本發(fā)明涉及智能監(jiān)控，特別是重癥患者護(hù)理智能監(jiān)控系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、近年來，隨著醫(yī)療技術(shù)的迅速發(fā)展，重癥監(jiān)護(hù)領(lǐng)域逐漸從傳統(tǒng)的手動(dòng)監(jiān)控和護(hù)理模式向智能化、自動(dòng)化方向轉(zhuǎn)變；傳統(tǒng)的重癥護(hù)理依賴于護(hù)理人員的經(jīng)驗(yàn)和實(shí)時(shí)監(jiān)控，但隨著患者數(shù)量的增加和醫(yī)療資源的緊張，傳統(tǒng)模式存在諸多局限性；現(xiàn)有的監(jiān)護(hù)設(shè)備通常只能在特定的參數(shù)范圍內(nèi)提供監(jiān)控，并且無(wú)法實(shí)時(shí)綜合評(píng)估患者的多維度健康狀態(tài)；而且，大多數(shù)系統(tǒng)只能監(jiān)測(cè)患者的生理數(shù)據(jù)（如心率、血壓、體溫等），而對(duì)患者的行為數(shù)據(jù)（如活動(dòng)頻率、休息狀態(tài)等）缺乏有效的采集與分析。

2、盡管如此，現(xiàn)有技術(shù)在重癥患者護(hù)理智能監(jiān)控方面仍存在一些不足；首先，大多數(shù)智能監(jiān)控系統(tǒng)的異常檢測(cè)機(jī)制主要基于生理數(shù)據(jù)，缺乏對(duì)患者行為模式的充分考慮，導(dǎo)致監(jiān)測(cè)的全面性不足；其次，現(xiàn)有系統(tǒng)在個(gè)性化護(hù)理方案的動(dòng)態(tài)調(diào)整方面仍存在滯后性，無(wú)法根據(jù)患者狀態(tài)的變化實(shí)時(shí)優(yōu)化護(hù)理措施，難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的臨床情況；此外，現(xiàn)有技術(shù)對(duì)護(hù)理措施效果的評(píng)估也較為簡(jiǎn)單，缺乏基于多維度數(shù)據(jù)（如生理數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)等）的綜合反饋機(jī)制，導(dǎo)致護(hù)理效果的評(píng)估不夠準(zhǔn)確，影響了護(hù)理質(zhì)量的提升。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、鑒于上述背景技術(shù)存在的問題，本發(fā)明提出了重癥患者護(hù)理智能監(jiān)控系統(tǒng)及方法。

2、因此，本發(fā)明所要解決的問題在于如何解決現(xiàn)有技術(shù)中護(hù)理監(jiān)控不全面、護(hù)理資源分配不智能、護(hù)理效果評(píng)估滯后的問題。

3、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

4、第一方面，本發(fā)明提供了重癥患者護(hù)理智能監(jiān)控方法，其包括，步驟s1：利用多傳感器系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集患者的生理數(shù)據(jù)和活動(dòng)數(shù)據(jù)，并建立患者的初始健康檔案；

5、步驟s2：根據(jù)采集的生理數(shù)據(jù)和活動(dòng)數(shù)據(jù)，采用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法提取患者的行為特征，并通過k-means聚類算法對(duì)患者的活動(dòng)模式特征進(jìn)行分群，依據(jù)患者的生理狀態(tài)和行為特征劃分健康基準(zhǔn)類別，對(duì)每個(gè)類別，分析患者的日?；顒?dòng)和行為模式，建立個(gè)體化的健康基線；

6、步驟s3：實(shí)時(shí)監(jiān)控患者生理數(shù)據(jù)和活動(dòng)數(shù)據(jù)，使用時(shí)序分析方法識(shí)別生理參數(shù)的異常趨勢(shì)的偏離，并計(jì)算與基線的偏差程度，生成預(yù)警信號(hào)，根據(jù)患者狀態(tài)優(yōu)先分配護(hù)理措施；

7、步驟s4：評(píng)估護(hù)理措施效果，判斷是否達(dá)到預(yù)期的護(hù)理效果，若未達(dá)到預(yù)期的護(hù)理效果則重新調(diào)整監(jiān)護(hù)策略。

8、作為本發(fā)明所述重癥患者護(hù)理智能監(jiān)控方法的一種優(yōu)選方案，所述步驟s1的具體實(shí)施過程包括：?jiǎn)?dòng)患者監(jiān)護(hù)設(shè)備，對(duì)重癥患者的健康數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集，所述健康數(shù)據(jù)包括生理數(shù)據(jù)和活動(dòng)數(shù)據(jù)，所述患者監(jiān)護(hù)設(shè)備包括心電圖傳感器、體溫傳感器、呼吸監(jiān)測(cè)傳感器以及血氧傳感器，這些數(shù)據(jù)覆蓋患者的生命體征和基礎(chǔ)行為（如翻身、體動(dòng)頻率等），確保全面捕獲患者的健康狀態(tài)。

