呼吸支持设备呼吸事件判定准确性评估方法与流程

本发明涉及医疗器械技术领域，尤其涉及一种呼吸支持设备呼吸事件判定准确性评估方法。

背景技术：

呼吸支持设备在使用过程中有一个技术指标非常关键，即对睡眠呼吸事件判定的准确度，判定的准确度越高，越有利于呼吸支持设备及时、有效地反应。

相关技术中对睡眠呼吸事件判定评估，通常是先通过睡眠呼吸监测系统psg进行整晚睡眠监测，然后再使用呼吸支持设备进行压力滴定，在滴定的过程中由人工进行判断是否需要呼吸支持设备做出响应，然后再操作呼吸支持设备进行响应。

可见相关技术对呼吸支持设备呼吸事件判定的评估，离不开对人工干预的依赖，从而如何提供一种减少对人工干预的依赖且评估效果好的呼吸支持设备呼吸事件判定准确性评估方法成为了本领域技术人员急需解决的技术问题。

因此，有必要提供一种新的呼吸支持设备呼吸事件判定准确性评估方法解决上述技术问题。

技术实现要素：

本发明的目的是克服上述技术问题，提供一种减少对人工干预的依赖且评估效果好的呼吸支持设备呼吸事件判定准确性评估方法。

本发明提供一种呼吸支持设备呼吸事件判定准确性评估方法，提供睡眠呼吸监测系统和呼吸支持设备，所述睡眠呼吸监测系统获取所述呼吸支持设备的流量和压力数据并和所述呼吸支持设备同步进行判定，所述方法包括：

在整晚睡眠过程中，所述睡眠呼吸监测系统和所述呼吸支持设备分别进行呼吸事件判定并分别生成判定结果，记所述呼吸支持设备判定的呼吸事件为m＝{(ai,ti)|i＝1,2,3,…}，记睡眠呼吸监测系统判定的呼吸事件为n＝{(bi,ti’)|i＝1,2,3,…}，其中，ai表示所述呼吸支持设备判定的呼吸事件名称，bi表示所述睡眠呼吸监测系统判定的呼吸事件名称，ti表示所述呼吸支持设备判定的呼吸事件发生的时间，ti’表示所述睡眠呼吸监测系统判定的呼吸事件发生的时间；

计算所述呼吸支持设备判定呼吸事件的误检率w、漏检率l、查全率r以及查准率p；

根据计算f1的值；

若f1>0.8且w+l<0.1，则通过所述呼吸支持设备对呼吸事件的判定评估，不进行人工干预，若f1>0.8且w+l>0.1，则评估在部分时间进行人工干预，若f1<0.8且w+l<0.1，则评估必须进行人工干预，若f1<0.8且w+l>0.1，则评估所述呼吸支持设备对呼吸事件的判定不通过。

优选的，所述误检率w的计算为所述漏检率l的计算为

优选的，所述查全率r的计算为所述查准率p的计算为

与现有技术相比，本发明提供的呼吸支持设备呼吸事件判定准确性评估方法，通过将所述呼吸支持设备和所述睡眠呼吸监测系统对接，使睡眠呼吸监测系统获取呼吸支持设备的流量和压力数据，并定义和计算误检率w、漏检率l、查全率r和查准率p，再通过查全率r和查准率p计算出指标f1，最后综合误检率w与漏检率l之和指标f1进行呼吸支持设备呼吸事件判定性的评估，评估结果有效且全面，可以减少对人工干预的依赖，甚至可以完全摆脱对人工干预的依赖，因而，减少了对人工干预的依赖，评估效果更好。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图，其中：

图1为本发明呼吸支持设备呼吸事件判定准确性评估方法流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示，本发明一种呼吸支持设备呼吸事件判定准确性评估方法，提供睡眠呼吸监测系统和呼吸支持设备，所述睡眠呼吸监测系统获取所述呼吸支持设备的流量和压力数据并和所述呼吸支持设备同步进行判定。

根据aasm标准的推荐，在有呼吸支持设备时，睡眠呼吸监测系统应当使用呼吸支持设备提供的压力和流量数据作为睡眠呼吸事件判定的依据。因此在评估呼吸支持设备事件判定准确性的时候，也需要睡眠呼吸监测系统获取呼吸机的流量和压力数据，以确保两者能够同步进行判定。

所述方法包括：

s100：在整晚睡眠过程中，所述睡眠呼吸监测系统和所述呼吸支持设备分别进行呼吸事件判定并分别生成判定结果，记所述呼吸支持设备判定的呼吸事件为m＝{(ai,ti)|i＝1,2,3,…}，记睡眠呼吸监测系统判定的呼吸事件为n＝{(bi,ti’)|i＝1,2,3,…}，其中，ai表示所述呼吸支持设备判定的呼吸事件名称，bi表示所述睡眠呼吸监测系统判定的呼吸事件名称，ti表示所述呼吸支持设备判定的呼吸事件发生的时间，ti’表示所述睡眠呼吸监测系统判定的呼吸事件发生的时间。

s200：根据aasm标准的推荐，睡眠呼吸监测系统是检测睡眠呼吸事件的金标准，因此以睡眠呼吸监测系统检测到的事件为准，即认定睡眠呼吸监测系统检测到的睡眠呼吸事件是真实的。基于此，可定义并计算所述呼吸支持设备判定呼吸事件的误检率w、漏检率l、查全率r以及查准率p。

其中，w和l主要用于衡量呼吸机事件判定的适应范围，r和p主要用于衡量呼吸支持设备呼吸事件判定的准确性。

当w和l的总和超过10％，说明呼吸支持设备的呼吸事件判定适用范围较窄，还需要更多的冗余机制以确保在任何使用环境下都能准确进行事件判定。

s300：根据计算f1的值。

若得到的f1>0.8，则认为呼吸支持设备的呼吸事件探测符合要求，可以信赖呼吸支持设备的呼吸事件判定。

s400：综上，若f1>0.8且w+l<0.1，则通过所述呼吸支持设备对呼吸事件的判定评估，在压力滴定过程中不进行人工干预，若f1>0.8且w+l>0.1，则评估需要人工监视，在必要时进行人工干预，若f1<0.8且w+l<0.1，则评估必须进行人工干预，若f1<0.8且w+l>0.1，则评估所述呼吸支持设备对呼吸事件的判定不通过，需要进行重新设计与验证。

本实施方式中，所述误检率w的计算为所述漏检率l的计算为

本实施方式中，所述查全率r的计算为

所述查准率p的计算为

与现有技术相比，本发明提供的呼吸支持设备呼吸事件判定准确性评估方法，通过将所述呼吸支持设备和所述睡眠呼吸监测系统对接，使睡眠呼吸监测系统获取呼吸支持设备的流量和压力数据，并定义和计算误检率w、漏检率l、查全率r和查准率p，再通过查全率r和查准率p计算出指标f1，最后综合误检率w与漏检率l之和指标f1进行呼吸支持设备呼吸事件判定性的评估，评估结果有效且全面，可以减少对人工干预的依赖，甚至可以完全摆脱对人工干预的依赖，因而，减少了对人工干预的依赖，评估效果更好。

以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。