CN117789954A - 一种康复护理器材数据管理方法及平台 - Google Patents
一种康复护理器材数据管理方法及平台 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及康复护理器材数据管理技术领域，尤其涉及一种康复护理器材数据管理方法及平台。该方法包括以下步骤：从不同的数据源中采集康复护理器材数据，并对康复护理器材数据进行器材状态更新，得到器材状态更新数据；根据器材状态更新数据对康复护理器材数据进行使用频次特征提取以及负荷状态特征提取，得到使用频次特征数据以及负荷状态特征数据；根据康复护理器材数据对使用频次特征数据以及负荷状态特征数据进行器材缺口计算，得到康复护理器材缺口数据；根据康复护理器材缺口数据对康复护理器材数据进行器材调用计划生成，得到康复护理器材调用计划数据。本发明优化器材配置和使用、及时发现器材缺口，并制定有效的器材调用计划。
Description
技术领域
本发明涉及康复护理器材数据管理技术领域，尤其涉及一种康复护理器材数据管理方法及平台。
背景技术
康复护理器材数据管理方法是指对康复护理器材（例如助行器、矫形器等）相关数据进行有效收集、存储、处理和分析的方法，旨在提高康复护理的效率和质量，以更好地满足患者的康复需求。常规的方法往往只是简单地对康复护理器材数据进行数据的采集以及存储，将其进行可视化，对于数据的分析和利用程度较低，无法充分挖掘数据的潜在价值，从而造成康复护理器材潜在的浪费以及利用不足。
发明内容
本发明为解决上述技术问题，提出了一种康复护理器材数据管理方法及平台，以解决至少一个上述技术问题。
本申请提供了一种康复护理器材数据管理方法，包括以下步骤：
步骤S1：从不同的数据源中采集康复护理器材数据，并对康复护理器材数据进行器材状态更新，得到器材状态更新数据；
步骤S2：根据器材状态更新数据对康复护理器材数据进行使用频次特征提取以及负荷状态特征提取，得到使用频次特征数据以及负荷状态特征数据；
步骤S3：根据康复护理器材数据对使用频次特征数据以及负荷状态特征数据进行器材缺口计算，得到康复护理器材缺口数据；
步骤S4：根据康复护理器材缺口数据对康复护理器材数据进行器材调用计划生成，得到康复护理器材调用计划数据，以进行康复护理器材调用作业。
本发明中实时采集并更新康复护理器材的状态信息，包括使用频次和负荷状态等，及时了解器材的使用情况，及时发现潜在的问题和异常情况。基于使用频次和负荷状态特征数据，可以更准确地评估康复护理器材的需求量和使用情况，优化器材的配置，合理分配资源，提高康复使用器材的使用效率。通过步骤S3，可以根据实际使用情况计算康复护理器材的缺口数据，包括器材需求量与实际供应之间的差距，及时发现和解决康复护理器材的短缺问题，确保康复治疗的顺利进行。基于康复护理器材缺口数据，可以制定有效的器材调用计划（步骤S4），包括补充短缺的器材和调整器材的使用计划。
优选地，步骤S1具体为：
步骤S11：从不同的数据源中采集康复护理器材数据；
步骤S12：对康复护理器材数据进行器材可用性提取、维护需求提取以及使用情况提取，得到器材可用性数据、维护需求数据以及使用情况数据；
步骤S13：根据器材可用性数据、维护需求数据以及使用情况数据进行器材状态更新，得到器材状态更新数据。
本发明中步骤S11通过从不同的数据源中采集康复护理器材数据，确保了数据的全面性和多样性，使得后续的分析更加准确和全面。步骤S12对康复护理器材数据进行了多方面的提取，包括器材可用性、维护需求和使用情况等关键信息，使得后续的数据处理更加精准和有针对性。步骤S13根据器材可用性数据、维护需求数据以及使用情况数据进行器材状态更新，确保了器材状态的及时更新和反映，为后续的分析和决策提供了准确的数据基础。通过及时更新器材状态，可以更好地了解康复护理器材的使用情况和维护需求，从而更加有效地规划资源和调配器材，提高资源利用效率。及时更新器材状态并提取维护需求数据有助于及时发现和处理器材的故障和损耗情况，减少因器材问题而导致的康复治疗中断或延误。
优选地，步骤S12中使用情况提取的步骤包括以下步骤：
根据康复护理器材数据中的器材类型数据对康复护理器材数据进行数据排序并分组处理，得到康复护理器材分组数据；
对康复护理器材分组数据进行使用情况计算，得到使用情况数据，其中使用情况数据包括使用次数数据、使用时长数据以及使用频率数据。
本发明中通过根据康复护理器材数据中的器材类型进行数据排序和分组处理，可以针对不同类型的器材进行个性化的数据处理，更加精准地了解每种类型器材的使用情况。通过对康复护理器材分组数据进行使用情况计算，得到使用次数、使用时长和使用频率等数据，可以准确评估康复护理器材的使用情况，包括使用频率、持续时间等方面的信息。了解康复护理器材的使用情况后，可以更好地进行资源配置和管理，确保常用器材的充足供应，提高康复治疗的效率和质量。通过监测康复护理器材的使用情况，可以及时发现使用量较大或使用频率较高的器材，从而优先保养和维护这些器材，确保其正常运行，提高康复服务的质量和稳定性。根据使用情况数据，可以制定针对性的器材使用策略，包括调整器材使用时间、加强常用器材的维护等措施，以最大程度地发挥器材的效用和价值。
优选地，步骤S2具体为：
步骤S21：根据康复护理器材数据以及器材状态更新数据生成器材使用时间窗口数据；
步骤S22：根据器材使用时间窗口数据对康复护理器材数据进行使用频次特征提取，得到使用频次特征数据；
步骤S23：根据器材状态更新数据对康复护理器材数据进行负荷状态特征提取，得到负荷状态特征数据。
本发明中步骤S21根据康复护理器材数据和器材状态更新数据生成器材使用时间窗口数据，将康复护理器材的使用情况划分为不同的时间段，使得分析更具针对性和精确性。通过步骤S22根据器材使用时间窗口数据提取使用频次特征，可以了解康复护理器材在不同时间段内的使用频率，更好地评估器材的利用率和需求量。步骤S23根据器材状态更新数据对康复护理器材数据进行负荷状态特征提取，有助于评估康复护理器材的负荷状态，包括器材的工作负荷、维护需求等信息，为后续的资源调配和维护提供准确的数据支持。通过提取使用频次特征和负荷状态特征，可以更准确地评估康复护理器材的使用情况和工作状态，能够为更精准的资源管理决策提供支持，包括器材的调配、维护和更新等方面。通过及时了解康复护理器材的使用频次和负荷状态，合理安排器材的使用时间和维护计划，提高康复治疗器材的使用效率和质量。
优选地，其中器材使用时间窗口数据包括第一器材使用时间窗口数据以及第二器材使用时间窗口数据，步骤S21具体为：
根据康复护理器材数据中的器材种类数据进行时间窗口生成，得到初级时间窗口数据；
根据器材状态更新数据对初级时间窗口数据进行加权计算，得到第一器材使用时间窗口数据；
根据康复护理器材数据中的器材种类数据进行康复护理使用预估，得到康复阶段使用预估数据；
根据康复阶段使用预估数据进行事件触发窗口生成，得到第二器材使用时间窗口数据。
