CN112509678B - 一种麻醉信息管理系统及院方综合信息管理系统 - Google Patents
一种麻醉信息管理系统及院方综合信息管理系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112509678B CN112509678B CN202011399637.4A CN202011399637A CN112509678B CN 112509678 B CN112509678 B CN 112509678B CN 202011399637 A CN202011399637 A CN 202011399637A CN 112509678 B CN112509678 B CN 112509678B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- anesthesia
- data
- client
- management system
- information management
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 206010002091 Anaesthesia Diseases 0.000 title claims abstract description 384
- 230000037005 anaesthesia Effects 0.000 title claims abstract description 384
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 20
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims description 47
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 38
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 20
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 claims description 16
- 230000000474 nursing effect Effects 0.000 claims description 16
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 12
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 10
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 8
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 5
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 claims 1
- 230000006870 function Effects 0.000 abstract description 14
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 212
- 238000001356 surgical procedure Methods 0.000 description 15
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 10
- 208000011380 COVID-19–associated multisystem inflammatory syndrome in children Diseases 0.000 description 6
- 238000002319 photoionisation mass spectrometry Methods 0.000 description 6
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 5
- 210000000707 wrist Anatomy 0.000 description 5
- 241000207961 Sesamum Species 0.000 description 4
- 235000003434 Sesamum indicum Nutrition 0.000 description 4
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 4
- 231100000614 poison Toxicity 0.000 description 4
- 239000002574 poison Substances 0.000 description 4
- 230000003444 anaesthetic effect Effects 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 3
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 2
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 2
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 230000002980 postoperative effect Effects 0.000 description 2
- 230000036592 analgesia Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000004217 heart function Effects 0.000 description 1
- 208000015181 infectious disease Diseases 0.000 description 1
- 238000001802 infusion Methods 0.000 description 1
- -1 infusion Substances 0.000 description 1
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 1
- 230000004199 lung function Effects 0.000 description 1
- 230000036407 pain Effects 0.000 description 1
- 238000010882 preoperative diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 239000003053 toxin Substances 0.000 description 1
- 231100000765 toxin Toxicity 0.000 description 1
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
- G16H10/60—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/248—Presentation of query results
