一种气道管理人工智能决策系统

本发明涉及工业生产夹具，尤其是一种气道管理人工智能决策系统。

背景技术：

1、在医疗领域，针对重症患者的气道管理包括：气道评估、氧疗、人工气道的建立、维护和撤除、呼吸支持治疗及人工气道并发症的防治等。气道管理的主要目的是预防和纠正患者缺氧、痰液引流和防止误吸等。呼吸中枢功能正常气道通畅呼吸功能正常患者可以通过自主呼吸或采用鼻导管或面罩吸氧等预防缺氧。咳嗽功能正常的患者可以通过鼓励咳嗽或辅助排痰措施来促进痰液排出。神经重症患者常因存在呼吸中枢功能障碍、气道不畅、呼吸功能不全等导致或加重患者缺氧。这些患者必须建立人工气道，呼吸功能不全的患者还需要进行机械通气。神经外科重症患者，中枢损伤和意识障碍对气道的影响非常明显，气道不畅所致患者缺氧又明显加重中枢损伤。

2、其中，针对神经外科重症患者出现呼吸中枢功能不全、气道不畅、呼吸功能不全时必须建立人工气道，因为脑组织对缺氧非常敏感。呼吸中枢功能不全、气道不畅、呼吸功能不全都将导致患者缺氧，必须立即建立人工气道。普遍认同的气管插管一般指征包括:气道梗阻，通气/氧合障碍，预计神经功能恶化，预计心脏功能恶化等。对于颅脑损伤、脑血管意外、颅内感染、颅内压增高等导致患者昏迷，格拉斯哥昏迷计分(gcs)等于或低于8分的患者，一般应该建立人工气道。

3、而在进行气管插管前，应该确定患者是否存在困难插管的高危因素，如小下颌、开口受限、颏舌间距过小等。具体评估方法可参阅lemon法。在准备进行气管切开时，同样应进行必要的评估，如确认颈部是否有手术史，是否存在颈部肿瘤或甲状腺肿大等。如果存在上述困难因素应该做好相应预案，避免反复操作刺激导致颅压升高、缺氧等造成中枢的进一步损伤。在建立人工气道前，应对患者神经功能状态进行评估和记录，包括意识水平、肌张力、生理病理反射以及是否存在颅底骨折、癫痫发作和颈椎的不稳定性等。而这些插管前的准备，通常都是医生凭借自己经验，根据病人一些数据判断病人气道情况，常会出现气管插管选择不合适，因为评估不足造成困难插管等情况。

技术实现思路

1、针对上述现有技术中存在的不足，本发明的目的在于提供一种可准确的提供最为合理的气管建立的气道管理人工智能决策系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、一种气道管理人工智能决策系统，包括：

4、患者气管数据获取单元，所述患者气管数据获取单元通过ct机拍摄人体胸部后，得到病人完整气道数据值；

5、患者气管3d建模单元，所述患者气管3d建模单元通过mimics软件和simpleware软件根据患者气管数据获取单元中所获取到的病人完整气道数据值进行人体气道的3d建模，得到与该病人气道对应的3d模型；

6、气道工具判断单元，所述气道工具判断单元根据所述得到的3d模型进行分析，依靠3d模型自身所带有的数值进行该病人气道评估，当判断为异常时，则判断该病人适合喉罩或面罩，而当判断气道为正常，则选择气管插管工具，其选择工具优先顺序为气管插管＞喉罩＞面罩；

7、气管插管拼装单元，依靠判断采用气管插管后，则再次根据3d模型所自带的数据，将病人的3d模型进行区域划分，将主气管、支气管分叉处、左右支气管定义为a区、b区、c区，将气管插管的各个部件位置进行区域划分，将气管插管的用于插入支气管内部位定义为c1,将用于插入支气管分叉处的部位定义为c2,将气管插管的入体长度定义为s1，将c1处的弯曲角度定义为α1，将c2处的弯曲角度定义为α2，其中，根据3d模型中的a区、b区、c区的数据分别得出c1、c2、s1、α1和α2对应的数值，根据所得到的c1、c2、s1、α1和α2对应的数值在材料裤中进行气管插管的产品组装，组装完成后得到对应该病人的气管插管，并进行包装；

8、可行性判断单元，所述可行性判断单元建立于气管插管拼装单元中气管插管拼装前，且设立现有气管插管数据库，所述可行性判断单元预先根据c1、c2、s1、α1和α2对应的数值进行产品预搭建，根据预搭建好的气管插管与现有气管插管数据库进行核实，判断预搭建好的气管插管是否现有气管插管数据库中存在对应的型号，当存在对应型号的气管插管时，则给于产品组装指令，若不存在对应型号的气管插管时，则判断为异形气管插管，不给予产品组装指令，并给于选用喉罩或面罩的提示。

9、优选地，所述气道工具判断单元进行该病人气道评估时，会获取该手术负责医生的过往气管插管手术的经验数据，并根据该医生经验数据判断是否能完成该类型的气管插管手术，若能完成，则给于使用气管插管权限，若超出该医生操作能力范围，则转派给能完成该气管插管手术的医生，或判断选用喉罩或面罩。

10、优选地，所述气道工具判断单元进行该病人气道评估时，还包括基于lemon法的判定。

11、优选地，所述气管插管拼装单元中，a区、b区、c区与c1、c2、s1、α1、α2之间的数值关系为：3d模型中，a区的尺寸对应为c1的尺寸,b区的尺寸对应为c2的尺寸，a区、b区、c区总长度跨度对应的为s1的尺寸，c区的弯曲度对应的α1的数值，所述b区的弯曲度对应的α2的数值。

