一种智能麻醉呼吸安全监控系统及方法与流程

本发明涉及麻醉呼吸设备安全监测领域，尤其涉及一种智能麻醉呼吸安全监控系统及方法。

背景技术：

1、早期的麻醉过程中，医生主要依靠手动观察患者的呼吸情况来评估其安全状况，随着电子技术的发展，出现了一些早期的电子监测设备，能够实时监测呼吸频率和潮气量的装置；

2、早期的设备主要用于监测麻醉气体的浓度，而非患者的呼吸参数，并且需要医生进行手动记录和分析，仍然存在一定的局限性和不足。

3、经检索，中国专利号为cn116531628b的发明专利，公开了一种智能麻醉呼吸安全监控系统及方法，具有利用气体流量传感器实时检测麻醉呼吸系统是否存在气体泄露现象，提高了麻醉呼吸系统的气密性；实时监测麻醉气体浓度传感器的工作状态，在发现麻醉气体浓度传感器异常时，切换另一麻醉气体浓度传感器，保证了麻醉呼吸系统的稳定性和安全性，并利用时间序列模型自动获取病人的麻醉方式、参数和病人的麻醉剂分解速率；

4、但在运行优化方法时间序列模型通常限制在处理高维、非线性或多模态数据时的表现能力，且生理信号的特性可能多变且复杂，难以充分挖掘数据的潜在信息，并对数据预处理的依赖较大，需要手动进行特征提取、降维或数据平滑等操作，且受到数据预处理过程中的偏差和错误的影响，因此，提出的一种智能麻醉呼吸安全监控系统及方法。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有的限制在处理高维、非线性或多模态数据时的表现能力，难以充分挖掘数据的潜在信息，并对数据预处理的依赖较大，而提出的一种智能麻醉呼吸安全监控系统及方法。

2、s1：通过各种设备仪器，实时监测患者的生理参数；

3、s2：用于将生理参数数据从监测设备传输到中央处理单元；

4、s3：负责接收和处理来自监测设备的数据，执行相关的算法来分析患者的呼吸状态，并作出相应的响应；

5、s4：用于分析患者的呼吸状态，检测异常情况，并生成相应的警报或建议；

6、s5：一旦监测到患者呼吸异常，系统会触发警报，通知医护人员进行相应的处理；

7、s6：实时监视患者的呼吸状态，并显示相关的生理参数和警报信息；

8、s7：用于根据患者的呼吸状态自动调整麻醉药物的剂量或采取其他措施；

9、s8：记录患者的呼吸状态数据，生成报告以供后续分析和审查。

10、上述技术方案进一步包括：

11、所述s1通过各种设备仪器，实时监测患者的生理参数，利用监测设备，监测多种生理参数，包括心电图监测设备、血压监测设备好和呼吸监测设备，用于监测人体生理状态和参数，实时监测和评估生理健康状态，所述s2：用于将生理参数数据从监测设备传输到中央处理单元，通过收集、存储和传输数据的系统，监测患者的生理参数并实时传输到医护人员的监护仪上，并监测患者测量过程中的各种参数进行远程干预。

12、所述s3负责接收和处理来自监测设备的数据，执行相关的算法来分析患者的呼吸状态，并作出相应的响应，通过cpu负责管理数据在内部和外部存储器之间的传输，及时响应外部设备的中断请求，暂停当前执行的程序，并转而执行中断服务程序。

13、所述s4：用于分析患者的呼吸状态，检测异常情况，并生成相应的警报或建议，通过深度学习算法来监测患者的呼吸状态，利用反向传播算法进行神经网络的训练，设计一个系统，实时监测患者的呼吸状态，并在出现异常情况时及时发出警报；

14、通过收集大量的患者呼吸数据，包括正常呼吸、异常呼吸情况，以及对应的生理参数数据，设计用于呼吸状态监测的深度神经网络模型，利用多层感知器，使用反向传播算法训练神经网络模型，通过计算损失函数关于模型参数的梯度，根据梯度更新模型参数以最小化损失函数，使用交叉熵损失函数作为监督学习任务中的损失函数；

