慢性肾病患者体征生理数据监测方法、系统及医疗设备与流程
本发明涉及生理数据监测，具体涉及一种慢性肾病患者体征生理数据监测方法、系统及医疗设备。
背景技术：
1、慢性肾病患者由于因为病症发作较为缓慢，在后期才会有显著的症状，为了对患者病情进行有效监测，及时确定患者身体情况，需要对患者进行有效的病情监测。在检测过程中，不仅需要实时监测患者的血压、心率等基础生理数据，还需要利用特定的检测设备，在实验室或者检测室中获取如尿蛋白、肾小球滤过率等实验室数据。这些数据都为慢性肾病患者在进行生理数据监测时所监测的生理数据。
2、但是在实际上进行生理数据监测过程中，因为慢性肾病患者后期的并发症多并且发病快速，仅通过实时监测生理数据无法实现及时的病情预警。现有技术可基于数据库中已经完成诊疗过程的历史患者的数据对目标患者进行参考或者数据预测。但是由于数据库中历史患者较多，并且一个阶段内的生理数据较为复杂，因此无法有效在数据库中寻找出真正具有参考意义的相关患者，进而无法对目标患者进行有效的生理监测。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中无法有效在数据库中寻找出真正具有参考意义的相关患者，进而无法对目标患者进行有效的生理监测的技术问题，本发明的目的在于提供一种慢性肾病患者体征生理数据监测方法、系统及医疗设备，所采用的技术方案具体如下：
2、本发明提出了一种慢性肾病患者体征生理数据监测方法，所述方法包括：
3、获得目标患者的多维监测数据，所述监测数据包括基础生理数据以及实验室检测数据；
4、在历史数据库中，获得目标患者与历史患者之间多维监测数据的综合相似度，根据所述综合相似度筛选出目标患者的参考患者；
5、根据所述实验室检测数据的检测时间在时序上划分每个患者的实时阶段，获得所述实时阶段中每个时刻的基础生理数据相对于标准基础生理数据每个维度的偏差特征；根据实时阶段中每个时刻与初始时刻之间偏差特征的相似情况获得每个时刻下每个维度的异常权重；根据所述异常权重对初始时刻与每个时刻之间的基础生理数据差异进行加权统计，获得每个维度的初始异常程度；根据初始时刻的偏差特征以及所述初始异常程度获得实时阶段的异常程度；
6、根据参考患者与目标患者之间的异常程度差异以及所述综合相似度获得每个参考患者的相关度；根据所述相关度筛选出相关患者用于对目标患者的监测数据变化进行参考。
7、进一步地，所述综合相似度的获取方法包括：
8、每个维度的所述监测数据形成对应维度下的数据序列，利用动态时间规整算法获得目标患者与历史患者之间每个维度下数据序列的初始相似度，将所述初始相似度的平均值作为所述综合相似度。
9、进一步地，所述偏差特征的获取方法包括：
10、将实时阶段中每个时刻在每个维度下的基础生理数据与标准基础生理数据的差值作为所述偏差特征。
11、进一步地，所述异常权重的获取方法包括：
12、若所述偏差特征为正数，则标记值设置为第一标记值，若所述偏差特征为负数，则标记值设置为第二标记值；
13、对于实时阶段中的每个时刻，若所述初始时刻的偏差特征与所述时刻的偏差特征的标记值相同，则将异常权重设置为2；否则设置为0。
14、进一步地，所述初始异常程度的获取方法包括：
15、在基础生理数据的每个维度下，获得初始时刻与实时阶段中每个时刻之间的基础生理数据差异，根据每个时刻的所述异常权重对所述基础生理数据差异进行加权求平均，获得所述初始异常程度。
16、进一步地，所述异常程度的获取方法包括：
17、在基础生理数据的每个维度下，将初始时刻下偏差特征与标准变化幅度的比值作为初始时刻的偏差权重，将所述偏差权重与所述维度下的初始异常程度相乘，获得所述维度下的加权异常程度；
18、将基础生理数据下所有维度下的加权异常程度的平均值进行归一化，获得实时阶段下的异常程度。
19、进一步地，所述相关度的获取方法包括：
20、将所述异常程度差异进行负相关映射并归一化后与所述综合相似度相乘，获得所述相关度。
21、进一步地，所述监测数据中的基础生理数据至少包括心率、血压和血糖；实验室检测数据至少包括尿蛋白、血肌酐和肾小球滤过率；所述基础生理数据的采集频率大于所述实验室检测数据的采集频率。
