CN101203172B - 测量瞬时患者急性值的设备 - Google Patents

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Abstract

在患者监控系统(10)中，从受监控患者(12)收集较短间隔生理参数以及较长间隔临床数据。综合急性分数生成器(70)至少基于所感测到的生理参数和较长间隔数据来生成或更新指示患者(12)的健康状态的综合急性分数。监控器(22，56)显示所选已感测的生理参数、较长间隔数据、以及综合急性分数中的至少一个的当前值。

Description

测量瞬时患者急性值的设备
本发明涉及医学领域。本发明尤其适用于在医院对患者信息进行收集、分析、以及显示的特定应用，并且将通过具体参考该应用进行描述。然而，应该理解的是本发明适用于在诸如家庭监护机构、疗养院等等之类的用于各种健康护理应用的健康护理机构处对患者进行监控、诊断等。
典型地，重症监护病房/冠心病监护病房(ICU/CCU)中的患者与用于提供每个患者的病理生理状态的详细测量的多个技术复杂的仪器相连。来自临床观察、床边监控器、机械呼吸机、以及多种实验室试验和图像研究的相关数据大量地增长。丰富的数据和其不良的组织使得数据的集成和解释耗时、效率低、并且日益复杂。这种″信息过载″事实上阻碍了诊断处理，并且甚至可导致疏忽相关数据，这会造成ICU监护中的错误和复杂化。
在致力于帮助确保足够的临床覆盖范围(coverage)的努力中，当前方法是预测当患者获准进入重症监护病房等中时患者的死亡指数。例如，当患者获准进入健康护理机构时，收集患者信息并且执行测试和测量以估计死亡的风险。存在有计算死亡指数的一些方法，其中一种方法是计算简化急性(Acuity)生理分数(SAPS)，该简化急性生理分数为在入院时患者的生理状况的快照。通过向某些医学状况、测量、医学数据等分配预定的点数来计算SAPS。然而，当前方法所提供的急性分数不是患者恶化的充分预测器。
重症监护病房中的患者状况恶化的一些共同轨迹是单器官系统衰竭(SOSF)和多器官系统衰竭(MOSF)。虽然SOSF和MOSF具有多个原因，但是单器官系统或多器官系统的功能恶化往往表示患者的状况更坏了，这或许进一步可能导致患者的糟糕结果。通过识别出患者恶化的最初体征来在最初阶段识别出SOSF或MOSF的发展会帮助对单系统或多系统的功能遭受恶化的患者较早地治疗，并且通常改善了治疗的结果。
存在对在输入的临床数据可用于对临床重要信息进行监测和显示时利用该临床数据、并且产生警告以向临床工作人员提醒临床重要事件的需要。本申请考虑了可克服上面引用的问题及其他问题的一种新的且改善的方法和设备。
发明内容
根据本申请的一个方面，公开了一种患者监控系统。至少一个传感器感测所监控患者的较短间隔的生理参数。将所监控患者的较长间隔数据收集在至少一个数据库中。综合急性分数生成器至少基于所感测的生理参数和较长间隔数据来生成或更新指示患者健康状态(wellbeing)的综合急性分数。监控器自动地显示所选已感测生理参数、较长间隔数据、以及综合急性分数中的至少一个的至少当前值。
根据另一方面，公开了一种监控方法。对患者的较短间隔生理参数进行感测。收集患者的较长间隔数据。基于所感测的生理参数和较长间隔数据中的至少一个来生成指示患者健康状态(wellbeing)的综合急性分数。显示所选已感测生理参数、较长间隔数据、以及综合急性分数中的至少一个的至少当前值。
本发明的一个优点在于更快地向健康护理专业人员呈现危急患者急性信息。
另一优点在于在患者实际上变得不稳定之前可对患者不稳定性进行预测。
另一优点在于提供了警告或警报以提醒健康护理专业人员注意危急患者急性信息是可用的。
另一优点在于生成了患者的动态更新的急性分数。
另一优点在于能够观察到触发当前危急状况的所有当前关键信息。
另一优点在于能够观察到触发当前危急状况的关键信息所出现的变化以便启动补救行动。
另一优点在于能够生成触发当前危急状况的事件以及所采取的行动的效果的永久记录。
另一优点在于保持有质量的患者监护。
另一优点在于生成相关患者急性和医疗护理过程报告。
对于本领域普通技术人员来说，在读取并理解以下对优选实施例的详细说明之后，可显而易见地得知本发明更进一步的优点和益处。
附图说明
本发明可采用各种部件和部件布置的形式并且可采用各种步骤和步骤布置的形式。附图的目的仅是对优选实施例进行说明并且不应将其看作是对本发明进行限制。
图1是患者监控系统的示意图；
图2是患者监控系统的一部分的示意图；
图3-7给出了患者指数显示；
图8是血压测量和药物下滴速率的图示；以及
图9是一组ROC曲线。
优选实施方式
参考图1，患者监控系统10在一段时间内对生理学信息进行分析以确定例如患者状况是改善、稳定、还是恶化这样的患者12的健康状态。患者监控系统10对诸如手术后恢复患者、急诊护理病房患者、容易遭受婴儿猝死综合征的婴儿等之类的、具有各种状况的患者的健康状态进行监控。当一些医学状况需要紧急干预时，以非常短的间隔来收集床边监控器22的测量。以较长的时间间隔来收集其他数据(临床观察、实验室试验、药物管理、图像研究等)。
在所说明的示例中，患者监控系统10包括无线或有线患者定点护理网络，该网络包括：(i)位于患者12上以对诸如心电图(ECG)数据、心率、呼吸率、呼吸周期、血压等之类的生命体征进行监控的传感器节点20；以及(ii)与SpO2指尖探头24相连的床边血氧饱和(SpO2)监控器22。无线或有线定点护理网络是个示例，并且本领域普通技术人员可很容易地在该网络中包括诸如高分辨率传感器和床边监控器以及呼吸机之类的附加或其他医疗设备。此外，可以通过添加或除去医疗设备而在特别基础上改变无线定点护理网络。
应该理解的是，不必完全从无线患者定点护理网络中排除掉有线或电缆，例如SpO2指尖探头24可通过电缆与SpO2监控器22相连。类似地，虽然未说明，但是应该考虑到患者定点护理网络中的一些设备包括与房子电气连接的电源线。例如，虽然所说明的SpO2监控器22是电池供电的，但是它可代替地或另外包括插入到传统电源插座中的电源线。
患者定点护理网络进一步包括患者识别设备40。在所说明的实施例中，患者识别设备40位于医疗患者12所戴的袖口上；然而，更一般来说，该患者识别设备40可在基本上任何地方穿戴到或者附于患者12上。医疗设备22，24可选地还彼此进行无线通信。患者识别设备40可选地还包括诸如ECG、SpO2、或其他传感器之类的患者监控或者治疗功能。
在图1中通过锯齿状连接符52来图解地指示与医院或其他医疗机构的局域网48的无线数据通信。将所收集的数据存储到监控参数数据存储器50上并且可以将其传输到患者记录储存库54中、在生命体征监控站或监测中心或显示器56上显示、将其与上述传感器读数进行比较、或者另外用于患者监控及治疗评估。实际上，一旦将所收集的数据发送并存储在患者记录储存库54中，就可由具有正确授权来存取它的网络48上的任何设备使用。例如可通过局域网48将所收集的数据送回到床边监控器22或生命体征监控站或监测中心或显示器56。
