CN118645256B - 一种针对脑出血患者护理的干预方案构建方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及护理干预方案构建技术领域，尤其涉及一种针对脑出血患者护理的干预方案构建方法及系统。所述方法包括以下步骤：对脑出血患者护理数据进行护理训练模拟，得到脑出血患者护理训练模拟数据；对脑出血患者护理训练模拟数据进行肢体运动姿态偏移分析并进行肌肉反应延迟性分析，得到肌肉反应延迟性数据；对肌肉反应延迟性数据进行不同肢体部位的神经反射迟缓性评估，得到肌肉神经反射迟缓评估数据；根据肌肉神经反射迟缓评估数据进行阶段性恢复状态划分，得到护理阶段性恢复状态数据；根据护理阶段性恢复状态数据进行护理干预方案构建，得到护理恢复性干预方案。本发明通过对护理技术的优化处理使得护理技术更加完善。

Description

一种针对脑出血患者护理的干预方案构建方法及系统

技术领域

本发明涉及护理干预方案构建技术领域，尤其涉及一种针对脑出血患者护理的干预方案构建方法及系统。

背景技术

脑出血是一种严重的神经系统疾病,会导致大脑组织损害，会引发一系列并发症,严重影响患者的生活质量，护理干预方案需要全面考虑患者的具体情况，制定个性化的护理计划，对脑出血患者的护理需求进行全面评估，明确护理目标，并通过多学科合作，整合各种护理资源。主要包括对患者基本生活能力的维护与支持、心理疏导与情感支持、康复训练的指导、预防并发症的护理措施、健康教育以及出院后的持续护理与随访。信息化技术的应用，如远程监护系统和电子病历，有助于提高护理质量和效率。通过规范化、系统化的护理干预，不仅能够提升患者的生存质量，还能减轻家庭和社会的负担。这些措施在减轻患者病痛、促进功能恢复、提高生活质量和减少再住院率方面具有重要意义。然而，传统的一种针对脑出血患者护理的干预方案构建方法存在着无法准确分析脑出血患者的恢复状态以及无法针对性的进行护理干预方案制定，难以做到护理供需精准匹配的问题。

发明内容

基于此，有必要提供一种针对脑出血患者护理的干预方案构建方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

为实现上述目的，一种针对脑出血患者护理的干预方案构建方法，所述方法包括以下步骤：

步骤S1：获取脑出血患者护理数据；利用预设的患者护理训练分析模型对脑出血患者护理数据进行护理训练模拟，得到脑出血患者护理训练模拟数据；

步骤S2：对脑出血患者护理训练模拟数据进行肢体运动姿态偏移分析，得到肢体运动姿态偏移数据；根据肢体运动姿态偏移数据进行几何发力损失计算，得到肢体几何发力损失数据；根据肢体几何发力损失数据进行肌肉反应延迟性分析，得到肌肉反应延迟性数据；

步骤S3：根据肢体几何发力损失数据对肌肉反应延迟性数据进行不同肢体部位的神经反射迟缓性评估，得到肌肉神经反射迟缓评估数据；根据肌肉神经反射迟缓评估数据进行相邻肢体部位的护理恢复联动性分析，得到护理恢复联动性数据；对护理恢复联动性数据进行阶段性恢复状态划分，得到护理阶段性恢复状态数据；

步骤S4：获取脑患者健康恢复需求数据；根据护理阶段性恢复状态数据对脑患者健康恢复需求数据进行护理阶段性需求调整，得到护理阶段性需求调整数据；基于循环神经网络对护理阶段性需求调整数据以及护理阶段性恢复状态数据进行护理干预方案构建，得到护理恢复性干预方案。

本发明通过获取脑出血患者护理数据并使用预设的患者护理训练分析模型进行护理训练模拟，可以实现个性化护理计划。这种个性化的护理能够更好地满足患者的特定需求，提高护理效果，利用模拟数据进行肢体运动姿态偏移分析、几何发力损失计算和肌肉反应延迟性分析，可以对患者的康复情况进行精准评估。这样的评估不仅可以及时发现问题，还可以为康复计划的调整提供客观数据支持，通过分析肢体运动姿态偏移数据、几何发力损失数据和肌肉反应延迟性数据，可以发现患者康复过程中存在的问题和瓶颈。进而，针对性地调整康复方案，优化康复效果，提高患者生活质量，整个过程基于数据分析和模拟，有益于建立科学的护理和康复方案。这种基于数据的方法能够提供客观、可靠的依据，避免了主观因素对护理和康复决策的影响，通过对肌肉几何发力损失数据进行神经反射迟缓性评估，可以更准确地了解患者神经系统的受损程度和恢复情况。这种评估有助于制定更加针对性的康复计划，提高康复效果，根据神经反射迟缓评估数据进行护理恢复联动性分析，可以评估不同肢体部位的恢复程度和协调性。这有助于设计更加全面和有效的康复方案，促进患者肢体功能的恢复和联动性的改善，对护理恢复联动性数据进行阶段性恢复状态划分，有助于了解患者康复过程中不同阶段的特点和需求。这种分阶段的管理可以更好地指导康复进程，使康复过程更加有序和高效，根据护理阶段性恢复状态数据对脑患者健康恢复需求数据进行护理阶段性需求调整，能够使护理措施更加贴近患者当前的康复状态和需求。这种针对性的调整有助于提高护理效果，减少康复过程中的不必要困扰和误区，基于循环神经网络对护理阶段性需求调整数据以及护理阶段性恢复状态数据进行护理干预方案构建，能够更科学地设计个性化的康复方案，同时可以有针对性的对不同患者的需求进行适应性调整护理策略。因此，本发明是对传统的针对脑出血患者护理的干预方案构建方法做出的优化处理，解决了传统的针对脑出血患者护理的干预方案构建方法存在着无法准确分析脑出血患者的恢复状态以及无法针对性的进行护理干预方案制定，难以做到护理供需精准匹配的问题，提升了对脑出血患者恢复状态的分析的准确度从而可以有针对性的进行护理干预方案的制定，进而实现护理供需的精准匹配。

优选地，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：获取脑出血患者护理数据；

步骤S12：对脑出血患者护理数据进行数据清洗，得到脑出血患者护理清洗数据；

步骤S13：对脑出血患者护理清洗数据进行患者状态体征分析，得到患者护理状态体征数据；

步骤S14：利用预设的患者护理训练分析模型对患者护理状态体征数据进行护理训练模拟，得到脑出血患者护理训练模拟数据。

本发明通过获取脑出血患者护理数据，可以从多个来源收集数据，包括医院公开护理期刊，护理训练论文等，从而确保数据的全面性和多样性，获得实时的护理数据可以帮助及时了解患者的状况变化，以便及时调整护理计划，数据清洗可以识别和纠正数据中的错误、缺失或不一致之处，从而提高数据的质量和可信度，清洗后的数据更加准确，可以更可靠地用于后续分析和建模，确保护理训练模拟的可靠性，通过对患者状态体征进行分析，可以全面评估患者的健康状况，包括生理指标、状态参数，这些数据都是从期刊和论文中获取得到，为后续护理训练模拟提供充分的信息基础，通过对状态体征数据的分析，可以发现患者存在的潜在问题或趋势，有助于及时采取相应的护理措施，通过模拟患者的护理过程，可以根据患者的具体情况进行个性化的护理模拟，从而更好地了解患者的护理需求和响应，通过模拟不同的护理方案，可以比较它们的效果，并优化护理计划，以提高患者的康复速度和护理效果。

优选地，步骤S2包括以下步骤：

步骤S21：对脑出血患者护理训练模拟数据进行训练动作提取，得到护理训练动作数据；

步骤S22：根据护理训练动作数据进行肢体协调性评估，得到肢体动作协调性数据；

步骤S23：根据肢体动作协调性数据对护理训练动作数据进行肢体运动姿态偏移分析，得到肢体运动姿态偏移数据；

步骤S24：根据肢体运动姿态偏移数据对护理训练动作数据进行几何发力损失计算，得到肢体几何发力损失数据；

步骤S25：根据肢体几何发力损失数据进行肌肉反应延迟性分析，得到肌肉反应延迟性数据。

本发明通过对护理训练模拟数据进行动作提取，可以获取到患者在模拟护理过程中的具体动作数据，包括动作类型、频率、幅度等信息，基于患者的具体动作数据，可以进行个性化的护理计划制定和优化，以更好地满足患者的康复需求，通过对护理训练动作数据进行分析，可以评估患者的肢体协调性水平，了解患者在执行动作时的协调程度，为个性化护理提供参考，肢体动作协调性数据可以用于跟踪患者在康复过程中的进展情况，从而可以及时调整护理方案，以实现更好的康复效果，通过分析肢体动作中的姿态偏移，可以评估患者的运动执行准确性和姿势控制能力，为优化护理训练提供指导，通过计算肢体运动中的几何发力损失，可以评估患者在动作执行过程中是否存在力量应用不足的情况，为调整训练计划提供依据，几何发力损失计算是指脑出血患者，通常力量会比正常人弱，训练的姿势不正确，计算这里面不正确姿势几何的形态所多出的力气，从而判断当前脑出血患者的恢复情况，以及当前的身体状态；通过分析肌肉反应的延迟性，可以评估患者在动作执行中的神经肌肉协调水平，为个性化康复训练提供指导，根据延迟性数据，可以设计针对性的康复训练方案，帮助患者改善神经肌肉协调能力，促进康复进程。

优选地，步骤S24包括以下步骤：

步骤S241：对护理训练动作数据进行几何结构分析，得到护理动作几何结构数据；

步骤S242：根据肢体运动姿态偏移数据对护理动作几何结构数据进行发力偏移角度计算，得到发力偏移角度数据；

步骤S243：对发力偏移角度数据进行力的分解处理，得到发力偏移分解力数据；根据发力偏移分解力数据对肢体运动姿态偏移数据进行发力姿态偏移矢量计算，得到发力姿态偏移矢量数据；

