CN112957553A - 一种血透患者并发症的智能监测系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种血透患者并发症的智能监测系统及方法，通过获得第一用户信息包括第一用户病历信息；根据第一用户信息获得第一用户血透次数；根据第一用户病历信息，获得第一相关敏感信息；当第一用户血透次数满足第一预定条件时将所述第一用户血透次数、第一相关敏感信息输入血透反应预测模型，获得第一血透反应预测信息；当第一用户血透次数满足第二预定条件时根据第一血透历史信息、第一用户病历信息，获得所述第一血透反应预测信息；根据第一血透反应预测信息获得第一监测信息。解决现有技术中用户血透过程的监测内容过于常规，无法针对个体差异进行监测内容的智能选择和调整，存在监测不到位或监测设备过多造成资源浪费的技术问题。

Description

一种血透患者并发症的智能监测系统及方法

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种血透患者并发症的智能监测系统及方法。

背景技术

血透即血液透析（HD）是急慢性肾功能衰竭患者肾脏替代治疗方式之一。它通过将体内血液引流至体外，经一个由无数根空心纤维组成的透析器中，血液与含机体浓度相似的电解质溶液（透析液）在一根根空心纤维内外，通过弥散、超滤、吸附和对流原理进行物质交换，清除体内的代谢废物、维持电解质和酸碱平衡；同时清除体内过多的水分，并将经过净化的血液回输的整个过程称为血液透析。血液透析并发症包括急性并发症与远期并发症。急性并发症是指在透析过程中发生的并发症，发生快，病情重，需急诊处理；远期并发症是在透析相当长一段时间后发生的并发症，起病缓慢，但病情重，危害更大，需加强防治。

但本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：

现有技术中用户血透过程的监测内容过于常规，无法针对个体差异进行监测内容的智能选择和调整，存在监测不到位或监测设备过多造成资源浪费的技术问题。

发明内容

本申请实施例通过提供一种血透患者并发症的智能监测系统及方法，解决了现有技术中用户血透过程的监测内容过于常规，无法针对个体差异进行监测内容的智能选择和调整，存在监测不到位或监测设备过多造成资源浪费的技术问题。达到根据用户的身体素质情况为用户提供更为符合个体要求的、可靠的监测内容定制，确保用户在血透过程中能够得到相关指标的有效监测，当并发症发生时能够及时进行监测和处理，避免用户耽误治疗而出现危机生命影响病情的情况发生的，同时也避免了采用过度的监测设备造成的资源浪费的技术效果。

鉴于上述问题，提出了本申请实施例提供一种血透患者并发症的智能监测系统及方法。

第一方面，本申请实施例提供了一种血透患者并发症的智能监测系统，所述系统包括：第一获得单元，所述第一获得单元用于获得第一用户信息，所述第一用户信息包括第一用户病历信息；第二获得单元，所述第二获得单元用于根据所述第一用户信息，获得第一用户血透次数；第三获得单元，所述第三获得单元用于根据所述第一用户病历信息，获得第一相关敏感信息；第一执行单元，所述第一执行单元用于当所述第一用户血透次数满足第一预定条件时，将所述第一用户血透次数、第一相关敏感信息输入血透反应预测模型，获得第一血透反应预测信息；第二执行单元，所述第二执行单元用于当所述第一用户血透次数满足第二预定条件时，获得第一血透历史信息；第四获得单元，所述第四获得单元用于根据所述第一血透历史信息、所述第一用户病历信息，获得所述第一血透反应预测信息；第五获得单元，所述第五获得单元用于根据所述第一血透反应预测信息，获得第一监测信息。

另一方面，本申请还提供了一种血透患者并发症的智能监测方法，所述方法包括：获得第一用户信息，所述第一用户信息包括第一用户病历信息；根据所述第一用户信息，获得第一用户血透次数；根据所述第一用户病历信息，获得第一相关敏感信息；当所述第一用户血透次数满足第一预定条件时，将所述第一用户血透次数、第一相关敏感信息输入血透反应预测模型，获得第一血透反应预测信息；当所述第一用户血透次数满足第二预定条件时，获得第一血透历史信息；根据所述第一血透历史信息、所述第一用户病历信息，获得所述第一血透反应预测信息；根据所述第一血透反应预测信息，获得第一监测信息。

第三方面，本发明提供了一种血透患者并发症的智能监测系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现第一方面所述方法的步骤。

本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

本申请实施例提供了一种血透患者并发症的智能监测系统及方法，通过获得第一用户信息，所述第一用户信息包括第一用户病历信息；根据所述第一用户信息，获得第一用户血透次数；根据所述第一用户病历信息，获得第一相关敏感信息；当所述第一用户血透次数满足第一预定条件时，将所述第一用户血透次数、第一相关敏感信息输入血透反应预测模型，获得第一血透反应预测信息；当所述第一用户血透次数满足第二预定条件时，获得第一血透历史信息；根据所述第一血透历史信息、所述第一用户病历信息，获得所述第一血透反应预测信息；根据所述第一血透反应预测信息，获得第一监测信息。达到根据用户的身体素质情况为用户提供更为符合个体要求的、可靠的监测内容定制，确保用户在血透过程中能够得到相关指标的有效监测，当并发症发生时能够及时进行监测和处理，避免用户耽误治疗而出现危机生命影响病情的情况发生的，同时也避免了采用过度的监测设备造成的资源浪费的技术效果。从而解决了现有技术中用户血透过程的监测内容过于常规，无法针对个体差异进行监测内容的智能选择和调整，存在监测不到位或监测设备过多造成资源浪费的技术问题。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

