一种乳腺科术后胸外固定压力监测预警方法与流程

本发明涉及设备监测，具体为一种乳腺科术后胸外固定压力监测预警方法。

背景技术：

1、在乳腺科术后，患者常需使用胸外固定器具以支撑术后部位，防止并发症的发生。然而，现有的监测技术主要依赖于人工定期检查，无法实时监控胸部的压力变化。这种方法不仅存在主观判断的局限性，还可能导致延误对患者异常状态的反应。此外，传统监测手段难以考虑每位患者的个体差异，无法实现个性化的压力预警，容易导致误报或漏报，增加了患者的风险。

2、为了解决上述问题，我们提出了一种乳腺科术后胸外固定压力监测预警方法。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种乳腺科术后胸外固定压力监测预警方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种乳腺科术后胸外固定压力监测预警方法，包括以下步骤：

3、s1、术后评估和设备选择；

4、进行术后患者胸部的整体状况的全面评估，并确定适合的胸外固定器具以及压力传感器；

5、s2、压力传感器的布设与校准；

6、传感器分布在胸部关键压力点，如伤口附近、腋下及乳房边缘，传感器的布设根据患者的身体特征及手术区域，对每个关键部位的压力进行精准感知；布设完成后，对压力传感器进行校准；

7、s3、压力数据的多维采集；

8、采用多维数据采集模式，采集胸外固定器具对不同部位的压力数据，多维数据包括实时压力、累积压力和动态压力变化；

9、s4、高频数据采集与压缩传输；

10、进行高频实时监测，并通过数据压缩技术进行处理，将压力数据传输到中央监控系统或移动终端；

11、s5、压力数据的动态分析与异常检测；

12、系统接收到压力数据后，通过云端或本地的模型对数据进行分析；根据历史数据模型和当前压力变化趋势，检测是否存在潜在的异常；

13、s6、构建基于ai的个性化压力预警模型；

14、通过ai技术，根据每个患者的术后恢复情况建立个性化的压力预警模型，模型基于历史数据、患者的恢复速度以及个体的生理特征，自动调节压力预警的灵敏度；

15、s7、设计多级压力预警机制；

16、压力预警设计为多级机制，包含轻微、中度和严重三级报警。

17、进一步优化本技术方案，所述步骤s1中，术后评估的内容包括伤口的愈合情况、乳腺手术区域的敏感程度、肿胀或积液的可能性；胸外固定器具根据患者具体的胸部形态、伤口位置和身体状况调整支撑位置；压力传感器嵌入在胸外固定器具的内部。

18、进一步优化本技术方案，所述步骤s2中，对压力传感器进行校准时，具体包括以下流程：

19、设定标准压力点：标准压力点由临床经验和术后患者的个体情况决定，包括胸外固定器具对伤口、腋下、乳房边缘部位施加的正常压力范围，根据不同患者的需求，标准压力点通过历史数据或标准医疗参考值设定；

20、模拟压力测试：通过外部设备如标准压力器，模拟不同部位的标准压力，逐步施加已知的压力值至胸外固定器具内的传感器，为传感器提供已知的参考值，作为后续校准的基准；

21、调整传感器灵敏度：通过增益调节以及零点偏移校正进行灵敏度的调整；

22、动态校准与压力变化响应测试：通过对患者进行不同体位调整如平卧、侧卧，模拟术后常见的活动场景，监测传感器的响应速度和准确性；

23、校准数据记录与模型修正：基于校准数据形成每个患者的个性化校准模型，并根据校准数据进行自动修正，用于提升传感器的工作效率和精度；

24、定期复校与实时校准功能：进行定期复校，或者结合患者的恢复进展，通过自适应算法在监测过程中自动进行实时校准。

25、进一步优化本技术方案，所述步骤s3中，实时压力为当前时刻的压力值，累积压力为固定时间段内的总压力量，动态压力变化则显示压力随时间的波动；

26、基于多维数据采集，用于全面了解胸部不同位置在固定器具作用下的受力情况。

27、进一步优化本技术方案，所述步骤s4中，传感器每秒采集数百次的压力数据，并将压力数据经过边缘计算技术进行初步处理，过滤无效数据，保留关键变化信息，通过数据压缩算法，用于减少传输数据量，确保在不影响数据准确性的前提下，实时将压力数据传输到中央监控系统或移动终端。

