预测机械通气脱机的方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请适用于人工智能技术领域，提供了一种预测机械通气脱机的方法、装置、设备及存储介质，包括：获取患者的健康生命体征画像；获取患者对应的可脱机时的通气参数画像；获取患者在机械通气时的实时生命体征画像和实时通气参数画像；根据健康生命体征画像和实时生命体征画像之间的第一相似度，以及通气参数画像和实时通气参数画像之间的第二相似度，确定脱机决策结果。上述方案中，针对每个患者，充分考虑到了该患者的健康生命体征画像和实时生命体征画像对脱机决策结果带来的影响，因此可以准确地判断出每个患者机械通气脱机的时机，进而提升了机械通气操作的成功率。提升了机械通气操作的成功率。提升了机械通气操作的成功率。

【技术实现步骤摘要】
预测机械通气脱机的方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请属于人工智能
，尤其涉及一种预测机械通气脱机的方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]机械通气操作是治疗危重病患者的方法之一，通过机械通气操作可以使患者的呼吸功能得以维持。在机械通气操作中，脱机是关键操作。若脱机过早，机械通气不足，则需要给患者进行二次插管治疗，这给患者带来了额外伤害。若脱机过晚，机械通气时间过长，患者容易产生依赖，导致产生并发症。因此，准确预测机械通气脱机的时机非常重要。
[0003]现有技术中，在预测机械通气脱机的时机时，没有考虑到不同患者之间的差异性，导致对不同患者机械通气脱机的时机判断不准确，降低了机械通气操作的成功率。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请实施例提供了一种预测机械通气脱机的方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术中，在预测机械通气脱机的时机时，没有考虑到不同患者之间的差异性，导致对不同患者机械通气脱机的时机判断不准确，降低了机械通气操作的成功率的问题。
[0005]本申请实施例的第一方面提供了一种预测机械通气脱机的方法，该方法包括：
[0006]获取患者的健康生命体征画像；
[0007]获取所述患者对应的可脱机时的通气参数画像；
[0008]获取所述患者在机械通气时的实时生命体征画像和实时通气参数画像；
[0009]根据所述健康生命体征画像和所述实时生命体征画像之间的第一相似度，以及所述通气参数画像和所述实时通气参数画像之间的第二相似度，确定脱机决策结果。
[0010]上述方案中，获取患者的健康生命体征画像、可脱机时的通气参数画像，以及获取患者在机械通气时的实时生命体征画像和实时通气参数画像；根据健康生命体征画像和实时生命体征画像之间的第一相似度，以及通气参数画像和实时通气参数画像之间的第二相似度，共同确定脱机决策结果。针对每个患者，充分考虑到了该患者的健康生命体征画像和实时生命体征画像对脱机决策结果带来的影响，因此可以准确地判断出每个患者机械通气脱机的时机，进而提升了机械通气操作的成功率。
[0011]可选地，所述根据所述健康生命体征画像和所述实时生命体征画像之间的第一相似度，以及所述通气参数画像和所述实时通气参数画像之间的第二相似度，确定脱机决策结果，包括：
[0012]将所述健康生命体征画像和所述实时生命体征画像输入到预设的第一孪生模型中进行处理，得到所述第一相似度；
[0013]将所述通气参数画像和所述实时通气参数画像输入到预设的第二孪生模型中进行处理，得到所述第二相似度；
[0014]根据所述第一相似度和所述第二相似度，确定所述脱机决策结果。
[0015]可选地，所述获取患者的健康生命体征画像，包括：
[0016]获取所述患者的基础信息；
[0017]根据预设的生命体征预测模型对所述基础信息进行预测处理，得到所述患者的健康生命体征数据；
[0018]根据所述健康生命体征数据生成所述健康生命体征画像。
[0019]可选地，所述根据预设的生命体征预测模型对所述基础信息进行预测处理，得到所述患者的健康生命体征数据之后，所述方法还包括：
[0020]获取生命体征参考数据；
[0021]基于所述生命体征参考数据对所述健康生命体征数据进行校正，得到校正后的健康生命体征数据；
[0022]所述根据所述健康生命体征数据生成所述健康生命体征画像，包括：根据所述校正后的健康生命体征数据生成所述健康生命体征画像。
[0023]可选地，所述获取所述患者对应的可脱机时的通气参数画像，包括：
[0024]采集所述患者在预设时间点的初始通气参数；
[0025]根据预设的通气参数预测模型对所述初始通气参数进行预测处理，得到可脱机时的通气参数；
[0026]根据所述可脱机时的通气参数生成所述可脱机时的通气参数画像。
[0027]可选地，所述根据预设的通气参数预测模型对所述初始通气参数进行预测处理，得到可脱机时的通气参数之后，所述方法还包括：
