CN107982615B - 优化的压力滴定方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种优化的压力滴定方法及装置，该方法包括：接收数据采集器预先采集的目标患者的历史睡眠数据；将历史睡眠数据发送至终端设备，以使终端设备对历史睡眠数据进行处理，得到目标患者进行压力滴定时的滴定参数；根据滴定参数对目标患者进行压力滴定，得到目标患者的滴定结果。本发明实施例中的优化的压力滴定方法能够根据不同患者的历史睡眠数据确定得到个性化的滴定参数，进而，根据滴定参数对患者进行压力滴定，提高了患者进行压力滴定时的舒适度，提高了患者使用呼吸机的依从性，缓解了现有的压力滴定方法中，压力滴定的舒适度差，无法对不同患者制定个性化的压力滴定方案的技术问题。

Description

优化的压力滴定方法及装置
技术领域
本发明涉及医疗技术领域，尤其是涉及一种优化的压力滴定方法及装置。
背景技术
阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)是指患者在睡眠过程中反复出现呼吸暂停和低通气。由于夜间反复出现大脑皮层的觉醒和觉醒反应，正常睡眠结构和节律被破坏，睡眠效率明显降低，白天出现嗜睡，记忆力下降，严重者出现认知功能下降，行为异常，目前认为OSAHS是一种全身性疾病，同时又是引起猝死、道路交通事故的重要原因，是一个严重的社会问题。对于大多数OSAHS患者，目前最有效的诊疗手段为无创气道正压通气，达到开放气道的目的，为了达到最好的治疗效果，除了准确的诊断和选用合适的呼吸机之外，采用合适的治疗压力也是保证治疗有效性。提高治疗依从性的关键，在患者开始使用呼吸机之前进行的压力滴定就是为了获得合适的治疗压力。
压力滴定是患者首次接触呼吸机治疗，此次的使用感受会对呼吸机依从性产生较大影响，目前的压力滴定方式可分为手动、自动等类型，均是根据压力滴定过程中患者的表现调节治疗压力，压力滴定的舒适度差。也就是现有的压力滴定方法都是按照统一标准从最低压力逐步上升，耗时较长，而压力滴定又需要在患者熟睡情况下进行，容易导致因时长不足而无法完成压力滴定的情况；另一方面，在升压幅度的选择上，若升压幅度过小，会延长压力滴定的时间，若升压幅度过大又容易导致患者清醒，不利于压力滴定的施行，缺少对于不同患者而采取的个性化的压力滴定方案。
综上，现有的压力滴定方法中，压力滴定的舒适度差，无法对不同患者制定个性化的压力滴定方案。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种优化的压力滴定方法及装置，以缓解现有的压力滴定方法中，压力滴定的舒适度差，无法对不同患者制定个性化的压力滴定方案的技术问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种优化的压力滴定方法，应用于呼吸机，所述方法包括：
接收数据采集器预先采集的目标患者的历史睡眠数据，其中，所述历史睡眠数据包括：历史睡眠时的呼吸流量数据，历史睡眠时的血氧数据，历史睡眠时的心率数据，历史睡眠时的呼吸努力状况数据，历史睡眠时的膈肌的肌电数据；
将所述历史睡眠数据发送至终端设备，以使所述终端设备对所述历史睡眠数据进行处理，得到所述目标患者进行压力滴定时的滴定参数，其中，所述滴定参数包括：所述压力滴定时的起始压力值，所述压力滴定过程中的压力调节值；
根据所述滴定参数对所述目标患者进行压力滴定，得到所述目标患者的滴定结果，其中，所述滴定结果包括：最大滴定压力，最小滴定压力，滴定参数。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，将所述历史睡眠数据发送至终端设备，以使所述终端设备对所述历史睡眠数据进行处理，得到所述目标患者进行压力滴定时的滴定参数包括：
建立与所述终端设备的连接关系；
基于所述连接关系将所述历史睡眠数据发送至所述终端设备，
其中，所述终端设备在接收到所述历史睡眠数据后，对所述历史睡眠数据进行睡眠呼吸事件判定，得到判定结果，并根据所述判定结果和压力滴定分析模型计算所述目标患者进行压力滴定时的滴定参数，所述判定结果包括：呼吸暂停事件次数，低通气事件次数，氧减事件次数，AHI数值，所述压力滴定分析模型为根据线性回归算法计算得到的关于所述起始压力值和所述压力调节值的模型。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，根据所述滴定参数对所述目标患者进行压力滴定，得到所述目标患者的滴定结果包括：
