系统得到了以下关联规则：{康复活动A} => {症状反馈B}，支持度：20%，置信度：75%，{康复活动A, 症状反馈B} => {康复措施X}，支持度：15%，置信度：80%

步骤S32：对检索关联规则数据以及术后康复阶段数据进行数据整合，从而得到患者术后健康数据；

具体地，例如整合规则数据与康复阶段数据，采用数据库技术或数据表格进行数据关联。

步骤S33：利用预设的康复计划模板数据对患者术后健康数据进行第一康复管理计划生成，从而得到第一康复管理计划数据，其中康复计划模板数据包括康复目标模板数据、阶段性计划模板数据以及康复措施模板数据。

具体地，例如利用患者术后健康数据和预设的康复计划模板数据，采用匹配算法或规则引擎，生成第一康复管理计划。如果使用匹配算法，则涉及一些权重的计算，例如通过不同康复措施的优先级进行自适应地排版生成，从而提供具有高度灵活性的康复管理计划，避免单一模板带来的实用性不足的问题。

具体地，例如一个预设的康复计划模板，包括康复目标、阶段性计划和康复措施。根据患者的术后健康数据，系统可以匹配模板中的具体内容。例如：康复目标模板数据：提高患者康复活动A的效果，减轻症状反馈B。阶段性计划模板数据：第一阶段进行康复活动A，关注症状反馈B；第二阶段采取康复措施X，监测效果。

本发明中通过关联规则挖掘和整合不同数据源，系统能够生成更加个性化的康复计划，考虑到患者在不同阶段的具体情况和康复目标。关联规则挖掘可以帮助系统发现不同项之间的潜在关系，从而提供了基于数据的康复决策支持，使得康复计划更加科学和符合撰写情况，以更好地支持撰写人员的撰写工作。通过将康复计划与患者的康复阶段和关联规则相关联，可以更准确地调整康复计划，从而增加康复计划的数据准确性，以降低撰写康复计划的时间，提高最终生成康复计划的速度。

优选地，步骤S4具体为：

步骤S41：获取历史术后康复阶段数据以及历史康复管理计划数据；

具体地，例如从医疗记录数据库中获取一组患者的历史术后康复阶段数据和相应的康复管理计划数据，包括患者的康复活动、治疗过程描述、康复效果等信息。

具体地，例如从医疗信息系统中检索过去一年内的肝胆外科患者的康复数据，包括手术后的康复活动、生理参数、治疗效果、症状反馈等信息，并收集相应的康复管理计划数据。

步骤S42：对历史术后康复阶段数据进行特征提取，从而得到康复阶段特征数据；

具体地，例如利用机器学习技术，对历史术后康复阶段数据进行特征提取。特征包括康复活动类型、症状反馈、治疗效果等，这些特征可以用于后续的模型构建。

具体地，例如利用数据挖掘技术，从历史康复阶段数据中提取关键特征，包括康复活动的频率、症状的强度变化、生理参数的趋势等特征。

具体地，例如结合自然语言处理技术以及预设的关键词关联算法，进行特征提取，从而得到康复阶段特征数据。如数据库里预存了对于基于历史经验/数据进行关联规则挖掘（聚类计算并数据关联）生成的关联规则，通过对历史术后康复阶段数据进行自然语言处理（实体识别），并通过预设的关联规则进行特征提取，从而得到康复阶段特征数据。

步骤S43：对康复阶段特征数据进行节点选择，从而得到特征节点数据；

具体地，例如通过特征选择算法，选择对于康复管理计划构建最具信息量的节点。这可以包括对特征的重要性评估，以确定哪些特征对于构建康复管理计划是最关键的。

具体地，例如应用特征选择算法，评估每个特征对康复管理计划的贡献，并选择最具信息量的节点。这有助于提高模型的泛化性能，如采用相关系数法以及互信息法进行特征提取。相关系数法（Correlation-based Feature Selection）：评估每个特征与目标之间的相关性，移除与目标相关性低的特征。互信息法（Mutual Information）：衡量两个随机变量之间的依赖性，选择与目标变量关联性最高的特征。

