技术特征：
1.一种预测机械通气脱机的方法，其特征在于，包括：获取患者的健康生命体征画像；获取所述患者对应的可脱机时的通气参数画像；获取所述患者在机械通气时的实时生命体征画像和实时通气参数画像；根据所述健康生命体征画像和所述实时生命体征画像之间的第一相似度，以及所述通气参数画像和所述实时通气参数画像之间的第二相似度，确定脱机决策结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述健康生命体征画像和所述实时生命体征画像之间的第一相似度，以及所述通气参数画像和所述实时通气参数画像之间的第二相似度，确定脱机决策结果，包括：将所述健康生命体征画像和所述实时生命体征画像输入到预设的第一孪生模型中进行处理，得到所述第一相似度；将所述通气参数画像和所述实时通气参数画像输入到预设的第二孪生模型中进行处理，得到所述第二相似度；根据所述第一相似度和所述第二相似度，确定所述脱机决策结果。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取患者的健康生命体征画像，包括：获取所述患者的基础信息；根据预设的生命体征预测模型对所述基础信息进行预测处理，得到所述患者的健康生命体征数据；根据所述健康生命体征数据生成所述健康生命体征画像。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据预设的生命体征预测模型对所述基础信息进行预测处理，得到所述患者的健康生命体征数据之后，所述方法还包括：获取生命体征参考数据；基于所述生命体征参考数据对所述健康生命体征数据进行校正，得到校正后的健康生命体征数据；所述根据所述健康生命体征数据生成所述健康生命体征画像，包括：根据所述校正后的健康生命体征数据生成所述健康生命体征画像。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述患者对应的可脱机时的通气参数画像，包括：采集所述患者在预设时间点的初始通气参数；根据预设的通气参数预测模型对所述初始通气参数进行预测处理，得到可脱机时的通气参数；根据所述可脱机时的通气参数生成所述可脱机时的通气参数画像。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据预设的通气参数预测模型对所述初始通气参数进行预测处理，得到可脱机时的通气参数之后，所述方法还包括：获取通气参数参考数据；基于所述通气参数参考数据对所述可脱机时的通气参数进行校正，得到校正后的通气参数；所述根据所述可脱机时的通气参数生成所述可脱机时的通气参数画像，包括：根据所述校正后的通气参数生成所述可脱机时的通气参数画像。
7.如权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述患者的原发病康复程度值、外观表征参数以及患者脱机意愿信息；根据所述健康生命体征画像和所述实时生命体征画像之间的第一相似度，以及所述通气参数画像和所述实时通气参数画像之间的第二相似度，确定脱机决策结果，包括：根据所述第一相似度、所述第二相似度、所述原发病康复程度值、所述外观表征参数以及所述患者脱机意愿信息，确定所述脱机决策结果。8.一种预测机械通气脱机的装置，其特征在于，包括：第一获取单元，用于获取患者的健康生命体征画像；第二获取单元，用于获取所述患者对应的可脱机时的通气参数画像；第三获取单元，用于获取所述患者在机械通气时的实时生命体征画像和实时通气参数画像；确定单元，用于根据所述健康生命体征画像和所述实时生命体征画像之间的第一相似度，以及所述通气参数画像和所述实时通气参数画像之间的第二相似度，确定脱机决策结果。9.一种预测机械通气脱机的设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
技术总结
本申请适用于人工智能技术领域，提供了一种预测机械通气脱机的方法、装置、设备及存储介质，包括：获取患者的健康生命体征画像；获取患者对应的可脱机时的通气参数画像；获取患者在机械通气时的实时生命体征画像和实时通气参数画像；根据健康生命体征画像和实时生命体征画像之间的第一相似度，以及通气参数画像和实时通气参数画像之间的第二相似度，确定脱机决策结果。上述方案中，针对每个患者，充分考虑到了该患者的健康生命体征画像和实时生命体征画像对脱机决策结果带来的影响，因此可以准确地判断出每个患者机械通气脱机的时机，进而提升了机械通气操作的成功率。提升了机械通气操作的成功率。提升了机械通气操作的成功率。
技术研发人员：熊富海 马良 仲为 颜延 王磊
受保护的技术使用者：深圳先进技术研究院
技术研发日：2022.05.26
技术公布日：2022/9/13