本發(fā)明涉及醫(yī)療，尤其是涉及一種智能輸液評估提醒方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、隨著人口老齡化的加劇和醫(yī)療技術的不斷進步，醫(yī)院的患者數(shù)量不斷增加，對醫(yī)療護理的需求也日益提高。輸液作為一種常見的治療方式，在醫(yī)院的日常醫(yī)療工作中占據(jù)著重要地位。

2、當前，醫(yī)院輸液治療過程中，醫(yī)護人員需要定時巡視患者的輸液情況，手動記錄和調整輸液泵的參數(shù)。

3、在上述方式的輸液管理中，主要依靠醫(yī)護人員的人工觀察和經驗判斷。這種方式存在諸多局限性，例如難以準確把握每個患者的病情變化和輸液需求，容易出現(xiàn)遺漏或延誤處理的情況，同時，人工管理效率低下，無法滿足大規(guī)?；颊叩妮斠汗芾硇枨?。

技術實現(xiàn)思路

1、為了實現(xiàn)對輸液過程的高效管理和優(yōu)化，提高醫(yī)護人員的工作效率，確保輸液治療的安全和有效，本技術提供一種智能輸液評估提醒方法及系統(tǒng)。

2、第一方面，本技術提供一種智能輸液評估提醒方法，采用如下的技術方案：

3、一種智能輸液評估提醒方法，包括：

4、獲取錄入系統(tǒng)的患者病情相關信息和輸液任務相關信息；

5、分別依據(jù)病情相關信息和輸液任務相關信息中各指標數(shù)據(jù)所落入的范圍與評分的映射關系，確定對應指標的評分；

6、依據(jù)預設的時間衰減公式，根據(jù)自指標數(shù)據(jù)采集時刻起經過的時長，計算各指標評分隨時間變化的權重，同時從患者病情相關信息提取基因多態(tài)性數(shù)據(jù)以及過往病史，并輸入至預先構建的個體差異修正系數(shù)分析模型，輸出針對各指標評分的修正系數(shù)；

7、結合患者病情相關信息和輸液任務相關信息中各指標的原始評分，將其乘以對應的時間衰減權重與個體差異修正系數(shù)后進行累加，從而計算得到每個患者的總體評分，按照總體評分從高到低的順序對患者的輸液數(shù)據(jù)作自動化排序，并于醫(yī)護人員所持移動終端的顯示界面作顯示；

8、根據(jù)總體評分所落入的區(qū)間范圍與提醒等級的映射關系，分析確定提醒等級，其中，提醒等級分為高緊急、中緊急、低緊急三個等級；

9、獲取醫(yī)護人員當前工作所處環(huán)境的環(huán)境噪聲值以及工作狀態(tài)，對獲取的環(huán)境噪聲值和醫(yī)護人員工作狀態(tài)進行模糊化處理，轉化為模糊集合中的元素，依據(jù)預先制定的模糊規(guī)則庫，建立環(huán)境噪聲、醫(yī)護人員工作狀態(tài)與提醒等級之間的邏輯關系；

10、通過模糊推理，對不同提醒等級生成對應的模糊輸出結果，再經過去模糊化計算，確定與提醒等級對應的具體提醒方式，并執(zhí)行相應具體提醒方式。

11、可選的，在執(zhí)行相應具體提醒方式之后，還包括：

12、持續(xù)分析是否出現(xiàn)高緊急程度的提醒；

13、若為否，則維持原有設置；

14、若為是，則獲取患者所處場景信息，且實時采集獲取醫(yī)護人員的工作狀態(tài)、位置信息、工作負荷，以及患者的病情嚴重程度以及緊急程度，其中，場景信息包括普通病房場景、緊急救援場景、手術室場景以及急診室場景；

15、根據(jù)預設的量化評分方法，對醫(yī)護人員工作狀態(tài)、位置信息、工作負荷、環(huán)境噪聲值，以及患者病情嚴重程度與緊急程度進行量化評分；

16、基于量化評分所得的醫(yī)護人員工作狀態(tài)評分、位置信息評分、工作負荷評分、環(huán)境噪聲值評分，采用預設的基于粒子群與蟻群算法的最優(yōu)任務分配方法，分析確定最優(yōu)任務分配方案并執(zhí)行。