图1为本申请实施例一种血透患者并发症的智能监测方法的流程示意图；

图2为本申请实施例一种血透患者并发症的智能监测系统的结构示意图；

图3为本申请实施例示例性电子设备的结构示意图。

附图标记说明：第一获得单元11，第二获得单元12，第三获得单元13，第一执行单元14，第二执行单元15，第四获得单元16，第五获得单元17，总线300，接收器301，处理器302，发送器303，存储器304，总线接口306。

具体实施方式

本申请实施例通过提供一种血透患者并发症的智能监测系统及方法，解决了现有技术中用户血透过程的监测内容过于常规，无法针对个体差异进行监测内容的智能选择和调整，存在监测不到位或监测设备过多造成资源浪费的技术问题。达到根据用户的身体素质情况为用户提供更为符合个体要求的、可靠的监测内容定制，确保用户在血透过程中能够得到相关指标的有效监测，当并发症发生时能够及时进行监测和处理，避免用户耽误治疗而出现危机生命影响病情的情况发生的，同时也避免了采用过度的监测设备造成的资源浪费的技术效果。下面，将参考附图详细的描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。

申请概述

血透是急慢性肾功能衰竭患者肾脏替代治疗方式之一。它通过将体内血液引流至体外，经一个由无数根空心纤维组成的透析器中，血液与含机体浓度相似的电解质溶液在一根根空心纤维内外，通过弥散、超滤、吸附和对流原理进行物质交换，清除体内的代谢废物、维持电解质和酸碱平衡；同时清除体内过多的水分，并将经过净化的血液回输的整个过程称为血液透析。血液透析并发症包括急性并发症与远期并发症。急性并发症是指在透析过程中发生的并发症，发生快，病情重，需急诊处理；远期并发症是在透析相当长一段时间后发生的并发症，起病缓慢，但病情重，危害更大，需加强防治。但现有技术中用户血透过程的监测内容过于常规，无法针对个体差异进行监测内容的智能选择和调整，存在监测不到位或监测设备过多造成资源浪费的技术问题。

针对上述技术问题，本申请提供的技术方案总体思路如下：

第一获得单元，所述第一获得单元用于获得第一用户信息，所述第一用户信息包括第一用户病历信息；第二获得单元，所述第二获得单元用于根据所述第一用户信息，获得第一用户血透次数；第三获得单元，所述第三获得单元用于根据所述第一用户病历信息，获得第一相关敏感信息；第一执行单元，所述第一执行单元用于当所述第一用户血透次数满足第一预定条件时，将所述第一用户血透次数、第一相关敏感信息输入血透反应预测模型，获得第一血透反应预测信息；第二执行单元，所述第二执行单元用于当所述第一用户血透次数满足第二预定条件时，获得第一血透历史信息；第四获得单元，所述第四获得单元用于根据所述第一血透历史信息、所述第一用户病历信息，获得所述第一血透反应预测信息；第五获得单元，所述第五获得单元用于根据所述第一血透反应预测信息，获得第一监测信息。达到根据用户的身体素质情况为用户提供更为符合个体要求的、可靠的监测内容定制，确保用户在血透过程中能够得到相关指标的有效监测，当并发症发生时能够及时进行监测和处理，避免用户耽误治疗而出现危机生命影响病情的情况发生的，同时也避免了采用过度的监测设备造成的资源浪费的技术效果。

在介绍了本申请基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。

实施例一

如图1所示，本申请实施例提供了一种血透患者并发症的智能监测方法，所述方法包括：

步骤S100：获得第一用户信息，所述第一用户信息包括第一用户病历信息；

具体而言，第一用户信息中包括用户的个人资料、病历信息，其中病历信息中包含了第一用户的所有病情、血透原因、血透记录、化验数据、复查数据等等，能够掌握第一用户的身体状态、身体素质。

步骤S200：根据所述第一用户信息，获得第一用户血透次数；

具体而言，根据第一用户信息中的病历记录可以确定第一用户当前的血透次数，是第一次开始血透、还是第二次、还是已经血透好几个月，由于每个用户的身体情况不同、血透的次数不同会存在不同的并发症。常见的血透并发症有：1、过敏反应型，第一次接受透析治疗的患者，透析开始30分钟左右会出现呼吸困难，局部灼热、有窒息濒死感，皮肤瘙痒，同时伴有腹部绞痛、腹泻和急性麻疹等。出现此问题时需立即停止透析，积极做抗过敏治疗，不能把管道和透析器血液回输到身体中。透析开始几分钟到60分钟左右，患者会出现背部和胸口疼痛，这种情况需和心绞痛鉴别。期间需加强观察，继续接受血液透析治疗，必要时需吸氧且对症治疗。2、透析低血压，超滤量过度、正在用降血压药物，身体中血容量不足，透析过程中没有注意饮食或用醋酸盐透析等易引起透析低血压，这种情况下需停止超滤，也可以降低超滤速度。患者采取头低脚高的姿势，这样能减慢血液流通速度，然后静脉注射生理盐水。3、透析中高血压，没有控制好容量，水钠潴留，还有肾素血管紧张素升高等会导致高血压，这种情况下需积极用降压药物治疗。4、心律失常，冠心病和电解质紊乱患者、心力衰竭以及贫血和尿毒症心肌病、患者伴有低氧血症时易出现心律失常，这主要和血清钾钙变化有关。也有一部分患者透析时血压降低和冠脉循环血量减少，从而诱发心律失常。5、发热，发热一般是因为致热敏反应或受到感染导致的。患者透析后会出现管道污染，60分钟左右会出现致热原反应，这种情况下需积极用药来降低体温。6、溶血，透析液的温度比较高，浓缩透析液和透析水配比不当等会使得电导度过低，从而导致低渗血症，患者会出现胸口和背部疼痛，胸闷气短，红细胞压积降低，血浆会转化成粉红色，这种情况下需立即停止透析，避免回血，不然会导致高血压症而危及生命。7、肌肉痉挛，肌肉痉挛一般跟低血压和超滤过度有关。还有患者体重低以及低钠透析也会导致肌肉痉挛。8、失衡综合症，接受透析时血液中溶质浓度突然降低，使得脑组织和血液间出现渗透压差，从而导致失衡综合症。用高效能的透析器或超滤量过大过快等都会导致失衡综合症，轻者会出现烦躁不安，头痛头晕，肌肉痉挛以及恶心呕吐，重则可导致定向障碍、昏迷以及癫痫，患者常常伴有脑电图改变，一般半小时之内症状会有所改善。轻者可静脉注射高渗盐水或葡萄糖液，接受透析的患者需提高透析液钠浓度。

