急性职业中毒毒物的筛选方法技术

本发明专利技术涉及一种急性职业中毒毒物的筛选方法，主要解决现有技术中致病毒物品种不够明确或缺少毒作用的资料时对职业性急性化学物中毒的鉴别诊断的问题。本发明专利技术通过采用一种急性职业中毒毒物的筛选方法，先将流行病调查收集的各观察指标数据录入调查资料数据库，采用多因素判别分析筛选方法经计算模块形成判别分析模型数据库，由现场获取的样本数据录入样本采集模块，同模型数据库中数据进行对比筛选，得出可疑毒物范围列表，后结合样本现场调查内容进行综合分析判定，确认毒物类别，同时，紧急治疗措施数据库提供一系列紧急治疗措施的技术方案较好地解决了上述问题，可用于急性职业中毒毒物的筛选。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种。
技术介绍
化工彳丁业是一个尚危险彳丁业，具有易燃易爆、尚温尚压、有毒有害等特点，且广品种类繁多，多数生产工艺中，还使用催化剂、溶剂和其他辅助材料，职业病危害因素分布面较广，由此引发的急性职业中毒事故时有发生，后果极为严重。发生职业性急性化学物中毒时，往往由于缺少毒作用的资料而耽误急救时间。因此，快速鉴别诊断致病毒物品种，有利于正确、及时、有效地开展现场急救，从而达到“挽救生命、减轻伤残”的目的。本专利技术有针对性的解决了该问题。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是现有技术中致病毒物品种不够明确或缺少中毒作用的资料时对职业性急性化学物中毒的鉴别诊断的问题，提供一种新的。该方法用于急性职业中毒毒物的筛选，具有致病毒物品种明确的优点。为解决上述问题，本专利技术采用的技术方案如下:一种，依据不同毒物毒作用性质、剂量效应关系，通过规范化术语的流行病调查表，收集以下因素的各观察指标:临床症状、影像学资料、病理学资料、实验室化验结果；对上述各观察指标进行多因素Bayes判别分析，建立判别模型数据库；运用逐步判别法，把判别能力强的变量引入判别函数，建立智能筛选分析平台；运用智能筛选分析平台将病例中确定的各项观察指标与数据库中对应观察指标进行对比筛选，得到可疑毒物类别；其中，所述智能筛选分析平台包含以下模块:(I)数据库:包含调查资料数据库、模型数据库、紧急治疗措施数据库；调查资料数据库是流行病调查所得的资料数据库，包括各毒物中毒的临床症状、影像学资料、病理学资料、实验室化验结果；模型数据库是上述各观察指标多因素Bayes判别分析所得的模型数据库；紧急治疗措施数据库包括针对各毒物中毒的分类、洗消、救治和观察后送等措施；(2)计算模块:链接调查资料数据库，用以计算各毒物观察指标的频率及Bayes得分，数据汇总后形成模型数据库；(3)样本采集模块:用以采集样本各观察指标；(4)分析模块:分别链结模型数据库、样本采集模块，经对比筛选后，得出可疑毒物范围列表；(5)判断模块:链结分析模块，结合职业史、现场劳动卫生学调查、接触和发病时间及其他相关调查内容，综合判定毒物类别；同时，链接紧急治疗措施数据库。本专利技术建立了一种，有以下优点:(I)通过流行病调查，收集大量化学毒物中毒临床基础数据，建立资料数据库，创建了中毒数据平台；(2)运用多因素Bayes判别分析法，筛选出可疑毒物类别，解决了致病毒物品种不够明确，或缺少毒作用的资料时对职业性急性化学物中毒的鉴别诊断问题；(3)建立计算机筛选系统，缩短了毒物鉴别分类时间，提高了筛选效率和准确率；(4)增加紧急治疗措施数据库，便于第一时间进行救治，提高了对中毒事件的快速反应能力，取得了较好的技术效果。【附图说明】图1为本专利技术所述方法的流程示意图。下面通过实施例对本专利技术作进一步的阐述，但不仅限于本实施例。【具体实施方式】【实施例1】本专利技术建立了一种，如图1所示。依据不同毒物毒作用性质、剂量效应关系，通过规范化术语的流行病调查表，收集以下因素的各观察指标:临床症状、影像学资料、病理学资料、实验室化验结果；对上述各观察指标进行多因素Bayes判别分析，建立判别模型数据库；运用逐步判别法，把判别能力强的变量引入判别函数，建立智能筛选分析平台；运用智能筛选分析平台将病例中确定的各项观察指标与数据库中对应观察指标进行对比筛选，得到可疑毒物类别；其中，所述智能筛选分析平台包含以下模块:(I)数据库:包含调查资料数据库、模型数据库、紧急治疗措施数据库；调查资料数据库是流行病调查所得的资料数据库，包括各毒物中毒的临床症状、影像学资料、病理学资料、实验室化验结果；模型数据库是上述各观察指标多因素Bayes判别分析所得的模型数据库；紧急治疗措施数据库包括针对各毒物中毒的分类、洗消、救治和观察后送等措施；(2)计算模块:链接调查资料数据库，用以计算各毒物观察指标的频率及Bayes得分，数据汇总后形成模型数据库；(3)样本采集模块:用以采集样本各观察指标；(4)分析模块:分别链结模型数据库、样本采集模块，经对比筛选后，得出可疑毒物范围列表；(5)判断模块:链结分析模块，结合职业史、现场劳动卫生学调查、接触和发病时间及其他相关调查内容，综合判定毒物类别；同时，链接紧急治疗措施数据库。