学习和预测与施用常用的危急护理药物相关联的生理状态的时间剖面的制作方法

背景技术：

1、本公开大体上涉及危急护理患者的生理状态的评估，并且更具体地涉及与临床干预相关联的生理状态。

2、包含血压和心率在内的血流动力学参数受流体和某些药物的施用影响，包含但不限于血管加压剂、收缩影响剂和镇痛剂。医院环境中的常规患者监测可包含连续或周期性血流动力学监测，其可检测血流动力学参数的变化，但无法区分由于流体或药物施用引起的血流动力学变化与可能导致相似血流动力学变化的其它事件。例如，作为疼痛刺激的检测的伤害感受可能导致血流动力学变化，类似于由药物施用引起的变化。由于危重患者中的伤害感受的存在可能无法观察到或传达，因此期望能够实时检测或预测伤害感受事件，以帮助临床医生提供护理。

3、由于与伤害感受事件相关联的血流动力学变化可类似于与流体和药物的施用相关联的血流动力学变化，因此期望开发一种用于区分由流体或药物的施用引起的血流动力学变化与伤害感受事件的技术。

技术实现思路

1、一种用于识别患者的生理状态的方法包含：由血流动力学监测器接收表示患者的动脉压波形的感测到的血流动力学数据；由血流动力学监测器对血流动力学数据执行波形分析以确定多个概况分析参数；由血流动力学监测器提取包括所述多个概况分析参数中的第一概况分析参数的患者数据集的患者数据片段；由血流动力学监测器将所述患者数据片段与来自数据库的多个存储数据片段进行比较，所述多个存储数据片段中的每一个具有指示是否施用了临床干预的相关联的存储离散状态数据集和第一概况分析参数的存储数据集；由血流动力学监测器识别满足相对于患者数据片段的阈值相似性准则的多个存储数据片段；以及由血流动力学监测器显示患者的预测离散状态指标。

2、一种用于识别患者的生理状态并将所识别的生理状态的指标提供给医务人员的系统包含：血流动力学传感器，其产生表示患者的动脉压波形的血流动力学数据；系统存储器，其存储生理状态预测软件代码和数据库；用户界面，其向医务人员显示患者的预测离散状态；以及硬件处理器，其被配置成执行生理状态预测软件代码。执行生理状态预测软件代码包含：对血流动力学数据执行波形分析以确定多个概况分析参数；提取包括所述多个概况分析参数中的第一概况分析参数的患者数据集的患者数据片段；将患者数据片段与来自数据库中的查找表的多个存储数据片段进行比较，所述多个存储数据片段中的每一个具有指示是否施用了临床干预的相关联的离散状态数据集和第一概况分析参数的数据集；以及识别满足相对于患者数据片段的阈值相似性准则的多个存储数据片段。

3、一种用于训练预测模型以基于患者的所监测动脉压来预测指示是否施用了临床干预的生理状态的系统包含：系统存储器，其存储预测模型的模型训练软件代码；硬件处理器，其被配置成执行模型训练软件代码以接收血流动力学数据，所述血流动力学数据表示危急护理患者群体的动脉压波形且包含指示临床干预的类型和临床干预的近似施用时间的数据标签；将危急护理患者群体血流动力学数据划分为训练患者子集群体和验证患者子集群体；将血流动力学数据变换为表征血流动力学数据的多个概况分析参数；从训练患者子集群体和验证患者子集群体中的每一患者的血流动力学数据提取多个数据片段，所述多个数据片段的每一数据片段表示固定时间周期，且包括(a)所述固定时间周期内针对概况分析参数确定的数据点和(b)指示在所述固定时间周期期间施用的情况下的危急护理干预的数据标签；使用差度量将从验证患者子集群体提取的数据片段与从训练患者子集群体提取的数据片段进行比较以识别满足阈值相似性准则的数据片段；以及针对从验证患者子集群体提取的所述多个数据片段的每一数据片段计算危急护理干预的施用概率。

4、本
技术实现要素：
仅以举例的方式提供，而非作为限制。鉴于本公开的全部内容，包含整个正文、权利要求书和附图，将了解本公开的其它方面。

技术特征：

1.一种用于识别患者的生理状态的方法，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述多个概况分析参数包括血流动力学参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其中所述血流动力学参数包含收缩血压、舒张血压、标准平均动脉压、每搏输出量、心率、呼吸和心脏收缩力中的一个或多个。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述患者数据片段和所述存储数据片段各自包括固定时间周期，在所述固定时间周期内，针对以规则间隔获取的多个时间点确定所述第一概况分析参数，以产生所述第一概况分析参数的所述患者数据集和所述第一概况分析参数的所述存储数据集。

