病人特定生命特征估计的系统和方法

专利名称:病人特定生命特征估计的系统和方法
技术领域：
本发明涉及病人监视的领域。更特定地，本发明涉及在病人监视中生命特征极限估计的领域。
背景技术：
当前，有各种系统被用于外科手术期间监视病人的生命特征，诸如血压、心率、温度、和其它生理变量。这些系统包括对于诸如血压和心率那样的参数超出范围时的报警器。高的和低的阈值范围当前可由用户选择。然而，对于特定病人是正常的参数值范围会随不同病人而有很大的变化。
例如，1-10岁儿童具有在60-140 bpm的范围内的正常的静止心率，而身体良好的成人运动员具有40-60 bpm的正常的静止范围。所以，120 bpm的静止值对于5岁儿童是正常的，但对于运动员是极为异常的。另一个例子是妇女的血压的正常变动是在怀孕期间是较高的。
许多因素影响个人的正常心率或血压，包括年龄、性别、体重、身高、身体条件、药物处理和医疗条件或历史。由于这种变化，不可能设置适合于所有的病人的单独一个组的心率、或血压、或任何其它生理参数报警范围。监视器的用户必须人工调整报警极限值以适合于个别的病人，或禁止或忽略报警。
有需要在外科手术/麻醉期间针对基于简单的阈值报警和先进的多参数智能报警来估计病人特定的参数值。虽然医生能够根据年龄、性别、体重、身高、身体条件、药物处理、和医疗条件或历史以及所用的麻醉法。对这些数值作出估计，但他们由于许多任务而已经是非常繁忙的，并且他们通常没有时间对每个病人/手术情况进行报警参数的人工调节。

发明内容本发明的病人特定的生命特征估计系统和方法包括一个专家系统，它具有由医疗专家导出的多个参数、公式和法则(专家法则)。对特定病人的影响因素被输入到专家系统，然后专家系统根据影响因素与专家法则计算估计的血压范围、心率范围、或任何其它想要的医疗参数范围。这些估计的范围被用来设置监视器上的最大和最小报警值。该系统和方法还被配置成把一个附加的专家法则组包括在专家系统中，用来计算当病人处在麻醉时的估计范围。
本发明的一方面，用于估计病人特定的生命特征极限的系统包括监视器，被配置成监视病人的生理参数；专家系统，包括存储媒体和处理器，它被配置成与监视器通信，并且还被配置成具有第一组专家法则；以及输入装置，被配置成把一组影响因素输入到专家系统。专家系统被配置成通过使用第一组专家法则和影响因素来计算对于生理参数的第一可接受范围，并按照第一可接受范围设置监视器上的最小报警极限和最大报警极限。系统还包括麻醉剂输送装置，被配置成对病人供给麻醉剂，以及它还被配置成把麻醉剂的目标浓度传送到专家系统。专家系统被配置成通过使用第一可接受范围、第二组专家法则、影响因素和目标浓度来计算对于生理参数的第二可按受范围，专家系统还被配置成按照第二可接受范围重新设置最小报警极限和最大报警极限。专家系统也可以可移动地耦合到监视器，或永久地附着在监视器上。系统的影响因素包括年龄、性别、体重、身高、身体条件、药物处理和病人的历史。
本发明的另一方面是估计病人特定的生命特征极限的方法，把第一组和最近的一组专家法则与一组影响因素输入到专家系统，根据第一组专家法则与影响因素计算第一参数范围，和按照第一参数范围设置最大和最小报警值。该方法还包括当病人在麻醉时把麻醉剂的目标浓度输入到专家系统，并根据第一参数范围、第二组专家法则、影响因素和麻醉剂的目标浓度计算第二参数范围，并按照第二参数范围重新设置最大报警值和最小报警值。
图1显示按照本发明的系统的实施例的示意图。
图2a-2b显示按照本发明的系统的实施例的方块图。
图3显示按照本发明的方法的实施例的流程图。
部件表
具体实施方式
该系统和方法通过使用多个参数和来自像麻醉学专家那样的专家组的法则来估计用于生理监视器的报警极限值，从而把参数组合中的临床重大变化警告用户。这些“专家”法则，如由医疗领域的专家表达的那样，有时包括诸如“血压低”或“心率高”的词语，“低”和“高”的数值对于给定的病人是特定的，正如下面解释的。所监视的生理参数将受在外科手术时所给予的麻醉剂的影响，这样，报警系统和方法还必须对此进行调节。