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/045—Combinations of networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/02—Reservations, e.g. for tickets, services or events
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/10—Office automation; Time management
- G06Q10/103—Workflow collaboration or project management
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
- G16H40/20—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the management or administration of healthcare resources or facilities, e.g. managing hospital staff or surgery rooms
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Marketing (AREA)
- Economics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Public Health (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Abstract
本发明公开了一种麻醉信息管理系统，属于麻醉系统领域，麻醉信息管理系统包括至少一个的数据采集器、至少一个的客户端以及麻醉管理服务器。所述数据采集器用于采集终端麻醉设备监测数据。所述客户端用于发送用户请求及可视化展示人机界面。所述麻醉管理服务器用于管理至少一个的数据采集器及至少一个的客户端，并生成人机界面对应后台数据发送至客户端展示，所述数据采集器用于采集终端麻醉设备监测数据先对所述监测数据进行本地存储再上传。本发明公开的麻醉信息管理系统具有对终端医疗设备进行实时数据采集及备份等功能，其不仅能够对患者身份进行三方核查，并且能自动生成满足国家标准格式的费用及记录表单，实用便捷且智能化程度较高。
Description
技术领域
本发明涉及麻醉系统领域，尤其涉及一种麻醉信息管理系统以及用于麻醉信息管理系统的院方综合信息管理系统。
背景技术
在临床麻醉手术中，麻醉医师往往需要面临巨大的信息流，采用传统的纸张登记及管理极容易出错而且工作量极大，为了解决这一问题，随时信息时代的到来，各种医疗设备提供商及软件提供商都尝试用麻醉系统软件解决这一问题。麻醉系统能够针对手术过程的各阶段进行软件进行智能化管理，从而实现麻醉手术过程的无纸化及流程规范化。由于医疗行业的分工日渐细化，通过软件提供商提供的麻醉软件，很难与医疗设备提供商提供的设备进行信息互联，这就使得现有的麻醉系统需要主动录入大量数据，实用性较差。
中国专利文献公开号CN111354446A公开了一种手术室麻醉管理系统，包括一手术数据库、一人员数据库、一术房数据库、一管理模块及一浏览模块，手术数据库储存有多笔手术信息，人员数据库储存有多笔人员信息，术房数据库储存有多笔术房信息，管理模块连接至该手术数据库、该人员数据库与该术房数据库，适于将该手术信息、该人员信息与该术房信息建立关联，并产一手术排程信息，浏览模块适于显示该手术排程信息。上述麻醉管理系统仅仅能够数据关联显示麻醉手术过程及状态，采用软件采集数据容易导致麻醉采集数据丢失、难以对患者进行身份追踪、数据的结构化管理及智能管理能力差等问题。
发明内容
为了克服现有技术的缺陷，本发明所要解决的技术问题在于提出一种麻醉信息管理系统及具有该麻醉信息管理系统的院方综合信息管理系统，院方综合信息管理系统具有对终端医疗设备进行实时数据采集及备份等功能，能够对患者身份进行三方核查，并且能自动生成满足国家标准格式的费用及记录表单。
为达此目的，本发明采用以下技术方案：
本发明提供的一种麻醉信息管理系统，包括至少一个的数据采集器、至少一个的客户端以及麻醉管理服务器，所述数据采集器用于采集终端麻醉设备监测数据，所述客户端用于发送用户请求及可视化展示人机界面，所述麻醉管理服务器用于管理至少一个的数据采集器及至少一个的客户端，并生成人机界面对应后台数据发送至客户端展示，所述数据采集器采集终端麻醉设备的监测数据后，先对所述监测数据进行本地存储，再上传至所述麻醉管理服务器，所述麻醉管理服务器收到所述客户端的请求或者指令后，对监测数据进行整理及计算，并生成后台数据，将所述后台数据发送至所述客户端，通过所述客户端的人机界面进行可视化展示。
本发明进一步地技术方案在于，还包括数据服务器，所述数据服务器与所述麻醉管理服务器网络连接，所述麻醉管理服务器按患者身份对不同患者的监测数据传送至数据服务器进行储存，所述麻醉管理服务器的各个子模块可调取数据服务器的患者数据。
本发明进一步地技术方案在于，所述客户端包括护理客户端及麻醉客户端，所述护理客户端用于护士登录及使用麻醉信息管理系统，所述麻醉客户端用于麻醉医师登录及使用麻醉信息管理系统。
本发明进一步地技术方案在于，所述麻醉管理服务器包括麻醉预约管理模块，所述客户端上设置有与所述麻醉预约管理模块对应的麻醉预约界面，麻醉医师通过客户端的麻醉预约界面设置筛选条件发送至所述麻醉管理服务器，所述麻醉管理服务器依据筛选条件生成与所述麻醉预约界面对应的麻醉预约数据，并将麻醉预约数据传送至客户端进行可视化展示。
本发明进一步地技术方案在于，所述麻醉管理服务器包括麻醉费用管理模块，所述护理客户端、所述麻醉客户端以及所述数据采集器采集患者的基本信息数据及患者诊疗数据上传至所述麻醉费用管理模块确定麻醉收费项目，并依据所述麻醉收费项目采用学习算法自动生成麻醉缴费单。
本发明进一步地技术方案在于，麻醉费用管理模块上设置有第一深度学习器、单据生成模块以及单据核验模块，所述第一深度学习器的输入层包括由基本信息构成的第一向量、由患者诊疗数据构成的第二向量以及由专家案例构成的第三向量，所述第一深度学习器的输出层是由麻醉费用单上记载各类型项目费用数据构成的费用输出向量，所述单据生成模块用于生成麻醉缴费单，所述单据核验模块用于对所述麻醉缴费单上记载的信息准确性的核验。
本发明进一步地技术方案在于，所述麻醉管理服务器包括临床麻醉管理模块，所述临床麻醉管理模块上设置有第二深度学习器、记录单生成模块以及记录单纠错模块，所述第二深度学习器的输入层包括诊疗全过程中的患者诊疗数据构成的第一向量及由历史诊疗过程数据构成的第二向量，所述第二深度学习器的输出层是由麻醉记录单上记载各类型患者诊疗数据构成的记录输出向量，所述记录单生成模块用于生成麻醉记录单，所述记录单纠错模块用于对麻醉记录单上的数据进行预警及纠错。
本发明进一步地技术方案在于，所述临床麻醉管理模块上还设置有结构化数据处理模块，所述结构化数据处理模块用于依据国家规范麻醉术语规范医护人员的录入数据，所述结构化数据处理模块发送提示指令至临床麻醉管理模块的控制单元，控制单元发出控制指令在所述客户端上的临床麻醉界面显示提示指令并弹出的结构化词汇选择框，提示医护人员依据选择框选用规范的结构化词汇。