步骤S244：根据发力偏移角度数据以及发力姿态偏移矢量数据进行发力几何偏移传递分析，得到发力几何偏移传递数据；

步骤S245：根据发力姿态偏移矢量数据以及发力偏移分解力数据对发力几何偏移传递数据进行发力阻尼系数计算，得到发力阻尼系数；

步骤S246：根据发力阻尼系数对护理动作几何结构数据进行几何发力损失计算，得到肢体几何发力损失数据。

本发明通过分析护理训练动作的几何结构，可以了解动作的形态特征、关节角度等信息，为后续的分析提供基础数据，根据肢体运动姿态偏移数据，计算护理动作中的发力偏移角度，即在执行动作时力量方向与理想方向之间的角度偏差，以评估动作的准确性和效率，将发力偏移角度数据分解为力的分量，得到发力偏移分解力数据，以更详细地了解力的作用方向和大小，基于发力偏移分解力数据，计算肢体运动姿态偏移数据中的发力姿态偏移矢量，即力对姿态的影响方向和程度，为后续分析提供基础，结合发力偏移角度数据和发力姿态偏移矢量数据，分析力的传递路径和方式，以揭示力在动作执行过程中的几何偏移特征，通过发力姿态偏移矢量数据和发力偏移分解力数据，计算发力几何偏移传递数据中的阻尼系数，以评估力在传递过程中的衰减程度和姿态影响，基于发力阻尼系数，对护理动作的几何结构数据进行分析，计算肢体在动作执行过程中由于几何结构而导致的力量损失情况，以评估动作的效率和优化空间。

优选地，步骤S25包括以下步骤：

步骤S251：根据肢体几何发力损失数据进行肌肉形变模拟，得到肌肉形变模拟数据；

步骤S252：根据肌肉形变模拟数据进行收缩行为幅度评估，得到肌肉收缩行为幅度数据；

步骤S253：根据肌肉形变模拟数据以及肌肉收缩行为幅度数据进行肌肉行为多尺度特性模拟，得到肌肉行为多尺度特性数据；

步骤S254：根据肌肉行为多尺度特性数据对肌肉收缩行为幅度数据进行收缩行为差异拟合，得到收缩差异拟合数据；

步骤S255：对收缩差异拟合数据进行局部差异数值量化处理，得到局部差异数值量化数据；

步骤S256：根据局部差异数值量化数据以及肌肉行为多尺度特性数据进行肌肉反应延迟性分析，得到肌肉反应延迟性数据。

本发明通过模拟肌肉的形变情况，可以了解在护理训练中由于几何结构导致的肌肉形态改变，为进一步分析提供基础，评估肌肉的收缩行为幅度，即肌肉在护理训练中的收缩程度和强度，以了解肌肉在动作执行过程中的活跃程度和负荷情况，综合考虑肌肉形变和收缩行为幅度，模拟肌肉在多个尺度上的特性，如力量输出、疲劳程度等，为深入分析提供更全面的数据支持，通过对肌肉行为多尺度特性数据的分析，拟合出不同收缩行为之间的差异，以了解不同情况下肌肉收缩的表现特点，对收缩行为差异数据进行数值化处理，以量化不同情况下的收缩差异，为后续分析提供具体数据支持，结合局部差异数值量化数据和肌肉行为多尺度特性数据，分析肌肉在不同情况下的反应延迟性，即肌肉对外部刺激的反应速度和延迟程度，为优化训练方案提供参考。

优选地，对肌肉收缩行为幅度数据进行收缩行为差异拟合包括以下步骤：

对肌肉收缩行为幅度数据进行不同区域的肌肉收缩幅度差值计算，得到肌肉收缩幅度差值数据；

根据肌肉收缩幅度差值数据对肌肉收缩行为幅度数据进行不同区域的肌肉收缩负荷计算，得到肌肉收缩负荷数据；

根据肌肉行为多尺度特性数据对肌肉收缩负荷数据进行不同区域的肌肉收缩负荷层次性分析，得到收缩负荷层次性数据；

对收缩负荷层次性数据进行不同区域的边界数值负荷均差计算，得到边界数值负荷均差数据；

基于Galerkin方法以及边界数值负荷均差数据对收缩负荷层次性数据进行均值限定数值计算，得到负荷层次均值限定数据；

根据负荷层次均值限定数据以及收缩负荷层次性数据进行收缩行为差异拟合，得到收缩差异拟合数据。

本发明通过计算不同区域的肌肉收缩幅度差值，可以量化肌肉在不同区域之间的收缩程度差异。这有助于了解肌肉在不同部位的力量分布情况以及存在的不对称性，为进一步分析提供了基础数据，根据收缩幅度差值数据，进一步计算肌肉收缩的负荷情况。这可以帮助评估不同区域肌肉在训练中承受的压力和负荷程度，为制定个性化的锻炼方案提供了重要依据，结合肌肉行为多尺度特性数据，对肌肉收缩负荷进行层次性分析，可以更全面地理解不同层次上肌肉的负荷情况。这有助于识别潜在的负荷分布模式和肌肉活动的特点，为优化训练计划提供指导，通过计算收缩负荷层次性数据的边界数值负荷均差，可以评估不同区域之间的负荷分布差异。这有助于发现肌肉收缩的不均匀性和存在的局部负荷集中情况，为调整训练策略提供依据，基于Galerkin方法以及边界数值负荷均差数据，对收缩负荷层次性数据进行均值限定数值计算，可以进一步规范负荷分布，减少不均匀负荷的影响。这有助于提高肌肉训练的效果和安全性，最后，根据负荷层次均值限定数据以及收缩负荷层次性数据，进行收缩行为差异拟合。这可以揭示不同情况下肌肉收缩的特点和差异，为个性化的康复训练方案提供科学依据。

优选地，步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：根据肢体几何发力损失数据对肌肉反应延迟性数据进行不同肢体部位的神经反射迟缓性评估，得到肌肉神经反射迟缓评估数据；

步骤S32：对肌肉神经反射迟缓评估数据进行相邻肢体部位的恢复性差异趋势估计，得到反射恢复差异趋势数据；

步骤S33：根据反射恢复差异趋势数据进行相邻肢体部位的护理恢复联动性分析，得到护理恢复联动性数据；

步骤S34：利用预设的护理阶段性恢复划分标准对护理恢复联动性数据进行阶段性恢复状态划分，得到护理阶段性恢复状态数据。

本发明根据肢体几何发力损失数据，评估肌肉反应的延迟性。这有助于了解肌肉神经反射的迟缓情况，即肌肉对神经刺激的反应速度，从而评估神经传导功能的状态，对肌肉神经反射迟缓评估数据进行分析，估计相邻肢体部位之间的恢复性差异趋势。这有助于发现不同部位之间在神经反射恢复方面的差异性，为个性化康复方案的制定提供参考，根据反射恢复差异趋势数据，进行相邻肢体部位的护理恢复联动性分析。这有助于理解不同部位在康复过程中的相互关系和相互影响，为全面的康复管理提供基础，利用预设的护理阶段性恢复划分标准，对护理恢复联动性数据进行阶段性恢复状态划分。这有助于将康复过程分解为不同阶段，并根据患者的具体情况和康复进展制定相应的护理计划和目标。

优选地，步骤S33包括以下步骤：

步骤S331：对反射恢复差异趋势数据进行相邻肢体部位的差异趋势相关性分析，得到差异趋势相关性数据；

步骤S332：根据差异趋势相关性数据对反射恢复差异趋势数据进行恢复共性因子识别，得到恢复共性因子；

步骤S333：根据恢复共性因子以及差异趋势相关性数据进行相邻肢体部位的护理恢复联动性分析，得到护理恢复联动性数据。

本发明通过对反射恢复差异趋势数据进行相邻肢体部位的差异趋势相关性分析，可以揭示不同部位之间在康复过程中的相关性。这有助于确定哪些肌肉或肢体部位在康复过程中会同时受到影响，从而为联动性分析提供基础，基于差异趋势相关性数据，对反射恢复差异趋势数据进行恢复共性因子的识别。这一步骤有助于确定影响康复过程的共同因素，即不同肢体部位在康复中共同经历的特定变化或趋势，利用恢复共性因子以及差异趋势相关性数据，进行相邻肢体部位的护理恢复联动性分析。这有助于理解不同部位之间的相互作用和影响，进一步优化康复方案的制定和执行。例如，如果发现了一种恢复共性因子，可以设计一种针对该因子的综合性康复计划，以促进全身性的康复效果。

优选地，步骤S4包括以下步骤：

步骤S41：获取脑患者健康恢复需求数据；

步骤S42：基于Kano模型对脑患者健康恢复需求数据进行恢复需求优选排序，得到恢复需求优选排序数据；

步骤S43：对恢复需求优选排序数据进行置信度检验，得到恢复需求置信度数据；

步骤S44：根据护理阶段性恢复状态数据对恢复需求置信度数据进行护理阶段性需求调整，得到护理阶段性需求调整数据；

步骤S45：基于循环神经网络对护理阶段性需求调整数据以及护理阶段性恢复状态数据进行护理干预方案构建，得到护理恢复性干预方案。

本发明通过获取脑患者的健康恢复需求数据，可以全面了解患者的身体状况、康复需求和期望，为后续的康复计划制定提供基础数据，利用Kano模型对脑患者的健康恢复需求进行优选排序，可以识别出患者对不同需求的重要性和满意度，从而确定优先考虑的康复方案，通过置信度检验，验证恢复需求优选排序的可靠性和有效性，确保后续的分析和决策建立在可信的数据基础上，结合护理阶段性恢复状态数据，对恢复需求的置信度数据进行调整。这有助于根据患者康复过程中的实际情况，动态调整康复计划，使之更加贴合患者的需求和状态，基于循环神经网络对护理阶段性需求调整数据和护理阶段性恢复状态数据进行分析，构建出针对性的护理恢复性干预方案。这种方案可以根据患者的实际情况进行个性化调整，提高康复效果和患者的生活质量。

