用于俯卧位减压床的生命体征监测与床位状态联动系统的制作方法

本技术涉及临床医疗，更具体地说，涉及用于俯卧位减压床的生命体征监测与床位状态联动系统。

背景技术：

1、俯卧位减压床在医疗领域特别是重症监护和康复护理中有着广泛的应用。俯卧位作为一种重要的体位疗法，常用于治疗急性呼吸窘迫综合征(ards)等呼吸系统疾病，以改善患者的肺功能和血氧饱和度。然而，长时间的俯卧位可能会对患者造成不适和产生压疮等并发症，因此，需要不断调整床位以减轻这些负面影响。传统的床位调整通常依赖于医护人员的经验和手动操作，缺乏智能化和自动化的支持，难以实现对患者生命体征的实时监测和优化调整。

2、随着现代医疗技术的进步，生命体征监测技术在临床中的应用越来越广泛。这些技术能够实时采集和分析患者的多项生命体征数据，如心电图、脉搏波、呼吸率和血氧饱和度等，为临床决策提供重要依据。然而，现有的生命体征监测系统大多独立运行，缺乏与床位调整系统的联动，难以根据患者的实时状态动态调整床位，从而无法充分发挥俯卧位疗法的效果。

3、综上所述，如何实现对患者生命体征的精准监测、实时分析和动态调整，提升医疗护理质量和患者的整体体验，已经成为亟需解决的问题。

技术实现思路

1、为了克服现有技术存在的一系列缺陷，本技术的目的在于针对上述问题，提供用于俯卧位减压床的生命体征监测与床位状态联动系统，包括以下模块：

2、智能生命体征分析模块，采集并实时分析患者的多项生命体征数据，预测短期内的生命体征变化趋势；

3、自适应床位调节控制模块，根据分析结果生成最优的床位调整方案并通过床位执行机构执行，确保调整过程的安全性和连续性；

4、动态参数优化模块，基于患者在床位调整过程中的生命体征变化，动态调整床位变化速度和安全阈值，实现效果与安全的最佳平衡；

5、人机交互与警报模块，提供多模态操作界面以实时展示系统状态信息，在检测到异常或紧急情况时及时触发警报并自动执行预设的应急措施。

6、进一步的，智能生命体征分析模块包括：

7、生命体征采集单元，采用心电图电极、光电容积脉搏波传感器、呼吸带和血氧饱和度传感器，稳定准确地采集俯卧位状态下患者的多项生命体征数据，并进行滤波、去噪和信号增强处理；

8、实时数据分析单元，用于对处理后的数据进行实时分析，准确识别患者的当前生命体征状态；

9、短期趋势预测单元，基于患者的最新生命体征状态集合，使用长短期记忆网络模型预测患者未来短期内的生命体征变化趋势；

10、异常检测评估单元，用于持续监测生命体征数据，识别潜在的异常模式，同时评估采集数据的可靠性，在数据质量不佳时及时触发警报；

11、数据存储单元，采用加密技术安全存储和管理患者的历史生命体征数据，确保数据的机密性和完整性。

12、进一步的，长短期记忆网络模型包括输入层、lstm层、全连接层和输出层，输入层用于接收来自实时数据分析单元的时间窗口数据，全连接层用于将lstm的输出连接到输出层；输出层用于预测未来短期内的生命体征值；lstm层用于对输入数据进行处理，通过遗忘门、输入门、记忆单元状态更新和输出门来学习时间序列特征，具体的：

13、遗忘门的公式为：ft＝σ(wf·[ht-1,xt]+bf)，其中，ft是遗忘门的输出，表示当前时间步t对于记忆单元的遗忘程度；wf是遗忘门的权重矩阵，用于学习如何从生命体征数据中提取关键信息；bf是遗忘门的偏置，用于调整遗忘门的激活水平；ht-1表示前一时间步的隐状态，包含了之前的生命体征信息；xt表示当前时间步的生命体征数据；σ表示sigmoid激活函数；

14、输入门的公式为：it＝σ(wi·[ht-1,xt]+bi)，c～t＝tanh(wc·[ht-1,xt]+bc)，其中，it表示输入门的输出，决定当前时间步的生命体征数据对记忆单元的影响；c～t为候选记忆单元状态，表示新信息的潜在值；wi和wc为权重矩阵，用于学习如何处理当前输入和隐状态；bi和bc表示输入门和候选记忆单元状态的偏置，用于调整输入门和候选记忆的激活水平；tanh是双曲正切函数，用于生成候选记忆值；

15、更新记忆单元状态的公式为：ct＝ft·ct-1+it·c～t，其中，ct表示更新后的记忆单元状态，包含了当前时间步的新信息和前一时间步的遗忘部分；ct-1表示前一时间步的记忆单元状态；ft·ct-1表示遗忘门控制下的旧信息；it·c～t表示输入门控制下的新信息；

16、输出门的公式为：ot＝σ(wo·[ht-1,xt]+bo)，ht＝ot·tanh(ct)，其中，ot表示输出门的输出，决定从记忆单元中提取的信息量；ht表示当前时间步的隐状态，表示对生命体征的预测结果；wo表示权重矩阵，用于计算输出；bo表示输出门的偏置，调整输出门的激活水平。