步骤S44：对特征节点数据进行决策树生成，从而得到特征决策树数据；

具体地，例如使用决策树算法，根据选定的特征节点数据生成决策树。决策树的节点和分支对应于康复活动的不同选择和其对应的影响。

具体地，例如使用决策树算法（如CART、ID3等），基于选定的特征节点数据生成初始的决策树模型。树的节点和分支表示康复决策的不同路径。

步骤S45：对特征决策树数据进行串联空间后剪枝，从而得到初步决策树数据；

具体地，例如串联空间后剪枝是指在决策树的构建过程中对多个子树进行合并，可以通过对特征决策树数据中的节点关联度进行计算，并剪枝那些关联度较低的分支来实现，这有助于简化模型，减少过拟合。

具体地，例如在决策树生成后，进行串联空间后剪枝以减小模型复杂性。具体做法是通过分析节点之间的关联度，删除一些关联度较低的节点，以简化模型。

步骤S46：利用历史术后康复阶段数据对应的历史康复管理计划数据对初步决策树数据进行模型构建，从而得到康复管理计划决策树模型；

具体地，例如数据标签化：将康复阶段数据映射到康复管理计划，形成特征-标签对应关系。决策树构建：使用机器学习工具或库（如Scikit-learn、TensorFlow等），将特征和标签的对应关系输入到决策树算法中。训练模型，使其能够从历史数据中学到康复阶段与康复管理计划之间的关系。模型评估：利用一部分历史数据进行模型训练，另一部分用于评估模型的性能。常用的评估指标包括准确性、精确度、召回率等。调整模型：根据评估结果，可能需要对模型进行调整，以提高其预测性能。生成康复管理计划决策树模型：一旦模型训练并且性能满足要求，就生成康复管理计划决策树模型。该模型可以根据输入的康复阶段特征，预测出相应的康复管理计划。

其中步骤S45中串联空间后剪枝的步骤具体为：

步骤S451：对特征决策树数据中的特征树节点数据进行关联度计算，从而得到节点关联度数据；

具体地，例如计算特征决策树中每个特征树节点之间的关联度。关联度可以通过信息熵、协方差等方法来度量。

步骤S452：对特征决策树数据中的特征树节点数据对应的历史康复管理计划数据进行特征关联，从而得到康复管理计划特征关联数据；

具体地，例如计算特征决策树中每个特征树节点之间的关联度，采用相关性分析、信息熵等方法，以量化它们之间的关系。

步骤S453：根据康复管理计划特征关联数据对特征决策树数据中的特征树节点数据进行动态调整节点剪枝，从而得到动态特征决策树数据；

具体地，例如利用康复管理计划特征关联数据，动态调整特征决策树中节点的剪枝策略。根据历史管理计划的效果对树的某些分支进行剪枝，以提高模型的泛化能力。如动态调整节点剪枝：康复管理计划特征关联数据：节点A与康复管理计划X关联度高，而节点B与康复管理计划Y关联度低。实施例：根据关联度信息，动态剪枝决策树，将与关联度低的康复管理计划关联的节点B从树中剪掉，因为它对康复计划的影响较小。

具体地，例如根据康复管理计划特征关联数据，对关联度较低或者不符合实际康复管理计划的特征树节点进行动态调整和剪枝。

步骤S454：根据节点关联度数据对动态特征决策树数据进行空间关系调整，从而得到初步决策树数据。

具体地，例如根据节点关联度数据对动态特征决策树进行空间关系调整，包括重新排列节点的空间位置，使得更相关的节点更接近，以提高模型的解释性和可解释性。空间关系调整：节点关联度数据：节点A和节点B的关联度较高。如根据节点关联度数据，调整动态特征决策树的空间关系，使得节点A和节点B在可视化时更接近，以提高模型的可解释性。

本发明中系统对特征决策树数据中的特征树节点进行关联度计算，关联度可以衡量节点之间的相关性，从而帮助系统识别哪些节点在康复管理计划中具有较高的关联性。系统对特征决策树数据中的特征树节点数据与历史康复管理计划数据进行关联分析，有助于确定每个特征树节点与康复管理计划中哪些具体措施或目标相关联。动态调整可以根据历史康复管理计划的实际情况灵活地剪去不相关或不重要的节点，以优化决策树结构。系统利用节点关联度数据对动态特征决策树数据进行空间关系调整，意味着在剪枝的同时，系统也考虑了节点之间的空间关系，以确保调整后的决策树结构仍然保持合理的空间分布。通过串联空间后剪枝，系统可以根据关联度和历史康复管理计划数据调整特征决策树的结构，剔除决策树中不相关或不重要的节点，从而优化决策树的结构。通过考虑康复管理计划特征关联数据和节点关联度数据，系统生成的康复计划更具实用性和可操作性。

