一种神经外科患者综合诊疗方法及系统与流程

本发明涉及神经外科相关领域，尤其涉及一种神经外科患者综合诊疗方法及系统。

背景技术：

神经外科病人一般都比较危重，病情特点复杂多变，且有时变化迅速，不少病人长期处于昏迷状态，生活不能自理，恢复过程较长，昏迷卧床多且病情变化快，随时会出现生命危险，并且并发症和合并症多、安全隐患多，因此对于护理人员的工作强度及相关工作经验需求较高。

但本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：

现有技术中存在护理人员工作强度大，对患者的状态判断不准确的技术问题。

技术实现要素：

本申请实施例通过提供一种神经外科患者综合诊疗方法及系统，解决了现有技术中存在护理人员工作强度大，对患者的状态判断不准确的技术问题，达到智能化患者进行监测，降低护理人员工作强度，提高对患者的状态判断准确性的技术效果。

鉴于上述问题，提出了本申请实施例提供一种神经外科患者综合诊疗方法及系统。

第一方面，本申请还提供了一种神经外科患者综合诊疗方法，所述方法应用于综合诊疗系统，所述综合诊疗系统与第一摄像设备通信连接，所述方法包括：通过所述第一摄像设备获得第一用户的第一图像；通过所述综合诊疗系统获得所述第一用户的第一基础信息；获得第一解析指令，根据所述第一解析指令对所述第一图像和所述第一基础信息进行解析，获得第一解析结果；根据所述第一解析结果获得所述第一用户的第一状态分级信息；根据所述第一状态分级信息匹配第一测试集和第二测试集，其中，所述第一测试集与所述第二测试集为不同测试集；获得第一评估指令，根据所述第一评估指令通过所述第一测试集和所述第二测试集分别对所述第一用户进行意识障碍评估；获得所述意识障碍评估过程中的第一声音反馈和第二图像反馈，其中，所述第一声音反馈为通过所述第一测试集对所述第一用户进行意识障碍评估的患者反馈声音，所述第二图像反馈为通过所述第二测试集对所述第一用户进行意识障碍评估的患者反馈图像；将所述第一测试集和所述第一声音反馈作为第一输入集，将所述第二测试集和所述第二图像反馈作为第二输入集，将所述第一输入集和所述第二输入集输入第一意识障碍分析模型，获得第一输出结果；根据所述第一输出结果对所述第一用户的实时状态进行评估，获得第一评估结果。

另一方面，本申请还提供了一种神经外科患者综合诊疗系统，所述系统包括：第一获得单元，所述第一获得单元用于通过第一摄像设备获得第一用户的第一图像；第二获得单元，所述第二获得单元用于通过综合诊疗系统获得所述第一用户的第一基础信息；第三获得单元，所述第三获得单元用于获得第一解析指令，根据所述第一解析指令对所述第一图像和所述第一基础信息进行解析，获得第一解析结果；第四获得单元，所述第四获得单元用于根据所述第一解析结果获得所述第一用户的第一状态分级信息；第一匹配单元，所述第一匹配单元用于根据所述第一状态分级信息匹配第一测试集和第二测试集，其中，所述第一测试集与所述第二测试集为不同测试集；第五获得单元，所述第五获得单元用于获得第一评估指令，根据所述第一评估指令通过所述第一测试集和所述第二测试集分别对所述第一用户进行意识障碍评估；第六获得单元，所述第六获得单元用于获得所述意识障碍评估过程中的第一声音反馈和第二图像反馈，其中，所述第一声音反馈为通过所述第一测试集对所述第一用户进行意识障碍评估的患者反馈声音，所述第二图像反馈为通过所述第二测试集对所述第一用户进行意识障碍评估的患者反馈图像；第一输入单元，所述第一输入单元用于将所述第一测试集和所述第一声音反馈作为第一输入集，将所述第二测试集和所述第二图像反馈作为第二输入集，将所述第一输入集和所述第二输入集输入第一意识障碍分析模型，获得第一输出结果；第一评估单元，所述第一评估单元用于根据所述第一输出结果对所述第一用户的实时状态进行评估，获得第一评估结果。

第三方面，本发明提供了一种神经外科患者综合诊疗系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现第一方面所述方法的步骤。

