一种基于物联网的重症监护智能报警管理方法及系统

本发明涉及医疗监护的，具体来说，特别涉及一种基于物联网的重症监护智能报警管理方法及系统。

背景技术：

1、重症监护室(icu)是一个高度专业化的医疗环境，致力于提供尖端医疗技术和高度个性化的护理，以挽救重症患者的生命。该科室的工作特点是病情紧急、变化快，且往往涉及多器官系统的复杂问题。因此，icu中的医护人员不仅需要具备扎实的专业知识，还需持续接受最新的医学进展培训，以确保为患者提供最先进的治疗手段和最细致的护理服务。icu中的生命体征监测是关键环节，实时监测可以帮助医生和护士快速发现并处理潜在的危急情况。例如，心率、血压、血氧饱和度等数据的异常变化能够为医生提供重要的决策依据，使他们能够及时调整治疗方案，确保患者维持在最佳的生理状态。

2、在重症监护室(icu)中，患者的病情通常变化迅速，这就要求医护人员必须进行24小时不间断的监护以确保能够及时响应任何紧急情况。然而，由于连续长时间的监护工作，医护人员可能会遭受监护疲劳，这种情况可能影响到他们及时发现和处理患者病情的异常变化。

3、而利用物联网技术进行生命体征的实时监测，结合数据分析软件预警系统，可以大大减轻医护人员的工作负担，提高对患者病情变化的响应速度和准确性。但是，对于一些患者而言，某些生命体征的异常变化可能是治疗过程中预期的结果，比如某些药物治疗可能会导致心率或血压的短暂异常。现有的智能报警管理可能难以区分这些预期内的变化与真正的临床异常，从而可能导致不必要的报警。

4、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物联网的重症监护智能报警管理方法及系统，以解决上述提及的现有的智能报警管理可能难以区分这些预期内的变化与真正的临床异常，从而可能导致不必要的报警问题。