12、优选地，所述气管插管拼装单元进行包装时，其包装袋上对应打上该病人信息的二维码，出库后，医生取拿后，扫描二维码便可以获取定制气管插管的病人信息。

13、优选地，所述可行性判断单元中，当判断该预搭建的气管插管存在于现有气管插管数据库内时，会再次判断负责该手术的医生是否使用过该型号的气管插管，当该医生存在成功使用过该型号的案例，则给于组装产品的通过指令，当该医生不存在成功使用该型号的案例，则转派给可成功使用该型号插管的医生，并给于通过指令，当所有数据中所有医生都不存在完成该型号插管的案例，则判断为异形气管插管，不给予产品组装指令，并给于选用喉罩或面罩的提示。

14、优选地，所述气道管理人工智能决策系统可运用于野战医疗平台，适用于战场士兵抢救，可在前期进行士兵体检获取对应该士兵的ct数据，建立属于该士兵气道的3d模型，并针对不同士兵的气道的3d模型进行逐一编号，每一个编号对一个3d模型数据，在需要抢救时，在气道工具判断单元进行评估时，输入士兵对应的编号，并将编号转换为对应的3d模型数据，以供气道工具判断单元评估使用。

15、由于采用了上述方案，本发明基于mimics软件和simpleware软件进行3d人体气道建模，可将病人的人体气道进行数值化，从而根据该数值来判断是否满足气管插管手术，进而给于气管插管、喉罩、面罩工具选择的准确指导；同时，在选择气管插管后，又可以再次依靠人体气道数字化后，对于气管插管各个部件之间的选择，使得可以在现有零部件中，进行定制出最符合该病人的气管插管，从而便可以提供更为精准的人工气道的建立，给患者提供更好的治疗效果。

技术特征：

1.一种气道管理人工智能决策系统，其特征在于：包括：

2.如权利要求1所述的一种气道管理人工智能决策系统，其特征在于：所述气道工具判断单元进行该病人气道评估时，会获取该手术负责医生的过往气管插管手术的经验数据，并根据该医生经验数据判断是否能完成该类型的气管插管手术，若能完成，则给于使用气管插管权限，若超出该医生操作能力范围，则转派给能完成该气管插管手术的医生，或判断选用喉罩或面罩。

3.如权利要求2所述的一种气道管理人工智能决策系统，其特征在于：所述气道工具判断单元进行该病人气道评估时，还包括基于lemon法的判定。

4.如权利要求1所述的一种气道管理人工智能决策系统，其特征在于：所述气管插管拼装单元中，a区、b区、c区与c1、c2、s1、α1、α2之间的数值关系为：3d模型中，a区的尺寸对应为c1的尺寸,b区的尺寸对应为c2的尺寸，a区、b区、c区总长度跨度对应的为s1的尺寸，c区的弯曲度对应的α1的数值，所述b区的弯曲度对应的α2的数值。

5.如权利要求1所述的一种气道管理人工智能决策系统，其特征在于：所述气管插管拼装单元进行包装时，其包装袋上对应打上该病人信息的二维码，出库后，医生取拿后，扫描二维码便可以获取定制气管插管的病人信息。

6.如权利要求1所述的一种气道管理人工智能决策系统，其特征在于：所述可行性判断单元中，当判断该预搭建的气管插管存在于现有气管插管数据库内时，会再次判断负责该手术的医生是否使用过该型号的气管插管，当该医生存在成功使用过该型号的案例，则给于组装产品的通过指令，当该医生不存在成功使用该型号的案例，则转派给可成功使用该型号插管的医生，并给于通过指令，当所有数据中所有医生都不存在完成该型号插管的案例，则判断为异形气管插管，不给予产品组装指令，并给于选用喉罩或面罩的提示。

7.如权利要求1所述的一种气道管理人工智能决策系统，其特征在于：所述气道管理人工智能决策系统可运用于野战医疗平台，适用于战场士兵抢救，可在前期进行士兵体检获取对应该士兵的ct数据，建立属于该士兵气道的3d模型，并针对不同士兵的气道的3d模型进行逐一编号，每一个编号对一个3d模型数据，在需要抢救时，在气道工具判断单元进行评估时，输入士兵对应的编号，并将编号转换为对应的3d模型数据，以供气道工具判断单元评估使用。

技术总结
本发明公开一种气道管理人工智能决策系统。包括患者气管数据获取单元，患者气管3D建模单元，气道工具判断单元，气管插管拼装单元，可行性判断单元。本发明基于Mimics软件和Simpleware软件进行3D人体气道建模，可将病人的人体气道进行数值化，从而根据该数值来判断是否满足气管插管手术，进而给于气管插管、喉罩、面罩工具选择的准确指导；同时，在选择气管插管后，又可以再次依靠人体气道数字化后，对于气管插管各个部件之间的选择，使得可以在现有零部件中，进行定制出最符合该病人的气管插管，从而便可以提供更为精准的人工气道的建立，给患者提供更好的治疗效果。

技术研发人员：奉光举,李朝阳,张杰,冯洁华,吕倩茹,孙浩,刘昱兵,陈胜基
受保护的技术使用者：华中科技大学协和深圳医院
技术研发日：
技术公布日：2024/1/14