本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

由于采用了获得第一用户的第一图像，获得所述第一用户的第一基础信息，根据第一解析指令对所述第一图像和所述第一基础信息进行解析，获得第一解析结果，根据所述第一解析结果获得所述第一用户的第一状态分级信息，通过所述第一状态分级信息匹配第一测试集和第二测试集，根据所述第一测试集和所述第二测试集对所述第一用户进行意识障碍评估，获得评估过程中的所述第一用户的第一声音反馈和第二图像反馈，将所述第一测试集和所述第一声音反馈作为第一输入集，将所述第二测试集和所述第二图像反馈作为第二输入集，将所述第一输入集和所述第二输入集输入第一意识障碍分析模型，获得第一输出结果，根据第一输出结果对所述第一用户的实时状态进行评估，获得第一评估结果，将所述第一评估结果作为所述第一用户的诊疗的基础信息，为准确的对所述第一用户进行准确的病情分析夯实了基础，达到智能化对用户进行监测，降低护理人员工作强度，提高对第一用户的状态判断准确性的技术效果。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

图1为本申请实施例一种神经外科患者综合诊疗方法的流程示意图；

图2为本申请实施例一种神经外科患者综合诊疗方法的结构示意图；

图3为本申请实施例示例性电子设备的结构示意图。

附图标记说明：第一获得单元11，第二获得单元12，第三获得单元13，第四获得单元14，第一匹配单元15，第五获得单元16，第六获得单元17，第一输入单元18，第一评估单元19，总线300，接收器301，处理器302，发送器303，存储器304，总线接口305。

具体实施方式

本申请实施例通过提供一种神经外科患者综合诊疗方法及系统，解决了现有技术中存在护理人员工作强度大，对患者的状态判断不准确的技术问题，达到智能化患者进行监测，降低护理人员工作强度，提高对患者的状态判断准确性的技术效果。下面，将参考附图详细的描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。

申请概述

神经外科病人一般都比较危重，病情特点复杂多变，且有时变化迅速，不少病人长期处于昏迷状态，生活不能自理，恢复过程较长，昏迷卧床多且病情变化快，随时会出现生命危险，并且并发症和合并症多、安全隐患多，因此对于护理人员的工作强度及相关工作经验需求较高。现有技术中存在护理人员工作强度大，对患者的状态判断不准确的技术问题。

针对上述技术问题，本申请提供的技术方案总体思路如下：

本申请实施例提供了一种神经外科患者综合诊疗方法，所述方法应用于综合诊疗系统，所述综合诊疗系统与第一摄像设备通信连接，所述方法包括：通过所述第一摄像设备获得第一用户的第一图像；通过所述综合诊疗系统获得所述第一用户的第一基础信息；获得第一解析指令，根据所述第一解析指令对所述第一图像和所述第一基础信息进行解析，获得第一解析结果；根据所述第一解析结果获得所述第一用户的第一状态分级信息；根据所述第一状态分级信息匹配第一测试集和第二测试集，其中，所述第一测试集与所述第二测试集为不同测试集；获得第一评估指令，根据所述第一评估指令通过所述第一测试集和所述第二测试集分别对所述第一用户进行意识障碍评估；获得所述意识障碍评估过程中的第一声音反馈和第二图像反馈，其中，所述第一声音反馈为通过所述第一测试集对所述第一用户进行意识障碍评估的患者反馈声音，所述第二图像反馈为通过所述第二测试集对所述第一用户进行意识障碍评估的患者反馈图像；将所述第一测试集和所述第一声音反馈作为第一输入集，将所述第二测试集和所述第二图像反馈作为第二输入集，将所述第一输入集和所述第二输入集输入第一意识障碍分析模型，获得第一输出结果；根据所述第一输出结果对所述第一用户的实时状态进行评估，获得第一评估结果。

在介绍了本申请基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。

实施例一

如图1所示，本申请实施例提供了一种神经外科患者综合诊疗方法，所述方法应用于综合诊疗系统，所述综合诊疗系统与第一摄像设备通信连接，所述方法包括：

步骤s100：通过所述第一摄像设备获得第一用户的第一图像；

具体而言，所述综合诊疗系统为可以对所述第一用户状态进行分析评估的系统，且所述综合诊疗系统与所述第一摄像设备通信连接，所述第一用户为某神经外科疾病的患者，所述神经外科的疾病包括但不限于颅脑外伤、脑出血、颅内肿瘤、脑动脉瘤、脑积水、癫痫等，所述第一摄像装置可以为所述第一用户所在病房的监控设备，也可以是其他具有成像功能的设备，通过所述第一摄像设备获得所述第一用户的第一图像，为后续对所述第一用户的当前状态进行分析夯实了基础。