22、本发明还提出了一种慢性肾病患者体征生理数据监测系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现任意一项所述一种慢性肾病患者体征生理数据监测方法的步骤。
23、本发明还提出了一种慢性肾病患者体征生理数据监测医疗设备，所述医疗设备包括：
24、患者数据监测模块，用于获得目标患者的多维监测数据，所述监测数据包括基础的基础生理数据以及实验室检测数据；
25、历史数据库筛选模块，用于在历史数据库中，获得目标患者与历史患者之间多维监测数据的综合相似度，根据所述综合相似度筛选出目标患者的参考患者；
26、患者数据分析模块，用于根据所述实验室检测数据的检测时间在时序上划分目标患者的实时阶段，获得所述实时阶段中每个时刻的基础生理数据相对于标准基础生理数据每个维度的偏差特征；根据实时阶段中每个时刻与初始时刻之间偏差特征的相似情况获得每个时刻下每个维度的异常权重；根据所述异常权重对初始时刻与每个时刻之间的基础生理数据差异进行加权统计，获得每个维度的初始异常程度；根据初始时刻的偏差特征以及所述初始异常程度获得实时阶段的异常程度；
27、监测数据参考分析模块，用于根据参考患者与目标患者之间的异常程度差异以及所述综合相似度获得每个参考患者的相关度；根据所述相关度筛选出相关患者用于对目标患者的监测数据变化进行参考。
28、本发明具有如下有益效果：
29、本发明实施例首先基于直观的监测数据在历史数据库中筛选出参考患者。进一步分析目标患者监测数据中体现出的细节异常特征。考虑到基础生理数据相对于实验室检测数据而言更能够表征患者基础的生理状态，并且更容易监测，更具有实时性。因此基于实验室监测数据的检测时间在时序上划分每个患者的实时阶段，在实时阶段中分析基础生理数据的异常特征，通过分析初始时刻与每个时刻之间偏差特征的相似情况能够确定实时阶段下患者基础生理数据的变化持续程度，进而可通过异常权重确定初始异常程度，结合初始时刻的状态以及初始异常程度即可获得实时阶段下的异常程度。通过异常程度能够表征每个患者最新阶段的生理状态，对参考患者进行进一步筛选即可筛选出参考意义更强的相关患者用于对目标患者的监测数据变化进行参考。
技术特征：
1.一种慢性肾病患者体征生理数据监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种慢性肾病患者体征生理数据监测方法，其特征在于，所述初始异常程度的获取方法包括：
3.根据权利要求1所述的一种慢性肾病患者体征生理数据监测方法，其特征在于，所述相关度的获取方法包括：
4.根据权利要求1所述的一种慢性肾病患者体征生理数据监测方法，其特征在于，所述监测数据中的基础生理数据至少包括心率、血压和血糖；实验室检测数据至少包括尿蛋白、血肌酐和肾小球滤过率；所述基础生理数据的采集频率大于所述实验室检测数据的采集频率。
5.一种慢性肾病患者体征生理数据监测系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1~4任意一项所述一种慢性肾病患者体征生理数据监测方法的步骤。
6.一种慢性肾病患者体征生理数据监测医疗设备，其特征在于，所述医疗设备包括：
技术总结
本发明涉及生理数据监测技术领域，具体涉及一种慢性肾病患者体征生理数据监测方法、系统及医疗设备。该方法首先基于直观的监测数据在历史数据库中筛选出参考患者。在实时阶段中分析基础生理数据的异常特征，通过分析初始时刻与每个时刻之间偏差特征的相似情况能够确定实时阶段下患者基础生理数据的变化持续程度，进而可通过异常权重确定初始异常程度，结合初始时刻的状态以及初始异常程度即可获得实时阶段下的异常程度。通过异常程度能够表征每个患者最新阶段的生理状态，对参考患者进行进一步筛选得到相关患者。本发明筛选出参考意义更强的相关患者用于对目标患者的监测数据变化进行参考，能够对目标患者进行有效的生理监测。
技术研发人员：袁淑怡,张韬
受保护的技术使用者：锦恒科技（大连）有限公司
技术研发日：
技术公布日：2025/1/6
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