CN117831745B - 基于数据分析的远程护理管理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于数据分析的远程护理管理方法及系统，方法包括：采集患者健康数据、患者健康数据传输、患者健康数据分析、构建患者健康风险预测模型和定制个性化护理计划。本发明属于医疗信息技术领域，具体是指基于数据分析的远程护理管理方法及系统，本方案采用将患者健康数据进行加密传输，定义医生监测能力，并进行阈值分析，及时捕获患者的病情变化；稳定患者健康数据，通过测量矩阵、相关系数和重构患者健康数据，提高患者健康风险预测准确性，及时控制病情进展；收集患者健康风险预测数据进行全面评估，记录个性化护理计划的更新情况，进行更新优化和动态调整。
Description
技术领域
本发明属于医疗信息技术领域，具体是基于数据分析的远程护理管理方法及系统。
背景技术
远程护理是一种通过远程通信技术和信息技术，在医护人员与患者之间建立虚拟的医疗护理联系，进行医疗护理活动的方式，通过网络、电话和视频等远程通信工具，实现患者与医护人员的实时互动、监测和护理指导，有效解决时间和空间上的限制。但是现有的远程护理存在医生监测资源不均，导致患者病情监控不及时，影响护理效果的技术问题；存在患者健康风险预测不准，导致病情发展未被及时捕捉和预警，进而影响治疗效果的技术问题；存在患者病情多变，难以提供贴合患者需求的个性化康复护理计划的技术问题。
发明内容
针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本发明提供了基于数据分析的远程护理管理方法及系统，针对存在医生监测资源不均，导致患者病情监控不及时，影响护理效果的技术问题，采用将患者健康数据进行加密传输，定义医生监测能力，并进行阈值分析，及时捕获患者的病情变化；针对存在患者健康风险预测不准，导致病情发展未被及时捕捉和预警，进而影响治疗效果的技术问题，采用稳定患者健康数据，通过测量矩阵、相关系数和重构患者健康数据，提高患者健康风险预测准确性，及时控制病情进展；针对存在患者病情多变，难以提供贴合患者需求的个性化康复护理计划的技术问题，采用收集患者健康风险预测数据进行全面评估，记录个性化护理计划的更新情况，进行更新优化和动态调整。
本发明采取的技术方案如下：本发明提供的基于数据分析的远程护理管理方法，该方法包括以下步骤：
步骤S1：采集患者健康数据，具体为采集生理参数数据、医疗记录数据、日常活动数据和健康行为数据；
步骤S2：患者健康数据传输，具体为将患者健康数据进行加密传输，定义医生监测能力，并进行阈值分析，及时捕获患者的病情变化；
步骤S3：患者健康数据分析，具体为对传输过来的患者健康数据进行数据处理和分析；
步骤S4：构建患者健康风险预测模型，具体为稳定患者健康数据，通过测量矩阵、相关系数和重构患者健康数据，预测患者健康风险；
步骤S5：定制个性化护理计划，具体为收集患者健康风险预测数据进行全面评估，记录个性化护理计划的更新情况，进行更新优化和动态调整。
进一步地，在步骤S1中，所述采集患者健康数据，包括以下步骤：
步骤S11：采集生理参数数据，所述生理参数数据包括血压、心率、血氧饱和度和体温；
步骤S12：采集医疗记录数据，所述医疗记录数据包括病历、检查报告、化验结果和用药记录；
步骤S13：采集日常活动数据，通过可穿戴设备、移动应用和传感器收集的步数、睡眠质量和卡路里消耗；
步骤S14：采集健康行为数据，所述健康行为数据包括饮食习惯、运动锻炼、吸烟酗酒和情绪变化数据。
进一步地，在步骤S2中，所述患者健康数据传输，具体为将采集到的数据通过安全的通信方式传输到数据分析平台上，医生对患者健康数据进行监测，包括以下步骤：
步骤S21：数据加密，将采集到的患者健康数据进行加密处理，确保数据在传输过中的安全性和隐私保护，防止数据被未经授权的人窃取；
步骤S22：数据传输，使用加密协议的网络通信将加密后的健康数据传输到数据分析平台上，医生通过分析工具，对患者健康数据进行监测；
步骤S23：计算单个患者的患者健康数据大小，包括以下步骤：
步骤S231：明确计算的患者健康数据的类型，包括文本、图像、视频数据和生理参数；
