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龍圖騰網(wǎng)恭喜閩西職業(yè)技術(shù)學(xué)院申請(qǐng)的專利一種基于數(shù)據(jù)分析的多模態(tài)護(hù)理服務(wù)質(zhì)量評(píng)估方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119850048B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510334334.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0639；該發(fā)明授權(quán)一種基于數(shù)據(jù)分析的多模態(tài)護(hù)理服務(wù)質(zhì)量評(píng)估方法及系統(tǒng)是由危祝平設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-20向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于數(shù)據(jù)分析的多模態(tài)護(hù)理服務(wù)質(zhì)量評(píng)估方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)分析的多模態(tài)護(hù)理服務(wù)質(zhì)量評(píng)估方法及系統(tǒng)，屬于護(hù)理服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域。通過(guò)多模態(tài)傳感器組合實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)護(hù)理服務(wù)環(huán)節(jié)中的異常狀態(tài)，對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行正時(shí)化處理，并構(gòu)建護(hù)理服務(wù)異常反饋特征標(biāo)簽；基于統(tǒng)一配置的護(hù)工端口、服務(wù)對(duì)象及時(shí)間節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)，建立端口局部數(shù)據(jù)矩陣，通過(guò)相鄰列差分和行差分計(jì)算生成特征畫像矩陣，結(jié)合模均值與模方差實(shí)現(xiàn)異常評(píng)分，最終動(dòng)態(tài)調(diào)整護(hù)工任務(wù)安排；系統(tǒng)包括多模態(tài)設(shè)備模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、數(shù)據(jù)擬合模塊和服務(wù)評(píng)估模塊，通過(guò)傳感器協(xié)同、矩陣化建模與動(dòng)態(tài)閾值判定，解決了傳統(tǒng)護(hù)理評(píng)估中數(shù)據(jù)分散、反饋滯后的問(wèn)題，顯著提升了異常檢測(cè)準(zhǔn)確率與護(hù)理服務(wù)質(zhì)量管理的智能化水平。

本發(fā)明授權(quán)一種基于數(shù)據(jù)分析的多模態(tài)護(hù)理服務(wù)質(zhì)量評(píng)估方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于數(shù)據(jù)分析的多模態(tài)護(hù)理服務(wù)質(zhì)量評(píng)估方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：步驟S1：通過(guò)多模態(tài)傳感器監(jiān)測(cè)反饋?zhàn)o(hù)理服務(wù)環(huán)節(jié)的異常狀態(tài)，對(duì)多模態(tài)傳感器的監(jiān)測(cè)反饋行為進(jìn)行正時(shí)化，使多模態(tài)傳感器監(jiān)測(cè)反饋的異常狀態(tài)具備時(shí)間同步性；步驟S2：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一配置，將任意第h個(gè)護(hù)工端口記為Wh，且一個(gè)護(hù)工對(duì)應(yīng)配置一個(gè)護(hù)工端口，將任意第e個(gè)服務(wù)對(duì)象記為Se，將任意第y個(gè)護(hù)工服務(wù)環(huán)節(jié)記為Xy，將任意第i個(gè)多模態(tài)傳感器記為Mi，則統(tǒng)計(jì)護(hù)工服務(wù)環(huán)節(jié)Xy內(nèi)配置的多模態(tài)傳感器，構(gòu)成模態(tài)集OXy＝{Mi|i∈[1，I]}，I表示多模態(tài)傳感器的總數(shù)，將正時(shí)化的時(shí)間同步序列記為A＝{tj|j∈[1,J]}，tj表示正時(shí)化的第j個(gè)同步時(shí)間節(jié)點(diǎn)，J表示正時(shí)化的同步時(shí)間節(jié)點(diǎn)的總數(shù)，基于正時(shí)化的初始化反饋指令被觸發(fā)行為，對(duì)正時(shí)化的時(shí)間同步序列附加觸發(fā)標(biāo)簽，記為Af，且Af＝A，f表示觸發(fā)的次數(shù)序號(hào)；通過(guò)護(hù)工端口Wh捕捉護(hù)工在護(hù)理服務(wù)對(duì)象Se時(shí)產(chǎn)生的異常狀態(tài)，在觸發(fā)標(biāo)簽Af下統(tǒng)計(jì)模態(tài)集OXy中各多模態(tài)傳感器產(chǎn)生的所述異常狀態(tài)，并記入護(hù)理服務(wù)異常反饋特征標(biāo)簽Af：Xy中，且Af：Xy＝[TAf|Xy，KAf|Xy]，其中，TAf|Xy表示在觸發(fā)標(biāo)簽Af下護(hù)工服務(wù)環(huán)節(jié)Xy的持續(xù)時(shí)長(zhǎng)，且TAf|Xy＝t″-t′，t″和t′分別表示在觸發(fā)標(biāo)簽Af下護(hù)工服務(wù)環(huán)節(jié)Xy的起始同步時(shí)間節(jié)點(diǎn)和終止同步時(shí)間節(jié)點(diǎn)，t″∈A，t′∈A，KAf|Xy表示在觸發(fā)標(biāo)簽Af下統(tǒng)計(jì)模態(tài)集OXy中各多模態(tài)傳感器產(chǎn)生的異常狀態(tài)總數(shù)；步驟S3：建立端口局部數(shù)據(jù)矩陣，所述端口局部數(shù)據(jù)矩陣的行號(hào)為觸發(fā)標(biāo)簽的次數(shù)序號(hào)，所述端口局部數(shù)據(jù)矩陣的列號(hào)為護(hù)工服務(wù)環(huán)節(jié)的索引號(hào)，則將護(hù)工端口Wh捕捉護(hù)工在護(hù)理服務(wù)對(duì)象Se時(shí)產(chǎn)生的端口局部數(shù)據(jù)矩陣記為RSe|Wh，且端口局部數(shù)據(jù)矩陣RSe|Wh中第f行第y列對(duì)應(yīng)的矩陣元素為護(hù)理服務(wù)異常反饋特征標(biāo)簽Af：Xy；基于端口局部數(shù)據(jù)矩陣，選取矩陣元素Af：Xy為矩陣中心元素，計(jì)算矩陣元素Af：Xy的相鄰列差分和行差分： 式中，L1Af:Xy表示矩陣元素Af：Xy的相鄰列差分，L2Af:Xy表示矩陣元素Af：Xy的相鄰行差分；基于矩陣元素Af：Xy的相鄰列差分和行差分，構(gòu)成中心向量VAf:Xy＝L1Af：Xy，L2Af：Xy，計(jì)算得到中心向量的模‖VAf：Xy‖，并將模‖VAf：Xy‖映射到端口局部數(shù)據(jù)矩陣RSe|Wh第f行第y列的矩陣位置中，得到護(hù)工在護(hù)理服務(wù)對(duì)象Se時(shí)的特征畫像矩陣，記為rSe|Wh；步驟S4：基于特征畫像矩陣，對(duì)護(hù)工在護(hù)理服務(wù)對(duì)象時(shí)產(chǎn)生的特征畫像進(jìn)行異常評(píng)分，通過(guò)異常評(píng)分值進(jìn)行護(hù)工服務(wù)安排。

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