CN107072533A - 用于医疗设备的自定义预警评分 - Google Patents

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CN107072533A CN201580040721.8A CN201580040721A CN107072533A CN 107072533 A CN107072533 A CN 107072533A CN 201580040721 A CN201580040721 A CN 201580040721A CN 107072533 A CN107072533 A CN 107072533A
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T.A.迈尔斯
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Abstract

一种用于为患者提供预警系统的方法包括:允许护理者在多个预警得分协议之中进行选择;允许护理者修改所选预警得分协议;针对患者自动计算预警得分;以及为护理者显示预警得分。一种医疗设备包括至少一个医疗保健装备模块,其被配置成测量患者的生理参数。所述医疗设备被配置成允许护理者在多个预警得分协议之中进行选择。所述预警得分协议可以基于人口统计信息而把特定患者作为目标。所述医疗设备还允许护理者修改所选预警得分协议。所述医疗设备还使用由所述至少一个医疗保健装备模块所捕获的生理参数针对患者自动计算预警得分。

Description

用于医疗设备的自定义预警评分
对相关申请的交叉引用
本申请于2015年5月20日提交,并且要求对2014年6月3日提交的题为“CUSTOM EARLYWARNING SCORING FOR MEDICAL DEVICE(用于医疗设备的自定义预警评分)”的美国序列号62/007,302和2014年10月30日提交的题为“CUSTOM EARLY WARNING SCORING FOR MEDICALDEVICE(用于医疗设备的自定义预警评分)”的美国序列号14/528,487的优先权,藉此其公开内容通过引用以其整体被并入。
背景技术
调查研究表明,80%的患者在其病情恶化前长达24小时通常表现出至少一种精神上的警告信号。在澳大利亚执行回顾性图表分析的调查研究报告了类似的结果。该研究报告称,77%的从医疗/外科楼层转移到ICU的患者在其入院8小时内有至少一个生命体征指标超出在其图表中提供的正常范围。此外,该研究报告称,由于各种各样的原因(包括与标准协议的差异、缺乏员工沟通以及缺乏高级临床培训/知识),这些指标没有被注意到。
发明内容
在一个方面中,一种用于为患者提供预警系统的方法包括:允许护理者在多个预警得分协议之中进行选择;允许护理者修改所选预警得分协议;由医疗设备自动地计算用于所述患者的预警得分;以及为护理者显示该预警得分。
在另一方面中,一种用于针对患者定义预警得分协议的方法,所述方法包括:识别多个生理参数;定义从所述多个生理参数到多个分量得分的映射;定义用于将所述多个分量得分组合成预警得分的计算方法;指定用于所述预警得分的多个范围;以及输入用于所述多个范围中的至少一个的指令。
在又另一方面中,一种医疗设备包括:至少一个医疗保健装备模块,其被配置成测量患者的至少一个生理参数;显示屏;计算设备,所述计算设备包括:至少一个处理设备;以及存储指令的至少一个计算机可读数据存储设备,所述指令在由所述至少一个处理设备执行时引起所述医疗设备:允许护理者在多个预警得分协议之中进行选择,其中所述预警得分协议中的至少一个基于人口统计信息而把特定患者作为目标;允许护理者修改所选预警得分协议;使用由所述至少一个医疗保健装备模块捕获的生理参数针对所述患者自动地计算预警得分;以及在所述显示屏上显示用户界面,所述用户界面包括所述预警得分和基于所述预警得分选择的用于护理者的指令。
附图说明
图1示出用于维持医疗设备的示例系统。
图2示出图1的系统的示例医疗设备。
图3示出图2的医疗设备的另一视图。
图4示出图1的系统的另一示例医疗设备。
图5示出图1的系统的另一示例医疗设备。
图6示出图1的医疗设备的示例用户界面。
图7示出图1的医疗设备的另一示例用户界面。
图8示出图1的医疗设备的另一示例用户界面。
图9示出图1的医疗设备的另一示例用户界面。
图10示出图1的医疗设备的另一示例用户界面。
图11示出图1的医疗设备的示例架构。
图12示出由图1的医疗设备的一些实施例执行以定义预警得分协议的示例过程。
图13示出由图1的医疗设备的一些实施例执行以修改和使用预警得分协议的示例过程。
图14示出由图1的医疗设备的一些实施例执行以计算和显示预警得分的示例过程。
图15示出图1的系统的医疗设备的示例组件。
具体实施方式
本公开内容涉及用于从患者收集生理数据的医疗设备。
图1是图示出用于医疗设备的示例系统100的框图。
在该示例中,医疗设备102、104、105用于从患者收集生理数据。这些医疗设备可以位于诸如医院或诊所的设施中。在一个示例中,设备102、104、105位于相同的设施处。在另一示例中,所述设备位于在地理上分散的不同设施处。
医疗设备102、104、105与网络108通信。在一个示例中,医疗设备102、104、105和网络108是来自纽约的斯卡尼阿特勒福尔斯的Welch Allyn的CONNEX™系统的一部分,但是可以使用其它系统。在这样的示例中,医疗设备通过诸如Welch Allyn通信协议(WACP)的已知协议进行通信。WACP使用分类法作为用以定义信息和消息传递的机制。分类法可以被定义为语义模型的描述、识别和分类。如应用于分类方案的分类法可以是可扩展的。利用分类法的基于语义类的建模可以通过将信息管理和操作功能限制、归类和逻辑上分组到包含静态和动态两种元素的家族中来最小化数据描述管理的复杂性。
网络108是促进医疗设备102、104、105之间的通信的电子通信网络。电子通信网络是一组计算设备和所述计算设备之间的链路。网络中的计算设备使用链路来使实现网络中的计算设备之间的通信。网络108可以包括路由器、交换机、移动接入点、桥接器、集线器、入侵检测设备、存储设备、独立服务器设备、刀片服务器设备、传感器、台式计算机、防火墙设备、膝上型计算机、手持计算机、移动电话以及其它类型的计算设备。