步骤S300：根据所述第一用户病历信息，获得第一相关敏感信息；

进一步而言，所述根据所述第一用户病历信息，获得第一相关敏感信息，本申请实施例步骤S300还包括：

步骤S310：获得血透并发症信息；

步骤S320：根据所述血透并发症信息，获得血透并发案例信息；

步骤S330：根据所述血透并发症信息、所述血透并发案例信息，获得第一相关指标信息；

步骤S340：根据所述第一用户病历信息、所述第一相关指标信息，获得所述第一相关敏感信息。

具体而言，对于不同的用户发生并发症的情况和概率不同，这于用户本身的身体素质密切相关，因而通过第一用户病历信息来掌握患者存在的高风险因素，第一相关敏感信息即与血透并发症有关联的身体因素，患有哪些疾病、或者哪些身体指标不好的用户容易发生血透并发症，通过第一用户的身体情况进行并发症的监测，能够提高准确性，为用户提供更有效的并发症监测。在进行第一相关敏感信息分析时，通过大数据掌握血透并发症的种类及不同并发症对应案例，根据案例分析来确定不同的并发症发生的相关敏感因素，在结合第一用户病历信息中的数据，与大数据确定的并发症发生敏感因素进行匹配，从而找到第一用户存在的第一相关敏感信息，和对应易发生的并发症类型。为了提高分析的准确性可以加入神经网络模型，将第一用户病历信息、第一相关指标信息输入第一训练模型中，获得第一相关敏感信息，以提高分析结果的准确性，为用户提供可靠的并发症监测提高可靠保证。

步骤S400：当所述第一用户血透次数满足第一预定条件时，将所述第一用户血透次数、第一相关敏感信息输入血透反应预测模型，获得第一血透反应预测信息；

进一步而言，所述当所述第一用户血透次数满足第一预定条件时，将所述第一用户血透次数、第一相关敏感信息输入血透反应预测模型，获得第一血透反应预测信息，本申请实施例步骤S400包括：

步骤S410：将所述第一用户血透次数作为第一输入信息；

步骤S420：将所述第一相关敏感信息作为第二输入信息；

步骤S430：将所述第一输入信息、所述第二输入信息输入血透反应预测模型，所述血透反应预测模型通过多组训练数据训练获得，所述多组训练数据中的每组均包括：所述第一输入信息、所述第二输入信息和标识预测血透反应信息的标识信息；

步骤S440：获得所述血透反应预测模型的第一输出结果，所述第一输出结果包括所述第一血透反应预测信息。

具体而言，当第一用户血透次数为第一预定条件时，第一预定条件为初次血透，或者前三次血透，由于用户血透经历不多，对于血透存在的情况不确定，而且很容易出现反应，此时对于发生并发症的概率与用户的身体素质有较大的关系，此时根据用户血透的次数，和第一用户相关敏感信息进行分析处理，来预测第一用户可能发生并发症的情况，包括发生概率和发生并发症的类型，可以根据发生并发症的预测信息来进行针对性的并发症监测。为了提高并发症预测结果的准确性，本申请实施例加入了神经网络模型，所述血透反应预测模型即为机器学习中的神经网络模型，神经网络(Neural Networks，NN)是由大量的、简单的处理单元（称为神经元）广泛地互相连接而形成的复杂神经网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学习系统。神经网络模型是以神经元的数学模型为基础来描述的。人工神经网络（Artificial Neural Networks），是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述。简单地讲，它是一个数学模型。通过大量训练数据的训练，将所述第一输入信息、所述第二输入信息输入神经网络模型，则输出第一血透反应预测信息。

更进一步而言，所述训练的过程实质为监督学习的过程，每一组监督数据均包括所述第一输入信息、所述第二输入信息和标识预测血透反应信息的标识信息，将所述第一输入信息、所述第二输入信息输入到神经网络模型中，根据用来标识预测血透反应信息的标识信息，所述神经网络模型进行不断的自我修正、调整，直至获得的输出结果与所述标识信息一致，则结束本组数据监督学习，进行下一组数据监督学习；当所述神经网络模型的输出信息达到预定的准确率/达到收敛状态时，则监督学习过程结束。通过对所述神经网络模型的监督学习，进而使得所述神经网络模型处理所述输入信息更加准确，进而获得更加准确、适合的第一血透反应预测信息，进而可为用户提供更为可靠的并发症监测，确保用户在血透过程中能够得到相关指标的有效监测，当并发症发生时能够及时进行监测和处理，避免用户耽误治疗而出现危机生命影响病情的情况发生的技术效果。