9、基于實(shí)時(shí)采集的所述生理數(shù)據(jù)和所述活動(dòng)數(shù)據(jù)，為患者建立個(gè)體化初始健康檔案，所述個(gè)體化初始健康檔案中記錄有該患者當(dāng)前的生理參數(shù)基線和行為模式特點(diǎn)；根據(jù)患者的健康檔案，初步設(shè)定各項(xiàng)生理指標(biāo)的監(jiān)控閾值（如心率上限和下限、血氧飽和度警戒值等），為后續(xù)的動(dòng)態(tài)監(jiān)控提供參考標(biāo)準(zhǔn)。

10、作為本發(fā)明所述重癥患者護(hù)理智能監(jiān)控方法的一種優(yōu)選方案，所述步驟s2的具體實(shí)施過程包括：基于實(shí)時(shí)采集的所述生理數(shù)據(jù)和所述活動(dòng)數(shù)據(jù)，采用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法提取患者的行為特征，如活動(dòng)模式變化、頻次、持續(xù)時(shí)間等，以形成行為數(shù)據(jù)的基本特征集。

11、通過k-means聚類算法對(duì)患者的活動(dòng)模式特征進(jìn)行分群，依據(jù)患者的生理狀態(tài)和行為特征劃分為多個(gè)健康基準(zhǔn)類別；對(duì)每個(gè)類別，建立個(gè)體化健康基線，包括生理數(shù)據(jù)的正常波動(dòng)范圍和典型的活動(dòng)行為模式，該基線能夠反映患者的長(zhǎng)期健康趨勢(shì)及常態(tài)行為。

12、根據(jù)患者的日常行為和生理數(shù)據(jù)，使用時(shí)序分析方法（如隱馬爾可夫模型，hmm）對(duì)患者行為模式的演變進(jìn)行建模，自動(dòng)識(shí)別行為模式的變化趨勢(shì)；例如，識(shí)別患者從正?；顒?dòng)模式向休息狀態(tài)轉(zhuǎn)變，或突發(fā)的異常行為模式；通過對(duì)比歷史數(shù)據(jù)與當(dāng)前數(shù)據(jù)，更新健康基線，并實(shí)時(shí)監(jiān)控是否發(fā)生顯著偏離。

13、作為本發(fā)明所述重癥患者護(hù)理智能監(jiān)控方法的一種優(yōu)選方案，所述步驟s2的具體實(shí)施過程還包括：結(jié)合患者的歷史健康檔案和動(dòng)態(tài)行為模式演變結(jié)果，智能調(diào)整個(gè)體化健康基線的參數(shù)和閾值，具體如下：；其中，表示第i次調(diào)整后的健康基線，表示第i-1次調(diào)整后的健康基線，表示最新的健康數(shù)據(jù)，表示預(yù)設(shè)的調(diào)整系數(shù)；；其中，表示第i次調(diào)整后的健康閾值，表示初始健康閾值，表示健康狀態(tài)變化量，表示預(yù)設(shè)的影響因子；例如，基于患者行為模式的變化，動(dòng)態(tài)調(diào)整活動(dòng)頻次、心率或呼吸頻率的監(jiān)控閾值；通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如隨機(jī)森林或支持向量機(jī)，持續(xù)優(yōu)化異常檢測(cè)模型，以更精準(zhǔn)地識(shí)別個(gè)體化的異常趨勢(shì)。

14、在成功構(gòu)建個(gè)體化健康基線后，將該基線應(yīng)用于患者日常監(jiān)控中，并準(zhǔn)備為后續(xù)的異常檢測(cè)提供參考依據(jù)；此時(shí)，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)新的健康基線監(jiān)控患者的生理數(shù)據(jù)和行為模式，如發(fā)生顯著偏離時(shí)生成預(yù)警信號(hào)，并自動(dòng)分配護(hù)理資源。

15、作為本發(fā)明所述重癥患者護(hù)理智能監(jiān)控方法的一種優(yōu)選方案，所述步驟s3的具體實(shí)施過程包括：基于前述建立的個(gè)體化健康基線，實(shí)時(shí)采集患者的生理數(shù)據(jù)（如心率、血壓、體溫等）與活動(dòng)數(shù)據(jù)（如活動(dòng)頻率、肢體動(dòng)作等）；通過數(shù)據(jù)傳輸與處理系統(tǒng)，確保采集的各項(xiàng)數(shù)據(jù)與基線數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)同步，為異常識(shí)別提供即時(shí)數(shù)據(jù)支持。

