CN113241145A - 一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统 - Google Patents

一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统 Download PDF

Info

Publication number
CN113241145A
CN113241145A CN202110520419.XA CN202110520419A CN113241145A CN 113241145 A CN113241145 A CN 113241145A CN 202110520419 A CN202110520419 A CN 202110520419A CN 113241145 A CN113241145 A CN 113241145A
Authority
CN
China
Prior art keywords
module
data
guidance system
perioperative
anesthesia
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.)
Withdrawn
Application number
CN202110520419.XA
Other languages
English (en)
Inventor
陈艳玲
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Edong Healthcare Group City Central Hospital
Original Assignee
Edong Healthcare Group City Central Hospital
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Edong Healthcare Group City Central Hospital filed Critical Edong Healthcare Group City Central Hospital
Priority to CN202110520419.XA priority Critical patent/CN113241145A/zh
Publication of CN113241145A publication Critical patent/CN113241145A/zh
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Images

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
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/10—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to drugs or medications, e.g. for ensuring correct administration to patients
    • G16H20/13—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to drugs or medications, e.g. for ensuring correct administration to patients delivered from dispensers
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • 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
    • 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
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/40—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to mechanical, radiation or invasive therapies, e.g. surgery, laser therapy, dialysis or acupuncture
    • 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
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/50—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for simulation or modelling of medical disorders

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统，包括数据采集模块、数据处理模块和数据展示模块，所述数据采集模块的输出端连接有数据处理模块，且数据处理模块的输出端分别连接有数据展示模块和数据分析模块，所述数据分析模块的输出端连接有建立数据模型，且建立数据模型的输出端连接有机器学习模块。该基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统通过设置的机器学习模块能够在专家成功案例的基础上作为参照，通过分析，判断手术操作参数和最佳手术方案，能够自我不断完善和建立学习架构，使系统对手术方案进行自我分析判断，辅助麻醉医师进行快速学习。

