一种病患生理信息监控系统

本发明涉及医疗信息监控领域，更具体地说，本发明涉及一种病患生理信息监控系统。

背景技术：

1、在现代医疗环境中，病房内的监护仪器通常通过网线与中心监护仪进行连接。这种配置使得中心监护仪可以收集并处理来自各个病房监护仪器的生理数据。进一步地，中心监护仪通过无线通信方式与医护人员的腕表连接，实现数据的无缝传输。这种设置允许医护人员随时随地通过腕表查看患者的生理特征，如心率、血压等关键生命体征，从而提高了对患者状态的实时监控能力，确保能够及时响应各种医疗需求。尽管这种监护系统设计上具有高度的便捷性和实效性，但在实际应用中仍存在一些技术不足，特别是与监测传感器的佩戴和数据准确性相关的问题。

2、在初始设定时，电极或其他传感器的微小佩戴错误，如位置偏差或接触不良，可能不会立即被发现。这种初始的佩戴失误随着时间的推移可能逐渐在监测数据中显现，如数据异常波动或偏离正常范围，影响数据的准确性和可靠性。此外，噪声干扰和信号不稳定性也是当前系统面临的挑战，影响了生理数据的清晰度和准确性。

3、在护理人员的工作压力管理方面，现有系统也缺乏实时的生理数据解析和压力状态评估手段，无法动态调整任务分配，进而影响护理质量和工作效率。传统的任务分配方式未能充分考虑任务的时间敏感性、护理人员的技能匹配度和即时工作压力状态，导致资源分配不均衡和工作负担不合理。

4、为了解决上述问题，现提供一种技术方案。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种病患生理信息监控系统，通过实时获取患者的心电数据，并应用综合性异常检测技术确保数据的高质量和高完整性，自动识别并校正电极佩戴状态，保障信号采集的可靠性和数据的准确性。系统在数据采集期间未获得预警提醒时，通过多层次预处理和噪声过滤技术提取深度特征，生成具有临床指示意义的预警信号，提示潜在健康风险。通过智能腕表实时监测护士生理指标，结合多参数集成的压力评估模型进行动态解析，生成即时压力指数评估护士工作压力状态，及时发现并干预压力问题。系统收集预警信号时间敏感性、护士技能矩阵及当前工作负载数据，建立时间敏感性评分模型和技能匹配度模型，综合计算任务适配度指数，优先分配高适配度任务并实时更新护士状态和技能矩阵，动态优化任务分配，提高整体护理效率和质量，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：

3、一种病患生理信息监控系统，包括：数据汇总模块、信号净化模块、特征分析模块、压力解析模块、任务适配模块和任务分配模块；

4、数据汇总模块：通过心电监护仪实时获取患者的心电数据，并将数据传输至中心监护仪，然后传递至信号净化模块；

5、信号净化模块：在中心监护仪中应用综合性异常检测技术，对心电信号进行噪声抑制和净化分析，自动识别并校正电极佩戴状态，决定是否出具使用预警信号，将净化后的心电信号和决定结果传递至特征分析模块；

6、特征分析模块：在数据采集期间未获得使用预警提醒时，利用自适应基线校正技术和自适应带通滤波器确保信号的清晰和稳定性，通过心率变异性分析和st段动态变化检测提取深度特征，并对提取的特征进行预警信号出示，将提取的心电特征数据传递至压力解析模块；

7、压力解析模块：通过腕表实时监测护士生理参数，并基于多参数集成的压力评估模型进行动态生理数据解析，生成即时压力指数以评估护士的当前工作压力状态，将护士的即时压力指数传递至任务适配模块；

8、任务适配模块：运用规则引擎和多因子调度算法，基于预警信号的时间敏感性、护士技能矩阵及即时工作压力状态，构建任务适配度指数模型，分析任务与护士的适配性，将任务适配度指数传递至任务分配模块；

9、任务分配模块：通过对所有任务和护士的组合进行排序，并基于任务适配度指数优先分配适配度最高的任务给对应护士，实时更新护士的工作压力状态和技能矩阵，动态优化任务分配过程，将更新后的护士工作压力状态和技能矩阵数据反馈至压力解析模块和任务适配模块。

