电解质分析仪智能交互控制方法及系统技术方案

本发明专利技术属于医疗器械技术领域，解决现有技术中电解质分析仪存在自动化程度低的问题，提供一种电解质分析仪智能交互控制方法及系统

【技术实现步骤摘要】
电解质分析仪智能交互控制方法及系统


[0001]本专利技术涉及医疗器械领域，尤其涉及一种电解质分析仪智能交互控制方法及系统
。

技术介绍

[0002]电解质分析仪是一种医疗检测设备，用于测量人体液体（如血液和尿液）中的电解质水平，包括钠
、
钾
、
氯等离子的浓度
。
这些测量对于诊断和治疗多种疾病至关重要，特别是在紧急医疗和重症监护中
。
在使用电解质分析仪进行测量时，定标和质控是确保结果准确和可靠的关键步骤
。
[0003]定标是指在使用电解质分析仪之前，使用已知浓度的标准溶液来校准仪器，以确保其读数准确，这个过程通常包括调整仪器，使其读数与质控样本的已知值匹配；质控是指使用质量控制样本定期测试电解质分析仪，以监控其性能和测量的可靠性
。
这些样本的电解质浓度是已知的，且通常模拟了人体流体的特性，通过这些过程，可以保证患者得到准确的诊断和适当的治疗
。
[0004]传统的电解质分析仪在定标和质控过程中，由于自动化程度较低，往往需要较多的手动操作，特别是出现异常时，技术人员需通过人工分析来识别问题源头，例如检查试剂的有效性
、
分析仪器的校准状态
、
操作过程中的潜在错误等，这不仅增加了操作的复杂性和时间成本，也提高了操作过程中出错的风险
。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术实施例提供了电解质分析仪智能交互控制方法及系统，用以解决现有技术中电解质分析仪存在自动化程度低的问题
。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供了一种电解质分析仪智能交互控制方法，所述方法包括：电解质分析仪接收到自检指令，控制电解质分析仪进行自检，其中，所述自检包括对预设试剂按预设顺序进行检测，所述预设试剂包括校正液
、
电极内充液
、
活化液
、
清洗液和质控样本；响应于自检通过，电解质分析仪接收到定标指令，通过所述校正液对电解质分析仪进行定标；响应于定标通过，电解质分析仪接收到质控校准指令，通过质控样本对所述电解质分析仪进行质控校准；根据待检测样本的样本信息对所述待检测样本进行电解质分析，输出分析结果
。
[0007]作为本专利技术的一可选实施例，所述电解质分析仪接收到自检指令，控制电解质分析仪进行自检的步骤，包括：获取各所述预设试剂的试剂卡信息，其中，所述试剂卡信息包括试剂类型
、
生产日期
、
使用期限和试剂剩余量；
根据所述生产日期和所述使用期限判断各所述预设试剂是否在有效期内；若存在超出有效期的预设试剂或试剂剩余量小于等于剩余量阈值的预设试剂，控制电解质分析仪的显示器显示更换提醒信息，所述更换提醒信息包括待更换试剂类型；若不存在超出有效期的预设试剂且试剂剩余量大于剩余量阈值的预设试剂，则自检通过
。
[0008]作为本专利技术的一可选实施例，所述电解质分析仪接收到自检指令，控制电解质分析仪进行自检的步骤，还包括：响应于试剂卡和预设试剂的更换，对所述试剂卡信息进行更新；根据更新后的试剂卡信息和待更换试剂类型，判断更换后的预设试剂是否与所述待更换试剂类型匹配；若匹配，获取更换后的预设试剂的实际温度；若不匹配或所述实际温度不属于预设温度范围，则控制所述显示器显示试剂更换失败信息
。
[0009]作为本专利技术的一可选实施例，所述校正液包括斜率校正液和漂移校正液，所述响应于自检通过，电解质分析仪接收到定标指令，通过所述校正液对电解质分析仪进行定标的步骤，包括：根据预设定标方法
、