Description

一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统
技术领域
本发明涉及手术麻醉辅助学习技术领域，具体为一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统。
背景技术
麻醉是由药物或其他方法产生的一种中枢神经和(或)周围神经系统的可逆性功能抑制，这种抑制的特点主要是感觉特别是痛觉的丧失，以达到无痛的目的进行手术治疗，同时保障围手术期患者的生命安全，其过程必须由麻醉医师完成。现在，麻醉学已经成为临床医学中一个专门的独立学科，主要包括临床麻醉学、急救复苏医学、重症监测治疗学、疼痛诊疗学和其他相关医学及其机制的研究，是一门研究麻醉、镇痛、急救复苏及重症医学的综合性学科。麻醉医师麻醉前访视患者了解病情，作出正确评估，结合病情确定麻醉方案，选择最适当的麻醉方法和药物。充分估计麻醉手术过程中可能发生的问题，为了防患于未然，作好充分的准备工作和预防措施，并对可能发生的问题制定处理的方案，有效沟通后签署知情同意书。
要想成为一个优秀的麻醉医师，需要经过大量的手术麻醉观摩和现场学习，但实际情况无法满足麻醉医师的培养效果，且其接受的麻醉知识往往来源于书本，信息来源较为单一，无法得到最新的临床资料，并且无法自我检测操作时的技巧是否正确，不能对自己做出正确评估，导致麻醉医师在前期学习的过程较为枯燥漫长，不能很好的满足人们日益增加的手术麻醉舒适化要求，针对上述情况，我们提供一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统，以解决上述背景技术中提出现有的实际情况无法满足麻醉医师的培养效果，且其接受的麻醉知识往往来源于书本，信息来源较为单一，无法得到最新的临床资料，并且无法自我检测操作时的技巧是否正确，不能对自己做出正确评估，导致麻醉医师在前期学习的过程较为枯燥漫长，不能很好的满足人们日益增加的手术麻醉舒适化要求。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统，包括数据采集模块、数据处理模块和数据展示模块，所述数据采集模块的输出端连接有数据处理模块，且数据处理模块的输出端分别连接有数据展示模块和数据分析模块，所述数据分析模块的输出端连接有建立数据模型，且建立数据模型的输出端连接有机器学习模块。
优选的，所述数据分析模块用于病人数据分析和病情数据分析。
优选的，所述机器学习模块用于分析手术操作参数和判断最佳手术方案。
优选的，所述数据采集模块包括人员信息模块、术后评估模块、模拟案例模块、大数据信息模块和成功案例模块，且数据采集模块与数据展示模块之间通过导线构成电性串联连接。
优选的，所述人员信息模块包括病人信息模块和病情数据模块，且病人信息模块与病情数据模块之间通过导线构成电性并联连接。
优选的，所述大数据信息模块与成功案例模块之间通过导线构成电性串联连接。
优选的，所述数据展示模块包括方案展示单元、模拟单元和评估单元。
优选的，所述病人信息模块与数据分析模块之间通过导线构成电性串联连接，且病情数据模块与数据分析模块之间通过导线构成电性串联连接。
优选的，所述方案展示单元与机器学习模块之间通过导线构成电性串联连接。
与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
1、该基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统通过设置的数据分析模块，能够针对病人的术前检查实际情况进行病人数据分析，并且通过对病情进行数据分析从而能够对病人整个的手术参数进行分析判断，从而能够满足后续对手术方案的规划；通过设置的机器学习模块能够在专家成功案例的基础上作为参照，通过分析，判断手术操作参数和最佳手术方案，能够自我不断完善和建立学习架构，使系统对手术方案进行自我分析判断，辅助麻醉医师进行快速学习；
2、该基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统通过设置的数据采集模块，能够对大量真实案例信息进行采集填充，同时大数据信息模块内的成功案例模块能够被系统进行调用，用以不断完善建立学习架构，并且以成功案例模块内的专家手术案例作为系统学习基础，使系统不断完善，使用者能够将自己模拟出的手术方案及参数输入到模拟案例模块内，随后传输到数据处理模块对其进行分析判断，使用者能够快速对指导系统进行使用，术后评估模块能够在手术完毕后向内输入手术的全部过程作为记录，便于使用大数据进行传输，扩展案例资料库，使实习医生能够快速学习，提高学习效果；
3、该基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统通过设置的数据展示模块，可通过方案展示单元对得出的最佳方案进行展示，模拟单元能够对手术过程进行动画模拟，提高手术效果，避免手术过程中出现意外事故，医生可通过模拟单元多次操作，提高麻醉质量，避免麻醉计量或操作位置产生误差，导致麻醉失败；通过设置的评估单元能够对使用者每次的模拟操作进行评估指导，做出评判结果，能够根据使用者的个体操作给出相应的指导意见，辅助使用者进行动作更改，以达到预期效果。
附图说明
图1为本发明整体流程示意图；
图2为本发明数据分析模块的流程示意图；
图3为本发明机器学习模块的流程示意图；
图4为本发明数据采集模块的流程示意图；
图5为本发明数据展示模块的流程示意图。
图中：1、数据采集模块；2、数据处理模块；3、数据展示模块；4、数据分析模块；5、建立数据模型；6、机器学习模块；7、人员信息模块；8、术后评估模块；9、模拟案例模块；10、大数据信息模块；11、病人信息模块；12、病情数据模块；13、成功案例模块；14、方案展示单元；15、模拟单元；16、评估单元。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-5，本发明提供一种技术方案：一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统，包括数据采集模块1、数据处理模块2和数据展示模块3，数据采集模块1的输出端连接有数据处理模块2，且数据处理模块2的输出端分别连接有数据展示模块3和数据分析模块4，数据采集模块1包括人员信息模块7、术后评估模块8、模拟案例模块9、大数据信息模块10和成功案例模块13，且数据采集模块1与数据展示模块3之间通过导线构成电性串联连接，通过设置的数据采集模块1，能够对大量真实案例信息进行采集填充，同时大数据信息模块10内的成功案例模块13能够被系统进行调用，用以不断完善建立学习架构，并且以成功案例模块13内的专家手术案例作为系统学习基础，使系统不断完善，使用者能够将自己模拟出的手术方案及参数输入到模拟案例模块9内，随后传输到数据处理模块2对其进行分析判断，使用者能够快速对指导系统进行使用，术后评估模块8能够在手术完毕后向内输入手术的全部过程作为记录，便于使用大数据进行传输，扩展案例资料库，使实习医生能够快速学习，提高学习效果；
人员信息模块7包括病人信息模块11和病情数据模块12，且病人信息模块11与病情数据模块12之间通过导线构成电性并联连接，大数据信息模块10与成功案例模块13之间通过导线构成电性串联连接，数据展示模块3包括方案展示单元14、模拟单元15和评估单元16，数据分析模块4用于病人数据分析和病情数据分析，通过设置的数据分析模块4，能够针对病人的术前检查实际情况进行病人数据分析，并且通过对病情进行数据分析从而能够对病人整个的手术参数进行分析判断，从而能够满足后续对手术方案的规划；
病人信息模块11与数据分析模块4之间通过导线构成电性串联连接，且病情数据模块12与数据分析模块4之间通过导线构成电性串联连接，通过设置的数据展示模块3，可通过方案展示单元14对得出的最佳方案进行展示，模拟单元15能够对手术过程进行动画模拟，提高手术效果，避免手术过程中出现意外事故，医生可通过模拟单元15多次操作，提高麻醉质量，避免麻醉计量或操作位置产生误差，导致麻醉失败；数据分析模块4的输出端连接有建立数据模型5，且建立数据模型5的输出端连接有机器学习模块6，机器学习模块6用于分析手术操作参数和判断最佳手术方案，通过设置的机器学习模块6能够在专家成功案例的基础上作为参照，通过分析，判断手术操作参数和最佳手术方案，能够自我不断完善和建立学习架构，使系统对手术方案进行自我分析判断，辅助麻醉医师进行快速学习，方案展示单元14与机器学习模块6之间通过导线构成电性串联连接，通过设置的评估单元16能够对使用者每次的模拟操作进行评估指导，做出评判结果，能够根据使用者的个体操作给出相应的指导意见，辅助使用者进行动作更改，以达到预期效果。
该基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统的工作原理：首先，后台数据平台对整个系统进行深层架构，向数据采集模块1内输入人员信息模块7，使用真实的病人信息，将病人信息模块11和病情数据模块12进行完善，通过大数据信息模块10调用成功案例模块13内部的专家成功案例数据输入到数据处理模块2；其次，数据处理模块2能够将成功案例数据的手术参数信息传输到数据分析模块4，针对病人信息模块11和病情数据模块12做出相应的病人数据分析和病情数据分析，随后使用分析结果使用建立数据模型5建立正确模型；再其次，建立数据模型5将模型存储在机器学习模块6内，通过判断手术操作参数和判断最佳手术方案来依次增加和完善学习架构；然后，使用者需要进行学习时，系统向使用者展示病人信息模块11内部的病人真实信息，使用者根据自己的分析判断得出自己的手术方案和各种手术参数，将其填入模拟案例模块9，此时数据采集模块1将采集到的模拟案例信息传输给数据处理模块2，通过数据分析模块4对实例信息进行分析判断，使用正确的建立数据模型5得出结果，将结果传输给机器学习模块6，机器学习模块6可对结果进行判断，从而得出最佳手术方案，并将最佳手术方案通过方案展示单元14进行展示，同时评估单元16能够对使用者输入的方案进行自我评估，使用者可对评估结果进行选择模拟单元15进行反复练习；最后，使用者可通过术后评估模块8记录自己的学习进程，同时通过观摩成功案例模块13进行自我学习。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (9)