生理信息分析器58从一个或多个传感器、床边患者监控器、以及呼吸机接收用于较短间隔数据的生理信息并且从临床观察、实验室试验、药物管理记录、以及图像研究接收较长间隔相关数据，所有这些数据源均与患者12相链接以获得生理信息并对其进行监控。分析器58收集并处理融合的数据以生成诸如图表或数值之类的视觉表示和/或诸如例如患者指数超过了临界极限的警告或警报之类的音频信号。医疗专业人员注意该警告或警报以及所显示的临床信息，并且确定是否必需干预、在什么时候、以及达到什么程度。
继续参考图1并且进一步参考图2，生理信息分析器58不断地为一个或多个患者指数(PI)计算表示为综合急性分数的患者12的疾病严重性。更具体而言，基本分数生成器60将所检测到的测量结果与其他信息一起映射到评分系统。例如，向测量值、临床观察、患者状况等给予点数。预先确定给予特定测量值和其他种类的点数。最初，为最新入院的患者确定基本分数。例如，采用在初始时段内测量的每个变量的第一值，所述初始时段诸如是从在重症监护病房中与患者初次接触起到患者到达重症监护病房之后一个小时。当然，初次接触可以发生在急救室、家里、救护车等中。例如，给予测量出大于或等于200mm Hg的收缩压2分。如果测量出收缩压在70与99mm Hg之间，那么给予5分；如果小于70mm Hg，那么给予13分，另外如果在100与199mm Hg之间，那么分数是0。按照这种方式，例如如下述表格1所概述的，给予某些测量值和预定类别的医疗状况某个评分。
表格1
如果存在状况，那么记录方括号中的数字
  (1)   年龄：[0]＜40[7]40-59[12]60-69[15]70-74[16]75-79[18]＞＝80
  (2)   每分钟的跳动心率[11]＜40[2]40-69[0]70-119[4]120-159[7]＞＝160
  (3)   收缩压(mmHg)[13]＜70[5]70-99[0]100-199[2]＞＝200
  (4)   体温，以℃为单位[0]＜39[3]＞＝39
  (5)   如果供氧(on ventilation)或CPAPPaO2/FIO2
  [0]＜100[9]100-199[7]＞＝200
  (6)   每24小时的尿排出量(L)[11]＜0.500[4]0.500-0.999[0]＞＝1.000
  (7)   血尿素氮(mg/dL)[0]＜28[6]28-83[10]＞＝84
  (8)   WBC计数(每μL1000)[12]＜1.0[6]1.0-19.9[10]＞＝20
  (9)   血钾(mEq/L)[3]＜3.0[0]3.0-4.9[9]＞＝5.0
  (10)   血纳(mEq/L)[5]＜125[0]125-144[1]＞＝145
  (11)   血重碳酸盐(mEq/L)[5]＜125[0]125-144[1]＞＝145
  (12)   胆红素级(mg/dL)[0]＜4.0[6]4.0-5.9[10]＞＝6.0
  (13)   格拉斯哥昏迷分数：
  [26]＜6[13]6-8[7]9-10[5]11-13[0]14-15
  (14)   慢性病[9]转移癌[10]恶性血液病[17]AIDS
  (15)   住院类型[0]预定手术[6]药物治疗[8]未预定手术
基本分数生成器60几乎实时地对每个定义类别的基本分数进行更新。变化性度量生成器或装置62确定诸如心率变化性度量之类的一个或多个测量值的变化性度量。在预定时段期间患者12的心率、血压、以及其他测量值的急剧变化可以表明患者12的变坏状况。
综合急性分数生成器或处理器或装置70可通过至少接收来自基本分数生成器60的已更新基本急性分数、来自变化性度量生成器62的已更新变化性度量、来自药物管理处理器或装置72的药物信息、来自患者简档表74的患者数据、来自临床记录和命令录入日志76的医生记录和护士记录、由试验结果78产生的实验室试验结果、由图像研究80产生的图像、以及其他类似数据，来自动地确定一个或多个实时综合急性分数。
如上所述，生理信息分析器58不断地为一个或多个患者指数(PI)计算表示为综合急性分数的患者12的疾病严重度。
参考图3和4，其中示出了患者显示器的主页屏幕88。患者指数选择行或框90包括患者急性指数(PI)的示例列表。一种这样的PI的示例是对于临床接受的SAPS-II(简单急性生理分数)92的实时扩展，该SAPS-II是与ICU中的患者死亡率相关联的分数。对SAPS-II的实时扩展方便地提供了对SAPS-II分数的初始计算以及可对患者恶化进行检测与显示的连续更新的SAPS-II分数。PI的另一示例是MOD(多器官功能紊乱分数)94，其是与ICU中的多器官衰竭的可能性相关联的分数。另一示例是PIN(生理不稳定性数字)96，其是与ICU中的患者的当前生理不稳定性相关联的唯一定义的特征向量分数。标记为″PI-4″至″PI-N″的图标98，…，100可以是任何当前接受的或者将来的患者指数。
通过点击患者指数行90中的任何图标，显示相应的患者指数信息。在图3中，当高亮显示图标″SAPS-II″时，当前选择了实时SAPS-II指数。
继续参考图3，主页屏幕88包括线性标度的图形窗口110，其示出了随着时间变化的患者指数趋势或SAPS-II分数曲线112。患者指数曲线112的最近(当前)时间tL位于靠近窗口110右端的点处，并用垂直光标或机制114所标记。该时标可以通过位于底行上的″时标″控制图标120来控制。该时标控制包括：线性标度122、对数标度124、左(＜-)和右(-＞)光标控制126、128，该光标控制允许用户遍历或移动趋势数据以查看到生命(vitals)和PI分数随时间怎样变化。同样地，用户通过将光标放置位于该区域上并且左击鼠标来跳到该趋势中的特定时间。标准或缺省窗口是处于线性标度、并具有当前时间在右边的24小时窗口。从当前时间开始反向标记时间标签130允许窗口110覆盖当前时间之前的24小时数据。在时间标签之下所示的日期标签132指示了窗口110的哪部分属于哪个日期。通过点击“放大”、″缩小″图标134、136，用户可扩大或缩小窗口110的一部分。
在位于屏幕88右侧的SAPS-II分数窗口140中显示当前时间tL处的综合急性分数或患者指数或总的SAPS-II分数值。在生命项方框142中显示了对总的SAPS-II分数有贡献的各个参数分数以及生命值。例如，这些参数包括动脉血压(ABP)、格拉斯哥昏迷分数(GCS)、血尿素氮(BUN)、以及用于计算SAPS-II分数值的其他参数。垂直光标114的缺省位置处于当前时间tL处，因此以实时方式示出了当前SAPS-II分数和其详情。可将光标114移动到窗口110的任何位置，并且可与日期与时间一起相应地显示在此时间点处的SAPS-II分数和其详情。
通过点击屏幕88右下角处的“表格列表”按钮150，可以在具有日期和时间的表格中显示全部SAPS-II分数和各个变量值和分数。
图形窗口110中的SAPS-II分数曲线112之内的可调阈值级152设置了SAPS II分数的允许值。当SAPS-II分数超过该阈值时，则可以在屏幕88上发出如″警告″消息框154中所示的警告消息。