优选地，步骤S453中动态调整节点剪枝的步骤具体为：

对康复管理计划特征关联数据对特征决策树数据中的特征树节点数据进行时序重要性分析，从而得到特征树节点重要性变化数据；

具体地，例如应用时序分析方法（如时间序列分析、滑动窗口分析等）来研究每个特征树节点在康复管理计划中的时序重要性。

具体地，例如对于生理参数等连续性数据，可以使用时间序列的平均值、方差或其他统计指标进行分析。

具体地，例如对于分类性数据，可以考虑每个时间窗口内的出现频率或其他相应指标。

具体地，例如基于时序分析的结果，计算每个特征树节点在不同时间点的重要性变化值。以数值形式表示重要性变化，可以是相对变化百分比或其他合适的度量。

根据特征树节点重要性变化数据对特征决策树数据中的特征树节点数据进行剪枝，从而得到动态特征决策树数据；

具体地，例如设定一个阈值，用于判断特征树节点是否在特定时间点上的重要性超过了阈值。对于那些在关键时间点上未显示重要性或重要性较低的节点，进行剪枝操作。剪枝后，生成动态特征决策树数据。

具体地，例如时序重要性分析可以使用统计方法，如回归分析、时间序列模型等，具体根据数据特点选择合适的方法。重要性变化数据的计算需要具体的数学公式，例如相对变化百分比的计算公式：，其中/>为相对变化百分比数据，/>为动态特征决策树数据中的特征树节点数据，/>为特征决策树数据中的特征树节点数据。

其中时序重要性分析通过时序重要性计算公式进行计算，时序重要性计算公式具体为：

；

为特征树节点重要性变化数据，/>为特征时序数据，/>为圆周率常数项，/>为特征树节点数据，/>为自然指数数据，/>为节点频率变量数据。

具体地，例如=2 （特征时序数据）、/>圆周率，约等于3.14159）、/>（特征树节点数据）、/>（自然指数，约等于 2.71828）、/>=1（节点频率变量数据），计算得到的特征树节点重要性变化数据/>，表示为特征树节点对应的重要性变化数据呈现百分之/>的增长。将该增长数据与时序数据进行积分，可得到在某个时间区间范围的特征树节点重要性数据。

本发明构造了一种时序重要性计算公式，该计算公式过数学方法对特征树节点在时序上的变化进行量化，以便更好地反映特征在特征时序变化过程中的重要性。特征时序数据，代表特征树节点的时序变化。特征树节点数据/>，与特征树节点的性质有关。节点频率变量数据/>，表示节点的频率或其他特征。/>，这是特征树节点数据/>关于时间 />的二阶偏导数，表示节点在时序上的加速度或其他动态性质，通过对其进行时序重要性分析，有助于理解特征在不同时间点上的影响。/>，这是一个高斯函数，用于表示节点频率变量数据在概率分布上的概率密度函数，表示节点频率变量/>对节点重要性的影响，通过积分操作，可以考虑频率变量的整体影响。

本发明通过时序重要性分析和动态调整节点剪枝，系统能够更好地捕捉康复管理计划中特征树节点的时序变化趋势，从而生成更加个性化的康复计划。时序重要性分析使系统能够识别康复管理计划中关键节点的变化，从而及时调整决策树结构，保持康复计划的灵活性，适应患者康复过程的变化，使得生成的康复管理计划的内容非静态的，而是动态的。通过动态调整节点剪枝，系统可以更精细地控制决策树的结构，提高了决策树的解释性，使医护人员更容易理解和使用生成的康复计划。通过根据康复管理计划特征关联数据进行动态调整，系统生成的决策树更贴近实际康复需求，有助于提高康复计划的实施效果和患者的康复满意度。

