一种创伤后脓毒症病程监测与预警系统技术方案

本发明专利技术属于病程监测与预警技术领域，公开了一种创伤后脓毒症病程监测与预警系统

【技术实现步骤摘要】
一种创伤后脓毒症病程监测与预警系统、方法及应用


[0001]本专利技术属于病程监测与预警
，尤其涉及一种创伤后脓毒症病程监测与预警系统
、
方法及应用
。

技术介绍

[0002]作为全身性的炎症反应综合征，脓毒症的发生与自身感染有较大关系
。
临床中，根据脓毒症的严重程度，将其分为三种形态，分别是脓毒症
、
严重脓毒症和脓毒性休克，要注意的是，严重脓毒症患者往往存在器官功能障碍，有的患者还有组织灌注不良以及低血压问题；脓毒性休克患者是在重度脓毒症患者基础上发展而来的一种特殊形态，对此类患者给予足量的液体复苏，患者持续低血压的情况无法得到有效纠正
。
相比于其他疾病，脓毒症的病死率较高，基于此，有必要做好创伤后脓毒症病程监测与预警
。
[0003]对于创伤后脓毒症的病程监测与预警，现有技术主要包括生理参数监测
(
如心率
、
血压
、
呼吸率
)、
血液生化指标检测
(
如白细胞计数
、C
反应蛋白
、
乳酸等
)、
影像学检查等
。
然而，这些技术存在以下缺陷和问题：
[0004](1)
缺乏早期预警机制：脓毒症的早期症状可能非常不明显，甚至看起来像是普通的感染，而现有的监测技术往往在疾病发展到较晚阶段才能发现问题，这可能导致治疗时机的错过
。
[0005](2)
数据解读复杂：脓毒症涉及到的生理参数和血液生化指标众多，且它们之间的关系复杂，需要专业的医生进行解读
。
在临床实践中，可能存在解读不准确或者遗漏重要信息的问题
。
[0006](3)
缺乏个体化的风险评估：每个患者的身体状况
、
基因特点
、
疾病历史等都不同，这些因素可能影响脓毒症的发展和预后
。
然而，现有的评估系统往往忽略了这些个体差异，可能导致风险评估的不准确
。
[0007]急需解决的技术问题主要包括：
[0008]研发早期预警系统：这可能需要结合多种生物标志物
、
生理参数以及患者的基线健康状态，使用机器学习或者深度学习技术，建立一个可以实现早期预警的模型
。
[0009]提高数据解读的准确性：这可能需要开发更先进的数据分析工具和算法，例如，使用人工智能技术进行数据解读，以提高解读的准确性和效率
。
[0010]实现个体化的风险评估：这可能需要收集更多的个体化数据，如基因组数据
、
微生物组数据
、
疾病历史等，并结合大数据和人工智能技术，开发出能够实现个体化风险评估的系统
。

