基于专家治疗模式的经鼻高流量湿化氧疗远程管理平台制造技术

本发明专利技术公开了一种基于专家治疗模式的经鼻高流量湿化氧疗远程管理平台，包括数据采集模块、数据存储与处理模块、监测模块、专家辅助治疗系统、云服务器和远程平台管理系统；数据采集器，采集病人症状数据、治疗参数数据、相关病症流行病学资料的数据指标；数据存储与处理模块，对采集的数据进行存储，作归一化处理，形成HFNC专家数据库；监测模块，远程采集终端的数据；专家辅助治疗系统，制定个性化专家治疗方案，将方案传输至终端进行实时治疗；云服务器，治疗后的患者数据存储至云端；远程平台管理系统，建立长周期HFNC治疗的监测与管理模式。本发明专利技术能够远程管理提供临床数据支撑，建立长周期HFNC治疗的监测与管理模式。

【技术实现步骤摘要】
基于专家治疗模式的经鼻高流量湿化氧疗远程管理平台
本专利技术属于医疗设备
，更具体的说是涉及一种基于专家治疗模式的经鼻高流量湿化氧疗远程管理平台。
技术介绍
呼吸衰竭是各种原因引起的肺通气和(或)换气功能严重障碍，以致不能进行有效的气体交换，导致缺氧伴(或不伴)二氧化碳潴留，从而引起一系列生理功能和代谢紊乱的临床综合征。会造成患者呼吸困难、急促，甚至会引发精神神经症状等，并发肺性脑病时，还可有消化道出血，给患者带来极大痛苦，严重时直接危害生命。经鼻高流量氧疗(High-flownasalcannulaoxygentherapy，HFNC)是通过无需密封的鼻塞导管直接将一定氧浓度的空氧混合高流量气体输送给患者的一种新型氧疗方式，作为一种无创呼吸支持的形式，其能迅速地改善氧合，是目前国内外用于解决呼吸衰竭的主要医疗方式，已经用于多种临床医治。但目前国内外HFNC装备研发均处于起步阶段，在技术上存在明显缺陷，主要表现为：1)缺少智能化技术，不能很好适应病人的个体差异，影响疗效，不利于在基层和家庭规范应用及推广；2)数字化程度不足，不能远程采集装备数据和患者生命体征数据，无法利用物联网实现规模化、长周期的氧疗管理。因此，如何提供一种基于专家治疗模式的经鼻高流量湿化氧疗远程管理平台是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种基于专家治疗模式的经鼻高流量湿化氧疗远程管理平台，能够实现数据稳定可靠地传输至云端，建立患者电子健康档案，为远程管理提供临床数据支撑，建立长周期HFNC治疗的监测与管理模式，对患者提供科学管理与个性化指导。为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种基于专家治疗模式的经鼻高流量湿化氧疗远程管理平台，包括：数据采集模块、数据存储与处理模块、监测模块、专家辅助治疗系统、云服务器和远程平台管理系统，其中，所述数据采集器，采集呼吸衰竭病人代表性症状数据、治疗参数数据、相关病症流行病学资料的数据指标；所述数据存储与处理模块，对数据采集器采集的数据进行存储，并对存储的数据进行统计分析，作归一化处理，形成HFNC专家数据库；所述监测模块，远程采集终端的数据；所述专家辅助治疗系统，基于HFNC专家数据库及终端的数据，制定个性化专家治疗方案，并将方案传输至终端进行实时治疗；所述云服务器，治疗后的患者数据通过云服务器存储至云端；所述远程平台管理系统，利用深度学习技术对云端存储的患者数据进行分析与监测，建立长周期HFNC治疗的监测与管理模式。优选的，所述终端包括生命体征检测仪和高流量湿化氧疗治疗仪。优选的，生命体征检测仪获取患者生命体征数据，包括脉氧饱和度、心率和呼吸频率。优选的，流量湿化氧疗治疗仪的数据包括流量、氧浓度、温湿度、压力、报警、故障、工作时间和环境数据。优选的，远程平台管理系统包括核心处理器和人机交互界面，人机交互界面与所述核心处理器电性连接。优选的，利用深度学习技术对云端患者治疗数据进行分析方法包括：1)采集患者的生命体征数据；2)基于采集数据建立各参数动态变化模型；利用深度学习算法及各参数下反应的病情状况，建立病情的演化过程；3)通过长时间的采集、处理和分析，建立病情演化模型、医疗效果评估模型，依据患者生命体征数据建立的病情演化模型同HFNC专家数据库作对比，找出异常值，根据异常值的变化趋势及异常程度来评估健康状态。优选的，治疗后的患者数据通过云服务器存储至云端云服务器在将患者数据存储至云端后，建立患者电子健康档案，为远程管理提供临床数据支撑。本专利技术的有益效果在于：本专利技术能够提升治疗准确性、便捷性，解决国内不同层级医疗机构和家庭HFNC的使用不规范、不便捷，影响治疗效果的问题；实现了数据稳定可靠地传输至云端，建立患者电子健康档案，为远程管理提供临床数据支撑，建立长周期HFNC治疗的监测与管理模式，对患者提供科学管理与个性化指导。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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1附图为本专利技术的结构示意图。