CN110841152A - 一种血液科输血用可加热加压装置 - Google Patents

一种血液科输血用可加热加压装置 Download PDF

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Abstract

本发明属于血液科输血用可加热加压技术领域，公开了一种血液科输血用可加热加压装置，所述血液科输血用可加热加压装置包括：温度检测模块、压力检测模块、血液检测模块、中央控制模块、加热模块、加压模块、输血量预测模块、血液分析模块、显示模块。本发明通过输血量预测模块能够对患者红细胞输注需求和输注后疗效做出精准的量化评价，直接为临床医师提供红细胞输注决策意见，并能够提高临床医师红细胞输注决策水平，还能够降低红细胞超适应症输注比率及异体输血风险，节约宝贵的血液资源；同时，通过血液分析模块准确筛选出对检验结果的诊断结果作为数据分析结果，提高了数据分析的准确定，实现了医疗的智能化，减轻了医护人员的负担。

Description

一种血液科输血用可加热加压装置
技术领域
本发明属于血液科输血用可加热加压技术领域，尤其涉及一种血液科输血用可加热加压装置。
背景技术
输血是指将血液通过静脉输注给病人的一种治疗方法，在临床上应用广泛。新鲜采集的血液在一定期限内可以保持其所有的性质。当全血的储存时间超过24小时后，其中的Ⅷ因子、白细胞和血小板迅速凋亡。随着储存时间的增长，全血在储存中的各种成分均会发生不同程度的变化，如红细胞氧亲和力的下降和活力逐渐丧失；pH、ATP、2，3-DPG下降；血浆内钾离子上升而钠离子轻度减少；微聚物的形成等。全血体外保存的时限是由储存全血中的红细胞输入受血者体内24小时后至少保留输入的70％复原率来决定的。使用ACD和CPD抗凝保存液保存期限为21天，CPDA为35天。然而，现有输血过程中不能准确预测输血量，增加了患者异体输血风险和医疗成本；同时，对输血血液细胞分析不准确。
综上所述，现有技术存在的问题是：现有输血过程中不能准确预测输血量，增加了患者异体输血风险和医疗成本；同时，对输血血液细胞分析不准确。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种血液科输血用可加热加压装置。
本发明是这样实现的，一种血液科输血用可加热加压装置包括：
温度检测模块、压力检测模块、血液检测模块、中央控制模块、加热模块、加压模块、输血量预测模块、血液分析模块、显示模块；
温度检测模块，与中央控制模块连接，用于通过温度传感器检测输血过程中温度数据；
压力检测模块，与中央控制模块连接，用于通过压力传感器检测输血过程中压力数据；
血液检测模块，与中央控制模块连接，用于通过血液检测仪对血液进行检测；
中央控制模块，与温度检测模块、压力检测模块、血液检测模块、加热模块、加压模块、输血量预测模块、血液分析模块、显示模块连接，用于通过主控机控制各个模块正常工作；
加热模块，与中央控制模块连接，用于通过加热器对输血过程进行加热操作；
加压模块，与中央控制模块连接，用于通过加压器对输血过程进行加压操作；
输血量预测模块，与中央控制模块连接，用于通过预测程序对输血量进行预测；
血液分析模块，与中央控制模块连接，用于通过分析程序对血液细胞进行分析；
显示模块，与中央控制模块连接，用于通过显示器显示检测的输血过程中温度、压力数据及输血量预测结果、血液细胞分析结果。
进一步，所述输血量预测模块预测方法如下：
(1)通过终端设备获取预定时长内历史用户数据集，通过数据处理程序对数据集进行去除冗余，并对数据信息进行核对；将所述历史用户数据集划分成训练数据集和测试数据集；
(2)基于所述历史用户数据集提取至少一个特征参数集，所述特征参数集不包括手术耗费时间；以及
(3)利用所述训练数据集和所述测试数据集采用模型训练算法进行学习和验证，得到所述至少一个特征参数集与单用户输血量之间的映射关系作为输血量预测模型。
进一步，所述至少一个特征参数集包括第一特征参数集，并且所述方法包括：
利用所述训练数据集和所述测试数据集采用模型训练算法进行学习和验证，得到所述第一特征参数集与单用户输血量之间的映射关系作为输血量预测模型。
进一步，所述第一特征参数集包括以下一种或者多种：
用户基本信息数据子集、用户检查结果数据子集、用户诊断信息数据子集、用户既往病史数据子集。
