CN112289452B - 一种通过测量压力数据评估压力性损伤的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种通过测量压力数据评估压力性损伤的系统，所述系统至少包括：受压模型构建模块，用于结合在接收到由医护录入的预计划对当前卧床患者实施的手术方案信息时所提取到的至少一个触发因子以及与其相对应的通过对提取到的至少一个触发因子与历史压力变化数据进行关联度分析的方式所获得的第一关联权重、第二关联权重和第三关联权重中的一个或几个来构建关于受压部位的模拟模型；压疮风险预测模块，用于根据录入的手术方案信息，在所述物理模型中模拟各受压部位在手术过程中的受压过程，获得各受压部位在手术结束后的压疮风险等级并将与之对应的告警信息发送至由医护操作的智能终端。
Description
技术领域
本发明涉及医疗器械技术领域，尤其涉及一种通过测量压力数据评估压力性损伤的方法。
背景技术
压力性损伤指发生在皮肤和/或潜在皮下软组织的局部性损伤，通常发生在骨隆突处或皮肤与医疗设备接触处。随着全球老龄化进程加快，慢病患者增多以及其带病生存时间延长，卧床患者数量持续增长，导致压力性损伤的高危人群持续增长，再加上难免性压力性损伤的存在，致使国内外压力性损伤的发生率居高不下。压力性损伤一旦发生，其临床治疗相对困难，花费高，给患者和社会都带来沉重的经济负担。压力性损伤是一种慢性难愈性创面，其愈合周期长，愈合率低，治疗相对困难。在压力性损伤预防这一过程中，压力性损伤风险评估表作为评估个体发生压力性损伤风险的工具，是压力性损伤预防程序中的重要组成部分，也是不可或缺的部分。
现有技术中如公开号为CN110742578A的专利文献提出了一种压疮评估方法、装置以及系统，在检测到Barden评估对应的新建评估控件被触发时，展示至少一个评估项目以及所述至少一个评估项目中每个评估项目对应的具体指标；获取被选中的具体指标，以及计算所有被选中具体指标对应评分数值的总和；根据所述总和确定压疮风险程度；解决了相关技术中护士通过根据个人经验判定病人的压疮风险程度，容易出现误判的问题；达到了提高压疮风险程度的评估准确性的效果。
目前如上述现有技术所提出的压疮评估系统，主要是将本领域所常用的Barden评估量表中的多个评估项目，转由计算机进行量化处理，然而实际上，Barden评估量表的评估项目大多都无法通过既有数据进行量化评估，都需要医护观察及感官判断，因此上述现有技术所提出的将量表转由计算机量化处理的压疮评估方法非常难以实现评估目的，其压疮评估的结果仍基本依赖于医护的观察判断，即此类系统完全无利于医护的压疮评估工作。
此外，一方面由于对本领域技术人员的理解存在差异；另一方面由于发明人做出本发明时研究了大量文献和专利，但篇幅所限并未详细罗列所有的细节与内容，然而这绝非本发明不具备这些现有技术的特征，相反本发明已经具备现有技术的所有特征，而且申请人保留在背景技术中增加相关现有技术之权利。
发明内容
目前现有技术中如公开号为CN110742578A的专利文献所提出的压疮评估系统，主要是将本领域所常用的Barden评估量表中的多个评估项目，转由计算机进行量化处理，然而实际上，Barden评估量表的评估项目大多都无法通过既有数据进行量化评估，都需要医护观察及感官判断，因此上述现有技术所提出的将量表转由计算机量化处理的压疮评估方法非常难以实现评估目的，其压疮评估的结果仍基本依赖于医护的观察判断，即此类系统完全无利于医护的压疮评估工作。
针对上述现有技术之不足，本发明提供了一种通过测量压力数据评估压力性损伤的系统，所述系统至少包括：受压模型构建模块，用于结合在接收到由医护录入的预计划对当前卧床患者实施的手术方案信息时所提取到的至少一个触发因子以及与其相对应的通过对提取到的至少一个触发因子与历史压力变化数据进行关联度分析的方式所获得的第一关联权重、第二关联权重和第三关联权重中的一个或几个来构建关于受压部位的模拟模型；压疮风险预测模块，用于根据录入的手术方案信息，在所述物理模型中模拟各受压部位在手术过程中的受压过程，获得各受压部位在手术结束后的压疮风险等级并将与之对应的告警信息发送至由医护操作的智能终端。
本申请所提出的系统，可以利用在术前已录入的手术方案信息，得到与当前卧床患者相对应的压疮风险等级，能够尽早地发现压疮高风险人群，对术后压疮发生率的降低具有积极意义。本申请所提出的系统，通过在日常监护中持续对当前卧床患者进行监测，可得出术中可能诱发压疮的多个因素，有利于医护及时采取针对性及预防性措施处理。本申请所提出的系统，通过对术中可能诱发压疮的多个因素，分别地分析其压力关联权重、温度关联权重以及湿度关联权重，与实际护理中常用的Braden量表结合紧密，可以提供医护采用Braden量表进行评估时的有利依据，由此可以避免以往医护在进行Braden量表评测时反复翻看历史数据的繁琐工作。
