CN110660487A - 一种新生儿疼痛闭环管理系统及方法 - Google Patents
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Abstract
一种新生儿疼痛闭环管理系统,包括以下模块:疼痛评估时刻选择模块,疼痛自动评估模块,镇痛效果评价模块,疼痛干预措施决策模块,疼痛干预措施执行模块,疼痛复评模块和疼痛护理记录单生成模块。以及提供一种新生儿疼痛闭环管理系统实现的新生儿疼痛闭环管理方法。本发明能够辅助医护人员实现新生儿疼痛的规范化、智能化闭环管理;辅助医护人员疼痛管理工作,提高工作效率,督促疼痛管理进程,改善新生儿病房的疼痛管理工作。
Description
技术领域
本发明涉及医疗信息技术领域,尤其涉及一种新生儿疼痛闭环管理系统及方法。
背景技术
世界卫生组织(World Health Organization,WHO)将疼痛列为继呼吸、脉搏、血压和体温之后第五大生命体征,医学界对于疼痛的重视可见一斑。新生儿住院期间会经历多次疼痛刺激,反复的疼痛刺激会导致新生儿发育迟缓、中枢神经永久性损伤、情感紊乱等负面影响。因此,良好的疼痛管理对新生儿的健康成长和发育非常重要。
疼痛评估是疼痛管理的关键环节,面部表情是新生儿疼痛评估的特异性指标,提供了具体的疼痛性质和强度信息,且可通过计算机进行提取和识别。近十年来,新生儿疼痛表情自动识别领域经历了从静态图像到动态视频、从疼痛识别到疼痛程度分级、从理论实验到开发系统的历程,新生儿疼痛表情自动识别系统可作为疼痛评估的辅助参考,相较于耗时费力且主观性强的人工量表评估,更加客观简便。
但新生儿病房内的疼痛管理工作仍然存在诸多问题,一项国内66家医疗机构的儿童疼痛管理现状调查显示,46.97%存在疼痛管理记录不规范的现象,60.98%未进行常规性的疼痛评估,54.07%未对接受致痛性操作的患儿进行疼痛评估,49.19%在给予患儿镇痛处理后未对疼痛程度进行再评估。疼痛管理环节不连贯、不完整问题突出,亟需提供一种新生儿疼痛闭环管理系统及方法,规范疼痛管理流程,改善新生儿病房的疼痛管理工作。
发明内容
为了解决当前临床上新生儿疼痛管理环节不连贯、不完整的技术问题,本发明提供一种新生儿疼痛闭环管理系统及方法,旨在规范新生儿疼痛管理流程,辅助医护人员科学地作出疼痛管理决策。
为了解决上述技术问题本发明提供如下的技术方案:
一种新生儿疼痛闭环管理系统,包括以下模块:
疼痛评估时刻决策模块,用于护士选择单次疼痛评估的时刻;
疼痛自动评估模块,用于实时采集患儿疼痛表情信息,通过新生儿疼痛表情自动评估技术完成疼痛评估并记录和输出评分结果;
镇痛效果评价模块,用于判断疼痛评估时刻决策模块中护士选择的疼痛评估时刻是否为“疼痛复评”,从而判断是否对疼痛自动评估模块中的疼痛评分结果进行镇痛效果评价;
疼痛干预措施决策模块,系统提示与疼痛自动评估模块中疼痛评分结果对应的疼痛干预方式及具体措施,由医护人员选择合适措施;
疼痛干预措施执行模块,用于完成疼痛干预措施决策模块中选择的疼痛干预措施后,医护人员在系统上确认该干预措施的执行;
疼痛复评模块,系统根据疼痛干预措施执行模块中已确认执行的干预措施,定时提醒医护人员进行疼痛复评;
疼痛护理记录单生成模块,用于根据预设的疼痛护理单模板,系统自动记录疼痛闭环管理的每一环节生成患儿的疼痛护理记录单。
进一步,所述疼痛评估时刻决策模块中,所述的疼痛评估时刻包括:①A-入院②T-转入③Po-手术后④P-止痛药物使用⑤U-病情变化⑥I-有创检查后⑦Pa-疼痛操作时⑧R-疼痛复评⑨O-其他。
