【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)管理，更具體地說，本專利技術(shù)涉及一種基于患者報(bào)告結(jié)果的急性術(shù)后疼痛評(píng)估與管理決策系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、術(shù)后急性疼痛是手術(shù)患者普遍面臨的挑戰(zhàn)，對(duì)康復(fù)進(jìn)程和生活質(zhì)量造成顯著影響。傳統(tǒng)疼痛評(píng)估方法多依賴醫(yī)護(hù)人員的主觀判斷，評(píng)估結(jié)果存在較大差異，且往往無法充分反映患者的真實(shí)感受。由于疼痛是一個(gè)高度個(gè)體化的體驗(yàn)，缺乏個(gè)性化的治療方案和患者參與度的低下使得疼痛管理效果不佳。許多現(xiàn)有技術(shù)未能有效整合多模式干預(yù)措施，導(dǎo)致干預(yù)的協(xié)調(diào)性不足，從而影響患者的康復(fù)效果。同時(shí)，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)收集方式往往是定期評(píng)估，缺乏實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，難以適應(yīng)患者病情的動(dòng)態(tài)變化。此外，現(xiàn)有決策支持系統(tǒng)在智能化和數(shù)據(jù)集成能力方面存在局限，無法為醫(yī)護(hù)人員提供全面、及時(shí)的信息支持。決策支持系統(tǒng)的用戶交互體驗(yàn)也較為復(fù)雜，使得醫(yī)護(hù)人員在使用過程中效率低下。這些問題共同導(dǎo)致了疼痛管理的及時(shí)性和有效性下降。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、為了克服現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，本專利技術(shù)提供一種基于患者報(bào)告結(jié)果的急性術(shù)后疼痛評(píng)估與管理決策系統(tǒng)，通過智能化的決策支持算法，為醫(yī)護(hù)人員提供個(gè)性化、科學(xué)化的疼痛管理建議，通過整合現(xiàn)代信息技術(shù)和數(shù)據(jù)分析方法，旨在解決當(dāng)前術(shù)后急性疼痛管理中的主要技術(shù)問題，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)醫(yī)療和優(yōu)化患者的康復(fù)體驗(yàn)。
2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)提供如下技術(shù)方案：
3、一種基于患者報(bào)告結(jié)果的急性術(shù)后疼痛評(píng)估與管理決策系統(tǒng)，包括患者疼痛數(shù)據(jù)收集模塊、數(shù)據(jù)分析處理模塊、決策支持模塊和用戶界面，患者疼痛數(shù)據(jù)收集模塊與數(shù)據(jù)分
4、p＝α·d+β·s+γ·a
5、式中：p為疼痛的嚴(yán)重程度評(píng)分，d為疼痛持續(xù)時(shí)間，s為疼痛強(qiáng)度評(píng)分，a為其他影響因素，包括但不局限于用藥情況和心理狀態(tài)，α、β、γ為加權(quán)系數(shù)，根據(jù)實(shí)際需求設(shè)定。
6、作為本專利技術(shù)進(jìn)一步的方案，患者疼痛數(shù)據(jù)收集模塊基于用戶友好的移動(dòng)應(yīng)用，設(shè)置清晰的疼痛評(píng)分滑塊及等級(jí)選擇，通過滑塊或選擇框輸入疼痛強(qiáng)度評(píng)分，提供文本框，允許患者描述疼痛性質(zhì)，選擇疼痛開始的時(shí)間段，患者需填寫當(dāng)前用藥情況，包括藥物名稱、劑量和用藥時(shí)間，通過選擇題的評(píng)分問卷收集患者的焦慮或抑郁程度情緒狀態(tài)，在患者提交信息前檢查輸入的完整性和合理性，及時(shí)給出提示，指導(dǎo)患者輸入，將收集的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)存儲(chǔ)在安全的云數(shù)據(jù)庫(kù)中，使用restful?api將收集的數(shù)據(jù)發(fā)送至數(shù)據(jù)分析處理模塊。