步骤S232：计算文本数据大小，对于文本数据，通过统计字节数和字符数确定数据大小；
步骤S233：计算图像数据大小，对于图像数据，通过像素数、分辨率和色彩深度计算数据大小；
步骤S234：计算视频数据大小，对于视频数据，通过帧数、分辨率、色彩深度和时长来计算数据大小；
步骤S235：计算生理参数数据大小，对于生理参数数据，通过数据记录条数和数据类型来计算数据大小，将以上各个部分数据大小进行汇总，得到单个患者的患者健康数据大小；
步骤S24：计算要传输的总患者健康数据的上限，所用公式如下：
；
式中，N是患者总量，i是患者的索引，VSi表示第i个患者健康数据的大小，D是单个患者数据传输的平均持续时间，Dmax是要传输的总患者健康数据的上限；
步骤S25：病情状态捕获，定义每个医生在给定时间的监测能力，对最新数据进行阈值分析来确保捕获患者的任何变化状况，使医生能够专注于对病情恶化的特定患者的紧急通知，及时向护理人员提供建议，包括以下步骤：
步骤S251：定义病情状态，明确定义各种病情状态，所述病情状态包括稳定、恶化和危急；
步骤S252：定义每个医生在给定时间的监测能力，考虑监测频率、监测手段和异常情况的识别能力，计算医生在给定时间内监测患者病情状态的能力评分，所用公式如下：
；
式中，Score是医生在给定时间内监测患者病情状态的能力评分，W1是监测频率权重，PL是监测频率评分，不同监测频率包括每天、每周、每月和每年，不同频率对应不同权重，W2是监测手段权重，SD是监测手段评分，对不同的监测手段，考虑到精准度和全面性的差异，给予不同的权重，W3是异常情况识别能力权重，YC是异常情况识别能力评分，包括对症状变化、生理参数异常的准确识别能力的评估；
步骤S253：根据患者健康数据的特点和重要程度，确定监测的关键指标，包括血压、心率和血糖，针对每个监测指标，设定上限阈值和下限阈值，超过上限阈值和低于下限阈值都视为异常状况，触发阈值警报，提醒医护人员及时对患者进行检查治疗。
进一步地，在步骤S3中，所述患者健康数据分析，具体为对传输过来的患者健康数据进行数据处理和分析，包括以下步骤：
步骤S31：对传输过来的患者健康数据进行整理和清洗；
步骤S32：将患者健康数据进行数据可视化，向医护人员呈现患者的健康状况和趋势。
进一步地，在步骤S4中，所述构建患者健康风险预测模型，包括以下步骤：
步骤S41：将患者健康数据代入测量矩阵，所用公式如下：
；
式中，λk表示掺杂稀疏噪声，k是噪声强度的参数，表示患者健康数据向量x的L2范数，表示被测量的患者健康数据向量的模长，x是患者健康数据向量，ψ表示去噪常数，用于确保测量矩阵保持向量的稀疏性，通过控制测量误差的大小来提供稳定的重构性能；
步骤S42：稳定患者健康数据，计算相关系数，所用公式如下：
；
式中，Mj表示第j列患者健康数据的相关性，ψj表示第j列患者健康数据的去噪常数，M是相关系数，值越小，列矩阵的相关性越大，噪声干扰引起的结果误差越小；
步骤S43：支持集的选择，根据相关最大化原理和正则化算法，选择支持集，通过比较相关系数的结果得到最大相关值，并在测量矩阵中查找对应的相关系数指标，将相关系数存储在索引集，当所有的相关系数的相应指标输入到索引集中时，满足以下条件，所用公式如下：
；
式中，M（i）表示相关系数，M（j）表示相关系数对应的指标；
步骤S44：重构患者健康数据，采用阶段变换对患者的体质数据进行逐一降噪，在迭代过程中，设置去噪模型，筛选和过滤未去噪的数据，将处理后的患者健康数据与支持集中的数据进行比较，两个结果越接近，支撑集的重力就越大，降噪数据在增加，支持集也在扩大，消除噪声干扰后，重构患者健康数据，所用公式如下：
；
式中，rt表示支持集中患者健康数据总量的范数，xi表示经过优化算法降噪后的第i个患者健康数据向量，argmin表示使特定函数取得最小值的自变量的操作符。
进一步地，在步骤S5中，所述定制个性化护理计划，收集患者健康风险预测数据，评估患者健康状况，最大化护理效果，包括以下步骤：
步骤S51：收集患者健康风险预测数据，对患者的整体健康状况进行评估；
