基于多模态数据融合的麻醉微量泵控制方法和系统

本技术涉及麻醉微量泵控制，尤其是涉及基于多模态数据融合的麻醉微量泵控制方法和系统。

背景技术：

1、目前，对于麻醉过程中用药控制方面，已经存在一些智能化的微量泵。在进行用药控制时，通过在微量泵的显示界面上配置麻醉用药参数，如设置药品类型，药品用量和药品注射速度后，由微量泵来实现精细化给药控制。

2、然而，上述的操作过程仍旧需要医师手动配置用药参数，微量泵的给药精度依赖于医师的专业水平，医师配置用药参数的准确度越高则微量泵提供给患者的给药精确度越高。但是不同的医师由于经验不同和对麻醉药品的敏感度不同，所以即使是针对同一患者的相同病症，可能存在配置的用药参数存在差异的情况，也就是说，当前的微量泵的给药精确度得不到保障。

技术实现思路

1、为了解决微量泵的给药精确度得不到保障的问题，本技术提供一种基于多模态数据融合的麻醉微量泵控制方法和系统。

2、在本技术的第一方面，提供了一种基于多模态数据融合的麻醉微量泵控制方法，该方法包括：

3、依据患者的手术数据确定初始微量泵，所述初始微量泵用于在手术前为患者给药；

4、根据所述初始微量泵的给药参数和患者实时的生理指标确定异常生理指标，所述给药参数包括药品类型和药品注射速度；

5、根据所述异常生理指标确定目标微量泵及目标微量泵的给药参数，所述目标微量泵用于在手术中为患者给药。

6、通过采用上述技术方案，手术前，先依据手术数据确定出初始微量泵，由初始微量泵按照其对应的给药参数为患者提供麻醉药品。在手术中，根据初始微量泵已经提供的麻醉药品和采集到的患者实时的生理指标，确定出不符合正常走向或者波动范围异常的生理指标（即得到异常生理指标），再针对异常生理指标确定出能够调整异常生理指标回归到正常范围的目标药品（即确定出目标微量泵），最后由目标微量泵按照其对应的给药参数为患者给药，保障患者在麻醉过程中，各项生理指标处于正常范围内。由此可知，更换给药的微量泵和微量泵的给药参数设置过程均是依据患者实时的生理指标进行动态调整的，微量泵的给药精确度摆脱了依赖于医师的专业水平的困境，能够实现针对性的给药控制，达到了提高微量泵的给药精确度的目的。

7、在一种可能的实现方式中：所述根据所述初始微量泵的给药参数和患者实时的生理指标确定异常生理指标，包括：

8、根据所述初始微量泵的给药参数中的药品类型确定待测指标项；

9、根据所述初始微量泵的给药参数中的药品注射速度计算所述待测指标项的生理指标范围；

10、将所述患者实时的生理指标中超出所述生理指标范围的待测指标项确定为异常生理指标。

11、在一种可能的实现方式中：所述药品类型包括镇静药类、肌松药类和镇痛药类；

12、所述根据所述初始微量泵的给药参数中的药品类型确定待测指标项，包括：

13、当所述药品类型为镇静药类时，脑电双频指数、脑电边缘频率和静息瞳孔直径确定为所述待测指标项：

14、当所述药品类型为肌松药类时，肌电信号、心率和血压确定为所述待测指标项；

15、当所述药品类型为镇痛药类时，心率、血压、呼吸频率和疼痛评分确定为待测指标项。

16、在一种可能的实现方式中：所述根据所述初始微量泵的给药参数中的药品注射速度计算所述待测指标项的生理指标范围，包括：

17、根据所述药品注射速度和注射时间得到注射药品量；

18、将所述注射药品量输入大数据模型中计算得到待测指标项的第一范围，所述大数据模型的训练集来源于相同年龄、相同病症的其他患者在注射药品量相同的情况下，测量所得的正常生理指标；

19、依据患者的历史麻醉数据得到待测指标项的第二范围，所述历史麻醉数据为所述患者在药品类型相同或者相近且注射药品量相同的情况下，测量所得的正常生理指标；

20、合并所述第一范围和所述第二范围得到所述待测指标项的生理指标范围。

21、通过采用上述技术方案，依据相同年龄、相同病症的其他患者在注射药品量相同的情况下得到的正常生理指标，以及患者在药品类型相同或者相近且注射药品量相同的情况下得到的正常生理指标来计算得到待测指标项的生理指标范围，从而保障所得的待测指标项的生理指标范围的准确度，从而为后续得到准确的异常生理指标提供数据保障。

