一种创伤后脓毒症病程监测与预警系统、方法及应用与流程

本发明属于病程监测与预警，尤其涉及一种创伤后脓毒症病程监测与预警系统、方法及应用。

背景技术：

1、作为全身性的炎症反应综合征，脓毒症的发生与自身感染有较大关系。临床中，根据脓毒症的严重程度，将其分为三种形态，分别是脓毒症、严重脓毒症和脓毒性休克，要注意的是，严重脓毒症患者往往存在器官功能障碍，有的患者还有组织灌注不良以及低血压问题；脓毒性休克患者是在重度脓毒症患者基础上发展而来的一种特殊形态，对此类患者给予足量的液体复苏，患者持续低血压的情况无法得到有效纠正。相比于其他疾病，脓毒症的病死率较高，基于此，有必要做好创伤后脓毒症病程监测与预警。

2、对于创伤后脓毒症的病程监测与预警，现有技术主要包括生理参数监测(如心率、血压、呼吸率)、血液生化指标检测(如白细胞计数、c反应蛋白、乳酸等)、影像学检查等。然而，这些技术存在以下缺陷和问题：

3、(1)缺乏早期预警机制：脓毒症的早期症状可能非常不明显，甚至看起来像是普通的感染，而现有的监测技术往往在疾病发展到较晚阶段才能发现问题，这可能导致治疗时机的错过。

4、(2)数据解读复杂：脓毒症涉及到的生理参数和血液生化指标众多，且它们之间的关系复杂，需要专业的医生进行解读。在临床实践中，可能存在解读不准确或者遗漏重要信息的问题。

5、(3)缺乏个体化的风险评估：每个患者的身体状况、基因特点、疾病历史等都不同，这些因素可能影响脓毒症的发展和预后。然而，现有的评估系统往往忽略了这些个体差异，可能导致风险评估的不准确。

6、急需解决的技术问题主要包括：

7、研发早期预警系统：这可能需要结合多种生物标志物、生理参数以及患者的基线健康状态，使用机器学习或者深度学习技术，建立一个可以实现早期预警的模型。

8、提高数据解读的准确性：这可能需要开发更先进的数据分析工具和算法，例如，使用人工智能技术进行数据解读，以提高解读的准确性和效率。

9、实现个体化的风险评估：这可能需要收集更多的个体化数据，如基因组数据、微生物组数据、疾病历史等，并结合大数据和人工智能技术，开发出能够实现个体化风险评估的系统。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种创伤后脓毒症病程监测与预警系统、方法及应用。

2、本发明是这样实现的，一种创伤后脓毒症病程监测与预警系统，该系统具体包括：

3、数据采集模块、数据转换模块、信号增强模块、特征提取模块、特征融合模块、概率预测模块、预警模块、远程医院模块；

4、数据采集模块，用于通过各种生理传感器和血液采集设备采集用户的监测数据；并连接到电子医疗记录系统，获取用户的基本信息和疾病历史；获取当前次检测的多模态数据和检测时间；

5、数据转换模块，与数据采集模块连接，用于通过模数转换器(adc)将模拟数据转换为数字信号；

6、信号增强模块，与数据转换模块连接，用于通过信号处理技术来增强信号，消除噪声，提高信号的质量；

7、特征提取模块，与信号增强模块连接，用于从接收到的数据中提取出子特征；

8、特征融合模块，与特征提取模块连接，用于将提取出的子特征进行融合，得到融合特征；

9、概率预测模块，与特征融合模块连接，用于将融合特征输入预训练的预测模型中进行处理，得到病程概率预测值，从而获得病程分析结果；

10、预警模块，与概率预测模块连接，用于根据分析结果进行预警提示；预警提示包括发送预警消息到用户的手机或者电脑，或者在监测设备上显示预警信息；

11、远程医院模块，与预警模块连接，用于通过互联网连接到远程医院，根据分析结果进行专家医生会诊与紧急医疗救援；具体包括发送分析结果和预警信息到远程医院，请求专家医生的会诊，或者调度紧急医疗救援。

12、进一步，所述数据采集模块采集的监测数据包括：心率、血氧、血压、血糖与体温等。

13、进一步，所述数据转换模块将监测数据转换为电信号的具体方法如下：

14、将数据采集模块获取的数据信号转化为需要发送的串行数据包；

15、将获取的所述串行数据包进行串/并转换，并发送对应的节点；

16、各个节点对接收到的相关数据进行psk映射和跳频处理；

17、通过自适应滤波器输出经过psk映射和跳频处理后得到的相关数据的电流。

18、进一步，所述信号增强模块将信号进行增强的具体方法如下：

19、利用hurst指数的时间函数建立离散时间序列的非规则指标；

20、将所述自适应滤波器的参数利用代价函数迭代计算，计算公式如下：

21、jw＝c+入h:

22、

23、其中，jw为代价函数，cw为收敛指标，λ为拉格朗日乘子，hw为不规则性指标，n为时间序数，w(n)为所述自适应滤波器的参数矩阵，μ为迭代步长，e(n)为误差信号，h(n)为所述延时模块的输出信号矩阵，g(n)为所述自适应滤波器输出信号，i1、i2为间隔序数；

