本發明涉及人工智能，尤其涉及一種基于人工智能的康復訓練輔助方法、系統和終端設備。

背景技術：

1、在現代醫學的進步背景下，圍手術期管理逐漸受到重視，尤其是加速康復外科理念的推廣，標志著手術患者管理的重大轉變。另外極速康復外科理念對圍手術期管理進一改變傳統手術的觀念與實踐，這些新的預設康復管理模式理念通過結合先進的微創手術技術與精細化管理措施，顯著加快了患者的康復速度，提高了術后的生活質量。預設康復模式能夠有效縮短患者的恢復時間，減少并發癥的發生，提高整體治療效果。但是在預設康復管理模式中醫護人員無法及時判斷和評估術后康復計劃是否真正符合患者的實際需求。這種滯后性可能導致康復策略無法做出及時的調整，從而影響患者的恢復效果。

技術實現思路

1、本發明實施例的主要目的在于提供一種基于人工智能的康復訓練輔助方法、系統和終端設備，旨在解決在預設康復管理模式中醫護人員無法及時判斷和評估術后康復計劃是否真正符合患者的實際需求，這種滯后性可能導致康復策略無法做出及時的調整，從而影響患者的恢復效果的問題。

2、第一方面，本發明實施例提供一種基于人工智能的康復訓練輔助方法，包括：

3、獲取目標患者在手術前對應的術前身體數據，其中，所述術前身體數據包括健康數據、病史以及術前檢查結果；

4、獲取所述目標患者在手術中對應的手術記錄數據，所述手術記錄數據為所述目標患者在調整身體情況至符合預設康復管理模式的入組條件且排除禁忌進行手術過程中得到的手術過程數據；

5、獲取所述目標患者在手術后的定項康復數據；其中，所述定項康復數據包括運動情況、疼痛評分和功能恢復；

6、根據所述術前身體數據、所述定項康復數據以及所述手術記錄數據進行分析，生成初始術后康復計劃；所述初始術后康復計劃用于指導所述目標患者進行初步康復訓練；

7、獲取所述目標患者在根據所述初始術后康復計劃進行初步康復訓練過程中的動態康復監控數據；

8、基于預設康復管理模式的術后管理方案，根據所述動態康復監控數據預測所述目標患者的康復進度，生成康復進度預測結果；

9、根據所述康復進度預測結果調整所述初始術后康復計劃，得到目標術后康復計劃，所述目標術后康復計劃用于指導所述目標患者進行目標康復訓練，直至所述目標患者滿足預設康復管理模式的出院條件。

10、第二方面，本發明實施例提供一種基于人工智能的康復訓練輔助系統，包括：

11、第一采集模塊，用于獲取目標患者在手術前對應的術前身體數據，其中，所述術前身體數據包括健康數據、病史以及術前檢查結果；

12、第二采集模塊，用于獲取所述目標患者在手術中對應的手術記錄數據，所述手術記錄數據為所述目標患者在調整身體情況至符合預設康復管理模式的入組條件且排除禁忌進行手術過程中得到的手術過程數據；

13、第三采集模塊，用于獲取所述目標患者在手術后的定項康復數據；其中，所述定項康復數據包括運動情況、疼痛評分和功能恢復；

14、計劃生成模塊，用于根據所述術前身體數據、所述定項康復數據以及所述手術記錄數據進行分析，生成初始術后康復計劃；所述初始術后康復計劃用于指導所述目標患者進行初步康復訓練；

15、康復監控模塊，用于獲取所述目標患者在根據所述初始術后康復計劃進行初步康復訓練過程中的動態康復監控數據；

16、進度預測模塊，用于基于預設康復管理模式的術后管理方案，根據所述動態康復監控數據預測所述目標患者的康復進度，生成康復進度預測結果；

17、計劃調整模塊，用于根據所述康復進度預測結果調整所述初始術后康復計劃，得到目標術后康復計劃，所述目標術后康復計劃用于指導所述目標患者進行目標康復訓練，直至所述目標患者滿足預設康復管理模式的出院條件。

18、第三方面，本發明實施例還提供一種終端設備，所述終端設備包括處理器、存儲器、存儲在所述存儲器上并可被所述處理器執行的計算機程序以及用于實現所述處理器和所述存儲器之間的連接通信的數據總線，其中所述計算機程序被所述處理器執行時，實現如本發明說明書提供的任一項基于人工智能的康復訓練輔助方法的步驟。

