疼痛觉知自适应的镇痛药物自动调控装置的制作方法

本发明属于药物传递，具体涉及疼痛觉知自适应的镇痛药物自动调控装置。

背景技术：

1、疼痛管理一直是医疗领域的一个重要挑战。患者可能因各种原因经历疼痛，包括手术后疼痛、创伤性疼痛、癌症相关疼痛以及慢性疾病引起的慢性疼痛等。为了减轻患者的疼痛，医疗界已经采用了多种治疗方法，其中包括镇痛药物的使用。然而，现有的疼痛管理方法仍然存在一些问题，这些问题可能会导致患者的不适和治疗效果不佳。

2、现有的疼痛管理方法主要依赖于医生的临床经验和患者的主观报告。医生通常会根据患者的病史、症状和疼痛等级来决定治疗方案，包括药物选择和剂量。这种方法存在以下一些明显的局限性：疼痛是一种主观感觉，患者的主观报告可能受到情绪、文化背景和心理因素的影响，因此可能不够准确。现有方法通常将治疗方案一劳永逸地应用于患者，而不考虑患者的生理状态和疼痛程度的变化。镇痛药物的滥用和依赖问题已经引起了广泛关注。现有方法未能有效解决这一问题。即使在治疗开始后，患者的生理状态和疼痛等级也可能发生变化。然而，现有方法通常无法实时调整药物剂量，因此可能导致镇痛效果不佳或药物不必要的副作用。患者之间的生理状态和反应差异巨大，但现有方法往往采用一种“一大小适合所有”的方法，未能提供个性化的治疗。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供疼痛觉知自适应的镇痛药物自动调控装置，本发明采用自适应镇痛治疗技术，通过实时监测患者生理数据、状态预测和个性化药物调控，实现了个性化、安全、高效的疼痛管理，提高了治疗效果和患者生活质量。

2、为了解决上述问题，本发明的技术方案是这样实现的：

3、提供了一种疼痛觉知自适应的镇痛药物自动调控装置，所述装置包括：数据采集部分、状态预测部分和药物调控传递部分；所述数据采集部分，配置用于采集设定时间周期内的患者的生理数据，基于生理数据，计算每个时刻下的生理数据对应的疼痛等级；状态预测部分，配置用于基于生理数据，建立患者的状态空间，状态空间中的每个状态对应于一个时刻下的疼痛等级，构建状态空间中状态之间的状态转移概率矩阵，定义初始状态概率分布、观测模型和观测概率分布，计算前向概率和后向概率，基于前向概率和后向概率进行状态预测，得到状态预测结果；所述药物调控传递部分，配置用于基于状态预测结果，向患者传递与概率状态预测结果相对应的剂量的镇痛药物，在传递过程中，发送控制指令至数据采集部分，采集患者的实时生理数据，根据实时生理数据，调整向患者传递的镇痛药物的剂量。

4、进一步的，所述数据采集部分采集的生理数据或实时生理数据均至少包括：体温、心率、呼吸频率、血压和镇痛药物浓度。

5、进一步的，所述状态预测部分基于生理数据，建立患者的状态空间为：

6、；

7、其中代表状态空间；代表在时刻的状态；为设定时间周期内的总时刻数；

8、构建的状态转移概率矩阵为；状态转移概率矩阵中的每个元素为：

9、；

10、其中代表从状态转移到状态的概率；和均为下标，取值范围为1到的整数；

11、定义初始状态概率分布为：

12、；

13、其中表示在时刻时状态为的概率；

14、定义观测模型为：

15、；

16、其中代表观测集合，代表在时刻的观测值；

17、使用如下公式定义观测概率：

18、；

19、其中，为观测概率分布，表示在给定状态观测到观测值的概率；其中代表状态下的多维高斯分布的均值向量；代表状态下的多维高斯分布协方差矩阵，为其逆矩阵；是协方差矩阵的行列式，表示观测值的不确定性。

20、进一步的，所述状态预测部分使用如下公式计算前向概率：

21、；

22、其中，表示在时刻处于状态的前向概率；表示在时刻处于状态的前向概率。

23、进一步的，所述状态预测部分使用如下公式计算后向概率：

24、；

25、其中，表示在时刻处于状态的后向概率；表示在时刻处于状态的后向概率。

26、进一步的，所述状态预测部分使用如下公式基于前向概率和后向概率进行状态预测，得到状态预测结果：

27、；

28、表示在时刻处于状态的状态预测结果。

29、进一步的，所述药物调控传递部分根据实时生理数据，调整向患者传递的镇痛药物的剂量的方法包括：构建镇痛药物在患者体内的扩散模型、释放模型和代谢模型；基于扩散模型、释放模型和代谢模型设定目标函数，所述目标函数的优化目标为：使得最终进入患者体内的镇痛药物的剂量最小，同时保证患者的疼痛等级降低到设定的阈值以下；设在时刻时采集到实时生理数据，基于状态预测结果，向患者传递的镇痛药物的剂量为；根据实时生理数据对应的疼痛等级，通过目标函数的约束条件，计算在每个时刻下向患者传递的镇痛药物的剂量；在每个时刻下，向患者传递剂量镇痛药物。

30、进一步的，所述扩散模型使用如下公式进行表示：

31、；

32、其中，是扩散系数，是拉普拉斯算子，为非线性扩散系数；为时间；所述释放模型使用如下公式进行表示：

33、；

34、其中，是释放速率；是镇痛药物表面积；是饱和溶解度，为设定值；是镇痛药物溶解速率；

35、所述药物代谢模型使用如下公式进行表示：

36、；

37、其中，是代谢速率；是最大代谢速率，为设定值；是michaelis常数。

38、进一步的，所述目标函数使用如下公式进行表示：

39、；

40、其中，为目标函数；为向患者传递镇痛药物的总时间；

41、约束条件为：

42、；

43、其中，为实时生理数据对应的疼痛等级；为设定的阈值。

44、进一步的，基于生理数据或实时生理数据，计算每个时刻下的生理数据对应的疼痛等级的公式为：

45、；

46、其中，是疼痛等级；是体温偏离体温标准值的差值，单位为：摄氏度；是心率偏离心率标准值的差值；是呼吸频率偏离呼吸频率标准值的差值；是血压偏离血压标准值的差值，单位为：是镇痛药物浓度单位为：；和均是权重系数，为设定值。

47、本发明的疼痛觉知自适应的镇痛药物自动调控装置，具有以下有益效果：本发明中，状态预测部分通过收集和分析患者的生理数据，建立了一个状态空间，其中每个状态对应于一个时刻下的疼痛等级。这个状态空间还包括状态之间的状态转移概率矩阵，观测模型以及观测概率分布。这一复杂的数学模型为治疗提供了科学依据。状态预测部分的作用是实时监测患者的生理状态，并根据状态预测结果来调整药物剂量。这意味着治疗不再是一劳永逸的方案，而是根据患者的实际需要进行调整。状态预测的精确性和实时性有助于最大程度地提供个性化的疼痛管理，确保每位患者都获得最佳的治疗效果。本发明的药物调控传递部分，基于状态预测结果，向患者传递与状态预测结果相对应的剂量的镇痛药物。在传递过程中，它还发送控制指令至数据采集部分，以采集患者的实时生理数据，然后根据这些实时数据来调整药物剂量。这个部分的作用是将状态预测的理论转化为实际治疗行动。通过持续监测患者的生理数据，它能够在疼痛等级发生变化时立即作出反应。这意味着患者不必等待疼痛加剧后才能获得有效的治疗，也不必担心药物过量或不足的问题。药物调控传递部分的优化提高了治疗的效果和安全性。