CN112370271A - 一种基于压力传感器对压力性损伤实时动态预防检测系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于压力传感器对压力性损伤实时动态预防检测方法，所述方法至少包括以下步骤中的一个或几个：获取由位于床垫上的卧床患者所引起的压力变化数据；获取该卧床患者与床垫相接触的至少一个受压部位的温湿度变化数据，所述温湿度变化数据是以非近人体感知的方式基于人体热平衡式处理得到的，和/或所述压力变化数据是由彼此压力测量方式不同的第一压力传感器与第二压力传感器分别通过变换在床垫上的工作密度的方式所得到的，所述方法还包括：基于其根据所述压力变化数据与所述温湿度变化数据来动态转换的压力性损伤检测规则对受压部位进行预测分析，以预防该卧床患者发生压力性损伤。

Description

一种基于压力传感器对压力性损伤实时动态预防检测系统
技术领域
本发明涉及医疗器械技术领域，尤其涉及一种基于压力传感器对压力性损伤实时动态预防检测系统。
背景技术
根据美国国家压疮咨询委员会(National Pressure Ulcer Advisory Pan el,NPUAP)所公布的对压力性损伤(Pressure injury)的定义：压力性损伤是位于骨隆突处、医疗或其它器械下的皮肤和/或软组织的局部损伤；可表现为完整皮肤或开放性溃疡，可能会伴疼痛感；损伤是由于强烈和/或长期存在的压力或压力联合剪切力导致。软组织对压力和剪切力的耐受性可能会受到微环境、营养、灌注、合并症以及软组织情况的影响。压力性损伤是全球卫生保健机构面临的共同难题，不仅会给患者带来巨大的痛苦，严重降低其生活质量，还增加了医疗成本，消耗大量的医疗资源。
现有技术中如公开号为CN107496117A的专利文献所提出的一种反馈式自调节褥疮监测预防智能设备，其能够持续地识别和监测患者在不同体位下身体压力量化分布状况以及皮肤微环境湿度温度量化变动情况，并且能够反馈调节体表压力和皮肤温湿度。现有技术中如公开号为CN107496116A的专利文献提出了一种反馈式自调节褥疮监测预防智能设备，包括床垫和监测处理系统，其由温度湿度传感器检测温度和湿度，传输至监测处理系统，其可持续地识别和监测患者在不同体位下身体压力量化分布状况以及皮肤微环境湿度温度量化变动情况，并且能够反馈调节皮肤微环境湿度及温度。
目前如上述现有技术均提出了通过装配多个传感器来实现褥疮的监测和预防的智能设备，包括例如压力传感器、温度传感器、湿度传感器等，但在该配置下不仅导致成本高，并且结果误差大：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。
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
针对目前压力性损伤评估量表所存在的主观性强可信任度低的问题，现有技术中如上述公开号为CN107496116A的专利文献与公开号为CN107496117A的专利文献，均提出了通过装配多个传感器来实现褥疮的监测和预防的智能设备，包括例如压力传感器、温度传感器、湿度传感器等，但至少存在以下缺陷：一是由于床垫面积较大且需要配置大量的温度和湿度传感器，使得智能设备的成本增加，现已有的此类智能设备产品价格动辄上万元；另一方面，现有温度和湿度传感器灵敏度比较低，容易受到环境的信号干扰，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，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。因此，在对卧床患者进行压疮检测预防的过程中，如何在面对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、温湿度数据量大且复杂、CPU及其他硬件设备的要求高等诸多问题的情况下实现高准确测量及低成本是本领域迫切解决的问题。
针对上述现有技术之不足，本发明提供了一种基于压力传感器对压力性损伤实时动态预防检测系统，包括：床垫；压力传感器，用于装配在床垫上以获取由位于床垫上的卧床患者所引起的压力变化数据，并将其传输至可由医护操作的处理器；温湿度检测模块，用于处理得出该卧床患者与床垫相接触的至少一个受压部位的温湿度变化数据并将其传输至所述处理器，所述温湿度检测模块是以非近人体感知的方式基于人体热平衡式处理得到所述温湿度变化数据，并且所述压力变化数据可以是由彼此压力测量方式不同的第一压力传感器与第二压力传感器分别通过变换在床垫上的工作密度的方式所得到的，所述处理器可基于其根据所述压力变化数据与所述温湿度变化数据来动态转换的压力性损伤检测规则对受压部位进行预测分析，以预防该卧床患者发生压力性损伤。
