一种基于AI机器学习的重症监护智能报警管理系统

本发明涉及重症监护警报管理，具体来说，特别涉及一种基于ai机器学习的重症监护智能报警管理系统。

背景技术：

1、重症患者通常表现为病情急骤、危重且变化迅速，这要求医护人员能够迅速做出准确的判断并采取相应的治疗措施。对于这类患者，即使是微小的延误也可能导致无法挽回的严重后果。危重病人因病情重大且易发生快速变化，他们的生存往往依赖于及时有效的抢救和精细化护理。如果处理得当，患者可能由危转安；反之，则可能危及生命。在这种高压力和需要快速响应的环境中，传统的重症患者护理方式面临着极大挑战。医护人员不仅需要执行大量的护理操作，还必须花费大量时间进行操作记录和数据计算，这些任务繁重且容易出错，一旦记录出现错误，往往需要重新书写和计算，这不仅耗费时间和精力，而且还严重影响护理质量和效率。为提高护理质量和效率，医疗界亟需一种更为高效的管理系统来应对这些挑战。

2、目前，通过引入基于ai的机器学习技术，可以实现对重症患者数据的实时管理和监控。这种系统能够自动化处理数据录入、监测和分析工作，减少人工操作的需求，从而减轻医护人员的负担，提高护理工作的准确性和响应速度，但是，现有技术可能无法充分处理和分析复杂或非结构化的生理数据；尤其是在处理高维度和非线性特征时，现有系统的分析能力可能不足，影响了对患者状况的准确判断和相应的治疗决策。

3、针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供一种基于ai机器学习的重症监护智能报警管理系统，以解决上述提及的现有技术可能无法充分处理和分析复杂或非结构化的生理数据的问题。

2、为了解决上述问题，本发明采用的具体技术方案如下：

3、一种基于ai机器学习的重症监护智能报警管理系统，该基于ai机器学习的重症监护智能报警管理系统包括：数据获取和处理单元、样本数据集建立单元、预警模型构建单元及患者预警监测单元，且数据获取和处理单元、样本数据集建立单元、预警模型构建单元及患者预警监测单元之间依次连接；

4、数据获取和处理单元，用于获取若干重症监护患者的生理数据并进行预处理；

5、样本数据集建立单元，用于对预处理后的生理数据进行同质分析，并建立样本数据集；

6、预警模型构建单元，用于根据建立的样本数据集，通过机器学习算法构建重症监护预警模型；

7、患者预警监测单元，用于实时获取重症监护患者的生理数据，并通过重症监护预警模型对重症患者的生理状态进行预警监测和警报。

8、优选的，样本数据集建立单元包括特征提取模块、相似度计算模块、数据同质划分模块及样本数据筛选模块，且特征提取模块、相似度计算模块、同质划分模块及样本数据筛选模块之间依次连接；

9、特征提取模块，用于利用等距特征映射算法对预处理后的生理数据进行非线性特征提取；

10、相似度计算模块，用于基于提取的非线性特征，计算每个重症监护患者与其他重症监护患者生理数据之间的相似度；

11、数据同质划分模块，用于基于重症监护患者生理数据之间的相似度，通过影响区域法对重症监护患者的生理数据进行同质划分，得到同质群体；

12、样本数据筛选模块，用于在每个同质群体中随机选取预设数量的生理数据样本作为样本数据，得到样本数据集。

13、优选的，特征提取模块包括：初始近邻数确定子模块、密度计算子模块、近邻数调整子模块、邻域网络图构建子模块、距离矩阵建立子模块及非线性特征提取子模块，且初始近邻数确定子模块、密度计算子模块、近邻数调整子模块、邻域网络图构建子模块、距离矩阵建立子模块及非线性特征提取子模块之间依次连接；

14、初始近邻数确定子模块，用于对于预处理后生理数据中的每个生理数据，通过平均最近邻距离法确定每个生理数据的初始近邻数；

15、密度计算子模块，用于根据每个生理数据与其他生理数据之间的曼哈顿距离，分别计算每个生理数据的区域密度及所有生理数据的平均区域密度；

16、近邻数调整子模块，用于根据每个生理数据的区域密度和平移区域密度，通过调整公式计算各生理数据的近邻数；

17、邻域网络图构建子模块，用于根据每个生理数据的近邻数，确定生理数据之间的邻近关系，并构建邻域网络图；

18、距离矩阵建立子模块，用于根据构建的邻域网络图，计算每个邻域网络图所有两组生理数据之间的最短距离，并根据最短距离建立距离矩阵；

19、非线性特征提取子模块，用于根据建立的距离矩阵，利用多维尺度变换法对距离矩阵进行降维处理，得到生理数据的非线性特征表示。

20、优选的，对于预处理后生理数据中的每个生理数据，通过平均最近邻距离法确定每个生理数据的初始近邻数包括：

21、计算预处理后生理数据中的每个生理数据与其他生理数据之间的欧式距离；

22、对于每个生理数据，找出与其距离最近的生理数据，并将该两组生理数据的欧式距离作为最近邻距离；

23、计算每个生理数据点的平均最近邻距离，并根据平均最近邻距离为每个生理数据确定初始近邻数。

24、优选的，调整公式为：

25、；

26、式中， m i表示第 i个生理数据调整后的近邻数；

27、ceil表示向无穷大方向取整；

28、 m表示第 i个生理数据调整前的近邻数；

29、 d al,i表示第 i个生理数据的区域密度；

30、 d ald表示所有生理数据的平移区域密度。

31、优选的，数据同质划分模块包括：患者筛选子模块、异质性度量指标计算子模块及同质群体构建子模块，且患者筛选子模块、异质性度量指标计算子模块及同质群体构建子模块之间依次连接；

