一种基于BCM设备的远程透析指导系统

本发明涉及数字医疗，尤其涉及一种基于bcm设备的远程透析指导系统。

背景技术：

1、糖尿病患者在严重时会引发肾功能衰竭，维持性血液透析（mhd）是一种常见的治疗肾脏功能衰竭的方法；然而，mhd患者常常面临在透析过程中发生低血压事件的风险；此外，由于伴随有糖尿病等血糖代谢类疾病，在透析过程中存在发生低血糖事件的风险；这些并发症的发生会对mhd患者的治疗效果和生活质量产生负面影响，需要我们及时预防、发现并处理。

2、然而，传统技术在进行透析治疗时，往往只能通过医师进行现场调控，存在局限性和主观性的问题；为此，现有技术（申请号为：cn201810193947.7）提供了一种用于监测透析液中葡萄糖浓度的自动化装置，该申请通过计算透析液中葡萄糖浓度控制参数p，并基于透析液中葡萄糖浓度参数p，确定透析液中葡萄糖浓度状况，将透析液中葡萄糖浓度状况发送给用户终端，以科学地确定了透析液的糖含量，避免对于患者产生损害。

3、但是，该申请直接干预透析液的成分含量， 需要在透析液内人为添加葡萄糖，在增加操作步骤的同时还存在一定的风险（剂量错误、添加错误、操作错误等），这些风险发生时会导致严重的不良反应，甚至是危及患者的健康。

4、因此，需要一种基于bcm设备的远程透析指导系统来管理mhd患者的慢性病，并通过非直接干预手段降低并发症风险。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本发明提供的一种基于bcm设备的远程透析指导系统，所述系统包括：

2、动态血糖监测装置，用于监测透析前、透析中和透析后的血糖趋势变化，并得到患者的cgms数据，其中，mhd患者随身安装动态血糖监测装置，持续采集cgms数据并根据血糖趋势发现低血糖事件；

3、人体成分分析装置，用于评估患者的体液状态、人体成分、水分含量以及超滤量的设置，并得到bcm数据；其中，人体成分分析装置用于使用多频生物电阻测量身体组分的细胞内外液，并设置对应超滤量以减少透析中的低血压风险；

4、云端数据处理系统，接收mhd患者的bcm数据、cgms数据和透析计划列表，整合建立mhd患者的云端数据档案，分析mhd患者的体液状态、人体成分、血糖趋势和透析中的低血压风险，并根据分析结果提供对应的管控建议。

5、作为更进一步的解决方案，所述云端数据处理系统通过如下步骤管理mhd患者的云端数据档案：

6、步骤a：收集mhd患者的基础相关信息并建立云端数据档案；其中，基础相关信息包括性别、年龄、透析龄、bmi、干体重、透前血压、基础疾病以及相关实验室检查结果；

7、步骤b：将mhd患者随身的动态血糖监测装置与云端数据档案建立匹配，持续采集cgms数据并归档至云端数据档案中；

8、步骤c：每次透析前、透析中和透析后，通过人体成分分析装置得到mhd患者的bcm数据，并将bcm数据、目标超滤量和实际超滤量归档至云端数据档案中；

9、步骤d：使用透析计划列表对云端数据档案进行归档整理，将每次透析事件的bcm数据和cgms数据按时间线进行编排；

10、步骤e：通过云端数据档案中的历史数据拟合数学模型，直至数学模型达到预测精度并将数学模型参数归档至云端数据档案中；

11、步骤f：重复步骤a至步骤e，并对云端数据档案中的基础相关信息、bcm数据、cgms数据、实际超滤量、透析计划列表和数学模型参数进行持续更新。

12、作为更进一步的解决方案，所述云端数据处理系统使用数学模型和混合方程来分析bcm数据和cgms数据，并根据透析计划列表分别制定mhd患者透析前、透析中和透析后的管控建议；其中，云端数据处理系统在进行管控建议时，调用mhd患者云端数据档案中的数学模型参数，并导入至数学模型进行血糖动态预测计算；管控建议包括透析进食建议、透析时间建议和析后用药建议。