优选地，所述触发权重分析模块包括：压力触发权重分析模块，可用于对获取到的与受压部位的受压大小相关的第一触发因子与所述历史压力变化数据进行关联度分析，获得在不同受压部位的与各第一触发因子相对应的第一关联权重，温湿度触发权重分析模块，可基于与受压部位的受压环境相关的第二触发因子以及在不同受压部位的与各第一触发因子相对应的第一关联权重进行关联度分析，获得在不同受压部位的与各第二触发因子相对应的第二关联权重和/或第三关联权重。所述第一触发因子可用以指示在非手术状态下对卧床患者受压大小存在负面性引导和/或正面性引导。所述历史压力变化数据可用以表示在非手术状态下卧床患者实际受压情况。第二触发因子可用以指示在非手术状态下对卧床患者受压环境存在负面性引导和/或正面性引导。第一至第三关联权重可以分别为压力关联权重、温度关联权重和湿度关联权重。第二及第三关联权重可以是在结合预处理得到的人体温湿度模拟模型的基础上进行关联度分析得到的。
针对现有技术中如公开号为CN108888440A的专利文献以及公开号为CN107019373A的专利文献，其均提出了用于防压疮的床垫，其通过在床垫底垫层中设置多个温度传感器、压力传感器、湿度传感器等传感设备，来感知关键部位的受压情况、温度和湿度，然而目前如上述现有技术所提出的防压疮床垫，不仅成本高且结果误差大：一方面，由于床垫面积较大，需要配置大量的温度传感器、湿度传感器，现有温度传感器和湿度传感器价格高，使得智能设备的成本增加，现已有的此类智能设备产品例如由上海迈动医疗器械股份有限公司所生产的迈动Meddo防压疮海绵床垫、由深圳市大耳马科技有限公司所生产的DRAMA体征监测垫等产品价格动辄上万元；另一方面，就目前应用最广泛的热电偶温度传感器为例，不仅灵敏度比较低，容易受到环境的信号干扰，也容易受到前置放大器温漂的影响，不适合测量微小的温度变化，并且，温度传感器与湿度传感器的阈值均是固定的，无法满足彼此间个体差异大且温湿度变化微小的卧床患者的使用需求；此外，由温度传感器与湿度传感器所采集到的数据量大且呈复杂的高离散型，智能设备还需要对其进一步处理分析，不仅需要判断患者卧床姿态，并且还需要分析温湿度数据与当前卧床姿态下的多个身体部位之间的对应关系，数据处理量大且复杂，对CPU及其他硬件设备的要求高，导致智能设备的成本进一步增加。
对此，在本申请所提出的系统中，在与卧床患者直接接触的护理垫上仅设置有压力传感器，该系统利用人体热平衡、温湿度传递过程与人体通过神经中枢系统所实现的人体生理调节与控制过程之间的密切关联，即可实现对卧床患者在术中环境下的关键部位的包括温湿度参数的受压情况的预测。在本申请所提出的系统中，摒弃了传统的利用大量温湿度传感器采集的方式，结合由压力传感器所获取到的压力数据信号，可得到人体温湿度变化数据。在本申请所提出的系统中，大幅降低了传感设备的数量，系统配置成本低且维护难度小，有利于推广应用。本申请所提出的系统无需考虑温湿度传感器的灵敏度及受外界干扰的问题，可根据不同卧床患者的使用需求来自主调节温湿度检测的阈值，能够满足彼此间个体差异大且温湿度变化微小的卧床患者的使用需求。在本申请所提出的系统中，温湿度变化数据是通过计算关联权重的处理方式得到的，避免了现有技术中温湿度传感器采集到的数据量大且呈复杂的高离散型的问题，相对地本申请所提出的系统的数据处理量小，即对CPU及其他硬件设备的要求低，可以进一步地降低系统配置成本。
优选地，所述压疮风险预测模块可根据录入的手术方案信息在所述物理模型中模拟各受压部位在手术过程中的受压过程，并可基于模拟得到的关于各受压部位的受压预测数据，处理得到与各受压部位相对应的缓解需求数据和/或压疮风险等级，和/或结合预处理得到的至少一个缓解方案以及所述缓解需求数据，基于最大隶属度原则以排除不满足所述缓解需求数据的缓解方案的方式输出至少一个缓解方案至由医护操作的智能终端。
优选地，所述系统还包括可配置在与当前卧床患者相对应的床位上的智能终端，所述智能终端可用于在获取到手术结束信息后利用无线连接来获取由医护所佩戴的且与该床位距离相近的至少一个移动终端，并将关于至少一个受压部位的拍摄指令发送至其中一个移动终端，以指示与该移动终端相对应的医护利用该智能终端在预设标准拍摄环境下来执行受压部位拍摄，所述智能终端可通过对在至少两个预设时间内所分别获取到的至少两个图像数据进行对比处理的方式获得术后压疮风险等级。所述智能终端是在获取到手术结束信息后的至少两个预设时间内来获取移动终端的。其中一个移动终端是通过室内定位分析所确定的。在该设置下，本申请所提出的系统可以对患者在术后的实际压疮情况作进一步的检测分析，有利于医护对可能出现压力性损伤的受压部位及时采取护理措施。本申请中系统可通过图像采集对比的方式，获取到受压部位在不同时间段内的变化趋势，以此可以对非一次性直观观察可得到的一级压疮风险进行具体量化。此处所指的一级压疮风险主要是指受压部位在解除压力后一段时间内压红仍不消退的情况。本申请中系统对受压部位进行间隔式图像采集，虽采集的时间不同或执行采集指令的医护不同，但能够保证在该情况下始终满足预设标准拍摄环境，以使得在不同时间段内所采集到的图像之间能够有可比性。