再进一步,所述疼痛自动评估模块基于嵌入护士客户端的新生儿疼痛表情自动评估模型来完成,该模型基于三维卷积神经网络结构,参数由大量新生儿面部疼痛表情视频训练得到,利用网络压缩技术将模型移植到护士客户端;临床应用时,通过输入拍摄的新生儿面部表情视频,自动追踪视频中的面部区域,运用训练好的三维卷积神经网络模型对视频进行疼痛评分,并输出评分结果。
更进一步,所述镇痛效果评价模块中,镇痛效果评价针对使用了疼痛干预措施的患儿,该模块首先判断疼痛评估时刻决策模块中护士选择的疼痛评估时刻是否为“疼痛复评”,若判断结果为“否”则按正常程序进入后续的疼痛干预措施决策模块;若判断结果为“是”,则进一步判断疼痛自动评估模块中疼痛评估结果;若给予干预措施前疼痛评估分数为2~3分,疼痛复评分数为0~1分,或者给予干预措施前疼痛评估分数为≥4分,疼痛复评分数<4分,则给出“患儿疼痛缓解,干预措施有效”的镇痛效果评价,并跳转到疼痛护理记录单生成模块;否则,评价为“患儿疼痛无缓解,需继续执行干预措施”,并进入后续的疼痛干预措施决策模块继续进行疼痛干预。
所述疼痛干预措施决策模块中,由系统提示疼痛干预方式及具体措施内容为:根据疼痛自动评估模块中输出的疼痛评分结果提示相应的疼痛干预方式,若评分0~1分则提示无需干预;若评分2~3分则提示单纯非药物干预方式、并显示可采取的具体干预措施;若评分≥4分则提示药物干预结合非药物干预方式、并显示药物干预的用药途径和药物种类以及非药物干预的具体措施;其中,非药物干预方式的具体措施包括:①非营养性吸吮;②襁褓式包裹;③提供舒适能减轻疼痛的卧位:如鸟巢体位、屈曲体位;④抚触诱导:抚触/轻拍/按摩/摇晃患儿身体;⑤袋鼠式护理;⑥母乳喂养;⑦音乐疗法;⑧喂蔗糖水/配方奶;⑨提供安静舒适的环境:适宜的温湿度、光线;药物干预方式的具体措施包括:Ⅰ、用药途径:①PO-口服;②IH-皮下注射;③IM-肌肉注射;④IV-静脉注射;⑤AD-外用;⑥O-其他;Ⅱ、药物种类:a.非阿片类药物——①P-对乙酰氨基酚;②C-复方利多卡因乳膏;③O-其他;b.阿片类药物——①M-吗啡;②F-芬太尼及衍生物;③O-其他。
所述疼痛干预措施决策模块中,所述由医护人员选择措施,过程为:非药物干预措施由护士直接勾选即可;若包含药物干预,则系统将疼痛自动评估模块中的疼痛评分和疼痛干预措施决策模块中的疼痛干预措施自动发送至对应的医生客户端,由医生开具药物医嘱,并返回医嘱至护士客户端,护士再根据医嘱勾选相应的用药途径及药物种类。
所述疼痛复评模块中,定时提醒医护人员进行疼痛复评,内容为:若疼痛干预措施决策模块提示无需疼痛干预,则无需进行疼痛复评,直接跳转到疼痛护理记录单生成模块;口服、外用途径的给药方式,干预1小时后提示疼痛复评;皮下注射、肌肉注射、静脉注射及其他途径的给药方式,干预30分钟后提示疼痛复评;所有的非药物干预措施,干预30分钟后提示疼痛复评。疼痛复评时,系统跳转至疼痛评估时刻决策模块疼痛评估时刻选择模块,并自动选择“⑧R-疼痛复评”,然后进入疼痛自动评估模块继续进行操作。
所述疼痛护理记录单生成模块中,疼痛护理记录单模板由患儿的基本信息、疼痛评估情况、疼痛干预情况、镇痛效果评价四个部分组成,其中,患儿基本信息主要包括科室、床号、姓名、性别、胎龄、日龄、体重、住院号、入院日期、疾病诊断、住院日数等;疼痛评估的内容包括评估时间、评估时刻、评估方法、评分结果,系统自动生成疼痛曲线图;疼痛干预的内容主要包括干预方式、具体干预措施及执行情况;镇痛效果评价的内容主要包括疼痛复评结果、患儿疼痛缓解情况。
一种新生儿疼痛闭环管理方法,包括以下步骤:
