本技术公开了用于骨科护理的智能分析系统及方法,涉及医疗信息技术领域,包括采集医学影像数据并进行预处理,结合患者日常运动状态数据,构建包含骨骼形态特征和运动特征的多维数据集,提取数据特征,采用注意力机制进行自适应融合,建立包含静态形态特征和动态运动特征的数字化特征模型;基于所述数字化特征模型,获取关节受力特征和耦合特征,构建综合评估指标体系实现骨骼健康状况的定量评估;根据评估指标体系,构建多级风险预警对异常状况进行实时监测和预警,同时基于康复进度评估指标,自适应生成个性化康复方案和运动建议。本发明通过结合双目标优化的康复参数调整方法,既保证了康复过程的安全性,又提高了康复效果的针对性。
背景技术
随着人口老龄化加剧和运动损伤增多,骨科疾病的康复护理需求日益增长。传统骨科康复护理方法主要依赖医护人员的经验判断,缺乏量化的评估标准和个性化的方案制定机制,难以准确把握患者的康复状态和进展情况。同时,现有的康复评估方法往往只关注单一的生理指标,未能充分考虑骨骼、肌肉、韧带等组织间的耦合作用,导致康复效果不理想。此外,康复过程中的风险预警机制不完善,容易造成二次伤害。
虽然目前已有一些智能化康复设备和评估系统,但普遍存在理论基础薄弱、评估指标单一、个性化程度低等问题。因此,亟需开发一种基于生物力学模型和人工智能技术的智能化骨科康复护理方案,通过建立科学的评估体系和预警机制,实现康复过程的精准评估和个性化指导,提高康复护理的安全性和有效性。针对上述问题,本发明提出了一种融合生物力学建模、深度学习评估和多级预警机制的智能化骨科康复护理方案,为解决骨科康复护理中的关键技术问题提供了新的解决思路。
实现思路