5.根据权利要求4所述的方法，其中所述患者数据片段进一步包括相关联的离散状态，所述相关联的离散状态指示是否在所述患者数据片段期间施用了临床干预。

6.根据权利要求4所述的方法，其中对于所述存储数据片段的每一时间点，所述相关联的离散状态数据集指示是否施用了临床干预，以及在施用的情况下临床干预的类型。

7.根据权利要求6所述的方法，其中所述预测离散状态指标是所述多个存储数据片段的临床干预的施用满足相对于所述患者数据片段的阈值相似性准则的概率。

8.根据权利要求7所述的方法，其中满足相对于所述患者数据片段的阈值相似性准则的所述多个存储数据片段是通过使用距离度量来计算所述患者数据片段与所述多个存储数据片段中的每一个之间的距离而识别。

9.根据权利要求8所述的方法，其中所述多个存储数据片段包括从多个患者获得的数据片段。

10.根据权利要求9所述的方法，且其进一步包括将患者分类器输入到所述血流动力学监测器中，其中所述患者分类器包含患者年龄、年龄范围、性别、疾病或合并症。

11.根据权利要求10所述的方法，其中所述多个存储数据片段中的每一个具有与输入到所述血流动力学监测器中的所述患者分类器匹配的相关联的存储患者分类器。

12.一种用于识别患者的生理状态并向医务人员提供所识别的生理状态的指标的系统，所述系统包括：

13.根据权利要求13所述的系统，其中所述多个概况分析参数包括血流动力学参数。

14.根据权利要求13所述的系统，其中所述血流动力学参数包括收缩血压、舒张血压、标准平均动脉压、每搏输出量、心率、呼吸和心脏收缩力中的一个或多个。

15.根据权利要求13所述的系统，其中所述患者数据片段和所述存储数据片段各自包括固定时间周期，在所述固定时间周期内，针对以规则间隔获取的多个时间点确定所述第一概况分析参数，以产生所述第一概况分析参数的所述患者数据集和所述第一概况分析参数的存储数据集。

16.根据权利要求15所述的系统，其中所述患者数据片段进一步包括相关联的离散状态，所述相关联的离散状态指示是否在所述患者数据片段期间施用了临床干预。

17.根据权利要求16所述的系统，其中对于所述存储数据片段的每一时间点，所述相关联的离散状态数据集指示是否施用了临床干预，以及在施用的情况下临床干预的类型。

18.根据权利要求17所述的系统，其中预测离散状态指标是所述多个存储数据片段的临床干预的施用满足相对于所述患者数据片段的阈值相似性准则的概率。

19.根据权利要求18所述的系统，其中满足相对于所述患者数据片段的阈值相似性准则的所述多个存储数据片段是通过使用距离度量来计算所述患者数据片段与所述多个存储数据片段中的每一个之间的距离而识别。

20.根据权利要求19所述的系统，其中所述多个存储数据片段包括从多个患者获得的数据片段。

21.根据权利要求20所述的系统，且其中所述数据库包含患者分类器，其中所述患者分类器包含所述患者的年龄、年龄范围、性别、疾病或合并症。

22.根据权利要求21所述的系统，其中所述多个存储数据片段中的每一存储数据片段具有相关联的存储患者分类器。

23.一种用于训练预测模型以基于患者的所监测动脉压来预测指示是否施用了临床干预的生理状态的系统，所述系统包括：

24.根据权利要求23所述的系统，其中所述危急护理干预的施用概率是通过确定(a)针对相似数据片段施用一种或多种危急护理干预的初始概率和(b)以下转变的概率来计算的：

25.根据权利要求24所述的系统，其中对于所述训练患者子集群体中的每一患者和所述验证患者子集群体中的每一患者，将从所述验证患者子集群体提取的每一数据片段与从所述训练患者子集群体提取的每一数据片段进行比较。

26.根据权利要求24所述的系统，其中所述硬件处理器进一步被配置成将针对从所述验证患者子集群体提取的所述多个数据片段中的每一数据片段所计算的所述危急护理干预的施用概率与每一数据片段中包含的所述数据标签进行比较。

技术总结
一种用于识别患者的生理状态的方法包含：由血流动力学监测器接收表示所述患者的动脉压波形的感测到的血流动力学数据；由所述血流动力学监测器对所述血流动力学数据执行波形分析以确定多个概况分析参数；由所述血流动力学监测器提取包括所述多个概况分析参数中的第一概况分析参数的患者数据集的患者数据片段；由所述血流动力学监测器将所述患者数据片段与来自数据库的多个存储数据片段进行比较，所述多个存储数据片段中的每一个具有指示是否施用了临床干预的相关联的存储离散状态数据集和所述第一概况分析参数的存储数据集；由所述血流动力学监测器识别满足相对于所述患者数据片段的阈值相似性准则的多个存储数据片段；以及由所述血流动力学监测器显示所述患者的预测离散状态指标。

技术研发人员：C·M·波特布兰登,C·李,K·J·摩西,F·艾哈提布
受保护的技术使用者：爱德华兹生命科学公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/1