本发明进一步地技术方案在于，所述麻醉管理服务器还包括麻醉访视管理模块，所述客户端上设置有与所述麻醉访视管理模块对应的麻醉访视界面，所述客户端发送针对某个患者的麻醉访视请求至所述麻醉访视管理模块，麻醉访视管理模块依据麻醉访视请求从所述数据服务器获取患者信息，并整理及计算后生成与所述麻醉访视界面相对应的麻醉访视数据，所述麻醉访视管理模块将麻醉访视数据发送至所述客户端进行可视化展示。
本发明进一步地技术方案在于，麻醉管理服务器还包括麻醉排班管理模块，所述客户端上设置有与所述麻醉排班管理模块对应的麻醉排班界面，所述麻醉排班管理模块与所述客户端进行数据交互，通过麻醉排班界面对麻醉排班数据进行可视化展示。
本发明还提供的一种院方综合信息管理系统，包括上述的麻醉信息管理系统，还包括手术管理服务器及若干手术客户端，所述手术管理服务器用于手术医师对手术过程及信息进行跟踪及管理，所述手术客户端用于手术医师登录及使用围手术期信息管理系统，所述手术管理服务器与所述麻醉管理服务器进行数据交互，当患者进入手术室后，通过所述数据采集器相连的扫描枪获取患者腕带信息后，将所述患者腕带信息上传至所述麻醉信息管理系统，手术医师、麻醉医师及护士分别通过所述手术客户端、所述麻醉客户端以及所述护理客户端同时对患者信息进行三方核查，并在三方核查过程中通过所述手术客户端的显示器、所述麻醉客户端的显示器以及所述护理客户端的显示器进行异屏同播。
本发明进一步地技术方案在于，区块链数据核查中心以及院方个人信息管理平台，所述麻醉信息管理系统配置为围手术期信息管理系统的子系统，由所述院方个人信息管理平台、所述围手术期信息管理系统以及所述麻醉信息管理系统上传的电子病历均上链至区块链数据核查中心，所述区块链数据核查中心包括数据路由层、共识层以及区域数据层，所述共识层包括第一类节点进程单元及第二类节点进程单元，所述数据路由层用于接收院方个人信息管理平台、围手术期信息管理系统、麻醉信息管理系统中任一一个系统上传的电子病历，所述第一类节点进程单元用于接收电子病历中的基本信息数据及患者确认数据，并通过第一类共识算法验证数据的合法性，所述第二类节点进程单元接收电子病历中的患者诊疗数据及医生确认数据，并通过第二类共识算法验证数据的合法性，所述区域数据层用于将基本信息数据、患者确认数据、患者诊疗数据及医生确认数据等按节点分布式存储并记录时间戳。
本发明的有益效果为：
本发明提供的麻醉信息管理系统，设置有至少一个的数据采集器、至少一个的客户端以及麻醉管理服务器，数据采集器能够侦测终端医疗设备的运行状态，终端医疗设备工作则数据采集器就进行相应的采集。通过麻醉管理服务器与数据服务器的这种架构能够实现与医院其他管理系统进行数据共享，使得麻醉信息管理系统的通用型更强。麻醉管理服务器具有多个功能子模块，通过这些功能子模块不仅能够自动生成麻醉缴费单、可视化监视麻醉手术动态及静态过程，而且能够方便对某个患者的采集数据进行整理与统计，同时能够生成满足国家标准格式的记录表单，通过麻醉信息管理系统的智能化管理，使得麻醉医师在麻醉手术中的信息流被有效的追踪及预警。通过设置区块链数据核查中心使得院方综合信息管理系统、麻醉信息管理系统以及围手术期信息管理系统三者电子病历具备唯一性，从而十分方便电子病历的三级核查且可信度极高。
附图说明
图1是本发明具体实施方式中提供的院方综合信息管理系统的功能框图；
图2是本发明具体实施方式中提供的麻醉信息管理系统的功能框图；
图3是本发明具体实施方式中提供的麻醉费用管理模块的功能框图；
图4是本发明具体实施方式中提供的区块链数据核查中心的功能框图；
图5是本发明具体实施方式中提供的临床麻醉管理模块的功能框图。
图中：
1、麻醉管理服务器；2、客户端；3、数据采集器；4、数据服务器；5、手术管理服务器；51、手术客户端；11、麻醉预约管理模块；21、麻醉预约界面；12、麻醉访视管理模块；22、麻醉访视界面；13、麻醉排班管理模块；23、麻醉排班界面；14、临床麻醉管理模块；24、临床麻醉界面；15、麻醉复苏管理模块；16、日间管理模块；17、毒麻药品管理模块；18、麻醉质控管理模块；19、麻醉知识库；20、检索模块；25、麻醉复苏界面；26、日间管理界面；27、毒麻药品界面；28、麻醉质控界面；29、“麻醉知识库”按钮；30、检索框；201、护理客户端；202、麻醉客户端；10、麻醉费用管理模块；40、费用展示界面；111、第一深度学习器；112、单据生成模块；113、单据核验模块；100、围手术期信息管理系统；101、手术信息管理系统；102、麻醉信息管理系统；200、院方综合信息管理系统；300、区块链数据核查中心；400、院方个人信息管理平台；301、数据路由层；304、区域数据层；302、第一类节点进程单元；303、第二类节点进程单元；6、扫描枪；141、第二深度学习器；142、记录单生成模块；144、记录单纠错模块；143、结构化数据处理模块。
具体实施方式
下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。
实施例一
如图1及图2所示，本发明提供的麻醉信息管理系统102(AIMS)，包括用于采集终端麻醉设备监测数据的数据采集器3、客户端2、以及用于管理数据采集器3、客户端2的麻醉管理服务器1。数据采集器3、客户端2与麻醉管理服务器1网络连接，数据采集器3获取终端麻醉设备的监测数据后，上传至麻醉管理服务器1，客户端2依据护士或者医生的指令，调取麻醉管理服务器1的监测数据，并再客户端2进行可视化展示。围手术期信息管理系统100包括手术信息管理系统101(OIMS)和麻醉信息管理系统102(AIMS)，其中，手术信息管理系统101(OIMS)装载于手术管理服务器5上，麻醉信息管理系统102(AIMS)装载于麻醉管理服务器1上，当然也可以将二者合二为一，也即将围手术期信息管理系统100看成一个整体进行整体部署。手术信息管理系统101(OIMS)及麻醉信息管理系统102(AIMS)均可作为院方综合信息管理系统200(PIMS)的重要组成部分，二者的设计原则上必须满足手术安全管理的要求。因此，麻醉信息管理系统102(AIMS)对于数据质量的管理和院方综合信息管理系统200(PIMS)基本上具备同等要求，从而更好保证两者之间的数据交换及共享。进一步地，如图4所示，院方综合信息管理系统200(PIMS)包括区块链数据核查中心300及院方个人信息管理平台400，院方个人信息管理中心400用于接收包括围手术期信息管理系统100在内的多个院方系统的电子病历，区块链数据核查中心300包括数据路由层301、共识层以及区域数据层304，共识层包括第一类节点进程单元302及第二类节点进程单元303，数据路由层301用于接收院方综合信息管理系统200、围手术期信息管理系统100、麻醉信息管理系统102中任一一个系统上传的电子病历，第一类节点进程单元302用于接收电子病历中的基本信息数据及患者确认数据，并通过第一类共识算法验证数据的合法性，第二类节点进程单元303接收电子病历中的患者诊疗数据及医生确认数据，并通过第二类共识算法验证数据的合法性，区域数据层304用于将基本信息数据、患者确认数据、患者诊疗数据及医生确认数据等按节点分布式存储，其包括患者账号地址、区块哈希、区块高度、区块时间、客户端业务数据、交易哈希等信息。第一类共识算法的计算规则如下：(1)验证用户是否具有合法性；(2)对基本信息数据及患者确认数据的有效性和合法性进行验证。第二类共识算法的计算规则如下：(1)验证用户是否具有合法性；(2)对患者诊疗数据及医生确认数据的有效性和合法性进行验证。下面以手术场景对本实施麻醉信息管理系统102实施三级核验的情形进行说明，患者入院时，会在院方综合信息管理系统200中注册信息，此时患者可对患者基本信息数据进行第一级核验，并将注册信息及第一级核验结果上链至区块链数据核查中心300。当患者需要进行手术时，医生需要将患者在围手术期信息管理系统100进行信息注册，或者从院方综合信息管理系统200调取患者的基本信息数据至患者，患者可对其基本信息数据、患者确认数据以及患者诊疗数据进行第二级核验，并将基本信息数据、患者确认数据、患者诊疗数据以及第二级核验结果上链至区块链数据核查中心300，患者进入手术室后，通过数据采集器3扫描患者的腕带，从而获取及验证患者的手术信息，患者可对其基本信息数据、患者确认数据以及患者诊疗数据进行第三级核验，并将第三级核验结果上链至区块链数据核查中心300。在进行上述三级核验的过程中，由于麻醉信息管理系统102、围手术期信息管理系统100、院方综合信息管理系统200的数据均已经通过区块链数据核查中心300进行信息上链，故患者处于多个医院场景时，基本信息数据的唯一性得以保证，从而能够实现“正确病人、正确部位及正确手术方式”这一技术效果，避免麻醉信息管理系统102在麻醉手术中不会因为错误信息而出现误诊的现象。
