低血压分析参数的预测加权制造技术

一种具有处理器的系统，其从血液动力学传感器获得数字血液动力学数据，从数字血液动力学数据获得表征生命体征数据的一个或更多个生命体征参数，基于所述一个或更多个生命体征参数导出差分参数，使用一个或更多个生命体征参数和差分参数生成组合参数，基于包括表征生命体征数据的一个或更多个生命体征参数、差分参数和组合参数的多个低血压分析参数的加权组合，确定对应于活体对象的未来低血压事件的概率的风险评分，并且如果风险评分满足预定风险标准，则启用感官警报。

Predictive Weighting of Hypotension Analysis Parameters

A system with a processor that obtains digital hemodynamic data from a hemodynamic sensor, obtains one or more vital sign parameters representing vital sign data from digital hemodynamic data, derives differential parameters based on one or more vital sign parameters, and generates combined parameters using one or more vital sign parameters and differential parameters. Based on the weighted combination of multiple hypotension analysis parameters including one or more vital sign parameters, difference parameters and combination parameters representing vital sign data, a risk score corresponding to the probability of future hypotension events in vivo is determined, and sensory alert is activated if the risk score meets the predetermined risk criteria.

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】低血压分析参数的预测加权
技术介绍
对于接受手术的患者以及在重症监护病房(ICU)接受治疗的急性或重症患者，低血压或低血压症可能是严重医学并发症甚至死亡的预兆。与患者发生低血压相关联的危险是由于低血压本身引起的潜在损伤以及发生低血压可能意味着的许多严重的潜在医学疾病。就低血压其本身而言，外科患者或重症患者的低血压是严重的医学状况。例如，在手术室(OR)设置中，手术期间的低血压与死亡率和器官损伤增加有关联。即使手术期间极短时间的极度低血压也与急性肾损伤和心肌损伤有关联。在重症患者中，紧急插管后经历低血压的患者的院内死亡率可能几乎翻倍。对于手术患者和重病患者，低血压如果不纠正，可能会损害器官灌注，导致不可逆的缺血性损伤、神经功能缺损、心肌病和肾功能损害。除了对手术患者和重症患者本身构成严重风险外，低血压还可能是一种或更多种其他严重潜在医学状况的症状。低血压可作为急性症状的潜在状况的示例包括败血症、心肌梗塞、心律失常、肺栓塞、出血、脱水、过敏反应、对药物的急性反应、血容量不足、心输出量不足和血管舒张性休克。由于其与如此多种严重的医学状况相关，低血压相对常见，并且通常被视为OR和ICU中患者恶化的最初迹象之一。例如，低血压总体上在高达约33％的手术中被发现，并且在高风险手术中高达85％。在ICU患者中，低血压发生在所有患者的约百分之二十四至约百分之八十五，其中百分之八十五的发生率在重症患者中被发现。在OR和ICU设置中针对低血压的常规患者监测可以包括连续或周期性血压测量。然而，无论是连续地还是周期性地执行这种监测，通常仅提供实时评估。结果，外科患者或重症患者中的低血压通常仅在其开始发生后才被检测到，因此在患者进入低血压状态之前不能开始补救措施和干预。如上所述，尽管极度低血压可能会很快就具有潜在的破坏性医学后果，但即使相对轻微的低血压水平也可能预示或促使心脏储备有限的患者心脏骤停。鉴于观察到在OR和ICU设置中发生低血压的频率，以及由于其确实发生时可能导致的严重且有时立即的医学后果，可以在其发生之前预测未来的低血压事件的解决方案是非常可取的。