再次参考图4，点击″时标″控制行120中的″对数″图标124，显示利用以10为基数的对数标度的SAPS-II对数标度图形窗口160。除了对数图形窗口160中的时标是对数标度之外，对数图形窗口160在功能上类似于线性图形窗口110。对于时间标签130而言，起始时间是位于对数窗口160右端的、例如17:00:00这样的当前时间。在对数标度中以小时为单位对时间进行反向标计。当指示过去时间时，示出时间的数字是负的。如窗口右端所示，在日期标签132中，开始日期是当前日期，如03/14/05。在对数标度中以天为单位对日期进行反向标记。当指示过去日期时，示出日期的数字是负的。在对数时标中，可观察到非常大时间范围的数据，其中最近数据是重点的并且更详细，而之前很长时间的数据较不详细。在屏幕88的右部显示了垂直光标114位置处的SAPS-II分数值和对其有贡献的各个变量分数和值。光标114可移动到其中数据可用的窗口160中的任何位置，并且相应地示出对应的SAPS-II分数以及其详细贡献。
参考图5，通过在总SAPS-II分数窗口之内进行点击，显示SAPS-II患者指数的各个详细分量连同总的SAPS分数和SAPS死亡概率。屏幕的顶部面板170中显示缩小的SAPS-II分数图形窗口110。如上所论述的那样，图形窗口包括时标控制图标120和先前所选择的垂直光标114的位置。在屏幕88的下面板或详细分量显示172中显示光标位置所指示时间处的所有SAPS-II各个分量。为每个分量示出所有预先建立并设置的SAPS-II阈值以及各个分量″生命″和″SAPS″分数以及图形指示器。为录入和显示目的，示出了诸如年龄、入院类型、以及慢性疾病之类的其他不改变分量。全部自动地计算并显示垂直光标114的选定位置处的各个分量SAPS分数以及总的SAPS分数和SAPS概率。垂直光标114可在先前所述的每个窗口中移动。
″表格列表″控制图标由″PI主页″控制图标所代替，该″PI主页″控制图标可使用户返回到″患者指数主页″显示。
参考图6和7，通过点击屏幕88上的诸如BUN框之类的任何生命项框142，可显示与特定变量有关的详细趋势信息连同总的SAPS-II趋势和分数。图6示出了线性标度，而图7示出了对数标度。顶部面板170是总SAPS-II趋势窗口以及在光标点处的SAPS-II分数值。中间和下部面板或趋势显示180、182在与总SAPS-II分数窗口相对应的时窗中示出了BUN的各个SAPS分数和BUN值。屏幕的右侧示出了在光标时间点处的BUN SAPS分数和BUN值。
″时标″控制图标120是可用的。由用于将用户返回到″患者指数主页″显示的″PI主页″控制图标来代替″表格列表″控制图标。
垂直光标可在先前描述的每个窗口中移动。由此来显示光标位置处的生命值和SAPS分数。
参考图8，患者状况在一段时间是稳定的，直到血压在短时段中增加了。血压增加之后是血压的陡降。患者血压的这种下降可能是患者12血液动力不稳定开始的指示。该时间点可用作患者12状况开始变坏的基准点。在临床观察之后，增大被计算为对患者恶化进行补救的药物的下滴速率。这个状况等将自动地警告医疗专业人员注意这个临床显著变化的显示信息，并且确定是否必需干预、在什么时间、以及达到什么程度。
不断更新的综合分数指示患者12的健康状态并且预测在何时正变坏的生理趋势将到达指示必需干预以按照积极方式来改变患者结果的点。
参考图9，其中示出了ROC曲线。如现有技术所已知的那样，ROC曲线表示灵敏性与特殊性之间的折衷。虚线使用表格1的前十三个SAPSII特征并且示出了干预所需的灵敏性和特殊性随着时间移动到更靠近实际干预而提高了。这示出了连续更新SAPS II分数中的价值。
实线使用与虚线中所使用的相同的十三个SAPS II特征以及另外的血细胞比容，该血细胞比容是APACHE算法的特征之一。如所示，通过添加一个附加特征，可得到朝向能够示出需要干预的方向的相当大的改善。通过用诸如心率变化性(HRV)、阴离子间隙、所估计的心搏出量、血乳酸、A-a倾斜度及其他可容易得到的临床和生理测量值之类的附加测量和参数来补充不断更新的基本急性分数，可在较早阶段检测到单器官系统衰竭、多器官系统衰竭、生理不稳定性以及患者12的其他严重状况。每个上面列出的早期提醒信号各个不是典型的患者恶化的可靠预测符，但是当总体作为″特征向量″使用时，早期提醒信号它们可变为极其可靠的预测符。所示ROC曲线相对于SAPS-II各个性能的改善的灵敏性和特殊性示出了该可靠性。
再次参考图2，在一个实施例中，关键恶化值提取器200提取关键恶化值。在显示器56上显示与引起恶化的关键参数有关的信息。例如，脉搏不规则会引起显示ECG信号。关键恶化值提取器200另外对趋势数据执行连续分析以寻找无法预测的临床显著变化。临床无法预测的显著变化以及缺少对药物的期望生理变化是关键提取特征的示例。这样对信息的分析和显示提供了战略决策支持。医务人员可构造对患者12健康状态的增强策略计划以预期积极改变患者的结果，所述患者结果例如包括死亡、回家、以及回到其他护理机构/环境。
警告生成器210生成警告或警报。例如，如果所监控的各个参数值之一超过了相应阈值，那么可发出警告。作为另一示例，如果综合急性分数超过了相应阈值，那么警告生成器生成提供给医务人员的警告。可将该警告设置为音调、语音信号、或者在显示器56上的文本消息显示。如果该警告是由各个参数值引起的，则医务人员可解决引起该警告的相应生理机能。例如，如果心率太低或者血压太低或正在下降，那么医务人员采取通常会导致增大心率和/或血压的适当步骤。当到达或超过了不同阈值或阈值组合或者综合阈值时，可生成诸如提醒或观察级、关键级、直接干预级等之类的不同级别的警告。
如果警告是由于综合急性分数引起的，那么这种警告指示医务人员患者有几分恶化了。医务人员确定治疗干预的必要性、时间、以及特性。主要治疗干预的示例为使用主动脉内球囊泵、血管活性药物、大液体丸剂、以及重要的输血。
在一个实施例中，对监控系统10所提供的数据进行分析以回顾性地确定医务人员对某些急性分数做出怎样的反应并且干预怎样影响患者结果。管理员可估计出医务人员对患者的血液动力不稳定性、患者的瞬时不稳定性等的管理会有多好。通过查看急性分数的变化，管理员可修改单元性能以及干预过程以改善患者的健康状态。
已参考优选实施例对本发明进行了描述。在读取并理解先前详细描述之后，会想起其它的修改和变化。应将本发明看作是包括在随后权利要求或其等效体的范围之内的所有这样的修改和变化。

Claims (8)

1.一种患者监控系统(10)，包括：
至少一个传感器(20，24)，感测受监控患者(12)的较短间隔生理参数；
至少一个数据库(72，74，76，78，80)，存储所述受监控患者(12)的较长间隔数据；
综合急性分数生成器(70)，至少基于所感测的生理参数和所述较长间隔数据来生成或更新一个或多个指示患者(12)的健康状态的综合急性分数；
监控器(22，56)，用于至少显示所选的已感测生理参数值、较长间隔数据、以及综合急性分数中的至少一个的当前值；以及
警告生成器(210)，响应于当前综合急性分数达到阈值而生成警告，
其中所述患者监控系统(10)还包括关键恶化参数提取器(200)，确定对所述综合急性分数达到阈值负主要责任的生理参数，在所述监控器(22，56)上显示所述关键恶化参数。
2.如权利要求1所述的系统，还包括：
基本急性分数生成器(60)，至少将所感测的生理参数的值映射到预先分配给每个所感测的生理参数的点，以生成所述患者(12)的基本急性分数。
3.如权利要求2所述的系统，其中所述基本急性分数生成器(60)基于所感测的生理参数来不断地自动更新所述基本急性分数。
4.如权利要求1所述的系统，其中所述监控器(22，56)包括：