19、第四方面，本發明實施例還提供一種存儲介質，用于計算機可讀存儲，其特征在于，所述存儲介質存儲有一個或者多個程序，所述一個或者多個程序可被一個或者多個處理器執行，以實現如本發明說明書提供的任一項基于人工智能的康復訓練輔助方法的步驟。

20、本發明實施例提供一種基于人工智能的康復訓練輔助方法、系統和終端設備，該方法包括：獲取目標患者在手術前對應的術前身體數據，其中，術前身體數據包括健康數據、病史以及術前檢查結果；獲取目標患者在手術中對應的手術記錄數據，手術記錄數據為所述目標患者在調整身體情況至符合預設康復管理模式的入組條件且排除禁忌進行手術后得到的數據；獲取目標患者在手術后的定項康復數據；其中，定項康復數據包括運動情況、疼痛評分和功能恢復；根據術前身體數據、定項康復數據以及手術記錄數據進行分析，生成初始術后康復計劃；初始術后康復計劃用于指導目標患者進行初步康復訓練；獲取目標患者在根據初始術后康復計劃進行初步康復訓練過程中的動態康復監控數據；基于預設康復管理模式的術后管理方案，根據動態康復監控數據預測所述目標患者的康復進度，生成康復進度預測結果；根據康復進度預測結果調整初始術后康復計劃，得到目標術后康復計劃，目標術后康復計劃用于指導目標患者進行目標康復訓練，直至目標患者滿足預設康復管理模式的出院條件。該方法依托動態康復監控數據能夠自動而及時地預測目標患者的康復進度預測結果。通過精準的康復進度預測結果，醫護人員可以迅速對目標患者的術后康復計劃進行調整。這種靈活的管理方式使醫療團隊能夠高效地實施康復方案，從而優化患者的恢復過程，降低再住院的風險，并最終實現更理想的臨床效果。此外，該方法也解決在預設康復管理模式中醫護人員無法及時判斷和評估術后康復計劃是否真正符合患者的實際需求，這種滯后性可能導致康復策略無法做出及時的調整，從而影響患者的恢復效果的問題。

技術特征：

1.一種基于人工智能的康復訓練輔助方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述術前身體數據、所述定項康復數據以及所述手術記錄數據進行分析，生成初始術后康復計劃包括：

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于術前身體數據確定術前干預建議信息包括：

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述動態康復監控數據預測所述目標患者的康復進度，生成康復進度預測結果，包括：

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述對所述動態康復監控數據進行異常識別，獲得所述目標患者對應的異常行為，包括：

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標輪廓和所述運動動作確定所述目標患者對應的運行軌跡，包括：

7.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一身體數據與所述第二身體數據采集時的時刻相同，所述根據所述第一身體數據和所述第二身體數據確定所述初始術后康復計劃和所述目標患者對應的匹配度，包括：

8.一種基于人工智能的康復訓練輔助系統，其特征在于，包括：

9.一種終端設備，其特征在于，所述終端設備包括處理器、存儲器；

10.一種計算機存儲介質，用于計算機存儲，其特征在于，所述計算機存儲介質存儲有一個或者多個程序，所述一個或者多個程序可被一個或者多個處理器執行，以實現權利要求1至7中任一項所述的基于人工智能的康復訓練輔助方法的步驟。

技術總結
本發明實施例提供一種基于人工智能的康復訓練輔助方法、系統和終端設備，屬于人工智能技術領域。該方法包括：獲取目標患者在手術前對應的術前身體數據；獲取目標患者在手術中對應的手術記錄數據；獲取目標患者在手術后的定項康復數據；根據術前身體數據、定項康復數據以及手術記錄數據進行分析生成初始術后康復計劃；獲取目標患者在根據初始術后康復計劃進行初步康復訓練過程中的動態康復監控數據；基于預設康復管理模式的術后管理方案，根據動態康復監控數據預測目標患者的康復進度生成康復進度預測結果；根據康復進度預測結果調整初始術后康復計劃得到目標術后康復計劃，直至目標患者滿足預設康復管理模式的出院條件。

技術研發人員：周博達,張萍,王斌,薛亞軍,陳旭東,江瑞,樊洪軒,劉阿滿,陳笑
受保護的技術使用者：北京清華長庚醫院
技術研發日：
技術公布日：2025/4/24