一种居家导管引流管理方法、系统及存储介质

本申请提供一种居家导管引流管理方法、系统及存储介质，具体为基于移动终端的居家导管引流管理，涉及医疗信息管理领域。

背景技术：

1、引流管置管是外科手术治疗中的常规操作，即通过引流管将人体组织间或腔内积聚的脓、血、液体等引流至体外。若不及时引流，可能会引起术后感染或伤口愈合时间延长，影响患者后期的伤口的恢复。但由于疾病的不同，部分患者需携带引流管出院居家护理较长时间，常见携带引流管如膀胱造瘘、胆道t管引流管、肾造瘘管等。患者带管居家护理期间需要每日自行评估记录导管引流液的颜色、性质、量。现有的观察方法主要依靠患者及家属凭主观感觉判断，而没有系统的、规范的统一参考标准。患者及家属对各类引流管引流液的观察容易受环境影响无法准确描述引流液颜色。导致患者家属不能及时明确术后的康复护理方向，从而影响患者的康复周期。

2、随着智能手机的逐渐普及，我们发现手机应用可能是一种居家导管引流健康教育的优秀信息载体。

3、我们设想设计一种患者携各类引流管居家护理期间能及时准确记录患者引流变化，且能帮助患者与医生更准确地沟通患者带管居家护理期间的引流变化，同时能直观动态监测患者引流情况的系统。

技术实现思路

1、基于上述背景技术中提出的问题，本申请提供了一种居家导管引流管理方法、系统及存储介质。该系统可以对于携带各类引流管患者的居家引流情况记录及管理，从而监测患者引流状况。当出现异常情况时，患者可通过本管理系统及时获取反馈，作出应对操作，最终提高患者的生活质量。

2、为了解决上述技术问题，本申请的技术方案是提供了一种居家导管引流管理方法，包括以下步骤：

3、根据用户指令录入用户基本信息和用户导管引流信息，并上传至服务器；

4、录入引流量和引流液气味信息；采集引流管与集液袋连接处以及集液袋的图像信息，通过stdc net深度卷积神经网络模型提取图像区域多点位特征信息，比对分析获取引流液颜色及性状特征信息；通过机器学习自动识别引流导管通畅情况；

5、上传引流液属性信息至服务器，对引流液属性信息进行分析，若达到预设条件，则触发异常警告提示；患者数据和分析结果在用户端和医护端之间同步存储。

6、进一步的，深度学习训练引擎通过基于深度学习的ai引擎和引流图像库中训练好的stdc net深度卷积神经网络模型对引流导管与集液袋连接处及集液袋图像多点位信息进行分析处理，得出引流液颜色及性状特征选项。

7、进一步的，异常警告触发包括以下情况：管状态信息为不通畅，引流液量信息0ml或者大于1000ml，引流液颜色信息为鲜红色或者暗红色；当触发异常警告时，同步将异常警告提示发送至用户端和医护端。

8、进一步的，医护端同步获取用户的基本信息、导管引流信息、引流液评估记录信息以及异常警告信息，对上述信息进行检索、导出管理。

9、进一步的，采集引流管与集液袋连接处以及集液袋的图像时，给予同质性指导矫正，以减少人为误差。

10、进一步的，所述导管引流信息包括引流管路类型、置管部位以及导管附属选项；所述引流液颜色包括金黄色、墨绿色、深褐色、鲜红色、暗红色、草绿色、白色、淡红色、浅褐色、淡咖色、黄色、黄绿色、美兰色、桔棕色、淡黄色；所述引流液性状包括澄清、浑浊、絮状物、粘稠、粪渣、血性；所述引流液气味信息包括无异状、臭味、腥味。

11、相对应的，本申请还提供了一种居家导管引流管理系统，包括用户端、医护端和服务器；

12、所述用户端包括：

13、信息录入模块，其用于录入用户基本信息和用户导管引流信息；

14、图像采集模块，其用于采集引流管与集液袋连接处以及集液袋的图像信息；

15、移动分析模块，其用于通过stdc net深度卷积神经网络模型提取图像区域多点位特征信息，比对分析获取引流液颜色及性状特征信息；通过机器学习自动识别引流导管是否通畅；

16、所述服务器包括：

17、信息存储和同步模块，其用于将患者数据和分析结果在用户端和医护端之间同步存储；

18、异常警告模块，其用于触发异常警告提示，并将警告提示通过服务器发送。

19、进一步的，所述移动分析模块包括运算单元，其用于通过基于深度学习的ai引擎和引流图像库中训练好的stdc net深度卷积神经网络模型对引流导管与集液袋连接处及集液袋图像多点位信息进行分析处理，得出引流液颜色及性状特征选项。