患者指数交互显示(88)，该患者指数交互显示包括：
患者指数分数窗口(140)，显示患者(12)的综合急性分数，所显示的综合急性分数指示所述患者的总体当前状况；以及
患者指数趋势曲线(112)，在包括有示出患者怎样到达当前状况的图在内的图形窗口(110，160)中显示趋势数据。
5.如权利要求4所述的系统，还包括：
用于选择时间(tL)的机制(114)，所述选择触发了在生命框(142)中自动显示在所选时间(tL)处、对所述综合急性分数有贡献的选定生理参数以及较长间隔数据。 
6.如权利要求5所述的系统，还包括：
详细分量显示(172)，为在所述选定时间(tL)显示的综合急性分数显示选定生理参数以及较长间隔数据的详细值。
7.如权利要求5所述的系统，还包括：
趋势显示(180，182)，显示对所述综合急性分数有贡献的选定生理参数以及较长间隔数据的趋势数据曲线。
8.如权利要求1所述的系统，其中：
所述关键恶化参数提取器(200)使监控器(22，56)显示生理参数，所述生理参数对于医务人员判定用于修改并且增强患者当前生理状况的行动过程是重要的。 
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Families Citing this family (75)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130268296A1 (en) * 2003-05-06 2013-10-10 M-3 Information Llc Method and apparatus for identifying, monitoring and treating medical signs and symptoms
EP1962676A2 (en) * 2005-12-19 2008-09-03 Koninklijke Philips Electronics N.V. Hierarchical real-time patient state indices for patient monitoring
US10163174B2 (en) 2006-05-30 2018-12-25 The University Of North Carolina At Chapel Hill Methods, systems, and computer program products for evaluating a patient in a pediatric intensive care unit
WO2009015466A1 (en) * 2007-07-27 2009-02-05 The Hospital For Sick Children A medical vital sign indication tool, system and method
US20090093686A1 (en) * 2007-10-08 2009-04-09 Xiao Hu Multi Automated Severity Scoring
US8706516B2 (en) * 2008-01-11 2014-04-22 General Electric Company System and method to manage a workflow in delivering healthcare
RU2492808C2 (ru) * 2008-02-07 2013-09-20 Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. Устройство для измерения и прогнозирования респираторной стабильности пациентов
US8510126B2 (en) * 2008-02-24 2013-08-13 The Regents Of The University Of California Patient monitoring
US20110298806A1 (en) * 2008-07-15 2011-12-08 Rasmussen G Lynn Systems and methods for graphically conveying information
US20100017755A1 (en) * 2008-07-15 2010-01-21 Rasmussen G Lynn Systems and methods for graphically conveying patient medical information
WO2010046820A1 (en) * 2008-10-22 2010-04-29 Koninklijke Philips Electronics N.V. Performing measurement of a subject
TWI397020B (zh) * 2008-10-24 2013-05-21 Inst Information Industry 病患風險程度辨識系統與方法
CN101862181B (zh) * 2009-04-15 2013-03-20 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 患者病情监护装置
US8912895B2 (en) * 2009-06-12 2014-12-16 Koninklijke Philips N.V. Medical device having a reminder function
EP2442713B1 (en) * 2009-06-18 2018-02-21 Koninklijke Philips N.V. Ecg monitoring with reduced false asystole alarms
DE102009035250B4 (de) 2009-07-29 2019-06-13 Meierhofer Medizintechnik Gmbh Verfahren und System zur Überwachung des medizinischen Zustandes eines Patienten
JP5243375B2 (ja) * 2009-09-09 2013-07-24 日本光電工業株式会社 生体信号処理装置及び医療装置制御方法
US8525679B2 (en) * 2009-09-18 2013-09-03 Hill-Rom Services, Inc. Sensor control for apparatuses for supporting and monitoring a person
US8498881B2 (en) * 2009-10-20 2013-07-30 Universal Research Solutions, Llc Generation and data management of a medical study using instruments in an integrated media and medical system
