基于深度学习与多模态传感的疼痛感知贴片方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于深度学习与多模态传感的疼痛感知贴片方法及系统，该方法包括：实时获取目标患者的多种模态的基础传感数据；基于当前时间点对应的数据基线，对所述基础传感数据进行校准得到校准传感数据；根据所述校准传感数据，以及深度学习模型，预测所述目标患者对应的疼痛部位和疼痛程度；根据所述疼痛部位和疼痛程度，基于规划算法，确定所述目标患者对应的贴片策略；所述贴片策略用于限定疼痛给药贴片设备在所述目标患者上的贴片位置、贴片数量和给药参数。可见，本发明专利技术能够实现基于多模态数据和深度学习的精准疼痛管理，提升给药贴片设备的疼痛缓解效果和患者舒适度，降低疼痛误判和给药风险。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于深度学习与多模态传感的疼痛感知贴片方法及系统。

技术介绍

1、随着精准医疗和疼痛管理需求的快速增长，医疗机构越来越重视通过智能化设备优化给药贴片的疼痛缓解效果和患者舒适度。现有技术通常通过采集患者的基础传感数据，采用简单的阈值分析或人工评估方法判断疼痛状态，并基于固定给药规则确定贴片位置和参数，以支持疼痛缓解疼痛缓解。现有解决方案因缺乏对多模态传感数据的实时校准和深度学习模型的动态预测，难以准确识别疼痛部位和程度并优化贴片策略，常用静态的给药方案无法适配复杂的疼痛场景，导致疼痛误判或给药不当，限制了疼痛缓解效果和患者舒适度。可见，现有技术存在缺陷，亟待解决。

技术实现思路

1、本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种基于深度学习与多模态传感的疼痛感知贴片方法及系统，能够实现基于多模态数据和深度学习的精准疼痛管理，提升给药贴片设备的疼痛缓解效果和患者舒适度，降低疼痛误判和给药风险。

2、为了解决上述技术问题，本专利技术第一方面公开了一种基于深度学习与多模态传本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习与多模态传感的疼痛感知贴片方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于深度学习与多模态传感的疼痛感知贴片方法，其特征在于，所述基础传感数据包括血流光学传感数据、生物阻抗传感数据、肌电传感数据和力学传感数据。

3.根据权利要求1所述的基于深度学习与多模态传感的疼痛感知贴片方法，其特征在于，所述疼痛给药贴片设备包括有指令传输模块和给药模块；所述给药模块包括有输液泵。

4.根据权利要求1所述的基于深度学习与多模态传感的疼痛感知贴片方法，其特征在于，所述基于当前时间点对应的数据基线，对所述基础传感数据进行校准得到校准传感数...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习与多模态传感的疼痛感知贴片方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于深度学习与多模态传感的疼痛感知贴片方法，其特征在于，所述基础传感数据包括血流光学传感数据、生物阻抗传感数据、肌电传感数据和力学传感数据。

3.根据权利要求1所述的基于深度学习与多模态传感的疼痛感知贴片方法，其特征在于，所述疼痛给药贴片设备包括有指令传输模块和给药模块；所述给药模块包括有输液泵。

4.根据权利要求1所述的基于深度学习与多模态传感的疼痛感知贴片方法，其特征在于，所述基于当前时间点对应的数据基线，对所述基础传感数据进行校准得到校准传感数据，包括：

5.根据权利要求4所述的基于深度学习与多模态传感的疼痛感知贴片方法，其特征在于，所述基于数据异常筛选规则，确定出所有所述基础传感数据中的至少一个异常数据，...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟传珏，梁美认，
申请(专利权)人：广州医科大学附属第一医院广州呼吸中心，
类型：发明
国别省市：