优选地，本发明还提供了一种针对脑出血患者护理的干预方案构建系统，用于执行如上所述的针对脑出血患者护理的干预方案构建方法，该针对脑出血患者护理的干预方案构建系统包括：

护理训练模拟模块，用于获取脑出血患者护理数据；利用预设的患者护理训练分析模型对脑出血患者护理数据进行护理训练模拟，得到脑出血患者护理训练模拟数据；

护理训练分析模块，用于对脑出血患者护理训练模拟数据进行肢体运动姿态偏移分析，得到肢体运动姿态偏移数据；根据肢体运动姿态偏移数据进行几何发力损失计算，得到肢体几何发力损失数据；根据肢体几何发力损失数据进行肌肉反应延迟性分析，得到肌肉反应延迟性数据；

恢复性联动分析模块，用于根据肢体几何发力损失数据对肌肉反应延迟性数据进行不同肢体部位的神经反射迟缓性评估，得到肌肉神经反射迟缓评估数据；根据肌肉神经反射迟缓评估数据进行不同肢体部位的护理恢复联动性分析，得到护理恢复联动性数据；对护理恢复联动性数据进行阶段性恢复状态划分，得到护理阶段性恢复状态数据；

护理干预方案构建模块，用于获取脑患者健康恢复需求数据；根据护理阶段性恢复状态数据对脑患者健康恢复需求数据进行护理阶段性需求调整，得到护理阶段性需求调整数据；基于循环神经网络对护理阶段性需求调整数据以及护理阶段性恢复状态数据进行护理干预方案构建，得到护理恢复性干预方案。

本发明的有益效果，通过获取脑出血患者护理数据并使用预设的患者护理训练分析模型进行护理训练模拟，可以实现个性化护理计划。这种个性化的护理能够更好地满足患者的特定需求，提高护理效果，利用模拟数据进行肢体运动姿态偏移分析、几何发力损失计算和肌肉反应延迟性分析，可以对患者的康复情况进行精准评估。这样的评估不仅可以及时发现问题，还可以为康复计划的调整提供客观数据支持，通过分析肢体运动姿态偏移数据、几何发力损失数据和肌肉反应延迟性数据，可以发现患者康复过程中存在的问题和瓶颈。进而，针对性地调整康复方案，优化康复效果，提高患者生活质量，整个过程基于数据分析和模拟，有益于建立科学的护理和康复方案。这种基于数据的方法能够提供客观、可靠的依据，避免了主观因素对护理和康复决策的影响，通过对肌肉几何发力损失数据进行神经反射迟缓性评估，可以更准确地了解患者神经系统的受损程度和恢复情况。这种评估有助于制定更加针对性的康复计划，提高康复效果，根据神经反射迟缓评估数据进行护理恢复联动性分析，可以评估不同肢体部位的恢复程度和协调性。这有助于设计更加全面和有效的康复方案，促进患者肢体功能的恢复和联动性的改善，对护理恢复联动性数据进行阶段性恢复状态划分，有助于了解患者康复过程中不同阶段的特点和需求。这种分阶段的管理可以更好地指导康复进程，使康复过程更加有序和高效，根据护理阶段性恢复状态数据对脑患者健康恢复需求数据进行护理阶段性需求调整，能够使护理措施更加贴近患者当前的康复状态和需求。这种针对性的调整有助于提高护理效果，减少康复过程中的不必要困扰和误区，基于循环神经网络对护理阶段性需求调整数据以及护理阶段性恢复状态数据进行护理干预方案构建，能够更科学地设计个性化的康复方案，同时可以有针对性的对不同患者的需求进行适应性调整护理策略。因此，本发明是对传统的针对脑出血患者护理的干预方案构建方法做出的优化处理，解决了传统的针对脑出血患者护理的干预方案构建方法存在着无法准确分析脑出血患者的恢复状态以及无法针对性的进行护理干预方案制定，难以做到护理供需精准匹配的问题，提升了对脑出血患者恢复状态的分析的准确度从而可以有针对性的进行护理干预方案的制定，进而实现护理供需的精准匹配。

附图说明

图1为一种针对脑出血患者护理的干预方案构建方法的步骤流程示意图；

图2为图1中步骤S2的详细实施步骤流程示意图；

图3为图1中步骤S3的详细实施步骤流程示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

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。

为实现上述目的，请参阅图1至图3，一种针对脑出血患者护理的干预方案构建方法，所述方法包括以下步骤：

步骤S1：获取脑出血患者护理数据；利用预设的患者护理训练分析模型对脑出血患者护理数据进行护理训练模拟，得到脑出血患者护理训练模拟数据；

步骤S2：对脑出血患者护理训练模拟数据进行肢体运动姿态偏移分析，得到肢体运动姿态偏移数据；根据肢体运动姿态偏移数据进行几何发力损失计算，得到肢体几何发力损失数据；根据肢体几何发力损失数据进行肌肉反应延迟性分析，得到肌肉反应延迟性数据；

步骤S3：根据肢体几何发力损失数据对肌肉反应延迟性数据进行不同肢体部位的神经反射迟缓性评估，得到肌肉神经反射迟缓评估数据；根据肌肉神经反射迟缓评估数据进行相邻肢体部位的护理恢复联动性分析，得到护理恢复联动性数据；对护理恢复联动性数据进行阶段性恢复状态划分，得到护理阶段性恢复状态数据；

步骤S4：获取脑患者健康恢复需求数据；根据护理阶段性恢复状态数据对脑患者健康恢复需求数据进行护理阶段性需求调整，得到护理阶段性需求调整数据；基于循环神经网络对护理阶段性需求调整数据以及护理阶段性恢复状态数据进行护理干预方案构建，得到护理恢复性干预方案。

本发明实施例中，参考图1所述，为本发明一种针对脑出血患者护理的干预方案构建方法的步骤流程示意图，在本实例中，所述针对脑出血患者护理的干预方案构建方法包括以下步骤：

步骤S1：获取脑出血患者护理数据；利用预设的患者护理训练分析模型对脑出血患者护理数据进行护理训练模拟，得到脑出血患者护理训练模拟数据；

本发明实施例中，从脑患者护理学术期刊以及脑患者护理学术论文中收集脑出血患者的护理记录，包括病情描述、护理措施、护理结果，护理训练措施；建立一个预设的患者护理训练分析模型。这个模型是基于机器学习、深度学习构建的，获取历史脑患者护理训练数据作为输入，其目的是根据脑出血患者的护理数据，对护理过程进行模拟和分析，以便更好地理解患者的护理需求和制定有效的护理方案，在预设的患者护理训练分析模型中进行脑出血患者护理数据进行护理训练模拟，输入脑出血患者的护理数据，通过模拟分析，可以得到脑出血患者护理训练的模拟数据。这些数据可以包括模拟患者的生理参数变化趋势、康复训练状态变化情况、护理干预效果评估等。这些数据对于评估不同护理策略的有效性和优劣具有重要的参考价值。

步骤S2：对脑出血患者护理训练模拟数据进行肢体运动姿态偏移分析，得到肢体运动姿态偏移数据；根据肢体运动姿态偏移数据进行几何发力损失计算，得到肢体几何发力损失数据；根据肢体几何发力损失数据进行肌肉反应延迟性分析，得到肌肉反应延迟性数据；

本发明实施例中，从脑出血患者护理训练模拟数据中提取肢体运动相关数据，包括关节角度、肢体位置和运动轨迹，基于运动捕捉技术的模型或机器学习模型，使其能够准确识别和分析肢体姿态，计算实际姿态与理想姿态之间的偏移量，包括关节角度偏移和位置偏移，将计算得到的姿态偏移数据记录下来，形成肢体运动姿态偏移数据集，使用前一步骤得到的肢体运动姿态偏移数据，构建人体力学模型，考虑肢体的几何结构和运动学特性，根据患者具体情况调整模型参数，例如肢体长度、关节刚度，计算理想情况下的发力情况以及运动姿势正确下的发力情况，结合姿态偏移数据，计算实际的发力情况，从而计算在脑出血患者康复训练过程中通过比较理想发力和实际发力，计算发力损失，包括力的大小、方向，将计算结果记录下来，形成肢体几何发力损失数据；使用前一步骤得到的肢体几何发力损失数据，构建肌肉反应模型，模拟肌肉在不同情况下的反应延迟，根据患者具体情况调整模型参数，例如肌肉类型、神经传导速度，计算理想情况下的肌肉反应时间，结合几何发力损失数据，计算实际的肌肉反应延迟时间，分析实际延迟时间与理想延迟时间的差异，评估肌肉反应的迟滞程度，将分析结果记录下来，形成肌肉反应延迟性数据。

步骤S3：根据肢体几何发力损失数据对肌肉反应延迟性数据进行不同肢体部位的神经反射迟缓性评估，得到肌肉神经反射迟缓评估数据；根据肌肉神经反射迟缓评估数据进行相邻肢体部位的护理恢复联动性分析，得到护理恢复联动性数据；对护理恢复联动性数据进行阶段性恢复状态划分，得到护理阶段性恢复状态数据；