步骤s200：通过所述综合诊疗系统获得所述第一用户的第一基础信息；

具体而言，根据所述综合诊疗系统获得所述第一用户的基础信息，所述基础信息包括所述第一用户的身体状态信息、患病信息、手术情况、手术安排信息、病情的恶化程度等。进一步而言，在所述第一用户或所述第一用户的家属许可的情况下，通过所述综合诊疗系统进行联网，获取所述第一用户在多家医院的诊断、治疗的相关信息，进行信息的整合和汇总，获得所述第一用户的基础信息。

步骤s300：获得第一解析指令，根据所述第一解析指令对所述第一图像和所述第一基础信息进行解析，获得第一解析结果；

步骤s400：根据所述第一解析结果获得所述第一用户的第一状态分级信息；

具体而言，所述第一解析指令为对所述第一用户当前状态进行解析的指令，所述解析过程包括但不限于根据所述第一用户的基础信息结合所述第一用户的第一图像进行分析，对所述第一用户的当前的身体状态/身体机能进行评估，获得所述第一用户的当前身体情况所处的第一状态分级信息。

步骤s500：根据所述第一状态分级信息匹配第一测试集和第二测试集，其中，所述第一测试集与所述第二测试集为不同测试集；

具体而言，根据获得的所述第一用户的第一状态分级信息，判断所述第一用户是否具备进行意识障碍测试的基础条件，当所述第一用户的第一状态分级信息可以支持进行相应的意识障碍评估测试时，根据所述第一用户的第一状态分级信息匹配第一测试集和第二测试集，其中，所述第一测试集与所述第二测试集为不同的测试集，举例而言，所述第一测试可以为声音/语言测试集，所述第二测试集可以为动作测试集。

步骤s600：获得第一评估指令，根据所述第一评估指令通过所述第一测试集和所述第二测试集分别对所述第一用户进行意识障碍评估；

步骤s700：获得所述意识障碍评估过程中的第一声音反馈和第二图像反馈，其中，所述第一声音反馈为通过所述第一测试集对所述第一用户进行意识障碍评估的患者反馈声音，所述第二图像反馈为通过所述第二测试集对所述第一用户进行意识障碍评估的患者反馈图像；

具体而言，获得第一评估指令，根据所述第一评估指令对所述第一用户进行意识障碍评估，其中，根据所述第一测试集和所述第二测试集对所述第一用户进行意识障碍的评估，其中，获得所述第一用户在进行测试过程中的第一声音反馈和第二图像反馈，其中，所述第一声音反馈为所述第一用户在进行第一测试集的测试过程中的声音反馈，所述第二图像反馈为所述第一用户在进行所述第二测试集的测试过程中的图像反馈。

步骤s800：将所述第一测试集和所述第一声音反馈作为第一输入集，将所述第二测试集和所述第二图像反馈作为第二输入集，将所述第一输入集和所述第二输入集输入第一意识障碍分析模型，获得第一输出结果；

具体而言，所述第一意识障碍分析模型为可以对所述第一声音反馈和所述第二图像反馈进行综合分析的模型，所述第一意识障碍分析模型是通过大量的案例数据训练获得的。所述大量的案例数据包括通过收集的相关的声音反馈和图像反馈对所述模型进行训练，并根据所述声音反馈和图像反馈的患者的实际情况对所述模型的输出结果进行修正，进而通过所述大量的训练的案例，使得所述第一意识障碍分析模型对于所述输入信息的处理更加的准确，进而可以获得更加准确的输出结果。