优选地，所述系统还包括智能终端，所述智能终端可作为由医护所佩戴的移动式设备来无线连接至设置在与该智能终端所在位置相邻近的至少一个床位上的至少一个压疮风险预测模块，并可接收来自至少一个压疮风险预测模块的拍摄指令，以指示与该移动终端相对应的医护利用该智能终端在预设标准拍摄环境下来执行受压部位拍摄，所述压疮风险预测模块可通过对在至少两个预设时间内所分别获取到的至少两个图像数据进行对比处理的方式获得术后压疮风险等级。所述拍摄指令来自利用室内定位技术来以距离远近先后排序的方式所获取到的压疮风险预测模块。压疮风险预测模块可在其接收到来自至少一个智能终端对其所发出的拍摄指令的点选确认信息时将该拍摄指令从可点选状态转换至暂不可点选状态以避免被不同医护点选。在获取到由该医护利用该智能终端上设置的图像处理模块在预设标准拍摄环境下执行受压部位拍摄所采集到的图像数据时从暂不可点选状态转换至已完成状态以避免影响其他拍摄指令的显示。在该设置下，该系统可利用现已有的医用多功能智能终端的图像采集设备和/或图像分析功能，不仅可以在某床位需要采集受压部位的预设时间段内请求到该床位临近的医护执行指令，相比于现有专利文献中提出的采用大型自动化智能机器设备来执行指令而言，本申请所提出的系统的可执行性强。并且可在一定程度上降低本申请所提出的系统的设备硬件成本，以及有利于降低卧床患者住院开销。此外，压疮风险预测模块等模块能够以固定设备的方式装配在病床上，任一在该床位旁的医护都可以随时获取到关于该卧床患者的实际情况以及历史情况。
优选地，系统还包括人体温湿度变化模型构建模块，其被配置为根据预设的多个受压部位将预储的且与卧床患者相对应的模拟人体躯干划分为至少一个区块，并基于划分得到的区块、至少一个触发因子以及预储的人体生理调节与控制过程，来分别构建关于各个区块中所包含的至少一个受压部位的变化情况的人体热平衡式，用以数值模拟不同复杂环境下的人体热湿传递过程。该人体生理调节与控制过程是人体通过神经中枢系统所实现的。本系统通过对预储的模拟人体躯干进行合理划分，可以同时确定各具有压力性损伤风险的受压部位在不同复杂环境下的人体热湿传递过程的变化情况。
优选地，所述人体温湿度变化模型构建模块可根据各个区块中所包含的至少一个受压部位来求解人体热平衡式：
式中，Tsk,i可以指该患者的该受压部位的节点温度，基于Tsk,i可计算得到该患者的该受压部位的皮肤湿度指标swi。
优选地，所述受压预测数据可用以指示在手术过程中第一应激因子、第二应激因子与第三应激因子中至少一个随时间距离增长而变化的变化情况。第一至第三应激因子可为压力应激因子、温度应激因子与湿度应激因子。
优选地，至少一个所述触发因子可以是从与卧床患者相关的患者信息、与卧床环境相关的环境信息以及与患者卧床姿态相关的姿态信息中的一个或几个中提取得到的。
本申请的系统利用若干经验公式提出了可用以模拟人体热湿传递过程的人体热平衡式，不仅满足了在不同复杂环境下对卧床患者的温湿度参数的实时模拟预测的临床需求，并且能够为卧床患者受压部位的受压情况的分析及预测提供理论依据，有利于医护实现更为准确的压力性损伤风险评估。
本申请还提出了一种通过测量压力数据评估压力性损伤的方法，其特征是，所述方法至少包括以下步骤中的一个或几个：在接收到由医护录入的预计划对当前卧床患者实施的手术方案信息时，获取历史压力变化数据以及分别与之相对应的与卧床患者相关的患者信息、与卧床环境相关的环境信息以及与患者卧床姿态相关的姿态信息中的一个或几个触发因子；对获取到的可用以指示在非手术状态下对卧床患者受压大小和/或受压环境存在负面性引导的触发因子与可用以表示在非手术状态下卧床患者实际受压情况的所述历史压力变化数据进行关联度分析，获得与触发因子相对应的压力关联权重、温度关联权重、湿度关联权重中的一个或几个；结合所述触发因子以及分别与之相对应的所述压力关联权重、所述温度关联权重、所述湿度关联权重中的一个或几个来构建关于受压部位的模拟模型；根据录入的手术方案信息，在所述物理模型中模拟各受压部位在手术过程中的受压过程，获得各受压部位在手术结束后的压疮风险等级并将与之对应的告警信息发送至由医护操作的智能终端。
