胸腔术后漏液监测系统及处理方法与流程

本发明涉及术后漏液监测系统及处理方法，具体的说是胸腔术后漏液监测系统及处理方法。

背景技术：

1、目前，胸腔术后漏液监测系统及处理方法在临床实践中已经发挥了重要作用，但仍存在一些不足和弊端。首先，传统的监测方法主要依赖于物理观察和周期性测量，这种方式依赖于医护人员的经验，容易出现主观偏差，同时难以实时捕捉漏液动态变化的细微之处。在传统的处理方法中，采用固定时间间隔进行检查和记录，这会导致重要信息的遗漏，特别是在漏液量变化迅速或者患者病情突然变化时，无法做到及时预警和干预。此外，传统系统多依赖于简单的物理指标，包括引流量和体积，这些指标无法全面反映出患者体内的复杂生理状态变化，从而导致临床决策失误。此外，传统系统缺乏对多参数数据的综合分析能力，而现代医学强调个性化和精准化治疗，需要从多维度分析患者的生理数据。再者，很多胸腔术后漏液监测系统在实际应用中技术复杂，操作繁琐，尤其对于技术不够熟练的医护人员来说，增加工作负担和出错的几率。对系统的依赖性导致人工干预减少，过度信赖系统结果忽视临床经验判断。

2、同时，很多监测设备的维护和校准要求较高，实际操作中会面临设备老化、数据传输不稳定等问题，这些因素都会影响监测的准确性和实时性。经济成本也是一个不容忽视的问题，许多先进的监测系统及处理方法涉及昂贵的设备和复杂的维护，这对于一些资源有限的医疗机构来说，是一个显著的障碍。此外，由于技术和数据分析能力的限制，许多现有的监测系统无法进行智能化的数据分析和预测，仅能在出现明显症状后进行响应，这种被动的处理模式在应对突发情况时显得尤为不足。更进一步的，现有系统难以与其他医疗系统无缝集成，数据的孤立性导致信息无法高效共享和利用。患者在术后恢复过程中，往往涉及多学科、多部门的合作，信息孤立阻碍了协同工作的效率和质量。无法实时将监测数据与病历信息、药物记录进行有效整合和分析，导致治疗方案缺乏针对性和动态调整能力。另一个关键问题是患者隐私和数据安全。在大量数据采集和存储的过程中，如何确保患者信息的安全和隐私成为一个重要的挑战。数据泄露或滥用不仅对患者个体造成伤害，也会对医疗机构的信誉和信任度产生负面影响。最后，现有系统在面对复杂病情时的应对能力仍显不足。复杂的病情常常伴随着多种因素的交互作用，而传统的监测方法往往难以在多维度上同时进行有效分析。这使得在应对术后并发症时，系统缺乏灵活性和精准性，从而影响治疗的及时性和有效性。特别是在对病情恶化趋势的早期识别和干预方面，传统系统的不足尤为明显。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供胸腔术后漏液监测系统及处理方法，从而解决背景技术中所指出的部分弊端和不足。

2、本发明解决其上述的技术问题采用以下的技术方案：

3、一套微型传感器网络，用于实时监测胸腔内的液体积聚量、包括ph值、离子浓度的液体性质、温度和压力变化，并通过无线方式将数据发送至中央处理系统；

4、所述中央处理系统内置机器学习算法，用于分析传感器数据，预测漏液趋势和风险，并根据分析结果动调整自动化装置；其中，所述中央处理系统，对收集到的数据进行预处理和特征提取，包括最大值、最小值、均值、标准差的统计特征、包括数据的差异、变化率的时间窗特征、通过傅里叶变换分析数据的频率特性；

5、所述自动化装置通过微型泵和导管系统排出异常积液并调整内部压力；

6、其中，所述微型泵用于实时监控胸腔内的压力和流体积，根据传感器数据，控制动态调整泵速和泵压；

7、其次是导管系统的智能调节，设计有自适应开关阀，根据液体的性质和量自动开启或关闭，通过算法优化阀门的开闭频率和幅度；

8、最后根据患者个体差异生成个性化监护方案，并生成详细的术后监测报告，包括数据分析、风险评估及建议的干预措施，以提供高精度的监测和高效的个性化治疗。

9、进一步地，所述中央处理系统构建过程包括：首先，实施数据预处理模块，纠正传感器数据中的误差和漂移，采用函数：

10、

11、其中x,y,z分别代表从传感器收集的不同类型数据，包括温度、压力、液体积聚量，a和b是根据数据特性动态调整的系数；

12、接着，实时计算液体积聚量和压力统计特征，使用公式：

13、

14、其中xk是单个测量值，是这些值的平均值，n是样本数量；

15、最后，结合时间窗特征和频域特征，采用微积分公式：

16、

17、其中f(t)是时间窗内的传感器数据函数，t是时间参数，表示从某一特定起始点开始的时间流逝。

18、进一步地，所述微型泵实现方法包括：

19、首先实现智能微型泵，集成多维度传感器，通过公式动态调整泵速和泵压：

20、

21、其中p是胸腔内的压力，v是液体体积，α,β,和λ是调整参数，是压力的二阶时间导数，反映压力变化的加速度，是液体体积对时间的加权指数积分，表示过去液体体积变化对当前状态的影响；

