CN110752005A - 一种针对临床医生的营养治疗方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种针对临床医生的营养治疗方法，由临床医生通过营养处理平台来实现，所述营养处理平台内置有营养处方生成软件系统，该营养处方生成软件系统通过人机交互实现由临床医生为患者提供个性化的营养处方，营养处理生成平台通过医院信息管理系统实时获取所需的患者营养治疗信息后，根据相应的方法计算并提供营养处方。本发明能使住院患者获得更合理的营养治疗。
Description
技术领域
本发明涉及临床营养治疗技术领域，特别是涉及一种针对临床医生的营养治疗方法。
背景技术
有关营养与疾病的关系研究发现，营养与疾病的发生发展以及其免疫系统功能密切相关。营养不良会加剧疾病的进展，包括免疫功能紊乱，康复延迟，治疗失败，感染和并发症增加，延长住院时间，增加再入院率和死亡率，且营养状态与炎症和免疫功能呈双向影响关系。
目前，临床医疗是由药物主导的，药物作用效果与营养状态的相关性被严重低估或忽视，制定患者个体化治疗方案时，营养评估及处置没有被充分纳入其中，药品上市前的实验只注重疗效而忽略了营养状态的影响会使其效果评价而出现偏差。在我国，临床营养是一个面临严峻挑战的新兴研究领域。由于不了解或不准确的营养筛查和评估，大多数医院的营养不良常常被误诊或漏诊。然而，由于缺乏对医院工作人员的营养培训和意识，住院患者的营养治疗往往少于预期。临床医生与营养医师在业务和学术上各行其道，缺乏必要的融合与沟通，直接影响临床营养治疗效果。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术中存在的技术缺陷，而提供一种针对临床医生的营养治疗方法。
为实现本发明的目的所采用的技术方案是：
一种针对临床医生的营养治疗方法，由临床医生通过营养处理平台来实现，所述营养处理平台内置有营养处方生成软件系统，该营养处方生成软件系统通过人机交互实现由临床医生为患者提供个性化的营养处方，营养处理生成平台通过医院信息管理系统实时获取所需的患者营养治疗信息后，其提供营养处方的步骤如下：
1)根据患者营养治疗信息以及实时的体重信息计算患者所需要理论能量值，由临床医生根据该理论能量值选定糖、脂肪、蛋白质的营养素比例；
2)自动计算生成在治疗过程中已使用的PN能量值以及糖、脂肪、蛋白质的营养素比例；
3)临床医生确认无EN禁忌症的情况下，根据理论能量值以及临床医生选定的糖、脂肪、蛋白质的营养素比例，结合在治疗过程中已使用的PN能量值以及对应的糖、脂肪、蛋白质的营养素比例，自动计算出患者所需要的EN能量值以及对应的糖、脂肪、蛋白质的营养素比例；
4)临床医生对患者的消化吸收能力评估，最终确定患者应能够接受的EN能量值及其营养素比例，形成个体化营养处方，并由营养支撑团队审核确认后执行，形成个体化的营养混合制剂给患者。
进一步的，所述营养处方生成软件系统，还执行以下功能：
根据国际认可的营养治疗评估标准自动进行治疗前后比较，并对目标病的损伤及病情变化的相关指标进行前后比较，并在此基础上对不同病种、病期、年龄、性别的个体化医疗和营养作出客观评估；
所述营养治疗评估标准包括CRII，体重及BCM，感染并发症，血白蛋白、血红蛋白、淋巴细胞计数、血小板计数，ICU-LOS；
所述目标病的损伤及病情变化的相关指标，包括尿蛋白、尿红、白细胞、尿糖、前白蛋白、空腹血糖、血脂、血肌酐、血尿素氮、血尿酸、丙氨酸氨基转移酶、门冬氨酸氨基转移酶、总胆红素、胆碱酯酶、血钾、血钠、血钙磷镁、心肌酶谱：肌酸激酶、天门氨酸氨基转移酶、乳酸脱氢酶、C反应蛋白、血氨、肌钙蛋白、凝血酶原时间、24小时尿蛋白定量、降钙素原、血二氧化碳结合力HCo3、餐后血糖；其中，血脂包括甘油三酯、胆固醇、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白。
进一步的，所述营养处方生成软件系统包括APECHE-Ⅱ评分系统与Child-pugh分级系统，分别实现对ICU患者病情判断以及肝硬化分级判断，从而实现对患者的预后及转归作出客观判断。
进一步的，所述营养处理平台与大数据平台连接，将营养处方生成软件系统操作获取得数据储存于服务器进行个人隐私安全滤过后集中形成大数据平台，由人工智能算法处理，将相关的数据关联，包括：