根据一种优选实施方式，所述压力关联权重、温度关联权重、湿度关联权重中的一个或几个可以是通过以下步骤中的一个或几个获得的：对获取到的可用以指示在非手术状态下对卧床患者受压大小存在负面性引导和/或正面性引导的第一触发因子与可用以表示在非手术状态下卧床患者实际受压情况的所述历史压力变化数据进行关联度分析，获得在不同受压部位的与各第一触发因子相对应的压力关联权重；基于可用以指示在非手术状态下对卧床患者受压环境存在负面性引导和/或正面性引导的第二触发因子以及在不同受压部位的与各第一触发因子相对应的压力关联权重，结合预处理得到的人体温湿度模拟模型进行关联度分析，获得在不同受压部位的与各第二触发因子相对应的温度关联权重和/或湿度关联权重。
根据一种优选实施方式，所述方法还包括以下步骤中的一个或几个：用于根据录入的手术方案信息，在所述物理模型中模拟各受压部位在手术过程中的受压过程，模拟得到关于各受压部位的受压预测数据；根据可用以指示在手术过程中压力应激因子、温度应激因子与湿度应激因子中至少一个随时间距离增长而变化的变化情况的所述受压预测数据，可确定得到与各受压部位相对应的缓解需求数据和/或压疮风险等级；结合预处理得到的至少一个缓解方案以及所述缓解需求数据，基于最大隶属度原则以排除不满足所述缓解需求数据的缓解方案的方式输出至少一个缓解方案至由医护操作的智能终端。
附图说明
图1是本发明提供的通过测量压力数据评估压力性损伤的系统的简化模块连接关系示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例及附图，对本申请所提出的通过测量压力数据评估压力性损伤的系统及方法进行描述。应当理解的是，本申请中所描述的实施例仅为本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。此外，本申请中所提及的术语如“包括”和“包含”可解释为用于指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。在本申请中所提及的术语“和/或”可以解释为用于指示相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如图1所示出的是本申请所提出的通过测量压力数据评估压力性损伤的系统。该系统可以主要包括智能终端和护理垫。该智能终端可装配在床体上，可以用以显示与该床位的卧床患者相关的护理信息。该护理垫可铺在床体上，可以用以采集和处理与该床位的卧床患者相关的护理信息。该护理垫与该智能终端之间可以是有线连接或是无线连接。该护理垫可以主要包括触发因子提取模块、触发权重分析模块和受压模型构建模块。本发明中的模块是指：能够执行其相关步骤的硬件、软件或者结合的数据处理器。
关于本申请所提出的触发因子提取模块：该触发因子提取模块可用于对卧床患者相关的护理信息进行处理，获取到其中的至少一个触发因子。
该触发因子提取模块可用于在接收到由医护录入的预计划对当前卧床患者实施的手术方案信息时，获取历史压力变化数据以及分别与之相对应的与卧床患者相关的患者信息、与卧床环境相关的环境信息以及与患者卧床姿态相关的姿态信息中的一个或几个触发因子。
本申请中提及的触发因子，可以是指在与卧床患者相关的护理信息中，存在对卧床部位的压力、湿度、温度等受压部位环境参数的负面性引导或正面性引导的特征。本申请中提及的负面性引导或正面性引导，可以是指可能影响卧床部位的压力、湿度、温度等受压部位环境参数的升高或降低的特性。
本申请中提及的该手术方案信息应当是预计划对当前卧床患者实施的方案信息，可包括手术时间、术中强迫体位、麻醉药物、术中操作、手术类型、手术环境温度设定、手术环境湿度设定等中的一个或几个。在接收到由医护录入的手术方案信息时，该触发因子提取模块获取历史压力变化数据以及触发因子。
本申请中所提及的历史压力变化数据，可以是指由布置在护理垫上的至少一个压力传感器所采集到的压力变化数据。该历史压力变化数据可以具有时间属性以及受压部位属性。
该触发因子提取模块可以是对分别与之相对应的与卧床患者相关的患者信息、与卧床环境相关的环境信息以及与患者卧床姿态相关的姿态信息进行处理，得到的至少一个触发因子。
所述与卧床患者相关的患者信息，可以是指从医疗系统中所调取到的可包括患者年龄、性别、体重、身高、受压部位、营养状况、病历、是否吸烟等中的一个或几个。
所述与卧床环境相关的环境信息，可以是指由医护等人员录入到医疗系统中的当前床垫型号、当前床上用品型号等中的一个或几个。由于医院内采购的床垫及床上用品均是大批量采购，统一使用，并且此类设备参数明确可查。该当前床垫型号可以是指当前使用的床垫的型号，其还包括床垫的材质、厚度、面料等参数中的一个或几个。该当前床上用品型号可以是指当前使用的被子、枕头、病员服的型号，其还包括被子和/或枕头和/或病员服的材质、厚度、面料等参数中的一个或几个。
优选地，所述与卧床环境相关的环境信息，还可以包括基于智能终端中设置的环境温湿度传感器所确定的患者所在环境的温度和/或湿度。