在各种实施例中,网络108包括各种类型的链路。例如,网络108可以包括有线和/或无线链路。此外,在各种实施例中,以各种规模实现网络108。例如,网络108可以被实现为一个或多个局域网(LAN)、城域网、子网、广域网(诸如互联网),或者可以以另一规模被实现。
在该示例中,医疗设备102、104、105和网络108都是相同网络的一部分。换言之,医疗设备102、104、105和网络108通过保护设备免受互联网上的外部影响的墙(诸如防火墙)后的LAN与彼此通信。
医疗设备102、104、105可以提供各种类型的功能性,包括测量或监测患者生理参数。医疗设备102、104、105可以包括被配置成测量并可能地显示患者的一个或多个生理参数的表示的一个或多个生理监测设备。此外,医疗设备102、104、105可以包括一个或多个台式、膝上型或壁挂式设备。在一些实施例中,医疗设备102、104、105被配置成由临床医生使用以同时监测多个患者的生理参数。这样的监测设备通常不是壁挂式的。
医疗设备102、104、105可以通过网络108与彼此通信。在各种实施例中,医疗设备102、104、105可以通过网络108与彼此传送各种类型的数据。例如,在其中医疗设备102、104、105包括一组生理监测设备和一台监测设备的实施例中,所述生理监测设备中的每一台都可以向所述监测设备发送表示患者的生理参数测量结果的数据。以这种方式,医疗设备102、104、105可以向临床医生显示生理参数的表示。
医疗设备102、104、105可以通过网络108发送各种类型的数据并且可以接收各种类型的数据。例如,在一些实施例中,医疗设备102、104、105可以发送生理参数的测量结果。在另一示例中,医疗设备102、104、105可以检索患者生理参数的过去测量结果。
服务器设备112通过网络108与医疗设备102、104、105通信。在该示例中,服务器设备112监测医疗设备102、104、105的状态以确定医疗设备102、104、105的各种属性,诸如维护需求和升级需求。
在该示例中,服务器设备112位于“云”中。换言之,服务器设备112位于与医疗设备102、104、105相关联的内部网络之外。通常,服务器设备112不直接地与医疗设备102、104、105通信,而是替代地与位于与医疗设备102、104、105相同的网络内的中央服务器(诸如来自纽约的斯卡尼阿特勒福尔斯的Welch Allyn的CONNEX™系统)通信。CONNEX™系统中的中间服务器进而与医疗设备102、104、105通信。其它配置是可能的。
医疗设备102、104、105和服务器设备112是计算系统。如本文中所使用的,计算系统是一个或多个计算设备的系统。计算设备是处理数据的物理的、有形的设备。计算设备的示例类型包括个人计算机、独立服务器计算机、刀片服务器计算机、大型计算机、手持计算机、智能电话、专用计算设备以及处理数据的其它类型的设备。
图2图示出医疗设备102的一个示例。医疗设备102是便携式的。医疗设备102包括多个医疗保健装备(HCE)模块。HCE模块中的每一个被配置成测量医疗保健接受者(在本文中也被称为患者)的一个或多个生理参数。其它实施例可以包括比图2中示出的那些更多或更少的组件,或者可以包括实现相同或类似功能的不同组件。
温度测量模块212可从医疗设备102的前侧取用。SpO2模块214和非侵入式血压(NIBP)模块216可从医疗设备102的左手侧取用。上手柄部分220使医疗设备102能够用手携带。
医疗设备102的前侧包括显示屏218和温度测量模块212的外表面。温度测量模块212被设计成测量患者的体温。如本文档中所使用的,“模块”是通常驻留在医疗设备102内的物理模块结构和通常附连到医疗设备102并驻留在其外部的可选外围组件(未示出)的组合。
温度测量模块212包括前面板212a。前面板212a具有可从医疗设备102的前侧取用的外表面。前面板212a提供对存储被附连到探头手柄212b的可移除探头(未示出)(也被称为温度探头)的壁(未示出)的取用。探头及其附连的探头手柄212b被经由绝缘导线212c束缚到温度测量模块212。探头被设计成与患者进行物理接触以便感测患者的体温。
医疗设备102的左手侧包括SpO2模块214的外表面和NIBP模块216的外表面。SpO2模块214是被设计成测量患者血液内氧含量的HCE模块。NIBP模块216是被设计成测量患者血压的HCE模块。
如所示,SpO2模块214包括前面板214a。前面板214a包括可从医疗设备102的左侧取用的外表面。前面板214a包括连接器214b,其使实现一个或多个外围SpO2组件(未示出)与驻留在医疗设备102内部的SpO2模块214的一部分之间的连接。外围SpO2组件驻留在医疗设备102之外。外围SpO2组件被配置成当经由连接器214b被连接到SpO2模块214时与SpO2模块214进行互操作。在一些实施例中,外围SpO2组件包括附连到患者的附肢(诸如,手指)的夹子。该夹子被设计成检测和测量在患者体内流动的血液的氧含量和脉搏。
如所示,NIBP模块216包括具有可从医疗设备102的左侧取用的外表面的前面板216a。前面板216a包括连接器216b,其使实现一个或多个外围NIBP组件(未示出)与驻留在医疗设备102内部的NIBP模块216的一部分之间的连接。外围NIBP组件驻留在医疗设备102的之外。外围NIBP组件被配置成当经由连接器216b被连接到NIBP模块216时与NIBP模块216进行互操作。在一些实施例中,外围NIBP组件包括附连到患者的附肢(诸如患者的上臂)的可充气臂带。该可充气臂带被设计成测量患者的收缩及舒张压、患者的平均动脉压(MAP)和在患者体内流动的血液的脉搏率。
医疗设备102能够在一个或多个工作流(或简档)内操作。工作流是医疗设备102的用户执行的一系列的一项或多项任务。当医疗设备102在工作流内操作时,医疗设备102提供适于帮助用户执行工作流的功能性。当医疗设备102在不同的工作流内操作时,医疗设备102提供不同的功能性。