本发明中通过步骤S21，根据康复护理器材数据中的器材种类数据进行时间窗口生成，得到初级时间窗口数据，可以根据不同的器材种类定制化生成时间窗口数据，更好地适应不同类型器材的使用情况。步骤S21中的加权计算，根据器材状态更新数据对初级时间窗口数据进行加权计算，可以更准确地反映器材的实际使用情况，考虑到不同时间段内的使用频率和负荷状态，提高了时间窗口数据的准确性和可靠性。根据康复护理器材数据进行康复阶段使用预估，得到康复阶段使用预估数据，有助于根据康复治疗的阶段性需求，预测和规划器材的使用情况，降低康复治疗器材配置不当造成的浪费情况。步骤S21中的事件触发窗口生成，根据康复阶段使用预估数据，可以生成第二器材使用时间窗口数据，在特定事件或阶段触发器材的使用和准备，提高康复治疗器材使用的针对性和效率。通过定制化的时间窗口数据和康复阶段使用预估，可以更好地规划和优化康复护理器材的资源调配和使用规划，根据实际需求和治疗阶段合理安排器材的使用时间和维护计划，提高了资源利用效率。
优选地，步骤S22具体为：
根据器材使用时间窗口数据对康复护理器材数据进行使用频次特征提取，得到第一使用频次特征数据；
根据康复护理器材数据中的器材种类数据对第一使用频次特征数据进行平均计算，得到第二使用频次特征数据；
根据器材使用时间窗口数据对第二使用频次特征数据进行移动平均线处理，得到使用频次特征数据。
本发明中通过步骤S22，根据器材使用时间窗口数据对康复护理器材数据进行使用频次特征提取，得到第一使用频次特征数据，可以精准地了解每个器材在特定时间段内的使用频率，为后续的分析和决策提供准确的数据支持。步骤S22中，根据康复护理器材数据中的器材种类数据对第一使用频次特征数据进行平均计算，有助于考虑到不同器材种类之间的差异性，得到更加客观和综合的使用频次特征数据。步骤S22中，根据器材使用时间窗口数据对第二使用频次特征数据进行移动平均线处理，可以平滑使用频次特征数据，减少数据的波动性，更好地反映康复护理器材的使用趋势和变化规律。通过对使用频次特征数据进行平均计算和平滑处理，可以提高数据的稳定性和可靠性，降低因数据波动导致的误差和偏差，为后续的分析和决策提供更可靠的依据。通过精准提取和处理使用频次特征数据，可以更好地了解器材的实际使用情况和趋势，有助于优化资源配置和使用规划，合理安排器材的维护和更新，提高资源利用效率和康复治疗的效果。
优选地，步骤S23具体为：
步骤S231：对器材状态更新数据进行维护需求提取，得到维护需求数据，其中维护需求数据为需要维护数据或者无需维护数据中的一种；
步骤S232：确定维护需求数据为需要维护数据时，则根据康复护理器材数据中的器材类型数据对康复护理器材数据进行负荷状态特征提取，得到第一负荷状态特征数据；
步骤S233：确定维护需求数据为无需维护数据时，则对康复护理器材数据进行负荷状态特征提取，得到第二负荷状态特征数据；
其中步骤S232具体为：
确定康复护理器材数据中的器材类型数据为运动器材类型数据时，则对康复护理器材数据进行运动轨迹特征提取，得到器材运动特征数据；
确定康复护理器材数据中的器材类型数据为压力器材类型数据时，则对康复护理器材数据进行运动轨迹特征提取，得到器材压力特征数据；
确定康复护理器材数据中的器材类型数据为温度器材类型数据时，则对康复护理器材数据进行运动轨迹特征提取，得到器材温度特征数据。
本发明中通过步骤S23，根据维护需求数据的不同情况，选择相应的负荷状态特征提取方法，有助于精准地了解康复护理器材的负荷状态，包括器材的工作特征和使用情况。步骤S232中，根据康复护理器材数据中的器材类型数据进行相应的负荷状态特征提取，包括运动特征、压力特征和温度特征等，有针对性地处理不同类型的康复护理器材，提高了数据处理的个性化和准确性。通过将维护需求数据与负荷状态特征提取相结合，可以更好地评估器材的维护需求与负荷状态之间的关联性，及时发现潜在的问题并采取相应的措施进行处理。根据不同的器材类型提取相应的负荷状态特征，可以更准确地评估器材的工作状态和使用情况，有助于优化器材的维护计划和资源调配，提高器材维护的效率和质量。通过精准提取负荷状态特征并关联维护需求数据，可以更好地了解康复护理器材的运行情况，有助于优化康复护理服务的规划和执行，提高康复治疗的效果和质量。
优选地，步骤S3具体为：
步骤S31：获取康复护理器材需求数据；
步骤S32：对使用频次特征数据以及负荷状态特征数据进行器材寿命预估，得到器材寿命预估数据；
步骤S33：根据器材寿命预估数据对康复护理器材数据进行动态标注，得到康复护理器材标注数据；
步骤S34：根据康复护理器材需求数据以及康复护理器材标注数据进行缺口计算，得到康复护理器材缺口数据，其中包括康复护理器材无缺口数据、康复护理器材正缺口数据以及康复护理器材负缺口数据，康复护理器材正缺口数据为康复护理器材标注数据小于康复护理器材需求数据，康复护理器材负缺口数据为康复护理器材标注数据大于康复护理器材需求数据。
本发明中通过步骤S3中的康复护理器材需求数据获取和标注，结合器材寿命预估数据，可以全面评估康复护理器材的需求与供给关系，有助于了解器材的实际需求情况，并做出相应的调整和规划，确保康复护理服务的顺畅进行。通过步骤S32对使用频次特征数据和负荷状态特征数据进行器材寿命预估，可以评估康复护理器材的寿命和使用状况，及时调整维护计划和更新策略，延长器材的使用寿命，降低维护成本，提高资源利用效率。步骤S33中的动态标注，根据器材寿命预估数据对康复护理器材进行标注，有助于动态监测和管理器材的使用状况。步骤S34中的缺口计算，根据康复护理器材需求数据和标注数据，可以计算出器材的缺口情况，包括正缺口和负缺口，及时调整器材的采购和调配计划，确保康复护理器材的充足供给，满足康复治疗的需要。综合考虑器材需求、寿命预估和缺口情况，可以优化康复护理器材的资源配置和使用规划，确保器材的合理利用和维护，提高康复护理服务的效率和质量。
优选地，步骤S33具体为：
根据康复护理器材需求数据对康复护理器材数据进行器材使用负荷层次映射，得到器材使用负荷层次映射数据；
根据器材使用负荷层次映射数据对器材寿命预估数据进行加权计算，得到器材寿命预估加权数据；
根据器材寿命预估加权数据对康复护理器材数据进行标注，得到康复护理器材标注数据。
本发明中通过根据康复护理器材需求数据对器材使用负荷层次进行映射，可以更精准地评估每种器材的使用情况和负荷程度，使得对器材寿命的预估更加准确，避免了传统方法中对所有器材一视同仁的问题，从而导致较为粗略地器材使用引发的浪费问题。根据器材使用负荷层次映射数据对器材寿命预估数据进行加权计算，可以根据不同负荷层次的重要性和影响程度，对器材寿命预估进行个性化的调整，能够更好地反映器材在实际使用中的情况，提高了寿命预估的准确性和可靠性。通过根据器材寿命预估加权数据对康复护理器材数据进行标注，可以清晰地了解每种器材的寿命状态和预估情况，提供了更详尽的信息，有助于更好地制定器材调配计划和维护策略，从而提高康复护理器材的利用效率和服务质量。
优选地，本申请还提供了一种康复护理器材数据管理平台，用于执行如上所述的康复护理器材数据管理方法，该康复护理器材数据管理平台包括：
器材状态更新模块，用于从不同的数据源中采集康复护理器材数据，并对康复护理器材数据进行器材状态更新，得到器材状态更新数据；
康复护理器材特征提取模块，用于根据器材状态更新数据对康复护理器材数据进行使用频次特征提取以及负荷状态特征提取，得到使用频次特征数据以及负荷状态特征数据；