采用所述起始压力值对所述目标患者滴定第一预设时间；
实时接收滴定过程中所述数据采集器发送的当前睡眠数据；
根据所述当前睡眠数据实时确定睡眠呼吸事件，其中，所述睡眠呼吸事件包括：呼吸暂停事件，低通气事件，呼吸努力相关性觉醒事件，响亮鼾声事件；
如果所述第一预设时间内发生多次睡眠呼吸事件，则立即采用更新后的压力滴定值对所述目标患者滴定所述第一预设时间，直至所述第一预设时间内未发生所述多次睡眠呼吸事件，得到所述第一预设时间内未发生所述多次睡眠呼吸事件所对应的目标压力滴定值，其中，所述更新后的压力滴定值为将当前滴定压力值增加所述压力调节值之后得到的压力值，第一次的所述当前滴定压力值为所述起始压力值；
维持所述目标压力滴定值对所述目标患者滴定第二预设时间；
如果所述第二预设时间内未发生所述睡眠呼吸事件，则将所述目标压力滴定值作为所述最大滴定压力，其中，所述最大滴定压力为完成一个完整的所述第一预设时间和所述第二预设时间的滴定过程所对应的压力值。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，如果所述第二预设时间内发生所述睡眠呼吸事件，则将所述目标压力滴定值继续增加所述压力调节值进行滴定，直至完成一个完整的所述第一预设时间和所述第二预设时间的滴定过程，得到所述最大滴定压力，其中，所述第一预设时间的滴定过程需要满足所述第一预设时间内未发生所述多次睡眠呼吸事件，所述第二预设时间的滴定过程需要满足所述第二预设时间内未发生所述睡眠呼吸事件。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，在得到所述最大滴定压力后，所述方法还包括：
对所述最大滴定压力进行更新，得到新的滴定压力值，其中，所述新的滴定压力值为将所述最大滴定压力减少所述压力调节值之后得到的压力值；
按照所述新的滴定压力值对所述目标患者滴定所述第一预设时间；
如果所述第一预设时间内发生所述睡眠呼吸事件，则将所述新的滴定压力值作为所述最小滴定压力；
如果所述第一预设时间内未发生所述睡眠呼吸事件，则将所述新的滴定压力值继续减少所述压力调节值，直至所述第一预设时间内发生所述睡眠呼吸事件为止，并将所述第一预设时间内发生所述睡眠呼吸事件对应的压力值作为所述最小滴定压力。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，在得到所述滴定结果后，所述方法还包括：
将所述滴定结果反馈至所述压力滴定分析模型，以对所述压力滴定分析模型进行优化，其中，所述压力滴定分析模型为对临床试验数据进行处理得到的模型，所述临床试验数据为预先获取得到的数据。
第二方面，本发明实施例还提供了一种优化的压力滴定装置，所述装置设置在呼吸机上，所述装置包括：
接收模块，用于接收数据采集器预先采集的目标患者的历史睡眠数据，其中，所述历史睡眠数据包括：历史睡眠时的呼吸流量数据，历史睡眠时的血氧数据，历史睡眠时的心率数据，历史睡眠时的呼吸努力状况数据，历史睡眠时的膈肌的肌电数据；
发送模块，用于将所述历史睡眠数据发送至终端设备，以使所述终端设备对所述历史睡眠数据进行处理，得到所述目标患者进行压力滴定时的滴定参数，其中，所述滴定参数包括：所述压力滴定时的起始压力值，所述压力滴定过程中的压力调节值；
压力滴定模块，用于根据所述滴定参数对所述目标患者进行压力滴定，得到所述目标患者的滴定结果，其中，所述滴定结果包括：最大滴定压力，最小滴定压力，滴定参数。
结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，所述发送模块包括：
建立单元，用于建立与所述终端设备的连接关系；
发送单元，用于基于所述连接关系将所述历史睡眠数据发送至所述终端设备，
其中，所述终端设备在接收到所述历史睡眠数据后，对所述历史睡眠数据进行睡眠呼吸事件判定，得到判定结果，并根据所述判定结果和压力滴定分析模型计算所述目标患者进行压力滴定时的滴定参数，所述判定结果包括：呼吸暂停事件次数，低通气事件次数，氧减事件次数，AHI数值，所述压力滴定分析模型为根据线性回归算法计算得到的关于所述起始压力值和所述压力调节值的模型。
