一种基于智能穿戴设备的术后预警装置及方法与流程

本发明涉及医疗器械，特别涉及一种基于智能穿戴设备的术后预警装置及方法。

背景技术：

1、目前，冠心病患者在接受经桡动脉路径冠状动脉介入术治疗的过程中，由于介入术对患者的穿刺途径较长，术中需使用抗凝剂预防血栓发生，术后对穿刺动脉处均会进行压迫止血2-6小时；但是由于穿刺不顺利，多次反复穿刺，患者血管畸形等多种因素，导致临床患者术后发生皮下血肿屡见不鲜；因此十分容易导致患者出现桡动脉痉挛、闭塞、前臂血肿、局部出血和骨筋膜室综合征等外周血管并发症。同时术后患者因紧张情绪影响、术后尿储留、空腹时间过长、血容量不足、疼痛等原因会导致患者迷走神经反射发生率增加，严重时会危及患者生命。但临床中有时候必不可免发生皮下血肿，所以及时发现患者生命体征恶化，对减少术后并发症和迷走神经反射发生率显的尤为重要。

2、但是，现在未有一种基于智能穿戴设备的术后预警装置及方法实现了对患者在当前时刻后发生迷走神经反射的可能性进行量化，并未减少术后并发症和迷走神经反射发生率，难以提升患者的安全感和满意度。

3、因此，本发明提出了一种基于智能穿戴设备的术后预警装置及方法。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于智能穿戴设备的术后预警装置及方法，用以根据患者智能穿戴设备在当前时刻前预设时间段内每个时刻的所有类传感器参数，获得所有相似患者，实现了从数据库的所历史患者中筛选出的术后生理信号和健康数据与患者相似的部分历史患者，根据患者智能穿戴设备在当前时刻前预设时间段内所有时刻的所有类传感器参数，获得患者的所有类传感器参数的时域趋势值，实现了对患者的每类传感器参数在时域上综合发展趋势进行量化，进而根据所有相似患者的所有类传感器参数的时域趋势值，获得患者的标准趋势矩阵，便于后续确定患者的分析趋势矩阵，根据患者的所有类传感器参数的时域趋势值和患者的标准趋势矩阵，获得患者的分析趋势矩阵，便于后续患者的迷走神经反射发生值的计算，进而根据患者的分析趋势矩阵、患者的标准趋势矩阵及所有相似患者的迷走神经反射发生结果，获得患者的迷走神经反射发生值，实现了对患者在当前时刻后发生迷走神经反射的可能性进行量化，最终根据患者的迷走神经反射发生值，获得患者智能穿戴设备的术后预警结果，有助于医护及早发现患者生命体征恶化，减少术后并发症，减少迷走神经反射发生率，提升患者的安全感和满意度。

2、本发明提供一种基于智能穿戴设备的术后预警装置，包括：

3、筛选模块，用于基于患者智能穿戴设备在当前时刻前预设时间段内每个时刻的所有类传感器参数，获得所有相似患者；

4、第一计算模块，用于基于患者智能穿戴设备在当前时刻前预设时间段内所有时刻的所有类传感器参数，获得患者的所有类传感器参数的时域趋势值；

5、构建模块，用于基于所有相似患者的所有类传感器参数的时域趋势值，获得患者的标准趋势矩阵，并基于患者的所有类传感器参数的时域趋势值和患者的标准趋势矩阵，获得患者的分析趋势矩阵；

6、第二计算模块，用于基于患者的分析趋势矩阵、患者的标准趋势矩阵及所有相似患者的迷走神经反射发生结果，获得患者的迷走神经反射发生值；

7、预警模块，用于基于患者的迷走神经反射发生值，获得患者智能穿戴设备的术后预警结果。

8、优选的，基于智能穿戴设备的术后预警装置，筛选模块，包括：

9、第一获取子模块，用于获取患者智能穿戴设备在当前时刻前预设时间段内每个时刻的所有类传感器参数，其中所有类传感器参数包括心率参数、血压参数、体温参数及血氧饱和度参数；

10、判断子模块，用于将数据库内的所有历史患者，均作为参照患者，若患者智能穿戴设备在当前时刻前预设时间段内初始时刻的每类传感器参数，与每个参照患者智能穿戴设备在整个术后预警时间段内每个时刻的对应类传感器参数之间的数值差值小于对应类传感器参数差值阈值时，判定患者与对应参照患者在对应时刻的对应类传感器参数上相似；