关于本申请所提出的该触发权重分析模块：其用于对获取到的可用以指示在非手术状态下对卧床患者受压大小和/或受压环境存在负面性引导的触发因子与可用以表示在非手术状态下卧床患者实际受压情况的所述历史压力变化数据进行关联度分析，获得与触发因子相对应的压力关联权重、温度关联权重、湿度关联权重中的一个或几个。
该触发权重分析模块可包括压力触发权重分析模块和温湿度触发权重分析模块。
关于本申请所提出的该压力触发权重分析模块：该压力触发权重分析模块可以是用于对各触发因子进行处理，得出与各触发因子相对应的压力关联权重。本申请所提出的触发因子包括第一触发因子和第二触发因子。本申请中所提及的第一触发因子，可以是指(预设的)存在对受压部位所受压力的负面性引导以及正面性引导的触发因子。本申请中所提及的第二触发因子，可以是指(预设的)存在对患者受压部位的温湿度的负面性引导以及正面性引导的触发因子。
该压力触发权重分析模块可以是用于对第一触发因子进行处理，得出与第一触发因子相对应的压力关联权重。
该第一触发因子，可以指用以指示在非手术状态下对卧床患者受压大小存在负面性引导和/或正面性引导的触发因子。该第一触发因子可以例如是所述与卧床患者相关的患者信息中所包含的患者体重、身高、受压部位中的一个或几个，和/或所述与卧床环境相关的环境信息中所包含的床垫材质/厚度/面料、被子材质/厚度/面料、枕头材质/厚度/面料、病员服材质/厚度/面料中的一个或几个。该历史压力变化数据可以是指可用以表示在非手术状态下卧床患者实际受压情况的历史压力变化数据。
本申请所提及的非手术状态，可以指在日常护理过程中而非手术状态下所采集到的数据，可使得压力变化数据中不包含在例如手术状态下处于强迫体位时所采集的压力数据，不同时期的压力变化数据具有可比较性。
该压力触发权重分析模块对所述第一触发因子与所述历史压力变化数据进行关联度分析，可获得在不同受压部位的与各第一触发因子相对应的压力关联权重。
关于本申请中所提及的关联度分析：由于不同患者的身体重量分布不同，即不同受压部位与多个第一触发因子之间的关联度不同。尤其是当受压部位自身对床垫的压力作用过大时，例如人体主要承重区域臀部，往往该区域对床垫施加的压力作用过大而导致床垫无法起到缓解压力的作用，并且当受压部位自身对床垫的压力作用较小时，例如人体非主要承重区域手臂，往往该区域对床垫施加的压力作用较小而使得床垫可以很大程度上缓解其受压。基于此，需要对不同患者的不同受压部位与多个第一触发因子之间的关联度进行计算，即计算压力关联权重。
在进行关联度分析之前，本系统中预设有分别与至少一个触发因子相对应的常规权重系数。该常规权重系数可包括与床垫材质/厚度/面料、患者体重、身高中一个或几个相对应的常规权重系数。在床垫材质/厚度/面料已经确定的情况下，可以得到与之对应的缓压比例与承压数据。缓压比例可以是指在受重的情况下床垫可以缓解患者受压情况的比例。承压数据可以是指在该床垫所能够提供缓压作用的临界压力值。该压力触发权重分析模块，可获取到其中一受压部位(主要是指在患者某一体位下处于受压状态的身体部位)的历史压力变化数据，同时可确定位于患者身下的床垫的缓压比例与承压数据。当历史压力变化数据明显大于承压数据，则将该受压部位的与为床垫材质/厚度/面料的第一触发因子相对应的压力关联权重设置为第一缓压比例。当历史压力变化数据明显小于承压数据，则将该受压部位的与为床垫材质/厚度/面料的第一触发因子相对应的压力关联权重设置为第二缓压比例。第一缓压比例小于第二缓压比例。
该温湿度触发权重分析模块可结合人体温湿度模拟模型，处理得到与各第二触发因子相对应的温度关联权重和/或湿度关联权重。
该第二触发因子可以例如是所述与卧床环境相关的环境信息中所包含的床垫材质/厚度/面料、被子材质/厚度/面料、枕头材质/厚度/面料、病员服材质/厚度/面料中的一个或几个。该第二触发因子可用以指示在非手术状态下对卧床患者受压环境存在负面性引导和/或正面性引导。
该温湿度触发权重分析模块，可基于第二触发因子以及在不同受压部位的与各第一触发因子相对应的压力关联权重，结合预处理得到的人体温湿度模拟模型进行关联度分析。获得在不同受压部位的与各第二触发因子相对应的温度关联权重和/或湿度关联权重。
该第一触发因子中所包含的触发因子与第二触发因子中所包含的触发因子之间部分相同。针对触发因子中只被纳入第一触发因子的部分，温度关联权重与湿度关联权重均设置为0，即该部分触发因子仅仅对受压部位的压力起到负面性引导作用或正面性引导作用。针对触发因子只被纳入第二触发因子的部分，压力关联权重设置为0，即该部分触发因子仅仅对受压环境的温度和湿度起到负面性引导作用或正面性引导作用。基于此，该触发权重分析模块可获得在不同受压部位的与触发因子相对应的压力关联权重PRW(％)、温度关联权重TRW(％)、湿度关联权重HRW(％)中的一个或几个。