器材缺口计算模块，用于根据康复护理器材数据对使用频次特征数据以及负荷状态特征数据进行器材缺口计算，得到康复护理器材缺口数据；
器材调用计划生成模块，用于根据康复护理器材缺口数据对康复护理器材数据进行器材调用计划生成，得到康复护理器材调用计划数据，以进行康复护理器材调用作业。
本发明的有益效果在于：通过从不同数据源采集数据并对器材状态进行更新，能够实时监测康复护理器材的状态，使得用户能够更有效地利用现有器材资源，避免资源的浪费和闲置。通过使用频次特征和负荷状态特征提取，能够深入了解器材的实际使用频率和负荷状态，有助于准确评估器材的使用情况。应用器材缺口计算方法，能够及时发现康复护理器材的供需缺口，包括器材的正缺口和负缺口，有助于机构及时调整器材的采购计划和调配策略，保证康复护理器材使用的连续性和质量。根据康复护理器材缺口数据生成器材调用计划，能够更有效地规划器材的使用和调度，使得器材能够按需调用，避免因器材短缺或过剩而造成的康复治疗效果不佳或资源浪费。综合以上各项措施，能够优化康复护理器材的管理和调度，提高服务的效率和质量。通过及时维护、更新和合理调度器材资源。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1示出了一实施例的康复护理器材数据管理方法的步骤流程图；
图2示出了一实施例的器材状态更新数据生成方法的步骤流程图；
图3示出了一实施例的康复护理器材数据特征提取方法的步骤流程图；
图4示出了一实施例的器材使用时间窗口数据生成方法的步骤流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明专利的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域所属的技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。
应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。
请参阅图1至图4，本申请提供了一种康复护理器材数据管理方法，包括以下步骤：
步骤S1：从不同的数据源中采集康复护理器材数据，并对康复护理器材数据进行器材状态更新，得到器材状态更新数据；
具体地，使用传感器设备和数据采集***，将康复护理器材的使用情况、工作状态等数据实时采集到***中。通过设定的规则和算法，对采集到的数据进行分析和处理，更新器材的状态信息，如工作状态、可用性等，并存储为器材状态更新数据。
具体地，设定一系列规则来定义器材的工作状态和可用性。例如：如果设备的运行时间超过了一定阈值，则将其标记为“工作中”状态。如果设备连续多天未被使用，则将其标记为“待机”状态。如果设备发生故障，超过了维修时间，则将其标记为“故障”状态。设计算法来根据规则对采集到的数据进行分析和处理。例如：使用时间序列分析来检测设备的使用模式和趋势，以确定工作状态和可用性。使用机器学习算法（如神经网络算法以及生成决策树算法）来识别设备的异常行为或故障模式，以及预测设备的未来状态。根据规则和算法分析的结果，更新每个康复护理器材的状态信息，包括工作状态、可用性等。
具体地，一个医疗机构拥有多台康复护理器材，包括跑步机、健身车和拉力器等。通过安装传感器和数据采集***，每台设备的运行时间、使用频率和故障信息都可以实时收集。基于这些数据，制定以下规则和算法来更新器材的状态信息：规则1：如果设备的运行时间超过了每天8小时，则将其标记为“工作中”状态。规则2：如果设备连续3天未被使用，则将其标记为“待机”状态。规则3：如果设备发生故障，并且维修时间超过了48小时，则将其标记为“故障”状态。针对这些规则，设计以下算法来更新状态信息：使用时间序列分析来监测设备的运行时间，超过8小时的部分被标记为“工作中”状态。分析设备的使用频率，连续3天未被使用的设备被标记为“待机”状态。使用机器学习算法来识别设备的故障模式，预测维修时间是否超过48小时。最终，根据这些规则和算法，对康复护理器材的状态信息进行更新，并存储为器材状态更新数据，以便后续的管理和维护工作。
步骤S2：根据器材状态更新数据对康复护理器材数据进行使用频次特征提取以及负荷状态特征提取，得到使用频次特征数据以及负荷状态特征数据；
具体地，利用机器学习或统计分析方法，基于器材状态更新数据提取使用频次特征和负荷状态特征。使用频次特征可包括每日使用次数、使用时长等指标；负荷状态特征可包括器材的负荷大小、负荷稳定性等指标。
具体地，使用机器学习或统计分析方法从器材状态更新数据中提取使用频次特征，特征包括：每日使用次数：统计每台设备每天的使用次数。使用时长：计算每台设备每天的使用时长。使用频率：计算每台设备每天的使用频率，即使用次数除以使用时长。
使用机器学习或统计分析方法从器材状态更新数据中提取负荷状态特征，特征包括：器材的负荷大小：根据设备的工作状态和使用时间来估计负荷大小。例如，工作时间较长的设备承受更大的负荷。负荷稳定性：根据设备工作状态的变化情况来评估负荷的稳定性。例如，连续工作时间较长且状态稳定的设备具有较高的负荷稳定性。
具体地，有多台跑步机，并收集了每台跑步机每天的工作状态和使用时间数据。
使用机器学习模型或统计分析方法，对这些数据进行分析，提取出每台跑步机的每日使用次数、使用时长以及使用频率等特征。同时，根据每台跑步机的工作状态和使用时间数据，估计出每台跑步机的负荷大小和负荷稳定性等特征。最终得到的特征数据可以用于进一步的分析和建模，例如预测设备的故障风险、优化设备的使用安排等。
步骤S3：根据康复护理器材数据对使用频次特征数据以及负荷状态特征数据进行器材缺口计算，得到康复护理器材缺口数据；
具体地，根据使用频次特征数据和负荷状态特征数据，结合机构的康复护理器材需求情况，计算器材的供需缺口。例如，通过对比实际使用情况和预期需求量，确定器材的缺口情况，包括正缺口和负缺口。
具体地，使用频次特征数据包括每日使用次数、使用时长等指标。负荷状态特征数据包括器材的负荷大小、负荷稳定性等指标。根据机构的康复护理需求情况，确定每种类型器材的预期需求量，例如，每天需要多少台跑步机、动感单车等。根据使用频次特征数据和负荷状态特征数据，计算实际使用量，即每种类型器材每天的实际使用次数、使用时长等。将实际使用量与预期需求量进行对比，计算出每种类型器材的供需缺口。正缺口表示实际使用量低于预期需求量，即需增加器材数量以满足需求；负缺口表示实际使用量高于预期需求量，即需减少器材数量以避免浪费。
具体地，一家康复护理中心拥有10台跑步机和5台动感单车，根据使用频次特征数据和负荷状态特征数据分析得出，实际使用量为每天平均使用8台跑步机和3台动感单车。该中心的康复护理需求情况显示，每天需要至少使用10台跑步机和5台动感单车。根据对比实际使用情况和预期需求量，计算出跑步机的正缺口为2台，动感单车的正缺口为2台，说明中心需要再增加2台跑步机和2台动感单车以满足需求。
步骤S4：根据康复护理器材缺口数据对康复护理器材数据进行器材调用计划生成，得到康复护理器材调用计划数据，以进行康复护理器材调用作业。
