本发明属于医疗,具体涉及病理生理学参数实时监测与智能分析系统。
背景技术:
1、临床事件风险是指临床医疗系统中发生的不良结局,如心脏骤停、癫痫发作或意外死亡等恶性结局。有研究表明,59.4%的院内心脏骤停之前会出现心电、血压、体温等异常,25%的急诊患者会出现至少一种生命体征异常的情况,具有两个以上异常的患者紧急入院的概率会提高4.4倍。因此,监测生命体征的变化有助于提前检测或预测临床事件风险。
2、生理信号通常涵盖机体的生物电活动、温度、压力等物理信息,如肌电图、心电图、脑电图、眼电图和体位体动等信号,这种由连续采样点组成的生理信号能够表征机体复杂系统的内在特性,其通常是高维、非平稳、非线性、多模态和异构的表现形式,特殊的信号特征变化模式能够作为反映人体健康状态的基本指标。随着医学研究的深入和临床需求的多样化,对生理参数的监测不再局限于单一指标,而是需要同时监测多个生理参数,如心电图、血压、呼吸率、血氧含量、体温等,不同用户的生理信号存在差异,差异的原因可能是性别、年龄等,生理信号的差异性使得数据之间的概率分布不同,现有系统难以同时采集和处理多个生理参数,生理信号的差异会使得系统不能准确的处理生理信号,监测多个生理参数需要集成和兼容不同的设备,会耗费额外的资源和时间。
3、因此,有必要提出病理生理学参数实时监测与智能分析系统,以至少部分地解决现有技术中存在的问题。
4、本背景技术所公开的上述信息仅仅用于增加对本发明背景技术的理解,因此,其可能包括不构成本领域普通技术人员已知的现有技术。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供病理生理学参数实时监测与智能分析系统,以解决上述背景技术中提出的问题。
2、为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:
3、病理生理学参数实时监测与智能分析系统,包括:数据管理模块、实时监测模块、数据回顾模块、通信管理模块、隐私保护模块、分析决策模块,所述数据管理模块负责管理系统所能收集到的大量生理参数数据,所述实时监测模块负责实时地收集、处理患者的生理参数数据,所述数据回顾模块实时回顾生理参数数据形成统计分析报告,所述通信管理模块负责实时消息传输以确保数据安全和完整性,所述隐私保护模块保护患者个人数据的隐私安全并为治疗提供可靠的参数信息,所述分析决策模块对患者数据进行深入分析和决策,以提供有用的医学信息或建议。
4、优选的,所述实时监测模块通过iot和无线通信建立监测网络,实现数据共享和协作,利用hadoop处理和分析大规模的生理参数数据,支持故障转移和备份机制,以防止因系统故障而导致的数据丢失或服务中断。
5、将实时采集的生理参数信息进行可视化显示,主要显示的波形有心电波形、呼吸波形、加速度波形、运动强度波形;主要显示的参数有心率、呼吸率、体表温度、体动强度值、人体姿态参数、ph值、血氧饱和度、二氧化碳分压(paco2)、血浆渗透压、血清钾离子(k+)、血清钠离子(na+)、血清钙离子(ca2+)等,定期检查设备运行状态和数据传输效率,确保监测设备能稳定可靠地运行,符合临床使用要求。
6、优选的,所述数据管理模块使用josn对不同传感器的数据进行标准化,整合多源异构数据并采用数据仓库来存储和管理整合后的数据,通过统一的数据访问接口实现对整合后数据的访问和调用。
7、多源异构数据包括生理参数数据、电子健康记录、组学数据,在整合过程中,通过数据清洗和预处理来确保数据的一致性和可靠性,利用restfulapi来构建统一的api接口进行数据交互。
8、优选的,所述数据回顾模块运用数据挖掘和机器学习算法挖掘隐藏的关联和规律,通过数据可视化技术结合实时生理参数更新,以图表、趋势图的形式展示给医护人员。
9、报告内容包括心搏总数、正常/异常心搏数、最快/最慢心率、呼吸率体表温度、活动强度及时间点、异常心电事件及其关联参数统计等,并结合匿名化和脱敏对报告的个人信息进行虚化或遮盖。
10、优选的,所述隐私保护模块采用匿名化和脱敏来隐藏生理参数数据中的敏感信息,以减少个人身份信息的暴露风险,通过ecdsa加密方式对个人数据进行加密,根据用户角色和权限配置访问控制策略,并记录所有数据访问和操作的日志。
11、优选的,所述通信管理模块通过蓝牙无线通信和tcp转发完成生理参数数据的实时传输,在中间阶段采用fifo缓存策略以提高传输效率,并且能够将各个类型的数据传输到系统中各个组件和模块。
12、优选的,所述分析决策模块采用组合特征与最大化分类器差异的域适应算法来判断不同用户的生理状态,根据分析结果生成相应的决策输出,提供医学建议或行动指南,对检测到的异常情况生成警报并通知医护人员。