7、作為本專利技術(shù)進(jìn)一步的方案，數(shù)據(jù)分析處理模塊通過restful?api接收來自患者疼痛數(shù)據(jù)收集模塊傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，對(duì)接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除重復(fù)、缺失及不合理的記錄，將不同來源的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式，從癥狀描述中提取重要特征，包括但不局限于疼痛類型、觸發(fā)因素，使用統(tǒng)計(jì)分析方法選擇對(duì)疼痛評(píng)估影響較大的特征，將分類變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值型變量，根據(jù)數(shù)據(jù)特性和分析目標(biāo)，選擇適合決策樹的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，使用歷史數(shù)據(jù)對(duì)選擇的算法進(jìn)行訓(xùn)練，優(yōu)化模型參數(shù)，通過交叉驗(yàn)證評(píng)估模型的性能，將新接收到的數(shù)據(jù)輸入已經(jīng)訓(xùn)練好的模型，實(shí)時(shí)評(píng)估患者的疼痛程度，生成總疼痛評(píng)分，將評(píng)估結(jié)果整理成報(bào)告，定期收集新的數(shù)據(jù)，進(jìn)行模型的再訓(xùn)練和更新，分析醫(yī)護(hù)人員和患者對(duì)評(píng)估結(jié)果的反饋，調(diào)整模型參數(shù)和特征選擇，將分析結(jié)果通過api接口發(fā)送至決策支持模塊，并將分析過程中的數(shù)據(jù)和模型輸出存儲(chǔ)在云數(shù)據(jù)庫(kù)中。
8、作為本專利技術(shù)進(jìn)一步的方案，決策支持模塊通過api接口接收來自數(shù)據(jù)分析處理模塊的評(píng)估結(jié)果，從云數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索患者的歷史醫(yī)療記錄、過往疼痛管理方案和治療反應(yīng)，獲取患者的個(gè)體差異，將評(píng)估結(jié)果與患者的個(gè)體差異結(jié)果整合，應(yīng)用智能決策算法，生成個(gè)性化的疼痛管理方案，分析患者當(dāng)前狀況和歷史記錄，識(shí)別患者的潛在風(fēng)險(xiǎn)，建立基于規(guī)則的預(yù)警機(jī)制，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)患者狀況，及時(shí)提示醫(yī)護(hù)人員，并生成決策報(bào)告，定期使用新手機(jī)的數(shù)據(jù)和反饋，更新優(yōu)化決策支持算法，維護(hù)臨床指南和最佳實(shí)踐的知識(shí)庫(kù)。
9、作為本專利技術(shù)進(jìn)一步的方案，決策支持模塊從云數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索患者的歷史醫(yī)療記錄、過往疼痛管理方案和治療反應(yīng)，獲取患者的個(gè)體差異的算法實(shí)現(xiàn)流程包括：
10、步驟11，數(shù)據(jù)庫(kù)練與查詢：使用阿里云數(shù)據(jù)庫(kù)連接庫(kù)建立云數(shù)據(jù)庫(kù)的連接，輸入患者的id，返回患者的姓名、年齡和性別；
11、步驟12，檢索歷史醫(yī)療記錄：輸入患者的id，輸出按時(shí)間排序的患者醫(yī)療記錄列表，包括但不局限于手術(shù)記錄、藥物處方；
12、步驟13，檢索過往疼痛管理方案：輸入患者id，輸出按時(shí)間排序的疼痛管理記錄，包括但不局限于藥物使用、非藥物干預(yù)和疼痛評(píng)分；
13、步驟14，獲取管理反應(yīng)：輸入患者id，獲取患者的疼痛管理反應(yīng)，包括但不局限于疼痛評(píng)分變化、患者反饋內(nèi)容以及副作用記錄；
14、步驟15，數(shù)據(jù)整合與特征提取：將步驟11至步驟14獲取的數(shù)據(jù)合并，生成患者疼痛管理歷史檔案，提取患者的最近疼痛評(píng)分、反復(fù)使用的藥物以及患者的滿意度；
15、步驟16，個(gè)體差異分析：應(yīng)用方差分析法分析患者在疼痛管理中的個(gè)體差異，將整合后的信息和提取的特征結(jié)構(gòu)化，返回給決策支持模塊。
16、作為本專利技術(shù)進(jìn)一步的方案，在步驟16中，應(yīng)用方差分析法計(jì)算患者在疼痛管理中的各組數(shù)據(jù)方差、均值、組間平方和、組內(nèi)平方和、總平方和、組間均方、f統(tǒng)計(jì)量，使用計(jì)算得到的f統(tǒng)計(jì)量與臨界f值進(jìn)行比較，判斷是否存在組間顯著差異，如果存在顯著差異，進(jìn)行事后檢驗(yàn)以確定哪些組之間存在顯著差異，將分析結(jié)果結(jié)構(gòu)化，形成患者個(gè)體檔案，內(nèi)容包括各組的均值與標(biāo)準(zhǔn)差、顯著差異的組對(duì)信息、患者個(gè)體在疼痛管理中的具體表現(xiàn)和反饋。