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做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。请参阅附图1，本专利技术提供了一种基于专家治疗模式的经鼻高流量湿化氧疗远程管理平台，包括：数据采集模块、数据存储与处理模块、监测模块、专家辅助治疗系统、云服务器和远程平台管理系统，其中，数据采集器，采集呼吸衰竭病人代表性症状数据、治疗参数数据、相关病症流行病学资料的数据指标；数据存储与处理模块，对数据采集器采集的数据进行存储，并对存储的数据进行统计分析，作归一化处理，形成HFNC专家数据库；监测模块，远程采集终端的数据；专家辅助治疗系统，基于HFNC专家数据库及终端的数据，制定个性化专家治疗方案，并将方案传输至终端进行实时治疗；云服务器，治疗后的患者数据通过云服务器存储至云端；远程平台管理系统，利用深度学习技术对云端存储的患者数据进行分析与监测，建立长周期HFNC治疗的监测与管理模式。终端包括生命体征检测仪和高流量湿化氧疗治疗仪。生命体征检测仪获取患者生命体征数据，包括脉氧饱和度、氧分压、氧合指数、PH值、CO2分压、呼吸频率、心率、血压等等。流量湿化氧疗治疗仪的数据包括流量、氧浓度、温湿度、压力、报警、故障、工作时间和环境数据等。远程平台管理系统包括核心处理器和人机交互界面，人机交互界面与核心处理器电性连接。核心处理器用于对云端存储的患者数据进行分析与处理，人机交互界面，用于输入参数并显示实时监测数据。利用深度学习技术对云端患者治疗数据进行分析方法包括：1)采集患者的生命体征数据；2)基于采集数据建立各参数动态变化模型；利用深度学习算法及各参数下反应的病情状况，建立病情的演化过程；3)通过长时间的采集、处理和分析，建立病情演化模型、医疗效果评估模型，依据患者生命体征数据建立的病情演化模型同HFNC专家数据库作对比，找出异常值，根据异常值的变化趋势及异常程度来评估健康状态。在另一种实施例中，治疗后的患者数据通过云服务器存储至云端云服务器在将患者数据存储至云端后，建立患者电子健康档案，为远程管理提供临床数据支撑。本专利技术能够提升治疗准确性、便捷性，解决国内不同层级医疗机构和家庭HFNC的使用不规范、不便捷，影响治疗效果的问题；根据HFNC临床研究结论，结合急慢性呼吸衰竭等典型病症，开本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于专家治疗模式的经鼻高流量湿化氧疗远程管理平台，其特征在于，包括：数据采集模块、数据存储与处理模块、监测模块、专家辅助治疗系统、云服务器和远程平台管理系统，其中，/n所述数据采集器，采集呼吸衰竭病人代表性症状数据、治疗参数数据、相关病症流行病学资料的数据指标；/n所述数据存储与处理模块，对数据采集器采集的数据进行存储，并对存储的数据进行统计分析，作归一化处理，形成HFNC专家数据库；/n所述监测模块，远程采集终端的数据；/n所述专家辅助治疗系统，基于HFNC专家数据库及终端的数据，制定个性化专家治疗方案，并将方案传输至终端进行实时治疗；/n所述云服务器，治疗后的患者数据通过云服务器存储至云端；/n所述远程平台管理系统，利用深度学习技术对云端存储的患者数据进行分析与监测，建立长周期HFNC治疗的监测与管理模式。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于专家治疗模式的经鼻高流量湿化氧疗远程管理平台，其特征在于，包括：数据采集模块、数据存储与处理模块、监测模块、专家辅助治疗系统、云服务器和远程平台管理系统，其中，
所述数据采集器，采集呼吸衰竭病人代表性症状数据、治疗参数数据、相关病症流行病学资料的数据指标；
所述数据存储与处理模块，对数据采集器采集的数据进行存储，并对存储的数据进行统计分析，作归一化处理，形成HFNC专家数据库；
所述监测模块，远程采集终端的数据；
所述专家辅助治疗系统，基于HFNC专家数据库及终端的数据，制定个性化专家治疗方案，并将方案传输至终端进行实时治疗；
所述云服务器，治疗后的患者数据通过云服务器存储至云端；
所述远程平台管理系统，利用深度学习技术对云端存储的患者数据进行分析与监测，建立长周期HFNC治疗的监测与管理模式。


2.根据权利要求1所述的一种基于专家治疗模式的经鼻高流量湿化氧疗远程管理平台，其特征在于，所述终端包括生命体征检测仪和高流量湿化氧疗治疗仪。


3.根据权利要求2所述的一种基于专家治疗模式的经鼻高流量湿化氧疗远程管理平台，其特征在于，生命体征检测仪获取患者生命体征数据，包括脉氧饱和度、心率和呼吸频率。


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【专利技术属性】
技术研发人员：任帅，寇建阁，石岩，蔡茂林，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京;11