所述斜率校正液和漂移校正液对所述电解质分析仪进行定标，得到各电极的实际斜率值和实际漂移值，其中，所述预设定标方法包括单点定标和两点定标；获取所述实际斜率值与预设斜率值的第一差值以及所述实际漂移值和预设漂移值的第二差值；若所述第一差值的绝对值大于第一预设差值，和
/
或所述第二差值的绝对值大于第二预设差值，根据所述第一差值和
/
或第二差值，对所述电解质分析仪进行自动校正或生成提示信息以提醒操作人员对所述电解质分析仪进行校正；返回所述根据预设定标方法
、
所述斜率校正液和漂移校正液对所述电解质分析仪进行定标，得到各电极的实际斜率值和实际漂移值的步骤，直至所述第一差值的绝对值小于等于第一预设差值，和所述第二差值的绝对值小于等于第二预设差值，则定标通过
。
[0010]作为本专利技术的一可选实施例，若所述第一差值的绝对值大于第一预设差值，和
/
或所述第二差值的绝对值大于第二预设差值，根据所述第一差值和
/
或第二差值，对所述电解质分析仪进行自动校正或生成提示信息以提醒操作人员对所述电解质分析仪进行校正的步骤，包括；获取所述电解质分析仪的仪器状态参数和操作环境参数，其中，所述仪器状态参数包括电极状态和校正液状态，所述操作环境参数包括环境温度和环境湿度；将所述仪器状态参数
、
所述操作环境参数
、
所述第一差值和所述第二差值输入预先构建的定标故障原因预测模型，得到若干定标故障预测结果和对应的置信度，其中，所述定标故障原因预测模型基于预设机器学习算法构建，所述预设机器学习算法包括决策树算法
、
随机森林算法
、
支持向量机算法；根据所述置信度，以从大到小的顺序对所述定标故障预测结果进行排序，得到待处理故障列表；
根据所述待处理故障列表，对所述电解质分析仪进行自动校正或生成提示信息以提醒操作人员对所述电解质分析仪进行校正
。
[0011]作为本专利技术的一可选实施例，所述预设机器学习算法为决策树算法，所述将所述仪器状态参数
、
所述操作环境参数
、
所述第一差值和所述第二差值输入预先构建的定标故障原因预测模型，得到若干定标故障预测结果和对应的置信度的步骤，包括：获取初始训练数据集，其中，所述初始训练数据集包括多条训练数据，每一条训练数据包括仪器状态参数
、
操作环境参数
、
斜率参数和漂移值参数以及对应的定标故障原因；对所述初始训练数据集进行预处理，得到目标训练数据集；对所述目标训练数据集中每一参数进行基尼不纯度计算，分别得到所述仪器状态参数
、
操作环境参数
、
斜率参数和漂移值参数的基尼不纯度；根据决策树算法，将基尼不纯度最低的参数作为决策树的根节点，构建初始定标故障原因预测模型；根据预设比例对所述目标训练数据集进行划分，得到训练集和测试集；根据所述训练集对所述初始定标故障原因预测模型进行训练，得到中间定标故障原因预测模型；根据测试集对所述中间定标故障原因预测模型进行评估，得到准确率和召回率；根据所述准确率和召回率调整所述中间定标故障原因预测模型，得到定标故障原因预测模型；将所述仪器状态参数
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种电解质分析仪智能交互控制方法，其特征在于，所述方法包括：电解质分析仪接收到自检指令，控制电解质分析仪进行自检，其中，所述自检包括对预设试剂按预设顺序进行检测，所述预设试剂包括校正液
、
电极内充液
、
活化液
、
清洗液和质控样本；响应于自检通过，电解质分析仪接收到定标指令，通过所述校正液对电解质分析仪进行定标；响应于定标通过，电解质分析仪接收到质控校准指令，通过质控样本对所述电解质分析仪进行质控校准；根据待检测样本的样本信息对所述待检测样本进行电解质分析，输出分析结果
。2.
根据权利要求1所述的电解质分析仪智能交互控制方法，其特征在于，所述电解质分析仪接收到自检指令，控制电解质分析仪进行自检的步骤，包括：获取各所述预设试剂的试剂卡信息，其中，所述试剂卡信息包括试剂类型