17、作為本專利技術(shù)進(jìn)一步的方案，在步驟16中，進(jìn)行事后檢驗(yàn)的方法使用均值差異的標(biāo)準(zhǔn)化值，其公式為：
18、
19、式中：q為患者的均值差異標(biāo)準(zhǔn)化值，i、j均為數(shù)據(jù)組的索引，n為每組數(shù)據(jù)的樣本量，分別為第i組、第j組的均值，msw為組內(nèi)均方。
20、作為本專利技術(shù)進(jìn)一步的方案，用戶界面基于患者疼痛數(shù)據(jù)收集模塊、數(shù)據(jù)分析處理模塊、決策支持模塊所獲取的數(shù)據(jù)，通過疼痛管理數(shù)據(jù)綜合評(píng)分反映患者疼痛管理的效果，疼痛管理數(shù)據(jù)綜合評(píng)分的公式為：
21、
22、式中：m為患者疼痛管理數(shù)據(jù)綜合評(píng)分，k為當(dāng)前正在處理的疼痛數(shù)據(jù)組的索引，m為數(shù)據(jù)組的總數(shù)，pk為第k組疼痛評(píng)分，ek為第k組影響因素評(píng)分，μ為預(yù)設(shè)的疼痛評(píng)分臨界值，τ為調(diào)整因子，根據(jù)實(shí)際需求設(shè)定，δk為權(quán)重系數(shù)，根據(jù)實(shí)際需求設(shè)定，εk、θk為敏感度影響指數(shù)，根據(jù)實(shí)際需求設(shè)定，t為當(dāng)前患者的疼痛管理時(shí)間，r為患者滿意度評(píng)分，ρ、σ為權(quán)重因子，根據(jù)實(shí)際需求設(shè)定。
23、本專利技術(shù)一種基于患者報(bào)告結(jié)果的急性術(shù)后疼痛評(píng)估本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種基于患者報(bào)告結(jié)果的急性術(shù)后疼痛評(píng)估與管理決策系統(tǒng)，其特征在于，包括患者疼痛數(shù)據(jù)收集模塊、數(shù)據(jù)分析處理模塊、決策支持模塊和用戶界面，患者疼痛數(shù)據(jù)收集模塊與數(shù)據(jù)分析處理模塊相連，數(shù)據(jù)分析處理模塊與決策支持模塊相連，用戶界面與患者疼痛數(shù)據(jù)收集模塊、數(shù)據(jù)分析處理模塊、決策支持模塊均相連，數(shù)據(jù)分析處理模塊采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以評(píng)估疼痛的嚴(yán)重程度，疼痛的嚴(yán)重程度評(píng)分為總疼痛評(píng)分、疼痛持續(xù)時(shí)間、疼痛強(qiáng)度評(píng)分及其他影響因素的加權(quán)之和，疼痛的嚴(yán)重程度評(píng)分公式為：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于患者報(bào)告結(jié)果的急性術(shù)后疼痛評(píng)估與管理決策系統(tǒng)，其特征在于，患者疼痛數(shù)據(jù)收集模塊基于用戶友好的移動(dòng)應(yīng)用，設(shè)置清晰的疼痛評(píng)分滑塊及等級(jí)選擇，通過滑塊或選擇框輸入疼痛強(qiáng)度評(píng)分，提供文本框，允許患者描述疼痛性質(zhì)，選擇疼痛開始的時(shí)間段，患者需填寫當(dāng)前用藥情況，包括藥物名稱、劑量和用藥時(shí)間，通過選擇題的評(píng)分問卷收集患者的焦慮或抑郁程度情緒狀態(tài)，在患者提交信息前檢查輸入的完整性和合理性，及時(shí)給出提示，指導(dǎo)患者輸入，將收集的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)存儲(chǔ)在安全的云數(shù)據(jù)庫(kù)中，使用RESTful?API將
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于患者報(bào)告結(jié)果的急性術(shù)后疼痛評(píng)估與管理決策系統(tǒng)，其特征在于，數(shù)據(jù)分析處理模塊通過RESTful?API接收來自患者疼痛數(shù)據(jù)收集模塊傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，對(duì)接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除重復(fù)、缺失及不合理的記錄，將不同來源的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式，從癥狀描述中提取重要特征，包括但不局限于疼痛類型、觸