20、进一步的，所述用户端还包括图像矫正模块，其用于在采集引流管与集液袋连接处以及集液袋的图像时，给予同质性指导矫正。

21、相对应的，本申请还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上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程序时实现前述居家导管引流管理方法的步骤。

22、相对应的，本申请还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现前述居家导管引流管理方法的步骤。

23、本申请具有以下有益效果：

24、(1)可以即时对康复期间居家各类导管引流护理患者的导管引流进行评估记录；

25、(2)医护人员可远程参与其中，节约人力成本；

26、(3)医生可根据患者输入的基本情况即刻进行评估，操作方便；

27、(4)导管引流情况可以日为时间单位动态监测，科学精细化管理；

28、(5)帮助患者在门诊及随访时准确描述居家带管期间各类引流液情况，给临床诊断提供可靠的依据；

29、(6)规范统一的患者各类引流表述，可减少由主观因素引起的表述差异，减少医生对疾病预后的判断的偏差。

30、(7)弥补了手动记录过程中出现的结果易出现错误等问题，能够提供快速高效地分析引流趋势，提高医护人员工作效率。

技术特征：

1.一种居家导管引流管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的居家导管引流管理方法，其特征在于，深度学习训练引擎通过基于深度学习的ai引擎和引流图像库中训练好的stdc net深度卷积神经网络模型对引流导管与集液袋连接处及集液袋图像多点位信息进行分析处理，得出引流液颜色及性状特征选项。

3.如权利要求1所述的居家导管引流管理方法，其特征在于，异常警告触发包括以下情况：管状态信息为不通畅，引流液量信息0ml或者大于1000ml，引流液颜色信息为鲜红色或者暗红色；当触发异常警告时，同步将异常警告提示发送至用户端和医护端。

4.如权利要求1所述的居家导管引流管理方法，其特征在于，医护端同步获取用户的基本信息、导管引流信息、引流液评估记录信息以及异常警告信息，对上述信息进行检索、导出管理。

5.如权利要求1所述的居家导管引流管理方法，其特征在于，采集引流管与集液袋连接处以及集液袋的图像时，给予同质性指导矫正，以减少人为误差。

6.如权利要求1所述的居家导管引流管理方法，其特征在于，所述导管引流信息包括引流管路类型、置管部位以及导管附属选项；所述引流液颜色包括金黄色、墨绿色、深褐色、鲜红色、暗红色、草绿色、白色、淡红色、浅褐色、淡咖色、黄色、黄绿色、美兰色、桔棕色、淡黄色；所述引流液性状包括澄清、浑浊、絮状物、粘稠、粪渣、血性；所述引流液气味信息包括无异状、臭味、腥味。

7.一种居家导管引流管理系统，其特征在于，包括用户端、医护端和服务器；

8.如权利要求7所述的居家导管引流管理系统，其特征在于，所述移动分析模块包括运算单元，其用于通过基于深度学习的ai引擎和引流图像库中训练好的stdc net深度卷积神经网络模型对引流导管与集液袋连接处及集液袋图像多点位信息进行分析处理，得出引流液颜色及性状特征选项。

9.如权利要求7所述的居家导管引流管理系统，其特征在于，所述用户端还包括图像矫正模块，其用于在采集引流管与集液袋连接处以及集液袋的图像时，给予同质性指导矫正。

10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上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程序时实现如权利要求1至6中任一项所述居家导管引流管理方法的步骤。

11.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述居家导管引流管理方法的步骤。

技术总结本申请公开了一种居家导管引流管理方法、系统及存储介质，涉及医疗信息管理领域。系统包括用户端、医护端和服务器。执行以下步骤：根据用户指令录入用户基本信息和用户导管引流信息，并上传至服务器；录入引流量和引流液气味信息；采集引流管与集液袋连接处以及集液袋的图像信息，通过STDC Net深度卷积神经网络模型提取图像区域多点位特征信息，比对分析获取引流液颜色及性状特征信息；通过机器学习自动识别引流导管通畅情况；服务器对引流液属性信息进行分析，若达到预设条件，则触发异常警告提示；患者数据和分析结果在用户端和医护端之间同步存储。本系统可对于携带各类引流管患者的居家引流情况记录及管理，从而监测患者引流状况。技术研发人员：请求不公布姓名,请求不公布姓名受保护的技术使用者：复旦大学附属中山医院技术研发日：技术公布日：2024/9/9