一种基于急救急诊服务的医疗预警管理方法及系统与流程

本发明属于医疗预警，具体涉及一种基于急救急诊服务的医疗预警管理方法及系统。

背景技术：

1、随着医疗信息化建设的逐渐深入，在急诊急救服务方面，急诊患者具有起病急、发病重及病情变化快等特点，目前仍存在以下待改进的地方：

2、患者在需要急救时，无法提前快速通知各相关科室进行准备；相关科室人员无法在救治患者前先了解患者的基本信息和所在位置；前往急诊科会诊时，会诊医生不能提前了解患者的基本情况，会诊时间节点无法记录；参与部门、人员众多，各科室协调性为薄弱环节，流程改进缺乏数据依据。

技术实现思路

1、为解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种基于急救急诊服务的医疗预警管理方法及系统；

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

3、s1：实时获取患者信息，所述患者信息包括身份信息、生命体征、诊疗信息，提取所述患者信息的各时段的生命体征数据；

4、预设标准生命体征数据和生命体征采样周期，在单个采样周期内将采集的所述生命体征数据进行均值化处理得到待测数据，根据所述身份信息和所述诊疗信息为所述待测数据的类别赋予权重和时间标签得到生命体征时间序列；

5、计算所述生命体征时间序列中的体征数据和所述标准生命体征数据的相关度得到生命体征信息熵，计算公式为：

6、

7、其中，e(x)为生命体征信息熵，xi为生命体征时间序列的第i类属性值，i为属性计数，pi为体征数据中第i类属性与对应的标准生命体征数据的第i类属性的欧氏距离；

8、预设时间预测模型，将单个采样周期内所述生命体征时间序列对应的命体征信息熵作为所述时间预测模型的输入序列，根据权重值计算各类属性的自注意力参数，计算公式为：

9、

10、其中，m(q,k,y)自注意力参数矩阵，softmax为时间预测模型所使用的卷积神经网络的激活函数，h为时序数据总数，q为时序值，k为属性参数向量，v为属性值，q0，qh为第0个和第h个时序数据对应的时序值，k0，kh为第0个和第h个时序数据对应的属性参数向量，v0，vh为第0个和第h个时序数据对应的属性值，d0，dh为第0个和第h个时序数据在时间预测模型中的处理节点状态值，w为权重参数矩阵；

11、通过训练集对所述时间预测模型进行迭代训练，计算时间步损失，根据所述时间步损失更新所述时间预测模型的表征参数；

12、通过所述自注意力参数和训练完成的时间预测模型得到输入序列对应的结果变量，将所述结果变量作为时间预测模型的输出序列；

13、预设预警程度阈值，根据所述预警程度阈值和所述时间预测模型的输出序列选取预警接收方；

14、s2：根据所述预警接收方和所述患者信息构建预警信息，所述预警信息包括科室信息、预警内容、患者信息、预警时间、指定位置；通过所述预警信息建立数据库概念模型，通过所述数据库概念模型将所述预警信息转化为关系映射数据；

15、s3：将所述关系映射数据发送至中控中心，根据所述关系映射数据建立流程控制模型，通过所述流程控制模型根据所述关系映射数据的科室信息向对应的科室接收站发送所述关系映射数据；

16、s4：所述科室接收站通过nfc感应标签采集人员工号信息和时间信息；将所述人员工号信息、所述时间信息与所述关系映射数据进行匹配并更改实体属性关系映射得到匹配结果，根据所述匹配结果向所述中控中心返回预警回馈信息，通过所述预警回馈信息中止预警信息发送流程；

17、s5：将所述中控中心的各阶段预警处理流程的数据存储至统计分析端，在所述统计分析端内对预警数据进行质控分析，其中，所述预警数据包括预警数量、预警确认率、每月预警次数、响应率排名、接收预警科室占比。

18、具体地，所述时间步损失计算方法为：

19、将历史时序数据作为训练集投入所述时间预测模型中进行训练，将所述时间预测模型的输入数据与隐藏单元进行计算得到新隐藏状态，将所述新隐藏状态作为参数传递给下一次迭代，计算过程如下：

20、ht＝σ(u·x+w·ht-1+bh)，

21、yt＝σ(v·ht+b0)，

22、其中，ht为隐藏状态参数，u、w、v为权重参数矩阵，x为输入数据，ht为上一次迭代的隐藏状态参数，σ为激活函数，bh为隐藏层的偏置参数，b0为输出层的偏置参数，yt为循环输出序列；