步骤S52：记录个性化护理计划的更新情况，所用公式如下：
；
式中，Rand是随机函数，Step表示个性化护理计划的更新步长，HL（t）是个性化护理计划在时刻t的状态，HL（t+1）是个性化护理计划在t+1时刻的状态，是个性化护理计划在t+1时刻相对于t时刻的更新变化量，即个性化护理计划的更新情况；
步骤S53：进行更新优化，更新过程中，根据当前状态和相对较好的状态之间的差异调整个性化护理计划，使护理计划更加贴合患者的实际需求，所用公式如下：
；
式中，是个性化护理计划在t+1时刻的相对较好的状态，通过比较当前状态和较好状态的差异更新个性化护理计划，实现护理效果最大化；
步骤S54：动态调整个性化护理计划，所用公式如下：
；
；
式中，Step（t）表示在时刻t的护理计划更新步长，Step（t+1）表示在时刻t+1的护理计划更新步长，即下一个时刻的步长，σ是与前进方向有关的衰减因子，用于约束护理计划更新的方向和幅度。
本发明提供的基于数据分析的远程护理管理系统，包括采集患者健康数据模块、患者健康数据传输模块、患者健康数据分析模块、构建患者健康风险预测模型模块和定制个性化护理计划模块；
所述采集患者健康数据模块，具体为采集生理参数数据、医疗记录数据、日常活动数据和健康行为数据；
所述患者健康数据传输模块，具体为将患者健康数据进行加密传输，定义医生监测能力，并进行阈值分析，及时捕获患者的病情变化；
所述患者健康数据分析模块，具体为对传输过来的患者健康数据进行数据处理和分析；
所述构建患者健康风险预测模型，具体为稳定患者健康数据，通过测量矩阵、相关系数和重构患者健康数据，预测患者健康风险；
所述定制个性化护理计划模块，具体为收集患者健康风险预测数据进行全面评估，记录个性化护理计划的更新情况，进行更新优化和动态调整。
采用上述方案本发明取得的有益成果如下：
（1）针对存在医生监测资源不均，导致患者病情监控不及时，影响护理效果的技术问题，采用将患者健康数据进行加密传输，定义医生监测能力，并进行阈值分析，及时捕获患者的病情变化；
（2）针对存在患者健康风险预测不准，导致病情发展未被及时捕捉和预警，进而影响治疗效果的技术问题，采用稳定患者健康数据，通过测量矩阵、相关系数和重构患者健康数据，提高患者健康风险预测准确性，及时控制病情进展；
（3）针对存在患者病情多变，难以提供贴合患者需求的个性化康复护理计划的技术问题，采用收集患者健康风险预测数据进行全面评估，记录个性化护理计划的更新情况，进行更新优化和动态调整。
附图说明
图1为本发明提供的基于数据分析的远程护理管理方法的流程示意图；
图2为本发明提供的基于数据分析的远程护理管理系统的示意图；
图3为步骤S2的流程示意图；
图4为步骤S4的流程示意图；
图5为步骤S5的流程示意图。
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例；基于本发明中的实施例，本领域普通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。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
实施例一，参阅图1，本发明提供的基于数据分析的远程护理管理方法，该方法包括以下步骤：
步骤S1：采集患者健康数据，具体为采集生理参数数据、医疗记录数据、日常活动数据和健康行为数据；
步骤S2：患者健康数据传输，具体为将患者健康数据进行加密传输，定义医生监测能力，并进行阈值分析，及时捕获患者的病情变化；
步骤S3：患者健康数据分析，具体为对传输过来的患者健康数据进行数据处理和分析；
步骤S4：构建患者健康风险预测模型，具体为稳定患者健康数据，通过测量矩阵、相关系数和重构患者健康数据，预测患者健康风险；
步骤S5：定制个性化护理计划，具体为收集患者健康风险预测数据进行全面评估，记录个性化护理计划的更新情况，进行更新优化和动态调整。
实施例二，参阅图1，该实施例基于上述实施例，在步骤S1中，所述采集患者健康数据，包括以下步骤：
采集生理参数数据，所述生理参数数据包括血压、心率、血氧饱和度和体温；
采集医疗记录数据，所述医疗记录数据包括病历、检查报告、化验结果和用药记录；
