CN115565697A - 一种基于数据分析的围术期流程监测管控系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于数据分析的围术期流程监测管控系统，涉及围术期流程监测技术领域，解决了现有技术中，不能够将术前、术中以及术后流程进行分析的技术问题，将历史麻醉手术对应指标进行监测，通过指标监测对麻醉手术进行风险评估，同时根据历史影响指标分析，提高当前麻醉手术的监测针对性，提高了当前手术的安全性和成功性；将当前麻醉手术的手术指标进行术中监测，判断麻醉手术过程中高风险指标参数的实时影响，提高了术中监测的准确性，同时提高了麻醉手术的安全性，防止麻醉手术异常导致其手术成功性降低，从而影响患者的后续治疗。

Description

一种基于数据分析的围术期流程监测管控系统

技术领域

本发明涉及围术期流程监测技术领域，具体为一种基于数据分析的围术期流程监测管控系统。

背景技术

围手术期是围绕手术的一个全过程，从病人决定接受手术治疗开始，到手术治疗直至基本康复 ，包含手术前、手术中及手术后的一段时间，具体是指从确定手术治疗时起，直到与这次手术有关的治疗基本结束为止。

但是在现有技术中，围术期流程监测过程中，不能够将术前、术中以及术后流程进行分析，以至于麻醉手术的效率无法保证，同时在麻醉手术效率异常时，也不能准确分析出异常流程，以至于麻醉手术的优化效率低。

针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决上述提出的问题，而提出一种基于数据分析的围术期流程监测管控系统，将历史麻醉手术对应指标进行监测，通过指标监测对麻醉手术进行风险评估，同时根据历史影响指标分析，提高当前麻醉手术的监测针对性，提高了当前手术的安全性和成功性；将当前麻醉手术的手术指标进行术中监测，判断麻醉手术过程中高风险指标参数的实时影响，提高了术中监测的准确性，同时提高了麻醉手术的安全性，防止麻醉手术异常导致其手术成功性降低，从而影响患者的后续治疗。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种基于数据分析的围术期流程监测管控系统，包括服务器，服务器通讯连接：

术前监测指标分析单元，用于将历史麻醉手术对应指标进行监测，通过指标监测对麻醉手术进行风险评估，同时根据历史影响指标分析，提高当前麻醉手术的监测针对性，通过历史麻醉过程分析将手术指标划分为高风险指标参数和低风险指标参数，并根据分析生成高风险手术信号和低风险手术信号，且将其一同发送至服务器；

术中指标影响分析单元，用于将当前麻醉手术的手术指标进行术中监测，判断麻醉手术过程中高风险指标参数的实时影响；

术后指标监测分析单元，用于将完成麻醉手术后患者的指标参数进行监测，从而对麻醉手术后的患者进行分析，监测麻醉手术质量是否合格同时对不合格原因进行分析；

围术期流程检测单元，用于将麻醉手术对应围术期进行监测，判断其麻醉手术的围术期流程是否合格，根据分析生成流程不连贯信号和流程连贯信号，并将其发送至服务器。

作为本发明的一种优选实施方式，术前监测指标分析单元的运行过程如下：

采集到历史麻醉手术过程中对应手术指标的浮动频率以及对应手术指标浮动后恢复正常的频率，并将其分别与浮动频率阈值和恢复频率阈值进行比较：

若历史麻醉手术过程中对应手术指标的浮动频率超过浮动频率阈值，或者对应手术指标浮动后恢复正常的频率未超过恢复频率阈值，则将对应手术指标标记为高风险指标参数；若历史麻醉手术过程中对应手术指标的浮动频率未超过浮动频率阈值，且对应手术指标浮动后恢复正常的频率超过恢复频率阈值，则将对应手术指标标记为低风险指标参数。

作为本发明的一种优选实施方式，获取到当前麻醉手术过程中对应手术指标内高风险指标参数与低风险指标参数的数量比值以及对应手术指标内高风险指标参数的可控数值跨度，并将其分别与数量比值阈值和可控数值跨度阈值进行比较：

若当前麻醉手术过程中对应手术指标内高风险指标参数超过数量比值阈值，或者对应手术指标内高风险指标参数的可控数值跨度未超过可控数值跨度阈值，则判定当前麻醉手术风险高，生成高风险手术信号并将高风险手术信号发送至服务器；