[0028]获取通气参数参考数据；
[0029]基于所述通气参数参考数据对所述可脱机时的通气参数进行校正，得到校正后的通气参数；
[0030]所述根据所述可脱机时的通气参数生成所述可脱机时的通气参数画像，包括：根据所述校正后的通气参数生成所述可脱机时的通气参数画像。
[0031]可选地，所述方法还包括：
[0032]获取所述患者的原发病康复程度值、外观表征参数以及患者脱机意愿信息；
[0033]根据所述健康生命体征画像和所述实时生命体征画像之间的第一相似度，以及所述通气参数画像和所述实时通气参数画像之间的第二相似度，确定脱机决策结果，包括：
[0034]根据所述第一相似度、所述第二相似度、所述原发病康复程度值、所述外观表征参数以及所述患者脱机意愿信息，确定所述脱机决策结果。
[0035]本申请实施例的第二方面提供了一种预测机械通气脱机的装置，包括：
[0036]第一获取单元，用于获取患者的健康生命体征画像；
[0037]第二获取单元，用于获取所述患者对应的可脱机时的通气参数画像；
[0038]第三获取单元，用于获取所述患者在机械通气时的实时生命体征画像和实时通气参数画像；
[0039]确定单元，用于根据所述健康生命体征画像和所述实时生命体征画像之间的第一相似度，以及所述通气参数画像和所述实时通气参数画像之间的第二相似度，确定脱机决策结果。
[0040]本申请实施例的第三方面提供了一种预测机械通气脱机的设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的预测机械通气脱机的方法的步骤。
[0041]本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的预测机械通气脱机的方法的步骤。
[0042]本申请实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在预测机械通气脱机的设备上运行时，使得该预测机械通气脱机的设备执行上述第一方面所述的预测机械通气脱机的方法的步骤。
附图说明
[0043]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0044]图1是本申请一示例性实施例提供的一种预测机械通气脱机的方法的示意性流程图；
[0045]图2是本申请另一示例性实施例示出的一种预测机械通气脱机的方法的步骤S101的具体流程图；
[0046]图3是本申请示出的一种生命体征本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种预测机械通气脱机的方法，其特征在于，包括：获取患者的健康生命体征画像；获取所述患者对应的可脱机时的通气参数画像；获取所述患者在机械通气时的实时生命体征画像和实时通气参数画像；根据所述健康生命体征画像和所述实时生命体征画像之间的第一相似度，以及所述通气参数画像和所述实时通气参数画像之间的第二相似度，确定脱机决策结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述健康生命体征画像和所述实时生命体征画像之间的第一相似度，以及所述通气参数画像和所述实时通气参数画像之间的第二相似度，确定脱机决策结果，包括：将所述健康生命体征画像和所述实时生命体征画像输入到预设的第一孪生模型中进行处理，得到所述第一相似度；将所述通气参数画像和所述实时通气参数画像输入到预设的第二孪生模型中进行处理，得到所述第二相似度；根据所述第一相似度和所述第二相似度，确定所述脱机决策结果。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取患者的健康生命体征画像，包括：获取所述患者的基础信息；根据预设的生命体征预测模型对所述基础信息进行预测处理，得到所述患者的健康生命体征数据；根据所述健康生命体征数据生成所述健康生命体征画像。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据预设的生命体征预测模型对所述基础信息进行预测处理，得到所述患者的健康生命体征数据之后，所述方法还包括：获取生命体征参考数据；基于所述生命体征参考数据对所述健康生命体征数据进行校正，得到校正后的健康生命体征数据；所述根据所述健康生命体征数据生成所述健康生命体征画像，包括：根据所述校正后的健康生命体征数据生成所述健康生命体征画像。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述患者对应的可脱机时的通气参数画像，包括：采集所述患者在预设时间点的初始通气参数；根据预设的通气参数预测模型对所述初始通气参数进行预测处理，得到可脱机时的通气...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊富海，马良，仲为，颜延，王磊，
申请(专利权)人：深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：