10、在一个优选的实施方式中，步骤s1包括以下内容：

11、s1-1，通过心电监护仪实时获取患者的心电数据；

12、s1-2，中心监护仪对获取的心电数据进行噪声频域特征分析；

13、s1-3，对净化后的信号进行幅度波动评估，计算信号的均方根值和峰值因子，并应用动态分段方法识别异常幅度变化；

14、s1-4，进一步对信号进行小波变换，获取信号的时频分布信息，通过分析小波系数识别瞬态干扰；

15、s1-5，应用一致性检测算法评估信号的周期性和稳定性，自动识别并校正电极佩戴状态，确保数据完整性，具体步骤包括：

16、通过一致性检测算法评估信号的周期性和稳定性，判断电极的佩戴状态；

17、使用以下公式计算信号的一致性指标：

18、其中，c是一致性指标；x(ti)表示第i个采样点的信号值；|x(ti)-μ|表示信号值与均值的绝对差；n是采样点的总数；σ是信号的标准差；

19、将一致性指标转换为稳定性指标，范围在0到1之间：

20、其中，s是稳定性指标；max(c)是一致性指标的最大值；

21、当稳定性指标接近1时，表示信号稳定，电极佩戴状态良好；当稳定性指标明显低于1时，表示信号波动较大，发出使用预警提醒。

22、在一个优选的实施方式中，步骤s2包括以下内容：

23、s2-1，在数据采集期间未获得使用预警提醒时，使用采集到的心电数据进行多层次预处理与噪声过滤：

24、s2-1-1，利用自适应基线校正技术，将原始心电信号进行处理，通过计算局部平均值并减去信号中的低频成分，去除基线漂移；

25、s2-1-2，接着，对去除基线漂移后的信号，应用自适应带通滤波器去除高频和低频噪声；

26、s2-2，对预处理后的信号进行心率变异性和st段动态变化检测：

27、s2-2-1，在心率变异性分析中，通过计算rr间期，并进行自适应修正和特征提取；

28、接着，计算rr间期的标准差和极差；

29、s2-2-2，检测心电信号中的st段，通过计算st段相对于pr段的电压抬高值；

30、s2-3，利用分类算法，对提取的特征进行深度分析和多维预警评估：

31、s2-3-1，将心率变异性综合指标和st段特征的时间加权平均值组合成一个向量；

32、s2-3-2，使用阈值函数对特征进行变换和归一化处理，通过综合评估生成预警信号，获得心电信号动态异常预示因子：

33、

34、其中，capf是心电信号动态异常预示因子；θ是阈值函数，用于产生预警信号，表示是否触发预警；a表示特征归一化系数，表示对hrv综合指标的归一化；b表示特征归一化系数，表示对st段特征的归一化；

35、s2-4，心电信号动态异常预示因子需要和低风险阈值、高风险阈值进行比较，根据比较结果生成不同等级的预警信号；具体执行过程如下：如果心电信号动态异常预示因子值小于低风险阈值，则生成绿色预警信号，表示低风险；如果心电信号动态异常预示因子值在低风险阈值和高风险阈值之间，则生成黄色预警信号，表示中等风险；如心电信号动态异常预示因子值大于高风险阈值，则生成红色预警信号，表示高风险。

36、在一个优选的实施方式中，s3包括以下内容：

37、s3-1，使用腕表实时监测护士的生理指标，包括心率、血压及皮肤电反应，并对采集的数据进行预处理：

38、s3-1-1，对实时采集的心率数据进行滑动平均；

39、s3-1-2，对实时采集的血压数据进行滤波处理；

40、s3-1-3，对实时采集的皮肤电反应数据进行基线校正；

41、s3-2，从预处理后的生理数据中提取相关特征：

42、s3-2-1，从平滑后的心率数据中计算心率数据的标准差作为心率变异性指标；

43、s3-2-2，从滤波后的血压数据中提取平均值和标准差；

44、s3-2-3，从基线校正后的皮肤电反应数据中提取平均值和相邻采样点之间的变化率；

45、s3-3，将心率变异性、血压和皮肤电反应的特征值进行加权求和，生成即时压力指数，用于反映了护士的当前工作压力状态。

46、在一个优选的实施方式中，s4包括以下内容：

47、s4-1，首先，收集预警信号的时间敏感性、护士技能矩阵及当前工作压力数据；

48、s4-1-1，对于每个预警信号，根据其紧急程度赋予时间敏感性评分：

49、

50、其中，sl表示预警信号l对应的时间敏感性评分，即任务l的时间敏感性评分，表示预警信号的紧急程度；wp表示预警信号的权重，反映预警信号的重要性；te表示预警信号的到期时间，表示需要完成任务的最晚时间；tn表示当前时间，表示当前的时间节点；

