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本申请涉及适用于黄疸检测的参考数据处理技术领域，特别涉及基于人工智能的新生儿黄疸筛查管理方法及系统，包括：先计算目标新生儿对应的修正出生体重，以确认目标新生儿对应的出生体重修正系数，然后基于目标新生儿对应的修正出生体重与胎龄，计算目标新生儿对应的黄疸健康指数，再计算目标测量周期中目标新生儿对应的第一胆红素判别指标，并且进一步确认目标新生儿对应的第二胆红素判别指标，最后将目标新生儿对应的黄疸健康指数、第一胆红素判别指标以及第二胆红素判别指标进行存储。相对于传统的黄疸筛查过程中医生可参考的中间参考量较单一的问题，本申请实施例获取的数据更加丰富，能够更为准确的辅助医生进行后续判断。

本发明涉及医疗保健信息学技术领域，具体涉及一种用于低血糖患者急救的自动给药系统，所述系统包括：数据获取模块，用于获取血糖水平曲线和加速度监测曲线；评估值确定模块，用于根据血糖水平曲线和加速度监测曲线，确定处于无意识晕倒状态的第二评估值；强度值确定模块，用于根据第二评估值和加速度监测曲线的目标曲线段，确定低血糖患者的急救强度值；急救操作模块，用于通过急救强度值为低血糖患者提供相应等级的急救操作。本发明通过确定急救强度值，使得用于急救的给药系统做出对应的响应操作，提升了低血糖患者的急救效果。

本发明涉及护理信息管理领域，具体涉及一种神经内科护理信息智能管理方法。该方法首先获取神经内科的每个历史患者的电子病历和不同类型的护理方案以及待测患者的电子病历，对各电子病历和护理方案进行分词处理，获得电子病历和护理方案的分词，基于各历史患者之间相同类型的护理方案的内容信息差异，对所有历史患者进行聚类，并根据待测患者的电子病历的分词在每个聚类簇中的每个历史患者的电子病历中出现的次数，以及相同分词的数量，获得待测患者和每个聚类簇之间的关联程度，并将聚类簇中的历史患者的护理方案推荐给待测患者。本发明能够为待测患者的护理方案进行针对性和个性化的推荐，提高神经内科护理信息管理的效果。

本发明涉及数据管理技术领域，具体涉及一种护理临床数据智慧存储管理方法，该方法包括：获取预定时间段内的各目标用户的护理临床数据，根据患有同一病症的所有目标用户的诊疗数据确定同一病症的综合传染性指标；确定当前的目标用户所患的病症的最终感染程度；基于各目标用户所患病症的最终感染程度和病症的综合传染性指标确定各目标用户的传染综合特征，并根据传染综合特征对各目标用户进行分类；将每一类目标用户作为一个待压缩组，对各待压缩组内的目标用户的护理临床数据进行分组并行压缩，得到每类用户的压缩数据并分类存储。如此，本发明提高了数据的压缩效率，节省了计算资源且提高了数据处理效率。

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种西药药学成分数据智能存储管理方法，包括：获取待存储药学成分数据；获取待存储药学成分数据中每种药物成分与每种药物成分的每种目标药物成分之间存在相互作用可能性；根据待存储药学成分数据中每种药物成分在每种药物中所起到的功效作用程度，获取待存储药学成分数据的药物功效作用离散程度；根据药物功效作用离散程度对待存储药学成分数据进行分类存储。本发明使得待存储药学成分数据分类存储效果更佳。