一种基于5G的远程重症监护系统技术方案

本申请提供一种基于5G的远程重症监护系统，包括：车载ICU设备，至少包括在救护车中安装的心电监护仪、转运呼吸机、摄像头，车载ICU设备的数据通过5G通讯模块发送给5G通信网络；5G通信网络，用于在所述车载ICU设备和5G重症监护平台之间传输数据；5G重症监护平台，用于根据所述车载ICU设备的数据实现重症患者生命体征实时、连续和长时间监测，持续上报重症患者位置和生命体征信息，形成信息化平台和数据库，并进行质量控制和AI辅助诊疗。本申请利用5G数据传输系统，将患者的生命体征信息传输至院内的远程专家会诊中心，医疗专家通过视频/VR/AR等方式快速准确获取患者病情、及时指导在途救治、根据病情提前部署急救资源。根据病情提前部署急救资源。根据病情提前部署急救资源。

【技术实现步骤摘要】
一种基于5G的远程重症监护系统


[0001]本申请涉及远程重症监护
，尤其涉及一种基于5G的远程重症监护系统。

技术介绍

[0002]救护车被称为“移动的ICU”，主要用于急危重症患者的急救，车上的患者往往病情紧急，为提高救治效率、减少病患痛苦，应尽早进行急救工作，这包括两方面含义，一是除了一般常规急救操作外，可能还需要院内专家在救护车开往医院的路上提前进行远程急救指导和会诊，二是尽快将病患各项数据信息传回医院，使院内医生或专家对病患病情有所了解，提前进行救治方案的制定和相关准备工作。上述两方面均需要将病患各项生命体征数据以及高清的伤口图像或视频传输至医院，前者可通过车上配备的各项医疗器械实时采集后上传，后者通过车上的摄像头、显示器等设备进行实时采集并进行显示交互。为保证急救过程中各项操作及时准确，需要保证各项医疗数据传输及音视频传输满足实时、安全、可靠、低时延。
[0003]另外，另一个影响医疗救护车救治病患效率的因素是救护车的抵达时间以及行车路线，也就是涉及到医疗救护车的调度问题，为了获取更好地调度策略，管控平台需要实时获取所有救护车的位置、配置、使用情况等信息，再使用一定算法决策要调度的救护车，并为其规划最佳行车线路，在此期间各种信息的传输均需要保证可靠、低时延。然而为公众提供服务的公用网络很难保证能够满足这几点要求。
[0004]当前，移动ICU功能更加完善，内部比较宽敞，使救护人员有足够的空间去往医院的途中对患者提前进行救护处理，车内除携带绷带、外敷用品、夹板、支架等常规医疗用品外，还要配置呼吸机、除颤仪、喉镜等各类急救设备，以及病人监护仪等各类生命体征监测设备，可以在前往急诊室的路上实时监测患者的脉搏、呼吸等生命体征值，并实时传输至医院提前进行病情分析。另外，车上还可配备远程会诊系统，使各科室专家可以在病患前往急诊或医院的路上，根据救护车已传回医院的各项患者数据以及车辆定位信息，通过高清视频提前进行病情会诊和急救指导。
[0005]随着我国5G技术的不断发展，而与之相应的社会公共服务体系也在不断建立和完善。院前急救作为医疗卫生服务的一个重要组成部分，相对于院内医疗服务体系，我国紧急医学救援服务体系还显得不够规范和完善，其信息化和数据化建设水平低，并存在各自为阵、体系复杂、水平参差不齐等问题，导致紧急医学救援资源效能不易提升和质量不易监控。因此，要改变紧急医学救援体系的落后状况，以信息化和数据化建设为牵引，提升院前急救急危重症救治能力刻不容缓。