本发明实施例中，使用从几何发力损失数据和肌肉反应延迟性数据中提取的相关数据，构建一个神经反射模型，模拟不同肢体部位的神经反射迟缓情况，根据患者的具体情况，调整模型参数，例如神经传导速度、肌肉反应特性，结合肌肉反应延迟性数据，计算不同肢体部位的神经反射迟缓时间，比较各个部位的迟缓时间，评估神经反射的迟缓程度，将评估结果记录下来，形成肌肉神经反射迟缓评估数据；使用肌肉神经反射迟缓评估数据，分析相邻肢体部位之间的联动关系，评估护理措施对各部位恢复的影响，评估护理措施的联动效果，确定哪些措施对整体恢复更有效，将分析结果记录下来，形成护理恢复联动性数据，基于护理恢复联动性数据，将康复过程划分为不同的阶段。这些阶段根据康复进展、肌肉反应改善情况等因素来确定，将阶段性恢复状态划分结果记录下来，形成护理阶段性恢复状态数据。

步骤S4：获取脑患者健康恢复需求数据；根据护理阶段性恢复状态数据对脑患者健康恢复需求数据进行护理阶段性需求调整，得到护理阶段性需求调整数据；基于循环神经网络对护理阶段性需求调整数据以及护理阶段性恢复状态数据进行护理干预方案构建，得到护理恢复性干预方案。

本发明实施例中，通过患者问卷调查方式获取脑患者的健康恢复需求数据，包括生理、心理、社会等方面的需求，根据之前得到的护理阶段性恢复状态数据，对脑患者的健康恢复需求进行调整。这涉及到在不同康复阶段针对患者的特定需求进行调整，以确保康复方案的有效性和适应性，将调整后的护理阶段性需求数据和护理阶段性恢复状态数据输入循环神经网络中进行处理。循环神经网络可以有效地处理具有时间序列特性的数据，并对患者的康复需求和状态进行建模和预测，基于循环神经网络的处理结果，设计针对脑患者的护理恢复性干预方案。这包括针对不同康复阶段的具体干预措施。

本发明通过获取脑出血患者护理数据并使用预设的患者护理训练分析模型进行护理训练模拟，可以实现个性化护理计划。这种个性化的护理能够更好地满足患者的特定需求，提高护理效果，利用模拟数据进行肢体运动姿态偏移分析、几何发力损失计算和肌肉反应延迟性分析，可以对患者的康复情况进行精准评估。这样的评估不仅可以及时发现问题，还可以为康复计划的调整提供客观数据支持，通过分析肢体运动姿态偏移数据、几何发力损失数据和肌肉反应延迟性数据，可以发现患者康复过程中存在的问题和瓶颈。进而，针对性地调整康复方案，优化康复效果，提高患者生活质量，整个过程基于数据分析和模拟，有益于建立科学的护理和康复方案。这种基于数据的方法能够提供客观、可靠的依据，避免了主观因素对护理和康复决策的影响，通过对肌肉几何发力损失数据进行神经反射迟缓性评估，可以更准确地了解患者神经系统的受损程度和恢复情况。这种评估有助于制定更加针对性的康复计划，提高康复效果，根据神经反射迟缓评估数据进行护理恢复联动性分析，可以评估不同肢体部位的恢复程度和协调性。这有助于设计更加全面和有效的康复方案，促进患者肢体功能的恢复和联动性的改善，对护理恢复联动性数据进行阶段性恢复状态划分，有助于了解患者康复过程中不同阶段的特点和需求。这种分阶段的管理可以更好地指导康复进程，使康复过程更加有序和高效，根据护理阶段性恢复状态数据对脑患者健康恢复需求数据进行护理阶段性需求调整，能够使护理措施更加贴近患者当前的康复状态和需求。这种针对性的调整有助于提高护理效果，减少康复过程中的不必要困扰和误区，基于循环神经网络对护理阶段性需求调整数据以及护理阶段性恢复状态数据进行护理干预方案构建，能够更科学地设计个性化的康复方案，同时可以有针对性的对不同患者的需求进行适应性调整护理策略。因此，本发明是对传统的针对脑出血患者护理的干预方案构建方法做出的优化处理，解决了传统的针对脑出血患者护理的干预方案构建方法存在着无法准确分析脑出血患者的恢复状态以及无法针对性的进行护理干预方案制定，难以做到护理供需精准匹配的问题，提升了对脑出血患者恢复状态的分析的准确度从而可以有针对性的进行护理干预方案的制定，进而实现护理供需的精准匹配。

优选地，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：获取脑出血患者护理数据；

步骤S12：对脑出血患者护理数据进行数据清洗，得到脑出血患者护理清洗数据；

步骤S13：对脑出血患者护理清洗数据进行患者状态体征分析，得到患者护理状态体征数据；

步骤S14：利用预设的患者护理训练分析模型对患者护理状态体征数据进行护理训练模拟，得到脑出血患者护理训练模拟数据。

本发明实施例中，从脑患者护理学术期刊以及脑患者护理学术论文中收集脑出血患者的护理记录，包括病情描述、护理措施、护理结果，护理训练措施，对获取的护理数据进行清洗和预处理，包括去除异常值、填补缺失值、数据格式转换等，以确保数据的准确性和一致性，对清洗后的护理数据进行分析，提取患者的状态体征信息，如血压、心率、体温等生理指标，以及意识状态、疼痛程度等临床评估指标，这些数据都是从公开的脑患者护理学术期刊以及脑患者护理学术论文中获得，基于预设的护理训练分析模型，对患者的状态体征数据进行模拟，以模拟不同护理训练场景下患者的生理状态和反应情况，生成脑出血患者护理训练模拟数据。

在另一实施例中，得到了患者的状态体征信息，如血压、心率、体温等生理指标，以及意识状态、疼痛程度等临床评估指标，构造一个虚拟人形通过预设的护理训练分析模型，将得到的患者护理状态体征数据做出输入，得到虚拟人形下的脑出血患者护理训练模拟数据，包括训练过程中的运动姿势，生理状态。

本发明通过获取脑出血患者护理数据，可以从多个来源收集数据，包括医院公开护理期刊，护理训练论文等，从而确保数据的全面性和多样性，获得实时的护理数据可以帮助及时了解患者的状况变化，以便及时调整护理计划，数据清洗可以识别和纠正数据中的错误、缺失或不一致之处，从而提高数据的质量和可信度，清洗后的数据更加准确，可以更可靠地用于后续分析和建模，确保护理训练模拟的可靠性，通过对患者状态体征进行分析，可以全面评估患者的健康状况，包括生理指标、状态参数，这些数据都是从期刊和论文中获取得到，为后续护理训练模拟提供充分的信息基础，通过对状态体征数据的分析，可以发现患者存在的潜在问题或趋势，有助于及时采取相应的护理措施，通过模拟患者的护理过程，可以根据患者的具体情况进行个性化的护理模拟，从而更好地了解患者的护理需求和响应，通过模拟不同的护理方案，可以比较它们的效果，并优化护理计划，以提高患者的康复速度和护理效果。

优选地，步骤S2包括以下步骤：

步骤S21：对脑出血患者护理训练模拟数据进行训练动作提取，得到护理训练动作数据；

步骤S22：根据护理训练动作数据进行肢体协调性评估，得到肢体动作协调性数据；

步骤S23：根据肢体动作协调性数据对护理训练动作数据进行肢体运动姿态偏移分析，得到肢体运动姿态偏移数据；

步骤S24：根据肢体运动姿态偏移数据对护理训练动作数据进行几何发力损失计算，得到肢体几何发力损失数据；

步骤S25：根据肢体几何发力损失数据进行肌肉反应延迟性分析，得到肌肉反应延迟性数据。

作为本发明的一个实例，参考图2所示，在本实例中所述步骤S2包括：

步骤S21：对脑出血患者护理训练模拟数据进行训练动作提取，得到护理训练动作数据；

本发明实施例中，从脑出血患者护理训练模拟数据中提取训练动作相关的数据，使用算法将训练数据分割成独立的动作单元。例如，可以使用时序分割算法或基于运动特征的分割方法，从每个动作单元中提取关键运动特征，如关节角度变化、速度、加速度，将提取的训练动作数据记录下来，形成护理训练动作数据。

步骤S22：根据护理训练动作数据进行肢体协调性评估，得到肢体动作协调性数据；

本发明实施例中，使用步骤S21得到的护理训练动作数据，定义肢体协调性的评估指标，如动作的同步性、平滑度、对称性等。评估指标包括：多条肢体在同一动作中的时间一致性，动作的流畅程度，可以通过速度和加速度的变化率来衡量，左右肢体在执行相同动作时的对称程度，使用统计方法和信号处理技术对护理训练动作数据进行分析，计算协调性指标，例如计算不同肢体动作的时间差异，使用均方根（RMS）或速度的频谱分析评估动作的平滑度，比较左右肢体的动作轨迹和特征值，从而得到肢体动作协调性数据。

步骤S23：根据肢体动作协调性数据对护理训练动作数据进行肢体运动姿态偏移分析，得到肢体运动姿态偏移数据；

本发明实施例中，将实际的护理训练动作数据与正常姿态标准进行比较，分析每个动作在执行过程中是否存在偏移，使用动态时间规整（DTW）等方法比较实际动作轨迹与标准轨迹，计算实际动作的关节角度与标准角度之间的偏差，计算每个动作的姿态偏移量，量化偏移的程度和方向。计算方法包括欧几里得距离：用于计算轨迹偏移，角度差：用于计算关节角度偏移，分析偏移的模式和原因，如特定肢体的重复偏移、动作开始或结束时的偏移等。可以结合患者和训练记录进行深入分析，将肢体运动姿态偏移数据记录为结构化数据，包含偏移量、偏移方向信息。

步骤S24：根据肢体运动姿态偏移数据对护理训练动作数据进行几何发力损失计算，得到肢体几何发力损失数据；

本发明实施例中，使用收集到的肢体运动姿态偏移数据，包括关节角度、运动轨迹，基于这些数据，进行几何学计算以评估在特定姿势下的肢体几何发力损失情况。这涉及到力学模型的建立和运用，以计算肢体在特定运动状态下的力量分布和发力效率，得到肢体几何发力损失数据，即在不同姿势下肢体运动的力量损失情况的量化指标。