采集日常活动数据，通过可穿戴设备、移动应用和传感器收集的步数、睡眠质量和卡路里消耗；
采集健康行为数据，所述健康行为数据包括饮食习惯、运动锻炼、吸烟酗酒和情绪变化数据。
实施例三，参阅图1和图3，该实施例基于上述实施例，在步骤S2中，所述患者健康数据传输，具体为将采集到的数据通过安全的通信方式传输到数据分析平台上，医生对患者健康数据进行监测，包括以下步骤：
步骤S21：数据加密，将采集到的患者健康数据进行加密处理，确保数据在传输过中的安全性和隐私保护，防止数据被未经授权的人窃取；
步骤S22：数据传输，使用加密协议的网络通信将加密后的健康数据传输到数据分析平台上，医生通过分析工具，对患者健康数据进行监测；
步骤S23：计算单个患者的患者健康数据大小，包括以下步骤：
步骤S231：明确计算的患者健康数据的类型，包括文本、图像、视频数据和生理参数；
步骤S232：计算文本数据大小，对于文本数据，通过统计字节数和字符数确定数据大小；
步骤S233：计算图像数据大小，对于图像数据，通过像素数、分辨率和色彩深度计算数据大小；
步骤S234：计算视频数据大小，对于视频数据，通过帧数、分辨率、色彩深度和时长来计算数据大小；
步骤S235：计算生理参数数据大小，对于生理参数数据，通过数据记录条数和数据类型来计算数据大小，将以上各个部分数据大小进行汇总，得到单个患者的患者健康数据大小；
步骤S24：计算要传输的总患者健康数据的上限，所用公式如下：
；
式中，N是患者总量，i是患者的索引，VSi表示第i个患者健康数据的大小，D是单个患者数据传输的平均持续时间，Dmax是要传输的总患者健康数据的上限；
步骤S25：病情状态捕获，定义每个医生在给定时间的监测能力，对最新数据进行阈值分析来确保捕获患者的任何变化状况，使医生能够专注于对病情恶化的特定患者的紧急通知，及时向护理人员提供建议，包括以下步骤：
步骤S251：定义病情状态，明确定义各种病情状态，所述病情状态包括稳定、恶化和危急；
步骤S252：定义每个医生在给定时间的监测能力，考虑监测频率、监测手段和异常情况的识别能力，计算医生在给定时间内监测患者病情状态的能力评分，所用公式如下：
；
式中，Score是医生在给定时间内监测患者病情状态的能力评分，W1是监测频率权重，PL是监测频率评分，不同监测频率包括每天、每周、每月和每年，不同频率对应不同权重，监测频率越高，对监测结果的准确性和全面性的影响越大，设置监测频率权重为每天0.4，每周0.3，每月0.2，每年0.1，监测频率评分为每天10分，每周8分，每月6分，每年4分；W2是监测手段权重，SD是监测手段评分，对不同的监测手段，考虑到精准度和全面性的差异，给予不同的权重，高精准度和全面性的监测手段设置权重为0.5，监测手段评分为10分，低精准度和全面性的监测手段设置权重为0.3，监测手段评分为6分；W3是异常情况识别能力权重，YC是异常情况识别能力评分，包括对症状变化、生理参数异常的准确识别能力的评估，症状变化识别能力权重为0.5，症状变化识别能力评分为10，生理参数异常识别能力权重为0.5，生理参数异常识别能力评分为8；
步骤S253：根据患者健康数据的特点和重要程度，确定监测的关键指标，包括血压、心率和血糖，针对每个监测指标，设定上限阈值和下限阈值，超过上限阈值和低于下限阈值都视为异常状况，触发阈值警报，提醒医护人员及时对患者进行检查治疗。
通过执行上述操作，采用将患者健康数据进行加密传输，定义医生监测能力，并进行阈值分析，及时捕获患者的病情变化，解决了医生监测资源不均，导致患者病情监控不及时，影响护理效果的技术问题。
实施例四，参阅图1，该实施例基于上述实施例，在步骤S3中，所述患者健康数据分析，具体为对传输过来的患者健康数据进行数据处理和分析，包括以下步骤：
步骤S31：对传输过来的患者健康数据进行整理和清洗；
步骤S32：将患者健康数据进行数据可视化，向医护人员呈现患者的健康状况和趋势。
实施例五，参阅图1和图4，该实施例基于上述实施例，在步骤S4中，所述构建患者健康风险预测模型，包括以下步骤：
步骤S41：将患者健康数据代入测量矩阵，所用公式如下：
；