(1)将患者的个体化营养处方与不同病种、病期、年龄、性别相对应关联；
(2)统计营养治疗前后客观指标变化、APECHE-Ⅱ评分、Child-pugh分级，并与患者的个体化营养处方相关联；
(3)统计患者的个体化营养治疗处方与治疗效果的相关数据；
(4)将获得的患者的个体化营养处方与不同病种、病期、年龄、性别的关联结果进行反复学习循环升级。
5.根据权利要求1所述针对临床医生的营养治疗方法，其特征在于，所述患者所需要理论能量值基于国际公认的基础代谢计算公式Kleiber公式计算出来。
进一步的，所述形成个体化营养处方，并由营养支撑团队审核确认后，通过所述营养处理平台向营养自动处置机发出处理指令，由所述营养自动处理机按个体化营处方进行营养处置，形成个体化的营养混合制剂给患者，包装，贴签，并在贴签上显示营养素占比以及能量值。
优选的，所述实时的体重信息通过无线操控称重装置实时获取后传送到所述营养处理平台。
本发明通过通过营养处理平台，利用营养处方生成软件方案，通过临床医生的介入，给出个性化、合理和规范化的营养处方，完成个体化的住院患者营养治疗，使住院患者能获得更合理的营养治疗，拓展了临床精准营养治疗的覆盖面。
另外，本发明还能通过将营养处方生成软件系统操作获取得数据储存于服务器进行个人隐私安全滤过后集中形成大数据平台，积累大数据，导入临床效果评估、营养治疗结果评估内容，结合相关客观指标进行人工智能算法处理，将获得的不同病种、病期、病情及不同年龄、性别患者的营养处方导入营养处方生成方案，进行不断循环完善，逐步形成共享的进一步深入研究的大数据，能使以后的营养治疗更为合理，同时获得海量的科研数据进行研究使用，。
附图说明
图1为实施本发明的的硬件系统结构图。
图2所示本发明的营养处方形成的流程图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。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。
参见图1-2所示，一种针对临床医生的营养治疗方法，由临床医生通过营养处理平台来实现，所述营养处理平台内置有营养处方生成软件系统，该营养处方生成软件系统通过人机交互实现由临床医生为患者提供个性化的营养处方，营养处理生成平台通过医院信息管理系统实时获取所需的患者营养治疗信息后，其提供营养处方的步骤如下：
1)根据患者营养治疗信息以及实时的体重信息计算患者所需要理论能量值，由临床医生根据该理论能量值选定糖、脂肪、蛋白质的营养素比例；
其中，计算患者所需要理论能量值是基于Kleiber公式，国际公认的基础代谢计算公式，包括年龄、身高、性别、体重四大指标，如果用于相应的地区人使用，可以在此计算结果基础进行酌减或酌加，如国人时要减掉12.5％。
2)自动计算生成在治疗过程中已使用的PN能量值以及糖、脂肪、蛋白质的营养素比例；
3)临床医生确认无EN禁忌症的情况下，根据理论能量值以及临床医生选定的糖、脂肪、蛋白质的营养素比例，结合在治疗过程中已使用的PN能量值以及对应的糖、脂肪、蛋白质的营养素比例，自动计算出患者所需要的EN能量值以及对应的糖、脂肪、蛋白质的营养素比例；
4)临床医生对患者的消化吸收能力评估，对步骤3)所计算出来的EN能量值以及对应的糖、脂肪、蛋白质的营养素比例修改，最终确定患者应能够接受的EN能量值及其营养素比例，形成个体化营养处方(EN能量处方)，并由营养支撑团队审核确认后执行。
需要说明的是，本发明中，所述的营养处方生成软件系统有营养处方模板，该营养处方模板提供一定的能量值下可选择的各种营养素的比例，供临床医生来选择，可以是由多学科专业融合营养支撑团队NST来提供。
其中，所述的能量值的单位为Kcal，千卡(大卡)。PN能量指肠外营养指静脉输入的能量—肠外营养，EN能量指肠内营养指经消化道进入体内的能量—肠内营养(即加食物))。所述的理论能量值为能量上限值，等于所述PN能量值及EN能量值之和。理论能量值所对应的营养素的占比等于PN能量值及EN能量值所对应的营养素的占比之和。
肠内营养是患者营养治疗需要重点考虑的一个问题。据估计，人体细菌的数量与其细胞的数量大致相同。人体肠道微生物组是一个复杂的生态系统，被认为是免疫和代谢器官，人体的基因、生活方式、药物、营养素及其代谢产物均影响肠道微生物群。肠道菌群与许多疾病有关，保持肠道微生物的多样性很有必要，通过肠道细菌移植治疗某些疾病。在没有肠内营养(EN)禁忌症的重症患者中，EN是首选。EN的不足与潜在的营养不良有关，特别是在疾病的急性阶段和存在胃肠功能障碍的情况下，相比之下，肠外营养(PN)可以更好地确保预期的营养摄入量，但多受个人并发症的影响，但当首选的EN通道障碍或其他原因不可用时，PN可短期使用。