技术实现思路
提供了用于执行低血压分析参数的预测加权的系统和方法，基本上如结合至少一幅附图所示和/或描述的，并且如权利要求中更完整地阐述的。附图说明图1示出了根据一种实施方式的用于执行低血压分析参数的预测加权的示例性系统的图；图2A示出了用于非侵入性地检测活体对象的肢端处的动脉压的示例性实施方式；图2B示出了用于执行活体对象的动脉压的微创检测的示例性实施方式；图3示出了示例性系统和计算机可读非暂时性介质，其包括能够执行低血压分析参数的预测加权的指令；图4是呈现示例性方法的流程图，其由健康监测系统使用以执行低血压分析参数的预测加权；以及图5示出了动脉压波形的轨迹，其包括对应于活体对象中的未来低血压的概率的示例性标记。具体实施方式以下描述包含与本公开中的实施方式有关的具体信息。本领域技术人员将认识到，本公开可以以不同于本文具体讨论的方式实施。本申请中的附图及其随附的详细描述仅针对示例性实施方式。除非另有说明，否则附图中的相同或相应的元件可以由相同或相应的附图标记指示。此外，本申请中的附图和图示通常不是按比例的，并且不旨在对应于实际的相对尺寸。本申请公开了用于执行低血压分析参数的预测加权的系统和方法。通过将从血液动力学传感器接收的数据转换为活体对象的数字血液动力学数据，并通过将数字血液动力学数据转换为多个低血压分析参数，本解决方案采用强大的多变量模型来预测未来的低血压。本申请公开的解决方案利用多变量模型基于多个低血压分析参数的加权组合来确定对应于活体对象的未来低血压事件的概率的风险评分。另外，通过在风险评分满足预定风险标准时启用感官警报，本申请公开了一种解决方案，其为活体对象的未来低血压事件提供早期警告，从而有利地使医护人员能够准备及时并且有效的干预。图1示出了根据一种实施方式的用于执行低血压分析参数的预测加权的示例性系统的图。健康监测系统100包括硬件单元102，其可以是集成硬件单元，例如，包括系统处理器104(其实施为硬件处理器)、模数转换器(ADC)122和系统存储器106。如图1所示，健康监测系统100还包括低血压预测软件代码110，低血压预测软件代码110包括预测加权模块116、存储在系统存储器106中。系统存储器106还被示出为存储包括表征生命体征数据的一个或更多个生命体征参数的低血压分析参数112，这将在下面更详细地描述。如图1中进一步所示，健康监测系统100还包括耦合到硬件单元102的血液动力学传感器140以及提供用户界面120的显示器126。此外，健康监测系统100包括数模转换器124(下文中称为“DAC124”)、由ADC122从自血液动力学传感器140接收的信号142生成的数字血液动力学数据144和感官警报128。例如，健康监测系统100可以在患者护理环境(例如重症监护病房(ICU)或手术室(OR))内实施。如图1所示，除了健康监测系统100之外，患者护理环境包括患者130(下文中称为“活体对象130”)以及受过训练以利用健康监测系统100的医护人员150(下文称为“用户150”)。如将在下面更详细地讨论的，用户界面120被配置为从用户150接收输入152，并且如果预测活体对象130的未来低血压事件的风险评分满足预定风险标准，则提供感官警报128。血液动力学传感器140在图1中的示例性实施方式中示出，并且附接到活体对象130。应注意，血液动力学传感器140可以是附接到活体对象130的非侵入性或微创传感器。在一个实施方式中，如在图1中所表示的，血液动力学传感器140可以非侵入性地附接在活体对象130的肢端，例如活体对象130的手腕或手指。虽然未在图1中明确示出，但在其他实施方式中，血液动力学传感器140可以非侵入性地附接在活体对象130的脚踝或脚趾处。由健康监测系统100从血液动力学传感器140接收的信号142可以包括与活体对象130的动脉压相对应的信号，例如活体对象130的动脉压波形。健康监测系统100和血液动力学传感器140可以被配置成使得由健康监测系统100可以无线地或通过与血液动力学传感器140的有线连接来接收信号142。根据图1中所示的示例性实施方式，系统处理器104被配置为利用ADC122将信号142转换为数字血液动力学数据144。系统处理器104还被配置为执行低血压预测软件代码110以将数字血液动力学数据144转换为多个低血压分析参数112。应注意，低血压分析参数112包括表征生命体征数据的一个或更多个生命体征参数以及从一个或更多个生命体征参数导出的差分(differential)/微分(differential)参数和组合参数。系统处理器104还被配置为执行低血压预测软件代码110以使用预测加权模块116来基于低血压分析参数112的加权组合来确定对应于活体对象130的未来低血压事件的概率的风险评分。