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龙图腾网获悉中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院申请的专利基于多数据融合的脑部重症护理分析系统及方法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：CN120015319B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510095493.X，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于多数据融合的脑部重症护理分析系统及方法是由赵芳学;夏前春;赵芸宇;王瑜设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多数据融合的脑部重症护理分析系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多数据融合的脑部重症护理分析系统及方法，属于医疗护理数据分析领域，本发明构建患者状态评估模型，将生理监测参数导入患者状态评估模型中进行患者状态评估，构建药物护理效果评估模型，将药物适配度和脑血流动力导入药物护理效果模型中进行药物护理效果评估，构建并发症护理效果评估模型，将并发症严重程度和并发症护理动作关联度导入并发症护理效果评估模型中进行并发症护理效果评估，构建综合护理效果评估模型，对患者综合护理效果进行评估，通过患者状态、药物护理效果和并发症护理效果综合评估的脑部重症护理效果。

本发明授权基于多数据融合的脑部重症护理分析系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于多数据融合的脑部重症护理分析方法，其特征在于，其包括以下具体步骤： 获取患者病情数据和护理数据； 构建患者状态评估模型，将生理监测参数导入患者状态评估模型中进行患者状态评估；包括以下具体步骤： S21、将患者生理监测参数代入参数标准化计算公式中计算标准化参数，其中，第i项标准化参数的计算公式为：，其中，为第i项生理参数的实时监测值，为第i项生理参数的标准值； S22、将标准化参数代入患者监测状态计算公式中计算患者监测状态，其中，患者监测状态计算公式为：，其中，为第i项标准化参数，为第i项标准化参数的权重，n为生理监测参数总数； 构建药物护理效果评估模型，将药物适配度和脑血流动力导入药物护理效果模型中进行药物护理效果评估；包括以下具体步骤： S31、将患者使用的药物剂量代入药物适配度评估公式中计算药物与患者的适配度，其中，患者使用药物与第i项生理参数的适配度评估公式为：，其中，为第j种药物的添加量，为第j种药物的标准添加量，为第j中药物对第i项生理参数影响的权重，为第i项生理参数的实时监测值，为未使用药物是第项生理参数的监测值，为第i项生理参数的标准值，o为无限趋近于0而不为0的数； S32、将患者颅内压代入颅内压变化程度计算公式中计算患者颅内压变化程度，其中，患者颅内压变化程度计算公式为：，其中，为补液后的颅内压，为颅内压正常值，将患者脑灌注压代入脑灌注压变化程度计算公式中计算患者脑灌注压变化程度，其中，患者脑灌注压变化程度计算公式为：，其中，为补液后的脑灌注压，为脑灌注压正常值，将患者颅内压变化程度和脑灌注压变化程度代入脑血流动力评估公式中评估补液后的脑血流动力，其中，脑血流动力评估公式为：； S33、将药物适配度和脑血流动力代入患者药物护理效果评估公式中评估患者药物护理效果，患者药物护理效果评估公式为：,其中，为使用药物与第i项生理参数的适配度，为脑血流动力，为患者年龄段发生脑部重症的概率，为格拉斯哥昏迷指数； 构建并发症护理效果评估模型，将并发症严重程度和并发症护理动作关联度导入并发症护理效果评估模型中进行并发症护理效果评估；包括以下具体步骤： S41、将医生界定的患者并发症严重等级代入并发症严重程度计算公式中计算并发症严重程度，其中，并发症严重程度计算公式为：，其中，为患者第个并发症的严重等级，为患者并发症发生数量，为第个并发症的发生概率，为并发症的最大严重等级； S42、将影响并发症的护理动作代入护理动作关联度计算公式中计算护理动作关联度，其中，第个并发症的护理动作关联度计算公式为：,其中，为患者第个并发症的严重等级，为第个护理动作对第个并发症的影响度，为第个护理动作的执行频次； S43、将并发症严重程度和并发症护理动作关联度代入并发症护理效果计算公式中计算并发症护理效果，其中，并发症护理效果计算公式为：，其中，为并发症严重程度，为第个并发症的护理动作关联度，为患者并发症发生数量； 构建综合护理效果评估模型，对患者综合护理效果进行评估。

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中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院，其通讯地址为：400038 重庆市沙坪坝区高滩岩正街30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”。

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