一种急诊重症患者生命体征实时监控预警方法及系统与流程

本发明涉及医疗健康数据处理，具体涉及一种急诊重症患者生命体征实时监控预警方法及系统。

背景技术：

1、为了保证重症患者在进行急救之后或者在术后康复过程中的生命安全问题，需要对重症患者的生命体征数据进行实时的监控操作，并且可以通过监控生命体征数据对存在异常的患者进行预警，使得医护人员可以及时对重症患者出现的突发情况进行反应，从而提高重症患者的脱离危险的可能性。现有常通过患者的生命体征的历史数据对生命体征进行预测，然后医护人员依据预测数据的表现情况对患者的生命体征进行监控预警，但是，每个患者的生命体征包含了多种数据对应了多个不同维度，医护人员对每个维度下的生命体征预测数据进行观测的权重是统一设置的，无法考虑某一维度下数据变化是否对病情恶化具有更大权重的表现能力，使得医护人员对患者的生命体征进行监控预警的效果较差。

技术实现思路

1、为了解决现有方法中医护人员对每个维度下的生命体征预测数据进行观测的权重是统一设置的，使得医护人员对患者的生命体征进行监控预警的效果较差的技术问题，本发明的目的在于提供一种急诊重症患者生命体征实时监控预警方法及系统，所采用的技术方案具体如下：

2、第一方面，本发明提供了一种急诊重症患者生命体征实时监控预警方法，包括：

3、在当前时刻之前采集患者在每个维度下每个时刻的实际生理数据，根据每个维度在每个时刻之前所有时刻的实际生理数据进行数据预测，获得每个时刻每个维度的预测生理数据序列；

4、根据每个时刻每个维度的实际生理数据和预测生理数据序列之间的数据差异分布情况，得到每个时刻在每个维度下的数据预测评价值；

5、根据每个时刻每个维度的实际生理数据、预测生理数据序列分别和对应维度的标准数据范围的差异情况以及相同时刻在每个相同维度下的数据预测评价值，得到每个维度在每个时刻的数据表现贡献值；根据所述数据表现贡献值和每个维度的实际生理数据的主成分分析贡献情况以及每个维度的实际生理数据和预测生理数据序列对应的偏离情况，得到每个维度的贡献程度；

6、利用每个维度的贡献程度和数据预测评价值确定每个维度的权重系数，根据当前时刻的预测生理数据序列中数据与标准数据范围的偏离情况以及所述权重系数，对患者生命体征进行实时监控预警。

7、优选地，所述根据每个维度在每个时刻之前所有时刻的实际生理数据进行数据预测，获得每个时刻每个维度的预测生理数据序列，具体包括：

8、一个维度对应一个种类的患者生命体征参数，将任意一个维度记为目标维度，将任意一个时刻记为目标时刻；

9、将目标时刻之前预设数量个时刻在目标维度下的实际生理数据作为预测数据集，基于所述预测数据集利用预测算法进行数据预测，获得目标时刻在目标维度下的预测生理数据序列，其中，预测生理数据序列中包括以目标时刻为起始时刻的预测时间段内每个时刻的预测生理数据。

10、优选地，所述根据每个时刻每个维度的实际生理数据、预测生理数据序列分别和对应维度的标准数据范围的差异情况以及相同时刻在每个相同维度下的数据预测评价值，得到每个维度在每个时刻的数据表现贡献值，具体包括：

11、根据每个时刻在目标维度下每个预测生理数据分别与目标维度下的标准数据范围的最大值、最小值之间的差异情况，得到每个时刻在目标维度下每个预测生理数据的数据偏差程度；根据所有时刻在目标维度下的实际生理数据的均值分别与目标维度下的标准数据范围的最大值、最小值之间的差异情况，得到目标维度下的实际偏差程度；

12、根据每个时刻在目标维度的数据预测评价值和相同时刻在目标维度下所有预测生理数据的数据偏差程度、所述目标维度下的实际偏差程度，得到目标维度在每个时刻的数据表现贡献值。

13、优选地，所述每个时刻在目标维度下每个预测生理数据的数据偏差程度的获取方法具体为：

14、

15、其中，表示第r个时刻在目标维度下第m个预测生理数据的数据偏差程度，k表示第k个维度，表示第k个维度下的标准数据范围的最大值，表示第k个维度下的标准数据范围的最小值，表示第r个时刻在第k个维度下第m个预测生理数据；