在制造医疗设备102时,医疗设备102被配置成能够在一个或多个工作流内操作。在制造了医疗设备102之后,医疗设备102可以被重新配置成在一个或多个附加工作流内操作。以这种方式,用户可以根据需要使医疗设备102适用于在不同的工作流中使用。
在各种实施例中,医疗设备102在各种工作流内操作。例如,在一些实施例中,医疗设备102可以在监测工作流或非监测工作流内操作。非监测工作流的示例类型包括但不限于,抽查工作流、办公室工作流和分诊工作流。监测工作流的非限制性示例是间歇工作流。
在示例实施例中,用于工作流的名称可以由用户定义。例如,用户可以按照期望将“分诊工作流”重命名为“ED 3 北”或任何其它命名以给用户提供更多的上下文。
当医疗设备102正在监测工作流内操作时,医疗设备102获得一段时间内的单个被监测患者的一个或多个生理参数的一系列测量结果。此外,医疗设备102在显示屏218上显示监测工作流主屏幕。该监测工作流主屏幕包含被监测患者的生理参数的表示。该表示是基于所述一系列测量结果中的至少一个测量结果。生理参数的表示是传达关于生理参数的信息的可视图像。
例如,当医疗设备102正在监测工作流内操作时,医疗设备102可以获得针对六个小时的每十分钟一次的单个患者的血压测量结果。在该示例中,医疗设备102显示包含基于所述血压测量结果中的最近的一个的患者的血压的表示的监测工作流主屏幕。以这种方式,医疗设备102的用户可以监测患者的状态。
当医疗设备102正在非监测工作流内操作时,医疗设备102从一系列患者中的每个患者获得一个或多个生理参数的测量结果。此外,医疗设备102在显示屏218上显示非监测工作流主屏幕。该非监测工作流主屏幕包含所述一系列患者中的给定患者的生理参数的表示。该表示是基于给定患者的生理参数的测量结果。
在一个示例中,当医疗设备102正在抽查工作流内操作时,医疗设备102从一系列先前识别的患者获得血压测量结果。在该另一示例中,医疗设备102显示抽查工作流主屏幕,其包含所述一系列先前识别的患者中的给定患者的血压测量结果。以这种方式,医疗设备102的用户可以对已经准许进入医院的患者的血压执行抽查。
如本文档中所使用的,当医疗设备102存储关于患者身份的信息时,患者是先前识别的患者。在另一示例中,当医疗设备102正在分诊工作流内操作时,医疗设备102可以在患者到达医院时从一系列未识别患者中的每个患者获得单个血压测量结果。在该示例中,医疗设备102显示分诊工作流主屏幕,其包含基于患者的单个血压测量结果的患者的血压的表示。以这种方式,医疗设备102的用户可以在一系列未识别的患者到达时对其执行分诊。如本文档中所使用的,当医疗设备102未存储关于患者身份的信息时,患者是未被识别的患者。
监测工作流主屏幕与非监测工作流主屏幕不同。此外,如下文讨论的,与不同工作流相关联的导航选项允许基于其中使用设备的环境的高效监测。在各种实施例中,监测工作流主屏幕可以以各种方式不同于非监测工作流主屏幕。例如,在一些实施例中,监测工作流主屏幕包括非监测工作流主屏幕中所不包括的至少一个用户可选择控件。在其它实施例中,监测工作流主屏幕中的生理参数的表示具有与非监测工作流主屏幕中的相同生理参数的表示不同的规模(size)。
图3图示出在图2的显示屏218上显示的示例用户界面。医疗设备102在显示屏218上输出并显示本文档中讨论的用户界面。
在本文中描述的一些示例中,生理监测设备是便携式设备。在其它示例中,生理监测设备是非便携式设备,诸如计算设备,比如工作站。许多配置是可能的。
图2-3中所示的医疗设备102仅仅是医疗设备的一个示例。可以使用用于收集患者数据的所有不同类型的医疗设备。
例如,在图4中示出医疗设备104,以及在图5中示出医疗设备105。在该示例中,医疗设备104、105与上述医疗设备102类似。医疗设备104被示出在移动车上,并且医疗设备104以与上述类似的方式被编程以监测患者的生理参数。在一些示例中,医疗设备104可以是包括触摸屏(例如,7英寸)和执行多个工作流的能力的更紧凑的设备。在实施例中,医疗设备105被配置成被安装在墙上,并且也可以以与上述类似的方式被编程以监测患者的生理参数。此外,在一些实施例中,医疗设备104、105是独立设备,这可以意味着医疗设备104、105不是移动车或壁挂式站的一部分。
图2-5中所示的医疗设备102、104、105仅仅是医疗设备的示例。在本文中描述的一些示例中,医疗设备102、104、105是便携式设备。在其它示例中,医疗设备102、104、105是非便携式设备,诸如计算设备,比如工作站。可以使用用于收集患者数据的所有不同类型的医疗设备。许多配置是可能的。
如下文进一步描述的,医疗设备102、104、105中的一个或多个可以用于自动地计算和/或显示与患者当前和/或历史状态相关的预警得分。如上所述,医疗设备102、104、105的一些实施例在多个工作流中操作。取决于医疗设备102、104、105正在哪个工作流中操作,医疗设备102、104、105可以操作以一次或多次针对患者计算和/或显示预警得分。例如,在监测工作流中,医疗设备102、104、105可以操作以在正监测患者时多次计算(或更新)预警得分。替换地,在非监测工作流中,医疗设备102、104、105可以操作以在已经获得患者的生理测量结果之后计算一次预警得分。
急症护理团队已经使用预警得分数年了,试图对患者敏锐度方面的改变提供更及时的评估和预测。SAPSII、APACHE、MEWS、PEWS、MEDS、REMS、ASSIST和SCS是在急诊科(ED)、内科/外科、一般护理和ICU环境中已采用的许多评分系统中的一些。
最近有全国性的运动来对分别使用国家预警得分(NEWS)和Between The Flags(BTF)协议的英国和澳大利亚中的一般护理楼层上的评分系统标准化。
NEWS是基于简单的评分系统,其中向在一般护理设置中已经针对患者记录的生理参数分配得分。六个生理参数形成该评分系统的基础:
• 呼吸率
• 氧饱和度
• 温度
• 收缩压
• 脉搏率
• 意识水平(AVPU)。