若当前麻醉手术过程中对应手术指标内高风险指标参数未超过数量比值阈值，且对应手术指标内高风险指标参数的可控数值跨度超过可控数值跨度阈值，则判定当前麻醉手术风险低，生成低风险手术信号并将低风险手术信号发送至服务器。

作为本发明的一种优选实施方式，术中指标影响分析单元的运行过程如下：

将麻醉手术过程中的指标参数标记为实时参数，采集到麻醉手术过程中高风险指标参数浮动时实时参数的浮动概率，若对应实时参数的浮动概率超过浮动概率阈值，则判定对应浮动的实时参数为高风险指标参数的影响参数，并将其标记为高风险指标参数的主动影响参数；采集到麻醉手术过程中实时参数浮动时造成高风险指标参数浮动的概率，若对应造成浮动的概率超过造成浮动概率阈值，则判定对应浮动的实时参数为高风险指标参数浮动的造成参数，并将其标记为高风险指标参数的造成影响参数。

作为本发明的一种优选实施方式，在麻醉手术过程中，将高风险指标参数作为实时监测对象，在实时监测对象数值异常时，将实时监测对象本身进行控制的同时将实时监测对象的主动影响参数进行控制，在主动影响参数控制的同时将高风险指标的造成参数进行控制，且在造成参数完成控制后，判断实时监测对象是否恢复至正常数值范围内，若实时监测对象完成恢复，则将实时监测对象本身仍进行控制，且将实时监测对象的主动影响参数控制解除；若实时监测对象未完成恢复，则将实时监测对象本身与实时监测对象的主动影响参数均进行控制，直至实时监测对象完成恢复。

作为本发明的一种优选实施方式，术后指标监测分析单元的运行过程如下：

采集到完成麻醉手术后患者指标参数是否处于对应指标参数阈值范围内，若完成麻醉手术后患者指标参数处于对应指标参数阈值范围内，则在患者完成清醒且设定等待时间阈值结束后，则判定当前患者麻醉手术成功完成；若完成麻醉手术后患者指标参数未处于对应指标参数阈值范围内，则判定当前患者麻醉手术的效率不合格，并对麻醉手术过程不合格原因进行分析；

采集到当前患者对应麻醉手术过程中高风险指标参数的浮动频率以及低风险指标参数的平均浮动跨度值，并将其分别与高风险参数浮动频率阈值和浮动跨度阈值进行比较：

若当前患者对应麻醉手术过程中高风险指标参数的浮动频率超过高风险参数浮动频率阈值，或者低风险指标参数的平均浮动跨度值超过浮动跨度阈值，则判定当前麻醉手术术中监测过程不合格，生成监测整改信号并将监测整改信号发送至服务器；若当前患者对应麻醉手术过程中高风险指标参数的浮动频率未超过高风险参数浮动频率阈值，且低风险指标参数的平均浮动跨度值未超过浮动跨度阈值，则判定当前麻醉手术术前监测过程不合格，生成术前整顿信号并将术前整顿信号发送至服务器。

作为本发明的一种优选实施方式，围术期流程检测单元的运行过程如下：

采集到麻醉手术对应围术期流程转换的平均需耗时长以及对应围术期流程的需重复执行的频率，并将其分别与需耗时长阈值和重复执行频率阈值进行比较：

若麻醉手术对应围术期流程转换的平均需耗时长超过需耗时长阈值，或者对应围术期流程的需重复执行的频率超过重复执行频率阈值，则判定对应麻醉手术的围术期流程检测不合格，生成流程不连贯信号并将流程不连贯信号发送至服务器；

若麻醉手术对应围术期流程转换的平均需耗时长未超过需耗时长阈值，且对应围术期流程的需重复执行的频率未超过重复执行频率阈值，则判定对应麻醉手术的围术期流程检测合格，生成流程连贯信号并将流程连贯信号发送至服务器。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明中，将历史麻醉手术对应指标进行监测，通过指标监测对麻醉手术进行风险评估，同时根据历史影响指标分析，提高当前麻醉手术的监测针对性，提高了当前手术的安全性和成功性；将当前麻醉手术的手术指标进行术中监测，判断麻醉手术过程中高风险指标参数的实时影响，提高了术中监测的准确性，同时提高了麻醉手术的安全性，防止麻醉手术异常导致其手术成功性降低，从而影响患者的后续治疗；将完成麻醉手术后患者的指标参数进行监测，从而对麻醉手术后的患者进行分析，能够对麻醉手术质量进行检验，同时降低麻醉手术后的患者风险，间接提高了麻醉手术的安全性以及高效性；