步骤s900：根据所述第一输出结果对所述第一用户的实时状态进行评估，获得第一评估结果。

具体而言，获得所述第一意识障碍分析模型的第一输出结果，所述第一输出结果包括所述第一用户现阶段的意识障碍的实时评估结果，根据所述第一输出结果对所述第一用户的实时状态进行评估，进而获得第一评估结果。将所述第一评估结果作为所述第一用户后续进行诊断、治疗基础信息，可以对所述第一用户的实时状态进行监测和评估，可以适当降低护理人员的工作强度，提高对于所述第一用户的状态的判断的准确性的技术效果。

进一步而言，本申请实施例还包括：

步骤s1010：根据所述第一基础信息构建第一测试数据库；

步骤s1020：根据所述第一测试数据库中的测试数据的复杂度进行数据分级，获得第一数据分级结果；

步骤s1030：根据所述第一状态分级信息匹配所述第一数据分级结果，获得第一测试集；

步骤s1040：根据所述第一基础信息获得所述第一用户的第一身体状态信息；

步骤s1050：根据所述第一身体状态信息构建第二测试数据库；

步骤s1060：根据所述第二测试数据库中的测试数据的复杂度进行数据分级，获得第二数据分级结果；

步骤s1070：根据所述第一状态分级信息匹配所述第二数据分级结果，获得第二测试集；

步骤s1080：根据所述第一测试集和所述第二测试集对所述第一用户进行意识障碍评估。

具体而言，根据所述第一用户的基础信息构建第一测试数据库，其中，所述第一测试数据库为为所述第一用户量身定做的测试数据库，所述数据库为语言测试数据库，其中，所述数据库的底层数据包括简单的问答测试，包括但不限于姓甚名谁，家住何方等基础问答测试，所述数据库中的其他等级的数据则包括相对复杂的问答反应测试，即根据所述第一用户的关系网及所述第一用户的文化水平制作的测试集，根据所述数据库中的问答数据相对于所述第一用户的复杂程度进行数据的分级，获得第一数据分级结果，根据所述第一用户的第一状态分级信息对所述第一测试数据库中合适所述第一用户的当前状态的数据集进行匹配，获得第一测试集。根据所述第一用户的基础信息获得所述第一用户的第一身体状态信息，即所述第一用户的实时身体状态，根据所述第一用户的第一身体状态信息构建第二测试数据集，其中，所述第二测试数据集为根据所述第一用户的实时身体状态构建的动作测试集，其中，所述动作测试集中的动作包括所述第一用户的实时身体状态评估结果可较为轻松完成的简单动作和评估不能完成的复杂动作，根据所述动作数据的复杂程度对于所述第二测试数据库中的数据进行分级，获得第二数据分级结果，根据所述第一状态分级信息对所述第二数据分级结果进行匹配，获得与所述第一状态分级相匹配的第二测试集，根据所述第一测试集和所述第二测试集对所述第一用户进行意识评估，可以使得所述评估更加的准确、快速。

进一步而言，所述根据所述第一测试集和所述第二测试集对所述第一用户进行意识障碍评估，本申请实施例步骤s1080还包括：

步骤s1081：获得所述第一用户对于第二测试集测试的第二图像反馈；

步骤s1082：根据所述第二图像反馈获得所述第一用户的第一完成度，将所述第一完成度作为第一评价指标；

步骤s1083：获得所述第一用户的第一完成时间，将所述第一完成时间作为第二评价指标；

步骤s1084：获得所述第一用户在完成所述第二测试集测试时的第一握持力度，将所述第一握持力度作为第三评价指标；

步骤s1085：根据所述第一评价指标、所述第二评价指标、所述第三评价指标对所述第一用户进行意识障碍评估。

具体而言，所述第二测试集为包括对所述第一用户进行动作测试的测试集，根据所述第一用户在进行第二测试集中的表现，通过所述第一监控设备获得第二图像反馈，其中，所述第二图像反馈至少包括第二图像和第三图像，且所述第二图像和所述第三图像均详细记录了图像拍摄时间，根据所述第三图像和所述第一用户测试的第二测试集的测试标准动作，获得所述第一用户对于所述第二测试集的测试完成度评估结果，即所述第一用户的第一完成度，将所述第一完成度作为第一评价指标；所述第二图像为所述第一用户开始进行第二测试集测试的图像，所述第三图像为所述第一用户完成所述第二测试集测试的图像，根据所述第二图像记载的时间和所述第三图像记载的时间获得所述第一用户完成所述第二测试集的时间，即所述第一完成时间，将所述第一完成时间作为所述第一用户的第二评价指标；获得所述第一用户在完成所述第二测试集过程中的手部的握持力度信息，其中，所述握持力度信息为通过安装在一圆柱状物体上的力学传感器获得的，举例而言，当所述第二测试集中的测试动作为握拳时，将所述包含有力学传感器的圆柱状物体放在所述第一用户掌心，根据所述力学传感器获得所述第一用户在握持过程中的测定的最大握持力数据，记作第一握持力度，将所述第一握持力度作为第三评价指标。根据所述第一评价指标、第二评价指标、第三评价指标对所述第一用户的意识障碍水平进行评估。