在另一实施例中，建立人体运动的几何发力模型，考虑力学原理和生物力学因素。模型应包括：关节力矩：关节处施加的力矩和作用力，肌肉力学：肌肉收缩产生的力量和方向，运动轨迹：肢体的运动路径和速度；将实际的肢体运动姿态偏移数据与理想运动模型进行对比，分析每个动作的几何发力损失。比较的方面包括：关节角度偏差：计算实际动作中关节角度的偏差，力矩偏差：分析关节力矩的实际值与理想值之间的差异；力学分析：应用力学公式（如牛顿第二定律）计算由于姿态偏移导致的力学损失，能量损失：计算因姿态偏移而产生的额外能量消耗，力矩变化：分析力矩的变化对发力效率的影响；几何发力损失量化：将计算得到的几何发力损失量化为数值指标，如，能量消耗增加量，额外力矩需求，将肢体几何发力损失数据记录为结构化数据，包含损失量、损失原因、具体指标值等信息。

步骤S25：根据肢体几何发力损失数据进行肌肉反应延迟性分析，得到肌肉反应延迟性数据。

本发明实施例中，利用步骤S24得到的肢体几何发力损失数据对这些数据进行分析，以确定不同姿势下肌肉反应的延迟性。这包括比较正常情况下的肌肉反应时间与受影响姿势下的反应时间，从而评估肌肉反应的延迟程度，得到肌肉反应延迟性数据，即不同姿势下肌肉对刺激的反应速度的量化评估。

在另一实施例中，延迟性指标定义：定义肌肉反应延迟性的评估指标，如：反应时间：从指令发出到肌肉开始动作的时间间隔。肌电延迟：从指令发出到肌电信号出现的时间间隔。动作完成时间：从指令发出到动作完成的时间。数据收集和同步：肌电信号：使用肌电传感器记录肌肉活动数据。动作指令：记录护理训练过程中给出的动作指令时间。动作完成时间：记录实际动作完成的时间点。延迟时间计算：反应时间分析：通过比较动作指令时间和肌电信号开始时间，计算肌肉反应时间。动作完成时间分析：比较动作指令时间和动作完成时间，计算整个动作的延迟时间。关联分析：分析几何发力损失与肌肉反应延迟性之间的关系，例如：力学损失与反应时间的相关性：是否几何发力损失越大，肌肉反应延迟性越显著。能量消耗增加与动作完成时间的关系：是否因姿态偏移导致的能量消耗增加影响了动作完成的时间。结果输出：将肌肉反应延迟性数据记录为结构化数据，包含反应时间、延迟原因、延迟程度等信息。

本发明通过对护理训练模拟数据进行动作提取，可以获取到患者在模拟护理过程中的具体动作数据，包括动作类型、频率、幅度等信息，基于患者的具体动作数据，可以进行个性化的护理计划制定和优化，以更好地满足患者的康复需求，通过对护理训练动作数据进行分析，可以评估患者的肢体协调性水平，了解患者在执行动作时的协调程度，为个性化护理提供参考，肢体动作协调性数据可以用于跟踪患者在康复过程中的进展情况，从而可以及时调整护理方案，以实现更好的康复效果，通过分析肢体动作中的姿态偏移，可以评估患者的运动执行准确性和姿势控制能力，为优化护理训练提供指导，通过计算肢体运动中的几何发力损失，可以评估患者在动作执行过程中是否存在力量应用不足的情况，为调整训练计划提供依据，几何发力损失计算是指脑出血患者，通常力量会比正常人弱，训练的姿势不正确，计算这里面不正确姿势几何的形态所多出的力气，从而判断当前脑出血患者的恢复情况，以及当前的身体状态；通过分析肌肉反应的延迟性，可以评估患者在动作执行中的神经肌肉协调水平，为个性化康复训练提供指导，根据延迟性数据，可以设计针对性的康复训练方案，帮助患者改善神经肌肉协调能力，促进康复进程。

优选地，步骤S24包括以下步骤：

步骤S241：对护理训练动作数据进行几何结构分析，得到护理动作几何结构数据；

步骤S242：根据肢体运动姿态偏移数据对护理动作几何结构数据进行发力偏移角度计算，得到发力偏移角度数据；

步骤S243：对发力偏移角度数据进行力的分解处理，得到发力偏移分解力数据；根据发力偏移分解力数据对肢体运动姿态偏移数据进行发力姿态偏移矢量计算，得到发力姿态偏移矢量数据；

步骤S244：根据发力偏移角度数据以及发力姿态偏移矢量数据进行发力几何偏移传递分析，得到发力几何偏移传递数据；

步骤S245：根据发力姿态偏移矢量数据以及发力偏移分解力数据对发力几何偏移传递数据进行发力阻尼系数计算，得到发力阻尼系数；

步骤S246：根据发力阻尼系数对护理动作几何结构数据进行几何发力损失计算，得到肢体几何发力损失数据。

本发明实施例中，收集护理训练动作的运动数据，包括关节角度、身体姿势、运动路径等信息，使用采集到的数据对护理动作的几何结构进行分析。这涉及计算关节之间的相对位置、运动轨迹的曲率、身体部位的相对位置，从预处理后的数据中提取关键点（如关节点、肢体中点等），这些关键点用于描述护理动作的几何结构，基于提取的关键点，构建护理动作的几何模型。几何模型可以采用骨骼模型来表示，其中关节点作为节点，肢体作为连接边；获取实际动作与标准动作之间的肢体运动姿态偏移数据，根据姿态偏移数据，计算每个关节的实际发力角度和理想发力角度之间的偏移。使用反向运动学方法，通过分析关节的角度变化来确定发力偏移角度，根据发力偏移角度数据，将发力分解为各个方向的分力。例如，使用三维矢量分解技术，将关节的发力角度分解为X、Y、Z三个方向的力，基于分解后的发力数据，计算肢体运动姿态的偏移矢量。这个偏移矢量表示在各个方向上实际发力与理想发力的差异，将分解后的各个方向的力重新合成一个整体的发力姿态偏移矢量；例如通过力的分解处理，计算出在X方向上偏移的力为5N，在Y方向上为10N，在Z方向上为2N。然后合成一个整体的发力姿态偏移矢量；将发力偏移角度数据和发力姿态偏移矢量数据作为输入；将步骤S242和S243中得到的发力偏移角度数据和发力姿态偏移矢量数据结合起来，分析发力在护理动作几何结构中的传递过程,包括各个关节之间的力传递情况，得到发力几何偏移传递的具体数据,反映了动作偏差在几何空间内的传播规律，对发力几何偏移传递数据进行可视化处理,直观展示动作偏差的传递过程，利用步骤S243得到的发力姿态偏移矢量数据和发力偏移分解力数据，根据动力学原理或者根据有限元分析以及多体动力学模拟,计算出各个关节的发力阻尼系数,反映了关节对发力传递的阻碍程度；利用在步骤S245 中计算得到的发力阻尼系数，对护理动作的几何结构数据进行分析和计算，以确定肢体在执行动作过程中由于发力阻尼导致的几何发力损失。这可以通过将发力阻尼系数与动作中的力量传递路径进行相关联来实现，根据计算结果，得到肢体在执行护理动作时由于发力阻尼而导致的几何发力损失数据。这些数据可以帮助了解在实际操作中肢体的力量传递效率，并用于优化护理动作的设计或执行方式。

本发明通过分析护理训练动作的几何结构，可以了解动作的形态特征、关节角度等信息，为后续的分析提供基础数据，根据肢体运动姿态偏移数据，计算护理动作中的发力偏移角度，即在执行动作时力量方向与理想方向之间的角度偏差，以评估动作的准确性和效率，将发力偏移角度数据分解为力的分量，得到发力偏移分解力数据，以更详细地了解力的作用方向和大小，基于发力偏移分解力数据，计算肢体运动姿态偏移数据中的发力姿态偏移矢量，即力对姿态的影响方向和程度，为后续分析提供基础，结合发力偏移角度数据和发力姿态偏移矢量数据，分析力的传递路径和方式，以揭示力在动作执行过程中的几何偏移特征，通过发力姿态偏移矢量数据和发力偏移分解力数据，计算发力几何偏移传递数据中的阻尼系数，以评估力在传递过程中的衰减程度和姿态影响，基于发力阻尼系数，对护理动作的几何结构数据进行分析，计算肢体在动作执行过程中由于几何结构而导致的力量损失情况，以评估动作的效率和优化空间。