24、自适应滤波器在调整后的参数下，输出去噪后的目标信号；

25、将经过信号增强处理后得到的回拨信号数据进行叠加，经过耦合后，输入至信号处理。

26、进一步，所述预警模块根据所述分析结果进行预警提示，具体包括：

27、结合所述用户的基础信息、疾病类型、疾病阶段和严重程度，以及历史疾病监测数据及历史处理结果，综合分析后，预设用户各个诊断指标的标准阈值；

28、根据所述当前疾病监测数据和所述用户对应的标准阈值判断是否需要进行预警，当超过标准阈值后，进行声光报警。

29、进一步，所述分析结果包括安全信号与危险信号。

30、进一步，所述安全信号为监测数据超出标准阈值后，发出的安全信号；所述危险信号为监测数据超出标准阈值后，发出的危险信号。

31、本发明另一目的在于提供一种实施所述创伤后脓毒症病程监测与预警系统的创伤后脓毒症病程监测与预警方法，该方法包括：

32、s1：利用数据采集模块实时采集用户的监测数据；利用数据转换模块将监测数据转换为电信号；利用信号增强模块，将信号进行增强；

33、s2：利用特征提取模块，提取子特征；利用特征融合模块，融合子特征；利用概率预测模块得到病程概率预测值，获得病程分析结果；

34、s3：利用预警模块，根据所述分析结果进行预警提示；

35、s4：利用远程医院模块根据分析结果进行专家医生会诊与紧急医疗救援。

36、本发明另一目的在于提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述创伤后脓毒症病程监测与预警方法的步骤。

37、本发明另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行所述创伤后脓毒症病程监测与预警方法的步骤。

38、结合上述的技术方案和解决的技术问题，本发明所要保护的技术方案所具备的优点及积极效果为：

39、第一、本发明能够及时准确的将创伤后脓毒症用户的状况信息传输给医疗人员，协助其第一时间做出准确判断并实施救治，极大程度避免了病情恶化扩散；同时通过设置不同的预警信号，能够有效提醒用户或周围人员得知用户的状况，使其能够得到自我救助或周围人员救助，通过利用远程医院模块根据分析结果进行专家医生会诊与紧急医疗救援，能够更进一步地使用户得到全面的关注与第一时间的救助治疗。

40、数据采集模块：可以实时采集用户的监测数据，提供了对脓毒症病程的连续监测。

41、数据转换模块：可以将模拟数据转换为数字信号，便于数据处理和传输。

42、信号增强模块：可以提高信号的质量，消除噪声，使数据分析更加准确。

43、特征提取模块，可以从接收到的数据中提取出子特征。

44、特征融合模块，可以将提取出的子特征进行融合，得到融合特征。

45、概率预测模块，可以将融合特征输入预训练的预测模型中进行处理，得到病程概率预测值，从而获得病程分析结果。

46、预警模块：可以根据分析结果进行预警提示，提供了早期预警，使得医护人员能够及时发现并处理问题。

47、远程医院模块：可以提供远程医疗服务，使得用户可以在家中就可以得到专家医生的会诊和紧急医疗救援，提高了医疗服务的可得性和效率。

48、第二，本发明针对不同用户进行个性化的预警阈值设定，从而根据当前疾病监测数据和所述用户对应的预警阈值判断是否需要进行预警，不会出现灵敏性过高或过低的情况，大大提升创伤后脓毒症患者预警的精准度和实用性，从而提升对患者的治疗效果。

49、第三，每个结构部件的显著技术进步如下：

50、1.数据采集单元：

51、使用各种生理传感器和血液采集设备：通过多种传感器采集不同类型的生理数据，包括心率、血压、体温、血氧饱和度等，从而获取更全面的用户监测数据。

52、连接到电子医疗记录系统：将实时采集的监测数据与用户的基本信息和疾病历史相结合，为后续的数据处理和分析提供更多背景信息。

53、2.数据转换单元：

54、模拟信号转换为数字信号：采用模数转换器将模拟信号转换为数字形式，避免了模拟信号传输过程中的失真和干扰，提高了数据的准确性和稳定性。

55、3.信号增强单元：

56、对数字信号进行信号处理：应用信号处理技术对采集到的数字信号进行滤波、去噪等处理，以提高信号的质量和清晰度，从而更好地提取有用的信息。

57、4.特征提取单元：

58、多种特征提取方法：采用时域分析、频域分析、小波分析、统计特征提取等多种方法，使得特征提取更加全面，能够捕获更多与创伤后脓毒症相关的特征模式。

59、5.特征融合单元：

60、多模态融合技术：将从不同传感器和特征提取方法获得的子特征进行融合，采用多模态融合技术，增强了特征的判别能力和鲁棒性，提高了对创伤后脓毒症的准确预测能力。

61、6.概率预测单元：

62、基于机器学习算法或统计模型：构建预测模型采用机器学习算法或统计模型，通过学习训练数据集，实现对创伤后脓毒症病程的概率预测。这样的模型能够适应多样的临床数据和情况，提高了预测的准确性和灵敏性。

63、7.预警提示单元：

64、实时预警功能：根据预测结果和设定的阈值，实现对创伤后脓毒症病程的实时预警。当预测结果超过阈值时，系统会及时触发预警，发送预警信息，以提醒患者和医护人员及时采取措施，有助于早期干预和治疗。

65、8.远程医院与会诊单元：

66、远程医院模块：系统具备远程传输功能，能够将分析结果和预警信息发送到远程医院，请求专家医生的会诊和帮助。

67、紧急医疗救援：根据情况调度紧急医疗救援，帮助患者及时获得专业的医疗救助，提高了抢救时效性和患者的生存几率。

68、综上所述，创伤后脓毒症病程监测与预警系统在每个结构部件上都取得了显著的技术进步，通过数据采集、转换、信号处理、特征提取和融合，以及概率预测和远程医院会诊，实现了对创伤后脓毒症的全面监测、预警和救援，对改善患者生活质量和生存率具有重要意义。