JP5695661B2 (ja) * 2009-12-11 2015-04-08 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ グラフィック表示を生成するシステム
WO2011073815A2 (en) * 2009-12-19 2011-06-23 Koninklijke Philips Electronics N.V. Copd exacerbation prediction system and method
WO2011077275A2 (en) * 2009-12-21 2011-06-30 Koninklijke Philips Electronics N.V. Bode index measurement
WO2011116340A2 (en) * 2010-03-18 2011-09-22 Oregon Health & Science University Context-management framework for telemedicine
US9600630B2 (en) 2010-08-17 2017-03-21 Welch Allyn, Inc. User installed applications in a physiological parameter display device
WO2012063166A1 (en) * 2010-11-08 2012-05-18 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method of continuous prediction of patient severity of illness, mortality, and length of stay
CN110085305A (zh) * 2010-12-22 2019-08-02 皇家飞利浦电子股份有限公司 用于针对患者护理提供医疗护理人员和装置管理的系统和方法
CN102622501B (zh) * 2011-01-30 2017-06-09 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 血流动力学参数管理方法、系统及监护设备
BR112013021982A2 (pt) * 2011-03-01 2018-06-12 Koninklijke Philips N.V. sistema e método de detecção da deterioração para detectar a deterioração de um paciente de uma instituição médica, infraestrutura de tecnologia da informação de uma instituição médica, processadores e meio de computador
JP6067008B2 (ja) * 2011-06-30 2017-01-25 ユニヴァーシティ オヴ ピッツバーグ オヴ ザ コモンウェルス システム オヴ ハイアー エデュケーション 心肺機能不全に対する易罹患性（ｓｕｓｃｅｐｔｉｂｉｌｉｔｙ）を判断するシステム及び方法
WO2013017972A2 (en) 2011-07-29 2013-02-07 Koninklijke Philips Electronics N.V. Graphical presentation of ews/patient state
US20150006088A1 (en) * 2011-12-21 2015-01-01 Koninklijke Philips N.V. Method and system to predict physiologic and clinical status changes
CN104115150B (zh) * 2012-02-17 2018-05-04 皇家飞利浦有限公司 急性肺损伤(ali)/急性呼吸窘迫整合征(ards)评估和监测
BR112014028599A2 (pt) * 2012-05-18 2017-06-27 Koninklijke Philips Nv sistema médico para monitorar um paciente; método médico para monitorar um paciente; processador programado para realizar o método; e meio não transitório legível por computador
CN102743157B (zh) * 2012-07-14 2015-01-14 深圳邦健生物医疗设备股份有限公司 显示长时间生理参数数据的监护仪和方法
US10039451B2 (en) * 2012-12-03 2018-08-07 Koninklijke Philips N.V. System and method for optimizing the frequency of data collection and thresholds for deterioration detection algorithm
US20140195267A1 (en) * 2013-01-09 2014-07-10 Nuance Communications, Inc. Techniques to improve accuracy of a medical report relating to a medical imaging study
US20140195266A1 (en) * 2013-01-09 2014-07-10 Nuance Communications, Inc. Techniques to improve accuracy of a medical report relating to medical imaging study
JP2014194712A (ja) * 2013-03-29 2014-10-09 Fujifilm Corp 検査データ表示制御装置および方法並びにプログラム
CN104274181B (zh) * 2013-07-10 2018-12-18 上海宽带技术及应用工程研究中心 家具式体征检测方法、系统以及监测系统
CN104274158A (zh) * 2013-07-10 2015-01-14 上海宽带技术及应用工程研究中心 家具式体征检测装置及监测系统
FR3009491B1 (fr) 2013-08-07 2015-09-04 Assist Publ Hopitaux De Paris Solution integree de suivi et de surveillance en temps reel de l'etat pathologique d'un patient cerebro-lese
US20150100327A1 (en) * 2013-10-04 2015-04-09 Cerner Innovation, Inc. Maintaining context between applications utilizing a prioritized patient list