进一步地，麻醉信息管理系统102(AIMS)还包括数据服务器4，麻醉管理服务器1按患者身份对不同患者的监测数据传送至数据服务器4进行储存，麻醉管理服务器1的各个子模块可调取数据服务器4的患者数据，各个子模块是指麻醉费用管理模块10、麻醉预约管理模块11、麻醉访视管理模块12等等，患者数据包括患者的基本信息数据及患者诊疗数据等。数据服务器4中的患者数据采用麻醉和麻醉相关的字典库实现标准化管理，字典库采用国家、地方和行业规范标准的字典，以满足国家对于电子病历分级管理数据统一要求。
优选地，本实施例中提供麻醉信息管理系统102(AIMS)的数据采集器3采用专利申请号202010501089.5中记载的数据采集器3，目前临床中在用的麻醉系统数据采集和终端麻醉设备及其应用软件会捆绑在一起销售的。这就造成需要采集数据的时候必须要购买终端麻醉设备及应用软件才行，而且采集数据是保存在软件公司的服务器，数据不属于医院客户，这就为医院后的数据调用造成严重的影响，因为医院往往需要在购买多家公司终端麻醉设备及其应用软件，然而他们之间的信息是无法交互的，实际使用中数据的跟踪及管理极其复杂。数据采集器3能够监测终端麻醉设备的运行状态，当终端麻醉设备启动后，数据采集器3监测到终端麻醉设备已运行，则自动跟随进行数据采集，并发送身份核实指令至麻醉管理服务器1的进行患者身份核实，麻醉管理服务器1完成患者身份核实后，将采集数据与患者身份进行绑定。这种设计巧妙避开了实际麻醉手术中由于事发紧急有时候来不及登记及时登记患者身份的情形，其能够做到数据采集器3跟随终端麻醉设备进行数据采集，后续再补入患者身份信息即可以将采集的数据与患者身份数据进行绑定，保证患者数据的唯一性。
客户端2包括护理客户端201及麻醉客户端202，护理客户端201用于护士登录及使用麻醉信息管理系统102(AIMS)，麻醉客户端202用于麻醉医师登录及使用麻醉信息管理系统102(AIMS)。优选地，护士或者麻醉医师登陆院方综合信息管理系统200(PIMS)后，可以通过院方综合信息管理系统200(PIMS)的按钮或者链接进入手术信息管理系统101(OIMS)及麻醉信息管理系统102(AIMS)，而无须进行再次登录，三者可以共用账户信息。进一步优选地，手术信息管理系统101(OIMS)与麻醉信息管理系统102(AIMS)可以共用患者基本信息数据及患者诊疗数据等。院方综合信息管理系统200用于对麻醉信息管理系统102、手术管理服务器5进行管理，手术管理服务器5用于手术医师对手术过程及信息进行跟踪及管理，手术客户端51用于手术医师登录及使用围手术期信息管理系统100，手术管理服务器5与麻醉管理服务器1进行数据交互，当患者进入手术室后，通过所述数据采集器3相连的扫描枪6获取患者腕带信息后，将患者腕带信息上传至麻醉信息管理系统102，手术医师、麻醉医师及护士分别通过手术客户端51、麻醉客户端202以及护理客户端201同时对患者信息进行三方核查，并通过手术客户端51的显示器、麻醉客户端202的显示器以及护理客户端201的显示器进行异屏同播。护士或者麻醉医师通过麻醉信息管理系统102(AIMS)可获取手术信息管理系统101(OIMS)中的患者信息及麻醉数据，从而避免同一场手术同样的数据需要分开获取。
由于麻醉手术通常是与诊疗手术相匹配的，手术医生通常会从手术信息管理系统101(OIMS)发起麻醉手术请求，并将麻醉手术请求传送至麻醉信息管理系统102(AIMS)的麻醉管理服务器1。如图2及图3所示，麻醉管理服务器1包括麻醉费用管理模块10，麻醉管理服务器1包括麻醉费用管理模块10，护理客户端201、麻醉客户端202以及数据采集器3采集患者的基本信息数据及患者诊疗数据上传至麻醉费用管理模块10确定麻醉收费项目，并依据麻醉收费项目采用学习算法自动生成麻醉缴费单。客户端2上设置有与麻醉费用管理模块10对应的费用展示界面40，麻醉费用管理模块10上设置有第一深度学习器111、单据生成模块112以及单据核验模块113，第一深度学习器111采用卷积神经网络算法，第一深度学习器111的输入层包括由患者基本信息构成的第一向量、由患者诊疗数据构成的第二向量以及由专家案例构成的第三向量，其中基本信息包括患者的性别、年龄、身高、体重以及血型等或者基本信息，患者诊疗数据包括医生在下文中的麻醉预约管理模块11选定的诊断结果、拟施手术、手术时间、麻醉方式、诊疗模式、麻醉药品等信息，专家案例包括已经发生的典型诊疗案例，第一深度学习器111的输出层是由麻醉费用单上记载各类型麻醉费用数据构成的费用输出向量，单据生成模块112依据费用输出向量中记载的数据生成麻醉缴费单，在将麻醉缴费单传送至客户端2上的费用展示界面40，以便医生或者护士获取到麻醉缴费单进行相应的缴费，第一深度学习器111可以依据已有的第一向量、第二向量以及第三向量对第一深度学习器111不断的训练，进一步提升第一深度学习器111学习能力进而生成。护理客户端201、麻醉客户端202可获取麻醉缴费单。为了避免第一深度学习器111，单据生成模块112生成麻醉缴费单后，应先通过单据核验模块113进行信息准确性的核验，通过医生或者护士完成核验后，再发送至客户端2进行展示。
麻醉管理服务器1还包括麻醉预约管理模块11，客户端2上设置有与麻醉预约管理模块11对应的麻醉预约界面21，麻醉医师登录客户端2后，通过客户端2的麻醉预约界面21设置筛选条件发送至麻醉管理服务器1，麻醉管理服务器1依据筛选条件生成与麻醉预约界面21对应的麻醉预约数据，并将麻醉预约数据传送至客户端2，客户端2麻醉预约数据的生成更新的麻醉预约界面21。麻醉预约界面21包含功能栏、卡片栏及列表栏，功能栏用于用户进行时间选择、院区选择、打印和导出数据，卡片栏用于显示预约日期及预约日期的预约手术麻醉量等信息。列表栏用于显示麻醉预约详情，麻醉预约详情包括序号、姓名、性别、年龄、诊断、拟施手术、申请科室、预约医生、访视日期、手术时间、麻醉方式、诊疗模式以及备注等。此外，对不同患者的麻醉预约详情还会依据麻醉手术的执行状态进行区别显示，执行完的患者的麻醉预约详情显示为“绿色”，未执行完的则显示为“灰色”，以便直观观察。
