一种用于重症监护室的呼吸机警报管理方法及系统

本发明涉及重症监护警报管理领域，具体来说，尤其涉及一种用于重症监护室的呼吸机警报管理方法。

背景技术：

1、近年来，医院在不断发展的同时，大量引进的呼吸机设备为icu（重症监护）等医疗活动提供了重要的支持。这些呼吸机不仅帮助患者进行生理呼吸，改善呼吸功能，减轻呼吸时的能量消耗，而且还增加了患者的肺通气量，确保了必要的氧气供应。呼吸机的基本功能包括向肺输送氧气、控制吸气和呼气的转换以及排出废气。

2、呼吸机通常需要与其他生理监控设备一起使用，例如心电监控和血压监控设备。然而，icu的特殊监控需求要求对警报信号做出及时响应。研究表明，在icu病房，每个床位的监护设备每天大约会发出100到350次的报警信号，而每位icu护理人员每天需要应对的报警信号数量可能达到300至1050次。令人关注的是，这些报警信号中有超过80%是误报，这不仅增加了护理人员的工作负担，还可能导致他们对真正的紧急情况反应迟钝，从而错过最佳治疗时机。

3、传统的医疗监护系统往往缺乏足够的准确性，导致高误报和漏报率，这不仅会增加医护人员的工作负担，还可能导致对真实紧急情况的忽视；此外，现有技术中通常采用“一刀切”的报警标准，没有根据患者的个人健康状况和历史数据来定制报警阈值，从而无法提供个性化的医疗监护，以往的系统在健康风险预测方面往往依赖简单的规则或有限的数据，缺乏从复杂生理数据中提取关键特征和进行全面分析的能力，由于误报率高，传统的监护系统可能导致不必要的检查和干预，造成医疗资源的浪费。

4、针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明旨在提出一种用于重症监护室的呼吸机警报管理方法及系统，目的在于解决现有技术中通常采用“一刀切”的报警标准，没有根据患者的个人健康状况和历史数据来定制报警阈值，从而无法提供个性化的医疗监护，以往的系统在健康风险预测方面往往依赖简单的规则或有限的数据，缺乏从复杂生理数据中提取关键特征和进行全面分析的能力的问题。

2、为实现上述全面地理解患者的健康状况，通过持续监测和分析患者的生理数据，可以及时识别潜在的健康问题的优点，本发明采用的具体技术方案如下：

3、根据本发明的一个方面，提供了一种用于重症监护室的呼吸机警报管理方法，该呼吸机警报管理方法包括以下步骤：

4、s1、收集重症监护室中患者的生理数据、病历信息和历史警报数据；

5、s2、分析重症监护室的历史警报数据，并识别历史警报数据的误报原因；

6、s3、分析患者的生理数据，识别患者的健康问题并预测患者的健康风险；

7、s4、根据患者的病历信息、历史警报数据的误报原因及健康风险的预测结果设呼吸机的报警阈值；

8、s5、根据报警阈值将报警的级别进行划分，并为不同类型的生理参数配置各自的报警级别，生成针对不同健康风险的报警提示信息；

9、s6、根据报警提示信息制定应急方案，并将报警提示信息推送给医护人员进行报警提示。

10、可选地，分析患者的生理数据，识别患者的健康问题并预测患者的健康风险包括以下步骤：

11、s31、获取患者的生理数据；

12、s32、利用统计分析法提取生理数据的特征，得到特征集；

13、s33、使用特征集构建随机森林模型；

14、s34、使用训练集训练随机森林模型，并利用验证集对训练后的随机森林模型进行预测；

15、s35、使用训练好的随机森林模型对患者的生理数据进行分析，并预测健康问题。

16、可选地，利用统计分析法提取生理数据的特征，得到特征集包括以下步骤：

17、s321、对患者的生理数据进行分析，获取患者的生理数据的特征；

18、s322、对患者的生理数据的特征进行处理，使得每个特征的均值为0，标准差为1；

19、s323、基于处理后的生理数据计算协方差矩阵，对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和对应的特征向量；