结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第二种可能的实施方式，其中，所述压力滴定模块包括：
第一滴定单元，用于采用所述起始压力值对所述目标患者滴定第一预设时间；
接收单元，用于实时接收滴定过程中所述数据采集器发送的当前睡眠数据；
确定单元，用于根据所述当前睡眠数据实时确定睡眠呼吸事件，其中，所述睡眠呼吸事件包括：呼吸暂停事件，低通气事件，呼吸努力相关性觉醒事件，响亮鼾声事件；
第二滴定单元，如果所述第一预设时间内发生多次睡眠呼吸事件，则立即采用更新后的压力滴定值对所述目标患者滴定所述第一预设时间，直至所述第一预设时间内未发生所述多次睡眠呼吸事件，得到所述第一预设时间内未发生所述多次睡眠呼吸事件所对应的目标压力滴定值，其中，所述更新后的压力滴定值为将当前滴定压力值增加所述压力调节值之后得到的压力值，第一次的所述当前滴定压力值为所述起始压力值；
第三滴定单元，用于维持所述目标压力滴定值对所述目标患者滴定第二预设时间；
第一设定单元，如果所述第二预设时间内未发生所述睡眠呼吸事件，则将所述目标压力滴定值作为所述最大滴定压力，其中，所述最大滴定压力为完成一个完整的所述第一预设时间和所述第二预设时间的滴定过程所对应的压力值。
结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第三种可能的实施方式，其中，所述压力滴定模块还包括：
第四滴定单元，如果所述第二预设时间内发生所述睡眠呼吸事件，则将所述目标压力滴定值继续增加所述压力调节值进行滴定，直至完成一个完整的所述第一预设时间和所述第二预设时间的滴定过程，得到所述最大滴定压力，其中，所述第一预设时间的滴定过程需要满足所述第一预设时间内未发生所述多次睡眠呼吸事件，所述第二预设时间的滴定过程需要满足所述第二预设时间内未发生所述睡眠呼吸事件。
本发明实施例带来了以下有益效果：本发明实施例提供了一种优化的压力滴定方法及装置，该方法应用于呼吸机，包括：接收数据采集器预先采集的目标患者的历史睡眠数据，其中，历史睡眠数据包括：历史睡眠时的呼吸流量数据，历史睡眠时的血氧数据，历史睡眠时的心率数据，历史睡眠时的呼吸努力状况数据，历史睡眠时的膈肌的肌电数据；将历史睡眠数据发送至终端设备，以使终端设备对历史睡眠数据进行处理，得到目标患者进行压力滴定时的滴定参数，其中，滴定参数包括：压力滴定时的起始压力值，压力滴定过程中的压力调节值；根据滴定参数对目标患者进行压力滴定，得到目标患者的滴定结果，其中，滴定结果包括：最大滴定压力，最小滴定压力，滴定参数。
现有的压力滴定方法都是按照统一标准从最低压力逐步上升，压力滴定的舒适度差，无法对不同患者制定个性化的压力滴定方案。与现有的压力滴定方法相比，本发明的优化的压力滴定方法中，呼吸机先接收数据采集器预先采集的目标患者的历史睡眠数据，然后，将历史睡眠数据发送至终端设备，以使终端设备对历史睡眠数据进行处理，得到目标患者进行压力滴定时滴定参数，最终，根据滴定参数对目标患者进行压力滴定，得到目标患者的滴定结果。本发明实施例中的优化的压力滴定方法能够根据不同患者的历史睡眠数据确定得到个性化的滴定参数，进而，根据滴定参数对患者进行压力滴定，提高了患者进行压力滴定时的舒适度，提高了患者使用呼吸机的依从性，缓解了现有的压力滴定方法中，压力滴定的舒适度差，无法对不同患者制定个性化的压力滴定方案的技术问题。
本发明的其他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在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种优化的压力滴定方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的将历史睡眠数据发送至终端设备，以使终端设备对历史睡眠数据进行处理，得到目标患者进行压力滴定时的滴定参数的流程图；
图3为本发明实施例提供的根据滴定参数对目标患者进行压力滴定，得到目标患者的最大滴定压力的流程图；
图4为本发明实施例提供的在得到最大滴定压力后，得到最小滴定压力的流程图；
图5为本发明实施例提供的一种优化的压力滴定装置的结构框图。
图标：
