本申请涉及智能管理领域,其具体地公开了一种肝胆胰外科患者围手术期营养管理系统及方法,其使用基于深度学习的数据分析和编码技术来对生命体征数据进行数据整理和多维时序关联,同时对当前检验结果进行语义嵌入和关联,接着,对生命体征多维时序关联特征和检验项语义关联特征进行细粒度跨模态编码,以此基于语义跨模态编码表示和手术类型标签来智能地生成营养管理方案。这样,能够全面捕捉每位患者的生理状况和检验特性,进而为患者量身打造专属的营养治疗方案。此外,它还支持对患者状况的即时监测和灵活调整,确保在关键时刻采取恰当的干预措施。
背景技术
肝胆胰外科手术涉及肝脏、胆道系统和胰腺这些在人体代谢与消化中起关键作用的器官。因此,接受此类手术的患者在围手术期(术前、术中、术后)的营养管理至关重要。良好的营养支持不仅能促进术后恢复,减少并发症风险,还能增强免疫功能,加速组织修复。
传统的肝胆胰外科患者围手术期营养管理通常依赖于医生的经验和常规的临床指南。然而,这种方法往往基于群体统计数据制定统一的标准,未能充分考虑每个患者的具体情况(如基础疾病、代谢差异),导致某些患者的特殊需求得不到满足。此外,由于依赖定期检查结果来调整治疗方案,难以实时响应患者身体状态的变化,特别是在病情复杂或变化迅速的情况下,可能导致错过最佳干预时机。例如,肝功能异常的患者可能需要更严格的蛋白质管理,而糖尿病患者则需特别关注血糖波动,传统方法缺乏对这些个体化需求的精准把握,使得营养支持不够精细。
因此,期望一种优化的肝胆胰外科患者围手术期营养管理方案。
实现思路