發(fā)因素，使用統(tǒng)計(jì)分析方法選擇對(duì)疼痛評(píng)估影響較大的特征，將分類變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值型變量，根據(jù)數(shù)據(jù)特性和分析目標(biāo)，選擇適合決策樹的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，使用歷史數(shù)據(jù)對(duì)選擇的算法進(jìn)行訓(xùn)練，優(yōu)化模型參數(shù)，通過交叉驗(yàn)證評(píng)估模型的性能，將新接收到的數(shù)據(jù)輸入已經(jīng)訓(xùn)練好的模型，實(shí)時(shí)評(píng)估患者的疼痛程度，生成總疼痛評(píng)分，將評(píng)估結(jié)果整理成報(bào)告，定期收集新的數(shù)據(jù)，進(jìn)行模型的再訓(xùn)練和更新，分析醫(yī)護(hù)人員和患者對(duì)評(píng)估結(jié)果的反饋，調(diào)整模型參數(shù)和特征選擇，將分析結(jié)果通過API接口發(fā)送至決策支持模塊，并將分析過程中的數(shù)據(jù)和模型輸出存儲(chǔ)在云數(shù)據(jù)庫(kù)中。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于患者報(bào)告結(jié)果的急性術(shù)后疼痛評(píng)估與管理決策系統(tǒng)，其特征在于，決策支持模塊通過API接口接收來自數(shù)據(jù)分析處理模塊的評(píng)估結(jié)果，從云數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索患者的歷史醫(yī)療記錄、過往疼痛管理方案和治療反應(yīng)，獲取患者的個(gè)體差異，將評(píng)估結(jié)果與患者的個(gè)體差異結(jié)果整合，應(yīng)用智能決策算法，生成個(gè)性化的疼痛管理方案，分析患者當(dāng)前狀況和歷史記錄，識(shí)別患者的潛在風(fēng)險(xiǎn)，建立基于規(guī)則的預(yù)警機(jī)制，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)患者狀況，及時(shí)提示醫(yī)護(hù)人員，并生成決策報(bào)告，定期使用新手機(jī)的數(shù)據(jù)和反饋，更新優(yōu)化決策支持算法，維護(hù)臨床指南和最佳實(shí)踐的知識(shí)庫(kù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于患者報(bào)告結(jié)果的急性術(shù)后疼痛評(píng)估與管理決策系統(tǒng)，其特征在于，決策支持模塊從云數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索患者的歷史醫(yī)療記錄、過往疼痛管理方案和治療反應(yīng)，獲取患者的個(gè)體差異的算法實(shí)現(xiàn)流程包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于患者報(bào)告結(jié)果的急性術(shù)后疼痛評(píng)估與管理決策系統(tǒng)，其特征在于，在步驟16中，應(yīng)用方差分析法計(jì)算患者在疼痛管理中的各組數(shù)據(jù)方差、均值、組間平方和、組內(nèi)平方和、總平方和、組間均方、F統(tǒng)計(jì)量，使用計(jì)算得到的F統(tǒng)計(jì)量與臨界F值進(jìn)行比較，判斷是否存在組間顯著差異，如果存在顯著差異，進(jìn)行事后檢驗(yàn)以確定哪些組之間存在顯著差異，將分析結(jié)果結(jié)構(gòu)化，形成患者個(gè)體檔案，內(nèi)容包括各組的均值與標(biāo)準(zhǔn)差、顯著差異的組對(duì)信息、患者個(gè)體在疼痛管理中的具體表現(xiàn)和反饋。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于患者報(bào)告結(jié)果的急性術(shù)后疼痛評(píng)估與管理決策系統(tǒng)，其特征在于，在步驟16中，進(jìn)行事后檢驗(yàn)的方法使用均值差異的標(biāo)準(zhǔn)化值，其公式為：