1)医护人员确认患儿接受疼痛评估的时刻:①A-入院②T-转入③Po-手术后④P-止痛药物使用⑤U-病情变化⑥I-有创检查后⑦Pa-疼痛操作时⑧R-疼痛复评⑨O-其他;
2)进入单次疼痛评估时,医护人员实时采集患儿疼痛表情信息,通过新生儿疼痛表情识别技术自动完成疼痛评估并输出评分结果;
3)判断步骤1)中接受疼痛评估的时刻,若为“⑧R-疼痛复评”,则根据疼痛复评情况结合患儿表现进行镇痛效果评价:若给予干预措施前疼痛评估分数为2~3分,疼痛复评分数为0~1分,或者给予干预措施前疼痛评估分数为≥4分,疼痛复评分数<4分,则给出“患儿疼痛缓解,干预措施有效”的镇痛效果评价,并跳转到疼痛护理记录单模块7);否则,评价为“患儿疼痛无缓解,需继续执行干预措施”,并进入后续的模块4)继续进行疼痛干预;
4)系统提示与疼痛评分结果对应的干预方式及具体措施,若评分0~1分则提示无需干预,若评分2~3分则提示单纯非药物干预方式、并显示可采取的具体干预措施以供选择,若评分≥4分则提示药物干预结合非药物干预方式、并显示药物干预的用药途径和药物种类以及非药物干预的具体措施;非药物干预措施由护士直接勾选即可;若包含药物干预,则系统疼痛评分和干预措施自动发送至对应的医生客户端,由医生开具药物医嘱,并返回医嘱至护士客户端,护士再根据医嘱勾选相应的用药途径及药物种类;
5)护士根据系统提示和医嘱对患儿执行疼痛干预措施,执行结束后在系统上确认执行。如系统提示为无需疼痛干预,则可直接确认该措施的执行;
6)系统根据已执行的药物干预措施定时提醒医护人员进行疼痛复评,护士根据提示确认开始疼痛复评,系统自动跳转回步骤1),选择“⑧R-疼痛复评”。若系统执行的是无需疼痛干预措施,则直接跳转到步骤7);
7)根据预设的疼痛护理记录单模板,系统自动记录上述步骤1)至步骤6)闭环管理的每一环节,并生成患儿的疼痛护理记录单。
本发明的有益效果主要表现在:明确了疼痛评估时刻,利用新生儿疼痛表情自动评估技术替代耗时费力且主观性强的人工量表评估,评估结果更为客观,同时提高医护人员的工作效率;辅助医护人员及时作出科学的疼痛干预决策,督促医护人员执行干预措施并进行镇痛效果评价;规范了疼痛管理流程,实现了疼痛预防、评估、治疗、镇痛效果评价、管理过程记录整个全流程智能化闭环管理,可改善当前新生儿病房的疼痛管理工作。
附图说明
图1是一种新生儿疼痛闭环管理系统模块示意图。
图2是一种新生儿疼痛闭环管理方法的流程图。
图3是疼痛自动评估技术的实现路径图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
参照图1所示,一种新生儿疼痛闭环管理系统,包括疼痛评估时刻选择模块P1、疼痛自动评估模块P2、镇痛效果评价模块P3、疼痛干预措施决策模块P4、疼痛干预措施执行模块P5、疼痛复评模块P6和疼痛护理记录单生成模块P7,每个模块的具体功能如下所示:
疼痛评估时刻选择模块P1,用于护士选择单次疼痛评估的时刻,①A-入院②T-转入③Po-手术后④P-止痛药物使用⑤U-病情变化⑥I-有创检查后⑦Pa-疼痛操作时⑧R-疼痛复评⑨O-其他。在本发明实施例中,疼痛评估时刻选择模块P1为疼痛闭环管理系统的起始界面,疼痛评估时用户登录闭环管理系统,扫描患儿腕带条码后系统自动匹配患儿信息,进入疼痛评估时刻选择界面,该界面提供上述疼痛评估时刻的选择项,无需手动录入,直接勾选即可,用户选择好疼痛评估时刻后自动跳转至下一模块。不同的疼痛评估时刻分类、选择方式等均包含在本发明的权利要求范围内。