11-接收模块；12-发送模块；13-压力滴定模块。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种优化的压力滴定方法进行详细介绍。
实施例一：
一种优化的压力滴定方法，应用于呼吸机，参考图1，该方法包括：
S102、接收数据采集器预先采集的目标患者的历史睡眠数据，其中，历史睡眠数据包括：历史睡眠时的呼吸流量数据，历史睡眠时的血氧数据，历史睡眠时的心率数据，历史睡眠时的呼吸努力状况数据，历史睡眠时的膈肌的肌电数据；
在本发明实施例中，该优化的压力滴定方法应用于呼吸机上。
下面先对相关设备的连接结构和功能进行简要介绍：
数据采集器与呼吸机连接，其中，数据采集器包括：流量传感器，血氧探头，RIP胸腹带和表面电极。流量传感器和血氧探头为呼吸机自身所具备的传感器，用于采集呼吸气流数据和血氧饱和度以及心率数据。
流量传感器采用压差式流量传感器，将其中一个测压孔堵塞，同时将另一个测压孔与鼻氧管连接，检测呼吸气流，并将其转化为与流量相关的压降，而流量的大小与两测压孔之间的压差成正比，所以根据贝努利定律(流体所受的静压力与流速的关系)和质量守恒定律换算出流量。也就是，流量传感器能够采集目标患者的呼吸流量数据。
血氧探头主要利用血液中血红蛋白和氧合血红蛋白对不同波长光的吸收系数不同的原理，检测发光二极管穿透组织后的剩余光信号，通过后续转换计算达到测量血氧和心率的目的。也就是，血氧探头能够采集目标患者的血氧数据和心率数据。
RIP胸腹带用于检测胸腹运动，RIP指呼吸感应体积描记技术，利用电磁感应的基本原理来测量呼吸状态，将弯曲成正弦状的两条绝缘线圈通过弹性缚带分别缠绕在被测者的胸部(乳头水平)和腹部(肚脐水平)，呼吸运动会带动弹性缚带伸缩，使得线圈围绕的截面积发生变化，进而导致线圈电感量发生改变，通过计算转换此电感变化量，可准确检测出测试者的呼吸努力状况。也就是，RIP胸腹带能够采集目标患者的呼吸努力状况数据。
表面电极用于检测膈肌的肌电信号，肌肉的收缩会产生动作电位，进而产生电信号，肌电信号属于生理电信号，可通过电极直接检测，使用双极表面电极记录膈肌肌电图，将两电极放置在右腋前线第7、8肋间，间隔2cm左右。也就是，表面电极能够采集目标患者的膈肌的肌电数据。
RIP胸腹带和表面电极为数据采集外设，此外设通过蓝牙(也可以wifi或串口线，USB线等其他形式)与呼吸机连接，将采集的数据传输给呼吸机，这一外部设备主要进行胸腹运动和膈肌肌电信号的采集，增加了监测数据的种类，为后续呼吸事件判定添加了数据依据，有利于提高事件判定的准确性。
上述内容介绍了各个数据采集器的工作原理及具体的功能，这些睡眠数据都是能够通过数据采集器采集得到。
具体的，是通过数据采集器预先采集目标患者的历史睡眠数据，就是说，在进行压力滴定前，要先得到目标患者一整夜的历史睡眠数据。比如，目标患者A要在12月15日晚进行压力滴定，那么，可以采集12月14日晚目标患者A的历史睡眠数据。
S104、将历史睡眠数据发送至终端设备，以使终端设备对历史睡眠数据进行处理，得到目标患者进行压力滴定时的滴定参数，其中，滴定参数包括：压力滴定时的起始压力值，压力滴定过程中的压力调节值；
在得到历史睡眠数据后，将历史睡眠数据发送至终端设备。具体的，呼吸机会对历史睡眠数据进行预处理，实时显示呼吸气流波形、血氧和心率波形，并计算流量数据的最值，通过WIFI连接的方式将最值数据实时传输到云平台(即终端设备)，其他数据按照10HZ的存储频率发送到云平台，云平台存储这些数据，并对数据进行睡眠呼吸事件判定，将判定结果(包括呼吸暂停事件次数、低通气事件次数、氧减事件次数、AHI数值，该过程为现有技术，在此不再赘述)写入.txt文件中，在压力滴定分析模型(在终端设备中)中读取文件信息，作为利用机器学习得到的分析式的输入，计算出压力滴定时的起始压力值和滴定过程中的压力调节值(这就是终端设备对历史睡眠数据进行处理，得到目标患者进行压力滴定时的滴定参数的过程)，再利用wifi或串口线将这两个值传输给呼吸机，进行压力滴定。
S106、根据滴定参数对目标患者进行压力滴定，得到目标患者的滴定结果，其中，滴定结果包括：最大滴定压力，最小滴定压力，滴定参数。
在得到目标患者的滴定参数后，根据滴定参数对目标患者进行压力滴定，具体过程将在下文中进行描述，最终，得到目标患者的滴定结果，也就是对目标患者进行压力滴定时的滴定方案。