本申请所提出的系统是通过以非近人体感知的方式得到温湿度变化数据的，所谓近人体感知包括热电偶、电阻式、热阻电阻、红外线和半导体等各种接触式或非接触式温湿度传感器，与此不同，本申请的温湿度变化数据是基于人体热平衡相关的经验式处理得到的，本系统无需采购布置温湿度传感器，大幅降低传感设备的数量，系统配置成本低且维护难度小，有利于推广应用。在本申请所提出的系统中，压力变化数据是基于双类型压力传感器并在不同工作密度变换下所得到的，极大地提高了压力变化数据的精准度保证了处理器对受压部位的精准预测以及对压力性损伤的有效预防。在本申请所提出的系统中，温湿度变化数据不再依托于实体传感设备，避免了现有技术中实体传感设备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。在本申请所提出的系统中，摒弃了传统的利用大量压力传感器与大量温湿度传感器采集的方法，而采用了压力数据信号与人体热平衡相关的经验式相结合的方式，无需考虑温湿度传感器的灵敏度及受外界干扰的问题，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，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。
优选地，所述压力性损伤检测规则中包括分别与所述压力变化数据、温湿度变化数据、时间序列中的一个或几个相关的第一阈值、第二阈值、第三阈值以及包含第一至第三阈值中的一个或几个的多变量阈值组合中的一个或几个，第一至第三阈值以及多变量阈值组合可用以指示该压力性损伤检测规则的转换时机。
针对现有技术中因常常阈值设置单一固定，而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的问题，本申请所提出的系统，利用压力性创伤的特殊性要求，提出了动态可调换的压力性损伤监测规则，不仅可对单个变量的变化进行阈值监测，并且可实现对组合数据的阈值监测。在本申请所提出的系统中，该压力性损伤监测规则可以基于监测到的压力、温湿度变化数据来进行动态调换，以适应患者在不同体位下的不同受压部位，实现对压力性损伤的有效预防。
优选地，所述第一压力传感器和/或所述第二压力传感器中配置有至少两个向所述处理器传输待处理的压力变化数据的工作密度，其中，当所述处理器根据所述压力变化数据处理得出该卧床患者处于卧床体位保持状态下时可为第一工作密度，当所述处理器处理得出该卧床患者处于卧床体位变化状态下时可为第二工作密度，其中，所述第一工作密度大于第二工作密度。
针对现有技术中压力传感器数据精度低的问题，本申请提出了彼此数据采集方式不同的双类型压力传感器相互结合的解决方案，在该设置下，不仅可以互相补足各自在压力数据采集上的不足，彼此验证，得到更高精度的压力变化数据。并且本申请所提出的双类型压力传感器在床垫上的工作密度，可随着卧床患者在床垫上的体位变化而相应变化。本申请所提出的双类型压力传感器能够着重于采集受压部位的压力变化数据，避免了不必要的数据处理量，极大地降低了耗电量以及数据处理结果误差，可提高系统反应速度。
优选地，来自于所述第一压力传感器和/或所述第二压力传感器中的压力变化数据可包括正应力变化数据和/或剪切力变化数据，以使得所述处理器可根据所述正应力变化数据和/或所述剪切力变化数据处理得到至少一个受压部位所受到的应力和/或剪切力。
本申请所提出的压力传感器不仅可以处理受压部位的正应力变化，并且还可以处理易被医护忽略的受压部位所受的剪切力变化，极大地丰富了本系统为医护进行压力性创伤判断时所能够提供的参考信息。
优选地，设于所述床垫上的所有第一压力传感器和所有第二压力传感器在所述系统的工作过程中保持同步的启闭状态，以避免反复启闭导致的床垫电量无用消耗。由于本申请所提出的双类型压力传感器需要反复调节工作密度，对此，在开启系统电源而为患者进行压力检测的过程中，本申请中的压力传感器始终均保持开启状态。即，当处理器向压力传感器发出工作密度调节的指令时，也就指示了其所需要向处理器发送的部分压力传感数据，而非全部的处于开启状态下的所有压力传感数据。直至关闭系统电源，本申请中的压力传感器同步转至关闭状态。中途无需反复启闭压力传感器，可以节省电量消耗，并且通过工作密度的设置，可进一步地减少电量消耗。