疼痛自动评估模块P2,用于实时采集患儿疼痛表情信息,通过新生儿疼痛表情自动评估技术完成单次疼痛评估并输出评分结果。参照图3所示,在本发明实施例中,所述新生儿疼痛表情识别技术主要基于三维卷积神经网络结构,由大量新生儿面部疼痛表情视频训练得到相关参数,利用网络压缩算法完成客户端移植,完成在临床应用场景中实时输出新生儿面部疼痛表情评分。新生儿面部疼痛表情训练视频由护士在临床操作现场用客户端拍摄整个操作过程完成;由具有疼痛评估资质的护士选取视频中的峰值表情帧,对其按照NFCS量表进行面部表情的疼痛评估,作为该段视频的训练标签;截取峰值表情帧前后各3秒,共6秒的视频数据作为最终训练数据。在临床应用场景中实时输出新生儿面部疼痛表情评分,主要由实时人机交互完成;护士使用护士客户端智能设备拍摄疼痛刺激时患儿面部表情变化视频,拍摄时间统一为6s,模块通过面部区域追踪、神经网络评估实时输出疼痛评分。不同的患儿面部表情拍摄方式、疼痛量表选择等均包含在本发明的权利要求范围内。
镇痛效果评价模块P3,用于判断模块P1中护士选择的疼痛评估时刻是否为“疼痛复评”,从而判断是否进行镇痛效果评价。在本发明实施例中,该模块用于判断模块1)中护士选择的疼痛评估时刻是否为“疼痛复评”,若判断结果为“否”则按正常程序进入后续的模块P4。若判断结果为“是”,则进一步判断模块2)中疼痛复评结果。若给予疼痛干预措施前疼痛评估分数为2~3分,疼痛复评分数为0~1分,或者给予疼痛干预措施前疼痛评估分数为≥4分,疼痛复评分数<4分,则给出“患儿疼痛缓解,干预措施有效”的镇痛效果评价,并跳转到疼痛护理记录单模块7);否则,评价为“患儿疼痛无缓解,需继续执行干预措施”,并进入后续的模块4)继续进行疼痛干预。不同的疼痛分数阈值分类等均包含在本发明的权利要求范围内。
疼痛干预措施决策模块P4,系统提示与疼痛评分结果对应的干预方式及具体措施,若评分0~1分则提示无需干预,若评分2~3分则提示单纯非药物干预方式、并显示可采取的具体干预措施,若评分≥4分则提示药物干预结合非药物干预方式、并显示药物干预的用药途径和药物种类以及非药物干预的具体措施,同时系统自动发送至对应的医生客户端,由医生开具药物医嘱,并返回医嘱至护士客户端。在本发明实施例中,模块P2的输出即疼痛评分作为模块P4的输入,该界面直接显示与疼痛评分对应的干预内容,比如2~3分则显示单纯非药物干预方式,其措施包括①非营养性吸吮②襁褓式包裹③提供舒适能减轻疼痛的卧位:如鸟巢体位、屈曲体位④抚触诱导:抚触/轻拍/按摩/摇晃患儿身体⑤袋鼠式护理⑥母乳喂养⑦音乐疗法⑧喂蔗糖水/配方奶⑨提供安静舒适的环境:适宜的温湿度、光线,用户直接勾选即可;再比如≥4分则提示药物干预结合非药物干预方式。同上,非药物干预措施用户直接勾选即可,药物干预措施待系统发送至对应的医生客户端、医生开具药物医嘱并返回医嘱至护士客户端后,护士再根据医嘱勾选相应的用药途径及药物种类:Ⅰ、用药途径:①PO-口服;②IH-皮下注射;③IM-肌肉注射;④IV-静脉注射;⑤AD-外用;⑥O-其他;Ⅱ、药物种类:a.非阿片类药物——①P-对乙酰氨基酚;②C-复方利多卡因乳膏;③O-其他;b.阿片类药物——①M-吗啡;②F-芬太尼及衍生物;③O-其他。不同的疼痛分数阈值分类、疼痛干预措施等均包含在本发明的权利要求范围内。
疼痛干预措施执行模块P5,用于疼痛干预措施执行结束后,医护人员在系统上确认执行。在本发明实施例中,用户在模块P4勾选疼痛干预措施决策后,系统自动跳转至执行模块P5,待医护人员执行完疼痛治疗护理,只需在该界面相应的干预措施后面点击“确认执行”按钮即可。