20、s324、根据特征值的大小，筛选特征向量，并构造新的、降维后的特征空间；

21、s325、利用降维后的特征空间，进行特征组合，得到最终的特征集。

22、可选地，使用训练集训练随机森林模型，并利用验证集对训练后的随机森林模型进行预测包括以下步骤：

23、s341、利用训练集训练随机森林模型，并确定决策树的结构；

24、s342、利用验证集对训练后的随机森林模型进行预测；

25、s343、根据随机森林模型的预测结果和验证集中的标签，构建混淆矩阵，混淆矩阵的评价指标包括准确率，精确率，召回率和f分数；

26、s344、利用准确率，精确率，召回率和f分数分别计算随机森林模型的性能指标；

27、s345、根据性能指标的计算结果，评估随机森林模型的性能；

28、其中，f分数的计算公式为：

29、；

30、式中，表示分数；

31、表示加权参数；

32、表示精确率；

33、表示召回率。

34、可选地，根据报警阈值将报警的级别进行划分，并为不同类型的生理参数配置各自的报警级别，生成针对不同健康风险的报警提示信息包括以下步骤：

35、s41、对重症监护室患者的生理数据、病历信息和历史警报数据进行分片；

36、s42、在map阶段，分析分片中生理数据的相似性，并识别健康指标；

37、s43、利用支持向量机算法评估每个健康指标的重要性，并在reduce阶段综合评估后重要性的评分，确定每个健康指标最终的重要性评分；

38、s44、根据最终的重要性评分，结合患者的病历信息和历史警报数据设置每个健康指标的报警阈值；

39、s45、在reduce阶段，根据最终的重要性评分和患者的实际情况，为不同类型的生理参数配置各自的报警级别；

40、s46、根据设置的报警阈值和报警级别，生成针对不同健康风险的报警提示信息。

41、可选地，利用支持向量机算法评估每个健康指标的重要性，并在reduce阶段综合评估后重要性的评分，确定每个健康指标最终的重要性评分包括以下步骤：

42、s431、在map阶段，获取健康指标，并为每个数据分片配置支持向量机模型的参数；

43、s432、使用训练集训练支持向量机模型，利用交叉验证评估模型的性能并调整支持向量机模型的参数；

44、s433、利用各个分片上的支持向量机模型的输出评估每个健康指标的重要性；

45、s434、在reduce阶段，汇总所有分片上评估得到的健康指标的重要性评分；

46、s435、将汇总得到的重要性评分转换为每个健康指标最终的重要性评分。

47、可选地，利用各个分片上的支持向量机模型的输出评估每个健康指标的重要性包括以下步骤：

48、s4331、对于每个分片上训练好的支持向量机模型，提取健康指标的权重；

49、s4332、根据健康指标的权重为每个健康指标生成局部的重要性评分；

50、s4333、对每个健康指标，在不同分片上的重要性评分进行比较；

51、s4334、若健康指标在不同分片中的重要性评分差异较大，则继续分析差异产生的原因；

52、s4335、根据分析结果为每个分片的健康指标生成综合的重要性评分。

53、可选地，根据最终的重要性评分，结合患者的病历信息和历史警报数据设置每个健康指标的报警阈值包括以下步骤：

54、s441、获取每个健康指标最终的重要性评分、患者的病历信息和历史警报数据；

55、s442、识别患者的病历信息的健康问题，查看历史警报数据，获取警报相关的健康指标及警报的频率；

56、s443、结合每个健康指标最终的重要性评分、健康问题和警报相关的健康指标及警报的频率设置警报阈值的范围；

57、s444、使用聚类分析预测警报阈值的范围中最佳警报阈值。

58、可选地，根据报警阈值将报警的级别进行划分，并为不同类型的生理参数配置各自的报警级别，生成针对不同健康风险的报警提示信息包括以下步骤：

59、s51、获取最佳警报阈值，并分析每个生理参数的当前值与最佳警报阈值的差值；

60、s52、根据每个生理参数与阈值的差值及患者的健康状况，为每个生理参数配置各自的报警级别；

61、s53、根据设置的报警级别，为每个生理参数生成报警提示信息，并报警提示信息整合为综合报警提示信息；

62、s54、根据医护人员的反馈对综合报警提示信息进行验证和调整。

63、根据本发明的另一个方面，还提供了一种用于重症监护室的呼吸机警报管理系统，该系统包括：数据采集模块、历史警报数据分析模块、生理数据分析模块、报警阈值设定模块、等级划分模块及信息推送模块；

64、数据采集模块通过历史警报数据分析模块与生理数据分析模块连接，生理数据分析模块通过报警阈值设定模块与等级划分模块连接，等级划分模块与信息推送模块连接；

65、数据采集模块，用于收集重症监护室中患者的生理数据、病历信息和历史警报数据；

66、历史警报数据分析模块，用于分析重症监护室的历史警报数据，并识别历史警报数据的误报原因；

67、生理数据分析模块，用于分析患者的生理数据，识别患者的健康问题并预测患者的健康风险；

68、报警阈值设定模块，用于根据患者的病历信息、历史警报数据的误报原因及健康风险的预测结果设呼吸机的报警阈值；

69、等级划分模块，用于根据报警阈值将报警的级别进行划分，并为不同类型的生理参数配置各自的报警级别，生成针对不同健康风险的报警提示信息；

70、信息推送模块，用于根据报警提示信息制定应急方案，并将报警提示信息推送给医护人员进行报警提示。

71、相较于现有技术，本发明提供了用于重症监护室的呼吸机警报管理方法及系统，具备以下有益效果：

72、（1）本发明通过使用高级的统计分析和机器学习技术，如随机森林模型，能够从复杂的生理数据中提取关键特征，提高健康风险预测的准确性和可靠性，综合考虑多个生理参数，能够更全面地理解患者的健康状况，通过持续监测和分析患者的生理数据，可以及时识别潜在的健康问题，实现早期干预，从而减少严重健康风险的发生，根据每个患者的具体情况提供个性化的健康风险评估，为定制化治疗方案提供支持，通过生成详细的健康风险报告，医疗团队能够更好地理解患者状况，提供有针对性的治疗建议。

73、（2）本发明通过结合患者的病历信息和历史警报数据，以及健康风险预测结果，能够精确设定报警阈值，减少误报和漏报，每位患者的报警阈值根据其个人的健康状况和历史数据定制，提供更加个性化的医疗监护，准确的报警阈值设定使得医护人员能够及时响应患者的健康风险，提早采取预防或治疗措施，利用支持向量机算法评估和设定阈值，确保决策基于实际数据和科学方法，准确的报警减少了不必要的检查和干预，有助于资源的合理分配和使用，及时准确的报警有助于防止患者状况的恶化，提高整体治疗的安全性，高效的报警能够减轻医护人员的工作负担，提高医疗服务的质量和效率。

74、（3）本发明通过设定精确的报警阈值，每个生理参数的报警级别都能更准确地反映患者当前的健康风险，不同的生理参数有不同的报警级别，使得医护人员能够根据患者具体情况作出更个性化的响应，综合报警提示信息提供了关于患者健康状况的全面视图，帮助医护人员作出更全面的医疗决策，根据医护人员的反馈，报警系统能够进行持续的验证和调整，以确保其准确性和适应性。

75、（4）本发明通过精确划分报警级别和为不同生理参数配置相应报警级别，提高了报警系统的准确性和实用性，有助于提高医疗护理的效率和质量，同时确保患者的安全和医护人员的工作效率。