一种预测高流量吸氧效果的模型和方法技术

本申请实施例公开了一种预测高流量吸氧效果的模型和方法，包括用户参数获取模块、用户参数赋值模块、高流量吸氧效果计算模块；所述用户参数获取模块用于获取一个或多个用户参数；所述用户参数赋值模块用于为所述一个或多个用户参数赋值；所诉高流量吸氧效果计算模块用于根据所述一个或多个用户参数的指数关系计算高流量吸氧效果，以提高预测结果的准确性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
一种预测高流量吸氧效果的模型和方法


[0001]本申请涉及医学模型领域，尤其涉及一种预测高流量吸氧效果的模型和方法。

技术介绍

[0002]在很多情况下，高流量吸氧效果因人而异，不同的用户高流量吸氧效果可能不同。
[0003]因此，为了更好的辅助用户高流量吸氧，需要一种用于预测高流量吸氧效果的模型及训练该高流量吸氧效果预测模型的方法。

技术实现思路

[0004]本说明书实施例之一提供了一种预测高流量吸氧效果模型，包括用户参数获取模块、用户参数赋值模块、高流量吸氧效果计算模块；所述用户参数获取模块用于获取一个或多个用户参数；所述用户参数赋值模块用于为所述一个或多个用户参数赋值；所诉高流量吸氧效果计算模块用于根据所述一个或多个用户参数的指数关系计算高流量吸氧效果。
[0005]本说明书实施例之一提供了一种预测高流量吸氧效果模型，所述用户参数至少包括用户的基本信息、高流量吸氧设备参数和高流量吸氧过程信息，其中，所述基本信息至少包括用户的性别、年龄、体重、基础疾病、是否有创机械通气、是否全身麻醉手术；所述高流量吸氧设备参数至少包括氧流量、吸氧浓度；所述高流量吸氧过程信息至少包括，高流量吸氧过程中的呼吸频率、平均动脉压、脉氧饱和度和心率。
[0006]本说明书实施例之一提供了一种预测高流量吸氧效果模型，所述计算的高流量吸氧效果是治疗过程中某时间点后的4、12和/或24小时的高流量吸氧效果。
[0007]本说明书实施例之一提供了一种预测高流量吸氧效果模型，还包括气管插管风险确定模块；所述气管插管风险确定模块用于根据计算出的高流量吸氧效果确定气管插管的风险。
[0008]本说明书实施例之一提供了一种预测高流量吸氧效果的方法，包括：获取一个或多个用户参数；为所述一个或多个用户参数赋值；根据所述一个或多个用户参数的指数关系计算高流量吸氧效果。
[0009]本说明书实施例之一提供了一种训练预测高流量吸氧效果模型的系统，其特征在于，包括用户参数对获取模块、训练样本生成模块和模型生成模块；所述用户参数对获取模块用于获取多个用户参数对，所述用户参数对包括用户参数和对应的高流量吸氧效果；所述训练样本生成模块用于从所述多个用户参数对中选取目标用户参数对，提取目标用户参数对中的目标用户参数和目标高流量吸氧效果，将所述目标用户参数与多种高流量吸氧效果作为一组训练样本，其中，所述多种高流量吸氧效果包括目标高流量吸氧效果；所述训练样本包括用于标记目标高流量吸氧效果的训练标识；所述模型生成模块用于基于多组所述训练样本得到预测高流量吸氧效果模型。
[0010]本说明书实施例之一提供了一种训练预测高流量吸氧效果模型的方法，其特征在于，包括：获取多个用户参数对，所述用户参数对包括用户参数和对应的高流量吸氧效果；
从所述多个用户参数对中选取目标用户参数对，提取目标用户参数对中的目标用户参数和目标高流量吸氧效果，将所述目标用户参数与多种高流量吸氧效果作为一组训练样本，其中，所述多种高流量吸氧效果包括目标高流量吸氧效果；所述训练样本包括用于标记目标高流量吸氧效果的训练标识；基于多组所述训练样本得到预测高流量吸氧效果模型。
附图说明
[0011]本申请将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图的方式进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：
[0012]图1是根据本申请一些实施例所示的一种预测高流量吸氧效果模型的模块图；
[0013]图2是根据本申请一些实施例所示的一种预测高流量吸氧效果方法的流程图；
[0014]图3是根据本申请一些实施例所示的一种训练预测高流量吸氧效果模型的系统的模块图；
[0015]图4是根据本申请一些实施例所示的一种训练预测高流量吸氧效果模型的示意图；
[0016]图5是根据本申请一些实施例所示的代表高流量吸氧效果预测模型准确性的示例性示意图；
[0017]图6A和6B是根据本申请一些实施例所示的参数α与β1
‑
