本发明专利技术提供了一种患者实时监测和预警方法、装置、计算机及存储介质，涉及患者状态监测技术领域，目的是在保证监测可靠性的前提下优化系统对患者数据的处理效率、节约算力资源，包括以下步骤：周期性获取患者的多种监测参数，分别依照时序形成多种监测参数的监测参数序列；根据多种所述监测参数序列提取关键参数序列；将所述关键参数序列输送到预先训练的状态判断模型识别患者是否存在异常状态；若患者存在异常状态则进行预警提醒，否则不做操作。本发明专利技术具有降低数据处理维度、提升模型对数据处理效率的优点。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及患者状态监测，具体而言，涉及一种患者实时监测和预警方法、装置、计算机及存储介质。
技术介绍
1、患者实时监测和预警解决的问题是提供早期警示和干预，以改善患者的治疗结果、增加患者安全性，并减轻医护人员的工作负担。
2、患者实时监测和预警助于实现更精准、个性化的医疗护理，并提高医疗质量和效率。通过医院集成平台，能实时获取各种运行数据，但是通过人工进行定期的数据监测和数据判断容易因为疲劳等问题出现观测和判断错误。因此，可以对患者的数据监测等进行优化，通过智能化、智慧化数据分析报告及监测预警，实现实时、连续、真实呈现现状和问题，从而实现及时、精准的监督管理。但是患者的数据往往较为庞大，处理较为困难。
3、因此，需设计新的数据监测方法，优先提取更为重要的数据，对数据进行一次初步过滤，减小数据量，在保证监测可靠性的前提下优化系统对患者数据的处理效率、节约算力资源。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种患者实时监测和预警方法、装置、计算机及存储介质，其可以在保证监测可靠性的前提下优化系统对患者数据的处理效率、节约算力资源。
2、本专利技术的实施例通过以下技术方案实现：
3、本专利技术提供了一种患者实时监测和预警方法，包括以下步骤：
4、周期性获取患者的多种监测参数，为多种监测参数按照种类进行顺次编号，分别依照时序形成多种监测参数的监测参数序列；
5、根据多种所述监测参数序列提取关键参数序列；
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p>6、将所述关键参数序列输送到预先训练的状态判断模型识别患者是否存在异常状态；7、若患者存在异常状态则进行预警提醒，否则不做操作。
8、优选地，所述监测参数包括心率、心率变异性、脑电波电位、皮电活动、血压、体温、血压、血氧饱和度、呼吸频率和活动量。
9、优选地，根据多种所述监测参数序列提取关键参数序列的方法包以下步骤：
10、根据多种所述监测参数序列获取参数差异表征矩阵；
11、根据所述参数差异表征矩阵获取状态参数相关矩阵；
12、根据所述状态参数相关矩阵提取所述关键参数序列。
13、优选地，根据多种所述监测参数序列获取参数差异表征矩阵的方法为：
14、获取所述参数差异表征矩阵中第i行第j列的元素：
15、；
16、其中，代表获取患者的多种监测参数的次序，代表获取患者的多种监测参数的总次数，代表第k次获取到的i号监测参数的值，代表截止第n次检测参数的获取到的i号监测参数的平均值，代表第k次获取到的j号监测参数的值，代表截止第n次检测参数的获取到的j号监测参数的平均值；
17、按照在所述参数差异表征矩阵的位置整合元素形成所述参数差异表征矩阵。
18、优选地，根据所述参数差异表征矩阵获取状态参数相关矩阵的方法包括以下步骤：
19、获取所述状态参数相关矩阵中第i行第j列的元素：
20、；
21、按照在所述状态参数相关矩阵的位置整合元素形成所述状态参数相关矩阵，为所述参数差异表征矩阵中第i行第i列的元素，为所述参数差异表征矩阵中第j行第j列的元素。
22、优选地，根据所述状态参数相关矩阵提取所述关键参数序列的方法包括以下步骤：
23、将所述状态参数相关矩阵中的元素按照从大到小的次序进行排序，得到从大到小的序列、、…、，m为所述状态参数相关矩阵中的元素总数；
24、设置比例阈值，；
25、初始化当前状态参数数量h=1；
26、获取当前相关比例：
27、；
28、判断是否大于等于所述比例阈值，若否则更新h=h+1，返回获取当前相关比例直到大于等于所述比例阈值，并在到大于等于所述比例阈值时记录h的值，和均为从大到小的序列中的状态参数的编号；
29、提取、、…、中涉及的所有所述监测参数序列作为所述关键参数序列；
30、检查剩余所有未被提取的号监测参数，获取所述参数差异表征矩阵中的元素，若小于预设差异阈值则不做操作，否则把号监测参数的监测参数序列加入所述关键参数序列。
31、为了解决以上问题，本专利技术还提供一种患者实时监测和预警装置，应用于以上任意一项所述一种患者实时监测和预警方法，包括：