16、將實(shí)時(shí)采集的患者數(shù)據(jù)與個(gè)體化健康基線進(jìn)行比對(duì)，使用時(shí)序分析方法（如滑動(dòng)窗口）識(shí)別生理參數(shù)的異常趨勢(shì)的偏離；對(duì)于短期內(nèi)的生理波動(dòng)（如心率急劇變化或呼吸頻率異常），系統(tǒng)將計(jì)算出其與基線的偏差程度，并在偏差超出預(yù)設(shè)閾值時(shí)標(biāo)記為潛在異常，具體如下：；其中，表示在時(shí)間點(diǎn)t的異常趨勢(shì)值，w表示窗口大小，表示在時(shí)間點(diǎn)a收集的生理數(shù)據(jù)，t表示當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)；

17、預(yù)設(shè)異常趨勢(shì)閾值，若時(shí)間點(diǎn)t的異常趨勢(shì)值，則判定發(fā)生了異常。

18、計(jì)算偏離程度，公式如下：；其中，表示在時(shí)刻t的偏離度量，表示實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)到的生理數(shù)據(jù)，表示時(shí)刻t的基線值，即基于患者歷史數(shù)據(jù)和健康記錄計(jì)算的正常范圍或期望值。

19、作為本發(fā)明所述重癥患者護(hù)理智能監(jiān)控方法的一種優(yōu)選方案，所述步驟s3的具體實(shí)施過程還包括：當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)顯著偏離健康基線，特別是生理數(shù)據(jù)或行為模式的突發(fā)性變化（例如心率急劇上升或患者突然停止活動(dòng)），系統(tǒng)將自動(dòng)觸發(fā)預(yù)警信號(hào)；預(yù)警級(jí)別根據(jù)偏離程度自動(dòng)調(diào)整（如輕微偏差為低級(jí)預(yù)警，劇烈波動(dòng)為高危預(yù)警），并實(shí)時(shí)顯示在護(hù)理人員終端上。

20、當(dāng)預(yù)警信號(hào)被觸發(fā)后，根據(jù)預(yù)警級(jí)別自動(dòng)分配護(hù)理資源和護(hù)理措施，具體如下：

21、構(gòu)建預(yù)警級(jí)別公式，公式如下：；其中，表示時(shí)刻t的預(yù)警級(jí)別，是基于偏離度和異常趨勢(shì)的加權(quán)因子。

22、當(dāng)時(shí)，記為低級(jí)預(yù)警，分配常規(guī)護(hù)理人員、無(wú)需額外設(shè)備，護(hù)理措施為常規(guī)護(hù)理。

23、當(dāng)時(shí)，記為中級(jí)預(yù)警，增加護(hù)理人員、啟動(dòng)監(jiān)控設(shè)備，護(hù)理措施為密切觀察、與醫(yī)生協(xié)作。

24、當(dāng)時(shí)，記為高級(jí)預(yù)警，分配大量護(hù)理資源、啟動(dòng)緊急設(shè)備，護(hù)理措施為緊急干預(yù)、即時(shí)響應(yīng)、實(shí)時(shí)溝通。

25、作為本發(fā)明所述重癥患者護(hù)理智能監(jiān)控方法的一種優(yōu)選方案，所述步驟s4的具體實(shí)施過程包括：系統(tǒng)將實(shí)時(shí)跟蹤護(hù)理措施的實(shí)施效果，通過比較患者在接受護(hù)理前后的生理數(shù)據(jù)變化（如心率、血壓、氧飽和度等）以及活動(dòng)數(shù)據(jù)變化（如活動(dòng)頻率、肢體活動(dòng)等），評(píng)估護(hù)理措施的有效性，具體如下：

26、計(jì)算生理數(shù)據(jù)變化，計(jì)算公式為：；其中，表示生理數(shù)據(jù)在護(hù)理前后變化值，和分別表示護(hù)理后和護(hù)理前的生理數(shù)據(jù)。

27、計(jì)算活動(dòng)數(shù)據(jù)變化，計(jì)算公式為：；其中，表示活動(dòng)數(shù)據(jù)在護(hù)理前后變化值，和分別表示護(hù)理后和護(hù)理前的活動(dòng)數(shù)據(jù)。