现有的压力滴定方法都是按照统一标准从最低压力逐步上升，压力滴定的舒适度差，无法对不同患者制定个性化的压力滴定方案。与现有的压力滴定方法相比，本发明的优化的压力滴定方法中，呼吸机先接收数据采集器预先采集的目标患者的历史睡眠数据，然后，将历史睡眠数据发送至终端设备，以使终端设备对历史睡眠数据进行处理，得到目标患者进行压力滴定时滴定参数，最终，根据滴定参数对目标患者进行压力滴定，得到目标患者的滴定结果。本发明实施例中的优化的压力滴定方法能够根据不同患者的历史睡眠数据确定得到个性化的滴定参数，进而，根据滴定参数对患者进行压力滴定，提高了患者进行压力滴定时的舒适度，提高了患者使用呼吸机的依从性，缓解了现有的压力滴定方法中，压力滴定的舒适度差，无法对不同患者制定个性化的压力滴定方案的技术问题。
上述内容对优化的压力滴定方法进行了简要简要介绍，下面对其中涉及到的具体内容进行详细描述。
可选地，参考图2，将历史睡眠数据发送至终端设备，以使终端设备对历史睡眠数据进行处理，得到目标患者进行压力滴定时的滴定参数包括：
S201、建立与终端设备的连接关系；
其中，该连接关系可以为通信连接关系，也可以为线路连接关系，本发明实施例对其不做具体限制。
S202、基于连接关系将历史睡眠数据发送至终端设备，
其中，终端设备在接收到历史睡眠数据后，对历史睡眠数据进行睡眠呼吸事件判定，得到判定结果，并根据判定结果和压力滴定分析模型计算目标患者进行压力滴定时的滴定参数，判定结果包括：呼吸暂停事件次数，低通气事件次数，氧减事件次数，AHI数值，压力滴定分析模型为根据线性回归算法计算得到的关于起始压力值和压力调节值的模型。
下面对压力滴定分析模型的建立过程进行详细描述：
根据收集得到的临床试验数据确定具体的压力滴定分析模型，可采用机器学习中的聚类分析算法、神经网络算法、线性回归算法等，为了获得确定的数值，本发明将采用线性回归算法确定式(一)所示的模型，其中，y指预测值，本发明中含有压力滴定时的起始压力值和滴定过程中的压力调节值两个预测值，分别用ys,yg表示，a0,a1,a2,a3,a4为所求模型的参数，x1,x2,x3,x4为输入变量，分别指呼吸暂停事件数、低通气事件数、氧减事件数、AHI值，e指预测值与观测值之间的误差。由于本发明中的预测模型含有两个输出值，所以可表示为式(二)的矩阵形式。
y＝a0+a1x1+a2x2+a3x3+a4x4+e (一)
Figure BDA0001532165850000121
将收集的相关临床试验数据代入式(二)，其中，临床实验数据为以前通过传统的压力滴定方法得到的其它患者的数据，包括了多组ys,yg，多组x1,x2,x3,x4，多组es,eg，得到式(三)：
[Ys Yg]＝A[X1 X2]+[Es Eg] (三)
其中，A表示多组x1,x2,x3,x4组成的矩阵，为
Figure BDA0001532165850000131
为n×5维输入矩阵，其中的上角标表示第几组，Ys,Yg均为n×1维观测值列向量，其中Ys中包含多个ys，Yg中包含多个yg，为已知的。Es,Eg均为n×1维误差值列向量，其中Es中包含多个es，Eg中包含多个eg，为已知的。X1,X2为式(二)中的a和b所代表的参数，为待求解的参数值。
计算最优的X1。最优参数以||AX-Y||2取得最小值为标准，由于||AX-Y||2表示距离，总为正值，则可利用二次方值衡量，得到式四：
Figure BDA0001532165850000132
利用矩阵求导规律，在式(四)中对X求导，化简得：
Figure BDA0001532165850000133
利用极值定义，要达到最优参数的标准，需令式(五)等于0，化简求得最后计算式：
X＝(ATA)-1ATY (六)
在MATLAB中按照收集的临床试验数据，构建输入矩阵A与输出向量Y(即二者可以根据临床试验数据得出)，按照式(六)计算出最优参数X1，按照上述相同方法，计算出最优参数X2，则得出两个模型，如式(七)：
Figure BDA0001532165850000134
式(七)即为得到的压力滴定分析模型。
根据判定结果和压力滴定分析模型计算目标患者进行压力滴定时的滴定参数，也就是，将判定结果代入式(七)中，便能得到目标患者进行压力滴定时的滴定参数(即压力滴定时的起始压力值ys，压力滴定过程中的压力调节值yg)。将计算结果通过WiFi或者串口线传输至呼吸机，作为患者使用呼吸机的压力滴定功能的参数值。
下面对呼吸机进行压力滴定的过程进行详细描述：