进一步的，本申请实施例还包括：

步骤s10851：获得第一权重和第二权重，其中，所述第一权重为所述第一完成度所占权重，所述第二权重为所述第一完成时间所占权重，且所述第一权重和所述第二权重之和为1；

步骤s10852：根据所述第一权重对所述第一评价指标进行加权计算，获得第四评价指标；

步骤s10853：根据所述第二权重对所述第二评价指标进行加权计算，获得第五评价指标；

步骤s10854：根据所述第四评价指标和所述第五评价指标对所述第一用户进行意识障碍评估。

具体而言，所述第一权重和所述第二权重分别为所述第一完成度和所述第一完成时间对于所述第一用户的评价所占的权重，且所述第一权重与所述第二权重之和为1，根据所述第一用户的当前的基础状态，对所述第一完成度和所述第一完成时间进行权重值分配，根据所述分配结果，对所述第一评价指标进行加权计算，获得所述第一用户的第四评价指标，根据所述权重分配结果，对所述第二评价指标进行加权计算，获得所述第一用户的第五评价指标，通过所述经过加权计算的第四评价指标和所述第五评价指标对所述第一用户进行意识障碍评估。

进一步而言，本申请实施例还包括：

步骤s1110：获得第一呼吸采集指令；

步骤s1120：根据所述第一呼吸采集指令对所述第一用户进行定时呼吸采集，并绘制时间-呼吸图；

步骤s1130：根据所述时间-呼吸图获得所述第一用户的呼吸节律；

步骤s1140：根据所述时间-呼吸图获得所述第一用户的呼吸趋势预测结果；

步骤s1150：根据所述呼吸节律和所述呼吸趋势预测结果获得所述第一用户的第一体征监测结果。

具体而言，获得第一呼吸采集指令，根据所述第一呼吸采集指令，通过呼吸采集装置对所述第一用户进行实时的呼吸采集和监测，并根据所述采集的呼吸数据绘制所述第一用户的实时时间-呼吸图，其中，所述时间呼吸图为所述第一用户的呼吸随时间变化的波动图，根据所述第一用户的时间呼吸图获得所述第一用户的呼吸节律，其中，所述呼吸节律是所述第一用户完成一呼一吸的时间的节奏，正常人的呼吸节律是均匀而整齐的，而处在病理状态下的用户一般呼吸节律大致分为四种，潮式呼吸、间歇呼吸、抑制性呼吸和叹气样呼吸。根据所述第一用户的时间呼吸图对所述第一用户的呼吸节律进行初步判断后进行进一步的分类，即获得所述第一用户在呼吸节律下的分类的详细等级，一般而言，至少将所述不同呼吸节律分类详细分为三类。举例而言，当所述第一用户的呼吸节律确定为间隙呼吸时，所述间歇呼吸至少还包括弱间歇式呼吸、中间歇式呼吸和强间歇式呼吸。根据所述时间-呼吸图的呼吸走势对所述第一用户的呼吸趋势进行预测，获得所述第一用户的呼吸趋势预测结果。根据所述呼吸节律和所述呼吸趋势预测的结果获得所述第一用户的体征监测结果。