麻醉管理服务器1还包括麻醉访视管理模块12，客户端2发送针对某个患者的麻醉访视请求至麻醉访视管理模块12，麻醉访视管理模块12依据麻醉访视请求从数据服务器4获取患者数据，通过麻醉访视管理模块12整理及计算后生成与麻醉访视界面22相对应的麻醉访视数据，客户端2上设置有与麻醉访视管理模块12对应的麻醉访视界面22，麻醉访视管理模块12将麻醉访视数据发送至麻醉访视界面22进行显示。麻醉访视界面22包括患者基本信息栏、手术信息栏、病史录入栏、辅助检查栏、功能评级栏、医生信息栏、是否符合麻醉手术条件选择框、禁食信息栏、打印机及保存，患者基本信息栏用于显示患者的个人信息及生命体征、就诊属性等数据，手术信息栏用于显示术前诊断、拟施手术及麻醉方式，病史录入栏用于选择及录入患者手术相关的病史信息，辅助检查栏用于填写患者异常项目的检查结果或通过其他院方系统调取异常项目的检查结果在此处进行展示。功能评级栏用于显示ASA分级、心功能分级、肺功能分级、张口度分级、Mallampati分级、牙齿情况等。医生信息栏用于选择及显示手术医生、手术时间、访视医生、访视时间等。是否符合麻醉手术条件选择框用于选择患者是否符合手术条件。禁食信息栏用于选择及展示患者禁食信息。单击打印机及保存能够对麻醉访视界面22展示的信息进行打印操作或者保存操作。麻醉医师通过麻醉访视界面22与麻醉访视管理模块12进行数据交互，在麻醉访视管理模块12的支持下，麻醉访视界面22依据麻醉手术的规范进行麻醉访视数据可视化展示，从而方便麻醉医师迅速且准确的完成访视工作。
麻醉管理服务器1还包括麻醉排班管理模块13，客户端2上设置有与麻醉排班管理模块13对应的麻醉排班界面23。麻醉排班界面23包括时间段选择框、排班信息显示栏、刷新按钮及查询按钮，时间段选择框用于麻醉医师选择时间段，从而获取该时间段的排班信息，排班信息显示栏用于显示排班信息，排班信息包括手术间、时间、姓名、性别、年龄、病区、床位、手术名称、术者、助手、麻醉、麻醉者、护士、急症、感染、隔离、备注、病人记录等信息，单击病人记录会跳转至患者电子病历。单击刷新按钮会对某个时间段的排班信息进行刷新，单击查询则跳转至手术信息管理系统101(OIMS)进行患者手术情况查询。麻醉排班界面23上还设置有10种状态色块，分别是拟手术患者、出病区、等待、术中、完成、回到病区、观察中、恢复、离院以及取消。
麻醉管理服务器1还包括临床麻醉管理模块14，客户端2上设置有与临床麻醉管理模块14对应的临床麻醉界面24。临床麻醉界面24包括患者基本信息栏、采集状态显示栏、麻醉进程栏、功能按钮栏、术前模块、术前文书展示栏、生命体征展示栏以及术中模块。患者基本信息栏用于显示患者基本信息，患者基本信息包括姓名、体重、ID、性别、年龄、“手术申请单”按钮、以及“更换”按钮，单击“手术申请单”按钮能够调取“手术申请单”的详情页，单击“更换”按钮则更换为下一个患者。采集状态显示栏用于显示终端麻醉设备的工作状态，工作状态包括“正常”、“异常”、或者“故障”。麻醉进程栏设置有麻醉开始按钮、麻醉时间显示框、取消按钮、手术开始按钮及手术时间显示框。具体的，单击“麻醉开始按钮”弹出“手术开始前核查单”，核查后单击“确定”，麻醉时间显示框开始计时，此时取消按钮变成终止按钮，也即手术开始之后，不能再取消，只能再手术结束后进行“终止”。若核查后单击“取消”，则返回上一级。功能按钮栏用于提供临床麻醉中的辅助功能，功能按钮栏包含匹配、会诊、打印、出入量、检查检验、刷新、术后镇痛、麻醉记录以及存为模板等辅助功能。例如：单击“打印”按钮会弹出“文书选择对话框”，在“文书选择对话框”可勾选需要打印的内容进行打印。单击“刷新”按钮，会实现临床麻醉界面24进行刷新。单击“麻醉记录”按钮，可查询患者麻醉记录单的历史文档，麻醉记录单的模板是支持自定义的，当医生希望选定某个“麻醉记录单”的模板作为固定模板时，单击“存为模板”，则下次生成“麻醉记录单”时，会自动选取上一次“麻醉记录单”的模板。优选地，如图5所示，临床麻醉管理模块14上设置有第二深度学习器141、记录单生成模块142、记录单纠错模块144、以及结构化数据处理模块143，第二深度学习器141采用卷积神经网络算法，第二深度学习器141的输入层包括诊疗全过程中的患者诊疗数据构成的第一向量，由历史诊疗过程数据构成的第二向量，患者诊疗数据包括诊断结果、拟施手术、手术时间、麻醉方式、诊疗模式、麻醉药品、过程记录等信息，历史诊疗过程数据包括已经发生的诊疗过程数据，第二深度学习器141的输出层是由麻醉记录单上记载各类型患者诊疗数据构成的记录输出向量，记录单生成模块142依据记录输出向量中记载的数据生成麻醉记录单，再将麻醉记录单传送至客户端2上的临床麻醉界面24，以便医生或者护士获取到麻醉记录单实施麻醉数据跟踪，第二深度学习器141可以依据已有的第一向量、第二向量以及第三向量对第二深度学习器141不断的训练，进一步提升第二深度学习器141学习能力。记录单纠错模块144则用于对麻醉记录单上的数据进行预警及纠错，麻醉记录单上的数据是医护人员可以依据患者的实际诊疗情况进行修改的，但实际使用中，由于医护人员的疲惫等因素会导致麻醉记录单上的数据填错，记录单纠错模块144内部记录有患者诊疗数据各种数值信息的安全范围。当记录单纠错模块144获知“麻醉记录单”的数值信息超过安全范围时，记录单纠错模块144会发送超限指令至临床麻醉管理模块14的控制单元，控制单元发出控制指令在客户端2上的临床麻醉界面24显示超限警告，提醒医护人员及时处理超限，由此可见，本实施例中提供的临床麻醉管理模块14具有超限预警、数据监管、填错规避等功能，结构化数据处理模块143用于依据国家规范麻醉术语规范医护人员的录入数据，当患者录入非结构化词汇时，结构化数据处理模块143会过记录单纠错模块144会发送提示指令至临床麻醉管理模块14的控制单元，控制单元发出控制指令在客户端2上的临床麻醉界面24显示提示指令并弹出的结构化词汇选择框，提示医护人员依据选择框选用规范的结构化词汇，从而保证“麻醉记录单”记载的数据均为结构化数据，也即能够生成结构化电子病历，符合结构化电子病历的大数据发展趋势。优选地，单击“会诊”按钮时，弹出邀请“邀请会诊人”对话框，点击“邀请会诊人”对话框中的“联系人”按钮，会弹出联系人下拉列表以供选择联系人，同时支持联系人新建。麻醉医师选择好联系人后，单击“完成”按钮，会发送邀请信息至被邀请人登录的客户端2上，并弹出“会诊通知对话框”，被邀请人可以在“会诊通知对话框”选择“接听”或者“拒绝”。被邀请人选择“接听”时，会发送“当前手术患者信息”至被邀请人并弹出“会诊建议”对话框，被邀请人填写完“会诊建议”后单击“确定”，会以消息的形式发送至麻醉医师的客户端2。术前文书展示栏用于展示“麻醉访视单”、“麻醉计划”、“麻醉同意书”以及“手术同意书”等术前文书，术前文书展示栏下方设置有选择按钮，可自定义选择按钮的展示内容来展示不同的文书。单击某个文书，会使得术前文书弹出进行可视化展示，此时术前文书的右上角设置有“最大化”按钮及“恢复”按钮，也可以设置有单击“最大化”按钮后转化为“恢复”按钮，右下角则设置有“打印”按钮。当“术前文书”内记载有“异常项目”，此时“术前文书”上方会设置“三角形”警示标，以警示麻醉医师查看。生命体征展示栏用于实时可视化显示患者的生命体征数据，生命体征展示栏设置有“添加”按钮可对需要展示的各种生命体征色块的进行自定义，点击生命体征展示栏的“预警值”图标可设置各种生命体征色块对应数据的预警值上限及下限，当实际的监测数据，接近或者超过预警值上限及下限时，通过同一生命体征色块在不同阶段的颜色变化来提醒麻醉医师。点击生命体征展示栏的“图表化”图标，可查看患者的生命体征实时过程数据图表。术中模块用于对患者的麻醉过程进行记录，术中模块会依据患者麻醉过程生成“麻醉记录单”，“麻醉记录单”中包含多个麻醉事件记录，每个麻醉事件记录包含时间、名称、剂量/单位、途径/方式、状态、内容/事件等中的一个或者多个内容，多个麻醉事件记录按时间轴进行排列，通过“时间轴间距”调节栏可以调节多个麻醉事件记录的时间轴间距，对于已经发生的麻醉事件记录颜色变淡，从而方便其与未发生的麻醉事件记录进行区别。双击“时间轴”的不同位置，可以在这一位置的两个麻醉事件之间添加新的麻醉事件。麻醉医师若要修改麻醉事件记录中的内容，则可单击记录框下方的色块符号或者三角标符号即可进行修改。此外，临床麻醉界面24还包括“麻醉记录单”生成按钮、“术后文档查看”按钮、隐藏功能栏、“麻醉实时记录”查看按钮、“手术结束”按钮、以及“麻醉结束”按钮等状态栏。“术后文档查看”按钮用于方便手术后依据麻醉医师的需求查看术后文档，单击“术后文档查看”按钮后弹出“文档内容选择窗口”，“文档内容选择窗口”可以限定“查询单”的展示内容，在“文档内容选择窗口”选择麻醉方式、药物总结、特殊情况、镇痛、离室评估、复苏室情况等情况后点击“查询”，则生成“查询单”，“查询单”记载有患者姓名、性别、年龄、ID号、手术方式和手术体位、手术时长、麻醉时长、药物总结等情况。隐藏功能栏包含事件、药物、输液、输血、出量、麻醉方式、计算器以及设置等功能按钮，通过这些功能按钮实现相应的功能。本实施例中提供的临床麻醉管理模块14能够完全模拟麻醉手术过程，并基于自主学习能力自动生成标准格式的“麻醉记录单”。