32、参数采集模块：用于周期性获取患者的多种监测参数，分别依照时序形成多种监测参数的监测参数序列；
33、关键参数序列提取模块：用于根据多种所述监测参数序列提取关键参数序列；
34、状态判断模型：用于将所述关键参数序列输入判断模型识别患者是否存在异常状态；
35、预警模块：用于在患者存在异常状态时进行预警提醒。
36、为了解决以上问题，本专利技术还提供一种计算机，包括存储器和处理器，所述存储器中存储计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序时实现以上任意一项所述一种患者实时监测和预警方法。
37、为了解决以上问题，本专利技术还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以上任意一项所述一种患者实时监测和预警方法。
38、本专利技术实施例的技术方案至少具有如下优点和有益效果：
39、本专利技术可以实现自动化监测患者状态，节约人力资源，也避免人工监测出现的疲劳造成的错误；
40、本专利技术提取了多种患者数据，监测全面，进一步提升了患者情况监测的可靠性；
41、本专利技术预先对众多的患者数据进行处理，进行一个初步过滤以提取出关键数据来进行状态识别，可以减少大量无关或重复的数据处理工作，降低数据分析的难度，节省时间和算力成本；
42、本专利技术的过滤方式是保留了相互关联性更强的数据，防止数据之间的冲突可能造成的系统识别混乱；
43、本专利技术也进行了再次判断保留了自身变化较大的参数，防止漏掉变化数据对结果产生不良影响；
44、本专利技术设计合理，在患者状态监测方面可以适用于不同监测数据对象组合的情况，便于推广和实施。
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【技术保护点】
1.一种患者实时监测和预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种患者实时监测和预警方法，其特征在于，所述监测参数包括心率、心率变异性、脑电波电位、皮电活动、血压、体温、血压、血氧饱和度、呼吸频率和活动量。
3.根据权利要求1所述的一种患者实时监测和预警方法，其特征在于，根据多种所述监测参数序列提取关键参数序列的方法包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种患者实时监测和预警方法，其特征在于，根据多种所述监测参数序列获取参数差异表征矩阵的方法为：
5.根据权利要求4所述的一种患者实时监测和预警方法，其特征在于，根据所述参数差异表征矩阵获取状态参数相关矩阵的方法包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种患者实时监测和预警方法，其特征在于，根据所述状态参数相关矩阵提取所述关键参数序列的方法包括以下步骤：
7.一种患者实时监测和预警装置，应用于权利要求1-6任意一项所述一种患者实时监测和预警方法，其特征在于，包括：
8.一种计算机，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1-6任意一项所述一种患者实时监测和预警方法。
9.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任意一项所述一种患者实时监测和预警方法。
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【技术特征摘要】
1.一种患者实时监测和预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种患者实时监测和预警方法，其特征在于，所述监测参数包括心率、心率变异性、脑电波电位、皮电活动、血压、体温、血压、血氧饱和度、呼吸频率和活动量。
3.根据权利要求1所述的一种患者实时监测和预警方法，其特征在于，根据多种所述监测参数序列提取关键参数序列的方法包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种患者实时监测和预警方法，其特征在于，根据多种所述监测参数序列获取参数差异表征矩阵的方法为：
5.根据权利要求4所述的一种患者实时监测和预警方法，其特征在于，根据所述参数差异表征矩阵获取状态参数相关矩阵的方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：王涌军，张平，叶娟，
申请(专利权)人：四川互慧软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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