疼痛复评模块P6:系统根据已执行的干预措施定时提醒医护人员进行疼痛复评。若模块4)提示无需疼痛干预,则无需进行疼痛复评,直接跳转到下一模块P7);口服、外用途径的给药方式,干预1小时后提示疼痛复评;皮下注射、肌肉注射、静脉注射及其他途径的给药方式,干预30分钟后提示疼痛复评;所有的非药物干预措施,干预30分钟后提示疼痛复评。在本发明实施例中,为更好地落实疼痛复评及镇痛效果评价工作,设计了系统的定时提醒功能,计时从用户在模块P4确认执行的时间开始,不同的干预措施复评时间也不同,系统会根据相应的措施提示疼痛复评时间。在到了疼痛复评时间时,系统会发出需进行疼痛复评提示,用户确认接收指令后,系统自动跳转至模块P1的疼痛评估时刻选择界面,勾选“⑧R-疼痛复评”,再依次进入后续的模块。不同的疼痛复评时间设置等均包含在本发明的权利要求范围内。
疼痛护理记录单生成模块P7,用于根据预设的疼痛护理单模板,系统自动记录上述闭环管理的每一环节,生成患儿的疼痛护理记录单。在本发明实施例中,疼痛护理记录单主要由患儿的基本信息、疼痛评估情况、干预情况、镇痛效果评价四个部分组成,其中患儿基本信息主要包括科室、床号、姓名、性别、胎龄、日龄、体重、住院号、入院日期、疾病诊断、住院日数等;疼痛评估的内容包括评估时间、评估时刻、评估方法、评分结果,系统根据模块P1和P2的执行情况自动填充,并根据每次疼痛评分自动生成疼痛曲线图;疼痛干预的内容主要包括干预方式、具体干预措施及执行情况,系统根据模块P4和P5的执行情况自动填充;镇痛效果评价的内容主要包括疼痛复评结果、患儿疼痛缓解情况,系统根据模块P3和P6的执行情况自动填充,从而形成完整的疼痛护理记录单,可视化的疼痛管理过程便于医护人员及时了解患儿疼痛,为疼痛的动态管理和连续性治疗提供依据。
参照图2所示,一种新生儿疼痛闭环管理方法,包括以下步骤:
1)医护人员确认患儿接受疼痛评估的时刻:①A-入院②T-转入③Po-手术后④P-止痛药物使用⑤U-病情变化⑥I-有创检查后⑦Pa-疼痛操作时⑧R-疼痛复评⑨O-其他;
2)进入单次疼痛评估时,医护人员实时采集患儿疼痛表情信息,通过新生儿疼痛表情识别技术自动完成疼痛评估并输出评分结果;
3)判断步骤1)中接受疼痛评估的时刻,若为“⑧R-疼痛复评”,则根据疼痛复评情况结合患儿表现进行镇痛效果评价:若给予干预措施前疼痛评估分数为2~3分,疼痛复评分数为0~1分,或者给予干预措施前疼痛评估分数为≥4分,疼痛复评分数<4分,则给出“患儿疼痛缓解,干预措施有效”的镇痛效果评价,并跳转到疼痛护理记录单模块7);否则,评价为“患儿疼痛无缓解,需继续执行干预措施”,并进入后续的模块4)继续进行疼痛干预;
4)系统提示与疼痛评分结果对应的干预方式及具体措施,若评分0~1分则提示无需干预,若评分2~3分则提示单纯非药物干预方式、并显示可采取的具体干预措施以供选择,若评分≥4分则提示药物干预结合非药物干预方式、并显示药物干预的用药途径和药物种类以及非药物干预的具体措施;非药物干预措施由护士直接勾选即可;若包含药物干预,则系统疼痛评分和干预措施自动发送至对应的医生客户端,由医生开具药物医嘱,并返回医嘱至护士客户端,护士再根据医嘱勾选相应的用药途径及药物种类;
5)护士根据系统提示和医嘱对患儿执行疼痛干预措施,执行结束后在系统上确认执行。如系统提示为无需疼痛干预,则可直接确认该措施的执行;
6)系统根据已执行的药物干预措施定时提醒医护人员进行疼痛复评,护士根据提示确认开始疼痛复评,系统自动跳转回步骤1),选择“⑧R-疼痛复评”。若系统执行的是无需疼痛干预措施,则直接跳转到步骤7);