所述参数中的一些是通过医疗设备102、104、105测量的。同时通过观察患者确定所述参数中的其它。观察到的参数可以通过用户界面输入到医疗设备102、104、105中。当每个参数被测量或被输入到医疗设备102、104、105中时,向每个参数分配得分。得分的大小反映参数是多么极端地不同于规范。然后聚集得分并根据协议修改患者的护理计划。
Clinical Excellence Commission(CEC)、位于新南威尔士州(NSW)中的董事会监管的法定卫生公司开发并实现了Between the Flags(BTF)。正在跨NSW实现该程序。
BTF是聚焦于患者恶化的早期识别上的预警得分程序。该程序建立在就位的操作过程之上,并不意图远离护士进行临床评估。期望护理人员能够具有对临床数据的访问并聚集和分析临床数据以形成临床评估。为了帮助这一努力,该程序建立了概述应当记录什么观察以及什么阈值应当触发响应的标准。代替编号系统,该协议聚焦于人为因素和色彩的使用。
这些参数形成评分系统的基础:
• 呼吸率
• 氧饱和度
• 温度
• 收缩压
• 脉搏率。
在示例实施例中,医疗设备102、104、105被编程以使用上述协议中的一个或多个计算预警得分。设备102、104、105还被编程以将那些得分在视觉上传送给护理者以及可能地传送到中央服务器(诸如服务器设备112)以被存储在电子医疗记录(EMR)系统中。此外,设备102、104、105被编程以基于计算出的预警得分来提供可配置的警戒消息。
例如,现在参考图6,示出用于医疗设备102、104、105中的一个或多个的示例用户界面200。该用户界面200示出关于由设备102、104、105监测的多个生理参数的信息。此外,界面200显示了针对患者的预警得分202。在该示例中,预警得分是“1”。
该得分可以通过医院和/或护理者来配置以利用一个或多个协议来计算预警得分。用于计算得分的每个参数都可以被配置,并且可以配置界面200上示出的原始得分。例如,在该实施例中,所述得分是用于计算得分的参数得分的平均。因此,如果用于计算预警得分的参数得分是1、3、3、1,那么预警得分202将会被示为“2”。在另一示例中,每个参数得分可以被不同地加权。
在又另一示例中,界面200上示出的得分可以简单地是参数得分中的最高者。因此,如果参数得分是1、3、1、2,那么界面200将示出“3”作为预警得分202。在其它示例中,预警得分可以是参数得分的合计。
在图7中示出界面300,其图示出用于计算预警得分的各种参数以及总得分和推荐的动作。
界面300包括其中示出用于计算预警得分202的多达8种参数的区域302。对于每个参数,可以提供用于参数的标题以及适当的单位。例如,标题可能是“收缩压”,并且单位可以是“mm Hg”。如果显示了给定的预警得分,所需响应字段304是向护理者提供指令的文本字段。例如,一个这样的指令可以是“针对充血性心力衰竭检查患者”。可以结合一个或多个警报(诸如由医疗设备102、104、105提供的可视和/或可听警报)来提供这样的指令。
总得分区域306提供计算出的预警得分,诸如上述的预警得分202。这例如可以是用于计算预警得分的各种参数的合计得分、平均和/或高得分。
最后,操作区域308允许用户轮转通过各种界面以输入期望的预警得分参数。
在图8-9中示出这样的界面的示例。
在图8中,示例界面320示出用于计算预警得分的参数,诸如收缩压、SpO2、脉搏率、温度、AVPU、白血球计数和呼吸率。对于每个参数,示出了针对该参数的得分。例如,针对收缩压的得分为“0”。总得分区域306是所示参数的表示,不论是合计、平均还是最高值。在所给出的示例中,总得分是“1”,其是所测量参数中的最高得分。在该示例中,预警得分从0-4评级,其中4是最差的。最后,在给出了预警得分的情况下,所需响应字段304显示向护理者给出指令的文本。
在图9中,另一示例界面330示出类似的信息。在该示例中,总得分区域306是参数的合计,并且所需响应字段304基于该得分而向护理者提供不同的指令。
在一些示例中,可以使预警得分适合于个人或人口,使得提供甚至更精确的信息。例如,在给定了关于患者的著录和/或人口统计信息的情况下,护理者可以选择不同的预警得分协议和/或配置那些协议。
例如,现在参考图10,示出用于医疗设备102、104、105的示例界面400。在该示例中,区域402允许用户在标准预警得分协议和儿科预警得分之间进行选择。这可能是重要的,因为评分系统可以取决于关于患者的人口统计或其它信息(诸如患者的年龄)而显著不同。
此外,对于所选协议,护理者可以选择不同的参数以及如何对那些参数进行加权以计算预警得分。例如,在区域404中,用户可以选择用于针对患者的意识水平(AVPU)参数的值,并在区域406中选择针对患者的白血球计数。通过定义所述值,护理者可以修改协议以提供期望的警告。
现在参考图11,更详细地示出医疗设备102、104、105的示例示意图。在该示例中,医疗设备102、104、105包括生理参数捕获模块500、预警得分协议配置模块502、预警得分协议选择模块504、预警得分计算模块506以及预警得分显示模块508。
生理参数捕获模块500是被配置成捕获患者的生理参数的设备。生理参数中的一些直接由生理参数捕获模块500捕获。例如,生理参数捕获模块500可以包括一个或多个HCE模块以捕获诸如体温、SpO2和NIBP的生理参数。在一些实施例中,生理参数捕获模块500还包括可以由护理者使用以输入观察到的生理参数(诸如意识水平)的用户界面。此外,生理参数捕获模块500可以包括用以通过网络108诸如从另一医疗设备、实验室系统或EMR系统接收生理参数的接口。白血球计数是可以通过网络108接收的生理参数的示例。在其它实施例中,通过网络108接收其它参数。
预警得分协议配置模块502操作以定义或修改预警得分协议。预警得分协议配置模块502可以用来修改现有预警得分协议,诸如通过替换一个或多个生理参数或将一个或多个生理参数添加到协议、改变从生理参数的值到分量得分的映射以及改变用于组合分量得分的计算方法或公式。此外,预警得分协议配置模块502可以用来定义新的预警得分协议。例如,预警得分配置模块502可以用来输入协议的名称、选择用于协议的生理参数、将那些生理参数的值映射到分量得分以及输入用于组合分量得分的计算方法。对现有预警得分协议的改变和新定义的预警得分协议可以是诸如在医疗设备102、104、105中的一个上本地地可用的,或者是诸如跨系统100全局地可用的。此外,在一些实施例中,使用预警得分协议配置模块502作出的改变可以仅应用于特定患者。此外,预警得分协议配置模块502可以是对医疗设备102、104、105的所有用户可访问的,或者替换地,预警得分协议配置模块502仅是对管理员可访问的。其它实施例也是可能的。