该系统还包括人体温湿度变化模型构建模块。该人体温湿度变化模型构建模块可构建关于至少一个受压部位的人体热平衡式。该人体热平衡式可用以数值模拟不同复杂环境下的人体热湿传递过程。
该人体温湿度变化模型构建模块可根据预设的多个受压部位，将预储的模拟人体躯干划分为至少一个区块。该人体温湿度变化模型构建模块可基于划分得到的区块、至少一个触发因子以及预储的人体生理调节与控制过程，来分别构建关于各个区块中所包含的至少一个受压部位的用以数值模拟不同复杂环境下人体热湿传递过程的变化情况的人体热平衡式。该人体生理调节与控制过程可以是指人体通过神经中枢系统所实现的模拟过程。
所述人体温湿度变化模型构建模块可根据各个区块中所包含的至少一个受压部位来求解人体热平衡式：
优选地，在人体热平衡式中，ρ可以是指该患者的该受压部位的常规组织密度。c可以是指该患者的该受压部位的常规比热容。进一步地，可以主要是指各部位的人体蓄热量。Tsk,i可以是指该患者的该受压部位的节点温度。t可以是时间。优选地，在人体热平衡式中，qm0可以是新陈代谢产热量。dqm0可以是新陈代谢产热偏移量。qw可以是活动量产热。qdiff可以是皮肤水分隐性带走的热量、qsw可以是皮肤显性出汗带走的热量。
关于本申请所提及的新陈代谢产热量qm0：优选地，各组织的新陈代谢产热量qm0为可以预先设定的已知常数，例如肌肉组织的新陈代谢产热量qm0为684W/m3、脂肪的新陈代谢产热量qm0为58W/m3、皮肤组织的新陈代谢产热量qm0为368W/m3等。
关于本申请所提及的新陈代谢产热偏移量dqm0：优选地，该新陈代谢产热偏移量dqm0可通过下式计算:其中T0为各部位组织的调定点温度且为已知常数，例如胸腹部核心的调定点温度T0为37.11℃、胸腹部肌肉的调定点温度T0为36.83℃、手部脂肪的调定点温度T0为35.33℃等。
关于本申请所提及的活动量产热qw：优选地，该活动量产热qw可借助于下式进行计算式中act可以为活动量，Mbas可以是基础代谢值，η可以为与活动量相关的卧床患者活动效率。关于该活动量act例如平躺时活动量act为0.7Met(1Met＝58.2W/m2)、斜躺时活动量act为0.8Met等。关于卧床患者活动效率η例如头部节段的活动效率η为0、颈部节段的活动效率η为0.03、肩膀节段的活动效率η为0.05等。基础代谢值Mbas可以是根据人体新陈代谢随年龄身高体重变化的经验计算公式计算得到：
Mbas＝(72.91-2.03×Y+0.0437×Y2-0.00031×Y3)×A。式中Y可以是指当前对象的年龄。根据人体总表面积A可进一步基于表面积分配系数分配到各节段，从而计算得到各节段的长度和半径。A可以是指与患者身高体重相关联的人体表面积，人体总表面积A可利用下述经验计算公式来计算得到：A＝0.0127×m+0.00607×H-0.0698，式中H可以是指患者身高(cm)，m可以是指患者体重(kg)。
关于本申请所提出的皮肤水分隐性扩散带走的热量qdiff：由于人体皮肤的水分蒸气压和环境空气的水分蒸气压的差异，人体皮肤会以扩散的方式散失水分，皮肤水分隐性扩散带走的热量qdiff可以通过下式计算：qdiff＝0.03W/(m2·Pa)(psk-pa)，式中psk可以是皮肤温度下水分的饱和蒸气压，pa可以是与相对湿度有关的环境空气中水分的分压。
关于本申请所提出的皮肤显性出汗带走的出汗热量qsw：对于某节段i，皮肤显性出汗带走的出汗热量qsw可以通过以下公式来计算得到：
式中，qsw可以是指i节段的出汗热量，2256KJ/kg可以是指汗液蒸发热，ΔTsk,i可以是指第i节段处皮肤平均温度的变化，A可以是指i节段的面积，dt可以是指时间。A可以是指与患者身高体重相关联的人体表面积，利用下述经验计算公式来计算得到：A＝0.0127×m+0.00607×H-0.0698，式中H可以是指患者身高(cm)，m可以是指患者体重(kg)。根据人体总表面积A可进一步基于表面积分配系数分配到各节段，从而计算得到各节段的长度和半径。
基于上述分析，可将人体热平衡式转换至：
关于本申请所提出的皮肤湿度指标：该皮肤湿度指标swi可以是指i节段的出汗量(g/min，≤30g/min)或称卧床患者的皮肤湿度指标，可基于由人体热平衡式所得到的第i节段处皮肤平均温度Tsk,i，利用下式计算Δswi：Δsw＝[0.65tanh(0.82×ΔTsk,i-0.47)+1.15]×ΔTsk,i。或利用下式计算swi：sw＝[0.65tanh(0.82×Tsk,i-0.47)+1.15]×Tsk,i。
基于转换后的人体热平衡式，可计算得到式中作为变量的所得到的第i节段处皮肤平均温度Tsk,i，不同部位节段分别对应有Tsk,i，此处得到的该Tsk,i是在未考虑受压状态的影响的基础上得到的。结合在不同受压部位的与触发因子m相对应的压力关联权重PRWm(％)以及转换后的人体热平衡式进行关联度分析，可得到在不同受压部位的与触发因子m相对应的温度关联权重TRWm(％)、湿度关联权重HRWm(％)。
