本發(fā)明屬于醫(yī)療，具體涉及病理生理學參數(shù)實時監(jiān)測與智能分析系統(tǒng)。

背景技術：

1、臨床事件風險是指臨床醫(yī)療系統(tǒng)中發(fā)生的不良結局，如心臟驟停、癲癇發(fā)作或意外死亡等惡性結局。有研究表明，59.4％的院內心臟驟停之前會出現(xiàn)心電、血壓、體溫等異常，25％的急診患者會出現(xiàn)至少一種生命體征異常的情況，具有兩個以上異常的患者緊急入院的概率會提高4.4倍。因此，監(jiān)測生命體征的變化有助于提前檢測或預測臨床事件風險。

2、生理信號通常涵蓋機體的生物電活動、溫度、壓力等物理信息，如肌電圖、心電圖、腦電圖、眼電圖和體位體動等信號，這種由連續(xù)采樣點組成的生理信號能夠表征機體復雜系統(tǒng)的內在特性，其通常是高維、非平穩(wěn)、非線性、多模態(tài)和異構的表現(xiàn)形式，特殊的信號特征變化模式能夠作為反映人體健康狀態(tài)的基本指標。隨著醫(yī)學研究的深入和臨床需求的多樣化，對生理參數(shù)的監(jiān)測不再局限于單一指標，而是需要同時監(jiān)測多個生理參數(shù)，如心電圖、血壓、呼吸率、血氧含量、體溫等，不同用戶的生理信號存在差異，差異的原因可能是性別、年齡等，生理信號的差異性使得數(shù)據之間的概率分布不同，現(xiàn)有系統(tǒng)難以同時采集和處理多個生理參數(shù)，生理信號的差異會使得系統(tǒng)不能準確的處理生理信號，監(jiān)測多個生理參數(shù)需要集成和兼容不同的設備，會耗費額外的資源和時間。

3、因此，有必要提出病理生理學參數(shù)實時監(jiān)測與智能分析系統(tǒng)，以至少部分地解決現(xiàn)有技術中存在的問題。

4、本背景技術所公開的上述信息僅僅用于增加對本發(fā)明背景技術的理解，因此，其可能包括不構成本領域普通技術人員已知的現(xiàn)有技術。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供病理生理學參數(shù)實時監(jiān)測與智能分析系統(tǒng)，以解決上述背景技術中提出的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術方案：

3、病理生理學參數(shù)實時監(jiān)測與智能分析系統(tǒng)，包括：數(shù)據管理模塊、實時監(jiān)測模塊、數(shù)據回顧模塊、通信管理模塊、隱私保護模塊、分析決策模塊，所述數(shù)據管理模塊負責管理系統(tǒng)所能收集到的大量生理參數(shù)數(shù)據，所述實時監(jiān)測模塊負責實時地收集、處理患者的生理參數(shù)數(shù)據，所述數(shù)據回顧模塊實時回顧生理參數(shù)數(shù)據形成統(tǒng)計分析報告，所述通信管理模塊負責實時消息傳輸以確保數(shù)據安全和完整性，所述隱私保護模塊保護患者個人數(shù)據的隱私安全并為治療提供可靠的參數(shù)信息，所述分析決策模塊對患者數(shù)據進行深入分析和決策，以提供有用的醫(yī)學信息或建議。

4、優(yōu)選的，所述實時監(jiān)測模塊通過iot和無線通信建立監(jiān)測網絡，實現(xiàn)數(shù)據共享和協(xié)作，利用hadoop處理和分析大規(guī)模的生理參數(shù)數(shù)據，支持故障轉移和備份機制，以防止因系統(tǒng)故障而導致的數(shù)據丟失或服務中斷。

5、將實時采集的生理參數(shù)信息進行可視化顯示，主要顯示的波形有心電波形、呼吸波形、加速度波形、運動強度波形；主要顯示的參數(shù)有心率、呼吸率、體表溫度、體動強度值、人體姿態(tài)參數(shù)、ph值、血氧飽和度、二氧化碳分壓(paco2)、血漿滲透壓、血清鉀離子(k+)、血清鈉離子(na+)、血清鈣離子(ca2+)等，定期檢查設備運行狀態(tài)和數(shù)據傳輸效率，確保監(jiān)測設備能穩(wěn)定可靠地運行，符合臨床使用要求。

6、優(yōu)選的，所述數(shù)據管理模塊使用josn對不同傳感器的數(shù)據進行標準化，整合多源異構數(shù)據并采用數(shù)據倉庫來存儲和管理整合后的數(shù)據，通過統(tǒng)一的數(shù)據訪問接口實現(xiàn)對整合后數(shù)據的訪問和調用。