22、在一种可能的实现方式中：所述根据所述异常生理指标确定目标微量泵及目标微量泵的给药参数，包括：

23、计算所述异常生理指标的危险占比值和关联占比值；

24、基于所述危险占比值和关联占比值建立数据清单，所述数据清单中存储有按照指定顺序排序的异常生理指标；

25、将能够调控数据清单中排序第一的异常生理指标至生理指标范围的麻醉药品确定为目标麻醉药品，提供所述目标麻醉药品的微量泵确定为目标微量泵；

26、计算使数据清单中排序第一的异常生理指标至生理指标范围时所需的药量，根据所述药量得到所述目标微量泵的药品注射速度；

27、所述目标麻醉药品的药品类型和所述药品注射速度组成所述目标微量泵的给药参数。

28、在一种可能的实现方式中：所述计算所述异常生理指标的危险占比值，包括：

29、计算所述异常生理指标超出与所述异常生理指标对应的生理指标范围的差值；

30、计算所述差值与标准值的占比值，将所述占比值确定为危险占比值，所述标准值为与所述异常生理指标对应的生理指标范围的最大值或者最小值。

31、在一种可能的实现方式中：所述计算所述异常生理指标的关联占比值，包括：

32、以异常生理指标的总个数作为分母；

33、以每个异常生理指标与全部异常生理指标中具有关联关系的次数作为分子，关联关系是指能够被同一麻醉药品影响；

34、由所述分子和分母组成的占比值确定为所述关联占比值。

35、在一种可能的实现方式中：所述基于所述危险占比值和关联占比值建立数据清单，包括：

36、将所述危险占比值和所述关联占比值相加得到总风险值；

37、按照总风险值降序排序方式排列多个异常生理指标得到数据清单。

38、通过采用上述技术方案，先计算异常生理指标的总风险值，总风险值又充分考虑了异常生理指标的危险程度（风险占比值）和与其他异常生理指标的关联程度（关联占比值），所以后续调控数据清单中排序第一的异常生理指标至生理指标范围时，不仅实现了消除较大风险的异常生理指标，还能够起到同步调控与排序第一的异常生理指标具有对应关系的多个异常生理指标，从而保障调控异常生理指标的效率。

39、在一种可能的实现方式中：所述手术数据包括手术部位、手术类型和与所述手术类型对应的麻醉类型；

40、所述依据患者的手术数据确定初始微量泵，包括：

41、获取所述麻醉类型和所述患者对手术部位的敏感程度；

42、根据所述麻醉类型和所述患者对手术部位的敏感程度确定出麻醉药品，将提供所述麻醉药品的微量泵作为所述初始微量泵。

43、在本技术的第二方面，提供了一种基于多模态数据融合的麻醉微量泵控制系统，该系统包括：

44、第一确定模块，用于依据患者的手术数据确定初始微量泵，所述初始微量泵用于在手术前为患者给药；

45、第二确定模块，用于根据所述初始微量泵的给药参数和患者实时的生理指标确定异常生理指标，所述给药参数包括药品类型和药品注射速度；

46、第三确定模块，用于根据所述异常生理指标确定目标微量泵及目标微量泵的给药参数，所述目标微量泵用于在手术中为患者给药。

47、综上所述，本技术包括以下一种有益技术效果：

48、在手术前，先根据患者对手术部位的敏感程度和麻醉类型确定出麻醉药品，即确定出初始微量泵，由初始微量泵在手术前为患者给药。在手术中，根据初始微量泵已经提供的麻醉药品和采集到的患者实时的生理指标，将患者实时的生理指标中超出生理指标范围的待测指标项确定为异常生理指标。基于所得的异常生理指标，计算每一项异常生理指标的危险占比值和关联占比值，再基于每一项异常生理指标的危险占比值和关联占比值建立数据清单，以调整数据清单中排序在前的异常生理指标至正常的生理指标范围，不仅实现了消除较大风险的异常生理指标，还能够起到同步调控与排序第一的异常生理指标具有对应关系的多个异常生理指标，从而保障调控异常生理指标的效率。由此可知，在麻醉过程中，微量泵的给药完全是依据患者实时的生理指标进行动态调整的，微量泵的给药精确度摆脱了依赖于医师的专业水平的困境，能够实现针对性的给药控制，达到了提高微量泵的给药精确度的目的。