进一步而言，本申请实施例还包括：

步骤s1151：根据所述第一基础信息获得所述第一用户的第一病情信息；

步骤s1152：根据所述第一病情信息获得第一呼吸影响度；

步骤s1153：根据所述第一呼吸影响度获得所述第一用户的第一呼吸节律安全阈值；

步骤s1154：判断所述呼吸节律是否满足所述第一呼吸节律安全阈值；

步骤s1155：当所呼吸节律不满足所述第一呼吸节律安全阈值时，获得第一预警指令；

步骤s1156：根据所述第一预警指令对所述第一用户的实时呼吸状态进行预警。

具体而言，根据所述第一用户的基础信息获得所述第一用户的实时的病情信息，根据所述第一用户的病情信息获得所述第一用户的呼吸节律的影响情况。当所述第一用户的病情与所述第一用户的呼吸节律关联超过一预设阈值时，则根据所述第一用户的病情信息获得所述第一用户的第一呼吸影响度，根据所述第一呼吸影响度获得所述第一用户的呼吸节律上限值和呼吸节律下限值，根据所述上限值和所述下限值获得第一呼吸节律区间，将所述呼吸节律区间作为第一呼吸节律安全阈值，判断所述第一用户的呼吸节律是否满足所述第一呼吸节律安全阈值，当所述第一用户的呼吸节律不能满足上述阈值时，则获得第一预警指令对所述第一用户的实时呼吸状态进行预警。进一步来说，根据所述第一用户的呼吸节律变化对所述第一用户的呼吸节律变化趋势进行预测，当所述第一用户的呼吸节律变化趋势贴近所述阈值的上限值或者下限值时，则对所述第一用户的呼吸状态进行预警，以保证所述第一用户的生命安全。

进一步而言，本申请实施例还包括：

步骤s1157：根据所述第一体征监测结果获得所述第一用户的第一病情稳定性评估结果；

步骤s1158：将所述第一病情稳定性评估结果进行加密存储。

具体而言，根据所述第一用户的第一体征检测结果对所述第一用户的实时病情的稳定性进行分析，获得所述第一用户的第一病情稳定性的评估结果，并将所述结果进行存储。其中，所述存储为加密存储，所述存储方式可以为基于区块链的方式的存储，即获得第二病情稳定性评估结果、第三病情稳定性评估结果，根据第一稳定性评估结果获得第一标识码，其中，所述第一标识码为调用所述第一稳定性评估结果的唯一标识码，根据所述第一标识码和所述第二稳定性评估结果获得第二标识码，其中，所述第二标识码通过所述第一标识码和所述第二稳定性评估结果集合共同获得，且所述第二标识码为调用所述第二稳定性评估结果的唯一标识码；根据所述第二标识码和所述第三稳定性评估结果获得第三标识码，其中，所述第三标识码通过所述第二标识码和所述第三稳定性评估结果集合共同获得，且所述第三标识码为调用所述第三稳定性评估结果的唯一标识码，将所述标识码集合进行存储，将所述评估结果进行存储。

综上所述，本申请实施例所提供的一种神经外科患者综合诊疗方法及系统具有如下技术效果：

1、由于采用了获得第一用户的第一图像，获得所述第一用户的第一基础信息，根据第一解析指令对所述第一图像和所述第一基础信息进行解析，获得第一解析结果，根据所述第一解析结果获得所述第一用户的第一状态分级信息，通过所述第一状态分级信息匹配第一测试集和第二测试集，根据所述第一测试集和所述第二测试集对所述第一用户进行意识障碍评估，获得评估过程中的所述第一用户的第一声音反馈和第二图像反馈，将所述第一测试集和所述第一声音反馈作为第一输入集，将所述第二测试集和所述第二图像反馈作为第二输入集，将所述第一输入集和所述第二输入集输入第一意识障碍分析模型，获得第一输出结果，根据第一输出结果对所述第一用户的实时状态进行评估，获得第一评估结果，将所述第一评估结果作为所述第一用户的诊疗的基础信息，为准确的对所述第一用户进行准确的病情分析夯实了基础，达到智能化对用户进行监测，降低护理人员工作强度，提高对第一用户的状态判断准确性的技术效果。