预警得分协议选择模块504操作以选择特定的预警得分协议来应用于特定的患者或患者组。例如,预警得分协议选择模块504可以用于基于患者的年龄选择预警得分协议,诸如用于儿科患者的儿科协议、用于成人患者的标准协议以及用于老年患者的老年协议。预警得分协议选择模块504基于关于患者的人口统计信息自动地选择或建议用于患者的适当协议。替换地,预警得分协议选择模块504生成用于护理者选择适当协议的用户界面。
预警得分计算模块506操作以根据由预警得分协议选择模块504选择的协议来计算预警得分。关于图14更详细地图示和描述了计算预警得分的示例方法。
预警得分显示模块508操作以向护理者或医疗设备102、104、105的其它用户显示预警得分。预警得分显示模块508生成用以显示得分的用户界面。在一些实施例中,预警得分显示模块508还包括预警得分的可视指示符,诸如色彩或字体。例如,可以使用无格式字体以绿色文本来显示指示患者状况良好的预警得分,而可以使用加粗字体以红色文本来显示指示患者需要附加护理或监测的预警得分。其它实施例也是可能的。
现在参考图12,示出由医疗设备102、104、105的一些实施例执行的示例过程600。该过程操作以定义预警得分协议。
在操作610处,识别由预警得分使用的生理参数。示例生理参数包括体温、氧饱和度、收缩压、舒张压、平均动脉压、脉搏率、白血球计数和呼吸率。其它实施例也使用其它的生理参数。在一些实施例中,识别4-8个生理参数以用于计算预警得分。然而,在其它实施例中,使用更多或更少的生理参数来计算预警得分。
在操作620处,定义从生理参数到用在计算预警得分中的分量得分的映射。对于一些生理参数,所述映射操作以将生理参数的数值测量结果转换成具有从0到3的整数值的分量得分。该分量得分可以表示所测量的生理参数和正常值之间的差异的大小,其中值0表示正常且3表示极端异常。例如,在100-130mm Hg的范围中的收缩压测量结果被分配值0;80-100mm Hg或130-140mm Hg被分配值1;70-80mm Hg或140-150mm Hg被分配值2;并且小于70mm Hg或大于150mm Hg被分配值3。在一些实施例中,收缩压的值被不同地映射。此外,其它生理参数可以被不同地映射。例如,对于意识水平(AVPU),A(清醒)的得分可以被分配值0;V(响应于言语刺激)可以被分配值1;P(响应于疼痛刺激)可以被分配值2;并且U(完全无响应)可以被分配值3。在其它实施例中,使用其它方法来将分量得分分配给各种生理参数。例如,在一些实施例中,使用不同范围的分量得分。此外,在一些实施例中,分量得分被表示为小数而不是整数。因此,可以使用数学公式来将测量的生理参数映射到分量得分。
在操作630处,选择用于将分量得分组合成预警得分的计算方法。用于组合(combing)分量得分的示例计算方法包括选择最大分量得分、对分量得分取平均以及对分量得分求和。此外,在一些实施例中,在求和或取平均之前对分量得分进行加权。在其它实施例中,使用其它计算方法将分量得分组合成预警得分。
在操作640处,针对预警得分定义范围。所述范围可以用于基于预警得分为护理者定义各种指令或要由医疗设备102、104、105采取的动作。在一些实施例中,所述范围可以等于预警得分的可能的整数值。例如,在其中预警得分是整数值的实施例中,可以将0、1、2和3中的每一个定义为单独的范围。适当的范围值基于在操作620中使用的映射和在操作630中使用的用于组合分量得分的计算方法而在不同的实施例中有所不同。
在操作650处,针对用于预警得分的范围定义指令和动作。指令是用于护理者的文本信息。替换地,所述指令也可以包括用于护理者的图形信息。指令可以为护理者提供关于如何解释预警得分以及基于该预警得分应当采取什么动作的指导。例如,指令可以是基于在医疗保健设施处的政策。另一方面,所述动作定义了医疗设备102、104、105基于所述预警得分执行的步骤。作为示例,在指示高度异常结果的范围中的预警得分可以包括指令“立即转移到重症监护病房”,并且触发动作“在监测站处鸣响警报”。其它实施例包括不同的指令和不同的动作。
图13示出由医疗设备102、104、105的一些实施例执行以修改和使用预警得分协议的示例过程700。
在操作710处,从多个预警得分协议中选择预警得分协议。护理者可以使用医疗设备102、104、105的用户界面来选择预警得分协议。替换地,可以由医疗设备102、104、105基于关于患者的人口统计或生平信息(诸如年龄、性别、体重、病史等)自动地选择预警得分协议。
在操作720处,修改所选预警得分协议。可以修改预警得分协议以包括附加的或不同的生理参数。此外,可以修改预警得分协议以将生理参数不同地映射到分量得分或者不同地组合分量得分以计算预警得分。然而,在一些实施例中,不修改预警得分协议。
在操作730处,针对患者计算预警得分。可以基于最近记录的生理参数来计算预警得分。在一些实施例中,当记录或更新生理参数时,自动地重新计算预警得分。此外,在一些实施例中,仅当在预定时间段(诸如15分钟、1小时、4小时或1天)内记录了预警得分所基于的生理参数中的每一个时才计算预警得分。其它实施例使用其它时间段。以这种方式,预警得分可以更准确、及时和相关。
在操作740处,为护理者显示预警得分。预警得分可以显示在医疗设备102、104、105的用户界面上。此外,也可以示出基于预警得分的用于护理者的指令。此外,在一些实施例中,还示出了用在计算预警得分中的所记录的生理参数或分量得分。一些实施例的用户界面与正常的预警得分、生理参数或分量得分不同地显示异常的预警得分、生理参数或分量得分。以这种方式,护理者的注意力可以被吸引到需要更多护理、监测或注意力的患者以及特定的异常生理参数。
图14示出由医疗设备102、104、105的一些实施例执行以根据预警得分协议计算和显示预警得分的另一示例过程800。可以使用预定义的预警得分协议或自定义的预警得分协议来计算预警得分。