麻醉管理服务器1还包括麻醉复苏管理模块15、日间管理模块16、毒麻药品管理模块17、麻醉质控管理模块18、麻醉知识库19、检索模块20，客户端2上设置有与麻醉复苏管理模块15、日间管理模块16、毒麻药品管理模块17、麻醉质控管理模块18、麻醉知识库19、检索模块20对应的麻醉复苏界面25、日间管理界面26、毒麻药品界面27、麻醉质控界面28、“麻醉知识库”按钮29、以及检索框30。其中，麻醉复苏界面25、日间管理界面26、毒麻药品界面27、麻醉质控界面28、“麻醉知识库”按钮29、以及检索框30均为人机交换界面，上述的各个模块则为人机交换界面提供数据支持，数据均来自数据服务器4，数据服务器4的数据则一部分来源于终端麻醉设备的监测数据，另一部分则从院方综合信息管理系统200(PIMS)及手术信息管理系统101(OIMS)获取。
本发明是通过优选实施例进行描述的，本领域技术人员知悉，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以对这些特征和实施例进行各种改变或等效替换。本发明不受此处所公开的具体实施例的限制，其他落入本申请的权利要求内的实施例都属于本发明保护的范围。
Claims (9)
1.一种麻醉信息管理系统，其特征在于：
包括至少一个的数据采集器、至少一个的客户端以及麻醉管理服务器；
所述数据采集器用于采集终端麻醉设备监测数据；
所述客户端用于发送用户请求及可视化展示人机界面；
所述麻醉管理服务器用于管理至少一个的数据采集器及至少一个的客户端，并生成人机界面对应后台数据发送至客户端展示；
所述数据采集器采集终端麻醉设备的监测数据后，先对所述监测数据进行本地存储，再上传至所述麻醉管理服务器，所述麻醉管理服务器收到所述客户端的请求或者指令后，对监测数据进行整理及计算，并生成后台数据，将所述后台数据发送至所述客户端，通过所述客户端的人机界面进行可视化展示。
2.根据权利要求1所述的麻醉信息管理系统，其特征在于：
还包括数据服务器；
所述数据服务器与所述麻醉管理服务器网络连接，所述麻醉管理服务器按患者身份对不同患者的监测数据传送至数据服务器进行储存，所述麻醉管理服务器的各个子模块可调取数据服务器的患者数据。
3.根据权利要求1所述的麻醉信息管理系统，其特征在于：
所述客户端包括护理客户端及麻醉客户端；
所述护理客户端用于护士登录及使用麻醉信息管理系统；
所述麻醉客户端用于麻醉医师登录及使用麻醉信息管理系统。
4.根据权利要求3所述的麻醉信息管理系统，其特征在于：
所述麻醉管理服务器包括麻醉费用管理模块；
所述护理客户端、所述麻醉客户端以及所述数据采集器采集患者的基本信息数据及患者诊疗数据上传至所述麻醉费用管理模块确定麻醉收费项目，并依据所述麻醉收费项目采用学习算法自动生成麻醉缴费单。
5.根据权利要求4所述的麻醉信息管理系统，其特征在于：
所述麻醉费用管理模块上设置有第一深度学习器、单据生成模块以及单据核验模块；
所述第一深度学习器的输入层包括由基本信息构成的第一向量、由患者诊疗数据构成的第二向量以及由专家案例构成的第三向量，所述第一深度学习器的输出层是由麻醉费用单上记载各类型项目费用数据构成的费用输出向量；
所述单据生成模块用于生成麻醉缴费单；
所述单据核验模块用于对所述麻醉缴费单上记载的信息准确性的核验。
6.根据权利要求1所述的麻醉信息管理系统，其特征在于：
所述麻醉管理服务器包括临床麻醉管理模块，所述临床麻醉管理模块上设置有第二深度学习器、记录单生成模块以及记录单纠错模块；
所述第二深度学习器的输入层包括诊疗全过程中的患者诊疗数据构成的第一向量及由历史诊疗过程数据构成的第二向量，所述第二深度学习器的输出层是由麻醉记录单上记载各类型患者诊疗数据构成的记录输出向量；
所述记录单生成模块用于生成麻醉记录单；
所述记录单纠错模块用于对麻醉记录单上的数据进行预警及纠错。
7.根据权利要求6所述的麻醉信息管理系统，其特征在于：
所述临床麻醉管理模块上还设置有结构化数据处理模块；
所述结构化数据处理模块用于依据国家规范麻醉术语规范医护人员的录入数据，所述结构化数据处理模块发送提示指令至临床麻醉管理模块的控制单元，控制单元发出控制指令在所述客户端上的临床麻醉界面显示提示指令并弹出的结构化词汇选择框，提示医护人员依据选择框选用规范的结构化词汇。
8.一种院方综合信息管理系统，包括权利要求1至7任一项所述的麻醉信息管理系统，其特征在于：
还包括手术管理服务器及若干手术客户端；
所述手术管理服务器用于手术医师对手术过程及信息进行跟踪及管理；
所述手术客户端用于手术医师登录及使用围手术期信息管理系统；
所述手术管理服务器与所述麻醉管理服务器进行数据交互，当患者进入手术室后，通过所述数据采集器相连的扫描枪获取患者腕带信息后，将所述患者腕带信息上传至所述麻醉信息管理系统，手术医师、麻醉医师及护士分别通过所述手术客户端、所述麻醉客户端以及所述护理客户端同时对患者信息进行三方核查，并在三方核查过程中通过所述手术客户端的显示器、所述麻醉客户端的显示器以及所述护理客户端的显示器进行异屏同播。
9.根据权利要求8所述的院方综合信息管理系统，其特征在于：
区块链数据核查中心以及院方个人信息管理平台；
所述麻醉信息管理系统配置为围手术期信息管理系统的子系统；
由所述院方个人信息管理平台、所述围手术期信息管理系统以及所述麻醉信息管理系统上传的电子病历均上链至区块链数据核查中心；
所述区块链数据核查中心包括数据路由层、共识层以及区域数据层；
所述共识层包括第一类节点进程单元及第二类节点进程单元；
所述数据路由层用于接收院方个人信息管理平台、围手术期信息管理系统、麻醉信息管理系统中任一一个系统上传的电子病历；
所述第一类节点进程单元用于接收电子病历中的基本信息数据及患者确认数据，并通过第一类共识算法验证数据的合法性，所述第二类节点进程单元接收电子病历中的患者诊疗数据及医生确认数据，并通过第二类共识算法验证数据的合法性，所述区域数据层用于将基本信息数据、患者确认数据、患者诊疗数据及医生确认数据按节点分布式存储并记录时间戳。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011399637.4A CN112509678B (zh) | 2020-12-01 | 2020-12-01 | 一种麻醉信息管理系统及院方综合信息管理系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011399637.4A CN112509678B (zh) | 2020-12-01 | 2020-12-01 | 一种麻醉信息管理系统及院方综合信息管理系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112509678A CN112509678A (zh) | 2021-03-16 |