优选地，所述处理器可在其根据其接收到的所述压力变化数据处理得到波动值并在该波动值超出预设波动阈值的情况下，生成可用以指示该卧床患者的压力变化感知能力的提示信息。压力变化数据反映的是卧床患者在床垫上的活动情况。在常用于评估压疮发生危险性的braden量表中，第一条目就是要求医护对卧床患者的感知能力进行评估，此处的感知能力是指患者对压力所致不适的反应能力。然而即使出现应当引起患者不适的受压，由于患者对疼痛刺激的感知能力差或是无法语言表达，医护无法得知患者是否出现不适的受压，也就无法判断患者的感知能力。基于此，本申请通过设置预设波动阈值，该预设波动阈值包括时长和压力变化频率，可以筛选出压力变化数据中满足预设波动阈值的时段。当出现满足预设波动阈值的情况，可判断为该卧床患者正在小幅度地来回调整身体姿势，以减小受压带来的不适。在该设置下，一是本申请发出的提示信息，可提供医护判断braden量表中关于患者感知能力的条目的极大辅助作用。二是将提示信息及时地反馈到医护，以指示医护及时地辅助患者调整体位。三是可进一步评估会卧床患者不适的压力阈值，基于此可调整本系统的与压力数据相关的阈值，避免因阈值设置过高而引起患者不适的问题。
优选地，所述处理器在根据所述压力变化数据处理得出该卧床患者处于卧床体位保持状态下时，可基于其获取到的当前卧床保持状态所对应的至少一个潜在风险特征以及历史压力变化数据，进行受压风险分析以构建关于至少一个受压部位的模拟模型。
优选地，所述模拟模型中配置有至少两个通过受压风险分析所确定的风险值，其中，第一风险值是通过对获取到的与受压部位的受压大小相关的第一潜在风险特征和历史压力变化数据所确定的，第二风险值是通过对获取到的与受压部位的受压环境相关的第一潜在风险特征和历史压力变化数据所确定的。
本申请还提出了一种基于压力传感器对压力性损伤实时动态预防检测方法，所述方法至少包括以下步骤中的一个或几个：获取由位于床垫上的卧床患者所引起的压力变化数据，并将其传输至可由医护操作的处理器；获取该卧床患者与床垫相接触的至少一个受压部位的温湿度变化数据，所述温湿度变化数据是以非近人体感知的方式基于人体热平衡式处理得到的，和/或所述压力变化数据是由彼此压力测量方式不同的第一压力传感器与第二压力传感器分别通过变换在床垫上的工作密度的方式所得到的，所述方法还包括：基于其根据所述压力变化数据与所述温湿度变化数据来动态转换的压力性损伤检测规则对受压部位进行预测分析，以预防该卧床患者发生压力性损伤。
优选地，所述第一压力传感器和/或所述第二压力传感器中配置有至少两个向所述处理器传输待处理的压力变化数据的工作密度。
附图说明
图1是本发明提供的优选的基于压力传感器对压力性损伤实时动态预防检测系统的简化模块连接关系示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行详细说明。
如下先就本申请中所涉及到的相关概念及术语进行阐述，以便本领域技术人员进行理解。
压力变化数据，本申请中所提及的压力变化数据可以是指仅包括所受到的正应力位置、大小及时间的相关数据，也可以是指包括受压处的正应力位置、大小及时间的相关数据和剪切力位置、大小及时间的相关数据。
压力测量方式，本申请中所提及的压力测量方式可以包括电阻式柔性传感器、电容式柔性传感器、压磁式柔性传感器、电感式柔性传感器和光纤式柔性传感器等中的一个或几个。
压力性损伤检测规则，可以指通过设置至少一个阈值的方式来实现对卧床患者的受压部位的预防检测，在本申请中压力性损伤检测规则可包含分别与所述压力变化数据、温湿度变化数据、时间序列相关的第一阈值、第二阈值、第三阈值，以及具有第一至第三阈值中的一个或几个的多变量阈值组合。
工作密度，在本申请中，由于并非所有压力传感器所采集到的压力变化数据都需要发送至处理器，而该工作密度就是指被选中的需要将其所采集到的压力变化数据发送至处理器的多个压力传感器在床垫上的布置方式。该工作密度可以是指局部区域内或是整个床垫上多个压力传感器的布置方式。
非近人体感知的方式，其中所谓的近人体感知是指热电偶、电阻式、热阻电阻、红外线和半导体等各种接触式或非接触式温湿度传感器，因此该非近人体感知的方式即为排除上述温度测量方式以外的方式。在本申请中，该非近人体感知可以是指基于人体热平衡相关的经验式处理得到温湿度变化数据的方式。
温湿度变化数据，本申请中所提及的温湿度变化数据可以是指采用温度传感器、湿度传感器或温湿度传感器所处理得到的温度变化数据与湿度变化数据。也可以是指以非近人体感知的方式所处理得到的温度变化数据与湿度变化数据。
实施例1
本实施例公开了一种基于压力传感器对压力性损伤实时动态预防检测系统。该系统可主要包括床垫、压力传感器、温湿度检测模块和处理器。所述处理器可以是装配在床体上的设备，也可以是由医护携带的设备。所述温湿度检测模块可设置在床垫上，也可设置在处理器上。压力传感器、温湿度检测模块和处理器之间彼此数据连接。本发明中的模块/处理器等，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。