7)根据预设的疼痛护理记录单模板,系统自动记录上述步骤1)至步骤6)闭环管理的每一环节,并生成患儿的疼痛护理记录单。
以上所述的实施例,对本发明的技术方案进行了详细的说明,本发明提供了一种新生儿疼痛闭环管理系统及方法,规范了疼痛管理流程,实现了疼痛预防、评估、治疗、镇痛效果评价、管理过程记录整个全流程智能化闭环管理。以上实施例仅用于说明本发明,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (9)
1.一种新生儿疼痛闭环管理系统,其特征在于,所述系统包括以下模块:
疼痛评估时刻决策模块,用于护士选择单次疼痛评估的时刻;
疼痛自动评估模块,用于实时采集患儿疼痛表情信息,通过新生儿疼痛表情自动评估技术完成疼痛评估并记录和输出评分结果;
镇痛效果评价模块,用于判断疼痛评估时刻决策模块中护士选择的疼痛评估时刻是否为“疼痛复评”,从而判断是否对疼痛自动评估模块中的疼痛评分结果进行镇痛效果评价;
疼痛干预措施决策模块,系统提示与疼痛自动评估模块中疼痛评分结果对应的疼痛干预方式及具体措施,由医护人员选择合适措施;
疼痛干预措施执行模块,用于完成疼痛干预措施决策模块中选择的疼痛干预措施后,医护人员在系统上确认该干预措施的执行;
疼痛复评模块,系统根据疼痛干预措施执行模块中已确认执行的干预措施,定时提醒医护人员进行疼痛复评;
疼痛护理记录单生成模块,用于根据预设的疼痛护理单模板,系统自动记录疼痛闭环管理的每一环节生成患儿的疼痛护理记录单。
2.如权利要求1所述的一种新生儿疼痛闭环管理系统,其特征在于,所述疼痛评估时刻决策模块中,所述的疼痛评估时刻包括:①A-入院②T-转入③Po-手术后④P-止痛药物使用⑤U-病情变化⑥I-有创检查后⑦Pa-疼痛操作时⑧R-疼痛复评⑨O-其他。
3.如权利要求1或2所述的一种新生儿疼痛闭环管理系统,其特征在于,所述疼痛自动评估模块基于嵌入护士客户端的新生儿疼痛表情自动评估模型来完成,该模型基于三维卷积神经网络结构,参数由大量新生儿面部疼痛表情视频训练得到,利用网络压缩技术将模型移植到护士客户端;临床应用时,通过输入拍摄的新生儿面部表情视频,自动追踪视频中的面部区域,运用训练好的三维卷积神经网络模型对视频进行疼痛评分,并输出评分结果。
4.如权利要求1或2所述的一种新生儿疼痛闭环管理系统,其特征在于,所述镇痛效果评价模块中,镇痛效果评价针对使用了疼痛干预措施的患儿,该模块首先判断疼痛评估时刻决策模块中护士选择的疼痛评估时刻是否为“疼痛复评”,若判断结果为“否”则按正常程序进入后续的疼痛干预措施决策模块;若判断结果为“是”,则进一步判断疼痛自动评估模块中疼痛评估结果;若给予干预措施前疼痛评估分数为2~3分,疼痛复评分数为0~1分,或者给予干预措施前疼痛评估分数为≥4分,疼痛复评分数<4分,则给出“患儿疼痛缓解,干预措施有效”的镇痛效果评价,并跳转到疼痛护理记录单生成模块;否则,评价为“患儿疼痛无缓解,需继续执行干预措施”,并进入后续的疼痛干预措施决策模块继续进行疼痛干预。
5.如权利要求1或2所述的一种新生儿疼痛闭环管理系统,其特征在于,所述疼痛干预措施决策模块中,由系统提示疼痛干预方式及具体措施内容为:根据疼痛自动评估模块中输出的疼痛评分结果提示相应的疼痛干预方式,若评分0~1分则提示无需干预;若评分2~3分则提示单纯非药物干预方式、并显示可采取的具体干预措施;若评分≥4分则提示药物干预结合非药物干预方式、并显示药物干预的用药途径和药物种类以及非药物干预的具体措施;其中,非药物干预方式的具体措施包括:①非营养性吸吮;②襁褓式包裹;③提供舒适能减轻疼痛的卧位:如鸟巢体位、屈曲体位;④抚触诱导:抚触/轻拍/按摩/摇晃患儿身体;⑤袋鼠式护理;⑥母乳喂养;⑦音乐疗法;⑧喂蔗糖水/配方奶;⑨提供安静舒适的环境:适宜的温湿度、光线;药物干预方式的具体措施包括:Ⅰ、用药途径:①PO-口服;②IH-皮下注射;③IM-肌肉注射;④IV-静脉注射;⑤AD-外用;⑥O-其他;Ⅱ、药物种类:a.非阿片类药物——①P-对乙酰氨基酚;②C-复方利多卡因乳膏;③O-其他;b.阿片类药物——①M-吗啡;②F-芬太尼及衍生物;③O-其他。