具体地，基于康复护理器材缺口数据，设计合理的调用计划，确保康复护理器材的及时调配和使用。例如，根据缺口情况和优先级，制定器材的采购、维护、更新等计划，以满足康复治疗器材的需要。同时，考虑到资源利用效率和成本控制，优化调用计划，确保康复护理器材的合理使用和管理。
具体地，将康复护理器材的缺口按照紧急程度和重要性进行排序，以确定优先调配的器材类型。对于正缺口的器材，制定采购计划，包括确定采购数量、采购时间和供应商等。根据预算和供应商的实际情况，制定合理的采购计划，确保及时补充缺口。针对老化或损坏严重的器材，制定更新计划，包括确定更新时间、更新数量和更新方式等。结合康复护理器材的缺口情况和资源利用效率，对调用计划进行优化。通过合理安排采购、维护和更新计划，尽可能减少成本，提高资源利用效率。
一家康复中心发现有10台跑步机的使用频次较高，但只有8台能够满足需求，因此制定了采购计划，计划在一个月内采购2台新的跑步机。同时，发现有5台动感单车需要进行维护，制定了维护计划，安排在下个月初进行维护，并确保维护完成后及时投入使用。对于一些老化严重的器材，如3台老化严重的跑步机，决定在下个季度进行更新，以确保器材的性能和安全性。通过对调用计划的优化，确保了康复护理器材的合理调配和管理。
本发明中实时采集并更新康复护理器材的状态信息，包括使用频次和负荷状态等，及时了解器材的使用情况，及时发现潜在的问题和异常情况。基于使用频次和负荷状态特征数据，可以更准确地评估康复护理器材的需求量和使用情况，优化器材的配置，合理分配资源，提高康复使用器材的使用效率。通过步骤S3，可以根据实际使用情况计算康复护理器材的缺口数据，包括器材需求量与实际供应之间的差距，及时发现和解决康复护理器材的短缺问题，确保康复治疗的顺利进行。基于康复护理器材缺口数据，可以制定有效的器材调用计划（步骤S4），包括补充短缺的器材和调整器材的使用计划。
优选地，步骤S1具体为：
步骤S11：从不同的数据源中采集康复护理器材数据；
具体地，使用传感器设备和数据采集***，从不同的数据源中采集康复护理器材的各项数据，包括但不限于器材的工作状态、使用频率、使用时长等信息。数据源包括传感器、设备记录、医疗设施的管理***等。
步骤S12：对康复护理器材数据进行器材可用性提取、维护需求提取以及使用情况提取，得到器材可用性数据、维护需求数据以及使用情况数据；
具体地，针对采集到的康复护理器材数据，进行数据处理和特征提取。比如，对器材的可用性进行提取，根据器材的运行状态、维修情况等信息来判断器材是否可用；对维护需求进行提取，根据器材的工作时间、运行情况等信息来判断是否需要维护；对使用情况进行提取，根据器材的使用频率、使用时长等信息来评估器材的实际使用情况。
步骤S13：根据器材可用性数据、维护需求数据以及使用情况数据进行器材状态更新，得到器材状态更新数据。
具体地，根据步骤S12中提取的器材可用性数据、维护需求数据以及使用情况数据，进行器材状态的更新。例如，如果某个康复护理器材的维护需求数据显示需要维护，那么就更新该器材的状态为“需维护”；如果器材的使用情况数据显示使用频率很低，那么就更新该器材的状态为“低使用频率”。更新后的器材状态数据可以用于后续的数据分析和决策制定。
具体地，其中一台跑步机的使用频率较低，但传感器数据显示其运行时间很长，出现了故障或需要维护。根据这些信息，***将其状态更新为“需维护”。同时，另一台动感单车的使用频率很高，状态为“正常”。这样，用户可以根据器材的实际情况及时调配资源。
本发明中步骤S11通过从不同的数据源中采集康复护理器材数据，确保了数据的全面性和多样性，使得后续的分析更加准确和全面。步骤S12对康复护理器材数据进行了多方面的提取，包括器材可用性、维护需求和使用情况等关键信息，使得后续的数据处理更加精准和有针对性。步骤S13根据器材可用性数据、维护需求数据以及使用情况数据进行器材状态更新，确保了器材状态的及时更新和反映，为后续的分析和决策提供了准确的数据基础。通过及时更新器材状态，可以更好地了解康复护理器材的使用情况和维护需求，从而更加有效地规划资源和调配器材，提高资源利用效率。及时更新器材状态并提取维护需求数据有助于及时发现和处理器材的故障和损耗情况，减少因器材问题而导致的康复治疗中断或延误。
优选地，步骤S12中使用情况提取的步骤包括以下步骤：
根据康复护理器材数据中的器材类型数据对康复护理器材数据进行数据排序并分组处理，得到康复护理器材分组数据；
具体地，首先，根据康复护理器材数据中的器材类型数据，对康复护理器材数据进行排序和分组处理。例如，将同类型的康复护理器材数据进行归类，将同一种类型的器材数据放在一起，方便后续的使用情况计算。
对康复护理器材分组数据进行使用情况计算，得到使用情况数据，其中使用情况数据包括使用次数数据、使用时长数据以及使用频率数据。
具体地，对康复护理器材分组数据进行使用情况计算。根据需求，计算出不同器材的使用次数、使用时长和使用频率等指标。例如，对于使用次数，统计每种类型器材在一段时间内被使用的次数；对于使用时长，计算每种类型器材的累计使用时长；对于使用频率，将使用次数与使用时长进行比较，得出每种类型器材的平均使用频率。
本发明中通过根据康复护理器材数据中的器材类型进行数据排序和分组处理，可以针对不同类型的器材进行个性化的数据处理，更加精准地了解每种类型器材的使用情况。通过对康复护理器材分组数据进行使用情况计算，得到使用次数、使用时长和使用频率等数据，可以准确评估康复护理器材的使用情况，包括使用频率、持续时间等方面的信息。了解康复护理器材的使用情况后，可以更好地进行资源配置和管理，确保常用器材的充足供应，提高康复治疗的效率和质量。通过监测康复护理器材的使用情况，可以及时发现使用量较大或使用频率较高的器材，从而优先保养和维护这些器材，确保其正常运行，提高康复服务的质量和稳定性。根据使用情况数据，可以制定针对性的器材使用策略，包括调整器材使用时间、加强常用器材的维护等措施，以最大程度地发挥器材的效用和价值。
优选地，步骤S2具体为：
步骤S21：根据康复护理器材数据以及器材状态更新数据生成器材使用时间窗口数据；
具体地，根据康复护理器材数据以及器材状态更新数据，生成器材的使用时间窗口数据，通过设定时间段或根据具体的需求来确定时间窗口的大小，然后根据器材的使用情况和状态更新数据来确定每个时间窗口内的器材使用情况。例如，将一天分成多个时间段，统计每个时间段内器材的使用情况，得到每个时间窗口的使用情况数据。
步骤S22：根据器材使用时间窗口数据对康复护理器材数据进行使用频次特征提取，得到使用频次特征数据；
具体地，根据生成的器材使用时间窗口数据，对康复护理器材数据进行使用频次特征提取。统计每个器材在不同时间窗口内的使用次数，并计算出平均使用次数、最大使用次数等特征。这些特征可以反映出器材的使用频率和活跃程度，有助于理解器材的实际使用情况。
步骤S23：根据器材状态更新数据对康复护理器材数据进行负荷状态特征提取，得到负荷状态特征数据。
具体地，根据器材状态更新数据，对康复护理器材数据进行负荷状态特征提取。根据器材的工作状态、负载大小等信息，提取出负荷状态特征。例如，对于运动康复器材，根据器材的运动速度、负载大小等指标提取负荷状态特征；对于压力康复器材，根据器材的压力大小、使用压力区间等指标提取负荷状态特征。