在操作810处,接收生理参数。生理参数可以由医疗设备102、104、105测量、由护理者输入或者通过网络108接收。在操作820处,将生理参数映射到分量得分。该映射根据预警得分协议操作,并且用作分配与所记录的生理参数的异常的大小相关联的值。在操作830处,根据预警得分协议组合分量得分以计算预警得分。可以使用诸如先前关于操作630描述的那些方法的各种方法来组合分量得分。
在操作840处,将预警得分与警戒阈值进行比较。如果预警得分大于警戒阈值,则过程继续到其中执行警戒动作的操作850。警戒阈值和警戒动作二者都可以在预警得分协议中定义。警戒动作的示例包括鸣响可听警报、闪灯、通过网络108发送消息或者打电话或向电话发送文本消息。以这种方式,医疗设备102、104、105可以将护理者的注意力吸引到可能需要附加护理或监测的患者。其它实施例也包括其它警戒动作。此外,一些实施例不包括警戒阈值或警戒动作。
在操作860处,可以检索与预警得分相关联的指令。所述指令可以被存储在存储器中、在一个或多个数据库表格中或者在一个或多个文本或其它类型的文件中。其它实施例也是可能的。在操作870处,为护理者显示预警得分和指令。
图15图示出计算设备(诸如医疗设备102、104、105)的示例物理组件。如图所示,所述设备包括至少一个中央处理单元(“CPU”)1708、系统存储器1712以及将系统存储器1712耦合到CPU 1708的系统总线1710。系统存储器1712包括随机存取存储器(“RAM”)1718和只读存储器(“ROM”)1720。包含诸如在启动期间有助于在设备内的元件之间传递信息的基础例程的基础输入/输出系统被存储在ROM 1720中。所述设备进一步包括大容量存储设备1714。大容量存储设备1714能够存储软件指令和数据。中央处理单元1708是处理设备的示例。
大容量存储设备1714通过连接到总线1710的大容量存储控制器(未示出)被连接到CPU 1708。大容量存储设备1714及其相关联的计算机可读数据存储介质为设备提供非易失性、非暂时性存储。虽然本文中包含的计算机可读数据存储介质的描述是指大容量存储设备(诸如硬盘或CD-ROM驱动),但是本领域技术人员应当认识到的是,计算机可读数据存储介质可以是设备可以从其读取数据和/或指令的任何可用的非暂时性、物理设备或制品。大容量存储设备1714是计算机可读存储设备的示例。
计算机可读数据存储介质包括以用于信息(诸如计算机可读软件指令、数据结构、程序模块或其它数据)存储的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机可读数据存储介质的示例类型包括但不限于,RAM、ROM、EPROM、EEPROM、闪速存储器或其它固态存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(“DVD”)、其它光学存储介质、磁带盒、磁带、磁盘存储或其它磁性存储设备、或者可以用于存储期望的信息并且可以由设备访问的任何其它介质。
根据本发明的各种实施例,设备可以使用通过网络108(诸如本地网络、互联网或另一类型的网络)到远程网络设备的逻辑连接在联网环境中操作。设备通过连接到总线1710的网络接口单元1716连接到网络108。网络接口单元1716还可以用于连接到其它类型的网络和远程计算系统。设备还包括输入/输出控制器1722,其用于接收和处理来自许多其它设备(包括键盘、鼠标、触摸用户界面显示屏或另一类型的输入设备)的输入。类似地,输入/输出控制器1722可以向触摸用户界面显示屏、打印机或其它类型的输出设备提供输出。
如上所述,设备的大容量存储设备1714和RAM 1718可以存储软件指令和数据。所述软件指令包括适用于控制设备操作的操作系统1732。大容量存储设备1714和/或RAM1718还存储软件指令,所述软件指令在由CPU 1708执行时引起所述设备提供本文档中讨论的设备的功能性。例如,大容量存储设备1714和/或RAM 1718可以存储软件指令,所述软件指令在由CPU 1708执行时引起生理监测设备显示界面200、300、330和400、各种主屏幕以及其它屏幕。
虽然本文中描述的示例医疗设备是用于监测患者的设备,但是也可以使用其它类型的医疗设备。例如,CONNEX™系统的不同组件(诸如与监测设备通信的中间服务器)也可能需要以固件和软件更新的形式进行维护。可以通过本文中描述的系统和方法管理这些中间服务器以更新服务器的维护需求。
虽然本文中描述了各种实施例,但是本领域技术人员将理解的是,可以在本公开内容的范围内对其进行许多修改。因此,并不意图本公开内容的范围以任何方式受到所提供的示例的限制。

Claims (20)

1.一种用于为患者提供预警系统的方法,所述方法包括:
允许护理者在多个预警得分协议之中进行选择;
允许护理者修改所选预警得分协议;
通过医疗设备针对患者自动地计算预警得分;以及
为护理者显示所述预警得分。
2.根据权利要求1所述的方法,其中所述预警得分协议中的至少一个是基于由所述医疗设备捕获的所述患者的至少一个生理测量结果。
3.根据权利要求2所述的方法,其中所述至少一个生理测量结果选自包括以下的一组生理测量结果类型:
体温;
氧饱和度;
收缩压;
舒张压;
平均动脉压;
脉搏率;
白血球计数;以及
呼吸率。
4.根据权利要求2所述的方法,进一步包括:
显示所述预警得分所基于的所述至少一个生理测量结果。
5.根据权利要求1所述的方法,其中所述预警得分协议中的至少一个是基于所述患者的至少一个生理观察。
6.根据权利要求5所述的方法,其中所述生理观察是意识水平,并且护理者使用所述医疗设备的用户界面来输入用于意识水平的值。
7.根据权利要求1所述的方法,其中所述预警得分协议中的至少一个是基于通过网络接收的生理参数。
8.根据权利要求1所述的方法,其中所述多个所选预警得分协议包括以下中的至少一个:
SAPSII;
APACHE;
MEWS;
PEWS;
MEDS;
REMS;
BTF;
ASSIST;以及
SCS。
9.根据权利要求1所述的方法,其中所选预警得分协议是基于与所述患者相关联的人口统计信息选择的。