可选地，参考图3，根据滴定参数对目标患者进行压力滴定，得到目标患者的滴定结果包括：
S301、采用起始压力值对目标患者滴定第一预设时间；
在得到起始压力值后，采用起始压力值对目标患者滴定第一预设时间。具体的，在本发明实施例中，第一预设时间为5分钟，该第一预设时间也可以为其它值，本发明实施例对其不做具体限制。第一预设时间实际为治疗时间。
S302、实时接收滴定过程中数据采集器发送的当前睡眠数据；
在滴定的过程中，呼吸机还会实时接收数据采集器发送的当前睡眠数据。
S303、根据当前睡眠数据实时确定睡眠呼吸事件，其中，睡眠呼吸事件包括：呼吸暂停事件，低通气事件，呼吸努力相关性觉醒事件，响亮鼾声事件；
该过程是由呼吸机的初筛功能完成的。
S304、如果第一预设时间内发生多次睡眠呼吸事件，则立即采用更新后的压力滴定值对目标患者滴定第一预设时间，直至第一预设时间内未发生多次睡眠呼吸事件，得到第一预设时间内未发生多次睡眠呼吸事件所对应的目标压力滴定值，其中，更新后的压力滴定值为将当前滴定压力值增加压力调节值之后得到的压力值，第一次的当前滴定压力值为起始压力值；
具体的，以起始压力值持续治疗5分钟，如果5分钟内发生了多次睡眠呼吸事件，那么，立即将起始压力值增加yg(比如第2分钟时候发生了多次睡眠呼吸事件，就在第2分钟的时候增加yg)，然后，继续治疗5分钟，如果在该5分钟内又发生了多次睡眠呼吸事件，那么，继续增加yg，直至5分钟内没有发生多次睡眠呼吸事件，并将第一预设时间内未发生多次睡眠呼吸事件所对应的压力值作为目标压力滴定值。
其中，在本发明实施例中，多次睡眠呼吸事件是指：两次以上呼吸暂停，或两次以上低通气，或四次以上呼吸努力相关性觉醒，或持续两分钟以上的响亮鼾声。
如果一直增加yg后，增大到了呼吸机的最大允许治疗压力，仍然不能使第一预设时间内未发生多次睡眠呼吸事件，那么，说明目标患者不适合采用该压力滴定方式，停止压力滴定。
S305、维持目标压力滴定值对目标患者滴定第二预设时间；
在得到目标压力滴定值后，维持目标压力滴定值对目标患者滴定第二预设时间。具体的，在本发明实施例中，第二预设时间为15分钟，该第二预设时间也可以为其它值，本发明实施例对其不做具体限制。第二预设时间实际为治疗考察时间。
S306、如果第二预设时间内未发生睡眠呼吸事件，则将目标压力滴定值作为最大滴定压力，其中，最大滴定压力为完成一个完整的第一预设时间和第二预设时间的滴定过程所对应的压力值。
S307、如果第二预设时间内发生睡眠呼吸事件，则将目标压力滴定值继续增加压力调节值进行滴定，直至完成一个完整的第一预设时间和第二预设时间的滴定过程，得到最大滴定压力，其中，第一预设时间的滴定过程需要满足第一预设时间内未发生多次睡眠呼吸事件，第二预设时间的滴定过程需要满足第二预设时间内未发生睡眠呼吸事件。
具体的，采用目标压力滴定值滴定15分钟时，15分钟内发生睡眠呼吸事件，则立即将目标压力滴定值增加yg，持续滴定5分钟，5分钟内未发生多次睡眠呼吸事件，那么，继续维持压力值滴定15分钟，如果15分钟未发生睡眠呼吸事件，那么，该压力值即为最大滴定压力maxP。
如果5分钟或15分钟之内任何一个不满足其对应的条件，那么，就将压力值增加yg，进行5分钟和15分钟的滴定过程，直至完成一个完整的5分钟和15分钟的滴定过程为止，并将完成一个完整的5分钟和15分钟的滴定过程对应的压力值作为最大滴定压力maxP。
可选地，参考图4，在得到最大滴定压力后，该方法还包括：
S401、对最大滴定压力进行更新，得到新的滴定压力值，其中，新的滴定压力值为将最大滴定压力减少压力调节值之后得到的压力值；
在得到最大滴定压力maxP后，将最大滴定压力减小yg，得到新的滴定压力值。
S402、按照新的滴定压力值对目标患者滴定第一预设时间；
在得到新的滴定压力值后，按照新的滴定压力值对目标患者滴定5分钟。
S403、如果第一预设时间内发生睡眠呼吸事件，则将新的滴定压力值作为最小滴定压力；
如果5分钟内发生了睡眠呼吸事件，则将新的滴定压力值作为最小滴定压力minP。
S404、如果第一预设时间内未发生睡眠呼吸事件，则将新的滴定压力值继续减少压力调节值，直至第一预设时间内发生睡眠呼吸事件为止，并将第一预设时间内发生睡眠呼吸事件对应的压力值作为最小滴定压力。