17、进一步的，自适应床位调节控制模块包括：

18、生命体征数据接收单元，接收并解析来自智能生命体征分析模块的数据和预测结果，为床位调整决策提供基础；

19、床位调整策略生成单元，基于患者的生命体征数据和预设规则，生成最优床位调整方案；

20、安全约束评估单元，评估最优床位调整方案的安全性，确保所有参数都在预设的安全范围内，防止对患者造成的不适或风险；

21、执行控制单元，将经过安全评估的调整方案转换为精确的控制命令并执行，实现床位的平稳调整。

22、进一步的，基于患者的生命体征数据和预设规则，生成最优床位调整方案，包括以下步骤：

23、将患者的生命体征数据与预设的医疗规则和安全阈值进行匹配，识别出当前患者状态所适用的规则集；

24、基于匹配的规则集和患者当前状态，设定床位调整的多个优化目标并分配权重，包括改善血氧饱和度、减轻压力和优化呼吸功能目标；

25、明确定义床位调整的各项约束条件，包括床位可调节的范围、调整速度限制和患者舒适度要求；

26、运用多目标优化算法，在满足约束条件的前提下，综合考虑各个优化目标，迭代搜索最优床位调整方案；

27、对生成的最优方案进行评估，模拟其对患者状态的潜在影响，如果评估结果不理想，或者存在潜在风险，则进行微调或重新计算，直到找到既能显著改善患者状态，又能确保安全的方案。

28、进一步的，动态参数优化模块包括：

29、实时响应分析单元，持续监测并分析患者在床位调整过程中的生命体征变化，识别患者对调整的即时反应；

30、参数敏感度评估单元，评估床位调整参数对患者生命体征的影响程度，识别关键参数；

31、自适应阈值调整单元，根据患者的即时反应，动态调整床位调整的安全阈值，确保操作始终在安全范围内；

32、速度优化单元，基于患者的耐受程度和治疗需求，实时计算并动态调整最优的床位变化速度；

33、反馈学习单元，记录并分析每次调整的效果，不断优化参数调整模型，提高系统的适应性和精确度。

34、进一步的，评估床位调整参数对患者生命体征的影响程度，识别关键参数，包括以下步骤：

35、收集患者在不同床位调整参数下的生命体征数据，建立生命体征变量y与床位调整参数之间的函数关系模型y＝f(θ)，其中，y是某个生命体征，θ是床位调整参数；

36、对于每个床位调整参数θg，计算其对生命体征y的偏导数

37、计算每个床位调整参数的敏感度和归一化敏感度，公式为：其中，是θg对y的归一化敏感度；sg表示生命体征y对床位调整参数θg的敏感度；n表示床位调整参数的总数；sj是生命体征y对第j个床位调整参数θj的偏导数的绝对值；

38、设定敏感度阈值sthreshold，识别出归一化敏感度大于sthreshold的参数作为关键参数。

39、进一步的，根据患者的即时反应，动态调整床位调整的安全阈值，包括以下步骤：

40、根据患者的基础状态和预设安全标准，定义初始的安全阈值具体公式表示为：θbase是基础安全阈值，根据医疗标准设定；δθinit是初始安全裕度，根据医疗建议或历史数据设定；

41、根据患者的生命体征数据获取其即时反应rt；

42、根据即时反应rt动态调整安全阈值，以确保床位调整操作始终在安全范围内，具体公式表示为：其中，是第t时刻的动态安全阈值，满足：和是安全阈值的最小和最大限制值，由医疗标准设定；是前一时刻的安全阈值；α是调整因子，用于控制调整幅度；f(rt)是根据即时反应rt计算的调整函数，f(rt)＝β·(rt-rtarget)，β是反馈调整因子，rtarget是目标生命体征值；

43、持续监测患者的生命体征，以确认调整后的安全阈值是否有效。

44、进一步的，最优的床位变化速度通过以下公式计算：

45、，其中，voptimal为最优的床位变化速度；vcurrent为当前床位变化速度；tthreshold为患者的耐受阈值；tcurrent为当前耐受度；ddemand为治疗需求调整因子，根据治疗需求变化的紧迫性确定；q为调整因子，用于平衡响应速度和稳定性；vmin为床位变化速度的最小值；vmax为床位变化速度的最大值；tmin是耐受度的最小值。

46、进一步的，人机交互与警报模块包括：

47、多模态用户界面，集成多种交互方式，为医护人员和患者提供直观、便捷的操作体验；

48、实时状态可视化单元，将各模块的运行状态、患者生命体征和床位参数信息转化为易于理解的图形界面，实时展示；

49、智能警报触发单元，在检测到异常或紧急情况时及时触发相应级别的警报；

50、应急措施执行单元，与智能警报触发单元联动，在触发警报的同时，根据预设方案自动执行相应的应急措施；

51、远程监控与通知单元，支持远程访问系统状态，并通过移动设备推送重要通知，确保医护人员随时掌握患者情况；

52、交互日志与分析单元，记录所有人机交互操作和警报事件，支持后续分析和审计，提高可追溯性和安全性。

53、与现有技术相比，本技术具有以下有益效果：

54、本技术通过智能生命体征分析、自适应床位调节、动态参数优化和人机交互与警报模块的综合运作，实时采集和分析患者的多项生命体征数据，预测其短期变化趋势，基于此生成并执行最优的床位调整方案，并在调整过程中动态优化参数以平衡安全与效果，同时提供多模态的交互界面和智能警报机制，确保患者的安全和舒适。