优选地，步骤S5具体为：

利用康复管理计划决策树模型对术后康复阶段数据进行康复计划生成，从而得到初步康复管理计划数据；

具体地，例如决策树预测： 利用构建的康复管理计划决策树模型，将术后康复阶段数据输入模型中。节点遍历： 根据决策树的节点规则，遍历树结构，以确定在每个阶段应采取的康复措施。计算概率： 对于概率性的康复决策，可基于模型输出的概率信息调整计划。

对初步康复管理计划数据进行康复角色管理计划处理，从而得到第二康复管理计划数据，其中康复角色管理计划处理为将初步康复管理计划数据划分为医生方康复管理计划数据以及患者康复管理计划数据。

具体地，例如角色划分： 根据初步康复管理计划数据中的不同任务或责任，将计划划分为医生方康复管理计划数据和患者康复管理计划数据。沟通与协作： 设计系统以便医生和患者能够实时沟通和协作，分享信息并对康复计划进行调整。

具体地，例如一个术后康复管理场景，模型输入包括患者的生理参数（例如血压、心率）、康复效果评估（例如运动能力提升情况）、症状描述（例如疼痛感觉）等。决策树模型通过分析这些特征，预测出不同康复阶段应采取的康复措施。例如，如果模型发现患者的血压较高，但运动能力提升情况良好，系统通过历史数据进行关联度处理，映射生成增加运动量并调整药物治疗，这些数据将被划分为医生方康复管理计划数据，患者方康复管理计划数据包括每日的运动任务、饮食建议等数据映射生成的康复管理计划内容数据。系统可根据这些计划生成完整的康复管理计划，以供撰写人员进行更加高效以及迅速的康复管理计划撰写工作。

本发明中通过利用康复管理计划决策树模型，系统能够生成更个性化、基于患者特定情况的康复计划，以更好地满足患者的康复需求。将初步康复管理计划数据划分为医生方和患者方康复管理计划，有助于更有效地分配医疗资源，医生方计划包括专业治疗和监测的时间或者医疗资源的分配，而患者方计划涉及自主管理和生活方式上的调整的建议。将初步康复管理计划数据划分为医生和患者康复管理计划，有助于使康复计划更符合实际操作，提高康复计划的可执行性和实施效果。

优选地，步骤S6具体为：

根据第一康复管理计划数据通过第一康复展示区域进行第一康复计划可视化作业；

具体地，例如数据可视化工具：使用数据可视化工具如Tableau、Power BI等，将第一康复管理计划数据以图表、表格等形式进行可视化展示。交互设计： 增加用户交互性，允许医生或患者通过界面与康复计划数据进行互动，例如点击获取详细信息或调整计划参数。

具体地，例如数据可视化工具：使用专业的数据可视化工具，例如D3.js，以图表、仪表盘等形式展示第一康复管理计划的关键指标。排版设计：设计用户友好的排版，确保医生或患者可以直观地理解康复计划，排版内容包括目标达成情况、生理参数趋势等数据展示。颜色编码：使用颜色编码来表示不同类型的信息，例如绿色表示正常范围，红色表示异常，以便快速识别。

根据第二康复管理计划数据通过第二康复展示区域进行第二康复计划可视化作业，其中第一康复展示区域以及第二康复展示区域为终端屏幕显示的不同展示区域，第一康复计划可视化作业以及第二康复计划可视化作业为采用不同的预设的排版以及展示亮度的可视化方式。

具体地，例如不同展示区域设计： 确保第二康复展示区域与第一康复展示区域在屏幕上有明显的分隔，采用不同的排版设计，包括使用颜色、图标等进行区分。亮度调整：根据环境光线和屏幕显示要求，调整第二康复展示区域的亮度，以保证信息清晰可见。

具体地，例如不同展示区域设计： 确保第一康复展示区域和第二康复展示区域在屏幕上有明显的分隔，以避免混淆。展示亮度预设： 针对第二康复展示区域，预设合适的亮度，以确保信息在屏幕上清晰可见。图表选择： 根据第二康复管理计划的性质，选择合适的图表类型，如任务完成情况的进度条、饮食建议的饼图等。

具体地，例如一个康复管理系统，第一康复展示区域显示患者的运动目标完成情况、生理参数趋势，而第二康复展示区域显示患者每日的饮食计划和任务完成情况。这两个区域采用不同的排版和颜色方案，以确保医生和患者可以清晰地理解信息。