优选地，步骤S25包括以下步骤：

步骤S251：根据肢体几何发力损失数据进行肌肉形变模拟，得到肌肉形变模拟数据；

步骤S252：根据肌肉形变模拟数据进行收缩行为幅度评估，得到肌肉收缩行为幅度数据；

步骤S253：根据肌肉形变模拟数据以及肌肉收缩行为幅度数据进行肌肉行为多尺度特性模拟，得到肌肉行为多尺度特性数据；

步骤S254：根据肌肉行为多尺度特性数据对肌肉收缩行为幅度数据进行收缩行为差异拟合，得到收缩差异拟合数据；

步骤S255：对收缩差异拟合数据进行局部差异数值量化处理，得到局部差异数值量化数据；

步骤S256：根据局部差异数值量化数据以及肌肉行为多尺度特性数据进行肌肉反应延迟性分析，得到肌肉反应延迟性数据。

本发明实施例中，根据肢体几何和肌肉结构，利用有限元方法进行肌肉形变模拟。这包括将肌肉建模为弹性体，并根据肌肉组织的肌肉组织特性和力学行为，通过有限元网格对肌肉进行离散化表示。例如，可以根据骨骼的运动来模拟肌肉在不同关节角度下的形变情况，根据肌肉形变模拟数据，评估肌肉的收缩行为幅度。这可以通过计算肌肉纤维的长度变化和肌肉横截面积的变化来实现。例如，可以使用肌肉力学模型来模拟肌肉在不同负荷下的收缩幅度，综合考虑肌肉形变模拟数据和肌肉收缩行为幅度数据，进行肌肉行为的多尺度特性模拟。这可以包括从微观层面（肌肉纤维水平）到宏观层面（肌肉整体形变）的模拟和分析。例如，可以利用生物力学模型来模拟肌肉在不同尺度下的行为特性，从而揭示肌肉在运动过程中的力学性能；准备肌肉行为多尺度特性数据和肌肉收缩行为幅度数据，选择线性模型、非线性模型或者机器学习模型，来拟合肌肉行为多尺度特性数据和收缩行为幅度数据之间的关系，使用拟合模型对收缩行为幅度数据进行拟合，估计模型参数，以得到收缩差异拟合数据；对收缩差异拟合数据进行差分计算，得到局部差异数值。这可以通过计算相邻数据点之间的差异来实现，对局部差异数值进行量化处理，以将其转换为可处理的数值数据。这包括数据归一化、标准化或者其他数值处理方法；准备局部差异数值量化数据和肌肉行为多尺度特性数据，利用局部差异数值量化数据和肌肉行为多尺度特性数据，分析肌肉的反应延迟性。这涉及时间序列分析、相关性分析或者其他统计方法，确定肌肉在不同情况下的反应延迟性。

本发明通过模拟肌肉的形变情况，可以了解在护理训练中由于几何结构导致的肌肉形态改变，为进一步分析提供基础，评估肌肉的收缩行为幅度，即肌肉在护理训练中的收缩程度和强度，以了解肌肉在动作执行过程中的活跃程度和负荷情况，综合考虑肌肉形变和收缩行为幅度，模拟肌肉在多个尺度上的特性，如力量输出、疲劳程度等，为深入分析提供更全面的数据支持，通过对肌肉行为多尺度特性数据的分析，拟合出不同收缩行为之间的差异，以了解不同情况下肌肉收缩的表现特点，对收缩行为差异数据进行数值化处理，以量化不同情况下的收缩差异，为后续分析提供具体数据支持，结合局部差异数值量化数据和肌肉行为多尺度特性数据，分析肌肉在不同情况下的反应延迟性，即肌肉对外部刺激的反应速度和延迟程度，为优化训练方案提供参考。

优选地，对肌肉收缩行为幅度数据进行收缩行为差异拟合包括以下步骤：

对肌肉收缩行为幅度数据进行不同区域的肌肉收缩幅度差值计算，得到肌肉收缩幅度差值数据；

根据肌肉收缩幅度差值数据对肌肉收缩行为幅度数据进行不同区域的肌肉收缩负荷计算，得到肌肉收缩负荷数据；

根据肌肉行为多尺度特性数据对肌肉收缩负荷数据进行不同区域的肌肉收缩负荷层次性分析，得到收缩负荷层次性数据；

对收缩负荷层次性数据进行不同区域的边界数值负荷均差计算，得到边界数值负荷均差数据；

基于Galerkin方法以及边界数值负荷均差数据对收缩负荷层次性数据进行均值限定数值计算，得到负荷层次均值限定数据；

根据负荷层次均值限定数据以及收缩负荷层次性数据进行收缩行为差异拟合，得到收缩差异拟合数据。

本发明实施例中，准备肌肉收缩行为幅度数据，该数据包括不同区域（例如不同肌肉或不同时间点）的收缩幅度，对于每个区域的收缩幅度数据，计算相邻时间点之间的差值。这可以通过简单地减去前一个时间点的幅度值来实现，即当前时间点的幅度值减去前一个时间点的幅度值；利用上一步得到的肌肉收缩幅度差值数据，结合其他相关数据（例如肌肉长度、收缩速度等），计算不同区域的肌肉收缩负荷。这可以使用物理学原理或者生物力学模型来计算，将计算得到的肌肉收缩负荷数据与原始收缩幅度数据对应起来，以便后续分析，准备肌肉行为多尺度特性数据，例如不同尺度下的肌肉活动模式、收缩力量等，利用肌肉收缩负荷数据和肌肉行为多尺度特性数据，进行不同区域的肌肉收缩负荷的层次性分析。这涉及到聚类分析、主成分分析等方法，以识别不同层次下的肌肉收缩负荷模式，准备收缩负荷层次性数据，该数据包括不同区域的收缩负荷数据，针对每个区域，计算其边界上的负荷均差。这可以通过比较边界点的负荷数值与相邻点的负荷数值之间的差异来实现。边界是包括时间点和肌肉收缩空间位置，采用Galerkin方法进行负荷层次均值限定。这种方法基于将收缩负荷数据在给定的函数空间中进行逼近，利用边界数值负荷均差数据对收缩负荷层次性数据进行限定，以确保模型在边界处的逼近更加准确，利用负荷层次均值限定数据和收缩负荷层次性数据，采用适当的拟合方法（例如最小二乘法、非线性拟合等），对收缩行为进行差异拟合，根据拟合结果，得到收缩行为的差异拟合数据，这可以是拟合函数的参数或者其他形式的表达。

本发明通过计算不同区域的肌肉收缩幅度差值，可以量化肌肉在不同区域之间的收缩程度差异。这有助于了解肌肉在不同部位的力量分布情况以及存在的不对称性，为进一步分析提供了基础数据，根据收缩幅度差值数据，进一步计算肌肉收缩的负荷情况。这可以帮助评估不同区域肌肉在训练中承受的压力和负荷程度，为制定个性化的锻炼方案提供了重要依据，结合肌肉行为多尺度特性数据，对肌肉收缩负荷进行层次性分析，可以更全面地理解不同层次上肌肉的负荷情况。这有助于识别潜在的负荷分布模式和肌肉活动的特点，为优化训练计划提供指导，通过计算收缩负荷层次性数据的边界数值负荷均差，可以评估不同区域之间的负荷分布差异。这有助于发现肌肉收缩的不均匀性和存在的局部负荷集中情况，为调整训练策略提供依据，基于Galerkin方法以及边界数值负荷均差数据，对收缩负荷层次性数据进行均值限定数值计算，可以进一步规范负荷分布，减少不均匀负荷的影响。这有助于提高肌肉训练的效果和安全性，最后，根据负荷层次均值限定数据以及收缩负荷层次性数据，进行收缩行为差异拟合。这可以揭示不同情况下肌肉收缩的特点和差异，为个性化的康复训练方案提供科学依据。

优选地，步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：根据肢体几何发力损失数据对肌肉反应延迟性数据进行不同肢体部位的神经反射迟缓性评估，得到肌肉神经反射迟缓评估数据；

步骤S32：对肌肉神经反射迟缓评估数据进行相邻肢体部位的恢复性差异趋势估计，得到反射恢复差异趋势数据；

步骤S33：根据反射恢复差异趋势数据进行相邻肢体部位的护理恢复联动性分析，得到护理恢复联动性数据；

步骤S34：利用预设的护理阶段性恢复划分标准对护理恢复联动性数据进行阶段性恢复状态划分，得到护理阶段性恢复状态数据。

作为本发明的一个实例，参考图3所示，在本实例中所述步骤S3包括：

步骤S31：根据肢体几何发力损失数据对肌肉反应延迟性数据进行不同肢体部位的神经反射迟缓性评估，得到肌肉神经反射迟缓评估数据；

本发明实施例中，收集肢体几何发力损失数据和肌肉反应延迟性数据，针对不同肢体部位，根据肢体几何发力损失数据和肌肉反应延迟性数据，评估神经反射的迟缓程度。这可以通过分析肌肉的激活时间和力量输出之间的关系来实现。迟缓程度可以通过时间延迟来衡量；例如对腿部肌肉进行神经反射迟缓性评估。收集了腿部肌肉在运动过程中的反应延迟数据，并结合了相应的力量损失数据。通过比较肌肉激活时间和力量输出之间的关系，可以评估腿部肌肉的神经反射迟缓性。

步骤S32：对肌肉神经反射迟缓评估数据进行相邻肢体部位的恢复性差异趋势估计，得到反射恢复差异趋势数据；

本发明实施例中，利用肌肉神经反射迟缓评估数据，确定相邻肢体部位之间的差异，分析肌肉神经反射迟缓评估数据，估计相邻肢体部位之间的反射恢复差异趋势。这可以通过比较不同部位的迟缓程度、恢复速度或者其他相关指标来实现，例如比较不同肌肉或不同腿部部位的神经反射迟缓性评估数据。通过分析这些数据，可以估计不同部位之间的反射恢复差异趋势，例如，膝关节周围肌肉的神经反射迟缓程度与脚踝周围肌肉的迟缓程度不同。

步骤S33：根据反射恢复差异趋势数据进行相邻肢体部位的护理恢复联动性分析，得到护理恢复联动性数据；

本发明实施例中，获取反射恢复差异趋势数据，该数据描述了相邻肢体部位在康复过程中的恢复差异趋势，分析反射恢复差异趋势数据，识别出相邻肢体部位之间的恢复关联性，假设在康复过程中，患者的左臂与右臂的恢复速度存在相关性，即左臂的康复程度会影响右臂的康复程度，反之亦然，基于分析结果，评估相邻肢体部位之间的恢复联动性，即它们在康复过程中是否相互影响，根据左臂和右臂的恢复差异趋势数据，评估它们之间的联动性，确定它们的康复是否相互影响，将评估结果记录下来，得到护理恢复联动性数据，描述了不同肢体部位在康复过程中的联动关系。其中可以通过统计方法（如Pearson相关系数、Spearman相关系数等）来分析相邻肢体部位的恢复差异趋势数据之间的相关性。这可以帮助确定它们在康复过程中是否存在相关性或相互影响。