1.一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统，包括数据采集模块(1)、数据处理模块(2)和数据展示模块(3)，其特征在于：所述数据采集模块(1)的输出端连接有数据处理模块(2)，且数据处理模块(2)的输出端分别连接有数据展示模块(3)和数据分析模块(4)，所述数据分析模块(4)的输出端连接有建立数据模型(5)，且建立数据模型(5)的输出端连接有机器学习模块(6)。
2.根据权利要求1所述的一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统，其特征在于：所述数据分析模块(4)用于病人数据分析和病情数据分析。
3.根据权利要求1所述的一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统，其特征在于：所述机器学习模块(6)用于分析手术操作参数和判断最佳手术方案。
4.根据权利要求1所述的一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统，其特征在于：所述数据采集模块(1)包括人员信息模块(7)、术后评估模块(8)、模拟案例模块(9)、大数据信息模块(10)和成功案例模块(13)，且数据采集模块(1)与数据展示模块(3)之间通过导线构成电性串联连接。
5.根据权利要求4所述的一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统，其特征在于：所述人员信息模块(7)包括病人信息模块(11)和病情数据模块(12)，且病人信息模块(11)与病情数据模块(12)之间通过导线构成电性并联连接。
6.根据权利要求4所述的一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统，其特征在于：所述大数据信息模块(10)与成功案例模块(13)之间通过导线构成电性串联连接。
7.根据权利要求1所述的一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统，其特征在于：所述数据展示模块(3)包括方案展示单元(14)、模拟单元(15)和评估单元(16)。
8.根据权利要求1所述的一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统，其特征在于：所述病人信息模块(11)与数据分析模块(4)之间通过导线构成电性串联连接，且病情数据模块(12)与数据分析模块(4)之间通过导线构成电性串联连接。
9.根据权利要求1所述的一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统，其特征在于：所述方案展示单元(14)与机器学习模块(6)之间通过导线构成电性串联连接。
CN202110520419.XA 2021-05-13 2021-05-13 一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统 Withdrawn CN113241145A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110520419.XA CN113241145A (zh) 2021-05-13 2021-05-13 一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110520419.XA CN113241145A (zh) 2021-05-13 2021-05-13 一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113241145A true CN113241145A (zh) 2021-08-10

