Resumen

Para mejorar el efecto de la enfermería en los pacientes después de la cirugía torácica, este trabajo propone un método de intervención refinado en el quirófano basado en la enfermería de quirófano tradicional y aplica este método a la enfermería de los pacientes después de la cirugía torácica. Además, este trabajo mejora el algoritmo de red neuronal tradicional y utiliza el algoritmo de red neuronal profunda para procesar los datos de prueba. Además, incluye pacientes aceptados por el hospital como muestras para el análisis de pruebas y formula métodos de intervención detallados para el quirófano. Por último, este documento recopila los datos de prueba correspondientes estableciendo grupos de prueba y de control y muestra visualmente los datos mediante estadísticas matemáticas. Los parámetros estadísticos del experimento en este documento incluyen la calidad de la recuperación, las complicaciones, la puntuación de satisfacción y el efecto de recuperación. La prueba comparativa muestra que la intervención refinada en el quirófano basada en la red neuronal propuesta en este trabajo puede lograr cierto efecto en la enfermería postoperatoria de la cirugía torácica, promover eficazmente la calidad de la recuperación y reducir la posibilidad de complicaciones.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:artículo, quirófano, cirugía torácica, pacientes, algoritmo de red neuronal profunda, algoritmo de red neuronal tradicional, enfermería de quirófano tradicional, datos de prueba correspondientes, métodos de intervención detallados, método de intervención refinado
• Keywords:paper, operating room, thoracic surgery, patients, deep neural network algorithm, traditional neural network algorithm, traditional operating room nursing, corresponding test data, detailed intervention methods, refined intervention method