在卧床患者有覆盖衣物时，由于卧床患者覆盖有衣物，卧床患者通过热辐射、热对流和环境换热会受到衣物的影响，由此热辐射、热对流、衣物形成一个综合换热过程，其传热性能用综合传热系数k表示。基于触发因子m中与衣物相关的与患者环境相关的环境信息(例如床垫和病员服)，将其等同至受压部位所覆盖的衣物，例如假设卧床患者穿着m层衣物，第i层衣物具有可通过预设确定的保暖值Iclo,I，则综合传热系数k可以用以下公式计算：式中fcl可以是最外层衣物的有效面积因子，hc可以是可通过预设确定的对流换热系数，hr可以是可通过预设确定的辐射换热系数。由于上述过程计算的仅是在无施压状态下的衣物覆盖所带来的影响，结合在不同受压部位的与触发因子m相对应的压力关联权重PRWm，可得到在施压状态下的衣物覆盖所带来的影响。利用下述公式可计算得出在不同受压部位的、与触发因子m相对应的温度关联权重TRWm：TRWm＝PRWm+k。利用下述公式可计算得出在不同受压部位的、与触发因子m相对应的湿度关联权重HRWm：HRWm＝TRWm(当肤湿度指标swi≠0时)，以及HRWm＝0(当肤湿度指标swi＝0时)。
关于本申请所提出的受压模型构建模块：其可构建关于受压部位的模拟模型，在该模拟模型中可通过以下公式来计算受压部位的温度以及湿度情况：第i节段处皮肤平均温度Tsk,i：第i节段处皮肤湿度指标swi：/>第i节段处皮肤所受压力Psk,i可以是基于历史压力变化数据对录入的手术方案信息进行预测所得到的。
关于本申请所提出的压疮风险预测模块：其可根据录入的手术方案信息，在所述物理模型中模拟各受压部位在手术过程中的受压过程。基于历史压力变化数据以及手术方案信息，可直接模拟得到关于各受压部位的受压预测数据，其包括第i节段处皮肤所受压力Psk,i。再基于Psk,i与物理模型，可模拟得到Tsk,i与swi。即，根据录入的手术方案信息，可模拟得到在手术过程中，第一至第三应激因子(分别与第一至第三触发因子相对应)中至少一个随时间距离增长而变化的变化情况。
该压疮风险预测模块可获得预储的与之相对应的各受压部位在手术结束后的缓解需求数据和压疮风险等级。在进行压疮风险预测前，本系统可基于预储的多个缓解方案(例如补加缓压垫、贴敷缓压贴、提高室温等)，将缓解需求数据与其相匹配，基于最大隶属度原则以排除不满足所述缓解需求数据的缓解方案的方式输出至少一个缓解方案至由医护操作的智能终端。同时可将与该压疮风险等级相对应的告警信息发送至由医护操作的智能终端。本申请提及的最大隶属度原则，可以是指匹配得到与所述缓解需求数据之间匹配程度最高的一个或至少缓解方案。
需要注意的是，上述具体实施例是示例性的，本领域技术人员可以在本发明公开内容的启发下想出各种解决方案，而这些解决方案也都属于本发明的公开范围并落入本发明的保护范围之内。本领域技术人员应该明白，本发明说明书及其附图均为说明性而并非构成对权利要求的限制。本发明的保护范围由权利要求及其等同物限定。本发明说明书包含多项发明构思，诸如“优选地”、“根据一个优选实施方式”或“可选地”均表示相应段落公开了一个独立的构思，申请人保留根据每项发明构思提出分案申请的权利。
Claims (10)
1.一种通过测量压力数据评估压力性损伤的系统，其特征是，所述系统至少包括：
受压模型构建模块，用于结合在接收到由医护录入的预计划对当前卧床患者实施的手术方案信息时所提取到的至少一个触发因子以及与其相对应的通过对提取到的至少一个触发因子与历史压力变化数据进行关联度分析的方式所获得的第一关联权重、第二关联权重和第三关联权重中的一个或几个来构建关于受压部位的模拟模型；
压疮风险预测模块，用于根据录入的手术方案信息，在物理模型中模拟各受压部位在手术过程中的受压过程，获得各受压部位在手术结束后的压疮风险等级并将与之对应的告警信息发送至由医护操作的智能终端；
所述触发因子包括第一触发因子和第二触发因子；
所述关联度分析的方式为：
对不同患者的不同受压部位与多个第一触发因子之间的关联度进行计算，即计算第一关联权重；
基于第二触发因子以及在不同受压部位的与各第一触发因子相对应的第一关联权重，结合预处理得到的人体温湿度模拟模型进行关联度分析，获得在不同受压部位的与各第二触发因子相对应的第二关联权重和/或第三关联权重。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征是，所述系统包括触发权重分析模块，所述触发权重分析模块包括：
压力触发权重分析模块，用于对获取到的与受压部位的受压大小相关的第一触发因子与所述历史压力变化数据进行关联度分析，获得在不同受压部位的与各第一触发因子相对应的第一关联权重，