、
生产日期
、
使用期限和试剂剩余量；根据所述生产日期和所述使用期限判断各所述预设试剂是否在有效期内；若存在超出有效期的预设试剂或试剂剩余量小于等于剩余量阈值的预设试剂，控制电解质分析仪的显示器显示更换提醒信息，所述更换提醒信息包括待更换试剂类型；若不存在超出有效期的预设试剂且试剂剩余量大于剩余量阈值的预设试剂，则自检通过
。3.
根据权利要求2所述的电解质分析仪智能交互控制方法，其特征在于，所述电解质分析仪接收到自检指令，控制电解质分析仪进行自检的步骤，还包括：响应于试剂卡和预设试剂的更换，对所述试剂卡信息进行更新；根据更新后的试剂卡信息和待更换试剂类型，判断更换后的预设试剂是否与所述待更换试剂类型匹配；若匹配，获取更换后的预设试剂的实际温度；若不匹配或所述实际温度不属于预设温度范围，则控制所述显示器显示试剂更换失败信息
。4.
根据权利要求1所述的电解质分析仪智能交互控制方法，其特征在于，所述校正液包括斜率校正液和漂移校正液，所述响应于自检通过，电解质分析仪接收到定标指令，通过所述校正液对电解质分析仪进行定标的步骤，包括：根据预设定标方法
、
所述斜率校正液和漂移校正液对所述电解质分析仪进行定标，得到各电极的实际斜率值和实际漂移值，其中，所述预设定标方法包括单点定标和两点定标；获取所述实际斜率值与预设斜率值的第一差值以及所述实际漂移值和预设漂移值的第二差值；若所述第一差值的绝对值大于第一预设差值，和
/
或所述第二差值的绝对值大于第二预设差值，根据所述第一差值和
/
或第二差值，对所述电解质分析仪进行自动校正或生成提示信息以提醒操作人员对所述电解质分析仪进行校正；返回所述根据预设定标方法
、
所述斜率校正液和漂移校正液对所述电解质分析仪进行定标，得到各电极的实际斜率值和实际漂移值的步骤，直至所述第一差值的绝对值小于等于第一预设差值，和所述第二差值的绝对值小于等于第二预设差值，则定标通过
。
5.
根据权利要求4所述的电解质分析仪智能交互控制方法，其特征在于，若所述第一差值的绝对值大于第一预设差值，和
/
或所述第二差值的绝对值大于第二预设差值，根据所述第一差值和
/
或第二差值，对所述电解质分析仪进行自动校正或生成提示信息以提醒操作人员对所述电解质分析仪进行校正的步骤，包括；获取所述电解质分析仪的仪器状态参数和操作环境参数，其中，所述仪器状态参数包括电极状态和校正液状态，所述操作环境参数包括环境温度和环境湿度；将所述仪器状态参数
、
所述操作环境参数
、
所述第一差值和所述第二差值输入预先构建的定标故障原因预测模型，得到若干定标故障预测结果和对应的置信度，其中，所述定标故障原因预测模型基于预设机器学习算法构建，所述预设机器学习算法包括决策树算法
、
随机森林算法
、
支持向量机算法；根据所述置信度，以从大到小的顺序对所述定标故障预测结果进行排序，得到待处理故障列表；根据所述待处理故障列表，对所述电解质分析仪进行自动校正或生成提示信息以提醒操作人员对所述电解质分析仪进行校正
。6.
根据权利要求5所述的电解质分析仪智能交互控制方法，其特征在于，所述预设机器学习算法为决策树算法，所述将所述仪器状态参数
、
所述操作环境参数
、
所述第一差值和所述第二差值输入预先构建的定标故障原因预测模型，得到若干定标故障预测结果和对应的置信度的步骤，包括：获取初始训练数据集，其中，所述初始训练数据集包括多条训练数据，每一条训练数据包括仪器状态参...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐辉，王建东，王小龙，刘鸿飞，温增伟，管成亮，
申请(专利权)人：深圳市希莱恒医用电子有限公司，
类型：发明
国别省市：