压力传感器装配在床垫上，可采集由位于床垫上的卧床患者所引起的压力变化数据，并可将该压力变化数据传输至处理器。温湿度检测模块可根据人体热平衡式，处理得出受压部位的温湿度变化数据，并可将该温湿度变化数据传输至所述处理器。所述处理器根据接收到的压力及温湿度变化数据，转换至与之相对应的压力性损伤检测规则，并基于转换后的压力性损伤检测规则，对受压部位进行预测分析。处理器可分析得出指示医护及时辅助患者调整体位、或增加缓压措施的提示信息。
人体热平衡式的建立步骤至少包括：
1.将预储的模拟人体躯干划分为至少一个区块。首先从数据库中调取出预储的常规模拟人体躯干，再利用该卧床患者的相关信息，对该模拟人体躯干进行调整，使其与该卧床患者相匹配。这里的相关信息，包括与患者相关的身高体重年龄等，还可包括历史压力变化数据。通过历史压力变化数据，可分析得到该患者的体重分布情况，可以使得该模拟人体躯干仿真度更高。其次，根据模拟人体躯干上已预先标注的多个受压部位，将该模拟人体躯干划分为多个区块，例如头部、颈部、手部、左侧/右侧/中间胸部等等。
2.根据划分得到的区块，获取与之对应的与其受压部位的温湿度相关的至少一个热量参数。该热量参数可包括：新陈代谢产热量qm0、新陈代谢产热偏移量dqm0、活动量产热qw、皮肤水分隐性带走的热量qdiff、皮肤显性出汗带走的热量qsw中的一个或几个。
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:
Figure BDA0002754037520000081
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
Figure BDA0002754037520000091
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：
Figure BDA0002754037520000092
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。
3.将各热量参数代入预储的人体热平衡式，更新得到与区块中各受压部位相对应的人体热平衡式。预储的人体热平衡式：
Figure BDA0002754037520000101
其中，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，
Figure BDA0002754037520000102
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。
将各热量参数代入预储的人体热平衡式后：
Figure BDA0002754037520000103
该压力传感器包括第一压力传感器和第二压力传感器。第一压力传感器与第二压力传感器彼此的压力测量方式不同。作为一种优选方式，第一压力传感器可以是光纤式柔性传感器，第二压力传感器可以是电感式柔性传感器。第一压力传感器与第二压力传感器可以是以并列的方式间隔布置。优选地，针对相邻的第一压力传感器列与第二压力传感器列，第一压力传感器列上的多个压力传感器的位置，与第二压力传感器列上的多个压力传感器的位置相互交错。以达到有效压力检测区域的最大化。
该处理器可以指示压力传感器的工作密度的变换。例如，当所述处理器根据所述压力变化数据，处理得出该卧床患者处于卧床体位保持状态下，处理器可指示压力传感器变换为第一工作密度。由于卧床患者现在的体位相对固定，也就需要对其受压部位进行预防检测。处理器可根据压力变化数据，处理得出卧床患者的当前体位，以及与该体位相对应的至少一个受压部位。受压部位确定后，可以结合采集到的压力变化数据，划分出该床垫上与受压部位相对应的至少一个局部区域。指示该局部区域内的多个压力传感器转换为第一工作密度。例如，当处理器根据压力变化数据，得出该卧床患者处于卧床体位变化状态下时，由于正在调整体位，因此无需进行预防检测，此时可指示压力传感器变换为第二工作密度。所述第一工作密度大于第二工作密度，也就是至少在与受压部位对应的局部区域内，当需要进行预防检测时压力传感器的工作密度增加，当无需预防检测时压力传感器的工作密度降低。
第一压力传感器和/或所述第二压力传感器可以同时检测正应力变化和剪切力变化。剪切力变化数据可以是医护搬动患者时，因患者身体与床垫之间相互摩擦所引起的，也可以是由于患者不稳定与床垫发生滑移所引起的。在常用于评估压疮发生危险性的braden量表中，其中一条目就是要求医护对患者所受的摩擦力剪切力进行评估，然而医护仅能够依赖于自身感受来判断该患者是否存在该问题。对此，本申请可以处理得到在护理过程中出现摩擦力剪切力的情况，为医护进行braden量表评估提供了可靠的依据。