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于患者報(bào)告結(jié)果的急性術(shù)后疼痛評(píng)估與管理決策系統(tǒng)，其特征在于，用戶界面基于患者疼痛數(shù)據(jù)收集模塊、數(shù)據(jù)分析處理模塊、決策支持模塊所獲取的數(shù)據(jù)，通過疼痛管理數(shù)據(jù)綜合評(píng)分反映患者疼痛管理的效果，疼痛管理數(shù)據(jù)綜合評(píng)分的公式為：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于患者報(bào)告結(jié)果的急性術(shù)后疼痛評(píng)估與管理決策系統(tǒng)，其特征在于，包括患者疼痛數(shù)據(jù)收集模塊、數(shù)據(jù)分析處理模塊、決策支持模塊和用戶界面，患者疼痛數(shù)據(jù)收集模塊與數(shù)據(jù)分析處理模塊相連，數(shù)據(jù)分析處理模塊與決策支持模塊相連，用戶界面與患者疼痛數(shù)據(jù)收集模塊、數(shù)據(jù)分析處理模塊、決策支持模塊均相連，數(shù)據(jù)分析處理模塊采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以評(píng)估疼痛的嚴(yán)重程度，疼痛的嚴(yán)重程度評(píng)分為總疼痛評(píng)分、疼痛持續(xù)時(shí)間、疼痛強(qiáng)度評(píng)分及其他影響因素的加權(quán)之和，疼痛的嚴(yán)重程度評(píng)分公式為：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于患者報(bào)告結(jié)果的急性術(shù)后疼痛評(píng)估與管理決策系統(tǒng)，其特征在于，患者疼痛數(shù)據(jù)收集模塊基于用戶友好的移動(dòng)應(yīng)用，設(shè)置清晰的疼痛評(píng)分滑塊及等級(jí)選擇，通過滑塊或選擇框輸入疼痛強(qiáng)度評(píng)分，提供文本框，允許患者描述疼痛性質(zhì)，選擇疼痛開始的時(shí)間段，患者需填寫當(dāng)前用藥情況，包括藥物名稱、劑量和用藥時(shí)間，通過選擇題的評(píng)分問卷收集患者的焦慮或抑郁程度情緒狀態(tài)，在患者提交信息前檢查輸入的完整性和合理性，及時(shí)給出提示，指導(dǎo)患者輸入，將收集的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)存儲(chǔ)在安全的云數(shù)據(jù)庫(kù)中，使用restful?api將收集的數(shù)據(jù)發(fā)送至數(shù)據(jù)分析處理模塊。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于患者報(bào)告結(jié)果的急性術(shù)后疼痛評(píng)估與管理決策系統(tǒng)，其特征在于，數(shù)據(jù)分析處理模塊通過restful?api接收來自患者疼痛數(shù)據(jù)收集模塊傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，對(duì)接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除重復(fù)、缺失及不合理的記錄，將不同來源的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式，從癥狀描述中提取重要特征，包括但不局限于疼痛類型、觸發(fā)因素，使用統(tǒng)計(jì)分析方法選擇對(duì)疼痛評(píng)估影響較大的特征，將分類變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值型變量，根據(jù)數(shù)據(jù)特性和分析目標(biāo)，選擇適合決策樹的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，使用歷史數(shù)據(jù)對(duì)選擇的算法進(jìn)行訓(xùn)練，優(yōu)化模型參數(shù)，通過交叉驗(yàn)證評(píng)估模型的性能，將新接收到的數(shù)據(jù)輸入已經(jīng)訓(xùn)練好的模型，實(shí)時(shí)評(píng)估患者的疼痛程度，生成總疼痛評(píng)分，將評(píng)估結(jié)果整理成報(bào)告，定期收集新的數(shù)據(jù)，進(jìn)行模型的再訓(xùn)練和更新，分析醫(yī)護(hù)人員和患者對(duì)評(píng)估結(jié)果的反饋，調(diào)整模型參數(shù)和特征...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：王娟，王玉芹，李瑞，王思琪，宋秀秀，蘇茗羽，莊文婷，鄒金楠，郭莉，張言，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：徐州醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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