步骤S500：当所述第一用户血透次数满足第二预定条件时，获得第一血透历史信息；

具体而言，当第一用户血透次数满足第二预定条件时，第二预定条件为较多次血透，初次血透的并发症发生概率降低了，但是由于经过多次血透患者的身体机能会发生变化，在血透的过程中会影响一些指标的改变，同时有些并发症是经过多次血透后逐渐产生的或者潜伏的，因而当第一用户血透的次数为较多次数，如10次或者超过5次以上等，此时要根据历史血透的数据和用户第一用户病历信息中的相关指标的改变进行具体分析预测，第一用户病历信息为不断更新的病历信息，其中记录了用户的血透次数、化验数据、病情记录等。

步骤S600：根据所述第一血透历史信息、所述第一用户病历信息，获得所述第一血透反应预测信息；

进一步而言，所述根据所述第一血透历史信息、所述第一用户病历信息，获得所述第一血透反应预测信息，本申请实施例步骤S600包括：

步骤S610：根据所述第一血透历史信息，获得第一并发症信息；

步骤S620：根据所述第一并发症信息，获得第一再发概率；

步骤S630：根据所述第一用户病历信息、所述第一用户血透次数，获得第二并发症信息；

步骤S640：根据所述第二并发症信息，获得第二发生概率；

步骤S650：根据所述第一并发症信息，获得第一权重信息；

步骤S660：根据所述第二并发症信息，获得第二权重信息；

步骤S670：根据所述第一权重信息、所述第一再发概率，获得第一并发症指数；

步骤S680：根据所述第二权重信息、所述第二发生概率，获得第二并发症指数；

步骤S690：根据所述第一并发症指数、第二并发症指数，获得所述第一血透反应预测信息。

具体而言，对于多次进行血透的用户在进行第一血透反应预测信息分析处理时，根据第一血透历史信息和第一用户病历进行综合分析，第一血透历史信息中记录了第一用户的血透次数、每次血透反应、血透用的药剂、时间等等具体血透治疗信息，第一用户病历信息里面记录了血透患者第几次血透、血透中是否出现了并发症、血透前后的化验数据、其他病症信息、用药信息等等。按照第一用户之前发生的并发症情况，根据并发症的类型结合第一用户病历信息来确定第一并发症是否有复发的概率，再根据第一用户病历信息和血透的频率、次数来预测还可能新发哪些并发症，并发症的发病概率，发病概率的技术根据用户的病历指标信息和大数据发生并发症的数据分析结果进行综合计算确定，按照大数据统计出发生并发症的用户的指标概率，第一用户的指标处在哪个概率区间进行确定。第一权重信息是按照并发症的风险和危重等级进行确定的，对于不同的并发症存在危险等级不同，有些经过药物控制或者血透设备的调整就可以缓解，有的症状需要及时抢救，按照并发症的权重信息和计算出的概率进行并发症指数的技术，并发症指数是来衡量用户发生并发症的风险程度，对于用户存在多种并发症风险的情况第一血透反应预测信息中包括了多种预测结果和对应的风险指数，按照风险指数可以进行侧重监测，确保用户的血透过程中的安全性，能够及时对并发症进行监测和处理。

步骤S700：根据所述第一血透反应预测信息，获得第一监测信息。

进一步而言，所述根据所述第一血透反应预测信息，获得第一监测信息，本申请实施例步骤S700包括：

步骤S710：根据所述第一血透反应预测信息，获得第一反应等级；

步骤S720：根据所述第一反应等级，获得第一监测等级；

步骤S730：根据所述第一血透反应预测信息、所述第一用户病历信息，获得第二相关敏感指标；

步骤S740：根据所述第二相关敏感指标，获得第三并发症信息；

步骤S750：根据所述第二相关敏感指标、所述第三并发症信息，获得第三发生概率信息；

步骤S760：根据所述第三发生概率信息、第三并发症信息，获得第二监控等级；

步骤S770：根据所述第一监控等级、所述第二监控等级，获得第三监控等级；

步骤S780：根据所述第三监控等级、所述第一血透反应预测信息、所述第三并发症信息，获得第一监测信息。

具体而言，根据所述第一血透反应预测信息，定制对应的第一监测信息，第一监测信息包括监测指标、监测要求，按照监测信息对用户的血透过程进行监测，具体设定监测信息时，按照第一血透反应预测信息的等级即危重程度。根据所述第一血透反应预测信息、所述第一用户病历信息，获得第二相关敏感指标，第二相关敏感指标是伴随着血透次数的增加，用户的一些指标发生改变，会引发其他并发症，这些指标为第二相关敏感指标，根据第二相关敏感指标来确定第三并发症信息，和根据第二相关敏感指标的数值进行分析出来预测发生对应第三并发症的概率，按照第三并发症自身的危重等级设定对应的权重结合第三发病概率来设定对应的等级，概率越大危重程度越大对应的等级就越高，综合各种并发症的概率和等级来确定最终的监控等级，可以按照各监控等级的权重进行计算，也可以进行叠加，最终按照等级和用户的病历情况和第一血透反应预测信息相关的指标来确定最终的监测信息，如低血压症监测血压，冠心病症监测心电图等等，根据不同的用户情况制定不同的监测信息，达到了针对性监测，有效预防血透过程中用户突发并发症不能及时发现和处理，同时也避免了采用过度的监测设备造成的资源浪费问题。解决了现有技术中用户血透过程的监测内容过于常规，无法针对个体差异进行监测内容的智能选择和调整，存在监测不到位或监测设备过多造成资源浪费的技术问题。