| CN112509678B true CN112509678B (zh) | 2024-02-23 |
Family
ID=74968224
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202011399637.4A Active CN112509678B (zh) | 2020-12-01 | 2020-12-01 | 一种麻醉信息管理系统及院方综合信息管理系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112509678B (zh) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114373525A (zh) * | 2021-12-16 | 2022-04-19 | 中山大学附属第六医院 | 患者日间手术的调度方法、系统、计算机设备以及介质 |
| CN115257878B (zh) * | 2022-08-18 | 2024-03-08 | 北京协同创新轨道交通研究院有限公司 | 一种综合监控系统 |
| CN116312958B (zh) * | 2023-05-24 | 2023-09-15 | 成都市龙泉驿区中医医院 | 一种麻醉风险预警系统、应急管理系统及方法 |
Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2004111904A1 (en) * | 2003-06-14 | 2004-12-23 | Ezcaretech Co., Ltd. | Method for managing medical information online |
| JP2006164217A (ja) * | 2004-11-10 | 2006-06-22 | Olympus Medical Systems Corp | 手術管理方法、手術管理システム、手術管理サーバおよび携帯端末装置 |
| CN109215748A (zh) * | 2018-06-29 | 2019-01-15 | 浙江省肿瘤医院 | 基于区块链的医院信息系统的使用方法 |
| CN109949880A (zh) * | 2019-01-31 | 2019-06-28 | 北京汉博信息技术有限公司 | 一种手术数据处理方法 |
| KR20190102482A (ko) * | 2018-02-26 | 2019-09-04 | 박준규 | 의료 정보 통합 관리 서버 |
| WO2019179544A1 (es) * | 2018-03-22 | 2019-09-26 | Universidad De La Sabana | Proceso para clasificar profundidad anestésica en intervenciones con anestesia total intravenosa |
| CN110349642A (zh) * | 2019-07-09 | 2019-10-18 | 泰康保险集团股份有限公司 | 智能麻醉实施方法、装置、设备及存储介质 |
| CN111128324A (zh) * | 2019-12-19 | 2020-05-08 | 上海医芯智能科技有限公司 | 术前访视与麻醉评估信息系统软件 |
| CN111243716A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-06-05 | 江苏达实久信数字医疗科技有限公司 | 一种手术室三方核查方法 |
| KR102144532B1 (ko) * | 2020-01-13 | 2020-08-13 | 주식회사 브이티더블유 | 블록체인 기반의 cPHR 서비스 운용 방법 |
| CN111798996A (zh) * | 2020-07-16 | 2020-10-20 | 林康 | 基于网络的麻醉术后访视系统及其使用方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20150286788A1 (en) * | 2014-04-08 | 2015-10-08 | Harold Arkoff | Operating Room Management System with Smart Chart for Anesthesia Monitoring |
-
2020
- 2020-12-01 CN CN202011399637.4A patent/CN112509678B/zh active Active
Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2004111904A1 (en) * | 2003-06-14 | 2004-12-23 | Ezcaretech Co., Ltd. | Method for managing medical information online |
| JP2006164217A (ja) * | 2004-11-10 | 2006-06-22 | Olympus Medical Systems Corp | 手術管理方法、手術管理システム、手術管理サーバおよび携帯端末装置 |
| KR20190102482A (ko) * | 2018-02-26 | 2019-09-04 | 박준규 | 의료 정보 통합 관리 서버 |
| WO2019179544A1 (es) * | 2018-03-22 | 2019-09-26 | Universidad De La Sabana | Proceso para clasificar profundidad anestésica en intervenciones con anestesia total intravenosa |
| CN109215748A (zh) * | 2018-06-29 | 2019-01-15 | 浙江省肿瘤医院 | 基于区块链的医院信息系统的使用方法 |
| CN109949880A (zh) * | 2019-01-31 | 2019-06-28 | 北京汉博信息技术有限公司 | 一种手术数据处理方法 |
| CN110349642A (zh) * | 2019-07-09 | 2019-10-18 | 泰康保险集团股份有限公司 | 智能麻醉实施方法、装置、设备及存储介质 |
| CN111128324A (zh) * | 2019-12-19 | 2020-05-08 | 上海医芯智能科技有限公司 | 术前访视与麻醉评估信息系统软件 |
| CN111243716A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-06-05 | 江苏达实久信数字医疗科技有限公司 | 一种手术室三方核查方法 |
| KR102144532B1 (ko) * | 2020-01-13 | 2020-08-13 | 주식회사 브이티더블유 | 블록체인 기반의 cPHR 서비스 운용 방법 |