28、基于生理數(shù)據(jù)在護(hù)理前后變化值和活動(dòng)數(shù)據(jù)在護(hù)理前后變化值，計(jì)算綜合評(píng)估指數(shù)，計(jì)算公式如下：；其中，表示綜合評(píng)估指數(shù)，和分別表示生理數(shù)據(jù)在護(hù)理前后變化值和活動(dòng)數(shù)據(jù)在護(hù)理前后變化值的權(quán)重系數(shù)。

29、基于護(hù)理效果的自動(dòng)評(píng)估結(jié)果，系統(tǒng)將根據(jù)數(shù)據(jù)反饋調(diào)整護(hù)理策略；如果某項(xiàng)護(hù)理措施的效果未達(dá)到預(yù)期（如體溫未能有效控制、血氧水平未能恢復(fù)），系統(tǒng)將自動(dòng)推薦或調(diào)整護(hù)理措施，如調(diào)整藥物劑量、改變護(hù)理方法或調(diào)整監(jiān)控頻率。

30、通過持續(xù)的監(jiān)測(cè)與護(hù)理反饋，系統(tǒng)會(huì)基于最新的患者數(shù)據(jù)和護(hù)理措施評(píng)估結(jié)果，優(yōu)化個(gè)體化護(hù)理方案；每次護(hù)理后的數(shù)據(jù)反饋將更新患者的健康檔案，形成一個(gè)持續(xù)改進(jìn)的護(hù)理循環(huán)，并為下一次監(jiān)控與護(hù)理提供優(yōu)化依據(jù)。

31、第二方面，本發(fā)明提供了重癥患者護(hù)理智能監(jiān)控系統(tǒng)，其包括多傳感器數(shù)據(jù)采集模塊，用于實(shí)時(shí)采集患者的生理數(shù)據(jù)和活動(dòng)數(shù)據(jù)，并建立患者的初始健康檔案；個(gè)體化健康基線生成模塊，根據(jù)采集的多維度數(shù)據(jù)，分析患者的日常活動(dòng)和行為模式，建立個(gè)體化的健康基線，為后續(xù)異常檢測(cè)提供參考；實(shí)時(shí)異常監(jiān)測(cè)模塊，實(shí)時(shí)監(jiān)控患者生理數(shù)據(jù)與行為數(shù)據(jù)，通過基線對(duì)比，識(shí)別異常趨勢(shì)，并即時(shí)生成預(yù)警信號(hào)；在預(yù)警情況下，根據(jù)患者狀態(tài)優(yōu)先分配護(hù)理資源，實(shí)施所需護(hù)理措施，并將護(hù)理操作實(shí)時(shí)反饋至系統(tǒng)進(jìn)行跟蹤；護(hù)理效果評(píng)估模塊，系統(tǒng)自動(dòng)評(píng)估護(hù)理措施的效果，通過數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)判斷是否達(dá)到預(yù)期的護(hù)理效果，若效果不理想則重新調(diào)整監(jiān)護(hù)策略；根據(jù)反饋評(píng)估結(jié)果，自動(dòng)調(diào)整監(jiān)控參數(shù)和護(hù)理方案，優(yōu)化個(gè)體化護(hù)理，并在下一監(jiān)護(hù)周期中逐步完善監(jiān)控和護(hù)理方案。

32、第三方面，本發(fā)明提供了一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其中：所述計(jì)算機(jī)程序指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如本發(fā)明第一方面所述的重癥患者護(hù)理智能監(jiān)控方法的步驟。

33、第四方面，本發(fā)明提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其中：所述計(jì)算機(jī)程序指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如本發(fā)明第一方面所述的重癥患者護(hù)理智能監(jiān)控方法的步驟。

34、本發(fā)明有益效果為：通過集成多傳感器數(shù)據(jù)采集、個(gè)性化健康檔案建立、實(shí)時(shí)監(jiān)控與預(yù)警系統(tǒng)、護(hù)理效果評(píng)估與調(diào)整等環(huán)節(jié)，形成了一個(gè)高度智能化、個(gè)性化、動(dòng)態(tài)優(yōu)化的重癥患者護(hù)理監(jiān)控系統(tǒng)；這一系統(tǒng)可以對(duì)患者的健康狀態(tài)進(jìn)行全面實(shí)時(shí)的監(jiān)控和精確分析，從而在異常出現(xiàn)時(shí)及時(shí)發(fā)現(xiàn)并進(jìn)行干預(yù)，確?；颊吣軌颢@得及時(shí)的護(hù)理和治療，減少護(hù)理資源的浪費(fèi)和護(hù)理失誤，提升重癥患者的治療效果和護(hù)理質(zhì)量。