基于实时医学数据流分析的重症及手术监测预警方法和系统

摘要

本发明公开了一种基于实时医学数据流分析的重症及手术监测预警方法和系统。本发明方法的具体步骤如下：（1）采用基于斜率变化的压缩算法对输入的多个医学数据流进行时间序列压缩；（2）对压缩后的多个医学数据流，用中心分裂式聚类算法进行聚类，发掘周期模式；（3）从发掘的周期模式中分析不同数据点之间的时间间隔的变化波动，获得周期模式的变化幅度，实现对观测病人的病情变化的监控及预警。本发明采用的系统包括时间序列压缩模块、时间序列聚类模块和周期异常模式发掘模块。本发明方法和系统用于分析医学数据流时，具有实时性、高准确性和稳定性，能有效监控及预警观测病人的病情变化。