32、患者筛选子模块，用于根据重症监护患者生理数据之间的相似度，选取满足预设相似度阈值的生理数据，确定每个重症监护患者的相似列表；

33、异质性度量指标计算子模块，用于基于相似列表，计算每个重症监护患者与相似列表中其他重症监护患者的异质性度量指标；

34、同质群体构建子模块，用于根据异质性度量指标的结果，筛选出异质性度量指标小于异质性度量指标阈值的重症监护患者，并构建同质群体。

35、优选的，基于相似列表，计算每个重症监护患者与相似列表中其他重症监护患者的异质性度量指标的计算公式为：

36、；

37、式中，g表示重症监护患者与相似列表中其他重症监护患者的异质性度量指标值；

38、 μ表示重症监护患者生理数据的平均值；

39、 σ表示重症监护患者生理数据的标准差；

40、 h表示相似列表中所有重症监护患者生理数据的总数量；

41、 n i表示第 i个重症监护患者生理数据的数量；

42、 t2( i)表示第 i个重症监护患者生理数据的0阶线性矩；

43、表示第 i个重症监护患者生理数据的l-均值。

44、优选的，预警模型构建单元包括数据集划分模块、模型训练模块及模型验证调整模块，且数据集划分模块、模型训练模块及模型验证调整模块之间依次连接；

45、数据集划分模块，用于将建立的样本数据集进行划分，得到训练集和验证集；

46、模型训练模块，用于基于划分的训练集，利用极大似然异方差高斯过程回归算法对预设初始模型进行训练；

47、模型验证调整模块，用于通过划分的验证集对训练后的预设初始模型进行性能评估和调整，得到重症监护预警模型。

48、优选的，模型训练模块包括：参数初始化子模块、高斯过程模型构建子模块、参数估计子模块及参数训练子模块，且参数初始化子模块、高斯过程模型构建子模块、参数估计子模块及参数训练子模块之间依次连接；

49、参数初始化子模块，用于初始化预设模型的核参数和噪声方差参数；

50、高斯过程模型构建子模块，用于根据初始化的参数，构建高斯过程模型；

51、参数估计子模块，用于根据划分的训练集，通过极大似然估计方法来估计高斯过程模型参数；

52、参数训练子模块，用于根据极大似然估计得到的参数，对高斯过程回归模型进行训练。

53、优选的，患者预警监测单元包括：数据输入模块、状态预测判断模块及预警生成模块，且数据输入模块、状态预测判断模块及预警生成模块之间依次连接；

54、数据输入模块，用于根据获取重症监护患者的生理数据，将其作为输入并输入到重症监护预警模型中；

55、状态预测判断模块，用于根据输入的生理数据做出预测，确定当前患者的生理状态是否处于正常范围内；

56、预警生成模块，用于在重症监护预警模型输出的预测值超过设定的阈值时，触发预警生成预警信息，并将预警信息发送至医护人员。

57、本发明的有益效果为：

58、1、本发明通过获取来自不同重症监护患者的生理数据，包括各种关键指标，从而确保数据的多样性和丰富性，通过对数据进行预处理，可以去除噪声、填补缺失值、标准化数据等，显著提高数据的质量和一致性，通过对预处理后的生理数据进行同质分析，能够识别和排除不符合要求或存在异常的数据，确保样本数据集的准确性和可靠性，通过机器学习算法构建预警模型，能够自适应地从样本数据集中学习规律和模式，有效应对复杂多变的重症监护场景，通过重症监护预警模型对重症患者的生理状态进行预警监测，能够精准识别异常状况，降低漏报和误报率，利用ai机器学习驱动的重症监护智能报警管理系统通过其高度自动化和智能化的特性，能够极大提升重症监护的效率和效果，保障患者的生命安全。

59、2、本发明通过等距特征映射算法进行非线性特征提取，能够捕捉到生理数据中潜在的、非线性的关系，从而提高特征表示的准确性和有效性，利用相似度计算和同质划分，能够确保从大量生理数据中筛选出真正相似或相关的数据，构建高质量的同质群体，为后续模型训练提供可靠的数据支持，通过平均最近邻距离法确定初始近邻数，能够基于数据的分布情况自动调整近邻数，使每个生理数据点都能找到合适数量的邻近点，利用多维尺度变换法对距离矩阵进行降维处理，能够保留数据中的关键信息，同时降低数据的维度，根据异质性度量指标的结果构建同质群体，能够确保群体内的重症监护患者具有相似的生理特征，为后续的分析和建模提供了可靠的数据支持。

60、3、本发明通过将样本数据集划分为训练集和验证集，确保了模型训练过程中有充足的数据用于学习，同时也有独立的数据用于评估模型的性能，提高了模型的泛化能力，利用极大似然异方差高斯过程回归算法对预设初始模型进行训练，能够捕捉数据中的复杂关系和不确定性，使模型更加准确地拟合实际数据，提高了预警的精确度，提高了重症监护智能报警管理系统的预警准确性和时效性，为医护人员提供了更加强大和可靠的支持工具。