10.根据权利要求9所述的方法,其中所述人口统计信息包括年龄和性别中的至少一个。
11.根据权利要求1所述的方法,其中通过将多个生理参数映射到分量得分并组合所述分量得分来计算所述预警得分,其中所述分量得分是基于与正常值差异的大小。
12.根据权利要求11所述的方法,其中通过以下中的至少一个来组合所述分量得分:对所述分量得分取平均、从所述分量得分中选择最大值以及对所述分量得分求和。
13.根据权利要求1所述的方法,进一步包括为护理者显示指令,基于所述预警得分来选择所述指令。
14.根据权利要求1所述的方法,进一步包括基于所述预警得分显示可视指示符,所述可视指示符与所述预警得分的异常的大小相关联。
15.根据权利要求1所述的方法,进一步包括当接收到针对生理参数的新值时,自动地重新计算所述预警得分。
16.一种用于针对患者定义预警得分协议的方法,所述方法包括:
识别多个生理参数;
定义从所述多个生理参数到多个分量得分的映射;
定义用于将所述多个分量得分组合成预警得分的计算方法;
指定用于所述预警得分的多个范围;以及
输入用于所述多个范围中的至少一个的指令。
17.根据权利要求16所述的方法,进一步包括:
基于所述预警得分指定警戒阈值;以及
当所述预警得分超过所述警戒阈值时,指定要执行的警戒动作。
18.根据权利要求17所述的方法,其中所述警戒动作包括生成可听警报。
19.根据权利要求16所述的方法,其中针对所述多个生理参数中的至少一个的所述映射向针对所述生理参数测量的值的范围分配整数值。
20.一种医疗设备,包括:
至少一个医疗保健装备模块,其被配置成测量患者的至少一个生理参数;
显示屏;
计算设备,所述计算设备包括:
至少一个处理设备;以及
存储指令的至少一个计算机可读数据存储设备,所述指令在由所述至少一个处理设备执行时引起所述医疗设备:
允许护理者在多个预警得分协议之中进行选择,其中所述预警得分协议中的至少一个基于人口统计信息而把特定患者作为目标;
允许护理者修改所选预警得分协议;
使用由所述至少一个医疗保健装备模块捕获的生理参数针对所述患者自动地计算预警得分;以及
在所述显示屏上显示用户界面,所述用户界面包括所述预警得分和基于所述预警得分选择的用于护理者的指令。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111248875A (zh) * 2020-01-20 2020-06-09 上海市浦东新区公利医院(第二军医大学附属公利医院) 术后患者病情预警监护方法及系统
CN111265189A (zh) * 2020-01-22 2020-06-12 广州医科大学附属第一医院 一种医疗监护预警方法及系统
CN111432715A (zh) * 2017-12-07 2020-07-17 柯惠有限合伙公司 闭环报警管理

Families Citing this family (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160045168A1 (en) * 2014-08-12 2016-02-18 Allscripts Software, Llc Early warning score methodologies
US11160461B2 (en) 2015-06-12 2021-11-02 ChroniSense Medical Ltd. Blood pressure measurement using a wearable device
US10952638B2 (en) 2015-06-12 2021-03-23 ChroniSense Medical Ltd. System and method for monitoring respiratory rate and oxygen saturation
US11712190B2 (en) 2015-06-12 2023-08-01 ChroniSense Medical Ltd. Wearable device electrocardiogram
US11464457B2 (en) * 2015-06-12 2022-10-11 ChroniSense Medical Ltd. Determining an early warning score based on wearable device measurements
US11160459B2 (en) 2015-06-12 2021-11-02 ChroniSense Medical Ltd. Monitoring health status of people suffering from chronic diseases
US10687742B2 (en) 2015-06-12 2020-06-23 ChroniSense Medical Ltd. Using invariant factors for pulse oximetry
JP6210519B2 (ja) * 2015-07-10 2017-10-11 パラマウントベッド株式会社 患者状態判定装置及び患者状態判定方法
US20170140134A1 (en) * 2015-11-16 2017-05-18 Welch Allyn, Inc. Medical device user caching
US11000235B2 (en) 2016-03-14 2021-05-11 ChroniSense Medical Ltd. Monitoring procedure for early warning of cardiac episodes
US10888281B2 (en) 2016-05-13 2021-01-12 PercuSense, Inc. System and method for disease risk assessment and treatment
CN108694998A (zh) * 2017-04-07 2018-10-23 深圳市理邦精密仪器股份有限公司 医用评分数据的展示方法及装置