步骤S34：利用预设的护理阶段性恢复划分标准对护理恢复联动性数据进行阶段性恢复状态划分，得到护理阶段性恢复状态数据。

本发明实施例中，设定预设的护理阶段性恢复划分标准，这些标准可以基于临床经验、医学指南或先前的研究，将护理恢复联动性数据与患者的其他康复相关数据（如活动能力、神经反射恢复情况等）进行整合，根据预设的标准，对整合后的数据进行分析，将患者的康复过程划分为不同的阶段，例如根据活动能力、神经反射恢复情况以及疼痛程度，将患者的康复过程划分为初始阶段、中间阶段和末期阶段，将阶段性恢复状态划分结果记录下来，得到护理阶段性恢复状态数据，描述了患者康复过程中的不同阶段及其特征。

本发明根据肢体几何发力损失数据，评估肌肉反应的延迟性。这有助于了解肌肉神经反射的迟缓情况，即肌肉对神经刺激的反应速度，从而评估神经传导功能的状态，对肌肉神经反射迟缓评估数据进行分析，估计相邻肢体部位之间的恢复性差异趋势。这有助于发现不同部位之间在神经反射恢复方面的差异性，为个性化康复方案的制定提供参考，根据反射恢复差异趋势数据，进行相邻肢体部位的护理恢复联动性分析。这有助于理解不同部位在康复过程中的相互关系和相互影响，为全面的康复管理提供基础，利用预设的护理阶段性恢复划分标准，对护理恢复联动性数据进行阶段性恢复状态划分。这有助于将康复过程分解为不同阶段，并根据患者的具体情况和康复进展制定相应的护理计划和目标。

优选地，步骤S33包括以下步骤：

步骤S331：对反射恢复差异趋势数据进行相邻肢体部位的差异趋势相关性分析，得到差异趋势相关性数据；

步骤S332：根据差异趋势相关性数据对反射恢复差异趋势数据进行恢复共性因子识别，得到恢复共性因子；

步骤S333：根据恢复共性因子以及差异趋势相关性数据进行相邻肢体部位的护理恢复联动性分析，得到护理恢复联动性数据。

本发明实施例中，获取反射恢复差异趋势数据，包括不同肢体部位的康复数据，对不同肢体部位的康复数据进行差异趋势相关性分析，以确定它们之间的相关性程度，使用统计方法（如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等）来计算相关性，解释相关性分析的结果，确定哪些肢体部位的康复趋势存在显著相关性，哪些之间相关性较弱或不存在，将相关性分析的结果记录下来，得到差异趋势相关性数据，描述了不同肢体部位之间的康复趋势相关性；基于差异趋势相关性数据，采用因子分析或主成分分析等方法，识别出影响多个肢体部位康复的共性因子，确定这些因子与不同肢体部位康复的相关性，并确定其重要性，解释识别出的恢复共性因子，理解这些因子对不同肢体部位康复的影响机制，将共性因子识别结果记录下来，得到恢复共性因子，描述了影响多个肢体部位康复的共性特征，结合差异趋势相关性数据和恢复共性因子，进行相邻肢体部位的护理恢复联动性分析，确定哪些共性因子对康复联动性具有重要影响，以及它们如何影响不同肢体部位的康复，解释联动性分析的结果，理解不同肢体部位康复之间的联动关系，以及这些关系如何受到共性因子的影响，将联动性分析的结果记录下来，得到护理恢复联动性数据，描述了相邻肢体部位在康复过程中的联动关系和影响因素。

本发明通过对反射恢复差异趋势数据进行相邻肢体部位的差异趋势相关性分析，可以揭示不同部位之间在康复过程中的相关性。这有助于确定哪些肌肉或肢体部位在康复过程中会同时受到影响，从而为联动性分析提供基础，基于差异趋势相关性数据，对反射恢复差异趋势数据进行恢复共性因子的识别。这一步骤有助于确定影响康复过程的共同因素，即不同肢体部位在康复中共同经历的特定变化或趋势，利用恢复共性因子以及差异趋势相关性数据，进行相邻肢体部位的护理恢复联动性分析。这有助于理解不同部位之间的相互作用和影响，进一步优化康复方案的制定和执行。例如，如果发现了一种恢复共性因子，可以设计一种针对该因子的综合性康复计划，以促进全身性的康复效果。

优选地，步骤S4包括以下步骤：

步骤S41：获取脑患者健康恢复需求数据；

步骤S42：基于Kano模型对脑患者健康恢复需求数据进行恢复需求优选排序，得到恢复需求优选排序数据；

步骤S43：对恢复需求优选排序数据进行置信度检验，得到恢复需求置信度数据；

步骤S44：根据护理阶段性恢复状态数据对恢复需求置信度数据进行护理阶段性需求调整，得到护理阶段性需求调整数据；

步骤S45：基于循环神经网络对护理阶段性需求调整数据以及护理阶段性恢复状态数据进行护理干预方案构建，得到护理恢复性干预方案。

本发明实施例中，通过患者问卷调查方式获取脑患者的健康恢复需求数据，包括生理、心理、社会等方面的需求，根据Kano模型，将收集到的健康恢复需求数据进行分类，包括必备需求、期望需求和意外需求，根据Kano模型的原理，对各类需求进行排序，确定哪些需求是基本满足的、哪些是可以改善的，对恢复需求优选排序数据进行统计和分析，以评估每个需求的置信度。这可以通过文献查阅、小组讨论、Delphi专家函询法建立调查问卷及信效度检验，利用之前得到的护理阶段性恢复状态数据，了解患者所处的具体康复阶段，根据患者所处的康复阶段，调整对应需求的置信度。例如，在早期康复阶段，更关注基本生活功能恢复的需求，而在后期阶段更注重社交活动和生活质量的需求，将护理阶段性需求调整数据和护理阶段性恢复状态数据输入循环神经网络模型中，使用循环神经网络模型对数据进行训练，以了解需求调整和康复状态之间的关联，并预测合适的护理干预方案，根据模型的输出结果，制定针对不同康复阶段的个性化护理干预方案，以最大程度地满足患者的需求并促进健康恢复。

本发明通过获取脑患者的健康恢复需求数据，可以全面了解患者的身体状况、康复需求和期望，为后续的康复计划制定提供基础数据，利用Kano模型对脑患者的健康恢复需求进行优选排序，可以识别出患者对不同需求的重要性和满意度，从而确定优先考虑的康复方案，通过置信度检验，验证恢复需求优选排序的可靠性和有效性，确保后续的分析和决策建立在可信的数据基础上，结合护理阶段性恢复状态数据，对恢复需求的置信度数据进行调整。这有助于根据患者康复过程中的实际情况，动态调整康复计划，使之更加贴合患者的需求和状态，基于循环神经网络对护理阶段性需求调整数据和护理阶段性恢复状态数据进行分析，构建出针对性的护理恢复性干预方案。这种方案可以根据患者的实际情况进行个性化调整，提高康复效果和患者的生活质量。

优选地，本发明还提供了一种针对脑出血患者护理的干预方案构建系统，用于执行如上所述的针对脑出血患者护理的干预方案构建方法，该针对脑出血患者护理的干预方案构建系统包括：

护理训练模拟模块，用于获取脑出血患者护理数据；利用预设的患者护理训练分析模型对脑出血患者护理数据进行护理训练模拟，得到脑出血患者护理训练模拟数据；

护理训练分析模块，用于对脑出血患者护理训练模拟数据进行肢体运动姿态偏移分析，得到肢体运动姿态偏移数据；根据肢体运动姿态偏移数据进行几何发力损失计算，得到肢体几何发力损失数据；根据肢体几何发力损失数据进行肌肉反应延迟性分析，得到肌肉反应延迟性数据；

恢复性联动分析模块，用于根据肢体几何发力损失数据对肌肉反应延迟性数据进行不同肢体部位的神经反射迟缓性评估，得到肌肉神经反射迟缓评估数据；根据肌肉神经反射迟缓评估数据进行不同肢体部位的护理恢复联动性分析，得到护理恢复联动性数据；对护理恢复联动性数据进行阶段性恢复状态划分，得到护理阶段性恢复状态数据；

护理干预方案构建模块，用于获取脑患者健康恢复需求数据；根据护理阶段性恢复状态数据对脑患者健康恢复需求数据进行护理阶段性需求调整，得到护理阶段性需求调整数据；基于循环神经网络对护理阶段性需求调整数据以及护理阶段性恢复状态数据进行护理干预方案构建，得到护理恢复性干预方案。

本发明的有益效果，通过获取脑出血患者护理数据并使用预设的患者护理训练分析模型进行护理训练模拟，可以实现个性化护理计划。这种个性化的护理能够更好地满足患者的特定需求，提高护理效果，利用模拟数据进行肢体运动姿态偏移分析、几何发力损失计算和肌肉反应延迟性分析，可以对患者的康复情况进行精准评估。这样的评估不仅可以及时发现问题，还可以为康复计划的调整提供客观数据支持，通过分析肢体运动姿态偏移数据、几何发力损失数据和肌肉反应延迟性数据，可以发现患者康复过程中存在的问题和瓶颈。进而，针对性地调整康复方案，优化康复效果，提高患者生活质量，整个过程基于数据分析和模拟，有益于建立科学的护理和康复方案。这种基于数据的方法能够提供客观、可靠的依据，避免了主观因素对护理和康复决策的影响，通过对肌肉几何发力损失数据进行神经反射迟缓性评估，可以更准确地了解患者神经系统的受损程度和恢复情况。这种评估有助于制定更加针对性的康复计划，提高康复效果，根据神经反射迟缓评估数据进行护理恢复联动性分析，可以评估不同肢体部位的恢复程度和协调性。这有助于设计更加全面和有效的康复方案，促进患者肢体功能的恢复和联动性的改善，对护理恢复联动性数据进行阶段性恢复状态划分，有助于了解患者康复过程中不同阶段的特点和需求。这种分阶段的管理可以更好地指导康复进程，使康复过程更加有序和高效，根据护理阶段性恢复状态数据对脑患者健康恢复需求数据进行护理阶段性需求调整，能够使护理措施更加贴近患者当前的康复状态和需求。这种针对性的调整有助于提高护理效果，减少康复过程中的不必要困扰和误区，基于循环神经网络对护理阶段性需求调整数据以及护理阶段性恢复状态数据进行护理干预方案构建，能够更科学地设计个性化的康复方案，同时可以有针对性的对不同患者的需求进行适应性调整护理策略。因此，本发明是对传统的针对脑出血患者护理的干预方案构建方法做出的优化处理，解决了传统的针对脑出血患者护理的干预方案构建方法存在着无法准确分析脑出血患者的恢复状态以及无法针对性的进行护理干预方案制定，难以做到护理供需精准匹配的问题，提升了对脑出血患者恢复状态的分析的准确度从而可以有针对性的进行护理干预方案的制定，进而实现护理供需的精准匹配。