进一步而言，本申请实施例还包括：

步骤S810：根据所述第一监测信息，获得第一监测指标；

步骤S820：根据所述第一用户病历信息、所述第一血透反应预测信息、所述第一监测指标，获得第一指标规则；

步骤S830：根据所述第一监测信息，获得第一监测设备信息；

步骤S840：根据所述第一监测设备信息，建立第一连接指令，所述第一连接指令用于与所述第一监测设备建立连接，获得第一监测设备的监测数据；

步骤S850：根据所述第一连接指令，获得第一监测数据；

步骤S860：当所述第一监测数据不满足所述第一指标规则时，获得第一预警信息。

进一步而言，所述根据所述第一用户病历信息、所述第一血透反应预测信息、所述第一监测指标，获得第一指标规则，步骤S820包括：

步骤S821：根据所述第一监测指标、所述第一用户病历信息，获得第一监测指标要求；

步骤S822：根据所述第一用户病历信息、所述第一血透反应预测信息，获得第一血透反应等级信息；

步骤S823：根据所述第一血透反应等级信息、所述第一监测指标，获得第二监测指标要求；

步骤S824：根据所述第一监测指标要求、所述第二监测指标要求，获得所述第一指标规则。

具体而言，定制了监测信息内容后，根据监测信息确定监测设备，并且与监测设备实现数据连接，实时获取监测设备监测到的数据，根据用户的身体状态和并发症的特性，设定对应的监测指标规则，如有些用户的身体素质好，有些用户的身体素质不好，尤其对于某些指标的敏感度不同，则对应定制的指标规则应考虑个体的差异进行定制，尤其对于身体素质不好的用户必须调整指标规则，否则易出现监测不及时，突发病症的出现，因而根据用户的病历信息和并发症的等级对应的指标要求进行监测指标规则的定制，能为精确，也符合不同用户的个人要求。当发现监测到的数据超出了根据用户的个体特征和并发症特性定制的指标规则要求时，及时发出预警，使用户的医护人员或者家属及时了解数据变化，做出快出处理，确保用户患者的安全，避免给用户造成损伤。另外在根据监测信息确定监测设备的时候还可以设定筛选机制，根据监测信息的危重情况来进行设备筛选，以确保为用户提供有效的监测基础上，避免了资源浪费。解决了现有技术中用户血透过程的监测内容过于常规，无法针对个体差异进行监测内容的智能选择和调整，存在监测不到位或监测设备过多造成资源浪费的技术问题。

进一步而言，将所述第一输入信息、所述第二输入信息输入血透反应预测模型之后，本申请实施例步骤S430还包括：

步骤S431：获得所述血透反应预测模型多组训练数据中的第一训练数据、第二训练数据，直至第N训练数据，其中，N为大于1的自然数；

步骤S432：根据所述第一训练数据生成第一验证码，所述第一验证码与所述第一训练数据一一对应；

步骤S433：根据所述第二训练数据和第一验证码生成第二验证码，以此类推，根据所述第N训练数据和第N-1验证码生成第N验证码；

步骤S434：将所有训练数据和验证码复制存储在M台电子设备上，其中，M为大于1的自然数。

具体而言，区块链技术也被称之为分布式账本技术，是一种由若干台计算设备共同参与“记账”，共同维护一份完整的分布式数据库的新兴技术。由于区块链技术具有去中心化、公开透明、每台计算设备可以参与数据库记录、并且各计算设备之间可以快速的进行数据同步的特性，使得区块链技术已在众多的领域中广泛的进行应用。根据所述第一训练数据生成第一验证码，所述第一验证码与第一训练数据一一对应；根据所述第二训练数据和第一验证码生成第二验证码，第二验证码与第二训练数据一一对应；以此类推，根据所述第N训练数据和第N-1验证码生成第N验证码，其中，N为大于1的自然数，将所有训练数据和验证码分别复制保存在M台设备上，其中，所述第一训练数据和所述第一验证码作为第一存储单元保存在一台设备上，所述第二训练数据和所述第二验证码作为第二存储单元保存在一台设备上，所述第N训练数据和所述第N验证码作为第N存储单元保存在一台设备上，当需要调用所述训练数据时，每后一个节点接收前一节点存储的数据后，通过“共识机制”进行校验后保存，通过哈希函数对于每一存储单元进行串接，使得筛选条件不易丢失和遭到破坏，通过区块链的逻辑对所述训练数据进行加密处理，保证了所述训练数据的安全性，进而保证了通过所述训练数据训练获得的风险评估模型的准确性，为后续获得更加准确的第一血透反应预测信息夯实了基础。

综上所述，本申请实施例所提供的一种基于云平台的供应链金融服务方法及系统具有如下技术效果：

1、由于采用了获得第一用户信息，所述第一用户信息包括第一用户病历信息；根据所述第一用户信息，获得第一用户血透次数；根据所述第一用户病历信息，获得第一相关敏感信息；当所述第一用户血透次数满足第一预定条件时，将所述第一用户血透次数、第一相关敏感信息输入血透反应预测模型的方式，基于所述血透反应预测模型不断地进行自我修正调整的特性，获得更加准确的第一血透反应预测信息，进而达到按照第一血透反应预测信息可为用户提供更为可靠的并发症监测，确保用户在血透过程中能够得到相关指标的有效监测的技术效果。