技术实现思路

[0006]有鉴于此，本申请的目的在于提出一种基于5G的远程重症监护系统，本申请能够针对性的解决现有的问题。
[0007]基于上述目的，本申请还提出了一种基于5G的远程重症监护系统，包括：
[0008]车载ICU设备，至少包括在救护车中安装的心电监护仪、转运呼吸机、摄像头，所述车载ICU设备的数据通过5G通讯模块发送给5G通信网络；
[0009]5G通信网络，用于在所述车载ICU设备和5G重症监护平台之间传输数据；
[0010]5G重症监护平台，用于根据所述车载ICU设备的数据实现重症患者生命体征实时、连续和长时间监测，持续上报重症患者位置和生命体征信息，形成信息化平台和数据库，并进行质量控制和AI辅助诊疗。
[0011]进一步地，所述心电监护仪采用双相指数衰减波的自动除颤技术，包括以下步骤：
[0012]确认心律失常的存在可通过除颤波形的传递终止；
[0013]产生至少一个脉冲调制的缓慢上升除颤波形部分，直到所述缓慢上升除颤波形部分达到预定振幅；
[0014]允许除颤波形的振幅在预定时间段内或直到达到预定阈值之前呈指数衰减；
[0015]截断所述除颤波形；
[0016]向心脏组织的一部分提供所述除颤波形。
[0017]进一步地，所述5G重症监护平台，包括以下功能模块：
[0018]生命体征监测模块，用于进行重症患者生命体征实时、连续和长时间监测，持续上报重症患者位置和生命体征信息，当符合报警条件时进行报警和提示；
[0019]质量控制模块，用于将生命体征监测模块的数据输入根据训练好的重症监护模型，判断当前的重症监护质量，当重症监护质量低于预设阈值时进行报警和提示；
[0020]AI远程诊疗模块，用于根据生命体征监测模块的数据，开启远程诊疗模式，在救护车和远程专家之间开启音视频对话，由专家指导救护车上的救护人员进行及时的治疗或手术；
[0021]应用管理模块，所提供的服务包括高可靠高清视讯服务、媒体内容存储分发管理服务、业务支撑管理服务，所述业务支撑管理服务包括注册服务、日志管理、统一身份认证、消息服务。
[0022]进一步地，所述生命体征监测模块，包括：
[0023]连续测量多个患者生命体征以提供连续的多参数生命体征观察；
[0024]将每个连续的多参数生命体征观察与两个统计模型进行比较，第一个统计模型是基于人群的参考模型，映射不同个体人群的多参数生命体征观察的概率分布，第二个统计模型是患者特异性模型，是至少部分基于对被监测患者的先前多参数生命体征观察的概率分布；
[0025]基于通过与第一个和第二个统计模型比较获得的当前多参数生命体征观察的概率密度分别计算第一数值指数和第二数值指数，其中所述指数的增加值表示相对于统计模型的异常增加，如果第一数值指数超过第一阈值则输出警报通知，并且如果第二数值指数超过第二阈值，则输出状态改变通知。
[0026]进一步地，所述生命体征监测模块包括以下步骤：(a)检查患者生命体征处理任务的运行状态，(b)读取测量参数，(c)重置患者生命体征数据条目，(d)检查来自任务共享存储器的测量信号，(e)滤波所述测量信号，(f)检测所述测量信号，(g)将检测到的信号与预定图案进行匹配；(h)将匹配的模式写入所述任务共享存储器，(i)对照警报阈值检查所述匹配模式，(j)将告警消息写入所述任务共享存储器，(k)如果需要重新配置所述测量参数，
则重新读取所述测量参数并重新设置所述患者生命体征数据条目，(l)当存在所述测量消息并且所述患者生命体征处理任务正在运行时，重复步骤(b)至(k)，(m)在任务控制管理员的请求下停止所述患者生命体征处理任务。
[0027]进一步地，所述质量控制模块，包括：
[0028]将生命体征监测模块的预设历史监测数据作为训练材料输入到人工神经网络中，并配合多个特征向量和一个标签，训练人工神经网络学习进行重症监护质量的评估；
[0029]对话机器人捕捉患者的自我陈述转换为多个词串，然后将多个词串转换为多个词向量；
[0030]根据当前生命体征监测模块的监测数据得到患者的多项生理信息；