参照图1，估计系统10包括专家系统12，专家系统包含由麻醉学专家以及其它医疗专家使用的知识和法则。特别地，麻醉学专家和其它医疗专家根据已知的或公布的参考值和对于诸如病人年龄、性别、身高、体重、身体条件、药物处理、医疗条件/历史、和所使用的麻醉剂那样的因素来调整、补偿或应用法则以估计在麻醉/手术期间对于特定的病人的生理参数的预期的和可接受的范围。在为了调整它们而应用专家法则或计算之后的这些参考值，连同使用上述输入因素的专家系统，是本发明的基础。
优选地，该系统和方法首先估计未麻醉情况下的参数范围，然后应用附加法则以便得到在麻醉下的估计值。只使用未麻醉的结果使得本发明在手术场所以外诸如在病人床边监视和强化护理单元中是有用的。而且，虽然血压和心率是要估计的最关心的生命特征，但可以看到，本发明也可以估计其它生理变量的病人特定的数值。
参照图1，图上显示按照本发明的系统的实施例的示意图。这里，包括存储媒体与处理器的专家系统12被使用来按照多个输入估计病人的特定的生命特征和报警极限。估计系统10包括把第一组专家法则14输入到专家系统12。如前所述，第一组专家法则14是由该领域中的专家，诸如麻醉学专家或其它医疗专家推导出的，并包括用于确定医疗参数的可接受的范围和某些影响因素18如何影响这些范围的一组法则。例如，第一组专家法则可包括一个法则人的静止心率的可接受范围是40-140 bpm。第一组专家法则然后可包括一个法则如果病人的年龄小于10岁，但大于1岁，则可接受的静止心率是在60与140 bpm之间。第一组专家法则14然后可包括还按照身高和体重、性别、当前的处方药、医疗条件和许多其它影响因素18来进一步规定静止心率的这个可接受范围的附加法则，它们也被输入到专家系统12，以便估计病人特定的生命特征。优选地，第一组专家法则14当估计系统10在医院中被实施之前被输入到专家系统。
再次地，第一组专家法则14被输入到专家系统12。对于特定的病人的影响因素18，诸如年龄、身高和体重、性别、和现有的医疗情况(但不限于此)被输入到专家系统12。优选地，影响因素18由医院信息系统(HIS)自动输入，但也可设想由人工输入。影响因素18与存储在专家系统12的存储媒体中的专家法则14进行比较，而处理器计算想要的医疗参数的第一估计范围20。回到以前的例子，对于没有输入其它影响因素18到专家系统的一个6岁儿童，静止心率的第一估计范围20是60-140bpm。第一估计范围20然后被用来设置第一组报警值26，包括最小报警值，本例中是60bpm，和最大报警值，本例中是140bpm。
估计系统10还能够估计在病人处在麻醉时所需的医疗参数的第二估计范围22。如前所述，用户可得到的影响因素18是由HIS输入到专家系统12的。另外，第一估计范围20被利用于计算这个第二估计范围22。还要利用第二组专家法则16，它也在以前被输入到专家系统，并被保存在专家系统12的存储媒体中。如上所述，这个第二组专家法则16与第一组专家法则14不同之处在于，第二组专家法则16被调整成反映处在麻醉下的病人。回到以上的例子，对于6岁儿童的正常的静止心率，在第二组专家法则下，或许要比40-120bpm的范围更大。另外，麻醉剂的目标浓度24也被输入到专家系统，以便计算第二估计范围22。所以，在计算第二估计范围22时，专家系统12的处理器鉴于影响因素18和麻醉剂的目标浓度24来检查第一估计范围20，并应用第二组专家法则16，以便计算第二估计范围22。然后从第二估计范围22导出第二组报警值28，包括最小报警值和最大报警值。
现在参照图2a 2b，估计系统10以框图的形式被显示。在图2a，专家系统12被物理地包含在监视器32内，并且一个用于输入影响因素的输入装置38(诸如HIS)被耦合到监视器32中的专家系统12。病人36被监视器32连续地监视，而专家系统12能够调整对于在监视器上任何所需生理参数的最小和最大报警值。
现在参照图2b，监视器32在监视病人的同时被连接到专家系统12，该专家系统是分开地和可移动地耦合到监视器32的。虽然专家系统12在本实施例中没有物理地包含在监视器32中，但专家系统12处在与监视器通信的状态，使得专家系统12可以调整监视器32的所需生理参数的最小和最大报警值。再次地，输入装置38被耦合到专家系统12，以便输入影响因素和麻醉剂的目标浓度。