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权利要求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 (6)

1.一种针对脑出血患者护理的干预方案构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：获取脑出血患者护理数据；利用预设的患者护理训练分析模型对脑出血患者护理数据进行护理训练模拟，得到脑出血患者护理训练模拟数据；

步骤S2：对脑出血患者护理训练模拟数据进行肢体运动姿态偏移分析，得到肢体运动姿态偏移数据；根据肢体运动姿态偏移数据进行几何发力损失计算，得到肢体几何发力损失数据；根据肢体几何发力损失数据进行肌肉反应延迟性分析，得到肌肉反应延迟性数据；其中，步骤S2包括：

步骤S21：对脑出血患者护理训练模拟数据进行训练动作提取，得到护理训练动作数据；

步骤S22：根据护理训练动作数据进行肢体协调性评估，得到肢体动作协调性数据；

步骤S23：根据肢体动作协调性数据对护理训练动作数据进行肢体运动姿态偏移分析，得到肢体运动姿态偏移数据；

步骤S24：根据肢体运动姿态偏移数据对护理训练动作数据进行几何发力损失计算，得到肢体几何发力损失数据；其中，步骤S24包括：

步骤S241：对护理训练动作数据进行几何结构分析，得到护理动作几何结构数据；

步骤S242：根据肢体运动姿态偏移数据对护理动作几何结构数据进行发力偏移角度计算，得到发力偏移角度数据；

步骤S243：对发力偏移角度数据进行力的分解处理，得到发力偏移分解力数据；根据发力偏移分解力数据对肢体运动姿态偏移数据进行发力姿态偏移矢量计算，得到发力姿态偏移矢量数据；

步骤S244：根据发力偏移角度数据以及发力姿态偏移矢量数据进行发力几何偏移传递分析，得到发力几何偏移传递数据；

步骤S245：根据发力姿态偏移矢量数据以及发力偏移分解力数据对发力几何偏移传递数据进行发力阻尼系数计算，得到发力阻尼系数；

步骤S246：根据发力阻尼系数对护理动作几何结构数据进行几何发力损失计算，得到肢体几何发力损失数据；

步骤S25：根据肢体几何发力损失数据进行肌肉反应延迟性分析，得到肌肉反应延迟性数据；其中，步骤S25包括：

步骤S251：根据肢体几何发力损失数据进行肌肉形变模拟，得到肌肉形变模拟数据；

步骤S252：根据肌肉形变模拟数据进行收缩行为幅度评估，得到肌肉收缩行为幅度数据；

步骤S253：根据肌肉形变模拟数据以及肌肉收缩行为幅度数据进行肌肉行为多尺度特性模拟，得到肌肉行为多尺度特性数据；

步骤S254：根据肌肉行为多尺度特性数据对肌肉收缩行为幅度数据进行收缩行为差异拟合，得到收缩差异拟合数据；其中，对肌肉收缩行为幅度数据进行收缩行为差异拟合包括：

对肌肉收缩行为幅度数据进行不同区域的肌肉收缩幅度差值计算，得到肌肉收缩幅度差值数据；

根据肌肉收缩幅度差值数据对肌肉收缩行为幅度数据进行不同区域的肌肉收缩负荷计算，得到肌肉收缩负荷数据；

根据肌肉行为多尺度特性数据对肌肉收缩负荷数据进行不同区域的肌肉收缩负荷层次性分析，得到收缩负荷层次性数据；

对收缩负荷层次性数据进行不同区域的边界数值负荷均差计算，得到边界数值负荷均差数据；

基于Galerkin方法以及边界数值负荷均差数据对收缩负荷层次性数据进行均值限定数值计算，得到负荷层次均值限定数据；

根据负荷层次均值限定数据以及收缩负荷层次性数据进行收缩行为差异拟合，得到收缩差异拟合数据；

步骤S255：对收缩差异拟合数据进行局部差异数值量化处理，得到局部差异数值量化数据；

步骤S256：根据局部差异数值量化数据以及肌肉行为多尺度特性数据进行肌肉反应延迟性分析，得到肌肉反应延迟性数据；

步骤S3：根据肢体几何发力损失数据对肌肉反应延迟性数据进行不同肢体部位的神经反射迟缓性评估，得到肌肉神经反射迟缓评估数据；根据肌肉神经反射迟缓评估数据进行相邻肢体部位的护理恢复联动性分析，得到护理恢复联动性数据；对护理恢复联动性数据进行阶段性恢复状态划分，得到护理阶段性恢复状态数据；

步骤S4：获取脑患者健康恢复需求数据；根据护理阶段性恢复状态数据对脑患者健康恢复需求数据进行护理阶段性需求调整，得到护理阶段性需求调整数据；基于循环神经网络对护理阶段性需求调整数据以及护理阶段性恢复状态数据进行护理干预方案构建，得到护理恢复性干预方案。

2.根据权利要求1所述的针对脑出血患者护理的干预方案构建方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：获取脑出血患者护理数据；

步骤S12：对脑出血患者护理数据进行数据清洗，得到脑出血患者护理清洗数据；

步骤S13：对脑出血患者护理清洗数据进行患者状态体征分析，得到患者护理状态体征数据；

步骤S14：利用预设的患者护理训练分析模型对患者护理状态体征数据进行护理训练模拟，得到脑出血患者护理训练模拟数据。

3.根据权利要求1所述的针对脑出血患者护理的干预方案构建方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：根据肢体几何发力损失数据对肌肉反应延迟性数据进行不同肢体部位的神经反射迟缓性评估，得到肌肉神经反射迟缓评估数据；

步骤S32：对肌肉神经反射迟缓评估数据进行相邻肢体部位的恢复性差异趋势估计，得到反射恢复差异趋势数据；

步骤S33：根据反射恢复差异趋势数据进行相邻肢体部位的护理恢复联动性分析，得到护理恢复联动性数据；

步骤S34：利用预设的护理阶段性恢复划分标准对护理恢复联动性数据进行阶段性恢复状态划分，得到护理阶段性恢复状态数据。

4.根据权利要求3所述的针对脑出血患者护理的干预方案构建方法，其特征在于，步骤S33包括以下步骤：

步骤S331：对反射恢复差异趋势数据进行相邻肢体部位的差异趋势相关性分析，得到差异趋势相关性数据；

步骤S332：根据差异趋势相关性数据对反射恢复差异趋势数据进行恢复共性因子识别，得到恢复共性因子；

步骤S333：根据恢复共性因子以及差异趋势相关性数据进行相邻肢体部位的护理恢复联动性分析，得到护理恢复联动性数据。

5.根据权利要求1所述的针对脑出血患者护理的干预方案构建方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：

步骤S41：获取脑患者健康恢复需求数据；

步骤S42：基于Kano模型对脑患者健康恢复需求数据进行恢复需求优选排序，得到恢复需求优选排序数据；

步骤S43：对恢复需求优选排序数据进行置信度检验，得到恢复需求置信度数据；

步骤S44：根据护理阶段性恢复状态数据对恢复需求置信度数据进行护理阶段性需求调整，得到护理阶段性需求调整数据；

步骤S45：基于循环神经网络对护理阶段性需求调整数据以及护理阶段性恢复状态数据进行护理干预方案构建，得到护理恢复性干预方案。

6.一种针对脑出血患者护理的干预方案构建系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的针对脑出血患者护理的干预方案构建方法，该针对脑出血患者护理的干预方案构建系统包括：

护理训练模拟模块，用于获取脑出血患者护理数据；利用预设的患者护理训练分析模型对脑出血患者护理数据进行护理训练模拟，得到脑出血患者护理训练模拟数据；

护理训练分析模块，用于对脑出血患者护理训练模拟数据进行肢体运动姿态偏移分析，得到肢体运动姿态偏移数据；根据肢体运动姿态偏移数据进行几何发力损失计算，得到肢体几何发力损失数据；根据肢体几何发力损失数据进行肌肉反应延迟性分析，得到肌肉反应延迟性数据；

恢复性联动分析模块，用于根据肢体几何发力损失数据对肌肉反应延迟性数据进行不同肢体部位的神经反射迟缓性评估，得到肌肉神经反射迟缓评估数据；根据肌肉神经反射迟缓评估数据进行不同肢体部位的护理恢复联动性分析，得到护理恢复联动性数据；对护理恢复联动性数据进行阶段性恢复状态划分，得到护理阶段性恢复状态数据；

护理干预方案构建模块，用于获取脑患者健康恢复需求数据；根据护理阶段性恢复状态数据对脑患者健康恢复需求数据进行护理阶段性需求调整，得到护理阶段性需求调整数据；基于循环神经网络对护理阶段性需求调整数据以及护理阶段性恢复状态数据进行护理干预方案构建，得到护理恢复性干预方案。