本发明属于医疗设备，具体为一种用于层流仓内的智能病床监控系统。
背景技术：
1、层流仓作为一种具有特定洁净度和微生物控制的环境，广泛用于医疗手术室和icu以确保患者在无菌的条件下接受治疗。在层流仓内的监控系统，主要用于监测环境参数（如气流、温度、湿度等）和患者的生理参数，从而确保医护团队能够及时得知环境和患者状态的任何异常变化。
2、现有的病床监控系统多集中于基本的生理参数监测和简单的环境状态检测，并未充分利用现代化的信息技术手段和数据分析方法来实现对整个医疗环境和医护团队的智能感知与交互。另一方面，现行技术在对异常状态报警、信息呈现、医护团队的协同响应、以及基于大数据的分析反馈等方面也存在一定的不足。并且，当前已知的病床监控系统多侧重于单一或多参数的生理信号监测，通过各种生理传感器获取患者的基本参数（如心率、血压、血氧等），并在检测到异常时发出报警。而对于环境参数的监测和管理、报警信息的智能传递、医护团队的交流协作、知识图谱的支持等方面，多数系统尚处于初步阶段。
3、此外，现有的病床监控系统在处理复杂情境感知、实现跨团队的协同响应、以及整合大数据进行智能化分析与决策支持方面也相对较弱。
4、因此，急需一种能够提供全方位、智能化管理和监控的病床监控系统，以实现更为准确、及时和便捷的医疗服务。
技术实现思路
1、本发明的目的在于：一种用于层流仓内的智能病床监控系统 ，通过智能化的方式提高了层流仓内病床的监控效率和精度，提升了医护团队的响应速度和处理效果，确保了患者安全，并且在长期应用中能够通过数据分析和反馈进一步优化系统性能，具有显著的实用价值和推广前景。
2、本发明采用的技术方案如下：
3、一种用于层流仓内的智能病床监控系统 ，包括情境感知模块、自适应机器学习模块、层级报警管理模块、情境感知交互界面、知识图谱模块、交流与协作模块以及后期分析和反馈循环模块；
4、所述情境感知模块利用iot设备实时获取环境和患者状态数据；采用视频分析技术捕捉患者的行为和情绪表达；
5、所述自适应机器学习模块利用深度学习网络，训练模型能够理解正常和异常的生理及环境参数范围，自动调整报警阈值；
6、所述层级报警管理模块将警报分级，并用不同的提示方式进行区分；
7、所述情境感知交互界面采集并分析医护人员的表情和语音，以判断其心情和注意力分配，进而调整警报的传递方式；利用ar技术在医护人员的视线中展现报警信息，不打断其当前工作；
8、所述知识图谱模块集成基于医学知识图谱的模块，当发生警报时，该模块能够快速提供警报原因、待采取的措施、及历史案例；系统自动记录每次警报的处理情况和结果，便于未来分析和学习；
9、所述交流与协作模块利用5g/6g通信技术，当紧急报警发生时，系统迅速将信息分享给所有相关医护人员和医疗团队；
10、所述后期分析和反馈循环模块通过机器学习分析报警数据与实际情况的关联性，并不断调整和优化报警模型和阈值；使用数据可视化技术，为医护团队提供清晰的报警统计和分析结果，帮助团队理解和改进整个处理流程。
11、其中，所述情境感知模块包括 iot 设备整合和行为和情绪感知；所述iot 设备整合包括：
12、生理参数监测，集成各类传感器以实时追踪患者的生理数据；
13、环境参数监测，使用环境传感器来实时监测和记录层流仓的环境条件；
14、iot平台，整合并管理所有iot设备数据的平台，包括对数据的收集、处理和分析；
15、所述行为和情绪感知包括：
16、摄像头部署，部署摄像头，以便获取患者的行为和面部表达数据；
17、视频分析引擎，运用ai和机器学习算法分析视频数据；
18、行为识别，分析患者的动作；
19、表情和情绪分析，识别患者的面部表达，通过分析微表情来了解患者的情绪状态。
20、其中，所述自适应机器学习模块包括：
21、数据整合，构建集中的数据中心，以接收和处理从各种iot设备和摄像头中收集到的数据；