具体地，根据器材状态更新数据，提取跑步机的负荷状态特征，根据器材的运行速度、倾斜角度以及用户体重等信息来计算负载大小。例如，如果跑步机的运行速度较快且倾斜度较大，同时用户体重也较高，那么负载大小较大；而如果跑步机的运行速度较慢且倾斜度较小，用户体重较轻，那么负载大小较小。
根据器材状态更新数据提取划船机的负荷状态特征。根据划船机的划动速度、阻力大小以及用户体重等信息来计算负载大小。例如，如果划船机的划动速度较快且阻力较大，同时用户体重较大，那么负载大小较大；而如果划船机的划动速度较慢且阻力较小，用户体重较轻，那么负载大小较小。
对于压力床，根据器材状态更新数据中记录的压力大小和使用压力区间来提取负荷状态特征。例如，如果压力床的使用压力较高且持续时间较长，那么负载状态较大；而如果压力床的使用压力较低，持续时间较短，那么负载状态较小。
对一台跑步机进行负荷状态特征提取，根据器材状态更新数据分析发现，该跑步机在过去一周内的运行速度较快，倾斜度较大，且用户体重较大。基于这些信息，***提取出该跑步机的负荷状态特征为“高负载”。
本发明中步骤S21根据康复护理器材数据和器材状态更新数据生成器材使用时间窗口数据，将康复护理器材的使用情况划分为不同的时间段，使得分析更具针对性和精确性。通过步骤S22根据器材使用时间窗口数据提取使用频次特征，可以了解康复护理器材在不同时间段内的使用频率，更好地评估器材的利用率和需求量。步骤S23根据器材状态更新数据对康复护理器材数据进行负荷状态特征提取，有助于评估康复护理器材的负荷状态，包括器材的工作负荷、维护需求等信息，为后续的资源调配和维护提供准确的数据支持。通过提取使用频次特征和负荷状态特征，可以更准确地评估康复护理器材的使用情况和工作状态，能够为更精准的资源管理决策提供支持，包括器材的调配、维护和更新等方面。通过及时了解康复护理器材的使用频次和负荷状态，合理安排器材的使用时间和维护计划，提高康复治疗器材的使用效率和质量。
优选地，其中器材使用时间窗口数据包括第一器材使用时间窗口数据以及第二器材使用时间窗口数据，步骤S21具体为：
步骤S211：根据康复护理器材数据中的器材种类数据进行时间窗口生成，得到初级时间窗口数据；
具体地，根据康复护理器材数据中的器材种类数据，生成初级时间窗口数据，通过设定固定的时间间隔来划分时间窗口，例如每天、每周或每月作为一个时间窗口，然后将康复护理器材数据按照时间窗口进行归类，得到每个时间窗口内各种器材的使用情况。
步骤S212：根据器材状态更新数据对初级时间窗口数据进行加权计算，得到第一器材使用时间窗口数据；
具体地，根据初级时间窗口数据以及器材状态更新数据，对初级时间窗口数据进行加权计算，得到第一器材使用时间窗口数据。例如，根据器材状态更新数据中的维护需求情况、使用频次等信息给不同时间窗口内的器材数据进行加权，以反映出不同时间窗口内的实际使用情况。
在某个时间窗口内，跑步机的维护需求情况较低，使用频次较高，那么给该时间窗口内的跑步机数据赋予较高的权重；而在同一时间窗口内，划船机的维护需求较高，使用频次较低，那么给该时间窗口内的划船机数据赋予较低的权重。
步骤S213：根据康复护理器材数据中的器材种类数据进行康复护理使用预估，得到康复阶段使用预估数据；
具体地，根据康复护理器材数据中的器材种类数据进行康复护理使用预估，通过分析历史数据、患者状况、医疗需求等信息来预测康复阶段的使用情况。例如，根据患者的康复计划和医疗方案，预估不同器材在不同康复阶段的使用频率和时长。
步骤S214：根据康复阶段使用预估数据进行事件触发窗口生成，得到第二器材使用时间窗口数据。
具体地，根据康复阶段使用预估数据，生成事件触发窗口，得到第二器材使用时间窗口数据，通过设定特定的事件或条件来触发时间窗口的生成，例如，根据患者的康复进展、医生的建议、治疗计划的变化等因素来确定事件触发窗口。每次触发窗口生成时，就会生成一个新的时间窗口，用于监测和评估器材在特定事件或条件下的使用情况。
每当触发条件满足时，就会生成一个新的事件触发窗口，用于监测和评估康复护理器材在特定事件或条件下的使用情况。例如，当患者从初级康复阶段进入中级康复阶段时，就会生成一个新的事件触发窗口，用于监测中级康复阶段下康复护理器材的使用情况。
本发明中通过步骤S21，根据康复护理器材数据中的器材种类数据进行时间窗口生成，得到初级时间窗口数据，可以根据不同的器材种类定制化生成时间窗口数据，更好地适应不同类型器材的使用情况。步骤S21中的加权计算，根据器材状态更新数据对初级时间窗口数据进行加权计算，可以更准确地反映器材的实际使用情况，考虑到不同时间段内的使用频率和负荷状态，提高了时间窗口数据的准确性和可靠性。根据康复护理器材数据进行康复阶段使用预估，得到康复阶段使用预估数据，有助于根据康复治疗的阶段性需求，预测和规划器材的使用情况，降低康复治疗器材配置不当造成的浪费情况。步骤S21中的事件触发窗口生成，根据康复阶段使用预估数据，可以生成第二器材使用时间窗口数据，在特定事件或阶段触发器材的使用和准备，提高康复治疗器材使用的针对性和效率。通过定制化的时间窗口数据和康复阶段使用预估，可以更好地规划和优化康复护理器材的资源调配和使用规划，根据实际需求和治疗阶段合理安排器材的使用时间和维护计划，提高了资源利用效率。
优选地，步骤S22具体为：
根据器材使用时间窗口数据对康复护理器材数据进行使用频次特征提取，得到第一使用频次特征数据；
具体地，根据器材使用时间窗口数据对康复护理器材数据进行使用频次特征提取，通过统计每个时间窗口内各种器材的使用次数来实现。例如，对于每个时间窗口，统计每种器材的使用次数，并将其作为特征数据，得到第一使用频次特征数据，反映了每个时间窗口内器材的使用频次情况。
根据康复护理器材数据中的器材种类数据对第一使用频次特征数据进行平均计算，得到第二使用频次特征数据；
具体地，根据康复护理器材数据中的器材种类数据对第一使用频次特征数据进行平均计算，通过计算所有时间窗口内同一种器材的使用频次的平均值来实现。例如，对于每种器材，将所有时间窗口内的使用频次数据进行平均，得到每种器材的平均使用频次，得到第二使用频次特征数据，反映了每种器材的平均使用频次情况。
根据器材使用时间窗口数据对第二使用频次特征数据进行移动平均线处理，得到使用频次特征数据。
具体地，根据器材使用时间窗口数据对第二使用频次特征数据进行移动平均线处理，通过计算每个时间窗口内使用频次数据的移动平均值来实现。例如，采用滑动窗口的方法，计算相邻若干个时间窗口内使用频次数据的平均值，然后将这些平均值作为新的特征数据，得到使用频次特征数据的移动平均线，用于平滑和趋势分析。
本发明中通过步骤S22，根据器材使用时间窗口数据对康复护理器材数据进行使用频次特征提取，得到第一使用频次特征数据，可以精准地了解每个器材在特定时间段内的使用频率，为后续的分析和决策提供准确的数据支持。步骤S22中，根据康复护理器材数据中的器材种类数据对第一使用频次特征数据进行平均计算，有助于考虑到不同器材种类之间的差异性，得到更加客观和综合的使用频次特征数据。步骤S22中，根据器材使用时间窗口数据对第二使用频次特征数据进行移动平均线处理，可以平滑使用频次特征数据，减少数据的波动性，更好地反映康复护理器材的使用趋势和变化规律。通过对使用频次特征数据进行平均计算和平滑处理，可以提高数据的稳定性和可靠性，降低因数据波动导致的误差和偏差，为后续的分析和决策提供更可靠的依据。通过精准提取和处理使用频次特征数据，可以更好地了解器材的实际使用情况和趋势，有助于优化资源配置和使用规划，合理安排器材的维护和更新，提高资源利用效率和康复治疗的效果。