CN108078557A (zh) * 2018-01-02 2018-05-29 李磊 一种心脏外科护理用检测仪
US11504071B2 (en) 2018-04-10 2022-11-22 Hill-Rom Services, Inc. Patient risk assessment based on data from multiple sources in a healthcare facility
US11908581B2 (en) 2018-04-10 2024-02-20 Hill-Rom Services, Inc. Patient risk assessment based on data from multiple sources in a healthcare facility
JP2022504885A (ja) * 2018-10-16 2022-01-13 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ 早期警告スコア設計及びその他のスコア
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
NL2033201B1 (en) * 2022-09-30 2024-04-08 Goal 3 B V System and method for monitoring at least one patient

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2008045577A2 (en) * 2006-10-13 2008-04-17 Michael Rothman & Associates System and method for providing a health score for a patient
US20090216556A1 (en) * 2008-02-24 2009-08-27 Neil Martin Patient Monitoring
US20130027411A1 (en) * 2011-07-29 2013-01-31 Koninklijke Philips Electronics N.V. Graphical presentation of ews/patient state
CN103476328A (zh) * 2011-04-14 2013-12-25 皇家飞利浦有限公司 用于患者监测器的阶梯式警报方法
WO2014071145A1 (en) * 2012-11-02 2014-05-08 The University Of Chicago Patient risk evaluation

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090093686A1 (en) * 2007-10-08 2009-04-09 Xiao Hu Multi Automated Severity Scoring
US8844073B2 (en) * 2010-06-07 2014-09-30 Hill-Rom Services, Inc. Apparatus for supporting and monitoring a person

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2008045577A2 (en) * 2006-10-13 2008-04-17 Michael Rothman & Associates System and method for providing a health score for a patient
US20090216556A1 (en) * 2008-02-24 2009-08-27 Neil Martin Patient Monitoring
CN103476328A (zh) * 2011-04-14 2013-12-25 皇家飞利浦有限公司 用于患者监测器的阶梯式警报方法
US20130027411A1 (en) * 2011-07-29 2013-01-31 Koninklijke Philips Electronics N.V. Graphical presentation of ews/patient state
WO2014071145A1 (en) * 2012-11-02 2014-05-08 The University Of Chicago Patient risk evaluation

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111432715A (zh) * 2017-12-07 2020-07-17 柯惠有限合伙公司 闭环报警管理
CN111432715B (zh) * 2017-12-07 2024-02-27 柯惠有限合伙公司 闭环报警管理
CN111248875A (zh) * 2020-01-20 2020-06-09 上海市浦东新区公利医院(第二军医大学附属公利医院) 术后患者病情预警监护方法及系统
CN111265189A (zh) * 2020-01-22 2020-06-12 广州医科大学附属第一医院 一种医疗监护预警方法及系统

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Publication number Publication date
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US20150342538A1 (en) 2015-12-03
WO2015187370A1 (en) 2015-12-10

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Application publication date: 20170818

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