【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于醫療器械領域，具體是涉及一種醫療器械相關性壓力性損傷預測預警方法及系統。
技術介紹
1、幾乎所有的住院患者均需要至少一種醫療器械來進行護理和治療，從而使其面臨發生損傷的風險。在icu的患者中更是如此，普遍使用各種醫療器械或設備(md)，用以維持重癥患者的生命。因此，醫療器械相關壓力性損傷(mdrpi?s)的發生風險是不可避免的。
2、有研究指出，mdrpi?s是危重癥成人患者壓力性損傷(pi)的一種重要類型，合并發生率約占pi的0.4％～44.7％。但由于各項研究間被調查的人群、損傷部位和所使用的醫療器械的不同，研究結果中mdrpi?s的發生率也有很大差異(0.4％～44.7％)。目前，由于臨床重視度不夠及早期識別困難等問題，使得mdrpi?s的評估、報告數據較為匱乏，臨床上對于mdrpi?s的預防、發生、護理等相關問題的認識并不全面。因此，本專利技術提供一種更高效、更穩定的mdrpi?s預測預警方法及系統，實現對mdrpi?s的高效、精準預測與預警。
技術實現思路
1、本專利技術提供一種醫療器械相關性壓力性損傷預測預警方法及系統，用于解決現有mdrpi?s預測不準確以及不能及時反饋異常的技術問題。
2、為了實現上述目的，本專利技術所采取的技術方案如下：一種醫療器械相關性壓力性損傷預測預警方法，包括以下步驟：
3、(1)數據采集：采用多傳感器網絡，覆蓋患者與醫療器械接觸的關鍵區域并采集關鍵區域數據，所述關鍵區域數據包括皮膚接觸面的壓
4、(2)數據預處理：對采集到關鍵區域的原始數據進行預處理，濾波、去噪從而剔除異常值和噪聲干擾，為后續的數據分析奠定基礎；
5、(3)數據分析：對預處理后的數據進行數據融合、特征提取以及模型構建三個過程，數據融合采用歸一化處理方法，以確保不同參數的數據之間能夠相互兼容；特征提取采用線性判別分析lda算法自動識別并提取出反映患者生理狀態、醫療器械使用情況及環境因素三個維度特征數據，在提取到特征數據后，利用深度學習模型對特征數據進行融合與學習，構建mdrpi?s風險預測模型-卷積神經網絡cnn結合循環神經網絡rnn的混合模型結構；
6、(4)風險評估與預警：所述mdrp?i?s風險預測模型預測出mdrp?i?s風險后，結合患者的具體情況進行風險評估，當評估結果顯示為高風險時，自動觸發預警信號，預警信息中還包含患者的基本信息、風險評估結果，以便醫護人員能夠迅速了解情況并采取相應的處理措施；
7、(5)智能反饋與優化：通過記錄每次預警及后續處理情況，形成閉環反饋機制，利用強化學習算法不斷優化預測模型，提高預測準確率與預警及時性。
8、進一步地，濾波采用指數平滑濾波：yt＝αxt+(1-α)yt-1，其中，α是平滑系數(0<α<1)，xt是當前數據點，yt是當前濾波后的數據點，yt-1是前一個濾波后的數據點。
9、進一步地，采用移動平均去噪算法對濾波后的數據yt進行平均，消除高頻噪聲。
10、進一步地，采用z-score方法識別異常值。
11、進一步地，所述數據融合采用歸一化處理方法，對采集的關鍵區域數據皮膚接觸面的壓力分布p(t)，、溫度t(t)、濕度m(t)，心率h(t)，血壓b(t)，呼吸頻率f(t)做時間加權，并做歸一化處理形成數據序列x(t)。
12、進一步地，所述線性判別分析lda算法具體流程如下：
13、輸入：d維數據集yi∈{1,2,...,n}，要降到的維度d'；
14、輸出:降維后的數據集x'；
15、(1)計算類內散度矩陣sw；
16、(2)計算類間散度矩陣sb；
17、(3)計算矩陣
18、(4)對進行奇異值分解，得到奇異值λi及其對應的特征向量wi,i＝1,2,...,n-1；
19、(5)取前d'大的奇異值對應的特征向量組或投等矩陣w；