优选地，步骤S23具体为：
步骤S231：对器材状态更新数据进行维护需求提取，得到维护需求数据，其中维护需求数据为需要维护数据或者无需维护数据中的一种；
具体地，对器材状态更新数据进行分析和处理，确定器材是否需要维护，通过监测器材的工作状态、故障记录、维修历史等信息来判断。如果***判定器材出现了故障、损坏（或者历史上出现类似的问题）或者超过了维护周期，则判定为需要维护的数据；如果器材运行正常且维护周期内，则判定为无需维护的数据。
步骤S232：确定维护需求数据为需要维护数据时，则根据康复护理器材数据中的器材类型数据对康复护理器材数据进行负荷状态特征提取，得到第一负荷状态特征数据；
具体地，根据康复护理器材数据中的器材类型数据，确定需要维护的器材类型。然后，针对这些器材，进行负荷状态特征提取。例如：对于运动器材类型数据（跑步机等运动设备）：提取运动轨迹、运动速度、运动频率等特征。对于压力器材类型数据（压力床等压力器材）：提取压力大小、压力变化速率等特征。对于温度器材类型数据（热敷或者冷敷装置）：提取温度变化、温度波动等特征。
步骤S233：确定维护需求数据为无需维护数据时，则对康复护理器材数据进行负荷状态特征提取，得到第二负荷状态特征数据；
具体地，康复护理器材无需维护，因此直接对康复护理器材数据进行负荷状态特征提取，如提取器材的运行状态、负载大小、负载稳定性等特征。
其中步骤S232具体为：
确定康复护理器材数据中的器材类型数据为运动器材类型数据时，则对康复护理器材数据进行运动轨迹特征提取，得到器材运动特征数据；
具体地，根据康复护理器材数据中的器材类型数据为运动器材类型数据，进行运动轨迹特征提取，分析器材的使用情况、运动轨迹、运动速度等信息来提取特征。例如，对于跑步机这类运动器材，提取用户的运动速度、步频、运动时长等特征。
确定康复护理器材数据中的器材类型数据为压力器材类型数据时，则对康复护理器材数据进行运动轨迹特征提取，得到器材压力特征数据；
具体地，根据康复护理器材数据中的器材类型数据为压力器材类型数据，进行压力特征提取，通过传感器监测器材的压力、负荷、承受能力等信息来提取特征。例如，对于压力板这类器材，提取用户的压力分布、承受力度等特征。
确定康复护理器材数据中的器材类型数据为温度器材类型数据时，则对康复护理器材数据进行运动轨迹特征提取，得到器材温度特征数据。
具体地，根据康复护理器材数据中的器材类型数据为温度器材类型数据，进行温度特征提取，通过温度传感器监测器材的温度变化、散热情况等信息来提取特征。例如，对于热敷器这类器材，提取器材表面的温度变化、热量分布等特征。
本发明中通过步骤S23，根据维护需求数据的不同情况，选择相应的负荷状态特征提取方法，有助于精准地了解康复护理器材的负荷状态，包括器材的工作特征和使用情况。步骤S232中，根据康复护理器材数据中的器材类型数据进行相应的负荷状态特征提取，包括运动特征、压力特征和温度特征等，有针对性地处理不同类型的康复护理器材，提高了数据处理的个性化和准确性。通过将维护需求数据与负荷状态特征提取相结合，可以更好地评估器材的维护需求与负荷状态之间的关联性，及时发现潜在的问题并采取相应的措施进行处理。根据不同的器材类型提取相应的负荷状态特征，可以更准确地评估器材的工作状态和使用情况，有助于优化器材的维护计划和资源调配，提高器材维护的效率和质量。通过精准提取负荷状态特征并关联维护需求数据，可以更好地了解康复护理器材的运行情况，有助于优化康复护理服务的规划和执行，提高康复治疗的效果和质量。
优选地，步骤S3具体为：
步骤S31：获取康复护理器材需求数据；
具体地，通过软件输入界面或者控件获取康复护理器材的需求数据，包括康复机构、医院、医生的需求信息，以及康复患者的个人需求信息。需求数据涵盖康复护理器材的种类、数量、使用频率等方面的信息。
步骤S32：对使用频次特征数据以及负荷状态特征数据进行器材寿命预估，得到器材寿命预估数据；
具体地，根据使用频次特征数据和负荷状态特征数据对康复护理器材的寿命进行预估，通过机器学习模型、统计分析等方法进行。例如，利用历史数据和监测数据，建立预测模型，预估器材的寿命。基于器材的使用频次、负荷状态等特征，结合领域专家的经验知识设计的评估模型进行寿命预估。
收集康复护理器材的历史数据，包括使用频次、负荷状态、维护记录等。从康复机构的数据***中获取康复护理器材的监测数据，包括使用频次、负荷状态等实时数据。将历史数据和监测数据进行整合，提取使用频次特征和负荷状态特征作为模型的输入特征。选择机器学习算法，如回归模型、决策树、随机森林等，建立康复护理器材寿命的预测模型。利用历史数据训练模型，使其能够根据使用频次特征和负荷状态特征来预测康复护理器材的寿命。利用建立好的预测模型，输入康复护理器材的实时使用频次和负荷状态数据，即可预估器材的寿命。
步骤S33：根据器材寿命预估数据对康复护理器材数据进行动态标注，得到康复护理器材标注数据；
具体地，根据器材寿命预估数据，对康复护理器材数据进行动态标注，根据器材的寿命状态进行标注，例如将器材分为新器材、正常使用器材、老化器材等不同状态。
具体地，根据器材的寿命预估值进行标注，例如将器材分为寿命预估正常、寿命预估不足等不同类别。
步骤S34：根据康复护理器材需求数据以及康复护理器材标注数据进行缺口计算，得到康复护理器材缺口数据，其中包括康复护理器材无缺口数据、康复护理器材正缺口数据以及康复护理器材负缺口数据，康复护理器材正缺口数据为康复护理器材标注数据小于康复护理器材需求数据，康复护理器材负缺口数据为康复护理器材标注数据大于康复护理器材需求数据。
具体地，根据康复护理器材需求数据和标注数据进行缺口计算，通过比较需求数据和标注数据，计算出康复护理器材的缺口情况。例如，将需求数据与标注数据进行对比，确定哪些器材需求未得到满足，哪些器材已经过剩，从而计算出缺口数据，包括正缺口和负缺口的数量和类型。
将康复护理器材的需求数据与实际标注数据进行比较，以确定缺口情况。对于每种类型的康复护理器材，计算实际标注数据与需求数据之间的差值，以确定正缺口和负缺口的数量。如果实际标注数据小于需求数据，则表示存在正缺口，需要进一步采购或调配器材来满足需求；如果实际标注数据大于需求数据，则表示存在负缺口，需要重新分配或减少康复护理器材以提高资源利用效率。汇总每种类型康复护理器材的缺口情况，得到康复护理器材的缺口数据，包括正缺口和负缺口的数量和类型。根据缺口数据，制定相应的调配计划和采购计划，以确保康复护理器材的及时供给和合理使用。