2、为了解决上述问题，本发明采用的具体技术方案如下：

3、根据本发明的一方面，提供了一种基于物联网的重症监护智能报警管理方法，该基于物联网的重症监护智能报警管理方法包括以下步骤：

4、s1、收集重症患者的病情数据并为重症患者制定治疗计划；

5、s2、基于重症患者的治疗计划设定生命体征监测目标；

6、s3、分析在执行治疗计划时对重症患者生命体征引起短暂波动的关联性，得到关联性分析结果；

7、s4、基于关联性分析结果为每个生命体征监测目标设定可容许的异常范围及异常时间段；

8、s5、实时监测重症患者的生命体征数据并进行异常判断，若判断为异常，则生成报警信号通知医护人员。

9、优选的，分析在执行治疗计划时对重症患者生命体征引起的短暂波动，得到关联性分析结果包括以下步骤：

10、s31、收集重症患者在执行治疗计划时的生命体征数据，并将其转为时间序列数据；

11、s32、利用交叉重叠差分变换对生命体征的时间序列数据进行特征分析；

12、s33、根据特征分析结果，确定重症患者生命体征引起的短暂波动与治疗计划之间的关联性。

13、优选的，利用交叉重叠差分变换对生命体征的时间序列数据进行特征分析包括以下步骤：

14、s321、对生命体征的时间序列数据进行预处理，预处理包括去除异常值及标准处化理；

15、s322、对预处理后的每个生命体征的时间序列数据进行差分变换，得到差分序列；

16、s323、将得到的差分序列在预先设定的重叠窗口上进行交叉重叠操作，计算每个窗口内不同生命体征差分序列的交叉重叠部分；

17、s324、对每个窗口内不同生命体征差分序列的交叉重叠部分进行特征提取。

18、优选的，对预处理后的每个生命体征的时间序列数据进行差分变换的计算公式为：

19、

20、式中，sh(n)表示预处理后的每个生命体征的时间序列数据在时间点n进行差分变换的差分值；

21、h表示差分阶数；

22、n表示生命体征的时间序列数据中的时间点；

23、j表示h阶差分变换的项数；

24、(cj)h表示h阶差分变换的系数；

25、f(n-j+1)表示在时间点n-j+1时的时间序列数据。

26、优选的，根据特征分析结果，确定重症患者生命体征引起的短暂波动与治疗计划之间的关联性包括以下步骤：

27、s331、将提取的特征与治疗计划执行的时间线进行对齐；

28、s332、利用提取的特征，识别生命体征时间序列数据中的短暂波动，并确定短暂波动的时间点和持续时间；

29、s333、对识别的短暂波动进行量化分析，得到量化分析结果，量化分析结果包括计算波动的幅度、频率及速率；

30、s334、利用灰色关联分析法，分析短暂波动与治疗计划中治疗措施之间的关联性。

31、优选的，利用灰色关联分析法，分析短暂波动与治疗计划中治疗措施之间的关联性包括以下步骤：

32、s3341、获取重症患者在执行治疗计划中治疗措施的执行数据；

33、s3342、将得到的执行数据和短暂波动的量化分析结果进行归一化处理；

34、s3343、将归一化后的执行数据和短暂波动的量化分析结果分别作为母序列和子序列；

35、s3344、计算母序列与各子序列之间的关联系数，分析治疗措施与生命体征波动之间的关联性。

36、优选的，基于关联性分析结果为每个生命体征监测目标设定可容许的异常范围及异常时间段包括以下步骤：

37、s41、从治疗计划中选取出满足预设关联性阈值的治疗措施；

38、s42、评估选取的治疗措施对生命体征波动的影响方向及影响程度；

39、s43、根据选取的治疗措施对生命体征波动影响方向及影响程度，并为每个生命体征监测目标设定可容许的异常范围及异常时间段。

40、优选的，评估选取的治疗措施对生命体征波动的影响方向及影响程度包括以下步骤：

41、s421、基于重症患者在执行治疗计划时生命体征数据的时间序列数据，比较治疗措施实施前后重症患者的生命体征数据，分析生命体征的变化趋势和波动情况；

42、s422、根据生命体征的变化趋势和波动情况，判断治疗措施对生命体征的影响方向，影响方向包括生病体征数据的增加或者减少；

43、s423、根据生命体征的变化趋势和波动情况，评估治疗措施对重症患者生命体征的影响。

44、优选的，实时监测重症患者的生命体征数据并进行异常判断，若判断为异常，则生成报警信号通知医护人员包括以下步骤：

45、s51、利用物联网设备实时监测重症患者的生命体征数据；

46、s52、基于设定的生命体征监测目标及每个生命体征监测目标的可容许的异常范围和异常时间段，与实时监测到的重症患者的生命体征数据进行比对；

47、s53、若实时监测到的重症患者的生命体征数据超出了设定的生命体征监测目标及每个生命体征监测目标的可容许的异常范围和异常时间段，则判断重症患者的生命体征为异常状态并生成报警信号；

48、s54、将报警信号通过预先设定的通讯渠道立即通知到医护人员。

49、根据本发明的另一方面，提供了一种基于物联网的重症监护智能报警管理系统，该基于物联网的重症监护智能报警管理系统包括：治疗计划制定模块、监测目标设定模块、关联性分析模块、异常容许设定模块及实时监测报警模块，且治疗计划制定模块、监测目标设定模块、关联性分析模块、异常容许设定模块及实时监测报警模块之间依次连接；

50、治疗计划制定模块，用于收集重症患者的病情数据并为重症患者制定治疗计划；

51、监测目标设定模块，用于基于重症患者的治疗计划设定生命体征监测目标；

52、关联性分析模块，用于分析在执行治疗计划时对重症患者生命体征引起短暂波动的关联性，得到关联性分析结果；

53、异常容许设定模块，用于基于关联性分析结果为每个生命体征监测目标设定可容许的异常范围及异常时间段；

54、实时监测报警模块，用于实时监测重症患者的生命体征数据并进行异常判断，若判断为异常，则生成报警信号通知医护人员。

55、本发明的有益效果为：

56、1、本发明通过实时监测重症患者的生命体征数据并进行异常判断，可以及时发现患者病情的异常变化，进而及时采取必要的医疗干预措施，提高了患者的安全性，且自动化的生命体征监测能够代替部分人工监测工作，减轻医护人员的负担，医护人员可以更专注于其他重要的医疗任务，提高工作效率，可以帮助医护人员更好地理解患者的生命体征数据，并在制定治疗计划时考虑到预期内的变化，从而提高了治疗的个性化和精细化水平，减少不必要的报警和干预，可以节省医护人员的时间和精力，使他们能够更专注于处理真正需要关注和干预的患者情况。

57、2、本发明通过对重症患者生命体征数据进行分析，可以更加精细地了解治疗计划对患者生命体征的影响，有助于制定个性化、精准的治疗方案，通过分析生命体征的短暂波动，可以及早发现可能存在的异常情况，有助于医护人员及时采取措施，防止病情恶化，通过灰色关联分析法分析治疗措施与生命体征波动之间的关联性，可以帮助医护人员了解不同治疗措施对患者生命体征的影响程度，从而优化治疗计划，有助于实现对重症患者的精细化监测和治疗，提高医疗水平，保障患者的生命安全。

58、3、本发明通过从治疗计划中选取出满足预设关联性阈值的治疗措施，并评估其对生命体征波动的影响方向和程度，可以帮助医护人员更好地了解治疗措施对患者生命体征的影响，从而制定更加个性化的治疗方案，评估治疗措施对生命体征波动的影响有助于医护人员更准确地判断治疗效果，及时调整治疗方案，从而达到更好的治疗效果，设定可容许的异常范围及异常时间段可以帮助医护人员及时发现异常情况并采取相应措施，降低医疗风险，提高治疗的安全性，能够为患者提供更加全面和优质的医疗服务。