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龙图腾网获悉西安医学院第二附属医院申请的专利一种基于大数据的产科实时护理优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119889727B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510369216.3，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种基于大数据的产科实时护理优化方法及系统是由张维娜;高翠;王雪阳设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的产科实时护理优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于大数据的产科实时护理优化方法及系统，涉及医疗护理领域，以产科护理对象的静态指标为常量，以动态指标为变量，检索多条异常护理日志；基于异常动态指标集合统计动态指标于异常护理日志的出现条数大于或等于条数阈值的中心动态指标以及出现条数小于条数阈值的边缘动态指标；统计中心动态指标监测值的偏离向量以及边缘动态指标监测值的偏离指标数量占比；预测同时满足静态指标、偏离向量和偏离指标数量占比的异常护理概率；当概率大于或等于概率阈值时提醒护理端进行护理优化，解决了产科实时护理时忽视了孕妇之间的个体差异，导致实时护理的准确性和效率不足的技术问题。

本发明授权一种基于大数据的产科实时护理优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的产科实时护理优化方法，其特征在于，包括： 以产科护理对象的静态指标为常量，以动态指标为变量，检索多条异常护理日志，其中，任意一条异常护理日志包括异常动态指标集合，所述静态指标表征在短期内相对稳定，不易发生显著变化的指标，所述动态指标表征会随时间、环境或治疗干预而发生变化的指标； 基于所述异常动态指标集合，统计动态指标于所述多条异常护理日志的出现日志条数大于或等于日志条数阈值的中心动态指标，以及出现日志条数小于日志条数阈值的边缘动态指标； 统计产科护理对象的中心动态指标监测值的偏离向量，以及边缘动态指标监测值的偏离指标数量占比； 预测同时满足所述静态指标、所述偏离向量和所述偏离指标数量占比的异常护理概率； 当所述异常护理概率大于或等于异常概率阈值时，提醒护理端进行护理优化； 其中，预测同时满足所述静态指标、所述偏离向量和所述偏离指标数量占比的异常护理概率，包括： 根据所述静态指标，构建严格一致约束条件，根据所述偏离向量和所述偏离指标数量占比，构建容错一致约束条件，其中，严格一致表征状态需完全相同，容错一致表征状态偏差需小于或等于偏差阈值； 基于所述严格一致约束条件和所述容错一致约束条件，联网检索经过区块链存证的产科护理记录数据； 统计所述产科护理记录数据的异常护理触发频率比，设为所述异常护理概率； 其中，基于所述严格一致约束条件和所述容错一致约束条件，联网检索经过区块链存证的产科护理记录数据，包括： 基于所述严格一致约束条件和所述容错一致约束条件，联网检索经过区块链存证的一级产科护理记录数据； 当所述一级产科护理记录数据的数据量小于或等于数据量阈值时，计算一级偏离向量和一级偏离指标数量占比，其中，数据量阈值等于5000条； 根据所述一级偏离向量和所述一级偏离指标数量占比更新所述容错一致约束条件，获得一级容错一致约束条件，结合所述严格一致约束条件，联网检索经过区块链存证的二级产科护理记录数据； 当一级产科护理记录数据直到N级产科护理记录数据的数据量大于或等于数据量阈值时，或N等于5时，将所述一级产科护理记录数据直到所述N级产科护理记录数据添加进所述产科护理记录数据，N为整数； 其中，统计所述产科护理记录数据的异常护理触发频率比，设为所述异常护理概率，包括： 计算所述一级产科护理记录数据的一级偏离向量和一级偏离指标数量占比，与所述偏离向量和所述偏离指标数量占比的偏差距离，设为一级分布距离； 直到计算所述N级产科护理记录数据的N级偏离向量和N级偏离指标数量占比，与所述偏离向量和所述偏离指标数量占比的偏差距离，设为N级分布距离； 计算所述一级分布距离直到所述N级分布距离的分布距离总和； 计算所述一级分布距离与所述分布距离总和比值，使用1减去比值，生成一级分布权重，直到获得N级分布权重； 根据所述一级分布权重直到所述N级分布权重加权融合每级的异常护理触发频率比，获得所述异常护理概率。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安医学院第二附属医院，其通讯地址为：710000 陕西省西安市纺织城纺东街167号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。