EP3110317B1 (en) 2014-02-25 2023-05-03 ICU Medical, Inc. Patient monitoring system with gatekeeper signal and corresponding method
WO2015136502A1 (en) * 2014-03-13 2015-09-17 Koninklijke Philips N.V. Patient watch-dog and intervention/event timeline
WO2016018432A1 (en) * 2014-08-01 2016-02-04 Edwards Lifesciences Corporation Measurement of a patient analyte using wavelet transform analysis
US9940214B2 (en) 2014-08-29 2018-04-10 Cisco Technology, Inc. Index filter for visual monitoring
JP6986262B2 (ja) 2014-11-14 2021-12-22 ゾール メディカル コーポレイションZOLL Medical Corporation 医療前兆イベント予測のシステムおよび当該システムを操作するための方法
US10485486B2 (en) * 2014-11-18 2019-11-26 Baylor College Of Medicine Clinical metric for predicting onset of cardiorespiratory deterioration in patients
US9615784B2 (en) 2014-12-15 2017-04-11 General Electric Company Tactical clinical evaluation of patient monitor events
US10867703B2 (en) 2015-02-26 2020-12-15 Conduent Business Services, Llc System and method for predicting health condition of a patient
JP6015882B1 (ja) * 2015-03-26 2016-10-26 コニカミノルタ株式会社 被監視者監視システムの端末装置および端末処理方法、被監視者監視システムの中央処理装置および中央処理方法、ならびに、被監視者監視システム
WO2017063127A1 (zh) * 2015-10-12 2017-04-20 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种动态显示间隔测量参数的变化的方法、系统及监护仪
AU2016341195B2 (en) 2015-10-19 2019-03-14 Icu Medical, Inc. Hemodynamic monitoring system with detachable display unit
RU2018142858A (ru) * 2016-05-04 2020-06-04 Конинклейке Филипс Н.В. Оценочное определение и использование оценки клиницистом тяжести состояния пациента
EP3547320A4 (en) * 2016-05-20 2020-11-11 Pulse Participações S.A. RELATED SYSTEMS AND METHODS FOR CORRELATION OF MEDICAL DATA AND DIAGNOSTIC AND HEALTH AFTER-TREATMENT CONDITIONS OF REAL-TIME MONITORED PATIENTS
US10842701B2 (en) 2016-10-14 2020-11-24 Stryker Corporation Patient support apparatus with stabilization
US10339911B2 (en) 2016-11-01 2019-07-02 Stryker Corporation Person support apparatuses with noise cancellation
AU2017354162A1 (en) * 2016-11-02 2019-06-06 Respiratory Motion, Inc. Respiratory early warning scoring systems and methods
US10573155B2 (en) * 2017-12-07 2020-02-25 Covidien Lp Closed loop alarm management
EP3821441A1 (en) * 2018-07-09 2021-05-19 Koninklijke Philips N.V. Reducing redundant alarms
JP7240155B2 (ja) * 2018-12-06 2023-03-15 日本光電工業株式会社 容態変化判別方法、容態変化判別装置、当該装置又は方法に用いられるプログラム及びコンピュータ可読媒体
WO2020133430A1 (zh) * 2018-12-29 2020-07-02 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 基于生理参数的监护方法、监护设备及计算机存储介质
US10762990B1 (en) * 2019-02-01 2020-09-01 Vignet Incorporated Systems and methods for identifying markers using a reconfigurable system
US11925474B2 (en) * 2019-08-22 2024-03-12 Koninklijke Philips N.V. Methods and systems for patient baseline estimation
CN110840425B (zh) * 2019-11-20 2022-05-13 首都医科大学宣武医院 一种急诊患者诊中健康监护系统及方法
DE102019008406B4 (de) 2019-12-04 2024-02-01 Drägerwerk AG & Co. KGaA Anordnung und Verfahren zum Darstellen von medizinischen Alarmen
LU101515B1 (de) * 2019-12-06 2021-06-08 Draegerwerk Ag & Co Kgaa Anordnung und Verfahren zum Darstellen von medizinischen Alarmen