6.如权利要求1或2所述的一种新生儿疼痛闭环管理系统,其特征在于,所述疼痛干预措施决策模块中,所述由医护人员选择措施,过程为:非药物干预措施由护士直接勾选即可;若包含药物干预,则系统将疼痛自动评估模块中的疼痛评分和疼痛干预措施决策模块中的疼痛干预措施自动发送至对应的医生客户端,由医生开具药物医嘱,并返回医嘱至护士客户端,护士再根据医嘱勾选相应的用药途径及药物种类。
7.如权利要求1或2所述的一种新生儿疼痛闭环管理系统,其特征在于,所述疼痛复评模块中,定时提醒医护人员进行疼痛复评,内容为:若疼痛干预措施决策模块提示无需疼痛干预,则无需进行疼痛复评,直接跳转到疼痛护理记录单生成模块;口服、外用途径的给药方式,干预1小时后提示疼痛复评;皮下注射、肌肉注射、静脉注射及其他途径的给药方式,干预30分钟后提示疼痛复评;所有的非药物干预措施,干预30分钟后提示疼痛复评,疼痛复评时,系统跳转至疼痛评估时刻决策模块疼痛评估时刻选择模块,并自动选择“⑧R-疼痛复评”,然后进入疼痛自动评估模块继续进行操作。
8.如权利要求1或2所述的一种新生儿疼痛闭环管理系统,其特征在于,所述疼痛护理记录单生成模块中,疼痛护理记录单模板由患儿的基本信息、疼痛评估情况、疼痛干预情况、镇痛效果评价四个部分组成,其中,患儿基本信息主要包括科室、床号、姓名、性别、胎龄、日龄、体重、住院号、入院日期、疾病诊断、住院日数等;疼痛评估的内容包括评估时间、评估时刻、评估方法、评分结果,系统自动生成疼痛曲线图;疼痛干预的内容主要包括干预方式、具体干预措施及执行情况;镇痛效果评价的内容主要包括疼痛复评结果、患儿疼痛缓解情况。
9.一种如权利要求1所述的新生儿疼痛闭环管理系统实现的方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
1)医护人员确认患儿接受疼痛评估的时刻:①A-入院②T-转入③Po-手术后④P-止痛药物使用⑤U-病情变化⑥I-有创检查后⑦Pa-疼痛操作时⑧R-疼痛复评⑨O-其他;
2)进入单次疼痛评估时,医护人员实时采集患儿疼痛表情信息,通过新生儿疼痛表情识别技术自动完成疼痛评估并输出评分结果;
3)判断步骤1)中接受疼痛评估的时刻,若为“⑧R-疼痛复评”,则根据疼痛复评情况结合患儿表现进行镇痛效果评价:若给予干预措施前疼痛评估分数为2~3分,疼痛复评分数为0~1分,或者给予干预措施前疼痛评估分数为≥4分,疼痛复评分数<4分,则给出“患儿疼痛缓解,干预措施有效”的镇痛效果评价,并跳转到疼痛护理记录单模块7);否则,评价为“患儿疼痛无缓解,需继续执行干预措施”,并进入后续的模块4)继续进行疼痛干预;
4)系统提示与疼痛评分结果对应的干预方式及具体措施,若评分0~1分则提示无需干预,若评分2~3分则提示单纯非药物干预方式、并显示可采取的具体干预措施以供选择,若评分≥4分则提示药物干预结合非药物干预方式、并显示药物干预的用药途径和药物种类以及非药物干预的具体措施;非药物干预措施由护士直接勾选即可;若包含药物干预,则系统疼痛评分和干预措施自动发送至对应的医生客户端,由医生开具药物医嘱,并返回医嘱至护士客户端,护士再根据医嘱勾选相应的用药途径及药物种类;