所述压力性损伤检测规则中包括与所述压力变化数据相关的第一阈值、与温湿度变化数据相关的第二阈值、与时间序列相关的第三阈值。所述压力性损伤检测规则中还包括具有第一至第三阈值中的一个或几个的多变量阈值组合。此处的阈值，可以是指包括若干阈值的集合。基于此，在过大压力下、或是过高温度下、或是过大湿度下、或是过长体位保持时间下，都可以生成用以警示医护的提示信息。并且，即使压力温湿度及时长未达到一定阈值，但当在一定压力及一定温湿度下保持一定时长，也会引起压疮风险，对此本申请也会生成相应的警示信息。该压力性损伤检测规则可包括，无压疮风险阶段、低压疮风险阶段、中压疮风险阶段及高压疮风险阶段。当不同阈值被触发，可转换至不同压力性损伤检测规则。
实施例2
本实施例可以是对实施例1的进一步改进和/或补充，重复的内容不再赘述。在不造成冲突或者矛盾的情况下，其他实施例的优选实施方式的整体和/或部分内容可以作为本实施例的补充。
当检测到该卧床患者进行体位调整后，该处理器可在所述物理模型中模拟各受压部位在调整体位后的受压过程，获得各受压部位在调整体位后的压力性损伤检测规则，并将压力性损伤检测规则中对应的阈值信息发送至由医护操作的智能终端。通过阈值信息中的压力大小、温湿度大小、时长大小，医护可以及时地对患者采取护理措施，规避压力性创伤形成风险。
优选地，该处理器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潜在风险特征。该处理器可用于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潜在风险特征。
优选地，潜在风险特征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。
优选地，历史压力变化数据可以是指由布置在床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。
优选地，该处理器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，得到的至少一个潜在风险特征。
优选地，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。
优选地，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，还可以包括基于处理器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。
优选地，该处理器可用于：对获取到的可用以指示对卧床患者受压大小和/或受压环境存在负面性引导的潜在风险特征与可用以表示卧床患者实际受压情况的所述历史压力变化数据进行受压风险分析，获得与潜在风险特征相对应的压力风险值、温度风险值、湿度风险值中的一个或几个。
优选地，该处理器可用于：对各潜在风险特征进行处理，得出与各潜在风险特征相对应的压力风险值。本申请所提出的潜在风险特征包括第一潜在风险特征和第二潜在风险特征。本申请中所提及的第一潜在风险特征，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潜在风险特征。本申请中所提及的第二潜在风险特征，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潜在风险特征。
优选地，该处理器可以是用于对第一潜在风险特征进行处理，得出与第一潜在风险特征相对应的压力风险值。
优选地，该第一潜在风险特征，可以指用以指示对卧床患者受压大小存在负面性引导和/或正面性引导的潜在风险特征。该第一潜在风险特征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卧床患者实际受压情况的历史压力变化数据。
优选地，该处理器对所述第一潜在风险特征与所述历史压力变化数据进行受压风险分析，可获得在不同受压部位的与各第一潜在风险特征相对应的压力风险值。第一至第三风险值可以分别为压力风险值、温度风险值和湿度风险值。第二及第三风险值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。
关于本申请中所提及的受压风险分析：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潜在风险特征之间的关联度不同。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潜在风险特征之间的关联度进行计算，即计算压力风险值。