图3显示本发明的估计方法40。在估计方法40的步骤42，第一和第二组专家法则被输入到专家系统。在步骤44，相应于特定病人的一组影响因素被输入到专家系统。在步骤46，根据第一组专家法则和影响因素计算第一参数范围，以及在步骤48，按照第一参数范围设置最大报警值和最小报警值。
仍参照图3的估计方法40，在步骤50确定病人是否处在麻醉下。如果病人不是处在麻醉下，则在步骤60确定新的病人是否需要被监视，从而需要新的估计。如果没有新的病人，则方法结束。如果在步骤60有新的病人要被监视，则方法返回步骤44。
回到步骤50，如果病人处在麻醉下，则在步骤54麻醉剂的目标浓度被输入到系统，以及在步骤56，根据第一参数范围、第二组专家法则、影响因素和麻醉剂的目标浓度计算第二参数范围。在步骤58，按照第二参数范围重新设置最大报警值和最小报警值。该估计方法40然后继续到步骤60，在该步骤确定是否有新的病人要被监视。
如前所述，在现有技术病人监视系统中使用的根据阈值来报警的缺点在于，因为在各个病人之间正常值的大的变化，用户必须以每个病人为基础人工调整高的和低的极限值，以便从报警系统得到最大效用。另外，先进的多参数“智能”报警器也需要高的和低的参数值的估值，以便提高它们的精度。然而，用户常常太忙而不能按每个情形来人工设置这些数值。因此，报警系统的有用性对于医生和病人都被减小。本公开的系统和方法使医生节省在人工输入病人特定的报警极限值中所花费的时间，提高基于阈值的报警的利用性和质量，以及提供输入给需要提高其灵敏度和专一性的“智能”的多参数报警器。
本发明是根据引用细节的具体的实施例描述的，以方便了解本发明的结构和操作的原理。这里对于本发明的特定的实施例和细节的这样的参考不打算限制所附权利要求
的范围。本领域技术人员将会看到，在用于说明的选择的实施例中可以作出修改而不背离本发明的精神和范围。
权利要求
1.一种用于估计病人的特定生命特征极限值的系统，该系统包括监视器，被配置成监视病人的生理参数；专家系统，包括存储媒体和处理器，被配置成与监视器通信，并且还被配置成具有第一组专家法则；以及输入装置，被配置成把一组影响因素输入到专家系统，其中专家系统被配置成通过使用第一组专家法则和影响因素来计算对于生理参数的第一可接受范围，并按照第一可接受范围设置监视器上的最小报警极限和最大报警极限。
2.如在权利要求
1中要求的系统，还包括麻醉剂输送装置，被配置成对病人供给麻醉剂，并且还被配置成把麻醉剂的目标浓度传送到专家系统。
3.如在权利要求
2中要求的系统，其中专家系统被配置成通过使用第一可接受范围、第二组专家法则、影响因素和目标浓度来计算对于生理参数的第二可接受范围，专家系统还被配置成按照第二可接受范围重新设置最小报警极限和最大报警极限。
4.如在权利要求
1中要求的系统，其中专家系统是可移动地耦合到监视器的。
5.如在权利要求
1中要求的系统，其中专家系统是永久地固定在监视器上的。
6.如在权利要求
1中要求的系统，其中影响因素包括年龄、性别、体重、身高、身体条件、药物处理或病人的历史。
7.一种估计病人特定的生命特征极限的方法，该系统包括把第一组和第二组专家法则与一组影响因素输入到专家系统；根据第一组专家法则与影响因素计算第一参数范围；和按照第一参数范围设置最大和最小报警值。
8.如在权利要求
7中要求的方法，还包括当病人处在麻醉时把麻醉剂的目标浓度输入到专家系统。
9.如在权利要求
8中要求的方法，还包括根据第一参数范围、第二组专家法则、影响因素和麻醉剂的目标浓度计算第二参数范围。
10.如在权利要求
9中要求的方法，还包括按照第二参数范围重新设置最大报警值和最小报警值。
专利摘要
本发明的病人的特定生命特征估计系统和方法包括一个专家系统，具有由医疗专家导出的多个参数、公式和法则(专家法则)。对特定病人的影响因素被输入到专家系统，然后专家系统根据该影响因素与专家法则计算估计的血压范围、心率范围、或任何其它所需的医疗参数范围。这些估计的范围用来设置监视器上的最大和最小报警值。该系统和方法还被配置成把附加的专家法则组包括在专家系统中，以用来计算当病人处在麻醉时的估计的范围。
文档编号A61M19/00GK1994219SQ200710002156
公开日2007年7月11日 申请日期2007年1月4日
发明者M·D·帕尔马 申请人:通用电气公司