式中，λk表示掺杂稀疏噪声，k是噪声强度的参数，表示患者健康数据向量x的L2范数，表示被测量的患者健康数据向量的模长，x是患者健康数据向量，ψ表示去噪常数，用于确保测量矩阵保持向量的稀疏性，通过控制测量误差的大小来提供稳定的重构性能；
步骤S42：稳定患者健康数据，计算相关系数，所用公式如下：
；
式中，Mj表示第j列患者健康数据的相关性，ψj表示第j列患者健康数据的去噪常数，M是相关系数，值越小，列矩阵的相关性越大，噪声干扰引起的结果误差越小；
步骤S43：支持集的选择，根据相关最大化原理和正则化算法，选择支持集，通过比较相关系数的结果得到最大相关值，并在测量矩阵中查找对应的相关系数指标，将相关系数存储在索引集，当所有的相关系数的相应指标输入到索引集中时，满足以下条件，所用公式如下：
；
式中，M（i）表示相关系数，M（j）表示相关系数对应的指标；
步骤S44：重构患者健康数据，采用阶段变换对患者的体质数据进行逐一降噪，在迭代过程中，设置去噪模型，筛选和过滤未去噪的数据，将处理后的患者健康数据与支持集中的数据进行比较，两个结果越接近，支撑集的重力就越大，降噪数据在增加，支持集也在扩大，消除噪声干扰后，重构患者健康数据，所用公式如下：
；
式中，rt表示支持集中患者健康数据总量的范数，xi表示经过优化算法降噪后的第i个患者健康数据向量，argmin表示使特定函数取得最小值的自变量的操作符。
通过执行上述操作，采用稳定患者健康数据，通过测量矩阵、相关系数和重构患者健康数据，提高患者健康风险预测准确性，及时控制病情进展，解决了患者健康风险预测不准，导致病情发展未被及时捕捉和预警，进而影响治疗效果的技术问题。
实施例六，参阅图1和图5，该实施例基于上述实施例，在步骤S5中，所述定制个性化护理计划，收集患者健康风险预测数据，评估患者健康状况，最大化护理效果，包括以下步骤：
步骤S51：收集患者健康风险预测数据，对患者的整体健康状况进行评估；
步骤S52：记录个性化护理计划的更新情况，所用公式如下：
；
式中，Rand是随机函数，Step表示个性化护理计划的更新步长，HL（t）是个性化护理计划在时刻t的状态，HL（t+1）是个性化护理计划在t+1时刻的状态，是个性化护理计划在t+1时刻相对于t时刻的更新变化量，即个性化护理计划的更新情况；
步骤S53：进行更新优化，更新过程中，根据当前状态和相对较好的状态之间的差异调整个性化护理计划，使护理计划更加贴合患者的实际需求，所用公式如下：
；
式中，是个性化护理计划在t+1时刻的相对较好的状态，通过比较当前状态和较好状态的差异更新个性化护理计划，实现护理效果最大化；
步骤S54：动态调整个性化护理计划，所用公式如下：
；
；
式中，Step（t）表示在时刻t的护理计划更新步长，Step（t+1）表示在时刻t+1的护理计划更新步长，即下一个时刻的步长，σ是与前进方向有关的衰减因子，用于约束护理计划更新的方向和幅度。
通过执行上述操作，收集患者健康风险预测数据进行全面评估，记录个性化护理计划的更新情况，进行更新优化和动态调整，解决了患者病情多变，难以提供贴合患者需求的个性化康复护理计划的技术问题。
实施例七，参阅图2，该实施例基于上述实施例，本发明提供的基于数据分析的远程护理管理系统，包括采集患者健康数据模块、患者健康数据传输模块、患者健康数据分析模块、构建患者健康风险预测模型模块和定制个性化护理计划模块；
所述采集患者健康数据模块，具体为采集生理参数数据、医疗记录数据、日常活动数据和健康行为数据；
所述患者健康数据传输模块，具体为将患者健康数据进行加密传输，定义医生监测能力，并进行阈值分析，及时捕获患者的病情变化；
所述患者健康数据分析模块，具体为对传输过来的患者健康数据进行数据处理和分析；
所述构建患者健康风险预测模型，具体为稳定患者健康数据，通过测量矩阵、相关系数和重构患者健康数据，预测患者健康风险；
所述定制个性化护理计划模块，具体为收集患者健康风险预测数据进行全面评估，记录个性化护理计划的更新情况，进行更新优化和动态调整。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型。