2、由于采用了通过对所述神经网络模型的监督学习的方式，进而使得所述神经网络模型处理所述输入信息更加准确，进而获得更加准确、适合的第一血透反应预测信息，进而可对用户提供更为可靠的并发症监测，进而达到确保用户在血透过程中能够得到相关指标的有效监测，当并发症发生时能够及时进行监测和处理，避免用户耽误治疗而出现危机生命影响病情的情况发生的技术效果。

3、由于采用了根据用户的血透次数不同结合用户病历信息，分类进行第一血透反应预测信息的分析，以提高第一血透反应预测信息的可靠性，进而获得更加准确的监测要求，进而达到按照的技术效果第一血透反应预测信息可为用户提供更为可靠的并发症监测，确保用户在血透过程中能够得到相关指标的有效监测的技术效果。

实施例二

基于与前述实施例中一种血透患者并发症的智能监测方法同样发明构思，本发明还提供了一种血透患者并发症的智能监测系统，如图2所示，所述系统包括：

第一获得单元11，所述第一获得单元11用于获得第一用户信息，所述第一用户信息包括第一用户病历信息；

第二获得单元12，所述第二获得单元12用于根据所述第一用户信息，获得第一用户血透次数；

第三获得单元13，所述第三获得单元13用于根据所述第一用户病历信息，获得第一相关敏感信息；

第一执行单元14，所述第一执行单元14用于当所述第一用户血透次数满足第一预定条件时，将所述第一用户血透次数、第一相关敏感信息输入血透反应预测模型，获得第一血透反应预测信息；

第二执行单元15，所述第二执行单元15用于当所述第一用户血透次数满足第二预定条件时，获得第一血透历史信息；

第四获得单元16，所述第四获得单元16用于根据所述第一血透历史信息、所述第一用户病历信息，获得所述第一血透反应预测信息；

第五获得单元17，所述第五获得单元17用于根据所述第一血透反应预测信息，获得第一监测信息。

进一步的，所述当所述第一用户血透次数满足第一预定条件时，将所述第一用户血透次数、第一相关敏感信息输入血透反应预测模型，获得第一血透反应预测信息，包括：

第三执行单元，所述第三执行单元用于将所述第一用户血透次数作为第一输入信息；

第四执行单元，所述第四执行单元用于将所述第一相关敏感信息作为第二输入信息；

第一输入单元，所述第一输入单元用于将所述第一输入信息、所述第二输入信息输入血透反应预测模型，所述血透反应预测模型通过多组训练数据训练获得，所述多组训练数据中的每组均包括：所述第一输入信息、所述第二输入信息和标识预测血透反应信息的标识信息；