20、(6)計算樣本集中每個樣本xi在新的低維空間的投影zi＝wtxi；
21、(7)得到降維后的樣本集即與風險類別相關的特征數據。
22、進一步地，采用卷積神經網絡cnn結合循環神經網絡rnn的混合模型結構，cnn有效提取數據的空間特征；rnn能夠捕捉數據的時間序列特征，通過這兩種模型的結合，實現對mdrp?i?s風險的全面、精準預測。
23、進一步地，所述強化學習算法使用策略梯度算法，通過最大化累積獎勵的期望來更新策略參數，核心是梯度上升法，用于最大化目標函數j(θ)，
24、j(θ)關于θ的梯度，并沿著梯度方向更新θ。
25、包含一種醫療器械相關性壓力損傷預測預警方法的系統，包括數據采集模塊、數據預處理模塊、數據分析模塊、風險評估與預警模塊、智能反饋與優化模塊、控制系統，其中，所述數據采集模塊采用多傳感器網絡，覆蓋患者與醫療器械接觸的關鍵區域并采集關鍵區域數據，所述關鍵區域數據包括皮膚接觸面的壓力分布、溫度、濕度環境參數，以及患者的心率、血壓、呼吸頻率生命體征參數；數據預處理模塊對采集到關鍵區域的原始數據進行預處理，濾波、去噪從而剔除異常值和噪聲干擾，為后續的數據分析奠定堅實基礎；數據分析模塊對預處理后的數據進行數據融合、特征提取以及模型構建三個過程，數據融合采用歸一化處理方法，以確保不同參數的數據之間能夠相互兼容；特征提取采用線性判別分析lda算法自動識別并提取出反映患者生理狀態、醫療器械使用情況及環境因素三個維度特征數據，在提取到特征數據后，利用深度學習模型對特征數據進行融合與學習，構建mdrpi?s風險預測模型-卷積神經網絡cnn結合循環神經網絡rnn的混合模型結構；所述風險評估與預警模塊結合患者的具體情況進行風險評估，當評估結果顯示為高風險時，自動觸發預警信號，預警信息中還包含患者的基本信息、風險評估結果，以便醫護人員能夠迅速了解情況并采取相應的處理措施；所述智能反饋與優化模塊過記錄每次預警及后續處理情況，形成閉環反饋機制，利用強化學習算法不斷優化預測模型，提高預測準確率與預警及時性。
26、進一步地，所述數據采集模塊、數據預處理模塊、數據分析模塊、風險評估與預警模塊、智能反饋與優化模塊之間通過所述控制系統控制。
27、與現有技術相比，本專利技術具有如下的有益效果：
28、(1)本專利技術通過多源數據融合與mdrpi?s風險預測模型-卷積神經網絡cnn結合循環神經網絡rnn的混合模型結構，實現對mdrpi?s風險的精準預測，減少誤報與漏報。
29、(2)本專利技術能夠即時通知醫護人員，為早期干預爭取寶貴時間，有效降低損傷程度并基于患者個體差異提供定制化護理建議，提升護理質量。
30、(3)本專利技術通過智能反饋機制促進模型不斷優化，提升預測準確率與系統適用性。
本文檔來自技高網...【技術保護點】
1.一種醫療器械相關性壓力性損傷預測預警方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種醫療器械相關性壓力性損傷預測預警方法，其特征在于，濾波采用指數平滑濾波。
3.根據權利要求1所述的一種醫療器械相關性壓力性損傷預測預警方法，其特征在于，采用移動平均去噪算法對濾波后的數據yt進行平均，消除高頻噪聲。
4.根據權利要求1所述的一種醫療器械相關性壓力性損傷預測預警方法，其特征在于，采用Z-score方法識別異常值，異常值檢測。
5.根據權利要求1所述的一種醫療器械相關性壓力性損傷預測預警方法，其特征在于，所述數據融合采用歸一化處理方法，對采集的關鍵區域數據皮膚接觸面的壓力分布P(t)，、溫度T(t)、濕度M(t)，心率H(t)，血壓B(t)，呼吸頻率F(t)做時間加權，并做歸一化處理形成數據序列X(t)。
6.根據權利要求1所述的一種醫療器械相關性壓力性損傷預測預警方法，其特征在于，所述線性判別分析LDA算法具體流程如下：
7.根據權利要求1所述的一種醫療器械相關性壓力性損傷預測預警方法，其特征在