本发明中通过步骤S3中的康复护理器材需求数据获取和标注，结合器材寿命预估数据，可以全面评估康复护理器材的需求与供给关系，有助于了解器材的实际需求情况，并做出相应的调整和规划，确保康复护理服务的顺畅进行。通过步骤S32对使用频次特征数据和负荷状态特征数据进行器材寿命预估，可以评估康复护理器材的寿命和使用状况，及时调整维护计划和更新策略，延长器材的使用寿命，降低维护成本，提高资源利用效率。步骤S33中的动态标注，根据器材寿命预估数据对康复护理器材进行标注，有助于动态监测和管理器材的使用状况。步骤S34中的缺口计算，根据康复护理器材需求数据和标注数据，可以计算出器材的缺口情况，包括正缺口和负缺口，及时调整器材的采购和调配计划，确保康复护理器材的充足供给，满足康复治疗的需要。综合考虑器材需求、寿命预估和缺口情况，可以优化康复护理器材的资源配置和使用规划，确保器材的合理利用和维护，提高康复护理服务的效率和质量。
优选地，步骤S33具体为：
根据康复护理器材需求数据对康复护理器材数据进行器材使用负荷层次映射，得到器材使用负荷层次映射数据；
具体地，根据康复护理器材需求数据，对康复护理器材的使用负荷层次进行映射，通过将康复护理器材按照使用负荷的不同层次进行分类，例如分为高负荷、中负荷和低负荷等级别。根据不同的负荷层次，为每种器材分配相应的负荷等级。
根据康复护理器材的负荷参数和需求数据，制定负荷层次划分方案。根据负荷大小、使用频率、稳定性等指标来划分负荷层次，例如分为高负荷、中负荷和低负荷三个等级。对每个负荷等级进行具体定义，例如：高负荷：使用频率高、负荷大、稳定性要求高的器材；中负荷：使用频率适中、负荷一般、稳定性要求一般的器材；低负荷：使用频率低、负荷小、稳定性要求较低的器材。
根据器材使用负荷层次映射数据对器材寿命预估数据进行加权计算，得到器材寿命预估加权数据；
具体地，根据器材使用负荷层次映射数据，对器材寿命预估数据进行加权计算，根据不同负荷层次的重要性和影响程度，对器材寿命预估数据进行加权。例如，对于高负荷器材，其寿命预估会受到更高的权重，而对于低负荷器材，其权重较低。
三种负荷层次：高负荷、中负荷和低负荷，对应的权重分别为0.4、0.3和0.2。针对每种器材的寿命预估数据，根据其所属的负荷层次，分别进行加权计算。假设有一种器材的寿命预估数据如下：高负荷情况下的寿命预估：1000小时，中负荷情况下的寿命预估：1500小时，低负荷情况下的寿命预估：2000小时。按照上述权重，对寿命预估数据进行加权计算：高负荷情况下的加权寿命预估：1000×0.4=400小时，中负荷情况下的加权寿命预估：1500×0.3=450小时，低负荷情况下的加权寿命预估：2000×0.2=400小时，因此，该器材的整体加权寿命预估为400小时+450小时+400小时=1250小时。
根据器材寿命预估加权数据对康复护理器材数据进行标注，得到康复护理器材标注数据。
具体地，根据器材寿命预估加权数据，对康复护理器材数据进行标注，根据加权数据的不同阈值，将器材分为不同的标注类别，例如正常、寿命预估不足、寿命预估过剩等。
有一批康复护理器材，根据之前的步骤，***已经对它们进行了寿命预估加权计算，得到了加权数据。现在***将根据这些加权数据对康复护理器材进行标注，将它们分为不同的标注类别，例如正常、寿命预估不足和寿命预估过剩。假设加权数据如下：器材A的加权数据为1100小时，器材B的加权数据为900小时，器材C的加权数据为1300小时，然后，根据预先设定的阈值来对这些加权数据进行分类标注。例如，设定以下阈值：如果加权数据大于1200小时，则将器材标注为寿命预估过剩。如果加权数据小于1000小时，则将器材标注为寿命预估不足。如果加权数据在1000小时到1200小时之间，则将器材标注为正常。根据以上设定的阈值和加权数据，进行如下的标注：器材A的加权数据为1100小时，介于1000小时到1200小时之间，因此被标注为正常。器材B的加权数据为900小时，小于1000小时，因此被标注为寿命预估不足。器材C的加权数据为1300小时，大于1200小时，因此被标注为寿命预估过剩。
本发明中通过根据康复护理器材需求数据对器材使用负荷层次进行映射，可以更精准地评估每种器材的使用情况和负荷程度，使得对器材寿命的预估更加准确，避免了传统方法中对所有器材一视同仁的问题，从而导致较为粗略地器材使用引发的浪费问题。根据器材使用负荷层次映射数据对器材寿命预估数据进行加权计算，可以根据不同负荷层次的重要性和影响程度，对器材寿命预估进行个性化的调整，能够更好地反映器材在实际使用中的情况，提高了寿命预估的准确性和可靠性。通过根据器材寿命预估加权数据对康复护理器材数据进行标注，可以清晰地了解每种器材的寿命状态和预估情况，提供了更详尽的信息，有助于更好地制定器材调配计划和维护策略，从而提高康复护理器材的利用效率和服务质量。
优选地，本申请还提供了一种康复护理器材数据管理平台，用于执行如上所述的康复护理器材数据管理方法，该康复护理器材数据管理平台包括：
器材状态更新模块，用于从不同的数据源中采集康复护理器材数据，并对康复护理器材数据进行器材状态更新，得到器材状态更新数据；
康复护理器材特征提取模块，用于根据器材状态更新数据对康复护理器材数据进行使用频次特征提取以及负荷状态特征提取，得到使用频次特征数据以及负荷状态特征数据；
器材缺口计算模块，用于根据康复护理器材数据对使用频次特征数据以及负荷状态特征数据进行器材缺口计算，得到康复护理器材缺口数据；
器材调用计划生成模块，用于根据康复护理器材缺口数据对康复护理器材数据进行器材调用计划生成，得到康复护理器材调用计划数据，以进行康复护理器材调用作业。
本发明的有益效果在于：通过从不同数据源采集数据并对器材状态进行更新，能够实时监测康复护理器材的状态，使得用户能够更有效地利用现有器材资源，避免资源的浪费和闲置。通过使用频次特征和负荷状态特征提取，能够深入了解器材的实际使用频率和负荷状态，有助于准确评估器材的使用情况。应用器材缺口计算方法，能够及时发现康复护理器材的供需缺口，包括器材的正缺口和负缺口，有助于机构及时调整器材的采购计划和调配策略，保证康复护理器材使用的连续性和质量。根据康复护理器材缺口数据生成器材调用计划，能够更有效地规划器材的使用和调度，使得器材能够按需调用，避免因器材短缺或过剩而造成的康复治疗效果不佳或资源浪费。综合以上各项措施，能够优化康复护理器材的管理和调度，提高服务的效率和质量。通过及时维护、更新和合理调度器材资源。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附申请文件而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种康复护理器材数据管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：从不同的数据源中采集康复护理器材数据，并对康复护理器材数据进行器材状态更新，得到器材状态更新数据；
步骤S2：根据器材状态更新数据对康复护理器材数据进行使用频次特征提取以及负荷状态特征提取，得到使用频次特征数据以及负荷状态特征数据；
步骤S3：根据康复护理器材数据对使用频次特征数据以及负荷状态特征数据进行器材缺口计算，得到康复护理器材缺口数据；
步骤S4：根据康复护理器材缺口数据对康复护理器材数据进行器材调用计划生成，得到康复护理器材调用计划数据，以进行康复护理器材调用作业。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1具体为：