11、筛选子模块，用于当判定患者与每个参照患者在任一时刻的所有类传感器参数上相似时，判定对应参照患者为相似患者。

12、优选的，基于智能穿戴设备的术后预警装置，还包括：

13、报警模块，用以当患者智能穿戴设备在当前时刻的所有类传感器参数内，存在至少一类传感器参数不处于对应类传感器参数范围内时，控制患者智能穿戴设备红灯亮。

14、优选的，基于智能穿戴设备的术后预警装置，第一计算模块，包括：

15、处理子模块，用于将患者智能穿戴设备在当前时刻前预设时间段内相邻的两个时刻，作为患者的一组相邻时刻，获得患者的所有组相邻时刻，并将患者的每组相邻时刻内的两个时刻的每类传感器参数的数值差值，与预设时刻间隔数值之间的商值，作为患者的对应组相邻时刻的对应类传感器参数的趋势值；

16、第一计算子模块，用于基于患者的所有组相邻时刻的每类传感器参数的趋势值，获得患者的每类传感器参数的时域趋势值。

17、优选的，基于智能穿戴设备的术后预警装置，第一计算子模块基于患者的所有组相邻时刻的每类传感器参数的趋势值，获得患者的每类传感器参数的时域趋势值的方法，包括：

18、

19、其中，β为患者的当前计算类传感器参数的时域趋势值，α为患者的所有组相邻时刻的组数，μx为患者的所有组相邻时刻的当前计算类传感器参数的趋势值的标准差，μz为患者的所有组相邻时刻的当前计算类传感器参数的趋势值的均值，μmax为患者的所有组相邻时刻的当前计算类传感器参数的趋势值中的最大值，μmin为患者的所有组相邻时刻的当前计算类传感器参数的趋势值中的最小值，ln为自然对数，且自然常数e的取值为2.718。

20、优选的，基于智能穿戴设备的术后预警装置，构建模块，包括：

21、预处理子模块，用于将患者与每个相似患者在所有类传感器参数上相似的时刻，作为对应相似患者的相似时刻，并判断每个相似患者智能穿戴设备在整个术后预警时间段内，第一个相似时刻之后的剩余时间段的时间长度是否大于预设时间段的时间长度，若是，则从对应剩余时间段内从前至后截取出与预设时间段的时间长度相同的时间段，当作对应相似患者的相似时间段，否则，将对应剩余时间段进行时间段补齐，并将获得的补齐后的剩余时间段当作对应相似患者的相似时间段；

22、第一构建子模块，用于基于每个相似患者智能穿戴设备在相似时间段内所有时刻的所有类传感器参数，获得每个相似患者的所有类传感器参数的时域趋势值，并按每个相似患者的所有类传感器参数的时域趋势值的和值从大至小的顺序，对所有相似患者进行从1开始递增的序数定义，获得序数定义结果，基于所有相似患者的所有类传感器参数的时域趋势值和序数定义结果，获得患者的标准趋势矩阵，即为：

23、

24、其中，q为患者的标准趋势矩阵，w1为序数定义结果为1的相似患者的心率参数的时域趋势值，r1为序数定义结果为1的相似患者的血压参数的时域趋势值，h1为序数定义结果为1的相似患者的体温参数的时域趋势值，b1为序数定义结果为1的相似患者的血氧饱和度参数的时域趋势值，w2为序数定义结果为2的相似患者的心率参数的时域趋势值，r2为序数定义结果为2的相似患者的血压参数的时域趋势值，h2为序数定义结果为2的相似患者的体温参数的时域趋势值，b2为序数定义结果为2的相似患者的血氧饱和度参数的时域趋势值，wn为序数定义结果为n的相似患者的心率参数的时域趋势值，rn为序数定义结果为n的相似患者的血压参数的时域趋势值，hn为序数定义结果为n的相似患者的体温参数的时域趋势值，bn为序数定义结果为n的相似患者的血氧饱和度参数的时域趋势值，n为相似患者的总人数；