13、作为更进一步的解决方案，所述云端数据处理系统通过如下步骤进行透析进食建议：

14、获取mhd患者的目标血糖水平区间和当前时间点的当前血糖水平；

15、获取透析时间点和当前时间点，计算时间间隔得到预测时间；

16、将预测时间和当前血糖水平代入数学模型，并进行血糖动态预测计算，得到透析时间点的预测血糖水平；

17、判断是否需要进行进食；若预测血糖水平低于目标血糖水平区间，则需要进行进食并进行下一步；否则，不需要进行进食并返回进食建议；

18、调整数学模型中的饮食摄入葡萄糖量，直至调整后的预测血糖水平达到目标血糖水平区间；

19、获取饮食摄入葡萄糖量调整值，并调取数据库中的食物营养成分，换算为对应食物的饮食摄入量并返回进食建议。

20、作为更进一步的解决方案，所述云端数据处理系统通过如下步骤进行透析时间建议：

21、获取预测血糖水平和目标血糖水平区间，当预测血糖水平低于目标血糖水平区间，则判断饮食摄入量是否合理，当预测血糖水平高于目标血糖水平区间，则计算血糖回归延迟；当预测血糖水平位于目标血糖水平区间，则无需进行透析时间调整；

22、判断饮食摄入量是否合理：获取mhd患者的基础相关信息，并计算该患者对应的单位时间食物的最大摄入量；获取食物的饮食摄入量和时间间隔，并计算单位时间内mhd患者食物的预测摄入量，判定预测摄入量是否低于最大摄入量，若低于则饮食摄入量合理；若不低于则调整透析时间点延后以增大时间间隔，直至预测摄入量低于最大摄入量；

23、计算血糖回归延迟：调整增加数学模型中的预测时间，直至将预测血糖水平调整至目标血糖水平区间，输出调整后预测时间的增量并作为血糖回归延迟；将透析时间点延后血糖回归延迟。

24、作为更进一步的解决方案，所述云端数据处理系统通过如下步骤进行析后用药建议：

25、获取mhd患者的透析时间点和用药时间点；

26、通过cgms数据监测mhd患者的血糖趋势变化；

27、在到达透析时间点后，启动析中血糖监测，在mhd患者析中血糖水平低于低血糖事件判定值时报警，并保持用药时间点延后；

28、在完成透析全过程后，启动析后血糖监测，在mhd患者析后血糖水平低于低血糖事件判定值时报警，并保持用药时间点延后；

29、在达到用药时间点后，判断析后血糖水平是否需要进行用药；若需要，则调整析后胰岛素用药量；若不需要，则保持用药时间点延后；

30、其中，调整析后胰岛素用药量时，通过混合方程计算超滤量对胰岛素效应的影响，并修正胰岛素用药量刚好维持至析前的胰岛素效应。

31、作为更进一步的解决方案，血糖动态通过如下数学模型进行描述：

32、δbg(t) = [glu_in - bg(t)]/ τ + [i(t) - eg(t)]；

33、其中，δbg(t) 表示t时刻血糖水平的变化率，bg(t) 表示t时刻的血糖水平，glu_in 表示通过饮食摄入葡萄糖量，τ 表示胰岛素的时间常数，i(t) 表示t时刻的胰岛素用药量，eg(t) 表示t时刻的胰岛素效应，与胰岛素用药的时间延迟和吸收速率有关。

34、作为更进一步的解决方案，胰岛素效应使用以下混合方程来描述：

35、eg(t) = k1 * i(t - δ) - k2 * bg(t) + k3*dur (t) ；

36、其中：eg(t) 表示胰岛素的效应，k1 表示胰岛素的激活速率，δ 表示胰岛素的时间延迟，k2 表示血糖对胰岛素效应的抑制速率，k3表示超滤量对胰岛素效应的促进速率，dur (t)表示t时刻透析的实际超滤量。

37、作为更进一步的解决方案，所述目标超滤量为医师根据bcm数据进行设置，所述实际超滤量通过如下公式计算：

38、dur(t) = (uf_target / t)*t；

39、其中，dur(t)表示t时刻透析的实际超滤量，uf_target 表示目标超滤量，t表示透析过程总时长，透析过程视为匀速透析。

40、作为更进一步的解决方案，所述动态血糖监测装置包括微小电极传感器，所述微小电极传感器埋入mhd患者皮下组织以持续监测葡萄糖的浓度；其中，所述微小电极传感器通过无线射频将葡萄糖数据传输到监测及显示设备上并进行实时监测显示。

41、与相关技术相比较，本发明提供的一种基于bcm设备的远程透析指导系统具有如下有益效果：

42、通过mhd患者随身安装动态血糖监测装置来采集cgms数据并根据血糖趋势发现低血糖事件，通过人体成分分析装置设置对应超滤量以减少透析中的低血压风险并采集cgms数据；将这些数据上传至云端数据处理系统，再通过分析mhd患者的体液状态、人体成分、血糖趋势和透析中的低血压风险，并根据分析结果提供对应的管控建议；mhd患者通过执行管控建议从而在不需要直接干预透析液的成分含量的情况下，将mhd患者的血糖水平调整至满足透析需求，从而减少透析中的低血糖风险。