28、进一步优化本技术方案，所述步骤s5中，云端或本地的模型采用机器学习模型对压力数据进行实时动态评估，所述机器学习模型包括以下流程：

29、采用基于监督学习的模型，使用随机森林（random forest）算法进行压力数据的异常检测，根据历史压力数据和当前实时压力值，识别出潜在的异常情况；

30、在模型中，首先从压力传感器中提取多个特征，作为模型的输入，特征包括：

31、：当前时间点的压力值；

32、：过去个时间点的平均压力值；

33、：过去个时间点的最大压力值；

34、：过去个时间点的最小压力值；

35、：当前压力值与过去平均压力值的差值；

36、：当前压力值持续的时间，如持续高于阈值的时间；

37、特征提取公式为：

38、；

39、使用决策树的集成学习方法进行分类，并设定一个阈值判定公式：

40、；

41、其中，和是可调的超参数，用于控制预警的灵敏度和持续时间；

42、表示当前压力与平均压力的比值阈值，例如设定为1.2，当前压力高于过去平均压力的120%触发警报；

43、表示压力持续高于阈值的时间限制，例如设定为5分钟，只有在压力持续超过阈值5分钟后，才会发出警报。

44、进一步优化本技术方案，所述步骤s6中，构建压力预警模型包括以下流程：

45、构建一个深度神经网络（dnn）模型，实现压力数据的个性化学习与预警，该模型的输入包括患者的术后历史数据、实时压力数据及生理特征；

46、模型的输入特征定义为：

47、：当前时间点的压力值；

48、：过去个时间点的平均压力值；

49、：患者的恢复速度，如伤口愈合指数；

50、：患者的生理特征，如年龄、性别、体重；

51、：患者的心理状态评分，如疼痛等级、焦虑程度；

52、特征输入公式为：

53、；

54、使用一个多层感知器（mlp），输出为个性化的压力预警阈值，模型的基本形式如下：

55、；

56、其中，

57、是激活函数，如relu或sigmoid，用于引入非线性；

58、是权重矩阵，经过训练学习到不同特征的重要性；

59、是偏置项，调整模型输出；

60、通过模型输出的个性化阈值，结合历史数据中的安全范围和个体特征，最终确定预警的具体实现：

61、。

62、进一步优化本技术方案，所述步骤s7中，轻微报警在压力接近预设安全阈值时触发，提示患者或医护人员注意；中度报警在压力稍超出阈值时发出，提醒进行适当调整；严重报警则在压力大幅超出安全范围时触发，立即通知医护人员或紧急处理；

63、压力预警机制通过振动、声音、app推送的方式进行实时传递，确保及时反应。

64、进一步优化本技术方案，该方法还将所有压力数据将上传至云端，医生或护理人员通过中央监控系统或移动终端实时查看患者的压力变化情况；

65、中央监控系统或移动终端不仅显示实时压力数据，还根据不同患者的历史数据生成趋势报告，帮助医护人员做出科学的术后护理决策，患者也通过手机app实时查看自己的压力数据，了解胸外固定器具的状态。

66、进一步优化本技术方案，该方法还定期对收集的数据进行反馈分析，结合患者的术后恢复进展，对压力监测的算法和预警阈值进行优化；

67、如定期检查压力报警的频率和精度，修正不必要的报警，提升预警的准确性；

68、通过反馈数据，自动调整压力监测的敏感度，减少过于频繁的预警或漏报的风险，长期数据积累还用于未来患者的术后恢复参考。

69、与现有技术相比，本发明提供了一种乳腺科术后胸外固定压力监测预警方法，具备以下有益效果：

70、该乳腺科术后胸外固定压力监测预警方法，通过引入智能压力监测与预警相关流程，能够实现对胸外固定器具施加的压力进行实时、自动的监测和动态分析，从而及时识别潜在的异常情况；该方法结合了患者的个体生理特征和术后恢复情况，能够智能调整预警阈值，提升监测的准确性和个性化水平，进而有效减少并发症的发生，改善患者的术后康复体验。