23、通过多步预测输出，计算时间步损失，根据所述时间步损失评价模型预测结果，计算方法为：

24、

25、其中，q为模型迭代损失，t为时间步计数，h为预测序列长度，zt为t时刻的标准输出，为t时刻模型的输出，p为未超出标准阈值的概率，i为误差值。

26、具体地，所述模型评价方法为：

27、评价指标采用平均绝对误差百分比和均方根误差，计算方法为：其中，m为平均绝对误差百分比，n为样本大小，i为样本计数，y为测试输入，y1为模型输出，r为均方根误差。

28、具体地，所述患者信息采集方式为：

29、通过身份证、电子医保卡和就诊卡读取患者信息并建立患者登记流程；

30、通过对接监护设备自动抓取患者生命体征得到体征数据；根据医院现场分布情况设置患者去向，按照国家mews评分标准，根据患者生命体征自动计算分级评分；将所述患者信息、所述体征数据、所述分级评分上传至分诊系统。

31、具体地，所述监护设备包括监护仪、腕带、血压仪，所述体征数据包括血压、血糖、体温、呼吸频率、脉搏。

32、具体地，所述分诊系统与外部智能设备和中控中心连接，根据所述智能设备采集的体征数据为对应的关系映射数据添加急诊需求等级。

33、作为本发明的一种优选技术方案，所述流程控制模型的控制方法为：

34、设置预警处理流程的规则约束，通过所述规则约束提取所述关系映射数据的实体与属性数据得到结构化数据，根据所述结构化数据得到属性标识层数据、功能描述层数据、功能执行层数据；

35、获取关联文件，根据所述关联文件为所述属性标识层数据添加层次功能编号，为功能描述层数据添加实体对象数据和操作对象数据，为所述功能执行层数据添加执行功能的科室数据，将所述属性标识层数据、功能描述层数据、所述功能执行层数据整合为数据分块，预设数据处理时间步长，在所述数据处理时间步长内的所述数据分块集成为任务序列；

36、提取任务序列的属性字段并建立可视化统计模型，通过所述可视化统计模型设置控制接口，根据所述控制接口将控制流信息转化为数据流信息，通过所述数据流信息向科室接收站发送所述关系映射数据。

37、一种基于急救急诊服务的医疗预警管理系统，包括数据采集模块、启动预警模块、预警中控模块、报警确认模块、综合质控模块。

38、所述数据采集模块用于获取患者信息，所述患者信息包括身份信息、生命体征、诊疗信息，根据所述患者信息选择预警接收方，所述预警接收方包括科室、单个人员、群组；

39、所述启动预警模块用于根据所述预警接收方和所述患者信息构建预警信息，所述预警信息包括科室信息、预警内容、患者信息、预警时间、指定位置；通过所述预警信息建立数据库概念模型，通过所述数据库概念模型将所述预警信息转化为关系映射数据；

40、所述预警中控模块用于将所述关系映射数据发送至中控中心，根据所述关系映射数据建立流程控制模型，通过所述流程控制模型根据所述关系映射数据的科室信息向对应的科室接收站发送所述关系映射数据；

41、所述报警确认模块用于科室接收站通过nfc感应标签采集人员工号信息和时间信息；将所述人员工号信息、所述时间信息与所述关系映射数据进行匹配并更改实体属性关系映射得到匹配结果，根据所述匹配结果向所述中控中心返回预警回馈信息，通过所述预警回馈信息中止预警信息发送流程；

42、所述综合质控模块用于将所述中控中心的各阶段预警处理流程的数据存储至统计分析端，在所述统计分析端内对预警数据进行质控分析，其中，所述预警数据包括预警数量、预警确认率、每月预警次数、响应率排名、接收预警科室占比。

43、本发明的有益效果为：

44、(1)通过提前获得急救前的患者身份信息、生命体征、患者诊疗情况，结合中控中心的流程控制，确保预警信息及时收到，通过设置分诊系统，对患者进行标准的、自动的分诊，提高诊治前的工作效率和准确度，确保了急诊工作的有序进行；

45、(2)通过设置流程控制模型，对院内急救相关的各个科室，各组医护人员进行制式化流程控制，加强了院内的急诊急救协调效率，为危急重症患者提高救治率；通过综合质控分析模块，建立统计分析功能，展现形式多样化，满足不同应用场景。