进一步，所述至少一个特征参数集包括第二特征参数集和第三特征参数集，并且所述方法包括：
利用所述训练数据集和所述测试数据集采用模型训练算法进行学习和验证，得到所述第二特征参数集与单用户失血量之间的映射关系作为失血量预测模型；
利用所述训练数据集和所述测试数据集采用模型训练算法进行学习和验证，得到所述第三特征参数集与单用户输血量之间的映射关系作为输血量预测模型，所述第三特征参数集包括根据所述失血量预测模型预测的单用户失血量。
进一步，所述血液分析模块分析方法如下：
1)配置血液细胞分析仪对血液进行检测分析，之后，获取待分析的血液细胞分析仪输出的结果数据，提取所述结果数据的目标特征数据，通过备份服务器将提取的数据进行备份；
2)在预设的血液数据案例数据库中查找与所述目标特征数据匹配的目标参考样本案例；
3)在查找到的情况下，获取预存储的与所述目标参考样本案例对应的目标标签数据；
4)根据所述目标标签数据生成与所述结果数据对应的分析结果并输出。
进一步，所述获取所述血液细胞分析仪输出的结果数据，还包括：
获取所述血液细胞分析仪输出的原始数据以及所述原始数据携带的类型标识符，根据所述类型标识符确定所述原始数据的目标数据类型；
确定与所述目标数据类型对应的目标存储路径，根据所述目标存储路径对所述原始数据进行存储；
根据所述目标存储路径读取所述存储的原始数据作为所述待分析的血液细胞分析仪输出的结果数据。
进一步，所述在预设的血液数据案例数据库中查找与所述目标特征数据匹配的目标参考样本案例，还包括：
计算所述预设的血液数据案例数据库包含的每一个样本案例与所述目标特征数据的相似度值，确定最高相似度值对应的样本案例作为目标参考样本案例。
进一步，所述确定最高相似度值对应的样本案例作为目标参考样本案例之前，还包括：
判断所述最高相似度值是否大于预设的第一阈值；
若是，则执行所述确定最高相似度值对应的样本案例作为目标参考样本案例；
若否，则确定未查找到与所述目标特征数据匹配的目标参考样本案例。
进一步，所述确定最高相似度值对应的样本案例作为目标参考样本案例之前，还包括：
确定次高相似度值，计算所述最高相似度值与所述次高相似度值的差距参考值，所述差距参考值为比值或差值；
在所述差距参考值大于预设的第二阈值的情况下，确定最高相似度值对应的样本案例作为目标参考样本案例。
本发明的优点及积极效果为：本发明通过输血量预测模块先建立的输血量预测模型来预测用户输血量的方案，通过多维度特征参数描述输血量，能够有效地提高预测输血量的准确性，进一步地通过引入专家建议的血红蛋白值或红细胞压积值合理控制输血量，通过本申请实施例预测方案，能够对患者红细胞输注需求和输注后疗效做出精准的量化评价，直接为临床医师提供红细胞输注决策意见，并能够提高临床医师红细胞输注决策水平，还能够降低红细胞超适应症输注比率及异体输血风险，节约宝贵的血液资源；同时，通过血液分析模块预先建立的案例数据库对血液细胞分析仪检测得到的数据进行分析，准确筛选出对检验结果的诊断结果作为数据分析结果，提高了数据分析的准确定，实现了医疗的智能化，减轻了医护人员的负担。
附图说明
图1是本发明实施例提供的血液科输血用可加热加压装置结构框图。
图中：1、温度检测模块；2、压力检测模块；3、血液检测模块；4、中央控制模块；5、加热模块；6、加压模块；7、输血量预测模块；8、血液分析模块；9、显示模块。
具体实施方式
为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。
下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的血液科输血用可加热加压装置包括：温度检测模块1、压力检测模块2、血液检测模块3、中央控制模块4、加热模块5、加压模块6、输血量预测模块7、血液分析模块8、显示模块9。
温度检测模块1，与中央控制模块4连接，用于通过温度传感器检测输血过程中温度数据；
压力检测模块2，与中央控制模块4连接，用于通过压力传感器检测输血过程中压力数据；
血液检测模块3，与中央控制模块4连接，用于通过血液检测仪对血液进行检测；
中央控制模块4，与温度检测模块1、压力检测模块2、血液检测模块3、加热模块5、加压模块6、输血量预测模块7、血液分析模块8、显示模块9连接，用于通过主控机控制各个模块正常工作；
加热模块5，与中央控制模块4连接，用于通过加热器对输血过程进行加热操作；