具体实施时，PN能量由已具备的中心静脉配制室完成，其中包含了重症患者全部静脉输入的能量。
其中，所述的EN能量处方可以是无线传输至肠内营养自动处置机进行快捷的精准处置，形成个体化的营养混合制剂。即所述形成个体化营养处方，并由营养支撑团队审核确认后，通过所述营养处理平台向营养自动处置机发出处理指令，由所述营养自动处理机按个体化营处方进行营养处置，将所需要的如营养制剂，食、蛋混合剂，纯净水等进行混合处理，包装，贴签，并在贴签上显示营养素占比以及能量值。
具体的，所述的营养自动处置机将营养处方生成方软件系统所生成的个体化营养处方进行处置，按处方要求可分别进行粉剂或混合液体处置并装瓶、封盖；贴签：按患者的一般信息对当日按营养处方配置的EN贴签，显示营养素占比及kcal。
其中，所述医院信息管理系统可以是与医院Lis、His和电子病历系统，通过与医院信息管理系统对接，能获得住院患者相关的客观信息,包括患者一般信息(住院号、年龄、性别、身高、体重、病区及床号)、病情信息(诊断、检验结果、生命指征、所处状态即应激指数)。
进一步的，本发明中，所述营养处方生成软件系统，还执行以下功能：
根据国际认可的营养治疗评估标准自动进行治疗前后比较，包括(1)CRII，(2)体重及BCM(体细胞质量)，(3)感染并发症，(4)血白蛋白、血红蛋白、淋巴细胞计数、血小板计数，(5)ICU-LOS。
对常见病的损伤及病情变化的相关指标进行前后比较，包括尿蛋白、尿红、白细胞、尿糖、前白蛋白、空腹血糖、血脂(甘油三酯、胆固醇、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白)、血肌酐(Cr)、血尿素氮(BUN)、血尿酸、丙氨酸氨基转移酶(ALT)、门冬氨酸氨基转移酶(AST)、总胆红素(TBil)、胆碱酯酶(CHe)、血钾、血钠、血钙磷镁、心肌酶谱：肌酸激酶(CK)、天门氨酸氨基转移酶(AST)、乳酸脱氢酶(LDH)、C反应蛋白、血氨、肌钙蛋白(CTnI,CTnT)、凝血酶原时间(PT)、24小时尿蛋白定量、降钙素原、血二氧化碳结合力HCo3、餐后血糖。
然后在上述的比较的基础上，对不同病种病期、年龄性别的个体化医疗和营养作出客观评估。
进一步的，本发明中，还对照观察与营养状态相关的前白蛋白(PA)、重症加强护理病房延长住院时间(ICU-LOS)、感染并发症、体重以及精确能量计算的规范营养治疗率。
进一步的，本发明中，所述的营养处方生成软件系统具有APECHE-Ⅱ评分、Child-pugh分级系统，由主管医生做部分填写即可完成，据此对患者的预后及转归作出客观判断。其中，APECHE-Ⅱ评分：ICU患者判断病情的指标，得分越高病死概率越高。Child-pugh分级：肝硬化分级为A、B、C，病情由轻A级到最重C级。
进一步的，本发明中，所述营养处理平台与大数据平台连接，将营养处方生成软件系统操作获取得数据储存于服务器进行个人隐私安全滤过后集中形成大数据平台，由人工智能算法处理,进行数据关联，实现数据云共享：(1)不同病种病期、年龄性别的个体化营养处方，(2)营养治疗前后客观指标变化、APECHE-Ⅱ评分、Child-pugh分级，(3)利用统计学获得个体化营养治疗处方与治疗效果的相关数据，(4)将自主学习获得的营养处方与不同病种病期、年龄性别患者的关联结果代入升级版的营养处方生成软件系统进行反复循环升级。
需要说明的是，本发明中，为了实现对不能自主下床称重患者的实时体重的测量，还使用了无线操控称重装置，完成患者在床称重，称重结果自动传输到营养处方生成平台进行相关计算，并记录每次(时间)称重结果，用于营养治疗效果前后对比。
可以看出，本发明完成营养治疗处方的主体是临床医生而非营养医师。因为患者住院的诉求是疾病的整体疗效，只有临床医生对其患者的整体病情包括营养最了解，其开出的营养处方也最具针对性，本发明的目的就是协助主管医生快捷的完成营养处方(包括患者可接受的营养能量值及其各营养素占比)。