在进行受压风险分析之前，本系统中预设有分别与至少一个潜在风险特征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。该处理器，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/面料的第一潜在风险特征相对应的压力风险值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/面料的第一潜在风险特征相对应的压力风险值设置为第二缓压比例。第一缓压比例小于第二缓压比例。
优选地，该处理器可结合人体温湿度模拟模型，处理得到与各第二潜在风险特征相对应的温度风险值和/或湿度风险值。
该第二潜在风险特征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。该第二潜在风险特征可用以指示对卧床患者受压环境存在负面性引导和/或正面性引导。
优选地，该处理器可基于第二潜在风险特征以及在不同受压部位的与各第一潜在风险特征相对应的压力风险值，结合预处理得到的人体温湿度模拟模型进行受压风险分析。获得在不同受压部位的与各第二潜在风险特征相对应的温度风险值和/或湿度风险值。
该第一潜在风险特征中所包含的潜在风险特征与第二潜在风险特征中所包含的潜在风险特征之间部分相同。针对潜在风险特征中只被纳入第一潜在风险特征的部分，温度风险值与湿度风险值均设置为0，即该部分潜在风险特征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。针对潜在风险特征只被纳入第二潜在风险特征的部分，压力风险值设置为0，即该部分潜在风险特征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，该处理器可获得在不同受压部位的与潜在风险特征相对应的压力风险值PRW(％)、温度风险值TRW(％)、湿度风险值HRW(％)中的一个或几个。
优选地，该处理器可构建关于至少一个受压部位的如实施例1中所示出的人体热平衡式。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。人体热平衡式中，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。
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。
基于如实施例1中所示出的更新后的人体热平衡式，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潜在风险特征m相对应的压力风险值PRWm(％)以及转换后的人体热平衡式进行受压风险分析，可得到在不同受压部位的与潜在风险特征m相对应的温度风险值TRWm(％)、湿度风险值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。基于潜在风险特征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：
Figure BDA0002754037520000151
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潜在风险特征m相对应的压力风险值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、与潜在风险特征m相对应的温度风险值TRWm：TRWm＝PRWm+k。利用下述公式可计算得出在不同受压部位的、与潜在风险特征m相对应的湿度风险值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)。
优选地，该处理器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：
Figure BDA0002754037520000161
第i节段处皮肤湿度指标swi：
Figure BDA0002754037520000162
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该患者调整后的体位的受压情况进行预测所得到的。
优选地，该处理器可根据患者调整后的体位，在所述物理模型中模拟各受压部位在体位调整后的受压过程。基于历史压力变化数据以及调整后的体位，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，根据患者调整后的体位，可提取到至少一个受压风险特征，并获得与该受压风险特征相对应的PRWm(％)、TRWm(％)以及HRWm(％)。该处理器可通过模拟，得到在体位调整后第一至第三受压风险特征(分别与第一至第三潜在风险特征相对应)中至少一个随时间距离增长而变化的变化情况。第一至第三受压风险特征可为压力风险特征、温度风险特征与湿度风险特征。