加压模块6，与中央控制模块4连接，用于通过加压器对输血过程进行加压操作；
输血量预测模块7，与中央控制模块4连接，用于通过预测程序对输血量进行预测；
血液分析模块8，与中央控制模块4连接，用于通过分析程序对血液细胞进行分析；
显示模块9，与中央控制模块4连接，用于通过显示器显示检测的输血过程中温度、压力数据及输血量预测结果、血液细胞分析结果。
本发明提供的输血量预测模块7预测方法如下：
(1)通过终端设备获取预定时长内历史用户数据集，通过数据处理程序对数据集进行去除冗余，并对数据信息进行核对；将所述历史用户数据集划分成训练数据集和测试数据集；
(2)基于所述历史用户数据集提取至少一个特征参数集，所述特征参数集不包括手术耗费时间；以及
(3)利用所述训练数据集和所述测试数据集采用模型训练算法进行学习和验证，得到所述至少一个特征参数集与单用户输血量之间的映射关系作为输血量预测模型。
本发明提供的至少一个特征参数集包括第一特征参数集，并且所述方法包括：
利用所述训练数据集和所述测试数据集采用模型训练算法进行学习和验证，得到所述第一特征参数集与单用户输血量之间的映射关系作为输血量预测模型。
本发明提供的第一特征参数集包括以下一种或者多种：
用户基本信息数据子集、用户检查结果数据子集、用户诊断信息数据子集、用户既往病史数据子集。
本发明提供的至少一个特征参数集包括第二特征参数集和第三特征参数集，并且所述方法包括：
利用所述训练数据集和所述测试数据集采用模型训练算法进行学习和验证，得到所述第二特征参数集与单用户失血量之间的映射关系作为失血量预测模型；
利用所述训练数据集和所述测试数据集采用模型训练算法进行学习和验证，得到所述第三特征参数集与单用户输血量之间的映射关系作为输血量预测模型，所述第三特征参数集包括根据所述失血量预测模型预测的单用户失血量。
本发明提供的血液分析模块8分析方法如下：
1)配置血液细胞分析仪对血液进行检测分析，之后，获取待分析的血液细胞分析仪输出的结果数据，提取所述结果数据的目标特征数据，通过备份服务器将提取的数据进行备份；
2)在预设的血液数据案例数据库中查找与所述目标特征数据匹配的目标参考样本案例；
3)在查找到的情况下，获取预存储的与所述目标参考样本案例对应的目标标签数据；
4)根据所述目标标签数据生成与所述结果数据对应的分析结果并输出。
本发明提供的获取所述血液细胞分析仪输出的结果数据，还包括：
获取所述血液细胞分析仪输出的原始数据以及所述原始数据携带的类型标识符，根据所述类型标识符确定所述原始数据的目标数据类型；
确定与所述目标数据类型对应的目标存储路径，根据所述目标存储路径对所述原始数据进行存储；
根据所述目标存储路径读取所述存储的原始数据作为所述待分析的血液细胞分析仪输出的结果数据。
本发明提供的在预设的血液数据案例数据库中查找与所述目标特征数据匹配的目标参考样本案例，还包括：
计算所述预设的血液数据案例数据库包含的每一个样本案例与所述目标特征数据的相似度值，确定最高相似度值对应的样本案例作为目标参考样本案例。
本发明提供的确定最高相似度值对应的样本案例作为目标参考样本案例之前，还包括：
判断所述最高相似度值是否大于预设的第一阈值；
若是，则执行所述确定最高相似度值对应的样本案例作为目标参考样本案例；
若否，则确定未查找到与所述目标特征数据匹配的目标参考样本案例。
本发明提供的确定最高相似度值对应的样本案例作为目标参考样本案例之前，还包括：
确定次高相似度值，计算所述最高相似度值与所述次高相似度值的差距参考值，所述差距参考值为比值或差值；
在所述差距参考值大于预设的第二阈值的情况下，确定最高相似度值对应的样本案例作为目标参考样本案例。
本发明工作时，首先，通过温度检测模块1利用温度传感器检测输血过程中温度数据；通过压力检测模块2利用压力传感器检测输血过程中压力数据；通过血液检测模块3利用血液检测仪对血液进行检测；其次，中央控制模块4通过加热模块5利用加热器对输血过程进行加热操作；通过加压模块6利用加压器对输血过程进行加压操作；通过输血量预测模块7利用预测程序对输血量进行预测；然后，通过血液分析模块8利用分析程序对血液细胞进行分析；最后，通过显示模块9利用显示器显示检测的输血过程中温度、压力数据及输血量预测结果、血液细胞分析结果。
以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。