5)护士根据系统提示和医嘱对患儿执行疼痛干预措施,执行结束后在系统上确认执行,如系统提示为无需疼痛干预,则可直接确认该措施的执行;
6)系统根据已执行的药物干预措施定时提醒医护人员进行疼痛复评,护士根据提示确认开始疼痛复评,系统自动跳转回步骤1),选择“⑧R-疼痛复评”,若系统执行的是无需疼痛干预措施,则直接跳转到步骤7);
7)根据预设的疼痛护理记录单模板,系统自动记录上述步骤1)至步骤6)闭环管理的每一环节,并生成患儿的疼痛护理记录单。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111354428A (zh) * | 2020-03-12 | 2020-06-30 | 华中科技大学同济医学院附属协和医院 | 一种癌痛治疗管理系统 |
CN112022138A (zh) * | 2020-09-21 | 2020-12-04 | 中国人民解放军空军军医大学 | 一种同步检测动物痛行为与神经元活动的实验方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20110033568A (ko) * | 2009-09-25 | 2011-03-31 | 고려대학교 산학협력단 | 치매환자 통증 관리 시스템 |
CN106572820A (zh) * | 2014-08-18 | 2017-04-19 | Epat有限公司 | 一种疼痛评估方法及系统 |
CN108388890A (zh) * | 2018-03-26 | 2018-08-10 | 南京邮电大学 | 一种基于面部表情识别的新生儿疼痛程度评估方法及系统 |
CN108766573A (zh) * | 2018-06-01 | 2018-11-06 | 南华大学 | 一种医患症状评估系统 |
-
2019
- 2019-09-11 CN CN201910859022.6A patent/CN110660487A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20110033568A (ko) * | 2009-09-25 | 2011-03-31 | 고려대학교 산학협력단 | 치매환자 통증 관리 시스템 |
CN106572820A (zh) * | 2014-08-18 | 2017-04-19 | Epat有限公司 | 一种疼痛评估方法及系统 |
CN108388890A (zh) * | 2018-03-26 | 2018-08-10 | 南京邮电大学 | 一种基于面部表情识别的新生儿疼痛程度评估方法及系统 |
CN108766573A (zh) * | 2018-06-01 | 2018-11-06 | 南华大学 | 一种医患症状评估系统 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111354428A (zh) * | 2020-03-12 | 2020-06-30 | 华中科技大学同济医学院附属协和医院 | 一种癌痛治疗管理系统 |
CN112022138A (zh) * | 2020-09-21 | 2020-12-04 | 中国人民解放军空军军医大学 | 一种同步检测动物痛行为与神经元活动的实验方法 |
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