TWI709978B (zh) * 2019-12-20 2020-11-11 國泰醫療財團法人國泰綜合醫院 智慧醫療決策方法及智慧醫療決策系統
US20230207125A1 (en) * 2020-04-10 2023-06-29 Koninklijke Philips N.V. Diagnosis-adaptive patient acuity monitoring
US20230157544A1 (en) * 2020-04-20 2023-05-25 Quantaira, Inc. System and Methods for Remotely Monitoring an ICU Environment
US11195616B1 (en) * 2020-10-15 2021-12-07 Stasis Labs, Inc. Systems and methods using ensemble machine learning techniques for future event detection
EP4068305A1 (en) * 2021-03-31 2022-10-05 Riatlas S.r.l. Method for displaying on a screen of a computerized apparatus a temporal trend of a state of health of a patient and computerized apparatus
IT202100028643A1 (it) * 2021-11-11 2023-05-11 Riatlas S R L Metodo per modificare una visualizzazione su uno schermo di un apparecchio computerizzato di uno stato di salute di un paziente e apparecchio computerizzato
WO2023122837A1 (es) * 2021-12-28 2023-07-06 Universidad Peruana De Ciencias Aplicadas Equipo electrónico para la estimación del tiempo de hospitalización de pacientes diagnosticados con enfermedad respiratoria
WO2023187446A1 (fr) * 2022-03-30 2023-10-05 Lonhea Sa Système pour le traitement de valeurs d'indicateurs de santé d'un patient

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0808603A2 (en) * 1996-05-22 1997-11-26 Nestor-Medical Technologies Ltd. Fetal monitoring system and method
US6067467A (en) * 1994-02-07 2000-05-23 New York University EEG operative and post-operative patient monitoring method

Family Cites Families (32)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5331549A (en) * 1992-07-30 1994-07-19 Crawford Jr John M Medical monitor system
WO1994004072A1 (en) * 1992-08-21 1994-03-03 Brill Peter L Method and apparatus for measuring psychotherapy outcomes
EP0707824A2 (en) 1994-10-20 1996-04-24 Hewlett-Packard Company Telemetry docking station
US5792047A (en) * 1997-01-15 1998-08-11 Coggins; George Physiological parameter monitoring and bio-feedback apparatus
EP1032908A1 (en) * 1997-11-20 2000-09-06 Beth Israel Deaconess Medical Center Neonatal illness severity/mortality computerized determination system & method
US6338713B1 (en) * 1998-08-18 2002-01-15 Aspect Medical Systems, Inc. System and method for facilitating clinical decision making
US6821249B2 (en) * 1999-03-08 2004-11-23 Board Of Regents, The University Of Texas Temperature monitoring of congestive heart failure patients as an indicator of worsening condition
US7593952B2 (en) * 1999-04-09 2009-09-22 Soll Andrew H Enhanced medical treatment system
US6312378B1 (en) 1999-06-03 2001-11-06 Cardiac Intelligence Corporation System and method for automated collection and analysis of patient information retrieved from an implantable medical device for remote patient care
US7475019B2 (en) * 1999-11-18 2009-01-06 Visicu, Inc. System and method for physician note creation and management
JP3682617B2 (ja) * 1999-11-08 2005-08-10 日本光電工業株式会社 複数患者データの縦分割表示方式
US6440066B1 (en) * 1999-11-16 2002-08-27 Cardiac Intelligence Corporation Automated collection and analysis patient care system and method for ordering and prioritizing multiple health disorders to identify an index disorder