优选地，该处理器可获得预储的与之相对应的各受压部位在体位调整后的缓解需求数据和压力性创伤检测规则。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，基于匹配规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。本申请提及的匹配规则，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)

1.一种基于压力传感器对压力性损伤实时动态预防检测系统，包括：
床垫；
压力传感器，用于装配在床垫上以获取由位于床垫上的卧床患者所引起的压力变化数据，并将其传输至可由医护操作的处理器；
温湿度检测模块，用于处理得出该卧床患者与床垫相接触的至少一个受压部位的温湿度变化数据并将其传输至所述处理器，
其特征是，所述温湿度检测模块是以非近人体感知的方式基于人体热平衡式处理得到所述温湿度变化数据，并且
所述压力变化数据可以是由彼此压力测量方式不同的第一压力传感器与第二压力传感器分别通过变换在床垫上的工作密度的方式所得到的，
所述处理器可基于其根据所述压力变化数据与所述温湿度变化数据来动态转换的压力性损伤检测规则对受压部位进行预测分析，以预防该卧床患者发生压力性损伤。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征是，所述压力性损伤检测规则中包括分别与所述压力变化数据、温湿度变化数据、时间序列中的一个或几个相关的第一阈值、第二阈值、第三阈值以及包含第一至第三阈值中的一个或几个的多变量阈值组合中的一个或几个，第一至第三阈值以及多变量阈值组合可用以指示该压力性损伤检测规则的转换时机。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征是，所述第一压力传感器和/或所述第二压力传感器中配置有至少两个向所述处理器传输待处理的压力变化数据的工作密度，
其中，当所述处理器根据所述压力变化数据处理得出该卧床患者处于卧床体位保持状态下时可为第一工作密度，当所述处理器处理得出该卧床患者处于卧床体位变化状态下时可为第二工作密度，
其中，所述第一工作密度大于第二工作密度。
4.根据权利要求1～3任一项所述的系统，其特征是，来自于所述第一压力传感器和/或所述第二压力传感器中的压力变化数据可包括正应力变化数据和/或剪切力变化数据，以使得所述处理器可根据所述正应力变化数据和/或所述剪切力变化数据处理得到至少一个受压部位所受到的应力和/或剪切力。
5.根据权利要求1～4任一项所述的系统，其特征是，设于所述床垫上的所有第一压力传感器和所有第二压力传感器在所述系统的工作过程中保持同步的启闭状态，以避免反复启闭导致的床垫电量无用消耗。
6.根据权利要求1～5任一项所述的系统，其特征是，所述处理器可在其根据其接收到的所述压力变化数据处理得到波动值并在该波动值超出预设波动阈值的情况下，生成可用以指示该卧床患者的压力变化感知能力的提示信息。
7.根据权利要求1～6任一项所述的系统，其特征是，所述处理器在根据所述压力变化数据处理得出该卧床患者处于卧床体位保持状态下时，可基于其获取到的当前卧床保持状态所对应的至少一个潜在风险特征以及历史压力变化数据，进行受压风险分析以构建关于至少一个受压部位的模拟模型。
8.根据权利要求1～7任一项所述的系统，其特征是，所述模拟模型中配置有至少两个通过受压风险分析所确定的风险值，
其中，第一风险值是通过对获取到的与受压部位的受压大小相关的第一潜在风险特征和历史压力变化数据所确定的，
第二风险值是通过对获取到的与受压部位的受压环境相关的第一潜在风险特征和历史压力变化数据所确定的。
9.一种基于压力传感器对压力性损伤实时动态预防检测方法，所述方法至少包括以下步骤中的一个或几个：
获取由位于床垫上的卧床患者所引起的压力变化数据；
获取该卧床患者与床垫相接触的至少一个受压部位的温湿度变化数据，
其特征是，所述温湿度变化数据是以非近人体感知的方式基于人体热平衡式处理得到的，和/或所述压力变化数据是由彼此压力测量方式不同的第一压力传感器与第二压力传感器分别通过变换在床垫上的工作密度的方式所得到的，
所述方法还包括：基于其根据所述压力变化数据与所述温湿度变化数据来动态转换的压力性损伤检测规则对受压部位进行预测分析，以预防该卧床患者发生压力性损伤。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征是，所述第一压力传感器和/或所述第二压力传感器中配置有至少两个向处理器传输待处理的压力变化数据的工作密度。
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