一种基于患者数据的全身麻醉症状预测系统的制作方法

本发明涉及医疗预测，尤其涉及一种基于患者数据的全身麻醉症状预测系统。

背景技术：

1、医疗预测技术领域是应用数据分析、机器学习和统计方法来预测疾病进展、治疗结果和可能的健康风险的一门技术。这一领域涵盖从基础病例数据到复杂的生物信息学分析的广泛技术，旨在通过对历史健康记录、实时生理数据以及遗传信息的分析，提高疾病的早期诊断率和治疗效果。医疗预测技术在提高患者护理质量和优化医疗资源配置方面发挥着关键作用，尤其是在制定个性化治疗方案和进行风险评估时显得尤为重要。

2、其中，全身麻醉症状预测系统是一个应用医疗预测技术的具体例子，它通过分析患者的医疗数据来预测全身麻醉后可能出现的不同症状，如呼吸抑制、心率异常等。该系统的目的是在手术前提供针对性的预警，从而使医疗团队能够提前准备应对措施，减少麻醉相关的并发症。通过实时监测和数据分析，该系统可以帮助医生更精确地调整麻醉剂的剂量和类型，确保患者安全。这种技术的使用，极大地提升了手术安全性和患者的总体护理效果。

3、现有医疗预测技术主要集中于基础数据的分析，缺乏对手术中实时数据综合分析的能力，尤其是在监测生理参数细微变化和进行即时反应方面的不足。这些技术未能充分利用连续的生理监测数据，限制了其在紧急情况预警和风险评估的效能。在实际操作中，这种局限性可能导致医疗团队对麻醉并发症的反应不够及时，增加手术风险。此外，现有系统在数据整合及应用历史并发症信息进行预测的效率方面也显示出明显的局限，这种对数据驱动分析的不足可能导致关键预警信息的遗漏，增加了患者的健康风险。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于患者数据的全身麻醉症状预测系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于患者数据的全身麻醉症状预测系统包括：

3、状态监测模块收集患者的心率、血压参数，同时记录手术过程中的连续时间点数据，进行状态变化的跟踪，得到状态变化跟踪结果；

4、因果分析模块基于所述状态变化跟踪结果，运用生理参数与麻醉剂之间的关联分析，判断生理状态的改变对麻醉剂的影响，生成参数响应分析结果，将所述参数响应分析结果与麻醉并发症的历史数据进行对比，识别麻醉剂与并发症之间的因果关系；

5、风险评估模块基于所述因果关系，使用连续时间点上的数据调整条件概率表，计算每个状态下麻醉并发症的发生概率，结合历史并发症数据，预估手术过程中出现的关键风险点，生成关键风险点预测结果。

6、作为本发明的进一步方案，所述状态变化跟踪结果的获取步骤具体为：

7、通过对连续时间点的心率数据的收集，计算心率数据的加权平均值，采用公式：

8、；

9、生成平均心率值；

10、其中，代表第个时间点的心率值，代表第个数据点的权重，代表时间点的总数，代表计算得到的心率加权平均值；

11、利用所述平均心率值，计算心率波动的加权标准差，采用公式：

12、；

13、得到心率波动数据；

14、其中，表示心率的加权标准差，是样本数量；

15、根据所述平均心率值和所述心率波动数据，采用公式：

16、；

17、计算心率状态评分，生成状态变化跟踪结果；

18、其中，、是调整系数，为归一化系数，为心率状态评分。

19、作为本发明的进一步方案，所述参数响应分析结果的获取步骤具体为：

20、收集所述状态变化跟踪结果和多个生理参数的数据，采用公式：

21、；

22、计算每个参数与麻醉剂浓度的相关系数，生成参数响应关系指标；

23、其中，代表第个时间点的心率状态评分，代表第个生理参数在第个时间点的值，、分别为心率状态评分和生理参数的均值，为相关系数指标；

24、使用所述参数响应关系指标，对每个参数进行影响强度分析，采用公式：

25、；

26、计算每个参数的影响强度，得到影响强度指标；

27、其中，为影响强度指标，、调整系数。

28、结合所述影响强度指标，采用复合评分模型公式：

29、；

30、计算并生成参数响应分析结果；

31、其中，为第个参数的重要性权重，为参数响应分析结果。

32、作为本发明的进一步方案，所述识别麻醉剂与并发症之间的因果关系的步骤具体为：

33、利用所述参数响应分析结果与历史麻醉并发症数据，进行关联分析，采用公式：

34、；

35、生成初步关联系数；

36、其中，为同一时间点的并发症数据，为加权因子，为初步关联系数。

37、对所述初步关联系数进行分析，通过统计方法评估关联系数的稳定性和信度，采用公式：

38、；

39、得到标准化关联强度；

40、其中，为均值，为标准差，为标准化后的关联强度。

41、根据所述标准化关联强度，使用逻辑回归分析，确定因果关系的概率，采用公式：

42、；

43、识别麻醉剂与并发症之间的因果关系；

44、其中，、为回归系数，表示麻醉剂与并发症之间的因果关系。

45、作为本发明的进一步方案，所述计算每个状态下麻醉并发症的发生概率的步骤具体为：

46、从所述麻醉剂与并发症之间的因果关系，整合连续时间点的麻醉剂使用情况，采用公式：

47、；

48、计算加权平均的因果概率；

49、其中，是时间点的数据权重，为归一化系数，表示加权平均的因果关系概率；

50、使用所述加权因果关系概率，更新条件概率表，反映麻醉剂浓度变化对并发症发生概率的影响，应用指数调整公式：

51、；

52、生成更新后的条件概率表；

53、其中，为调整系数，为更新后的条件概率表；

54、利用所述更新后的条件概率表，结合多状态的历史并发症数据，采用公式：

55、；

56、计算每个状态下麻醉并发症的发生概率；

57、其中，为第个状态更新后的条件概率，为第个状态的历史发生频率，为每个状态下麻醉并发症的发生概率。

58、作为本发明的进一步方案，所述关键风险点预测结果的获取步骤具体为：

59、从所述每个状态下麻醉并发症的发生概率，结合即时监控数据，对风险进行初步的分类与加权，采用公式：

60、；

61、生成初步风险评估结果；

62、其中，是风险加权因子，是小常数，表示初步风险评估结果；

63、对所述初步风险评估结果进行动态调整，反映实时手术情况的变化，采用公式：

64、；

65、生成动态风险评估结果；

66、其中，为调整系数，为并发症发生概率的方差，为动态风险评估结果；

67、利用所述动态风险评估结果，结合历史并发症数据和其他临床参数，采用公式：

68、；

69、生成关键风险点预测结果；

70、其中，为历史数据加权因子，为归一化因子，为关键风险点预测结果。

71、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

72、本发明中，通过分析患者手术过程中的连续生理数据，提升了麻醉并发症预测的精确度。实时监控生理状态的微小变化并与麻醉剂的作用进行关联分析，使得预测潜在风险的能力得到增强。通过实时更新的条件概率计算，不仅增加了对关键风险点的洞察力，而且为医疗团队的决策提供了数据支持，从而有效降低了患者在手术中遭遇不良事件的概率。结合历史数据进行风险评估的优化，保障了手术过程的整体安全性，显著提高了对患者的治疗效果。