8.根據權利要求1所述的一種醫療器械相關性壓力性損傷預測預警方法，其特征在于，所述強化學習算法使用策略梯度算法，通過最大化累積獎勵的期望來更新策略參數，核心是梯度上升法，用于最大化目標函數J(θ)，
9.實現權利要求1-8任一所述的一種醫療器械相關性壓力性損傷預測預警方法的系統，其特征在于，包括數據采集模塊、數據預處理模塊、數據分析模塊、風險評估與預警模塊、智能反饋與優化模塊、控制系統，其中，所述數據采集模塊采用多傳感器網絡，覆蓋患者與醫療器械接觸的關鍵區域并采集關鍵區域數據，所述關鍵區域數據包括皮膚接觸面的壓力分布、溫度、濕度環境參數，以及患者的心率、血壓、呼吸頻率生命體征參數；數據預處理模塊對采集到關鍵區域的原始數據進行預處理，濾波、去噪從而剔除異常值和噪聲干擾，為后續的數據分析奠定堅實基礎；數據分析模塊對預處理后的數據進行數據融合、特征提取以及模型構建三個過程，數據融合采用歸一化處理方法，以確保不同參數的數據之間能夠相互兼容；特征提取采用線性判別分析LDA算法自動識別并提取出反映患者生理狀態、醫療器械使用情況及環境因素三個維度特征數據，在提取到特征數據后，利用深度學習模型對特征數據進行融合與學習，構建MDRPIs風險預測模型-卷積神經網絡CNN結合循環神經網絡RNN的混合模型結構；所述風險評估與預警模塊結合患者的具體情況進行風險評估，當評估結果顯示為高風險時，自動觸發預警信號，預警信息中還包含患者的基本信息、風險評估結果，以便醫護人員能夠迅速了解情況并采取相應的處理措施；所述智能反饋與優化模塊過記錄每次預警及后續處理情況，形成閉環反饋機制，利用強化學習算法不斷優化預測模型，提高預測準確率與預警及時性。
10.根據權利要求9所述的一種醫療器械相關性壓力性損傷預測預警方法的系統，其特征在于，所述數據采集模塊、數據預處理模塊、數據分析模塊、風險評估與預警模塊、智能反饋與優化模塊之間通過所述控制系統控制。
...【技術特征摘要】
1.一種醫療器械相關性壓力性損傷預測預警方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種醫療器械相關性壓力性損傷預測預警方法，其特征在于，濾波采用指數平滑濾波。
3.根據權利要求1所述的一種醫療器械相關性壓力性損傷預測預警方法，其特征在于，采用移動平均去噪算法對濾波后的數據yt進行平均，消除高頻噪聲。
4.根據權利要求1所述的一種醫療器械相關性壓力性損傷預測預警方法，其特征在于，采用z-score方法識別異常值，異常值檢測。
5.根據權利要求1所述的一種醫療器械相關性壓力性損傷預測預警方法，其特征在于，所述數據融合采用歸一化處理方法，對采集的關鍵區域數據皮膚接觸面的壓力分布p(t)，、溫度t(t)、濕度m(t)，心率h(t)，血壓b(t)，呼吸頻率f(t)做時間加權，并做歸一化處理形成數據序列x(t)。
6.根據權利要求1所述的一種醫療器械相關性壓力性損傷預測預警方法，其特征在于，所述線性判別分析lda算法具體流程如下：
7.根據權利要求1所述的一種醫療器械相關性壓力性損傷預測預警方法，其特征在于，采用卷積神經網絡cnn結合循環神經網絡rnn的混合模型結構，cnn有效提取數據的空間特征；rnn能夠捕捉數據的時間序列特征，通過這兩種模型的結合，實現對mdrpis風險的全面、精準預測。
8.根據權利要求1所述的一種醫療器械相關性壓力性損傷預測預警方法，其特征在于，所述強化學習算法使用策略梯度算法，通過最大化累積獎勵的期望來更新策略參數，核心是梯度上升法，用于最大化目標函數j(θ)，
9.實現權利要求...
【專利技術屬性】
技術研發人員：黃慶萍，張建榮，張淑清，許柳琴，楊鳳玲，
申請(專利權)人：東莞市厚街醫院，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。