1.一种基于数据挖掘算法的临床护理管理系统，包括：设置在病房内，用于数据采集的数据采集单元；对采集到的数据进行存储、删除、添加、修改和转发的数据管理服务器；用于数据传输过程中中继的基站；用于进行远程数据获取和转发的数据管理中心；用于医护人员进行数据获取和操作的终端；其特征在于，所述系统还包括：与数据管理服务器通信连接的数据处理单元，用于对采集到的数据信息进行分类；

分别与数据管理服务器和基站通信连接的信息传输单元，用于对数据管理服务器中的数据进行加密，将加密后的数据传输给基站；

与数据管理中心通信连接的报警装置，用于对数据管理中心发送过来的命令信息响应，发出报警信号；

与数据管理中心通信连接的显示装置，用于对数据管理中心发送过来的信息进行显示；

所述信息传输单元包括：用于生成加密密钥的加密密钥生成模块；配置为使用加密密钥进行数据加密的加密模块；用于生成解密数据所需信息的信息生成模块；用于监视密钥生成模块的监视模块；在监视模块检测到密钥生成时指示信息生成模块生解密数据所需信息；传输模块，用于根据指令将指示模块生成的信息进行传输。

2.如权利要求1所述的基于数据挖掘算法的临床护理管理系统，其特征在于：所述数据采集单元包括视频监控器、患者生理数据采集单元，所述患者生理数据采集单元包括所述脉搏传感器、体温传感器和心电传感器中的至少一种，其中：所述脉搏传感器设置成绑定在患者脉搏部位以实时采集患者的脉搏信息，并将实时采集到的脉搏信息传递到所述数据管理服务器；所述体温传感器设置成绑定在患者待测体温部位以实时采集患者的体温数据，并将实时采集到的体温数据传递到所述数据管理服务器；所述心电传感器设置成绑定在患者待测心电部位以实时采集患者的心电数据，并将实时采集到的心电数据传递到所述数据管理服务器。

3.如权利要求2所述的基于数据挖掘算法的临床护理管理系统，其特征在于：所述数据处理单元为：存储在计算机可读介质中的计算机程序，用于对一组实例进行分类，每个实例具有多个属性，包括：具有0个或多个决策节点和1个或多个叶节点的决策树结构，其中在每个决策节点上，根据一个或多个属性执行测试和基于叶节点上的贝叶斯规则的分类器，将每个叶节点连接到决策树的一个决策节点，该分类器根据贝叶斯规则对每个叶节点上的所述实例进行分类。

4.一种基于权利要求1至3之一所述的基于数据挖掘算法的临床护理管理系统的方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1：数据采集，通过数据采集单元采集数据；

步骤2：数据上传，采集到的数据上传至数据管理服务器；

步骤3：数据处理，数据处理单元将接数据管理服务器收到的数据进行分类和处理；

步骤4：数据输出，处理后的数据经由医护终端接收，便于查询、跟踪和管理；

步骤5：数据传输，通过数据传输单元对数据加密后，再传输至基站，通过基站进行远距离传输；

步骤6：远距离监控，数据管理中心接收监护基站传递的数据，通过显示装置显示远程监控到的数据，当出现异常情况时，通过报警装置提示预警。

5.如权利要求4所述的基于数据挖掘算法的临床护理管理方法，其特征在于，所述数据传输单元对数据进行加密的方法包括：步骤1：生成供加密的加密密钥；

步骤2：使用加密密钥对数据进行加密；

步骤3：监控生成的密钥；

步骤4：在检测到加密钥生成时，解密加密数据所需的信息生成。

6.如权利要求5所述的基于数据挖掘算法的临床护理管理方法，其特征在于，所述生成供加密的加密密钥的方法包括：步骤1：获得一张完整图片的完整图片数据；

步骤2：在显示窗口显示所述完整图片的部分图片；

步骤3：从所述部分图片中抓取第一图片，生成所述第一图片的第一图片数据；

步骤4：根据所述第一图片数据生成密钥，使用该密钥对数据进行加密。

7.如权利要求6所述的基于数据挖掘算法的临床护理管理方法，其特征在于，所述使用加密密钥对数据进行加密方法包括：将密钥添加预设的标识字符，以对所述密钥进行标识处理，其中，所述密钥为第一进制格式；将标识处理后的所述密钥进行第二进制格式转换，生成所述密钥对应的第二进制格式的第一字符串；按照预设顺序依次提取所述第一字符串中的每一位字符，并根据每次提取的字符，依次对待加密文件中与提取的所述字符对应的节点执行相应处理，生成所述待加密文件对应的加密文件，其中，所述待加密文件包括多个节点。

8.如权利要求7所述的基于数据挖掘算法的临床护理管理方法，其特征在于：所述数据处理单元对数据进行处理的方法还包括：构建一个从一组标记的实例中合成的混合分类器，具体包括：步骤1：估计贝叶斯分类器在根节点上的效用C1；

步骤2：利用子节点上的贝叶斯分类器估计分裂成多个子节点的效用D1；

步骤3：确定C1是否大于D1，

步骤4：若如果C1大于D1，使根节点为叶节点，使用贝叶斯分类器；

步骤5：若如果C1不大于D1，则将所述根节点作为决策节点，并将实例划分为多个子节点；

步骤6：递归地对每个子节点执行步骤1到步骤3，就好像它是根节点一样，以获得上述混合分类器；其中，所述诱导混合分类器具有一个根节点、零个或多个决策节点、零个或多个子节点和一个或多个叶节点，所述根节点为决策节点或叶节点；

步骤7：将所述诱导混合分类器存储在计算机可读介质中。

9.如权利要求7所述的基于数据挖掘算法的临床护理管理方法，其特征在于：所述决策树算法的步骤如下：步骤1：数据获取：从数据管理服务器获取数据组；

步骤2：数据训练：从所选数据组中计算数据集的经验熵，选择信息增益最大的特征作为当前分裂特征；其中数据组经验熵H(D)的计算公式为：其中，i为数据的个数，|D|是数据集中所有样本个数,k是目标变量的类别数，|Ck|是该分类下的样本个数；

步骤3：确定根节点：根据计算出的经验熵选择决策树的根节点；

步骤4：确定叶节点：根据计算出的经验熵选择决策树的叶节点；

步骤5：根据确定的根节点和叶节点，建立数据模型；

步骤6：根据数据模型，构建决策树。