第六获得单元，所述第六获得单元用于获得所述血透反应预测模型的第一输出结果，所述第一输出结果包括所述第一血透反应预测信息。

进一步的，所述根据所述第一用户病历信息，获得第一相关敏感信息，包括：

第七获得单元，所述第七获得单元用于获得血透并发症信息；

第八获得单元，所述第八获得单元用于根据所述血透并发症信息，获得血透并发案例信息；

第九获得单元，所述第九获得单元用于根据所述血透并发症信息、所述血透并发案例信息，获得第一相关指标信息；

第十获得单元，所述第十获得单元用于根据所述第一用户病历信息、所述第一相关指标信息，获得所述第一相关敏感信息。

进一步的，所述根据所述第一血透历史信息、所述第一用户病历信息，获得所述第一血透反应预测信息，包括：

第十一获得单元，所述第十一获得单元用于根据所述第一血透历史信息，获得第一并发症信息；

第十二获得单元，所述第十二获得单元用于根据所述第一并发症信息，获得第一再发概率；

第十三获得单元，所述第十三获得单元用于根据所述第一用户病历信息、所述第一用户血透次数，获得第二并发症信息；

第十四获得单元，所述第十四获得单元用于根据所述第二并发症信息，获得第二发生概率；

第十五获得单元，所述第十五获得单元用于根据所述第一并发症信息，获得第一权重信息；

第十六获得单元，所述第十六获得单元用于根据所述第二并发症信息，获得第二权重信息；

第十七获得单元，所述第十七获得单元用于根据所述第一权重信息、所述第一再发概率，获得第一并发症指数；

第十八获得单元，所述第十八获得单元用于根据所述第二权重信息、所述第二发生概率，获得第二并发症指数；

第十九获得单元，所述第十九获得单元用于根据所述第一并发症指数、第二并发症指数，获得所述第一血透反应预测信息。

进一步的，所述根据所述第一血透反应预测信息，获得第一监测信息，包括：

第二十获得单元，所述第二十获得单元用于根据所述第一血透反应预测信息，获得第一反应等级；

第二十一获得单元，所述第二十一获得单元用于根据所述第一反应等级，获得第一监测等级；

第二十二获得单元，所述第二十二获得单元用于根据所述第一血透反应预测信息、所述第一用户病历信息，获得第二相关敏感指标；

第二十三获得单元，所述第二十三获得单元用于根据所述第二相关敏感指标，获得第三并发症信息；

第二十四获得单元，所述第二十四获得单元用于根据所述第二相关敏感指标、所述第三并发症信息，获得第三发生概率信息；

第二十五获得单元，所述第二十五获得单元用于根据所述第三发生概率信息、第三并发症信息，获得第二监控等级；

第二十六获得单元，所述第二十六获得单元用于根据所述第一监控等级、所述第二监控等级，获得第三监控等级；

第二十七获得单元，所述第二十七获得单元用于根据所述第三监控等级、所述第一血透反应预测信息、所述第三并发症信息，获得第一监测信息。

进一步的，所述系统还包括：

第二十八获得单元，所述第二十八获得单元用于根据所述第一监测信息，获得第一监测指标；

第二十九获得单元，所述第二十九获得单元用于根据所述第一用户病历信息、所述第一血透反应预测信息、所述第一监测指标，获得第一指标规则；

第三十获得单元，所述第三十获得单元用于根据所述第一监测信息，获得第一监测设备信息；

第一连接单元，所述第一连接单元用于根据所述第一监测设备信息，建立第一连接指令，所述第一连接指令用于与所述第一监测设备建立连接，获得第一监测设备的监测数据；

第三十一获得单元，所述第三十一获得单元用于根据所述第一连接指令，获得第一监测数据；

第三十二获得单元，所述第三十二获得单元用于当所述第一监测数据不满足所述第一指标规则时，获得第一预警信息。

进一步的，所述根据所述第一用户病历信息、所述第一血透反应预测信息、所述第一监测指标，获得第一指标规则，包括：

第三十三获得单元，所述第三十三获得单元用于根据所述第一监测指标、所述第一用户病历信息，获得第一监测指标要求；

第三十四获得单元，所述第三十四获得单元用于根据所述第一用户病历信息、所述第一血透反应预测信息，获得第一血透反应等级信息；

第三十五获得单元，所述第三十五获得单元用于根据所述第一血透反应等级信息、所述第一监测指标，获得第二监测指标要求；

第三十六获得单元，所述第三十六获得单元用于根据所述第一监测指标要求、所述第二监测指标要求，获得所述第一指标规则。

前述图1实施例一中的一种血透患者并发症的智能监测方法的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例的一种血透患者并发症的智能监测系统，通过前述对一种血透患者并发症的智能监测方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种血透患者并发症的智能监测系统的实施方法，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。

示例性电子设备

下面参考图3来描述本申请实施例的电子设备。

图3图示了根据本申请实施例的电子设备的结构示意图。

基于与前述实施例中一种血透患者并发症的智能监测方法的发明构思，本发明还提供一种血透患者并发症的智能监测系统，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前文所述一种血透患者并发症的智能监测方法的任一方法的步骤。

其中，在图3中，总线架构（用总线300来代表），总线300可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线300将包括由处理器302代表的一个或多个处理器和存储器304代表的存储器的各种电路链接在一起。总线300还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口306在总线300和接收器301和发送器303之间提供接口。接收器301和发送器303可以是同一个元件，即收发机，提供用于在传输介质上与各种其他系统通信的单元。

处理器302负责管理总线300和通常的处理，而存储器304可以被用于存储处理器302在执行操作时所使用的数据。

本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

本申请实施例提供了一种血透患者并发症的智能监测系统及方法，通过获得第一用户信息，所述第一用户信息包括第一用户病历信息；根据所述第一用户信息，获得第一用户血透次数；根据所述第一用户病历信息，获得第一相关敏感信息；当所述第一用户血透次数满足第一预定条件时，将所述第一用户血透次数、第一相关敏感信息输入血透反应预测模型，获得第一血透反应预测信息；当所述第一用户血透次数满足第二预定条件时，获得第一血透历史信息；根据所述第一血透历史信息、所述第一用户病历信息，获得所述第一血透反应预测信息；根据所述第一血透反应预测信息，获得第一监测信息。达到根据用户的身体素质情况为用户提供更为符合个体要求的、可靠的监测内容定制，确保用户在血透过程中能够得到相关指标的有效监测，当并发症发生时能够及时进行监测和处理，避免用户耽误治疗而出现危机生命影响病情的情况发生的，同时也避免了采用过度的监测设备造成的资源浪费的技术效果。从而解决了现有技术中用户血透过程的监测内容过于常规，无法针对个体差异进行监测内容的智能选择和调整，存在监测不到位或监测设备过多造成资源浪费的技术问题。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的系统。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令系统的制造品，该指令系统实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (9)

1.一种血透患者并发症的智能监测系统，其中，所述系统包括：

第一获得单元，所述第一获得单元用于获得第一用户信息，所述第一用户信息包括第一用户病历信息；

第二获得单元，所述第二获得单元用于根据所述第一用户信息，获得第一用户血透次数；

第三获得单元，所述第三获得单元用于根据所述第一用户病历信息，获得第一相关敏感信息；

第一执行单元，所述第一执行单元用于当所述第一用户血透次数满足第一预定条件时，将所述第一用户血透次数、第一相关敏感信息输入血透反应预测模型，获得第一血透反应预测信息；

第二执行单元，所述第二执行单元用于当所述第一用户血透次数满足第二预定条件时，获得第一血透历史信息；

第四获得单元，所述第四获得单元用于根据所述第一血透历史信息、所述第一用户病历信息，获得所述第一血透反应预测信息；

第五获得单元，所述第五获得单元用于根据所述第一血透反应预测信息，获得第一监测信息。

2.如权利要求1所述的系统，其中，所述当所述第一用户血透次数满足第一预定条件时，将所述第一用户血透次数、第一相关敏感信息输入血透反应预测模型，获得第一血透反应预测信息，包括：

第三执行单元，所述第三执行单元用于将所述第一用户血透次数作为第一输入信息；

第四执行单元，所述第四执行单元用于将所述第一相关敏感信息作为第二输入信息；

第一输入单元，所述第一输入单元用于将所述第一输入信息、所述第二输入信息输入血透反应预测模型，所述血透反应预测模型通过多组训练数据训练获得，所述多组训练数据中的每组均包括：所述第一输入信息、所述第二输入信息和标识预测血透反应信息的标识信息；