Claims (10)

1.一种血液科输血用可加热加压装置，其特征在于，所述血液科输血用可加热加压装置包括：
温度检测模块、压力检测模块、血液检测模块、中央控制模块、加热模块、加压模块、输血量预测模块、血液分析模块、显示模块；
温度检测模块，与中央控制模块连接，用于通过温度传感器检测输血过程中温度数据；
压力检测模块，与中央控制模块连接，用于通过压力传感器检测输血过程中压力数据；
血液检测模块，与中央控制模块连接，用于通过血液检测仪对血液进行检测；
中央控制模块，与温度检测模块、压力检测模块、血液检测模块、加热模块、加压模块、输血量预测模块、血液分析模块、显示模块连接，用于通过主控机控制各个模块正常工作；
加热模块，与中央控制模块连接，用于通过加热器对输血过程进行加热操作；
加压模块，与中央控制模块连接，用于通过加压器对输血过程进行加压操作；
输血量预测模块，与中央控制模块连接，用于通过预测程序对输血量进行预测；
血液分析模块，与中央控制模块连接，用于通过分析程序对血液细胞进行分析；
显示模块，与中央控制模块连接，用于通过显示器显示检测的输血过程中温度、压力数据及输血量预测结果、血液细胞分析结果。
2.如权利要求1所述血液科输血用可加热加压装置，其特征在于，所述输血量预测模块预测方法如下：
(1)通过终端设备获取预定时长内历史用户数据集，通过数据处理程序对数据集进行去除冗余，并对数据信息进行核对；将所述历史用户数据集划分成训练数据集和测试数据集；
(2)基于所述历史用户数据集提取至少一个特征参数集，所述特征参数集不包括手术耗费时间；以及
(3)利用所述训练数据集和所述测试数据集采用模型训练算法进行学习和验证，得到所述至少一个特征参数集与单用户输血量之间的映射关系作为输血量预测模型。
3.如权利要求2所述血液科输血用可加热加压装置，其特征在于，所述至少一个特征参数集包括第一特征参数集，并且所述方法包括：
利用所述训练数据集和所述测试数据集采用模型训练算法进行学习和验证，得到所述第一特征参数集与单用户输血量之间的映射关系作为输血量预测模型。
4.如权利要求3所述血液科输血用可加热加压装置，其特征在于，所述第一特征参数集包括以下一种或者多种：
用户基本信息数据子集、用户检查结果数据子集、用户诊断信息数据子集、用户既往病史数据子集。
5.如权利要求2所述血液科输血用可加热加压装置，其特征在于，所述至少一个特征参数集包括第二特征参数集和第三特征参数集，并且所述方法包括：
利用所述训练数据集和所述测试数据集采用模型训练算法进行学习和验证，得到所述第二特征参数集与单用户失血量之间的映射关系作为失血量预测模型；
利用所述训练数据集和所述测试数据集采用模型训练算法进行学习和验证，得到所述第三特征参数集与单用户输血量之间的映射关系作为输血量预测模型，所述第三特征参数集包括根据所述失血量预测模型预测的单用户失血量。
6.如权利要求1所述血液科输血用可加热加压装置，其特征在于，所述血液分析模块分析方法如下：
1)配置血液细胞分析仪对血液进行检测分析，之后，获取待分析的血液细胞分析仪输出的结果数据，提取所述结果数据的目标特征数据，通过备份服务器将提取的数据进行备份；
2)在预设的血液数据案例数据库中查找与所述目标特征数据匹配的目标参考样本案例；
3)在查找到的情况下，获取预存储的与所述目标参考样本案例对应的目标标签数据；
4)根据所述目标标签数据生成与所述结果数据对应的分析结果并输出。
7.如权利要求6所述血液科输血用可加热加压装置，其特征在于，所述获取所述血液细胞分析仪输出的结果数据，还包括：
获取所述血液细胞分析仪输出的原始数据以及所述原始数据携带的类型标识符，根据所述类型标识符确定所述原始数据的目标数据类型；
确定与所述目标数据类型对应的目标存储路径，根据所述目标存储路径对所述原始数据进行存储；
根据所述目标存储路径读取所述存储的原始数据作为所述待分析的血液细胞分析仪输出的结果数据。
8.如权利要求6所述血液科输血用可加热加压装置，其特征在于，所述在预设的血液数据案例数据库中查找与所述目标特征数据匹配的目标参考样本案例，还包括：
计算所述预设的血液数据案例数据库包含的每一个样本案例与所述目标特征数据的相似度值，确定最高相似度值对应的样本案例作为目标参考样本案例。
9.如权利要求8所述血液科输血用可加热加压装置，其特征在于，所述确定最高相似度值对应的样本案例作为目标参考样本案例之前，还包括：
判断所述最高相似度值是否大于预设的第一阈值；
若是，则执行所述确定最高相似度值对应的样本案例作为目标参考样本案例；
若否，则确定未查找到与所述目标特征数据匹配的目标参考样本案例。
10.如权利要求8所述血液科输血用可加热加压装置，其特征在于，所述确定最高相似度值对应的样本案例作为目标参考样本案例之前，还包括：
确定次高相似度值，计算所述最高相似度值与所述次高相似度值的差距参考值，所述差距参考值为比值或差值；
在所述差距参考值大于预设的第二阈值的情况下，确定最高相似度值对应的样本案例作为目标参考样本案例。
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