如果5分钟内未发生睡眠呼吸事件，则将新的滴定压力值继续减少yg，持续滴定5分钟，如果5分钟内发生睡眠呼吸事件，那么，将该压力值作为最小滴定压力minP；如果该5分钟内还未发生睡眠呼吸事件，那么，继续减少yg，持续滴定5分钟，直至5分钟内发生睡眠呼吸事件为止，并将5分钟内发生睡眠呼吸事件对应的压力值作为最小滴定压力minP。
在得到最小滴定压力minP后，增加yg，然后，持续滴定5分钟，根据这5分钟中内的睡眠呼吸事件的情况采取对应的滴定压力和时间进行滴定，如此继续循环滴定，直至完成压力滴定的过程。
可选地，在得到滴定结果后，该方法还包括：
将滴定结果反馈至压力滴定分析模型，以对压力滴定分析模型进行优化，其中，压力滴定分析模型为对临床试验数据进行处理得到的模型，临床试验数据为预先获取得到的数据。
本发明主要阐述了一种基于初筛检测结果来施行压力滴定的呼吸机，可用于患者使用呼吸机之前的压力滴定评估；
本发明提高了患者进行压力滴定时的舒适度，提高了患者使用呼吸机的依从性，提供了利用呼吸机的初筛功能提高压力滴定舒适度的方案。
实施例二：
一种优化的压力滴定装置，该装置设置在呼吸机上，参考图5，该装置包括：
接收模块11，用于接收数据采集器预先采集的目标患者的历史睡眠数据，其中，历史睡眠数据包括：历史睡眠时的呼吸流量数据，历史睡眠时的血氧数据，历史睡眠时的心率数据，历史睡眠时的呼吸努力状况数据，历史睡眠时的膈肌的肌电数据；
发送模块12，用于将历史睡眠数据发送至终端设备，以使终端设备对历史睡眠数据进行处理，得到目标患者进行压力滴定时的滴定参数，其中，滴定参数包括：压力滴定时的起始压力值，压力滴定过程中的压力调节值；
压力滴定模块13，用于根据滴定参数对目标患者进行压力滴定，得到目标患者的滴定结果，其中，滴定结果包括：最大滴定压力，最小滴定压力，滴定参数。
本发明的优化的压力滴定装置中，呼吸机先接收数据采集器预先采集的目标患者的历史睡眠数据，然后，将历史睡眠数据发送至终端设备，以使终端设备对历史睡眠数据进行处理，得到目标患者进行压力滴定时滴定参数，最终，根据滴定参数对目标患者进行压力滴定，得到目标患者的滴定结果。本发明实施例中的优化的压力滴定装置能够根据不同患者的历史睡眠数据确定得到个性化的滴定参数，进而，根据滴定参数对患者进行压力滴定，提高了患者进行压力滴定时的舒适度，提高了患者使用呼吸机的依从性，缓解了现有的压力滴定装置中，压力滴定的舒适度差，无法对不同患者制定个性化的压力滴定方案的技术问题。
可选地，发送模块包括：
建立单元，用于建立与终端设备的连接关系；
发送单元，用于基于连接关系将历史睡眠数据发送至终端设备，
其中，终端设备在接收到历史睡眠数据后，对历史睡眠数据进行睡眠呼吸事件判定，得到判定结果，并根据判定结果和压力滴定分析模型计算目标患者进行压力滴定时的滴定参数，判定结果包括：呼吸暂停事件次数，低通气事件次数，氧减事件次数，AHI数值，压力滴定分析模型为根据线性回归算法计算得到的关于起始压力值和压力调节值的模型。
可选地，压力滴定模块包括：
第一滴定单元，用于采用起始压力值对目标患者滴定第一预设时间；
接收单元，用于实时接收滴定过程中数据采集器发送的当前睡眠数据；
确定单元，用于根据当前睡眠数据实时确定睡眠呼吸事件，其中，睡眠呼吸事件包括：呼吸暂停事件，低通气事件，呼吸努力相关性觉醒事件，响亮鼾声事件；
第二滴定单元，如果第一预设时间内发生多次睡眠呼吸事件，则立即采用更新后的压力滴定值对目标患者滴定第一预设时间，直至第一预设时间内未发生多次睡眠呼吸事件，得到第一预设时间内未发生多次睡眠呼吸事件所对应的目标压力滴定值，其中，更新后的压力滴定值为将当前滴定压力值增加压力调节值之后得到的压力值，第一次的当前滴定压力值为起始压力值；
第三滴定单元，用于维持目标压力滴定值对目标患者滴定第二预设时间；
第一设定单元，如果第二预设时间内未发生睡眠呼吸事件，则将目标压力滴定值作为最大滴定压力，其中，最大滴定压力为完成一个完整的第一预设时间和第二预设时间的滴定过程所对应的压力值。
可选地，压力滴定模块还包括：
第四滴定单元，如果第二预设时间内发生睡眠呼吸事件，则将目标压力滴定值继续增加压力调节值进行滴定，直至完成一个完整的第一预设时间和第二预设时间的滴定过程，得到最大滴定压力，其中，第一预设时间的滴定过程需要满足第一预设时间内未发生多次睡眠呼吸事件，第二预设时间的滴定过程需要满足第二预设时间内未发生睡眠呼吸事件。
可选地，压力滴定模块还包括：