51、s4-1-2，构建护士技能矩阵，计算护士与任务之间的技能匹配度：

52、

53、其中，mov表示护士o与任务l的技能匹配度；k表示技能总数；skok″表示护士o在技能k″上的熟练程度；tmlk″表示任务l所需的技能k″的要求；

54、s4-2，计算处理每个预警信号对应任务分配给每个护士的任务适配度指数，综合考虑时间敏感性、技能匹配度和即时压力状态，计算公式如下：

55、

56、其中，csol表示任务l分配给护士o的任务适配度指数；

57、sl表示任务l的时间敏感性评分；

58、mov表示护士o与任务l的技能匹配度；

59、ylo表示护士o的即时压力指数；

60、τ表示调整参数，用于控制压力状态对评分的影响；

61、s4-1-2，构建护士技能矩阵，计算护士与任务之间的技能匹配度：

62、

63、其中，mov表示护士o与任务l的技能匹配度；k表示技能总数；skok″表示护士o在技能k″上的熟练程度；tmlk″表示任务l所需的技能k″的要求。

64、在一个优选的实施方式中，预警信号的权重基于心电信号动态异常预示因子来计算，具体过程是：首先，计算每个预警信号的心电信号动态异常预示因子值，然后将所有预警信号的心电信号动态异常预示因子值进行归一化处理，使其总和为1，每个预警信号的权重等于其心电信号动态异常预示因子值除以所有预警信号心电信号动态异常预示因子值的总和。

65、在一个优选的实施方式中，s4-2，计算处理每个预警信号对应任务分配给每个护士的任务适配度指数，综合考虑时间敏感性、技能匹配度和即时压力状态，计算公式如下：

66、

67、其中，csol表示任务l分配给护士o的任务适配度指数；

68、sl表示任务l的时间敏感性评分；

69、mov表示护士o与任务l的技能匹配度；

70、ylo表示护士o的即时压力指数；

71、τ表示调整参数，用于控制压力状态对评分的影响。

72、在一个优选的实施方式中，s5包括以下内容：

73、s5-1，对所有任务和护士的组合进行排序，根据计算出的任务适配度指数，将任务按适配度指数从高到低排序；

74、s5-2，优先将任务适配度指数最高的任务分配给对应护士，并将提示处理信号发送至给的对应的护士的腕表中，按照以下步骤进行分配：

75、s5-2-1，选择适配度指数最高的任务和护士组合；

76、s5-2-2，将该任务分配给对应护士，中心监护仪发送信号到腕表，提示与腕表绑定的护士进行处理，并记录任务分配情况；

77、s5-2-3，更新被分配任务的护士的即时工作压力状态，重新执行步骤s3进行计算；

78、更新护士的技能矩阵，重新执行步骤s4-1-2计算护士与任务之间的技能匹配度；

79、s5-3，重复步骤s5-2，继续分配剩余任务，每次选择适配度指数最高的任务和护士组合，进行任务分配和状态更新，直到所有任务分配完毕。

80、本发明一种病患生理信息监控系统的技术效果和优点：

81、1.本发明通过实时获取患者的心电数据，并应用综合性异常检测技术，包括噪声频域特征分析、信号幅度波动评估及复杂频谱特性解析，确保数据的高质量和高完整性。自动识别并校正电极佩戴状态，进一步提高了信号采集的可靠性，保障了数据的准确性。这一过程能够有效地滤除各类噪声和干扰，提取有意义的生理特征，确保后续的数据分析和临床评估的准确性和可靠性。此外，通过智能反馈机制，系统能够实时监控和调整，确保电极佩戴的持续良好状态，从而显著提高了心电监测的整体效果和临床应用价值。

82、2.本发明在数据采集期间未获得预警提醒时，通过多层次预处理和噪声过滤，利用自适应基线校正技术去除基线漂移，应用自适应带通滤波器去除高频和低频噪声，确保信号的清晰和稳定性，随后进行心率变异性分析和st段动态变化检测提取深度特征，利用分类算法对提取的特征进行多维预警评估，生成具有临床指示意义的预警信号。通过心电信号动态异常预示因子与风险阈值比较，生成不同等级的预警信号，提示潜在的健康风险，帮助明确任务处理的优先级。

83、3.本发明通过智能腕表实时监测护士的心率、血压及皮肤电反应等多种生理指标，并对数据进行预处理以确保其准确性和稳定性，从中提取相关特征，结合多参数集成的压力评估模型，进行动态生理数据解析，生成即时压力指数以评估护士的当前工作压力状态，从而及时发现并干预护士的工作压力问题，方便为后期任务分配进行动态决策，提高工作效率和护理质量。

84、4.本发明通过收集预警信号的时间敏感性、护士技能矩阵及当前工作负载等数据，建立时间敏感性评分模型和护士技能匹配度模型，并基于这些模型综合考虑时间敏感性、技能匹配度和即时压力状态计算任务适配度指数，优先将适配度指数最高的任务分配给对应护士，并实时更新护士的工作压力状态和技能矩阵，动态优化任务分配过程，从而实现高效合理的任务分配，提高整体护理效率和质量。