7、多源異構數(shù)據包括生理參數(shù)數(shù)據、電子健康記錄、組學數(shù)據，在整合過程中，通過數(shù)據清洗和預處理來確保數(shù)據的一致性和可靠性，利用restfulapi來構建統(tǒng)一的api接口進行數(shù)據交互。

8、優(yōu)選的，所述數(shù)據回顧模塊運用數(shù)據挖掘和機器學習算法挖掘隱藏的關聯(lián)和規(guī)律，通過數(shù)據可視化技術結合實時生理參數(shù)更新，以圖表、趨勢圖的形式展示給醫(yī)護人員。

9、報告內容包括心搏總數(shù)、正常/異常心搏數(shù)、最快/最慢心率、呼吸率體表溫度、活動強度及時間點、異常心電事件及其關聯(lián)參數(shù)統(tǒng)計等，并結合匿名化和脫敏對報告的個人信息進行虛化或遮蓋。

10、優(yōu)選的，所述隱私保護模塊采用匿名化和脫敏來隱藏生理參數(shù)數(shù)據中的敏感信息，以減少個人身份信息的暴露風險，通過ecdsa加密方式對個人數(shù)據進行加密，根據用戶角色和權限配置訪問控制策略，并記錄所有數(shù)據訪問和操作的日志。

11、優(yōu)選的，所述通信管理模塊通過藍牙無線通信和tcp轉發(fā)完成生理參數(shù)數(shù)據的實時傳輸，在中間階段采用fifo緩存策略以提高傳輸效率，并且能夠將各個類型的數(shù)據傳輸?shù)较到y(tǒng)中各個組件和模塊。

12、優(yōu)選的，所述分析決策模塊采用組合特征與最大化分類器差異的域適應算法來判斷不同用戶的生理狀態(tài)，根據分析結果生成相應的決策輸出，提供醫(yī)學建議或行動指南，對檢測到的異常情況生成警報并通知醫(yī)護人員。

13、對于多個生理參數(shù)數(shù)據采用卷積網絡進行特征提取，每個生理參數(shù)作為一個卷積輸入的通道，并且生理參數(shù)數(shù)據是隨著時間順序到達的，這樣使用lstm來提取時序特征，利用通道數(shù)作為lstm的輸入維度，lstm的遞歸次數(shù)根據設置的生理參數(shù)數(shù)據長度來決定，引入注意力機制根據計算得到的兩種特征權值進行加權拼接得到融合的組合特征，使用兩個任務分類器對目標域組合特征進行分類，然后根據這兩個分類器的分類差異來定位那些產生混淆的目標域樣本，從而不斷地對抗訓練使得這些混淆樣本遠離分類器決策邊界，使得算法能夠適應新用戶所帶來的生理信號的差異，能夠提取到更加具有區(qū)分能力的組合特征，對用戶當前身體狀態(tài)做出準確的判斷。

14、優(yōu)選的，所述系統(tǒng)通過hl7標準實現(xiàn)與現(xiàn)有醫(yī)療信息技術系統(tǒng)建立數(shù)據互通和協(xié)同工作，利用無線通信使醫(yī)生能夠遠程監(jiān)測患者數(shù)據，方便偏遠地區(qū)或行動不便患者獲得及時診斷和指導。

15、與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明的有益效果是：

16、本發(fā)明能夠持續(xù)跟蹤患者的關鍵生理參數(shù)，通過智能分析快速檢測到生理參數(shù)異常，這樣醫(yī)護人員可以更快速地作出診斷和治療決策，有效提升了醫(yī)療質量和效率，自動化的監(jiān)測和分析過程減少了人為錯誤的風險，同時能夠確?；颊咴卺t(yī)療過程中的安全性，并且減少不必要的監(jiān)護周期、降低并發(fā)癥發(fā)生率以及提高床位周轉率，降低醫(yī)療服務的總體成本。

17、上述概述僅僅是為了說明書的目的，并不意圖以任何方式進行限制。除上述描述的示意性的方面、實施方式和特征之外，通過參考附圖和以下的詳細描述，本發(fā)明進一步的方面、實施方式和特征將會是容易明白的。

技術特征：

1.病理生理學參數(shù)實時監(jiān)測與智能分析系統(tǒng)，其特征在于，包括：數(shù)據管理模塊、實時監(jiān)測模塊、數(shù)據回顧模塊、通信管理模塊、隱私保護模塊、分析決策模塊，所述數(shù)據管理模塊負責管理系統(tǒng)所能收集到的大量生理參數(shù)數(shù)據，所述實時監(jiān)測模塊負責實時地收集、處理患者的生理參數(shù)數(shù)據，所述數(shù)據回顧模塊實時回顧生理參數(shù)數(shù)據形成統(tǒng)計分析報告，所述通信管理模塊負責實時消息傳輸以確保數(shù)據安全和完整性，所述隱私保護模塊保護患者個人數(shù)據的隱私安全并為治療提供可靠的參數(shù)信息，所述分析決策模塊對患者數(shù)據進行深入分析和決策，以提供有用的醫(yī)學信息或建議。