第六获得单元，所述第六获得单元用于获得所述血透反应预测模型的第一输出结果，所述第一输出结果包括所述第一血透反应预测信息。

3.如权利要求1所述的系统，其中，所述根据所述第一用户病历信息，获得第一相关敏感信息，包括：

第七获得单元，所述第七获得单元用于获得血透并发症信息；

第八获得单元，所述第八获得单元用于根据所述血透并发症信息，获得血透并发案例信息；

第九获得单元，所述第九获得单元用于根据所述血透并发症信息、所述血透并发案例信息，获得第一相关指标信息；

第十获得单元，所述第十获得单元用于根据所述第一用户病历信息、所述第一相关指标信息，获得所述第一相关敏感信息。

4.如权利要求1所述的系统，其中，所述根据所述第一血透历史信息、所述第一用户病历信息，获得所述第一血透反应预测信息，包括：

第十一获得单元，所述第十一获得单元用于根据所述第一血透历史信息，获得第一并发症信息；

第十二获得单元，所述第十二获得单元用于根据所述第一并发症信息，获得第一再发概率；

第十三获得单元，所述第十三获得单元用于根据所述第一用户病历信息、所述第一用户血透次数，获得第二并发症信息；

第十四获得单元，所述第十四获得单元用于根据所述第二并发症信息，获得第二发生概率；

第十五获得单元，所述第十五获得单元用于根据所述第一并发症信息，获得第一权重信息；

第十六获得单元，所述第十六获得单元用于根据所述第二并发症信息，获得第二权重信息；

第十七获得单元，所述第十七获得单元用于根据所述第一权重信息、所述第一再发概率，获得第一并发症指数；

第十八获得单元，所述第十八获得单元用于根据所述第二权重信息、所述第二发生概率，获得第二并发症指数；

第十九获得单元，所述第十九获得单元用于根据所述第一并发症指数、第二并发症指数，获得所述第一血透反应预测信息。

5.如权利要求1所述的系统，其中，所述根据所述第一血透反应预测信息，获得第一监测信息，包括：

第二十获得单元，所述第二十获得单元用于根据所述第一血透反应预测信息，获得第一反应等级；

第二十一获得单元，所述第二十一获得单元用于根据所述第一反应等级，获得第一监测等级；

第二十二获得单元，所述第二十二获得单元用于根据所述第一血透反应预测信息、所述第一用户病历信息，获得第二相关敏感指标；

第二十三获得单元，所述第二十三获得单元用于根据所述第二相关敏感指标，获得第三并发症信息；

第二十四获得单元，所述第二十四获得单元用于根据所述第二相关敏感指标、所述第三并发症信息，获得第三发生概率信息；

第二十五获得单元，所述第二十五获得单元用于根据所述第三发生概率信息、第三并发症信息，获得第二监控等级；

第二十六获得单元，所述第二十六获得单元用于根据所述第一监控等级、所述第二监控等级，获得第三监控等级；

第二十七获得单元，所述第二十七获得单元用于根据所述第三监控等级、所述第一血透反应预测信息、所述第三并发症信息，获得第一监测信息。

6.如权利要求1所述的系统，其中，所述系统包括：

第二十八获得单元，所述第二十八获得单元用于根据所述第一监测信息，获得第一监测指标；

第二十九获得单元，所述第二十九获得单元用于根据所述第一用户病历信息、所述第一血透反应预测信息、所述第一监测指标，获得第一指标规则；

第三十获得单元，所述第三十获得单元用于根据所述第一监测信息，获得第一监测设备信息；

第一连接单元，所述第一连接单元用于根据所述第一监测设备信息，建立第一连接指令，所述第一连接指令用于与所述第一监测设备建立连接，获得第一监测设备的监测数据；

第三十一获得单元，所述第三十一获得单元用于根据所述第一连接指令，获得第一监测数据；

第三十二获得单元，所述第三十二获得单元用于当所述第一监测数据不满足所述第一指标规则时，获得第一预警信息。

7.如权利要求6所述的系统，其中，所述根据所述第一用户病历信息、所述第一血透反应预测信息、所述第一监测指标，获得第一指标规则，包括：

第三十三获得单元，所述第三十三获得单元用于根据所述第一监测指标、所述第一用户病历信息，获得第一监测指标要求；

第三十四获得单元，所述第三十四获得单元用于根据所述第一用户病历信息、所述第一血透反应预测信息，获得第一血透反应等级信息；

第三十五获得单元，所述第三十五获得单元用于根据所述第一血透反应等级信息、所述第一监测指标，获得第二监测指标要求；

第三十六获得单元，所述第三十六获得单元用于根据所述第一监测指标要求、所述第二监测指标要求，获得所述第一指标规则。

8.一种血透患者并发症的智能监测方法，适用于权利要求1-7任一所述的系统步骤，其中，所述方法包括：

获得第一用户信息，所述第一用户信息包括第一用户病历信息；

根据所述第一用户信息，获得第一用户血透次数；

根据所述第一用户病历信息，获得第一相关敏感信息；

当所述第一用户血透次数满足第一预定条件时，将所述第一用户血透次数、第一相关敏感信息输入血透反应预测模型，获得第一血透反应预测信息；

当所述第一用户血透次数满足第二预定条件时，获得第一血透历史信息；

根据所述第一血透历史信息、所述第一用户病历信息，获得所述第一血透反应预测信息；

根据所述第一血透反应预测信息，获得第一监测信息。

9.一种血透患者并发症的智能监测系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-7任一项所述系统的步骤。

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