[0031]将所述多个词向量和多项生理信息输入训练好的人工神经网络生成当前重症监护质量。
[0032]进一步地，所述AI远程诊疗模块，包括：
[0033]将患者的至少一种症状输入AI远程诊疗应用程序本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于5G的远程重症监护系统，其特征在于，包括：车载ICU设备，至少包括在救护车中安装的心电监护仪、转运呼吸机、摄像头，所述车载ICU设备的数据通过5G通讯模块发送给5G通信网络；5G通信网络，用于在所述车载ICU设备和5G重症监护平台之间传输数据；5G重症监护平台，用于根据所述车载ICU设备的数据实现重症患者生命体征实时、连续和长时间监测，持续上报重症患者位置和生命体征信息，形成信息化平台和数据库，并进行质量控制和AI辅助诊疗。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述心电监护仪采用双相指数衰减波的自动除颤技术，包括以下步骤：确认心律失常的存在可通过除颤波形的传递终止；产生至少一个脉冲调制的缓慢上升除颤波形部分，直到所述缓慢上升除颤波形部分达到预定振幅；允许除颤波形的振幅在预定时间段内或直到达到预定阈值之前呈指数衰减；截断所述除颤波形；向心脏组织的一部分提供所述除颤波形。3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述5G重症监护平台，包括以下功能模块：生命体征监测模块，用于进行重症患者生命体征实时、连续和长时间监测，持续上报重症患者位置和生命体征信息，当符合报警条件时进行报警和提示；质量控制模块，用于将生命体征监测模块的数据输入根据训练好的重症监护模型，判断当前的重症监护质量，当重症监护质量低于预设阈值时进行报警和提示；AI远程诊疗模块，用于根据生命体征监测模块的数据，开启远程诊疗模式，在救护车和远程专家之间开启音视频对话，由专家指导救护车上的救护人员进行及时的治疗或手术；应用管理模块，所提供的服务包括高可靠高清视讯服务、媒体内容存储分发管理服务、业务支撑管理服务，所述业务支撑管理服务包括注册服务、日志管理、统一身份认证、消息服务。4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述生命体征监测模块，包括：连续测量多个患者生命体征以提供连续的多参数生命体征观察；将每个连续的多参数生命体征观察与两个统计模型进行比较，第一个统计模型是基于人群的参考模型，映射不同个体人群的多参数生命体征观察的概率分布，第二个统计模型是患者特异性模型，是至少部分基于对被监测患者的先前多参数生命体征观察的概率分布；基于通过与第一个和第二个统计模型比较获得的当前多参数生命体征观察的概率密度分别计算第一数值指数和第二数值指数，其中所述指数的增加值表示相对于统计模型的异常增加，如果第一数值指数超过第一阈值则输出警报通知，并且如果第二数值指数超过第二阈值，则输出状态改变通知。5.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述生命体征监测模块包括以下步骤：(a)检查患者生命体征处理任务的运行状态，
(b)读取测量参数，(c)重置患者生命体征数据条目，(d)检查来自任务共享存储器的测量信号，(e)滤波所述测量信号，(f)检测所述测量信号，(g)将检测到的信号与预定图案进行匹配；(h)将匹配的模式写入所述任务共享存储器，(i)对照警报阈值检查所述匹配模式，(j)将告警消息写入所述任务共享存储器，(k)如果需要重新配置所述测量参数，则重新读取所述测量参数并重新设置所述患者生命体征数据条目，(l)当存在所述测量消息并且所述患者生命体征处理任务正在运行时，重复步骤(b)至(k)，(m)在任务控制管理员的请求下停止所述患者生命体征处理任务。6.根据权利要求4或5所述的系统，其特征在于，所述质量控...

【专利技术属性】
技术研发人员：王勇，张进军，朱勇，刘阳，郑军，
申请(专利权)人：北京急救中心，
类型：发明
国别省市：