15、计算输出层的误差：

16、计算隐藏层的误差：δl＝((wl+1)tδl+1)⊙σ′(zl)，

17、计算损失函数关于权重的梯度：

18、更新权重：

19、其中，δl表示第l层的误差，表示损失函数对输出的梯度，σ(z)表示激活函数，wl表示第l层的权重，η表示学习率，m表示训练样本的数量，训练完成后，对模型进行评估，以确保其在未见过的数据上表现良好，并将训练好的模型集成到智能麻醉呼吸安全监控系统中，实时监测患者的呼吸状态。

20、所述s5：一旦监测到患者呼吸异常，系统会触发警报，通知医护人员进行相应的处理，监测和检测危险情况，并在必要时向医护人员发出警报，接收传感器的信号，并进行逻辑判断，一旦检测到异常情况，触发警报程序，并根据需要执行预设的响应动作，所述s6：实时监视患者的呼吸状态，并显示相关的生理参数和警报信息，实时监控、配置和管理警报系统的功能，通过显示警报系统的当前状态，及最近报警历史记录，实时显示各个传感器的监测数据，并提供警报参数的设置界面，支持远程控制功能，通过多个用户管理，实时向用户发送警报通知。

21、所述s7：用于根据患者的呼吸状态自动调整麻醉药物的剂量或采取其他措施，通过自适应pid控制器，控制麻醉药品的输注速率，以维持患者的呼吸状态在安全范围内，通过智能麻醉呼吸安全监控，包括呼吸监测传感器、麻醉药品输注泵和自适应pid控制器，实时监测患者的呼吸状态，传感器的输出作为pid控制器的输入，控制器输出的控制信号用于调节麻醉药品的输注速率，自适应pid控制器根据患者的呼吸状态动态调整pid参数，自适应pid控制器中，用于调节比例系数，基于误差的自适应pid控制器，其中比例系数根据误差的变化来进行调整

22、

23、其中，k_p(t)表示在时刻t的比例系数，k_p(0)表示初始比例系数，γ表示调整速率，e(t)表示在时刻t的误差，在运行中，实时监测患者的呼吸状态，并将数据传输给自适应pid控制器，并根据监测到的呼吸状态和预设的目标范围，动态调整pid参数，并输出相应的控制信号给麻醉药品输注泵，以调节麻醉药品的输注速率。

24、所述s8：记录患者的呼吸状态数据，生成报告以供后续分析和审查，记录系统发生的所有事件，同时详细记录每次警报的发生情况，并持续记录传感器的监测数据，同时记录用户对警报系统进行的所有操作，并根据记录的数据生成定期报告，对记录的数据进行定期存档和备份。

25、一种智能麻醉呼吸安全监控方法所使用的系统，包括：

26、数据采集和传输模块：用于收集监测数据；

27、中央处理模块：用于接收来传输入的数据，并进行数据处理、分析和决策；

28、设备集成模块：用于连接和整合医用监测设备；

29、智能算法模块：用于对接收到的数据利用人工智能进行分析和处理；

30、自适应控制模块：用于动态调整麻醉药物的剂量和输注速率；

31、数据驱动的质量改进模块：用于制定和实施数据质量改进策略。

32、本发明具备以下有益效果：

33、1、本发明中，提出的一种智能麻醉呼吸安全监控系统及方法，通过强大的特征学习能力，能够从原始数据中学习到更加抽象和高级的特征表示，直接从原始数据到最终输出进行端到端的训练和优化，从而对麻醉呼吸安全监控中对复杂数据和关系进行建模和预测。

34、2、本发明中，提出的一种智能麻醉呼吸安全监控系统及方法，通过实时监测数据和预设的控制策略，自动调整麻醉药物的剂量和输注速率，实现自适应控制，减少人为干预的需要，并识别和预测潜在的麻醉风险，及时发出警报并采取措施，防止意外事件的发生，提高患者的安全性和监测质量。