一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统，包括获取数据信息、建立数据模型、数据模型学习、判断手术操作质量参数、判断最佳技术方案；所述获取数据信息包括获取临床手术病人各阶段的体征信息以及用药和操作信息。所述数据模型学习包括机器根据数据模型学习；所述判断手术操作质量参数包括通过每一项数据在每一时刻的呈现判断手术操作的质量参数，所述判断最佳技术方案包括根据用户输入信息给出最佳的麻醉方案并输出。实施本发明专利技术方案，将所有临床麻醉方案的海量数据汇总，可以有一个相对标准化的参考方案给麻醉医生参考和使用，还能够让麻醉科学习人员有一个非常容易实践的环境去学习和判断。

A quality evaluation and guidance system of operation and anesthesia based on perioperative big data

【技术实现步骤摘要】
一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统
本专利技术涉及用于学习系统领域，特别涉及辅助学习麻醉
，具体涉及一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统。
技术介绍
现代麻醉的技术和完善的监护系统可以确保正常病人麻醉手术期间的安全但由于病人的特殊病情和每个人对麻醉药耐受和反应不同，且麻醉对术后临床病人的身体状况也有着重要的影响，这就要求麻醉科医师有丰富的临床经验能够随时采取应急的措施。但是，目前，临床前麻醉科医师获得的麻醉知识主要来源于一些书籍，所以在进入医院进行麻醉之前需要有一个很长时间的观摩期，获得临床信息慢，从而使得整个学习过程很长。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术中披露了一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统，本专利技术的技术方案是这样实施的：一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统，包括获取数据信息、建立数据模型、数据模型学习、判断手术操作质量参数、判断最佳技术方案。优选地，所述获取数据信息包括获取临床手术病人的手术前、手术中、手术后的体征信息以及各阶段的用药和操作信息。优选地，所述获取数据信息通过手动录入或者直接从仪器中获取。优选地，所述数据模型学习包括机器根据数据模型学习，从数据模型中学习各属性的依赖关系。优选地，所述判断手术操作质量参数包括通过每一项数据在每一时刻的呈现判断手术操作的质量参数。优选地，所述判断最佳技术方案包括通过用户输入的临床手术病人的体征信息判断麻醉各环节的操作和用药的最佳技术方案并输出。优选地，前述的一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统，还包括提交专家判断临床麻醉标准的模型方案。实施本专利技术的技术方案，所有临床麻醉方案通过汇总，可以有一个相对标准化的参考方案，同时入导入病人的体征信息，可以通过系统智能的生成一套机器学习的最优临床手术麻醉方案，给麻醉医生参考和使用，并且能够让麻醉科学习人员有一个非常容易实践的环境去学习和判断。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一种实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术流程图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统，如图1所示，包括获取数据信息、建立数据模型、数据模型学习、判断手术操作质量参数、判断最佳技术方案。在该实施方式中，所述获取数据信息包括获取临床手术病人的手术前、手术中、手术后的体征信息以及各阶段的用药和操作信息。所述数据信息可以手动录入或者可以通过医院的仪器直接获获取，自动上传到云端，汇集成海量数据源。在该实施方式中，所述数据模型学习包括机器根据数据模型学习，从数据模型中学习各属性的依赖关系。所述判断手术操作质量参数包括通过每一项数据在每一时刻的呈现判断手术操作的质量参数。从而不断的完善出系统对临床麻醉的机器学习架构。在该实施方式中，所述判断最佳技术方案包括通过用户输入的临床手术病人的体征信息判断麻醉各环节的操作和用药的最佳技术方案并输出。在该实施方式中，数据信息会不断的扩大、更新、形成一套完整的学习架构，所有临床麻醉方案通过汇总，可以有一个相对标准化的参考方案，同时入导入病人的体征信息，可以通过系统智能的生成一套机器学习的最优临床手术麻醉方案，给麻醉医生参考和使用，并且能够让麻醉科学习人员有一个非常容易实践的环境去学习和判断。在一种优选的实施方式中，前述的一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统，还包括提交专家判断临床麻醉标准的模型方案，专家判断临床麻醉标准的模型方案可以作为数据模型学习的基础。需要指出的是，以上所述仅为本专利技术的较佳实施例而已，并不用以限制本专利技术，凡在本专利技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本专利技术的保护范围之内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统，其特征在于：包括获取数据信息、建立数据模型、数据模型学习、判断手术操作质量参数、判断最佳技术方案。

【技术特征摘要】
1.一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统，其特征在于：包括获取数据信息、建立数据模型、数据模型学习、判断手术操作质量参数、判断最佳技术方案。2.根据权利要求1所述的一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统，其特征在于，所述获取数据信息包括获取临床手术病人的手术前、手术中、手术后的体征信息以及各阶段的用药和操作信息。3.根据权利要求1所述的一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统，其特征在于，所述获取数据信息通过手动录入或者直接从仪器中获取。4.根据权利要求1所述的一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：俞卫锋，
申请(专利权)人：水瓶屿上海智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31