本发明中通过采用不同的预设排版和展示方式，系统能够以更清晰和易懂的方式向医护人员和患者传达第一和第二康复计划，促使更好的理解和遵循。不同的可视化方式可以根据康复计划的不同特点和重点进行定制，以提高康复计划的可操作性，使医护人员和患者更容易理解和执行计划中的任务。采用不同的排版和展示亮度方式使得康复计划更具个性化，适应不同患者的需求和医疗团队的实际工作情况。采用不同的展示区域和方式，可以更好地适应不同设备和环境，提供更好的用户体验和信息传递效果。

知识图谱映射不仅仅是数据的简单表示，还可以通过建模患者病程的复杂关系，提供更深层次的信息理解，为康复计划的制定提供更有力的支持。康复管理计划决策树的构建涉及到多层次、多因素的决策过程，其中每个节点都代表一个决策点，增加了模型的复杂性，能够更准确地考虑患者状况的多样性，使得最后生成的康复计划能够更具有实用性，能够降低撰写计划人员的工作量。第二康复管理计划的生成不仅仅考虑了当前时刻的信息，还融入了历史信息，体现了康复计划的动态演化和个性化调整。康复管理计划决策树模型的综合决策能力与可解释性之间存在平衡，系统需要解释为何做出某一康复决策，从而使医护人员和患者能够更好地理解和接受制定的康复计划。通过智能生成康复计划，对于存在高关联的数据通过知识图谱或者历史数据进行相关生成，以降低术后人员进行相关计划的撰写的工作量，从而提高术后康复计划撰写工作事宜的效率。

因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附申请文件而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。

以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种肝胆外科患者智能术后康复管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：获取术后康复阶段数据，其中术后康复阶段数据包括术后初步康复阶段数据以及术后康复追踪数据；

步骤S2：对术后康复阶段数据进行知识图谱映射，从而得到术后康复知识图谱映射数据，并根据术后康复知识图谱映射数据进行术后康复关键词检索，从而得到术后康复检索数据；

步骤S3：根据术后康复检索数据进行第一康复管理计划生成，从而得到第一康复管理计划数据；

步骤S4：获取历史术后康复阶段数据以及历史康复管理计划数据，并根据历史术后康复阶段数据以及历史康复管理计划数据进行康复管理计划决策树构建，从而得到康复管理计划决策树模型；

步骤S5：利用康复管理计划决策树模型对术后康复阶段数据进行第二康复管理计划生成，从而得到第二康复管理计划数据；

步骤S6：根据第一康复管理计划数据以及第二康复管理计划数据进行康复计划可视化作业。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1具体为：

步骤S11：生成术后数据获取控件，并通过术后数据获取控件进行术后数据采集，从而得到术后基础数据；

步骤S12：对术后基础数据进行术后数据清洗，从而得到术后清洗数据；

步骤S13：对术后清洗数据进行术后文本挖掘，从而得到术后文本挖掘数据；

步骤S14：对术后文本挖掘数据进行时序分析，从而得到术后时序分析数据；

步骤S15：对术后时序分析数据进行康复阶段分类，从而得到术后康复阶段数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S12中术后数据清洗通过术后数据清洗计算公式进行处理，其中术后数据清洗计算公式具体为：

；

为术后清洗数据，/>为术后基础数据中的生理参数数据，/>为术后基础数据中的治疗效果参数数据，/>为术后描述数据，/>为康复过程描述数据，/>为术后基础数据对应的时序观察值数据，/>为康复阶段数据，/>为时间参数数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S13具体为：

步骤S131：对术后清洗数据进行特征提取，从而得到术后文本特征数据，其中术后文本特征数据包括术后文本频率数据以及术后文本权重数据；

步骤S132：对术后文本特征数据进行关键词提取，从而得到术后文本关键词数据；

步骤S133：对术后文本关键词数据进行实体识别，从而得到术后文本挖掘数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤S14具体为：