β12的赋值表；
[0018]图7A和7B是根据本申请一些实施例所示的高流量吸氧效果Z与插管风险的关系图；
[0019]图8是根据本申请一些实施例所示的一部分基础疾病分类表。
具体实施方式
[0020]为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。
[0021]使用高流量吸氧设备的用户常常需要根据高流量吸氧效果辅助改进高流量吸氧方式，在一些实施例中，用户往往基于经验判断。然而，通过经验判断的方法需要用户具有极丰富的实践，因此，对于家庭或初使用者并不方便。在另一些实施例中，可以使用脉氧与吸氧浓度和呼吸频率的比值，或心率与脉氧比值来预测高流量吸氧效果，但准确性仍不够理想。
[0022]鉴于此，为了方便用户观测高流量吸氧效果，提升预测的准确性，提高用户体验，提出了一种训练高流量吸氧效果预测模型的方法，可以基于训练好的高流量吸氧效果预测模型预测高流量吸氧效果。
[0023]图1是根据本申请一些实施例所示的一种预测高流量吸氧效果模型的模块图，如图1所示，模块100包括用户参数获取模块110、用户参数赋值模块120和高流量吸氧效果计算模块130。
[0024]用户参数获取模块110用于获取一个或多个用户参数。在一些实施例中，用户参数获取模块110可以获取数据库中的用户数据，并处理用户数据得到用户参数，将用户参数传输给用户参数赋值模块120。其中，获取一个或多个用户参数的具体内容参见图2步骤210及其相关描述。
[0025]用户参数赋值模块120用于为一个或多个用户参数赋值。在一些实施例中，用户参数赋值模块120可以基于赋值表为用户参数赋值，并将用户参数及其赋值传输给高流量吸氧效果计算模块130。其中，为一个或多个用户参数赋值的具体内容参见图2步骤220及其相关描述。赋值表的具体内容参见图6A和6B及其相关描述。
[0026]高流量吸氧效果计算模块130用于根据一个或多个用户参数的指数关系计算高流量吸氧效果。在一些实施例中，高流量吸氧效果计算模块130可以将计算的值传输给气管插管风险确定模块140。其中，计算高流量吸氧效果的具体内容参见图2步骤230及其相关描述。在一些实施例中，高流量吸氧效果计算模块130可以包括高流量吸氧效果预测模型430，关于高流量吸氧效果预测模型430的具体内容参见图4及其相关描述。
[0027]在一些实施例中，还包括气管插管风险确定模块140，气管插管风险确定模块140可以根据计算出的Z值所落在的取值区间确定气管插管的风险，其中，确定气管插管的风险的具体内容参见图2步骤240本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种预测高流量吸氧效果模型，其特征在于，包括用户参数获取模块、用户参数赋值模块、高流量吸氧效果计算模块；所述用户参数获取模块用于获取一个或多个用户参数；所述用户参数赋值模块用于为所述一个或多个用户参数赋值；所诉高流量吸氧效果计算模块用于根据所述一个或多个用户参数的指数关系计算高流量吸氧效果。2.根据权利要求1所述的预测高流量吸氧效果模型，其特征在于，所述用户参数至少包括用户的基本信息、高流量吸氧设备参数和高流量吸氧过程信息，其中，所述基本信息至少包括用户的性别、年龄、体重、基础疾病、是否有创机械通气、是否全身麻醉手术；所述高流量吸氧设备参数至少包括氧流量、吸氧浓度；所述高流量吸氧过程信息至少包括，高流量吸氧过程中的呼吸频率、平均动脉压、脉氧饱和度和心率。3.根据权利要求1所述的预测高流量吸氧效果模型，其特征在于，所述计算的高流量吸氧效果是治疗过程中某时间点后的4、12和/或24小时的高流量吸氧效果。4.根据权利要求1所述的预测高流量吸氧效果模型，其特征在于，还包括气管插管风险确定模块；所述气管插管风险确定模块用于根据计算出的高流量吸氧效果确定气管插管的风险。5.一种预测高流量吸氧效果的方法，其特征在于，包括：获取一个或多个用户参数；为所述一个或多个用户参数赋值；根据所述一个或多个用户参数的指数关系计算高流量吸氧效果。6.根据权利要求5所述的预测高流量吸氧效果的方法，其特征在于，所述用户参数至少包括用户的基本信息、高流量吸氧设备参数和高流量吸氧过程信息，其中，所述基本信息至少包括用户的性别、年龄、体重、基础疾病、是否有创机械通气、是否全身麻醉手术；所述高流量吸氧设备参数至少包...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘韬滔，徐原，
申请(专利权)人：刘韬滔，
类型：发明
国别省市：