更新单元，用于对最大滴定压力进行更新，得到新的滴定压力值，其中，新的滴定压力值为将最大滴定压力减少压力调节值之后得到的压力值；
第五滴定单元，用于按照新的滴定压力值对目标患者滴定第一预设时间；
第二设定单元，如果第一预设时间内发生睡眠呼吸事件，则将新的滴定压力值作为最小滴定压力；
第三设定单元，如果第一预设时间内未发生睡眠呼吸事件，则将新的滴定压力值继续减少压力调节值，直至第一预设时间内发生睡眠呼吸事件为止，并将第一预设时间内发生睡眠呼吸事件对应的压力值作为最小滴定压力。
可选地，该装置还包括：
反馈模块，用于将滴定结果反馈至压力滴定分析模型，以对压力滴定分析模型进行优化，其中，压力滴定分析模型为对临床试验数据进行处理得到的模型，临床试验数据为预先获取得到的数据。
该实施例二中的具体内容可以参考上述实施例一中的描述，在此不再赘述。
本发明实施例所提供的优化的压力滴定方法及装置的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (3)

1.一种优化的压力滴定装置，其特征在于，所述装置设置在呼吸机上，所述装置包括：
接收模块，用于接收数据采集器预先采集的目标患者的历史睡眠数据，其中，所述历史睡眠数据包括：历史睡眠时的呼吸流量数据，历史睡眠时的血氧数据，历史睡眠时的心率数据，历史睡眠时的呼吸努力状况数据，历史睡眠时的膈肌的肌电数据；
发送模块，用于将所述历史睡眠数据发送至终端设备，以使所述终端设备对所述历史睡眠数据进行处理，得到所述目标患者进行压力滴定时的滴定参数，其中，所述滴定参数包括：所述压力滴定时的起始压力值，所述压力滴定过程中的压力调节值；
压力滴定模块，用于根据所述滴定参数对所述目标患者进行压力滴定，得到所述目标患者的滴定结果，其中，所述滴定结果包括：最大滴定压力，最小滴定压力，滴定参数；
所述发送模块包括：
建立单元，用于建立与所述终端设备的连接关系；
发送单元，用于基于所述连接关系将所述历史睡眠数据发送至所述终端设备，
其中，所述终端设备在接收到所述历史睡眠数据后，对所述历史睡眠数据进行睡眠呼吸事件判定，得到判定结果，并根据所述判定结果和压力滴定分析模型计算所述目标患者进行压力滴定时的滴定参数，所述判定结果包括：呼吸暂停事件次数，低通气事件次数，氧减事件次数，AHI数值，所述压力滴定分析模型为根据线性回归算法计算得到的关于所述起始压力值和所述压力调节值的模型。
2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述压力滴定模块包括：
第一滴定单元，用于采用所述起始压力值对所述目标患者滴定第一预设时间；
接收单元，用于实时接收滴定过程中所述数据采集器发送的当前睡眠数据；
确定单元，用于根据所述当前睡眠数据实时确定睡眠呼吸事件，其中，所述睡眠呼吸事件包括：呼吸暂停事件，低通气事件，呼吸努力相关性觉醒事件，响亮鼾声事件；
第二滴定单元，如果所述第一预设时间内发生多次睡眠呼吸事件，则立即采用更新后的压力滴定值对所述目标患者滴定所述第一预设时间，直至所述第一预设时间内未发生所述多次睡眠呼吸事件，得到所述第一预设时间内未发生所述多次睡眠呼吸事件所对应的目标压力滴定值，其中，所述更新后的压力滴定值为将当前滴定压力值增加所述压力调节值之后得到的压力值，第一次的所述当前滴定压力值为所述起始压力值；
第三滴定单元，用于维持所述目标压力滴定值对所述目标患者滴定第二预设时间；
第一设定单元，如果所述第二预设时间内未发生所述睡眠呼吸事件，则将所述目标压力滴定值作为所述最大滴定压力，其中，所述最大滴定压力为完成一个完整的所述第一预设时间和所述第二预设时间的滴定过程所对应的压力值。
3.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，所述压力滴定模块还包括：
第四滴定单元，如果所述第二预设时间内发生所述睡眠呼吸事件，则将所述目标压力滴定值继续增加所述压力调节值进行滴定，直至完成一个完整的所述第一预设时间和所述第二预设时间的滴定过程，得到所述最大滴定压力，其中，所述第一预设时间的滴定过程需要满足所述第一预设时间内未发生所述多次睡眠呼吸事件，所述第二预设时间的滴定过程需要满足所述第二预设时间内未发生所述睡眠呼吸事件。
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