2.根據權利要求1所述的病理生理學參數(shù)實時監(jiān)測與智能分析系統(tǒng)，其特征在于：所述實時監(jiān)測模塊通過iot和無線通信建立監(jiān)測網絡，實現(xiàn)數(shù)據共享和協(xié)作，利用hadoop處理和分析大規(guī)模的生理參數(shù)數(shù)據，支持故障轉移和備份機制，以防止因系統(tǒng)故障而導致的數(shù)據丟失或服務中斷。

3.根據權利要求2所述的病理生理學參數(shù)實時監(jiān)測與智能分析系統(tǒng)，其特征在于：所述數(shù)據管理模塊使用josn對不同傳感器的數(shù)據進行標準化，整合多源異構數(shù)據并采用數(shù)據倉庫來存儲和管理整合后的數(shù)據，通過統(tǒng)一的數(shù)據訪問接口實現(xiàn)對整合后數(shù)據的訪問和調用。

4.根據權利要求3所述的病理生理學參數(shù)實時監(jiān)測與智能分析系統(tǒng)，其特征在于：所述數(shù)據回顧模塊運用數(shù)據挖掘和機器學習算法挖掘隱藏的關聯(lián)和規(guī)律，通過數(shù)據可視化技術結合實時生理參數(shù)更新，以圖表、趨勢圖的形式展示給醫(yī)護人員。

5.根據權利要求4所述的病理生理學參數(shù)實時監(jiān)測與智能分析系統(tǒng)，其特征在于：所述隱私保護模塊采用匿名化和脫敏來隱藏生理參數(shù)數(shù)據中的敏感信息，以減少個人身份信息的暴露風險，通過ecdsa加密方式對個人數(shù)據進行加密，根據用戶角色和權限配置訪問控制策略，并記錄所有數(shù)據訪問和操作的日志。

6.根據權利要求5所述的病理生理學參數(shù)實時監(jiān)測與智能分析系統(tǒng)，其特征在于：所述通信管理模塊通過藍牙無線通信和tcp轉發(fā)完成生理參數(shù)數(shù)據的實時傳輸，在中間階段采用fifo緩存策略以提高傳輸效率，并且能夠將各個類型的數(shù)據傳輸?shù)较到y(tǒng)中各個組件和模塊。

7.根據權利要求6所述的病理生理學參數(shù)實時監(jiān)測與智能分析系統(tǒng)，其特征在于：所述分析決策模塊采用組合特征與最大化分類器差異的域適應算法來判斷不同用戶的生理狀態(tài)，根據分析結果生成相應的決策輸出，提供醫(yī)學建議或行動指南，對檢測到的異常情況生成警報并通知醫(yī)護人員。

8.根據權利要求7所述的病理生理學參數(shù)實時監(jiān)測與智能分析系統(tǒng)，其特征在于：所述系統(tǒng)通過hl7標準實現(xiàn)與現(xiàn)有醫(yī)療信息技術系統(tǒng)建立數(shù)據互通和協(xié)同工作，利用無線通信使醫(yī)生能夠遠程監(jiān)測患者數(shù)據，方便偏遠地區(qū)或行動不便患者獲得及時診斷和指導。

技術總結
本發(fā)明涉及醫(yī)療技術領域，具體公開了病理生理學參數(shù)實時監(jiān)測與智能分析系統(tǒng)，包括：數(shù)據管理模塊、實時監(jiān)測模塊、數(shù)據回顧模塊、通信管理模塊、隱私保護模塊、分析決策模塊，數(shù)據管理模塊負責管理系統(tǒng)所能收集到的大量生理參數(shù)數(shù)據，實時監(jiān)測模塊負責實時地收集、處理患者的生理參數(shù)數(shù)據，數(shù)據回顧模塊實時回顧生理參數(shù)數(shù)據形成統(tǒng)計分析報告，通信管理模塊負責實時消息傳輸以確保數(shù)據安全和完整性；本發(fā)明能夠持續(xù)跟蹤患者的關鍵生理參數(shù)，通過智能分析快速檢測到生理參數(shù)異常，這樣醫(yī)護人員可以更快速地作出診斷和治療決策，有效提升了醫(yī)療質量和效率，自動化的監(jiān)測和分析過程減少了人為錯誤的風險，同時能夠確?；颊咴卺t(yī)療過程中的安全性。

技術研發(fā)人員：謝伶俐,鄧怒驕
受保護的技術使用者：湖南中醫(yī)藥大學
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/1/28

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