另外，本发明还利用用大数据对不同病种病期、年龄性别患者疾病的客观指标变化(整体病情特异性检验指标)与营养处方的关联性进行评价，使临床医生获得营养治疗经验，将临床学科与营养学科知识及经验融合，完成个体化的住院患者营养治疗，使住院患者能获得更合理的营养治疗。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出的是，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种针对临床医生的营养治疗方法，其特征在于，由临床医生通过营养处理平台来实现，所述营养处理平台内置有营养处方生成软件系统，该营养处方生成软件系统通过人机交互实现由临床医生为患者提供个性化的营养处方，营养处理生成平台通过医院信息管理系统实时获取所需的患者营养治疗信息后，其提供营养处方的步骤如下：
1)根据患者营养治疗信息以及实时的体重信息计算患者所需要理论能量值，由临床医生根据该理论能量值选定糖、脂肪、蛋白质的营养素比例；
2)自动计算生成在治疗过程中已使用的PN能量值以及糖、脂肪、蛋白质的营养素比例；
3)临床医生确认无EN禁忌症的情况下，根据理论能量值以及临床医生选定的糖、脂肪、蛋白质的营养素比例，结合在治疗过程中已使用的PN能量值以及对应的糖、脂肪、蛋白质的营养素比例，自动计算出患者所需要的EN能量值以及对应的糖、脂肪、蛋白质的营养素比例；
4)临床医生对患者的消化吸收能力评估，最终确定患者应能够接受的EN能量值及其营养素比例，形成个体化营养处方，并由营养支撑团队审核确认后执行，形成个体化的营养混合制剂给患者。
2.根据权利要求1所述针对临床医生的营养治疗方法，其特征在于，所述营养处方生成软件系统，还执行以下功能：
根据国际认可的营养治疗评估标准自动进行治疗前后比较，并对目标病的损伤及病情变化的相关指标进行前后比较，并在此基础上对不同病种、病期、年龄、性别的个体化医疗和营养作出客观评估；
所述营养治疗评估标准包括CRII，体重及BCM，感染并发症，血白蛋白、血红蛋白、淋巴细胞计数、血小板计数，ICU-LOS；
所述目标病的损伤及病情变化的相关指标，包括尿蛋白、尿红、白细胞、尿糖、前白蛋白、空腹血糖、血脂、血肌酐、血尿素氮、血尿酸、丙氨酸氨基转移酶、门冬氨酸氨基转移酶、总胆红素、胆碱酯酶、血钾、血钠、血钙磷镁、心肌酶谱：肌酸激酶、天门氨酸氨基转移酶、乳酸脱氢酶、C反应蛋白、血氨、肌钙蛋白、凝血酶原时间、24小时尿蛋白定量、降钙素原、血二氧化碳结合力HCo3、餐后血糖；其中，血脂包括甘油三酯、胆固醇、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白。
3.根据权利要求1所述针对临床医生的营养治疗方法，其特征在于，所述营养处方生成软件系统包括APECHE-Ⅱ评分系统与Child-pugh分级系统，分别实现对ICU患者病情判断以及肝硬化分级判断，从而实现对患者的预后及转归作出客观判断。
4.根据权利要求1所述针对临床医生的营养治疗方法，其特征在于，所述营养处理平台与大数据平台连接，将营养处方生成软件系统操作获取得数据储存于服务器进行个人隐私安全滤过后集中形成大数据平台，由人工智能算法处理，将相关的数据关联，包括：
(1)将患者的个体化营养处方与不同病种、病期、年龄、性别相对应关联；
(2)统计营养治疗前后客观指标变化、APECHE-Ⅱ评分、Child-pugh分级，并与患者的个体化营养处方相关联；
(3)统计患者的个体化营养治疗处方与治疗效果的相关数据；
(4)将获得的患者的个体化营养处方与不同病种、病期、年龄、性别的关联结果进行反复学习循环升级。
5.根据权利要求1所述针对临床医生的营养治疗方法，其特征在于，所述患者所需要理论能量值基于国际公认的基础代谢计算公式Kleiber公式计算出来。
6.根据权利要求1所述针对临床医生的营养治疗方法，其特征在于，所述形成个体化营养处方，并由营养支撑团队审核确认后，通过所述营养处理平台向营养自动处置机发出处理指令，由所述营养自动处理机按个体化营处方进行营养处置，形成个体化的营养混合制剂给患者，包装，贴签，并在贴签上显示营养素占比以及能量值。
7.根据权利要求1所述针对临床医生的营养治疗方法，其特征在于，所述实时的体重信息通过无线操控称重装置实时获取后传送到所述营养处理平台。
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