本发明专利技术公开了用于规范手术室人员操作行为的管理方法及装置，方法包括S1构建语音识别模型、图像目标识别模型和数据动态分析模型，使用第一知识图谱构建手术室清洁内容分类模型；S2训练语音识别模型图像目标识别模型和数据动态分析模型；S3构建第二知识图谱；S4、训练后的语音识别模型、图像目标识别模型、数据动态分析模型、手术室清洁内容分类模型和第二知识图谱进行组合形成管理系统；S5、对手术室人员的分配、操作进行管理；通过规范化管理手术医护人员的操作流程，消除不同的科室及不同的患者在疾病种类、病情缓急、手术操作方式、同一指标控制的目的和范围存在的明显的区别，促进医疗资源的均匀化和医疗质量的同质化。医疗资源的均匀化和医疗质量的同质化。医疗资源的均匀化和医疗质量的同质化。
【技术实现步骤摘要】
用于规范手术室人员操作行为的管理方法及装置
[0001]本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种用于规范手术室人员操作行为的管理方法及装置。
技术介绍
[0002]在国内，手术室操作的规范化及其实施，是临床工作中一大常见的课题，在现有技术中由于缺少重要的手术室影像信息化系统的实施，目前国内的大多数字化手术室建设主要基于手术准备教学和设备控制。并且国内仍存在以下错误认知：有些医院认为数字化手术室等同于手术示教和传播系统，也有些医院认为配备了麻醉信息系统就等于建设了数字化手术室，甚至认为数字化手术室建设造价必定昂贵且需要很大规模。更关键的是，由于不同医院在手术管理、标准化操作等认知存在较大的差别，这更是制约了系统的兼容性及规范性；因此当前存在的技术不仅缺乏对手术室操作流程上的系统性的规范化管理，亦未能解决手术室操作规范化以及同质化医疗服务所面临的问题。
技术实现思路
[0003]本专利技术的目的就在于为了解决上述问题设计了一种用于规范手术室人员操作行为的管理方法及装置。
[0004]本专利技术通过以下技术方案来实现上述目的：用于规范手术室人员操作行为的管理方法，包括：S1、构建语音识别模型、多个图像目标识别模型、多个数据动态分析模型，使用第一知识图谱构建手术室清洁内容分类模型，第一知识图谱为患者病原体感染情况与器械、耗材、手术间、术者后续清洁内容的对应关系；S2、获取与手术室操作行为相关的测试数据集，使用语音识别算法、图像目标检测算法和数据分析算法分别训练语音识别模型、图像目标识别模型和数据动态分析模型；S3、获取当前国内外制定和公认的规范化管理流程，并采用知识图谱算法构建第二知识图谱；S4、第二知识图谱接收训练后的语音识别模型、图像目标识别模型、数据动态分析模型和手术室清洁内容分类模型的识别结果，第一知识图谱、第二知识图谱、训练后的语音识别模型、图像目标识别模型、数据动态分析模型和手术室清洁内容分类模型组合形成管理系统；S5、获取手术安排表格并实时采集手术相关的数据导入管理系统，并与手术视频内容识别模型连接，结合当前不同手术室安排与手术进行的进度，按照当前的医疗标准对手术室人员的分配、操作进行管理。
[0005]用于规范手术室人员操作行为的管理装置，包括：采集模块；采集模块用于采集手术相关的数据；处理器；处理器用于运行算机程序，采集模块的数据信号输出端与处理器的数据
信号输入端连接，计算机程序被处理器执行时实现如上述的用于规范手术室人员操作行为的管理方法的步骤；储存器；储存器用于储存采集模块所采集的数据、计算机程序和处理器执行计算机程序所得到的违规行为分析结果，采集模块的数据信号输出端与储存器的数据信号输入端连接，储存器的信号端与处理器的信号端连接。
[0006]本专利技术的有益效果在于：通过规范化管理手术医护人员的操作及其流程，从而进一步消除不同的科室及不同的患者在疾病种类、病情缓急、手术操作方式、以及同一指标控制的目的和范围存在的明显的区别，从而促进了医疗资源的均匀化和医疗质量的同质化。同时，通过AI模型对手术医护人员在操作流程上的管理，亦使得后续开发的规范化管理医护人员医疗操作的模型在不同的地区和科室之间得以进行通用，从而减少了相关模型的技术开发的成本，提高了系统的兼容性与规范性，从而扫清提高手术室人员管理效率、减轻系统开发成本、增强外科医疗的规范性、进一步提升外科手术质量以及加快国内手术室规范化数字化管理所面临的障碍。
附图说明
[0007]图1本专利技术的步骤流程图；图2 本专利技术的结构示意图。
具体实施方式
[0008]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
[0009]因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。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。
[0010]应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
[0011]在本专利技术的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“内”、“外”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该专利技术产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，或者是本领域技术人员惯常理解的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的设备或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。