16、所述目标维度下的实际偏差程度的获取方法具体为：

17、

18、其中，表示第k个维度下的实际偏差程度，表示第k个维度下所有时刻的实际生理数据的均值。

19、优选地，所述目标维度在每个时刻的数据表现贡献值的获取方法具体为：

20、计算目标时刻在目标维度下的数据预测评价值和目标时刻在目标维度下每个预测生理数据的数据偏差程度之间的乘积记为目标时刻在目标维度下每个预测生理数据的预测评价值；

21、对目标时刻在目标维度下所有预测生理数据的预测评价值的均值与目标维度下的实际偏差程度之间的累加和进行归一化处理，得到目标维度在目标时刻的数据表现贡献值。

22、优选地，所述根据所述数据表现贡献值和每个维度的实际生理数据的主成分分析贡献情况以及每个维度的实际生理数据和预测生理数据序列对应的偏离情况，得到每个维度的贡献程度，具体包括：

23、

24、其中，表示第k个维度的贡献程度，表示第k个维度下的实际偏差程度，表示第r个时刻在第k个维度下的数据预测评价值，表示第r个时刻在第k个维度下所有预测生理数据的数据偏差程度的均值，表示第r个时刻在第k个维度下的预测生理数据序列中数据的总数量，表示第k个维度在第r个时刻的数据表现贡献值，表示时刻的总数量，表示第k个维度下实际生理数据经过pca主成分分析分析后对应的贡献率，norm( )表示线性归一化函数。

25、优选地，所述利用每个维度的贡献程度和数据预测评价值确定每个维度的权重系数，具体包括：

26、对于任意一个维度，计算该维度下所有时刻的数据预测评价值的均值，根据所述数据预测评价值的均值与该维度的贡献程度之间的乘积得到该维度的调整系数，乘积与调整系数之间呈正相关关系，将该维度的调整系数与相同维度下预设的初始权重之间的乘积作为每个维度的权重系数。

27、优选地，所述根据每个时刻每个维度的实际生理数据和预测生理数据序列之间的数据差异分布情况，得到每个时刻在每个维度下的数据预测评价值，具体包括：

28、将任意一个时刻记为选定时刻，将任意一个维度记为选定维度；

29、计算选定时刻在选定维度下的实际生理数据与预测生理数据序列中每个数据之间的差值绝对值得到选定时刻在选定维度下预测生理数据序列中每个数据的差异系数；

30、将选定时刻在选定维度下预测生理数据序列中每个数据对应的时刻与选定时刻之间的时间间隔的倒数作为选定时刻在选定维度下预测生理数据序列中每个数据的权值；

31、对选定时刻在选定维度下预测生理数据序列中每个数据的权值与差异系数之间的乘积的均值进行负相关处理，得到选定时刻在选定维度下的数据预测评价值。

32、优选地，所述根据当前时刻的预测生理数据序列中数据与标准数据范围的偏离情况以及所述权重系数，对患者生命体征进行实时监控预警，具体包括：

33、根据当前时刻在目标维度下的预测生理数据序列中所有数据的均值分别与目标维度下的标准数据范围的最大值、最小值之间的差异情况，得到目标维度下的预测偏差程度；

34、利用每个维度的权重系数对相同维度下的预测偏差程度进行加权求和，得到当前时刻生理数据的危险评价值，基于所述危险评价值对急诊重症患者生命体征进行实时监控预警。

35、第二方面，本发明提供了一种急诊重症患者生命体征实时监控预警系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现一种急诊重症患者生命体征实时监控预警方法的步骤。

36、本发明实施例至少具有如下有益效果：

37、本发明首先在当前时刻之前采集每个时刻每个维度的实际生理数据，并通过数据预测获得每个时刻每个维度的预测生理数据，为后续分析相同时刻下每个维度数据的预测值和实际值的分布情况提供数据基础。然后，通过分析每个时刻每个维度数据的实际值和预测值之间的差异分布，获取数据越评价值，表征了每个时刻每个维度的数据预测结果的准确性程度。进一步的，比较实际生理数据与标准数据范围对应的正常数据之间差异，并比较预测生理数据与正常数据之间的差异，结合预测结果的准确性程度获得数据表现贡献值，其表征了每个维度在每个时刻下的预测结果对患者进行特征监控的贡献程度。结合该数据表现贡献值与实际生理数据在主成分分析下的贡献情况，分析预测生理数据和实际生理数据的偏离情况，获取最终的贡献程度，能够表征需要对每个维度进行关注的程度。最后结合预测结果的准确性情况和贡献程度可以自适应的获取每个维度的权重系数，可以针对关注程度较大且重要性越大的维度对应的生理数据赋予更高的权重，使得医护人员对患者的生命体征的监控预警效果更好。