技术实现思路

[0011]针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种创伤后脓毒症病程监测与预警系统
、
方法及应用
。
[0012]本专利技术是这样实现的，一种创伤后脓毒症病程监测与预警系统，该系统具体包括：
[0013]数据采集模块
、
数据转换模块
、
信号增强模块
、
特征提取模块
、
特征融合模块
、
概率预测模块
、
预警模块
、
远程医院模块；
[0014]数据采集模块，用于通过各种生理传感器和血液采集设备采集用户的监测数据；并连接到电子医疗记录系统，获取用户的基本信息和疾病历史；获取当前次检测的多模态数据和检测时间；
[0015]数据转换模块，与数据采集模块连接，用于通过模数转换器
(ADC)
将模拟数据转换为数字信号；
[0016]信号增强模块，与数据转换模块连接，用于通过信号处理技术来增强信号，消除噪声，提高信号的质量；
[0017]特征提取模块，与信号增强模块连接，用于从接收到的数据中提取出子特征；
[0018]特征融合模块，与特征提取模块连接，用于将提取出的子特征进行融合，得到融合特征；
[0019]概率预测模块，与特征融合模块连接，用于将融合特征输入预训练的预测模型中进行处理，得到病程概率预测值，从而获得病程分析结果；
[0020]预警模块，与概率预测模块连接，用于根据分析结果进行预警提示；预警提示包括发送预警消息到用户的手机或者电脑，或者在监测设备上显示预警信息；
[0021]远程医院模块，与预警模块连接，用于通过互联网连接到远程医院，根据分析结果进行专家医生会诊与紧急医疗救援；具体包括发送分析结果和预警信息到远程医院，请求专家医生的会诊，或者调度紧急医疗救援
。
[0022]进一步，所述数据采集模块采集的监测数据包括：心率
、
血氧
、
血压
、
血糖与体温等
。
[0023]进一步，所述数据转换模块将监测数据转换为电信号的具体方法如下：
[0024]将数据采集模块获取的数据信号转化为需要发送的串行数据包；
[0025]将获取的所述串行数据包进行串
/
并转换，并发送对应的节点；
[0026]各个节点对接收到的相关数据进行
PSK
映射和跳频处理；
[0027]通过自适应滤波器输出经过
PSK
映射和跳频处理后得到的相关数据的电流
。
[0028]进一步，所述信号增强模块将信号进行增强的具体方法如下：
[0029]利用
Hurst
指数的时间函数建立离散时间序列的非规则指标；
[0030]将所述自适应滤波器的参数利用代价函数迭代计算，计算公式如下：
[0031]Jw
＝
C+
入
H:
[0032][0033]其中，
Jw
为代价函数，
Cw
为收敛指标，
λ
为拉格朗日乘子，
Hw
为不规则性指标，
n
为时间序数，
w(n)
为所述自适应滤波器的参数矩阵，
μ
为迭代步长，
e(n)
为误差信号，
h(n)
为所述延时模块的输出信号矩阵，
g(n)
为所述自适应滤波器输出信号，
i1、i2
为间隔序数；
[0034]自适应滤波器在调整后的参数下，输出去噪后的目标信号；
[0035]将经过信号增强处理后得到的回拨信号数据进行叠加，经过耦合后，输入至信号处理
。
[0036]进一步，所述预警模块根据所述分析结果进行预警提示，具体包括：
[0037]结合所述用户的基础信息
、
疾病类型
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种创伤后脓毒症病程监测与预警系统，其特征在于，将数据采集
、
信号处理
、
特征提取
、
预测分析和预警等多个环节融合到一个完整的创伤后脓毒症病程监测与预警系统中；通过采集用户的生理数据和基本信息，利用信号处理技术增强信号质量，提取与创伤后脓毒症相关的特征，并通过预训练的模型进行病程预测和风险评估，最终实现实时的预警提示和远程医疗救援
。
这一综合性的系统架构和流程
。2.
如权利要求1所述创伤后脓毒症病程监测与预警系统，其特征在于，该系统详细的信号和数据处理过程如下：数据采集单元：通过各种生理传感器和血液采集设备，采集用户的监测数据；连接到电子医疗记录系统，获取用户的基本信息和疾病历史；数据转换单元：将模拟信号转换为数字信号，使用模数转换器将采集到的模拟数据转换为数字形式，便于后续处理和分析；信号增强单元：对采集到的数字信号进行信号处理，以增强信号的质量和提取有用信息；特征提取单元：从经过信号增强的数据中提取与创伤后脓毒症相关的特征；这可以通过多种技术实现，包括时域分析
、
频域分析
、
小波分析
、
统计特征提取方法，以捕获与疾病状态相关的特征模式；特征融合单元：将从不同传感器和特征提取方法获得的子特征进行融合，得到更全面和综合的特征表示；特征融合可以采用加权求和
、
主成分分析
、
多模态融合技术，以提高特征的判别能力和鲁棒性；概率预测单元：将融合特征输入预训练的预测模型中进行处理，得到创伤后脓毒症病程的概率预测值；预测模型基于机器学习算法或统计模型构建，通过学习训练数据集来进行预测和分类；预警提示单元：根据概率预测结果和设定的阈值，判断是否触发预警；当预测结果超过阈值时，触发预警模块发送预警消息，可以通过手机
、
电脑或监测设备上显示预警信息，提醒患者或医护人员及时采取措施；远程医院与会诊单元：根据预警信息，通过远程医院模块与专家医生进行会诊与紧急医疗救援；该模块可以发送分析结果和预警信息到远程医院，请求专家医生的会诊，并根据情况调度紧急医疗救援
。3.
如权利要求1所述创伤后脓毒症病程监测与预警系统，其特征在于，该系统具体包括：数据采集模块
、
数据转换模块
、
信号增强模块
、
特征提取模块
、
特征融合模块
、
概率预测模块
、
预警模块
、
远程医院模块；数据采集模块，用于通过各种生理传感器和血液采集设备采集用户的监测数据；并连接到电子医疗记录系统，获取用户的基本信息和疾病历史；获取当前次检测的多模态数据和检测时间；数据转换模块，与数据采集模块连接，用于通过模数转换器
(ADC)
将模拟数据转换为数字信号；信号增强模块，与数据转换模块连接，用于通过信号处理技术来增强信号，消除噪声，提高信号的质量；
特征提取模块，与信号增强模块连接，用于从接收到的数据中提取出子特征；特征融合模块，与特征提取模块连接，用于将提取出的子特征进行融合，得到融合特征；概率预测模块，与特征融合模块连接，用于将融合特征输入预训练的预测模型中进行处理，得到病程概率预测值，从而获得病程分析结果；预警模块，与概率预测模块连接，用于根据分析结果进行预警提示；预警提示包括发送预警消息到用户的手机或者电脑，或者在监测设备上显示预警信息；远程医院模块，与预警模块连接，用于通过互联网连接到远程医院，根据分析结果进行专家医生会诊与紧急医疗救援；具体包括发送分析结果和预警信息到远程医院，请求专家医生的会诊，或者调度紧急医疗救援
。4.
如权利要求3所述创伤后脓毒症病程监测与预警系统，其特征在于，所述数据转换模块将监测数据转换为电信号的具体方法如下：所述数据转换模块将监测数据转换为电信号的具体方法如下：将数据采集模块获取的数据信号转化为需要发送的串...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙百胜，周飞虎，毛智，李青霖，刘超，李大伟，
申请(专利权)人：中国人民解放军总医院第一医学中心，
类型：发明
国别省市：