22、接着，开发基于模糊逻辑的动态调节算法，使用公式调整泵的运行状态：

23、

24、其中x是从传感器测得的实时压力数据，y是压力设定阈值，z是压力调整灵敏度，γ是调节幅度因子。

25、进一步地，所述导管系统的智能调节实现方法如下：

26、s1、构建智能阀门系统，集成流量计和压力传感器，通过公式动态调整阀门开闭：

27、

28、其中p是监测胸腔内的压力，q是流体动态，δ,ω,μ为调节参数，τ是积分变量，t表示时间；

29、s2、利用机器学习技术开发的自适应算法处理与胸腔漏液相关的传感器数据，通过算法公式：

30、

31、其中x,y代表实时与设定压力值，λ,φ为调节因子，τ是积分变量，t表示时间；

32、s3、实现闭环控制系统，基于连续反馈调整治疗措施，采用公式:

33、

34、其中v(t)表示阀门开启度，t表示时间，ρ,σ,η,θ为控制参数。

35、进一步地，采用基于机器学习算法模型的门控循环单元gru，利用其内部状态处理输入数据的时间序列，预测和分类漏液处理方法任务；

36、所述机器学习算法模型通过输入特征数据进行训练，使用反向传播算法优化模型，以减小预测误差，并对模型进行调整和验证以确保性能；

37、通过实时分析模块利用已训练好的模型，将实时收集的数据进行预测，输出漏液的概率或风险等级，并根据模型预测的风险等级触发警报，通知医疗团队预测的漏液事件。

38、进一步地，所述门控循环单元gru构建方法如下：

39、首先实现门控循环单元gru模型，实时处理胸腔术后漏液量和压力变化，采用公式：

40、

41、其中σ是激活函数，β和b是学习参数，wi是权重矩阵，h(t-i)是历史输入的状态，用于处理和记忆输入数据中的时间序列特性；

42、接着将gru模型整合到实时监控系统中，预测漏液的趋势和潜在风险，利用动态调整算法公式：

43、

44、其中γ是调节系数，θ、λ和c是调整参数，f(x(τ),y(τ))是从传感器输入的函数表示压力和体积数据。

45、进一步地，所述反向传播算法优化模型构建过程如下：

46、s1、首先，开发定制化的机器学习模型，使用门控循环单元gru处理时间序列医疗数据，通过公式训练：

47、

48、其中ht是时间步t的隐藏状态，ot-1是前一时间步的输出，β和α是学习参数，σ是非线性激活函数，wih,who,和bh分别是输入到隐藏层、隐藏层到输出层的权重矩阵和偏差；

49、s2、接着，利用反向传播算法优化模型参数，减小预测误差，通过公式：

50、

51、进行更新，其中是t时间步，ot是时间步的输出，是损失函数，θ表示模型参数；

52、s3、最后，通过交叉验证和外部验证数据集对模型进行全面测试和验证，使用公式评估模型性能：

53、

54、其中yi是真实标签，f(xi；θ)是模型预测，n是样本数量。

55、进一步地，所述实时分析模块构建方法如下：

56、s1、首先利用复合公式来处理来自胸腔内传感器的实时数据，公式为：

57、

58、其中x(τ)代表时间τ时的传感器读数，t表示当前时间点，λ是衰减系数；

59、s2、接着通过基于非线性动态学的预测模型模拟漏液动态的非线性特性：

60、

61、其中yt是当前时刻的目标预测变量，ys表示在时间s时变量的值，t表示当前时间点，αi是模型参数，代表不同时间尺度的影响，β(t-s)是一个时间依赖的调节函数；

62、s3、最后，当漏液风险评估超过预定阈值时，通过触发公式触发警报：

63、

64、其中z是模型评估的风险等级，κ(u)是对应风险等级的敏感度函数，u是积分变量。

65、本发明的有益效果：

66、第一，系统通过集成高灵敏度的传感器和智能分析模块，实现了对胸腔内压力、液体积聚量等关键指标的实时监测。使得医护人员可以及时获取患者的生理数据，快速响应漏液变化，避免由于延迟或不准确的测量导致的治疗延误。

67、第二，采用机器学习算法，包括门控循环单元gru和动态调整算法，系统能够处理复杂的时间序列数据，对漏液趋势和风险进行实时预测。这种智能化的分析能力不仅提高了预测的准确性，还使得系统可以提前识别潜在的风险，提供预警信息，帮助医护人员在症状恶化之前采取干预措施。

68、第三，通过结合患者的实时监测数据和历史病历，系统可以提供个性化的治疗建议。这种能力确保了治疗方案的针对性和有效性，帮助医护团队制定更适合患者当前状态的治疗策略，提高了治疗效果和患者的满意度。

69、第四，系统集成了自动化的阀门调节和闭环控制机制，可以根据实时监测数据自动调整漏液引流速度和压力水平，减少了对人工操作的依赖，降低了医护人员的工作负担。同时，自动化的处理方式也提高了整体治疗流程的效率和可靠性。