温湿度触发权重分析模块，基于与受压部位的受压环境相关的第二触发因子以及在不同受压部位的与各第一触发因子相对应的第一关联权重进行关联度分析，获得在不同受压部位的与各第二触发因子相对应的第二关联权重和/或第三关联权重。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征是，所述压疮风险预测模块根据录入的手术方案信息在物理模型中模拟各受压部位在手术过程中的受压过程，并基于模拟得到的关于各受压部位的受压预测数据，处理得到与各受压部位相对应的缓解需求数据和/或压疮风险等级，和/或结合预处理得到的至少一个缓解方案以及所述缓解需求数据，基于最大隶属度原则以排除不满足所述缓解需求数据的缓解方案的方式输出至少一个缓解方案至由医护操作的智能终端。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征是，所述系统还包括配置在与当前卧床患者相对应的床位上的智能终端，所述智能终端用于在获取到手术结束信息后利用无线连接来获取由医护所佩戴的且与该床位距离相近的至少一个移动终端，并将关于至少一个受压部位的拍摄指令发送至其中一个移动终端，以指示与该移动终端相对应的医护利用该智能终端在预设标准拍摄环境下来执行受压部位拍摄，所述智能终端通过对在至少两个预设时间内所分别获取到的至少两个图像数据进行对比处理的方式获得术后压疮风险等级。
5.根据权利要求4所述的系统，其特征是，所述系统还包括智能终端，所述智能终端作为由医护所佩戴的移动式设备来无线连接至设置在与该智能终端所在位置相邻近的至少一个床位上的至少一个压疮风险预测模块，并接收来自至少一个压疮风险预测模块的拍摄指令，以指示与该移动终端相对应的医护利用该智能终端在预设标准拍摄环境下来执行受压部位拍摄，所述压疮风险预测模块通过对在至少两个预设时间内所分别获取到的至少两个图像数据进行对比处理的方式获得术后压疮风险等级。
6.根据权利要求1所述的系统，其特征是，所述系统还包括：
人体温湿度变化模型构建模块，其被配置为：根据预设的多个受压部位将预储的且与卧床患者相对应的模拟人体躯干划分为至少一个区块，并基于划分得到的区块、至少一个触发因子以及预储的人体生理调节与控制过程，来分别构建关于各个区块中所包含的至少一个受压部位的变化情况的人体热平衡式，用以数值模拟不同复杂环境下的人体热湿传递过程。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征是，所述人体温湿度变化模型构建模块根据各个区块中所包含的至少一个受压部位来求解人体热平衡式：
式中，ρ是指该患者的该受压部位的常规组织密度，c是指该患者的该受压部位的常规比热容，/>是指各部位的人体蓄热量，t是时间，qm0是新陈代谢产热量，dqm0是新陈代谢产热偏移量，qw是活动量产热，qdiff是皮肤水分隐性带走的热量，qsw是皮肤显性出汗带走的热量，Tsk,i指该患者的该受压部位的节点温度，基于Tsk,i计算得到该患者的该受压部位的皮肤湿度指标swi。
8.根据权利要求3所述的系统，其特征是，所述受压预测数据用以指示在手术过程中第一应激因子、第二应激因子与第三应激因子中至少一个随时间距离增长而变化的变化情况。
9.根据权利要求1所述的系统，其特征是，至少一个所述触发因子是从与卧床患者相关的患者信息、与卧床环境相关的环境信息以及与患者卧床姿态相关的姿态信息中的一个或几个中提取得到的。
10.一种通过测量压力数据评估压力性损伤的方法，其特征是，所述方法至少包括以下步骤：
结合在接收到由医护录入的预计划对当前卧床患者实施的手术方案信息时所提取到的至少一个触发因子以及与其相对应的通过对提取到的至少一个触发因子与历史压力变化数据进行关联度分析的方式所获得的第一关联权重、第二关联权重和第三关联权重中的一个或几个来构建关于受压部位的模拟模型；
根据录入的手术方案信息，在物理模型中模拟各受压部位在手术过程中的受压过程，获得各受压部位在手术结束后的压疮风险等级并将与之对应的告警信息发送至由医护操作的智能终端；
所述触发因子包括第一触发因子和第二触发因子；
所述关联度分析的方式为：
对不同患者的不同受压部位与多个第一触发因子之间的关联度进行计算，即计算第一关联权重；
基于第二触发因子以及在不同受压部位的与各第一触发因子相对应的第一关联权重，结合预处理得到的人体温湿度模拟模型进行关联度分析，获得在不同受压部位的与各第二触发因子相对应的第二关联权重和/或第三关联权重。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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