17、可選的，基于粒子群與蟻群算法的最優(yōu)任務分配方法包括：

18、隨機生成預設數(shù)量n的螞蟻，每只螞蟻對應一種醫(yī)護人員分配方案，創(chuàng)建行數(shù)為醫(yī)護人員數(shù)量m、列數(shù)為1的信息素矩陣，初始值設為預設常數(shù)t0，且同步生成預設數(shù)量p的粒子，每個粒子代表一種任務分配方案，預設初始位置和速度參數(shù)；

19、將量化評分所得的醫(yī)護人員工作狀態(tài)評分、位置信息評分、工作負荷評分、環(huán)境噪聲值評分，以及患者病情嚴重程度評分和緊急程度評分輸入至預設的適應度計算函數(shù)，依據(jù)預先設定的針對患者所處不同場景的權重調整規(guī)則，對各評分因素賦予相應權重，適應度計算函數(shù)將各評分與對應權重相乘并累加，得出每只螞蟻和每個粒子所代表任務分配方案的適應度值；

20、粒子按預設規(guī)則，依據(jù)自身與粒子群的最優(yōu)位置更新位置和速度，每次迭代都用預設函數(shù)算適應度值，若新值優(yōu)于歷史最優(yōu)，就更新對應極值；

21、粒子群找到全局最優(yōu)方案后，按預設規(guī)則給蟻群優(yōu)質路徑增加信息素濃度，螞蟻選路徑時，按特定權重把粒子群全局最優(yōu)因素融入選擇概率計算，且粒子更新時，若蟻群某區(qū)域信息素濃度超預設閾值，按預設規(guī)則增加向該區(qū)域移動的概率；

22、螞蟻依據(jù)預設的路徑選擇概率公式挑選醫(yī)護人員，路徑選擇概率公式融合了信息素濃度、啟發(fā)式信息以及粒子群全局最優(yōu)因素，在不同場景下，按預設的權重調整公式動態(tài)調整各因素的權重，以實現(xiàn)路徑選擇，每次螞蟻完成路徑選擇后，會按照預設的信息素更新公式對信息素矩陣進行更新，當達到預設迭代次數(shù)t或連續(xù)n次迭代中適應度提升小于預設值時，停止蟻群迭代；

23、按預設的方案篩選公式，對螞蟻與粒子所代表的方案進行評估，從中選出適應度最高的方案；

24、將高緊急患者任務分配給該方案對應的醫(yī)護人員，并通過醫(yī)院信息渠道，按照預設的信息推送規(guī)則，把患者病情、場景發(fā)送至醫(yī)護人員所持移動終端。

25、可選的，在執(zhí)行相應具體提醒方式之后，還包括：

26、分析移動終端是否收到醫(yī)護人員關于查看所負責患者輸液相關信息的語音指令；

27、若為是，則根據(jù)語音指令調取患者輸液相關信息并作語音回復；

28、若為否，則維持原有設置。

29、可選的，按照總體評分從高到低的順序對患者的輸液數(shù)據(jù)作自動化排序，并于醫(yī)護人員所持移動終端的顯示界面作顯示包括：

30、在預設時間周期內，對移動終端接收的查看不同患者輸液相關信息的語音指令進行記錄，并標記每次指令對應的時間戳；

31、根據(jù)語音指令次數(shù)，依據(jù)預設的次數(shù)范圍與關注系數(shù)的對應關系，初步確定關注系數(shù)；

32、按照預設的時間階段權重調整規(guī)則，根據(jù)不同時間階段對初步關注系數(shù)進行調整；

33、依據(jù)預設的病情狀態(tài)權重調整方法，結合患者病情相關信息所包含的患者病情狀態(tài)再次調整關注系數(shù)；

34、根據(jù)預設的多維度數(shù)據(jù)影響規(guī)則，綜合患者病情相關信息所包含的預設時間范圍內的生命體征波動情況、輸液任務相關信息所包含的輸液速度變化頻率，對關注系數(shù)進行最終修正；

