基于机器学习的患者护理风险预警系统的制作方法
技术特征：
1.基于机器学习的患者护理风险预警系统，其特征在于，所述基于机器学习的患者护理风险预警系统，包括：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的患者护理风险预警系统，其特征在于，所述采集端，包括：
3.根据权利要求1所述的基于机器学习的患者护理风险预警系统，其特征在于，所述第一处理端，包括：
4.根据权利要求3所述的基于机器学习的患者护理风险预警系统，其特征在于，所述获取所述图像数据中的至少一个目标活跃区域，包括：
5.根据权利要求3所述的基于机器学习的患者护理风险预警系统，其特征在于，所述第一处理模块，包括：
6.根据权利要求5所述的基于机器学习的患者护理风险预警系统，其特征在于，所述第一获取组件的操作如下：
7.根据权利要求3所述的基于机器学习的患者护理风险预警系统，其特征在于，所述第二处理模块，包括：
8.根据权利要求7所述的基于机器学习的患者护理风险预警系统，其特征在于，所述第四计算组件，还包括：
9.根据权利要求1所述的基于机器学习的患者护理风险预警系统，其特征在于，所述第二处理端，包括：
10.根据权利要求9所述的基于机器学习的患者护理风险预警系统，其特征在于，所述评估组件，还包括：
技术总结
本发明涉及健康数据处理技术领域，具体涉及基于机器学习的患者护理风险预警系统，包括：采集端、第一处理端和第二处理端，通过采集端采集护理环境区域中至少一个目标的图像数据，通过第一处理端对图像数据进行分析确定图像数据中的每一超像素区域的区域活跃因子，以通过区域活跃因子确定目标活跃区域的潜在行为风险系数，进而第二处理端利用潜在行为分风险系数确定目标活跃区域的自适应边缘保留尺度系数，从而利用自适应边缘保留尺度系数获取目标的行为特征数据确定出目标的行为风险值。即发明以基于行为风险值进行目标的风险预警，实现有效的护理风险预警。
技术研发人员：王翠琴,王静,李艳红
受保护的技术使用者：大连杰伍科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5
文档序号 :
【 40238230 】
技术研发人员：王翠琴,王静,李艳红
技术所有人：大连杰伍科技有限公司
备 注：该技术已申请专利，仅供学习研究，如用于商业用途，请联系技术所有人。
声 明 ：此信息收集于网络，如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们，我们会在第一时间删除
技术研发人员：王翠琴,王静,李艳红
技术所有人：大连杰伍科技有限公司
备 注：该技术已申请专利，仅供学习研究，如用于商业用途，请联系技术所有人。
声 明 ：此信息收集于网络，如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们，我们会在第一时间删除