【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于医疗设备，具体为一种用于层流仓内的智能病床监控系统。
技术介绍
1、层流仓作为一种具有特定洁净度和微生物控制的环境，广泛用于医疗手术室和icu以确保患者在无菌的条件下接受治疗。在层流仓内的监控系统，主要用于监测环境参数（如气流、温度、湿度等）和患者的生理参数，从而确保医护团队能够及时得知环境和患者状态的任何异常变化。
2、现有的病床监控系统多集中于基本的生理参数监测和简单的环境状态检测，并未充分利用现代化的信息技术手段和数据分析方法来实现对整个医疗环境和医护团队的智能感知与交互。另一方面，现行技术在对异常状态报警、信息呈现、医护团队的协同响应、以及基于大数据的分析反馈等方面也存在一定的不足。并且，当前已知的病床监控系统多侧重于单一或多参数的生理信号监测，通过各种生理传感器获取患者的基本参数（如心率、血压、血氧等），并在检测到异常时发出报警。而对于环境参数的监测和管理、报警信息的智能传递、医护团队的交流协作、知识图谱的支持等方面，多数系统尚处于初步阶段。
3、此外，现有的病床监控系统在处理复杂情境感知、实现跨团队的协同响应、以及整合大数据进行智能化分析与决策支持方面也相对较弱。
4、因此，急需一种能够提供全方位、智能化管理和监控的病床监控系统，以实现更为准确、及时和便捷的医疗服务。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于：一种用于层流仓内的智能病床监控系统 ，通过智能化的方式提高了层流仓内病床的监控效率和精度，提升了医护团队的响应速度
2、本专利技术采用的技术方案如下：
3、一种用于层流仓内的智能病床监控系统 ，包括情境感知模块、自适应机器学习模块、层级报警管理模块、情境感知交互界面、知识图谱模块、交流与协作模块以及后期分析和反馈循环模块；
4、所述情境感知模块利用iot设备实时获取环境和患者状态数据；采用视频分析技术捕捉患者的行为和情绪表达；
5、所述自适应机器学习模块利用深度学习网络，训练模型能够理解正常和异常的生理及环境参数范围，自动调整报警阈值；
6、所述层级报警管理模块将警报分级，并用不同的提示方式进行区分；
7、所述情境感知交互界面采集并分析医护人员的表情和语音，以判断其心情和注意力分配，进而调整警报的传递方式；利用ar技术在医护人员的视线中展现报警信息，不打断其当前工作；
8、所述知识图谱模块集成基于医学知识图谱的模块，当发生警报时，该模块能够快速提供警报原因、待采取的措施、及历史案例；系统自动记录每次警报的处理情况和结果，便于未来分析和学习；
9、所述交流与协作模块利用5g/6g通信技术，当紧急报警发生时，系统迅速将信息分享给所有相关医护人员和医疗团队；
10、所述后期分析和反馈循环模块通过机器学习分析报警数据与实际情况的关联性，并不断调整和优化报警模型和阈值；使用数据可视化技术，为医护团队提供清晰的报警统计和分析结果，帮助团队理解和改进整个处理流程。
11、其中，所述情境感知模块包括 iot 设备整合和行为和情绪感知；所述iot 设备整合包括：
12、生理参数监测，集成各类传感器以实时追踪患者的生理数据；
13、环境参数监测，使用环境传感器来实时监测和记录层流仓的环境条件；
14、iot平台，整合并管理所有iot设备数据的平台，包括对数据的收集、处理和分析；
15、所述行为和情绪感知包括：
16、摄像头部署，部署摄像头，以便获取患者的行为和面部表达数据；
17、视频分析引擎，运用ai和机器学习算法分析视频数据；
18、行为识别，分析患者的动作；
19、表情和情绪分析，识别患者的面部表达，通过分析微表情来了解患者的情绪状态。
20、其中，所述自适应机器学习模块包括：
21、数据整合，构建集中的数据中心，以接收和处理从各种iot设备和摄像头中收集到的数据；
22、数据融合，将不同来源的数据整合在一起，提供一个综合的视图来更全面地理解患者和环境的状态；
23、智能分析，通过机器学习和数据分析算法，实时分析患者的生理参数、行为和情绪；
24、异常检测，构建并训练模型来识别患者状态的异常；
25、自动响应，当系统检测到患者状态的异常或不适时，自动触发相应的预设动作或警报；