22、数据融合，将不同来源的数据整合在一起，提供一个综合的视图来更全面地理解患者和环境的状态；
23、智能分析，通过机器学习和数据分析算法，实时分析患者的生理参数、行为和情绪；
24、异常检测，构建并训练模型来识别患者状态的异常；
25、自动响应，当系统检测到患者状态的异常或不适时，自动触发相应的预设动作或警报；
26、信息推送，将重要的患者状态信息推送给医护人员，帮助迅速了解和响应患者的需要；
27、可视化界面，让医护人员能够清晰、直观地查看患者和环境的实时数据及分析结果；
28、远程控制，允许医护人员通过界面远程控制环境参数和部分iot设备的设置。
29、其中，所述自适应机器学习模块采用深度学习网络模型，包括：
30、选用多层感知机、卷积神经网络或递归神经网络，根据数据的特点和需求确定模型架构；利用领域知识选择或构建与患者状态和环境参数相关的特征；利用收集的数据训练模型，并使用验证集来调整模型的超参数，优化其性能；构建自适应报警阈值调整机制，首先根据专业医学知识和历史数据定义生理参数和环境参数的正常范围；然后模型实时分析新输入的数据，预测患者的健康状态和环境安全性；根据预测结果和实时数据动态调整报警阈值。
31、其中，所述层级报警管理模块包括：
32、确定报警分类标准，一级报警：生命体征严重异常，需立即处理的情况；二级报警：生命体征稍微异常，或环境参数略有变化，需密切关注；三级报警：小幅度的生理或环境变化，提醒医护人员关注；每个报警级别制定相应的响应和处理流程；
33、集成传感器与数据采集，连接和同步不同的传感器来监测患者的生理和环境数据；基于定义的报警级别，设定初步的数据阈值和判别逻辑；利用专业算法分析患者和环境的实时数据，并将其与预定义的报警阈值进行比较；在分析数据时，逻辑模块需根据设定的规则来判断应触发哪个级别的报警。
34、其中，所述知识图谱模块包括：
35、医学知识图谱构建，从医学文献、指南、案例库中提取相关知识和信息；使用自然语言处理技术抽取关键信息并转化为结构化数据；使用图数据库存储和管理医学知识图谱数据；
36、实时警报分析与响应模块，获取和分析来自监护系统的实时警报信息；基于警报信息查询知识图谱，找出问题原因、相关病症或疾病；利用逻辑推理或学习到的模型进一步分析原因和建议措施；
37、知识推送与辅助决策模块，将知识图谱查询和推理的结果转化为医护人员能理解的自然语言文本；通过图形用户界面或移动设备推送相关的警报解释和处理建议给医护人员；
38、警报处理记录模块，将警报事件、建议措施、医护人员的实际操作和处理结果记录下来；以结构化的形式存储这些数据，以便进一步分析和学习；
39、持续学习与优化模块，定期分析累积的警报处理数据，了解常见问题及其处理效果；将新的数据和经验反馈到知识图谱中，对知识进行更新和补充；优化推理或学习模型，提高辅助决策的准确度和效率。
40、其中，所述后期分析和反馈循环模块包括：
41、数据收集与预处理，集成报警数据、患者生理数据和处理响应数据；确保数据质量，并进行清洗和格式化；选择或创建与报警和处理响应相关的特征；需要确保特征的选择能反映患者的生理状态和响应处理的效果。
42、机器学习模型的建立和优化，使用已收集的数据训练模型；通过交叉验证、调参方法优化模型性能；将机器学习模型应用于新的报警事件，并预测关联和结果；跟踪模型预测的准确性，并与实际情况进行比较。
43、报警模型和阈值的调整，通过比较模型的预测和实际结果来分析模型的误差；确定是否存在系统性的误差，并找出原因；基于模型的性能和误差分析结果，适时调整报警的阈值或模型参数；
44、数据可视化和报告，选择直观的可视化元素展示报警、响应时间和处理效果关键指标；利用色彩、形状和动画强化可视化效果，提高信息传递的效率；自动化生成包含关键报警统计和分析结果的报告；提供可交互的界面，让医护团队能深入探索数据。