此外，系统处理器104被配置为如果风险评分满足预定风险标准，则执行低血压预测软件代码110以启用感官警报128。例如，低血压预测软件代码110可以启用感觉警报128来警告被预测为在未来大约一到五分钟或最多至在未来大约三十分钟将要发生的活体对象1本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于监测活体对象的健康的系统，所述系统包括：硬件单元，其包括硬件处理器、模数转换器即ADC和系统存储器；包括预测加权模块的低血压预测软件代码，其存储在所述系统存储器中；血液动力学传感器，其耦合到所述硬件单元；和感官警报；其中，所述硬件处理器被配置为执行所述低血压预测软件代码以：获得由所述ADC从自所述血液动力学传感器接收的信号转换的数字血液动力学数据；从所述数字血液动力学数据获得表征生命体征数据的一个或更多个生命体征参数；基于表征所述生命体征数据的所述一个或更多个生命体征参数导出差分参数；使用表征所述生命体征数据的所述一个或更多个生命体征参数和所述差分参数生成组合参数；使用所述预测加权模块，基于包括表征生命体征数据的所述一个或更多个生命体征参数、所述差分参数和所述组合参数的多个低血压分析参数的加权组合，确定对应于所述活体对象的未来低血压事件的概率的风险评分；以及如果所述风险评分满足预定风险标准，则启用所述感官警报。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2016.07.08 US 62/360,088;2017.06.27 US 15/634,9181.一种用于监测活体对象的健康的系统，所述系统包括：硬件单元，其包括硬件处理器、模数转换器即ADC和系统存储器；包括预测加权模块的低血压预测软件代码，其存储在所述系统存储器中；血液动力学传感器，其耦合到所述硬件单元；和感官警报；其中，所述硬件处理器被配置为执行所述低血压预测软件代码以：获得由所述ADC从自所述血液动力学传感器接收的信号转换的数字血液动力学数据；从所述数字血液动力学数据获得表征生命体征数据的一个或更多个生命体征参数；基于表征所述生命体征数据的所述一个或更多个生命体征参数导出差分参数；使用表征所述生命体征数据的所述一个或更多个生命体征参数和所述差分参数生成组合参数；使用所述预测加权模块，基于包括表征生命体征数据的所述一个或更多个生命体征参数、所述差分参数和所述组合参数的多个低血压分析参数的加权组合，确定对应于所述活体对象的未来低血压事件的概率的风险评分；以及如果所述风险评分满足预定风险标准，则启用所述感官警报。2.根据权利要求1所述的系统，其中所述预定风险标准基于所述风险评分的值和一定时间间隔内的所述风险评分的趋势中的至少一个。3.根据权利要求1所述的系统，其中所述多个低血压分析参数的所述加权组合导致在确定所述风险评分时基本忽略所述活体对象的平均动脉压即MAP。4.根据权利要求1所述的系统，其中所述多个低血压分析参数的所述加权组合导致所述活体对象的MAP基本上主导所述风险评分的确定。5.根据权利要求1所述的系统，其中所述多个低血压分析参数包括以下中的至少一个：压力感受器反射敏感性测量；血液动力学复杂性测量；频域血液动力学特征；血液动力学特征的非线性组合；和血液动力学特征的变化。6.根据权利要求1所述的系统，其中所述硬件处理器还被配置为执行所述低血压预测软件代码，以识别所述未来低血压事件的最可能原因。7.根据权利要求6所述的系统，其中所述硬件处理器还被配置为执行所述低血压预测软件代码，以推荐用于预防所述未来低血压事件的医学干预。8.一种由用于监测活体对象的健康的系统使用的方法，所述系统包括血液动力学传感器、感官警报和包括硬件处理器的硬件单元、模数转换器即ADC和存储在系统存储器中的包括预测加权模块的低血压预测软件代码，所述方法包括：通过由所述硬件处理器执行的所述低血压预测软件代码，获得由所述ADC从自所述血液动力学传感器接收的信号转换的数字血液动力学数据；通过由所述硬件处理器执行的所述低血压预测软件代码，从所述数字血液动力学数据获得表征生命体征数据的一个或更多个生命体征参数；通过由所述硬件处理器执行的所述低血压预测软件代码，基于表征生命体征数据的所述一个或更多个生命体征参数导出差分参数；通过由所述硬件处理器执行的所述低血压预测软件代码，使用表征生命体征数据的所述一个或更多个生命体征参数和所述差分参数产生组合参数；通过使用所述预测加权模块并由所述硬...

【专利技术属性】
技术研发人员：F·艾哈提布，Z·蹇，S·P·布迪，
申请(专利权)人：爱德华兹生命科学公司，
类型：发明
国别省市：美国,US