2、由于采用了根据所述第一测试集和所述第二测试集对所述第一用户进行意识评估的方式，可以使得所述评估更加的准确、快速。

实施例二

基于与前述实施例中一种神经外科患者综合诊疗方法同样发明构思，本发明还提供了一种神经外科患者综合诊疗系统，如图2所示，所述系统包括：

第一获得单元11，所述第一获得单元11用于通过第一摄像设备获得第一用户的第一图像；

第二获得单元12，所述第二获得单元12用于通过综合诊疗系统获得所述第一用户的第一基础信息；

第三获得单元13，所述第三获得单元13用于获得第一解析指令，根据所述第一解析指令对所述第一图像和所述第一基础信息进行解析，获得第一解析结果；

第四获得单元14，所述第四获得单元14用于根据所述第一解析结果获得所述第一用户的第一状态分级信息；

第一匹配单元15，所述第一匹配单元15用于根据所述第一状态分级信息匹配第一测试集和第二测试集，其中，所述第一测试集与所述第二测试集为不同测试集；

第五获得单元16，所述第五获得单元16用于获得第一评估指令，根据所述第一评估指令通过所述第一测试集和所述第二测试集分别对所述第一用户进行意识障碍评估；

第六获得单元17，所述第六获得单元17用于获得所述意识障碍评估过程中的第一声音反馈和第二图像反馈，其中，所述第一声音反馈为通过所述第一测试集对所述第一用户进行意识障碍评估的患者反馈声音，所述第二图像反馈为通过所述第二测试集对所述第一用户进行意识障碍评估的患者反馈图像；

第一输入单元18，所述第一输入单元18用于将所述第一测试集和所述第一声音反馈作为第一输入集，将所述第二测试集和所述第二图像反馈作为第二输入集，将所述第一输入集和所述第二输入集输入第一意识障碍分析模型，获得第一输出结果；

第一评估单元19，所述第一评估单元19用于根据所述第一输出结果对所述第一用户的实时状态进行评估，获得第一评估结果。

进一步的，所述系统还包括：

第一构建单元，所述第一构建单元用于根据所述第一基础信息构建第一测试数据库；

第七获得单元，所述第七获得单元用于根据所述第一测试数据库中的测试数据的复杂度进行数据分级，获得第一数据分级结果；

第八获得单元，所述第八获得单元用于根据所述第一状态分级信息匹配所述第一数据分级结果，获得第一测试集；

第九获得单元，所述第九获得单元用于根据所述第一基础信息获得所述第一用户的第一身体状态信息；

第二构建单元，所述第二构建单元用于根据所述第一身体状态信息构建第二测试数据库；

第十获得单元，所述第十获得单元用于根据所述第二测试数据库中的测试数据的复杂度进行数据分级，获得第二数据分级结果；

第十一获得单元，所述第十一获得单元用于根据所述第一状态分级信息匹配所述第二数据分级结果，获得第二测试集；

第二评估单元，所述第二评估单元用于根据所述第一测试集和所述第二测试集对所述第一用户进行意识障碍评估。

进一步的，所述系统还包括：

第十二获得单元，所述第十二获得单元用于获得所述第一用户对于第二测试集测试的第二图像反馈；

第十三获得单元，所述第十三获得单元用于根据所述第二图像反馈获得所述第一用户的第一完成度，将所述第一完成度作为第一评价指标；

第十四获得单元，所述第十四获得单元用于获得所述第一用户的第一完成时间，将所述第一完成时间作为第二评价指标；

第十五获得单元，所述第十五获得单元用于获得所述第一用户在完成所述第二测试集测试时的第一握持力度，将所述第一握持力度作为第三评价指标；

第三评估单元，所述第三评估单元用于根据所述第一评价指标、所述第二评价指标、所述第三评价指标对所述第一用户进行意识障碍评估。

进一步的，所述系统还包括：

第十六获得单元，所述第十六获得单元用于获得第一权重和第二权重，其中，所述第一权重为所述第一完成度所占权重，所述第二权重为所述第一完成时间所占权重，且所述第一权重和所述第二权重之和为1；