45、综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
46、1、全面且持续的监控：
47、本方案通过持续监控环境和患者状态，保证了层流仓内的监控无死角且连续，大幅度提高了医护团队对患者状态变化的响应速度和处理效率。通过综合分析多源数据，情境感知模块提供了一个全面的视图来更深入地理解患者和环境的状态。通过利用iot设备和视频监控技术，系统不仅实时追踪患者的生理参数，还关注患者的行为和情绪表达。这种多维度的监测方法提供了一个全面的患者状态视图，帮助医护人员更加精确地理解患者的健康状况和需求。
48、2、精准的报警体系：
49、基于自适应机器学习模块和层级报警管理模块，系统能够实时、精准地识别患者状态的异常和环境的变化，并根据不同严重程度触发不同级别的报警。这种层级化的报警体系确保了医护团队能够合理分配注意力和资源，即时应对各类紧急状况。通过应用自适应机器学习模块和层级报警管理模块，系统能够自动识别异常状态，并根据其严重程度触发不同级别的报警。在知识图谱模块的协助下，医护团队能够迅速得知可能的问题原因和建议措施，大大减轻了的决策负担。
50、3、提升医护响应效率：
51、通过知识图谱模块和情境感知交互界面，系统为医护人员提供了丰富而精准的情境感知信息，有助于迅速理解并决策当前的紧急情况。同时，ar技术的引入，避免了医护人员在处理任务时被其他信息打断，提高了工作效率。知识图谱模块及其子模块通过整合丰富的医学知识和实时的监测数据，为医护团队提供强有力的数据支持和实时的决策建议，使得在复杂的医疗场景中团队能做出更加精确和合理的决策。
52、4、协同工作与通信优化：
53、交流与协作模块保证了在关键时刻，医疗团队能够通过高效的通信网络迅速整合资源和信息，形成快速响应，提升了患者的救治效率和安全性。情境感知交互界面与医护团队实时互动，识别的情绪和注意力分配，从而智能地调整报警传递的方式，减少工作中断。这有助于提升医护人员的工作效率和工作满意度，同时确保紧急情况得到及时处理。通过5g/6g技术和交流与协作模块，信息实时共享给所有相关医护人员和医疗团队，增强团队间的协作效率，以便于在紧急情况下更加有序、迅速的实施救治措施。
54、5、基于知识的决策支持：
55、知识图谱模块通过提取和整合各类医学知识和历史案例，为医护团队在处理紧急情况时提供了强大的信息支持，帮助其做出更加科学和精准的决策。
56、6、持续优化的智能系统：
57、后期分析和反馈循环模块能够通过分析存储的警报处理数据，持续学习和优化模型和报警阈值，使系统在不断的运行过程中自我优化，提高未来报警和处理的准确性和效率。后期分析和反馈循环模块通过机器学习分析报警数据与实际情况的关联性，不断调整和优化报警模型和阈值，使系统具备自我学习和优化的能力，逐渐提高预测和报警的准确性。持续的后期分析和数据可视化技术不仅帮助团队理解和改进整个处理流程，还可以作为培训和学习的工具，帮助医护团队不断提升专业知识和处理紧急情况的能力。
58、7、数据可视化和分析：
59、通过数据的可视化展示和分析，医护团队不仅能够方便地查看和理解患者和环境状态的各类数据，还能够对处理流程进行持续优化，从而提升工作效率和患者治疗的成功率。
60、8、提升患者安全和舒适度：
61、通过精确调整层流仓的环境参数，确保患者所处的环境始终在一个医学上认可的安全和舒适的范围内，有利于患者的康复。
62、综上，本方案通过智能化的方式提高了层流仓内病床的监控效率和精度，提升了医护团队的响应速度和处理效果，确保了患者安全，并且在长期应用中能够通过数据分析和反馈进一步优化系统性能，具有显著的实用价值和推广前景。