以上对本发明及其实施方式进行了描述，这种描述没有限制性，附图中所示的也只是本发明的实施方式之一，实际的结构并不局限于此。总而言之如果本领域的普通技术人员受其启示，在不脱离本发明创造宗旨的情况下，不经创造性的设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例，均应属于本发明的保护范围。
Claims (5)
1.基于数据分析的远程护理管理方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
步骤S1：采集患者健康数据；
步骤S2：患者健康数据传输，具体为将患者健康数据进行加密传输，计算医生监测能力，并进行阈值分析，及时捕获患者的病情变化；
步骤S3：患者健康数据分析；
步骤S4：构建患者健康风险预测模型，具体为进行算法初始化，稳定患者健康数据，通过测量矩阵、相关系数和重构患者健康数据，预测患者健康风险；
步骤S5：定制个性化护理计划，具体为收集患者健康风险预测数据进行全面评估，记录个性化护理计划的更新情况，进行更新优化和动态调整；
在步骤S2中，所述患者健康数据传输，具体为将采集到的数据通过安全的通信方式传输到数据分析平台上，医生对患者健康数据进行监测，包括以下步骤：
步骤S21：数据加密，将采集到的患者健康数据进行加密处理；
步骤S22：数据传输，使用加密协议的网络通信将加密后的健康数据传输到数据分析平台上，医生通过分析工具，对患者健康数据进行监测；
步骤S23：计算单个患者的患者健康数据大小，包括以下步骤：
步骤S231：明确计算的患者健康数据的类型，包括文本、图像、视频数据和生理参数；
步骤S232：计算文本数据大小，对于文本数据，通过统计字节数和字符数确定数据大小；
步骤S233：计算图像数据大小，对于图像数据，通过像素数、分辨率和色彩深度计算数据大小；
步骤S234：计算视频数据大小，对于视频数据，通过帧数、分辨率、色彩深度和时长来计算数据大小；
步骤S235：计算生理参数数据大小，对于生理参数数据，通过数据记录条数和数据类型来计算数据大小，将以上各个部分数据大小进行汇总，得到单个患者的患者健康数据大小；
步骤S24：计算要传输的总患者健康数据的上限，所用公式如下：
；
式中，N是患者总量，i是患者的索引，VSi表示第i个患者健康数据的大小，D是单个患者数据传输的平均持续时间，Dmax是要传输的总患者健康数据的上限；
步骤S25：病情状态捕获，定义每个医生在给定时间的监测能力，对最新数据进行阈值分析来确保捕获患者的任何变化状况，使医生能够专注于对病情恶化的特定患者的紧急通知，及时向护理人员提供建议，包括以下步骤：
步骤S251：定义病情状态，明确定义各种病情状态，所述病情状态包括稳定、恶化和危急；
步骤S252：定义每个医生在给定时间的监测能力，考虑监测频率、监测手段和异常情况的识别能力，计算医生在给定时间内监测患者病情状态的能力评分，所用公式如下：
；
式中，Score是医生在给定时间内监测患者病情状态的能力评分，W1是监测频率权重，PL是监测频率评分，不同监测频率包括每天、每周、每月和每年，不同频率对应不同权重，W2是监测手段权重，SD是监测手段评分，对不同的监测手段，考虑到精准度和全面性的差异，给予不同的权重，W3是异常情况识别能力权重，YC是异常情况识别能力评分，包括对症状变化、生理参数异常的准确识别能力的评估；
步骤S253：根据患者健康数据的特点和重要程度，确定监测的关键指标，包括血压、心率和血糖，针对每个监测指标，设定上限阈值和下限阈值，超过上限阈值和低于下限阈值都视为异常状况，触发阈值警报，提醒医护人员及时对患者进行检查治疗；
在步骤S4中，所述构建患者健康风险预测模型，包括以下步骤：
步骤S41：将患者健康数据代入测量矩阵，所用公式如下：
；
式中，λk表示掺杂稀疏噪声，k是噪声强度的参数，表示患者健康数据向量x的L2范数，表示被测量的患者健康数据向量的模长，x是患者健康数据向量，ψ表示去噪常数，用于确保测量矩阵保持向量的稀疏性，通过控制测量误差的大小来提供稳定的重构性能；
步骤S42：稳定患者健康数据，计算相关系数，所用公式如下：
；
