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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本发明公开了一种基于早期预警的儿科重症监护病房分级护理管理系统，涉及生物医学技术领域，包括，收集患儿实时生命体征数据、实验室检测结果和临床观察记录；基于实时生命体征数据和临床观察记录，构建患儿病情预测模型，预测患儿病情恶化值；结合上下个性化预警阈值，对患儿病情初次划分预警等级；进一步结合实验室检测结果，对患儿病情再次划分预警等级；基于划分的预警等级，动态调整护理级别。本发明通过动态病情预测模型，提前预警恶化风险，加之生物标志物辅助诊断，确保及时干预。个性化预警阈值与动态护理级别调整，实现资源精准分配，增强重症监护效能。

主权项：1.一种基于早期预警的儿科重症监护病房分级护理管理系统，其特征在于：包括：患儿数据采集模块，负责收集患儿实时生命体征数据、实验室检测结果和临床观察记录；患儿病情恶化值预测模块，负责基于实时生命体征数据和临床观察记录，构建患儿病情预测模型，预测患儿病情恶化值；初级预警分级模块，负责基于预测患儿病情恶化值，结合上下个性化预警阈值，对患儿病情初次划分预警等级，包括一级预警、二级预警和三级预警；高级预警分级模块，负责基于三级预警结果，进一步结合实验室检测结果，对患儿病情再次划分预警等级，包括四级预警和五级预警；护理级别动态调整模块，负责基于划分的预警等级，动态调整护理级别，包括一级护理、二级护理、三级护理、四级护理和五级护理；所述实时生命体征数据包括心率、血压、血氧饱和度和呼吸频率；所述临床观察记录包括患儿的意识水平、皮肤颜色和排泄情况；所述实验室检测结果是指生物标志物数据，生物标志物数据包括C反应蛋白浓度和肌钙蛋白浓度；所述基于实时生命体征数据和临床观察记录，构建患儿病情预测模型，预测患儿病情恶化值，包括如下步骤：对实时生命体征数据和临床观察记录进行数据清洗和标准化处理；基于处理后的实时生命体征数据和临床观察记录，构成病情向量；基于病情向量，使用径向基函数，捕捉病情向量与输出之间的非线性关系，构建患儿病情预测模型，预测患儿病情恶化值，表示为： ；其中，P表示预测患儿病情恶化值，X表示病情向量，xi表示病情向量中的第i个数据，表示径向基函数，K表示径向基函数的数量，αk表示第k个径向基函数的权重，mk表示第k个径向基函数的中心，表示第k个径向基函数的方差，b表示偏置项，k表示径向基函数数量的索引，k从1到K，表示病情向量中的第i个数据与第k个径向基函数的中心mk之间的欧几里得距离的平方；基于历史患儿病情恶化值，计算上下个性化预警阈值，表示为： ； ；其中，表示历史患儿病情恶化值Pr的平均值，σr表示历史患儿病情恶化值Pr的标准差，z1表示上预警参数，是一个正值，z2表示下预警参数，是一个负值，W1表示上个性化预警阈值，W2表示下个性化预警阈值；基于三级预警结果，进一步结合实验室检测结果，计算病情严重度，包括如下步骤：对生物标志物数据进行标准化处理；在患儿病情严重的情况下，基于预测患儿病情恶化值P，结合标准化后的生物标志物数据，计算病情严重度I，表示为： ； ； ； ；其中，ΔP表示病情恶化预测值的动态变化率，ΔC表示C反应蛋白浓度的动态变化率，ΔA表示肌钙蛋白浓度的动态变化率，表示预测患儿病情恶化值的平均值，表示C反应蛋白浓度的平均值，表示肌钙蛋白浓度的平均值，ΔPmax表示病情恶化预测值的动态变化率的最大值，ΔCmax表示C反应蛋白浓度的动态变化率的最大值，ΔAmax表示肌钙蛋白浓度的动态变化率的最大值，A表示肌钙蛋白浓度，C表示C反应蛋白浓度；基于病情严重度，计算上高级预警阈值和下高级预警阈值，表示为： ； ；其中，表示病情严重度I的平均值，σI表示病情严重度I的标准差，W3表示上高级预警阈值，W4表示下高级预警阈值。

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百度查询： 吉林大学 基于早期预警的儿科重症监护病房分级护理管理系统