25、第二构建子模块，用于基于患者的所有类传感器参数的时域趋势值和患者的标准趋势矩阵，获得患者的分析趋势矩阵。

26、优选的，基于智能穿戴设备的术后预警装置，第二构建子模块，包括：

27、预处理单元，用于将每个相似患者的所有类传感器参数的时域趋势值的和值，与患者的所有类传感器参数的时域趋势值的和值之间的差值，作为患者和每个相似患者之间的趋势差值，并将患者和所有相似患者之间的趋势差值的最小值对应的相似患者，作为替换患者；

28、第二构建单元，用于将患者的标准趋势矩阵内的替换患者对应的矩阵列的所有矩阵元素，替换为患者的对应类传感器参数的时域趋势值，获得患者的分析趋势矩阵。

29、优选的，基于智能穿戴设备的术后预警装置，第二计算模块，包括：

30、第二获取子模块，用于获取所有相似患者的迷走神经反射发生结果，并判断每个相似患者的迷走神经反射发生结果，是否为发生迷走神经反射，若是，则将1作为对应相似患者的迷走神经反射发生赋分值，否则，将0作为对应相似患者的迷走神经反射发生赋分值；

31、第二计算子模块，用于基于患者的分析趋势矩阵、患者的标准趋势矩阵及所有相似患者的迷走神经反射发生赋分值，获得患者的迷走神经反射发生值，即为：

32、

33、其中，τ为患者的迷走神经反射发生值，为所有相似患者中迷走神经反射发生赋分值为1的人数，为所有相似患者中迷走神经反射发生赋分值为0的人数，q为患者的标准趋势矩阵的秩，e为患者的分析趋势矩阵的秩，n为相似患者的总人数，ln为自然对数，且自然常数e的取值为2.718。

34、优选的，基于智能穿戴设备的术后预警装置，预警模块基于患者的迷走神经反射发生值，获得患者智能穿戴设备的术后预警结果的方法，包括：

35、判断患者的迷走神经反射发生值是否大于预设迷走神经反射发生值阈值，若是，则控制患者智能穿戴设备红灯亮，否则，控制患者智能穿戴设备绿灯亮。

36、本发明提供了一种基于智能穿戴设备的术后预警方法，应用于执行权利要求1至9中任一一种基于智能穿戴设备的术后预警装置，包括：

37、s1：基于患者智能穿戴设备在当前时刻前预设时间段内每个时刻的所有类传感器参数，获得所有相似患者；

38、s2：基于患者智能穿戴设备在当前时刻前预设时间段内所有时刻的所有类传感器参数，获得患者的所有类传感器参数的时域趋势值；

39、s3：基于所有相似患者的所有类传感器参数的时域趋势值，获得患者的标准趋势矩阵，并基于患者的所有类传感器参数的时域趋势值和患者的标准趋势矩阵，获得患者的分析趋势矩阵；

40、s4：基于患者的分析趋势矩阵、患者的标准趋势矩阵及所有相似患者的迷走神经反射发生结果，获得患者的迷走神经反射发生值；

41、s5：基于患者的迷走神经反射发生值，获得患者智能穿戴设备的术后预警结果。

42、本发明相对于现有技术产生的有益效果为：根据患者智能穿戴设备在当前时刻前预设时间段内每个时刻的所有类传感器参数，获得所有相似患者，实现了从数据库的所历史患者中筛选出的术后生理信号和健康数据与患者相似的部分历史患者，根据患者智能穿戴设备在当前时刻前预设时间段内所有时刻的所有类传感器参数，获得患者的所有类传感器参数的时域趋势值，实现了对患者的每类传感器参数在时域上综合发展趋势进行量化，进而根据所有相似患者的所有类传感器参数的时域趋势值，获得患者的标准趋势矩阵，便于后续确定患者的分析趋势矩阵，根据患者的所有类传感器参数的时域趋势值和患者的标准趋势矩阵，获得患者的分析趋势矩阵，便于后续患者的迷走神经反射发生值的计算，进而根据患者的分析趋势矩阵、患者的标准趋势矩阵及所有相似患者的迷走神经反射发生结果，获得患者的迷走神经反射发生值，实现了对患者在当前时刻后发生迷走神经反射的可能性进行量化，最终根据患者的迷走神经反射发生值，获得患者智能穿戴设备的术后预警结果，有助于医护及早发现患者生命体征恶化，减少术后并发症，减少迷走神经反射发生率，提升患者的安全感和满意度。

43、本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的本技术文件中所特别指出的结构来实现和获得。

44、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。