13、对于多个生理参数数据采用卷积网络进行特征提取,每个生理参数作为一个卷积输入的通道,并且生理参数数据是随着时间顺序到达的,这样使用lstm来提取时序特征,利用通道数作为lstm的输入维度,lstm的递归次数根据设置的生理参数数据长度来决定,引入注意力机制根据计算得到的两种特征权值进行加权拼接得到融合的组合特征,使用两个任务分类器对目标域组合特征进行分类,然后根据这两个分类器的分类差异来定位那些产生混淆的目标域样本,从而不断地对抗训练使得这些混淆样本远离分类器决策边界,使得算法能够适应新用户所带来的生理信号的差异,能够提取到更加具有区分能力的组合特征,对用户当前身体状态做出准确的判断。
14、优选的,所述系统通过hl7标准实现与现有医疗信息技术系统建立数据互通和协同工作,利用无线通信使医生能够远程监测患者数据,方便偏远地区或行动不便患者获得及时诊断和指导。
15、与现有技术相比,本发明的有益效果是:
16、本发明能够持续跟踪患者的关键生理参数,通过智能分析快速检测到生理参数异常,这样医护人员可以更快速地作出诊断和治疗决策,有效提升了医疗质量和效率,自动化的监测和分析过程减少了人为错误的风险,同时能够确保患者在医疗过程中的安全性,并且减少不必要的监护周期、降低并发症发生率以及提高床位周转率,降低医疗服务的总体成本。
17、上述概述仅仅是为了说明书的目的,并不意图以任何方式进行限制。除上述描述的示意性的方面、实施方式和特征之外,通过参考附图和以下的详细描述,本发明进一步的方面、实施方式和特征将会是容易明白的。
技术特征:
1.病理生理学参数实时监测与智能分析系统,其特征在于,包括:数据管理模块、实时监测模块、数据回顾模块、通信管理模块、隐私保护模块、分析决策模块,所述数据管理模块负责管理系统所能收集到的大量生理参数数据,所述实时监测模块负责实时地收集、处理患者的生理参数数据,所述数据回顾模块实时回顾生理参数数据形成统计分析报告,所述通信管理模块负责实时消息传输以确保数据安全和完整性,所述隐私保护模块保护患者个人数据的隐私安全并为治疗提供可靠的参数信息,所述分析决策模块对患者数据进行深入分析和决策,以提供有用的医学信息或建议。
2.根据权利要求1所述的病理生理学参数实时监测与智能分析系统,其特征在于:所述实时监测模块通过iot和无线通信建立监测网络,实现数据共享和协作,利用hadoop处理和分析大规模的生理参数数据,支持故障转移和备份机制,以防止因系统故障而导致的数据丢失或服务中断。
3.根据权利要求2所述的病理生理学参数实时监测与智能分析系统,其特征在于:所述数据管理模块使用josn对不同传感器的数据进行标准化,整合多源异构数据并采用数据仓库来存储和管理整合后的数据,通过统一的数据访问接口实现对整合后数据的访问和调用。
4.根据权利要求3所述的病理生理学参数实时监测与智能分析系统,其特征在于:所述数据回顾模块运用数据挖掘和机器学习算法挖掘隐藏的关联和规律,通过数据可视化技术结合实时生理参数更新,以图表、趋势图的形式展示给医护人员。
5.根据权利要求4所述的病理生理学参数实时监测与智能分析系统,其特征在于:所述隐私保护模块采用匿名化和脱敏来隐藏生理参数数据中的敏感信息,以减少个人身份信息的暴露风险,通过ecdsa加密方式对个人数据进行加密,根据用户角色和权限配置访问控制策略,并记录所有数据访问和操作的日志。
6.根据权利要求5所述的病理生理学参数实时监测与智能分析系统,其特征在于:所述通信管理模块通过蓝牙无线通信和tcp转发完成生理参数数据的实时传输,在中间阶段采用fifo缓存策略以提高传输效率,并且能够将各个类型的数据传输到系统中各个组件和模块。
7.根据权利要求6所述的病理生理学参数实时监测与智能分析系统,其特征在于:所述分析决策模块采用组合特征与最大化分类器差异的域适应算法来判断不同用户的生理状态,根据分析结果生成相应的决策输出,提供医学建议或行动指南,对检测到的异常情况生成警报并通知医护人员。
8.根据权利要求7所述的病理生理学参数实时监测与智能分析系统,其特征在于:所述系统通过hl7标准实现与现有医疗信息技术系统建立数据互通和协同工作,利用无线通信使医生能够远程监测患者数据,方便偏远地区或行动不便患者获得及时诊断和指导。
技术总结
本发明涉及医疗技术领域,具体公开了病理生理学参数实时监测与智能分析系统,包括:数据管理模块、实时监测模块、数据回顾模块、通信管理模块、隐私保护模块、分析决策模块,数据管理模块负责管理系统所能收集到的大量生理参数数据,实时监测模块负责实时地收集、处理患者的生理参数数据,数据回顾模块实时回顾生理参数数据形成统计分析报告,通信管理模块负责实时消息传输以确保数据安全和完整性;本发明能够持续跟踪患者的关键生理参数,通过智能分析快速检测到生理参数异常,这样医护人员可以更快速地作出诊断和治疗决策,有效提升了医疗质量和效率,自动化的监测和分析过程减少了人为错误的风险,同时能够确保患者在医疗过程中的安全性。
技术研发人员:谢伶俐,邓怒骄
受保护的技术使用者:湖南中医药大学
技术研发日:
技术公布日:2025/1/28
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