Family

ID=77133928

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110520419.XA Withdrawn CN113241145A (zh) 2021-05-13 2021-05-13 一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113241145A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115148327A (zh) * 2022-07-08 2022-10-04 徐州医科大学 一种面向麻醉智能决策的多方协同原型系统及其方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115148327A (zh) * 2022-07-08 2022-10-04 徐州医科大学 一种面向麻醉智能决策的多方协同原型系统及其方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Osborne et al. The primacy of vital signs–acute care nurses’ and midwives’ use of physical assessment skills: a cross sectional study
Chuntharapat et al. Yoga during pregnancy: effects on maternal comfort, labor pain and birth outcomes
JP2019048078A (ja) システム
US20140065589A1 (en) Healthcare training system and method
US9886874B2 (en) Medical device and procedure simulation and training
CN111402642A (zh) 临床思维能力训练及考核系统
US9905135B2 (en) Medical device and procedure simulation and training
US9916773B2 (en) Medical device and procedure simulation and training
CN111403041A (zh) 基于虚拟标准病人的诊断流程模拟系统
Ospina et al. Cumulative Sum learning curves (CUSUM) in basic anaesthesia procedures
Freeman et al. The influence of the birthplace and models of care on midwifery practice for the management of women in labour
CN113241145A (zh) 一种基于围术期大数据的手术和麻醉质量评估及指导系统
Kusunoki et al. Understanding visual attention of teams in dynamic medical settings through vital signs monitor use
JP2016194681A (ja) フィジカルアセスメント教育サービス提供システム及びフィジカルアセスメント教育サービス提供方法
Professor et al. Self‐report and psychophysiological effects of lamaze preparation: An analogue of labor pain
Kiewiet Professional nurses' knowledge and clinical practice regarding patients with a traumatic brain injury in a tertiary hospital
KR101808836B1 (ko) 학습 장치, 학습 시스템, 그리고 이를 이용한 학습 방법
CN113053194B (zh) 一种基于人工智能和vr技术的医师培训系统及方法
CN112116856B (zh) Bppv诊疗技能训练系统及方法
KR20220095465A (ko) 오류상황 인지기반 간호교육 시스템 및 방법
CN104239697A (zh) Matrics公认认知成套测验PAD系统构建方法
CN115938570A (zh) 一种头痛自评估系统及方法
Crozier et al. Developing a model of birth technology competence using concept development
Pinto et al. Human simulation with critically ill patients
Joshi et al. The healthcare simulation technology specialist and healthcare

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
WW01 Invention patent application withdrawn after publication
WW01 Invention patent application withdrawn after publication

Application publication date: 20210810