US6317700B1 (en) * 1999-12-22 2001-11-13 Curtis A. Bagne Computational method and system to perform empirical induction
US7668661B2 (en) * 2000-04-28 2010-02-23 Siemens Healthcare Diagnostics Inc. Liver disease-related methods and systems
IL139387A0 (en) * 2000-11-01 2001-11-25 Dintex Ltd Feedback system and method for monitoring and measuring physical exercise related information
JP4189787B2 (ja) * 2001-03-06 2008-12-03 日本光電工業株式会社 生体情報表示モニタおよびそのシステム
AU2002309987A1 (en) * 2001-05-25 2002-12-09 Hill-Rom Services, Inc. Modular patient room
GB0113212D0 (en) * 2001-05-31 2001-07-25 Oxford Biosignals Ltd Patient condition display
KR20040047754A (ko) * 2001-06-13 2004-06-05 컴퓨메딕스 리미티드 의식 상태를 모니터링하기 위한 방법 및 장치
EP1493115A2 (en) * 2002-02-19 2005-01-05 Lexicor medical Technology, Inc. Systems and methods for managing biological data and providing data interpretation tools
US7468032B2 (en) * 2002-12-18 2008-12-23 Cardiac Pacemakers, Inc. Advanced patient management for identifying, displaying and assisting with correlating health-related data
GB2389290B (en) * 2002-05-31 2005-11-23 Qinetiq Ltd Data analysis system
US7074194B2 (en) * 2003-05-19 2006-07-11 Ischemia Technologies, Inc. Apparatus and method for risk stratification of patients with chest pain of suspected cardiac origin
CA2470027A1 (en) * 2003-06-05 2004-12-05 Kingston General Hospital Management systems and methods
US20040249299A1 (en) * 2003-06-06 2004-12-09 Cobb Jeffrey Lane Methods and systems for analysis of physiological signals
WO2005006969A1 (en) * 2003-07-16 2005-01-27 Koninklijke Philips Electronics N.V. A device and a computerized method arranged to enable a health-related coaching of an individual
US8639520B2 (en) * 2003-10-06 2014-01-28 Cerner Innovations, Inc. System and method for creating a visualization indicating relationships and relevance to an entity
CA2553745A1 (en) 2004-01-21 2005-08-04 University Of Utah Research Foundation Mutant sodium channel nav1.7 and methods related thereto
US20050240438A1 (en) * 2004-04-22 2005-10-27 Aaron Day Method and system for improving health status of members of an entity
WO2005112749A1 (en) * 2004-05-12 2005-12-01 Zoll Medical Corporation Ecg rhythm advisory method
US7565194B2 (en) * 2004-05-12 2009-07-21 Zoll Medical Corporation ECG rhythm advisory method
WO2006094055A2 (en) * 2005-03-02 2006-09-08 Spacelabs Medical Trending display of patient wellness

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6067467A (en) * 1994-02-07 2000-05-23 New York University EEG operative and post-operative patient monitoring method
EP0808603A2 (en) * 1996-05-22 1997-11-26 Nestor-Medical Technologies Ltd. Fetal monitoring system and method

Also Published As

Publication number Publication date
JP2008543478A (ja) 2008-12-04
ATE492208T1 (de) 2011-01-15
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JP5584413B2 (ja) 2014-09-03
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EP1903932A1 (en) 2008-04-02

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