26、信息推送，将重要的患者状态信息推送给医护人员，帮助迅速了解和响应患者的需要；
27、可视化界面，让医护人员能够清晰、直观地查看患者和环境的实时数据及分析结果；
28、远程控制，允许医护人员通过界面远程控制环境参数和部分iot设备的设置。
29、其中，所述自适应机器学习模块采用深度学习网络模型，包括：
30、选用多层感知机、卷积神经网络或递归神经网络，根据数据的特点和需求确定模型架构；利用领域知识选择或构建与患者状态和环境参数相关的特征；利用收集的数据训练模型，并使用验证集来调整模型的超参数，优化其性能；构建自适应报警阈值调整机制，首先根据专业医学知识和历史数据定义生理参数和环境参数的正常范围；然后模型实时分析新输入的数据，预测患者的健康状态和环境安全性；根据预测结果和实时数据动态调整报警阈值。
31、其中，所述层级报警管理模块包括：
32、确定报警分类标准，一级报警：生命体征严重异常，需立即处理的情况；二级报警：生命体征稍微异常，或环境参数略有变化，需密切关注；三级报警：小幅度的生理或环境变化，提醒医护人员关注；每个报警级别制定相应的响应和处理流程；
33、集成传感器与数据采集，连接和同步不同的传感器来监测患者的生理和环境数据；基于定义的报警级别，设定初步的数据阈值和判别逻辑；利用专业算法分析患者和环境的实时数据，并将其与预定义的报警阈值进行比较；在分析数据时，逻辑模块需根据设定的规则来判断应触发哪个级别的报警。
34、其中，所述知识图谱模块包括：
35、医学知识图谱构建，从医学文献、指南、案例库中提取相关知识和信息；使用自然语言处理技术抽取关键信息并转化为结构化数据；使用图数据库存储和管理医学知识图谱数据；
36、实时警报分析与响应模块，获取和分析来自监护系统的实时警报信息；基于警报信息查询知识图谱，找出问题原因、相关病症或疾病；利用逻辑推理或学习到的模型进一步分析原因和建议措施；
37、知识推送与辅助决策模块，将知识图谱查询和推理的结果转化为医护人员能理解的自然语言文本；通过图形用户界面或移动设备推送相关的警报解释和处理建议给医护人员；
38、警报处理记录模块，将警报事件、建议措施、医护人员的实际操作和处理结果记录下来；以结构化的形式存储本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于层流仓内的智能病床监控系统，其特征在于：包括情境感知模块、自适应机器学习模块、层级报警管理模块、情境感知交互界面、知识图谱模块、交流与协作模块以及后期分析和反馈循环模块；
2.如权利要求1所述的一种用于层流仓内的智能病床监控系统，其特征在于：所述情境感知模块包括 IoT 设备整合和行为和情绪感知；所述IoT 设备整合包括：
3.如权利要求1所述的一种用于层流仓内的智能病床监控系统，其特征在于：所述自适应机器学习模块包括：
4.如权利要求1所述的一种用于层流仓内的智能病床监控系统，其特征在于：所述自适应机器学习模块采用深度学习网络模型，包括：
5.如权利要求1所述的一种用于层流仓内的智能病床监控系统，其特征在于：所述层级报警管理模块包括：
6.如权利要求1所述的一种用于层流仓内的智能病床监控系统，其特征在于：所述知识图谱模块包括：
7.如权利要求1所述的一种用于层流仓内的智能病床监控系统，其特征在于：所述后期分析和反馈循环模块包括：
【技术特征摘要】
1.一种用于层流仓内的智能病床监控系统，其特征在于：包括情境感知模块、自适应机器学习模块、层级报警管理模块、情境感知交互界面、知识图谱模块、交流与协作模块以及后期分析和反馈循环模块；
2.如权利要求1所述的一种用于层流仓内的智能病床监控系统，其特征在于：所述情境感知模块包括 iot 设备整合和行为和情绪感知；所述iot 设备整合包括：
3.如权利要求1所述的一种用于层流仓内的智能病床监控系统，其特征在于：所述自适应机器学习模块包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：韩娜，
申请(专利权)人：南方医科大学珠江医院，
类型：发明
国别省市：
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