先将流行病调查收集的各观察指标数据录入调查资料数据库，采用多因素判别分析筛选方法经计算模块形成判别分析模型数据库，由现场获取的样本数据录入样本采集模块，同模型数据库中数据进行对比筛选，得出可疑毒物范围列表，整个过程在分析模块中实现。后结合样本现场调查内容进行综合分析判定，确认毒物类别，同时，紧急治疗措施数据库提供一系列紧急治疗措施。【主权项】1.一种，依据不同毒物毒作用性质、剂量效应关系，通过规范化术语的流行病调查表，收集以下因素的各观察指标:临床症状、影像学资料、病理学资料、实验室化验结果；对上述各观察指标进行多因素Bayes判别分析，建立判别模型数据库；运用逐步判别法，把判别能力强的变量引入判别函数，建立智能筛选分析平台；运用智能筛选分析平台将病例中确定的各项观察指标与数据库中对应观察指标进行对比筛选，得到可疑毒物类别；其中，所述智能筛选分析平台包含以下模块: (1)数据库:包含调查资料数据库、模型数据库、紧急治疗措施数据库；调查资料数据库是流行病调查所得的资料数据库，包括各毒物中毒的临床症状、影像学资料、病理学资料、实验室化验结果；模型数据库是上述各观察指标多因素Bayes判别分析所得的模型数据库；紧急治疗措施数据库包括针对各毒物中毒的分类、洗消、救治和观察后送等措施； (2)计算模块:链接调查资料数据库，用以计算各毒物观察指标的频率及Bayes得分，数据汇总后形成模型数据库； (3)样本采集模块:用以采集样本各观察指标； (4)分析模块:分别链结模型数据库、样本采集模块，经对比筛选后，得出可疑毒物范围列表； (5)判断模块:链结分析模块，结合职业史、现场劳动卫生学调查、接触和发病时间及其他相关调查内容，综合判定毒物类别；同时，链接紧急治疗措施数据库。【专利摘要】本专利技术涉及一种，主要解决现有技术中致病毒物品种不够明确或缺少毒作用的资料时对职业性急性化学物中毒的鉴别诊断的问题。本专利技术通过采用一种，先将流行病调查收集的各观察指标数据录入调查资料数据库，采用多因素判别分析筛选方法经计算模块形成判别分析模型数据库，由现场获取的样本数据录入样本采集模块，同模型数据库中数据进行对比筛选，得出可疑毒物范围列表，后结合样本现场调查内容进行综合分析判定，确认毒物类别，同时，紧急治疗措施数据库提供一系列紧急治疗措施的技术方案较好地解决了上述问题，可用于急性职业中毒毒物的筛选。【IPC分类】G06F19/00【公开号】CN105184104【申请号】CN201510670162【专利技术人】赵盛, 张昌运, 张茂东, 于金宁, 孙迪, 孔飞 【申请人】中国石油化工股份有限公司, 中国石油化工股份有限公司青岛安全工程研究院【公开日】2015年12月23日【申请日】2015年10月13日本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种急性职业中毒毒物的筛选方法，依据不同毒物毒作用性质、剂量效应关系，通过规范化术语的流行病调查表，收集以下因素的各观察指标：临床症状、影像学资料、病理学资料、实验室化验结果；对上述各观察指标进行多因素Bayes判别分析，建立判别模型数据库；运用逐步判别法，把判别能力强的变量引入判别函数，建立智能筛选分析平台；运用智能筛选分析平台将病例中确定的各项观察指标与数据库中对应观察指标进行对比筛选，得到可疑毒物类别；其中，所述智能筛选分析平台包含以下模块：(1)数据库：包含调查资料数据库、模型数据库、紧急治疗措施数据库；调查资料数据库是流行病调查所得的资料数据库，包括各毒物中毒的临床症状、影像学资料、病理学资料、实验室化验结果；模型数据库是上述各观察指标多因素Bayes判别分析所得的模型数据库；紧急治疗措施数据库包括针对各毒物中毒的分类、洗消、救治和观察后送等措施；(2)计算模块：链接调查资料数据库，用以计算各毒物观察指标的频率及Bayes得分，数据汇总后形成模型数据库；(3)样本采集模块：用以采集样本各观察指标；(4)分析模块：分别链结模型数据库、样本采集模块，经对比筛选后，得出可疑毒物范围列表；(5)判断模块：链结分析模块，结合职业史、现场劳动卫生学调查、接触和发病时间及其他相关调查内容，综合判定毒物类别；同时，链接紧急治疗措施数据库。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：赵盛，张昌运，张茂东，于金宁，孙迪，孔飞，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司，中国石油化工股份有限公司青岛安全工程研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11