35、將確定的關注系數(shù)與每個患者的總體評分相乘，得出最終的總體有效評分；

36、根據(jù)最終總體有效評分，從高到低對患者輸液數(shù)據(jù)進行自動化排序，將排序結果在醫(yī)護人員所持移動終端的顯示界面呈現(xiàn)。

37、可選的，還包括語音交互步驟，具體如下：

38、分析輸液泵是否接收到患者在輸液期間關于輸液感受的語音表述信息，定義輸液泵設置有接收語音表述信息并作傳送的功能；

39、若為是，則將患者在輸液期間關于輸液感受的語音表述信息傳送至醫(yī)護人員所持移動終端，并接收醫(yī)護人員所反饋的語音表述信息，傳送回輸液泵并作醫(yī)護人員的語音表述；

40、若為否，則維持原有設置。

41、可選的，位于分析輸液泵是否接收到患者在輸液期間關于輸液感受的語音表述信息之后，還包括如下步驟：

42、若確認輸液泵已接收到患者有效語音表述信息，將患者語音表述信息輸入至預先構建的雙向長短期記憶網(wǎng)絡關鍵詞匹配模型，輸出預設緊急關鍵詞匹配結果，依關鍵詞緊急程度分級，得出關鍵詞匹配得分k；

43、把患者語音表述信息輸入基于卷積神經網(wǎng)絡的醫(yī)療語音情感分析模型，輸出語音情感強度得分s；

44、借助uwb定位系統(tǒng)獲取患者實時位置坐標，結合醫(yī)院地圖確定所在區(qū)域，運用基于層次分析法的醫(yī)院區(qū)域位置評估模型，輸入醫(yī)院各區(qū)域緊急處理資源、歷史緊急事件發(fā)生頻率，輸出區(qū)域優(yōu)先級權重，算出位置關聯(lián)得分p；

45、從輸液泵及關聯(lián)系統(tǒng)提取輸液開始時間，并分析獲取輸液時長，將輸液時長輸入至基于時間序列分析的病情惡化概率預測模型，輸出調整后的時間權重系數(shù)α；

46、利用基于機器學習的情感權重動態(tài)調整模型，輸入患者過去輸液期間語音情感的歷史數(shù)據(jù)和當前病情嚴重程度，輸出動態(tài)確定的情感強度權重系數(shù)β；

47、采用基于層次分析法的位置權重確定模型，輸入醫(yī)院區(qū)域緊急處理優(yōu)先級與患者位置信息，輸出合理的位置權重系數(shù)γ；

48、將計算出的α、k、β、s、γ、p代入預設的緊急程度評估值計算公式，得出緊急程度評估值，其中，預設的緊急程度評估值計算公式如下：

49、=α×k+β×s+γ×p;

50、將患者語音表述信息連同緊急程度評估值、實時位置信息及輸液相關參數(shù)打包傳送至醫(yī)護人員移動終端。

51、可選的，按照總體評分從高到低的順序對患者的輸液數(shù)據(jù)作自動化排序，并于醫(yī)護人員所持移動終端的顯示界面作顯示包括：

52、在預設時間周期范圍內，通過移動終端的語音交互系統(tǒng)，記錄醫(yī)護人員以及反饋醫(yī)護人員針對不同患者輸液相關信息的語音指令或語音表述信息的次數(shù)，且同時利用語音識別與語義分析技術，識別每次語音中提及的緊急程度相關關鍵詞，并標記相關語音；

53、統(tǒng)計每個患者相關語音中緊急關鍵詞的出現(xiàn)頻率；

54、利用預設的綜合關注因子計算公式計算出每個患者的綜合關注因子，綜合關注因子計算公式具體如下：

55、；

56、其中，為綜合關注因子，為語音指令次數(shù)的權重系數(shù)，為緊急關鍵詞頻率的權重系數(shù)，為緊急程度評估值的權重系數(shù)；

57、將每個患者的綜合關注因子與該患者原有的總體評分相乘，得到總體有效評分；

58、根據(jù)總體有效評分，從高到低對患者輸液數(shù)據(jù)進行自動化排序，將排序結果在醫(yī)護人員所持移動終端的顯示界面呈現(xiàn)。

59、第二方面，本技術提供一種智能輸液評估提醒系統(tǒng)，采用如下的技術方案：

60、一種智能輸液評估提醒系統(tǒng)，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的程序，該程序能夠被處理器加載執(zhí)行時實現(xiàn)如第一方面所述的智能輸液評估提醒方法。