步骤S11：从不同的数据源中采集康复护理器材数据；
步骤S12：对康复护理器材数据进行器材可用性提取、维护需求提取以及使用情况提取，得到器材可用性数据、维护需求数据以及使用情况数据；
步骤S13：根据器材可用性数据、维护需求数据以及使用情况数据进行器材状态更新，得到器材状态更新数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S12中使用情况提取的步骤包括以下步骤：
根据康复护理器材数据中的器材类型数据对康复护理器材数据进行数据排序并分组处理，得到康复护理器材分组数据；
对康复护理器材分组数据进行使用情况计算，得到使用情况数据，其中使用情况数据包括使用次数数据、使用时长数据以及使用频率数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2具体为：
步骤S21：根据康复护理器材数据以及器材状态更新数据生成器材使用时间窗口数据；
步骤S22：根据器材使用时间窗口数据对康复护理器材数据进行使用频次特征提取，得到使用频次特征数据；
步骤S23：根据器材状态更新数据对康复护理器材数据进行负荷状态特征提取，得到负荷状态特征数据。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，其中器材使用时间窗口数据包括第一器材使用时间窗口数据以及第二器材使用时间窗口数据，步骤S21具体为：
根据康复护理器材数据中的器材种类数据进行时间窗口生成，得到初级时间窗口数据；
根据器材状态更新数据对初级时间窗口数据进行加权计算，得到第一器材使用时间窗口数据；
根据康复护理器材数据中的器材种类数据进行康复护理使用预估，得到康复阶段使用预估数据；
根据康复阶段使用预估数据进行事件触发窗口生成，得到第二器材使用时间窗口数据。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤S22具体为：
根据器材使用时间窗口数据对康复护理器材数据进行使用频次特征提取，得到第一使用频次特征数据；
根据康复护理器材数据中的器材种类数据对第一使用频次特征数据进行平均计算，得到第二使用频次特征数据；
根据器材使用时间窗口数据对第二使用频次特征数据进行移动平均线处理，得到使用频次特征数据。
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤S23具体为：
步骤S231：对器材状态更新数据进行维护需求提取，得到维护需求数据，其中维护需求数据为需要维护数据或者无需维护数据中的一种；
步骤S232：确定维护需求数据为需要维护数据时，则根据康复护理器材数据中的器材类型数据对康复护理器材数据进行负荷状态特征提取，得到第一负荷状态特征数据；
步骤S233：确定维护需求数据为无需维护数据时，则对康复护理器材数据进行负荷状态特征提取，得到第二负荷状态特征数据；
其中步骤S232具体为：
确定康复护理器材数据中的器材类型数据为运动器材类型数据时，则对康复护理器材数据进行运动轨迹特征提取，得到器材运动特征数据；
确定康复护理器材数据中的器材类型数据为压力器材类型数据时，则对康复护理器材数据进行运动轨迹特征提取，得到器材压力特征数据；
确定康复护理器材数据中的器材类型数据为温度器材类型数据时，则对康复护理器材数据进行运动轨迹特征提取，得到器材温度特征数据。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3具体为：
步骤S31：获取康复护理器材需求数据；
步骤S32：对使用频次特征数据以及负荷状态特征数据进行器材寿命预估，得到器材寿命预估数据；
步骤S33：根据器材寿命预估数据对康复护理器材数据进行动态标注，得到康复护理器材标注数据；
步骤S34：根据康复护理器材需求数据以及康复护理器材标注数据进行缺口计算，得到康复护理器材缺口数据，其中包括康复护理器材无缺口数据、康复护理器材正缺口数据以及康复护理器材负缺口数据，康复护理器材正缺口数据为康复护理器材标注数据小于康复护理器材需求数据，康复护理器材负缺口数据为康复护理器材标注数据大于康复护理器材需求数据。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，步骤S33具体为：
根据康复护理器材需求数据对康复护理器材数据进行器材使用负荷层次映射，得到器材使用负荷层次映射数据；
根据器材使用负荷层次映射数据对器材寿命预估数据进行加权计算，得到器材寿命预估加权数据；
根据器材寿命预估加权数据对康复护理器材数据进行标注，得到康复护理器材标注数据。
10.一种康复护理器材数据管理平台，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的康复护理器材数据管理方法，该康复护理器材数据管理平台包括：
器材状态更新模块，用于从不同的数据源中采集康复护理器材数据，并对康复护理器材数据进行器材状态更新，得到器材状态更新数据；
康复护理器材特征提取模块，用于根据器材状态更新数据对康复护理器材数据进行使用频次特征提取以及负荷状态特征提取，得到使用频次特征数据以及负荷状态特征数据；
器材缺口计算模块，用于根据康复护理器材数据对使用频次特征数据以及负荷状态特征数据进行器材缺口计算，得到康复护理器材缺口数据；
器材调用计划生成模块，用于根据康复护理器材缺口数据对康复护理器材数据进行器材调用计划生成，得到康复护理器材调用计划数据，以进行康复护理器材调用作业。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410204973.0A CN117789954A (zh) | 2024-02-26 | 2024-02-26 | 一种康复护理器材数据管理方法及平台 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410204973.0A CN117789954A (zh) | 2024-02-26 | 2024-02-26 | 一种康复护理器材数据管理方法及平台 |
Publications (1)
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|---|---|
| CN117789954A true CN117789954A (zh) | 2024-03-29 |
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ID=90389475
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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| CN202410204973.0A Pending CN117789954A (zh) | 2024-02-26 | 2024-02-26 | 一种康复护理器材数据管理方法及平台 |
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