| CN111798996A (zh) * | 2020-07-16 | 2020-10-20 | 林康 | 基于网络的麻醉术后访视系统及其使用方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| The experience of three years of routine operation of an Anaesthesia Information Management System (AIMS) at the University Hospital Giessen;Benson, M，等;ANASTHESIOLOGIE INTENSIVMEDIZIN NOTFALLMEDIZIN SCHMERZTHERAPIE;第34卷(第01期);第17-23页 * |
| 基于信息共享的麻醉临床管理系统应用;马敏毓;电子技术;第49卷(第11期);第180-181页 * |
| 手术麻醉管理系统在医院中的应用研究;陈香芹;中国新技术新产品(第19期);第8-10页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112509678A (zh) | 2021-03-16 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN112509678B (zh) | 一种麻醉信息管理系统及院方综合信息管理系统 | |
| US8606593B1 (en) | System and method for analyzing, collecting and tracking patient data across a vast patient population | |
| Schneider et al. | Enhancing performance measurement: NCQA's road map for a health information framework | |
| Palmer | Process-based measures of quality: the need for detailed clinical data in large health care databases | |
| US7949544B2 (en) | Integrated system for generation and retention of medical records | |
| McDonald et al. | A computer-based record and clinical monitoring system for ambulatory care. | |
| World Health Organization | Improving data quality: a guide for developing countries | |
| Tang et al. | Electronic health record systems | |
| Muravchick et al. | Anesthesia information management system implementation: a practical guide | |
| US20080010089A1 (en) | Medical care administration system and method | |
| WO1995024010A1 (en) | Computer system for managing patient care | |
| TW201513033A (zh) | 用以最佳化網路環境中臨床流程及運行效率之系統及方法 | |
| Monestime et al. | Analyzing the ICD-10-CM transition and post-implementation stages: a public health institution case study | |
| US8751249B2 (en) | System and method for capture of qualified compliance data at point of clinical care | |
| US20150213219A1 (en) | System and method of remotely obtaining and recording healthcare codes via a dynamic information gathering system | |
| Johhson et al. | Secondary data collection | |
| CN117219243A (zh) | 一种心血管疾病评估及管理系统 | |
| Bouamrane et al. | An overview of electronic health information management systems quality assessment | |
| Anderson | Computerized medical record systems in ambulatory care | |
| Bloomfield et al. | The anesthesia information management system for electronic documentation: what are we waiting for? | |
| JP3600914B2 (ja) | レセプト事務共助支援装置、レセプト審査支援装置及びそれらの方法並びにプログラム | |
| US20160162650A1 (en) | Method for automating medical billing | |
| Trikha et al. | Implementing e-Upchaar: Hospital Management Information System for public health facilities in Haryana. | |
| US20240212867A1 (en) | Smart health management system and method for telemedicine service | |
| Holdcroft et al. | Towards effective obstetric anaesthetic audit in the UK |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| TR01 | Transfer of patent right | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20240409 Address after: No.18 Zetian Road, Xiangmihu street, Futian District, Shenzhen, Guangdong 518000 Patentee after: Shenzhen Eye Hospital (Shenzhen Institute of Eye Disease Prevention and Control) Country or region after: China Address before: 510000 No. 111 Liuhua Road, Yuexiu District, Guangzhou City, Guangdong Province Patentee before: Guo Wenjun Country or region before: China |