步骤S141：对术后文本挖掘数据进行时间戳提取并标记，从而得到术后文本时间标记数据；

步骤S142：对术后文本时间标记数据进行时间对齐，从而得到术后文本时间对齐数据；

步骤S143：对术后文本时间对齐数据进行时间窗口划分，从而得到术后文本时间窗口数据；

步骤S144：对术后文本时间窗口数据进行关键词动态变化处理，从而得到关键词动态变化数据；

步骤S145：对关键词动态变化数据进行主题演化处理，从而得到术后时序分析数据；

其中步骤S144中关键词动态变化处理的步骤具体为：

步骤S1441：对术后文本时间窗口数据进行词频关键词提取，从而得到词频关键词数据；

步骤S1442：获取术后管理需求数据，并根据术后管理需求数据对术后文本时间窗口数据进行需求相关关键词提取，从而得到需求关键词数据；

步骤S1443：根据词频关键词数据对术后文本时间窗口数据进行关键词变化处理，从而得到第一关键词变化数据；

步骤S1444：根据需求关键词数据对术后文本时间窗口数据进行关键词变化处理，从而得到第二关键词变化数据；

步骤S1445：对第一关键词变化数据以及第二关键词变化数据进行数据整合，从而得到关键词动态变化数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3具体为：

步骤S31：对术后康复检索数据进行关联规则挖掘，从而得到检索关联规则数据；

步骤S32：对检索关联规则数据以及术后康复阶段数据进行数据整合，从而得到患者术后健康数据；

步骤S33：利用预设的康复计划模板数据对患者术后健康数据进行第一康复管理计划生成，从而得到第一康复管理计划数据，其中康复计划模板数据包括康复目标模板数据、阶段性计划模板数据以及康复措施模板数据。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4具体为：

步骤S41：获取历史术后康复阶段数据以及历史康复管理计划数据；

步骤S42：对历史术后康复阶段数据进行特征提取，从而得到康复阶段特征数据；

步骤S43：对康复阶段特征数据进行节点选择，从而得到特征节点数据；

步骤S44：对特征节点数据进行决策树生成，从而得到特征决策树数据；

步骤S45：对特征决策树数据进行串联空间后剪枝，从而得到初步决策树数据；

步骤S46：利用历史术后康复阶段数据对应的历史康复管理计划数据对初步决策树数据进行模型构建，从而得到康复管理计划决策树模型；

其中步骤S45中串联空间后剪枝的步骤具体为：

步骤S451：对特征决策树数据中的特征树节点数据进行关联度计算，从而得到节点关联度数据；

步骤S452：对特征决策树数据中的特征树节点数据对应的历史康复管理计划数据进行特征关联，从而得到康复管理计划特征关联数据；

步骤S453：根据康复管理计划特征关联数据对特征决策树数据中的特征树节点数据进行动态调整节点剪枝，从而得到动态特征决策树数据；

步骤S454：根据节点关联度数据对动态特征决策树数据进行空间关系调整，从而得到初步决策树数据。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，步骤S453中动态调整节点剪枝的步骤具体为：

对康复管理计划特征关联数据对特征决策树数据中的特征树节点数据进行时序重要性分析，从而得到特征树节点重要性变化数据；

根据特征树节点重要性变化数据对特征决策树数据中的特征树节点数据进行剪枝，从而得到动态特征决策树数据；

其中时序重要性分析通过时序重要性计算公式进行计算，时序重要性计算公式具体为：

；

为特征树节点重要性变化数据，/>为特征时序数据，/>为圆周率常数项，/>为特征树节点数据，/>为自然指数数据，/>为节点频率变量数据。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S5具体为：

利用康复管理计划决策树模型对术后康复阶段数据进行康复计划生成，从而得到初步康复管理计划数据；

对初步康复管理计划数据进行康复角色管理计划处理，从而得到第二康复管理计划数据，其中康复角色管理计划处理为将初步康复管理计划数据划分为医生方康复管理计划数据以及患者康复管理计划数据。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，步骤S6具体为：

根据第一康复管理计划数据通过第一康复展示区域进行第一康复计划可视化作业；

根据第二康复管理计划数据通过第二康复展示区域进行第二康复计划可视化作业，其中第一康复展示区域以及第二康复展示区域为终端屏幕显示的不同展示区域，第一康复计划可视化作业以及第二康复计划可视化作业为采用不同的预设的排版以及展示亮度的可视化方式。