[0012]此外，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0013]在本专利技术的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，“设置”、“连接”等术语应做广义理解，例如，“连接”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接连接，也可以通过中间媒介间接连接，可
以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本专利技术中的具体含义。
[0014]下面结合附图，对本专利技术的具体实施方式进行详细说明。
[0015]如图1所示，用于规范手术室人员操作行为的管理方法，包括：S1、构建语音识别模型、多个图像目标识别模型、多个数据动态分析模型，使用第一知识图谱构建手术室清洁内容分类模型，手术室清洁内容分类模型实时访问患者的病历信息、检查结果、拟行手术方式，实时在手术结束后提示医护人员后续对不同材料的清洁方式，第一知识图谱为患者病原体感染情况与器械、耗材、手术间、术者后续清洁内容的对应关系；S2、获取与手术室操作行为相关的测试数据集，使用语音识别算法、图像目标检测算法和数据分析算法分别训练语音识别模型、图像目标识别模型和数据动态分析模型；测试数据集包括手术全程的手术室音频数据、视频图像数据、心电监护装置的心电信息和麻醉信息，视频图像数据包括手术室门口、更衣室出入口、洗手台、手术室墙角、手术台上空、手术室器械放置台和药品柜的视频，训练模型具体为：手术室音频数据导入语音识别模型，并采用语音识别算法训练获得手术室内语音识别模型，构建手术室工作相关的词云数据库，将词云数据库的数据与手术室内语音识别模型输出结果对应，形成手术室内语音识别分析模型；视频图像数据导入多个图像目标识别模型，并采用图像目标检测算法训练获得手术室门口人员识别计数模型、更衣结果识别模型、洗手状态识别模型、手术台器械识别模型、手术室人员行为识别模型、医师位置识别模型、急救药品识别模型；心电信息和麻醉信息分别导入两个数据动态分析模型，并采用数据分析算法获得生命体征动态分析模型和麻醉信息分析模型。
[0016本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.用于规范手术室人员操作行为的管理方法，其特征在于，其包括：S1、构建语音识别模型、多个图像目标识别模型、多个数据动态分析模型，使用第一知识图谱构建手术室清洁内容分类模型，第一知识图谱为患者病原体感染情况与器械、耗材、手术间、术者后续清洁内容的对应关系；S2、获取与手术室操作行为相关的测试数据集，使用语音识别算法、图像目标检测算法和数据分析算法分别训练语音识别模型、图像目标识别模型和数据动态分析模型；S3、获取规范化管理流程，规范化管理流程包括但不限于手术室清洁流程、手术室器械耗材处理流程内容，并采用知识图谱算法构建第二知识图谱；S4、第二知识图谱接收训练后的语音识别模型、图像目标识别模型、数据动态分析模型和手术室清洁内容分类模型的识别结果，第一知识图谱、第二知识图谱、训练后的语音识别模型、图像目标识别模型、数据动态分析模型和手术室清洁内容分类模型组合形成管理系统；S5、获取手术安排表格并实时采集手术相关的数据导入管理系统，并与手术视频内容识别模型连接，结合当前不同手术室安排与手术进行的进度，按照当前的医疗标准对手术室人员的分配、操作进行管理。2.根据权利要求1所述的用于规范手术室人员操作行为的管理方法，其特征在于，在S2中，测试数据集包括手术全程的手术室音频数据、视频图像数据、心电监护装置的心电信息和麻醉信息，视频图像数据包括手术室门口、更衣室出入口、洗手台、手术室墙角、手术台上空、手术室器械放置台和药品柜的视频。3.根据权利要求2所述的用于规范手术室人员操作行为的管理方法，其特征在于，在S2中使用语音识别算法、图像目标检测算法和数据分析算法分别训练语音识别模型、图像目标识别模型和数据动态分析模型具体为：手术室音频数据导入语音识别模型，并采用语音识别算法训练获得手术室内语音识别模型，构建手术室工作相关的词云数据库，将词云数据库的数据与手术室内语音识别模型输出结果对应，形成手术室内语音识别分析模型；视频图像数据导入多个图像目标识别模型，并采用图像目标检测算法训练获得手术室门口人员识别计数模型、更衣结果识别模型、洗手状态识别模型、手术台器械识别模型、手术室人员行为识别模型、医师位置识别模型、急救药品识别模型；心电信息和麻醉信息分别构建两个数据动态分析模型，并采用数据分析算法获得生命体征动态分析模型和麻醉信息分析...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘润文，刘杰，何琪阳，
申请(专利权)人：成都与睿创新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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