第十七获得单元，所述第十七获得单元用于根据所述第一权重对所述第一评价指标进行加权计算，获得第四评价指标；

第十八获得单元，所述第十八获得单元用于根据所述第二权重对所述第二评价指标进行加权计算，获得第五评价指标；

第四评估单元，所述第四评估单元用于根据所述第四评价指标和所述第五评价指标对所述第一用户进行意识障碍评估。

进一步的，所述系统还包括：

第十九获得单元，所述第十九获得单元用于获得第一呼吸采集指令；

第一采集单元，所述第一采集单元用于根据所述第一呼吸采集指令对所述第一用户进行定时呼吸采集，并绘制时间-呼吸图；

第二十获得单元，所述第二十获得单元用于根据所述时间-呼吸图获得所述第一用户的呼吸节律；

第二十一获得单元，所述第二十一获得单元用于根据所述时间-呼吸图获得所述第一用户的呼吸趋势预测结果；

第二十二获得单元，所述第二十二获得单元用于根据所述呼吸节律和所述呼吸趋势预测结果获得所述第一用户的第一体征监测结果。

进一步的，所述系统还包括：

第二十三获得单元，所述第二十三获得单元用于根据所述第一基础信息获得所述第一用户的第一病情信息；

第二十四获得单元，所述第二十四获得单元用于根据所述第一病情信息获得第一呼吸影响度；

第二十五获得单元，所述第二十五获得单元用于根据所述第一呼吸影响度获得所述第一用户的第一呼吸节律安全阈值；

第一判断单元，所述第一判断单元用于判断所述呼吸节律是否满足所述第一呼吸节律安全阈值；

第二十六获得单元，所述第二十六获得单元用于当所呼吸节律不满足所述第一呼吸节律安全阈值时，获得第一预警指令；

第一预警单元，所述第一预警单元用于根据所述第一预警指令对所述第一用户的实时呼吸状态进行预警。

进一步的，所述系统还包括：

第二十七获得单元，所述第二十七获得单元用于根据所述第一体征监测结果获得所述第一用户的第一病情稳定性评估结果；

第一存储单元，所述第一存储单元用于将所述第一病情稳定性评估结果进行加密存储。

前述图1实施例一中的一种神经外科患者综合诊疗方法的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例的一种神经外科患者综合诊疗系统，通过前述对一种神经外科患者综合诊疗方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种神经外科患者综合诊疗系统的实施方法，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。

示例性电子设备

下面参考图3来描述本申请实施例的电子设备。

图3图示了根据本申请实施例的电子设备的结构示意图。

基于与前述实施例中一种神经外科患者综合诊疗方法的发明构思，本发明还提供一种神经外科患者综合诊疗系统，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前文所述一种神经外科患者综合诊疗方法的任一方法的步骤。

其中，在图3中，总线架构(用总线300来代表)，总线300可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线300将包括由处理器302代表的一个或多个处理器和存储器304代表的存储器的各种电路链接在一起。总线300还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口305在总线300和接收器301和发送器303之间提供接口。接收器301和发送器303可以是同一个元件，即收发机，提供用于在传输介质上与各种其他系统通信的单元。

处理器302负责管理总线300和通常的处理，而存储器304可以被用于存储处理器302在执行操作时所使用的数据。

本发明实施例提供的一种神经外科患者综合诊疗方法，所述方法应用于综合诊疗系统，所述综合诊疗系统与第一摄像设备通信连接，所述方法包括：通过所述第一摄像设备获得第一用户的第一图像；通过所述综合诊疗系统获得所述第一用户的第一基础信息；获得第一解析指令，根据所述第一解析指令对所述第一图像和所述第一基础信息进行解析，获得第一解析结果；根据所述第一解析结果获得所述第一用户的第一状态分级信息；根据所述第一状态分级信息匹配第一测试集和第二测试集，其中，所述第一测试集与所述第二测试集为不同测试集；获得第一评估指令，根据所述第一评估指令通过所述第一测试集和所述第二测试集分别对所述第一用户进行意识障碍评估；获得所述意识障碍评估过程中的第一声音反馈和第二图像反馈，其中，所述第一声音反馈为通过所述第一测试集对所述第一用户进行意识障碍评估的患者反馈声音，所述第二图像反馈为通过所述第二测试集对所述第一用户进行意识障碍评估的患者反馈图像；将所述第一测试集和所述第一声音反馈作为第一输入集，将所述第二测试集和所述第二图像反馈作为第二输入集，将所述第一输入集和所述第二输入集输入第一意识障碍分析模型，获得第一输出结果；根据所述第一输出结果对所述第一用户的实时状态进行评估，获得第一评估结果。解决了现有技术中存在护理人员工作强度大，对患者的状态判断不准确的技术问题，达到智能化患者进行监测，降低护理人员工作强度，提高对患者的状态判断准确性的技术效果。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的系统。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令系统的制造品，该指令系统实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。