式中，Mj表示第j列患者健康数据的相关性，ψj表示第j列患者健康数据的去噪常数，M是相关系数，值越小，列矩阵的相关性越大，噪声干扰引起的结果误差越小；
步骤S43：支持集的选择，根据相关最大化原理和正则化算法，选择支持集，通过比较相关系数的结果得到最大相关值，并在测量矩阵中查找对应的相关系数指标，将相关系数存储在索引集，当所有的相关系数的相应指标输入到索引集中时，满足以下条件，所用公式如下：
；
式中，M（i）表示相关系数，M（j）表示相关系数对应的指标；
步骤S44：重构患者健康数据，采用阶段变换对患者的体质数据进行逐一降噪，在迭代过程中，设置去噪模型，筛选和过滤未去噪的数据，将处理后的患者健康数据与支持集中的数据进行比较，重构患者健康数据，所用公式如下：
；
式中，rt表示支持集中患者健康数据总量的范数，xi表示经过优化算法降噪后的第i个患者健康数据向量，argmin表示使特定函数取得最小值的自变量的操作符；
在步骤S5中，所述定制个性化护理计划，收集患者健康风险预测数据，评估患者健康状况，最大化护理效果，包括以下步骤：
步骤S51：收集患者健康风险预测数据，对患者的整体健康状况进行评估；
步骤S52：记录个性化护理计划的更新情况，所用公式如下：
；
式中，Rand是随机函数，Step表示个性化护理计划的更新步长，HL（t）是个性化护理计划在时刻t的状态，HL（t+1）是个性化护理计划在t+1时刻的状态，是个性化护理计划在t+1时刻相对于t时刻的更新变化量，即个性化护理计划的更新情况；
步骤S53：进行更新优化，更新过程中，根据当前状态和相对较好的状态之间的差异调整个性化护理计划，所用公式如下：
；
式中，是个性化护理计划在t+1时刻的相对较好的状态，通过比较当前状态和较好状态的差异更新个性化护理计划，实现护理效果最大化；
步骤S54：动态调整个性化护理计划，所用公式如下：
；
；
式中，Step（t）表示在时刻t的护理计划更新步长，Step（t+1）表示在时刻t+1的护理计划更新步长，即下一个时刻的步长，σ是与前进方向有关的衰减因子，用于约束护理计划更新的方向和幅度。
2.根据权利要求1所述的基于数据分析的远程护理管理方法，其特征在于：在步骤S1中，所述采集患者健康数据，包括以下步骤：
步骤S11：采集生理参数数据，所述生理参数数据包括血压、心率、血氧饱和度和体温；
步骤S12：采集医疗记录数据，所述医疗记录数据包括病历、检查报告、化验结果和用药记录；
步骤S13：采集日常活动数据，通过可穿戴设备、移动应用和传感器收集的步数、睡眠质量和卡路里消耗；
步骤S14：采集健康行为数据，所述健康行为数据包括饮食习惯、运动锻炼、吸烟酗酒和情绪变化数据。
3.根据权利要求1所述的基于数据分析的远程护理管理方法，其特征在于：在步骤S3中，所述患者健康数据分析，具体为对传输过来的患者健康数据进行数据处理和分析，包括以下步骤：
步骤S31：对传输过来的患者健康数据进行整理和清洗；
步骤S32：将患者健康数据进行数据可视化，向医护人员呈现患者的健康状况和趋势。
4.基于数据分析的远程护理管理系统，用于实现如权利要求1-3中任一项所述的基于数据分析的远程护理管理方法，其特征在于：包括采集患者健康数据模块、患者健康数据传输模块、数据分析模块、构建患者健康风险预测模型模块和定制个性化护理计划模块。
5.根据权利要求4所述的基于数据分析的远程护理管理系统，其特征在于：所述采集患者健康数据模块，具体为采集生理参数数据、医疗记录数据、日常活动数据和健康行为数据；
所述患者健康数据传输模块，具体为将患者健康数据进行加密传输，计算医生监测能力，并进行阈值分析，及时捕获患者的病情变化；
所述患者健康数据分析模块，具体为对传输过来的患者健康数据进行数据处理和分析；
所述构建患者健康风险预测模型，具体为进行算法初始化，稳定患者健康数据，通过测量矩阵、相关系数和重构患者健康数据，预测患者健康风险；
所述定制个性化护理计划模块，具体为收集患者健康风险预测数据进行全面评估，记录个性化护理计划的更新情况，进行更新优化和动态调整。
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