2、本发明中，将麻醉手术对应围术期进行监测，判断其麻醉手术的围术期流程是否合格，以至于保证麻醉手术执行质量的同时提高了麻醉手术监测的力度，增强了患者进行麻醉手术的使用质量。

附图说明

为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1为本发明整体的原理框图；

图2为本发明实施例1的原理框图；

图3为本发明实施例2的原理框图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示，一种基于数据分析的围术期流程监测管控系统，包括服务器，服务器通讯连接有术前监测指标分析单元、术中指标影响分析单元、术后指标监测分析单元以及围术期流程检测单元，其中，服务器与术前监测指标分析单元、术中指标影响分析单元、术后指标监测分析单元以及围术期流程检测单元均为双向通讯连接；

实施例1

请参阅图2所示，服务器生成术前监测指标分析信号并将术前监测指标分析信号发送至术前监测指标分析单元，术前监测指标分析单元接收到术前监测指标分析信号后，将历史麻醉手术对应指标进行监测，通过指标监测对麻醉手术进行风险评估，同时根据历史影响指标分析，提高当前麻醉手术的监测针对性，提高了当前手术的安全性和成功性；手术指标表示为患者苏醒时间，麻醉试剂见效时间等相关手术指标参数；

将麻醉手术过程中的手术指标设置标号i，i为大于1的自然数，采集到历史麻醉手术过程中对应手术指标的浮动频率以及对应手术指标浮动后恢复正常的频率，并将历史麻醉手术过程中对应手术指标的浮动频率以及对应手术指标浮动后恢复正常的频率分别与浮动频率阈值和恢复频率阈值进行比较：

若历史麻醉手术过程中对应手术指标的浮动频率超过浮动频率阈值，或者对应手术指标浮动后恢复正常的频率未超过恢复频率阈值，则将对应手术指标标记为高风险指标参数；若历史麻醉手术过程中对应手术指标的浮动频率未超过浮动频率阈值，且对应手术指标浮动后恢复正常的频率超过恢复频率阈值，则将对应手术指标标记为低风险指标参数；

获取到当前麻醉手术过程中对应手术指标内高风险指标参数与低风险指标参数的数量比值以及对应手术指标内高风险指标参数的可控数值跨度，并将当前麻醉手术过程中对应手术指标内高风险指标参数与低风险指标参数的数量比值以及对应手术指标内高风险指标参数的可控数值跨度分别与数量比值阈值和可控数值跨度阈值进行比较：

若当前麻醉手术过程中对应手术指标内高风险指标参数超过数量比值阈值，或者对应手术指标内高风险指标参数的可控数值跨度未超过可控数值跨度阈值，则判定当前麻醉手术风险高，生成高风险手术信号并将高风险手术信号发送至服务器；

若当前麻醉手术过程中对应手术指标内高风险指标参数未超过数量比值阈值，且对应手术指标内高风险指标参数的可控数值跨度超过可控数值跨度阈值，则判定当前麻醉手术风险低，生成低风险手术信号并将低风险手术信号发送至服务器；

服务器生成术中指标影响分析信号并将术中指标影响分析信号发送至术中指标影响分析单元，术中指标影响分析单元接收到术中指标影响分析信号后，将当前麻醉手术的手术指标进行术中监测，判断麻醉手术过程中高风险指标参数的实时影响，提高了术中监测的准确性，同时提高了麻醉手术的安全性，防止麻醉手术异常导致其手术成功性降低，从而影响患者的后续治疗；

将麻醉手术过程中的指标参数标记为实时参数，采集到麻醉手术过程中高风险指标参数浮动时实时参数的浮动概率，若对应实时参数的浮动概率超过浮动概率阈值，则判定对应浮动的实时参数为高风险指标参数的影响参数，并将其标记为高风险指标参数的主动影响参数；采集到麻醉手术过程中实时参数浮动时造成高风险指标参数浮动的概率，若对应造成浮动的概率超过造成浮动概率阈值，则判定对应浮动的实时参数为高风险指标参数浮动的造成参数，并将其标记为高风险指标参数的造成影响参数；

在麻醉手术过程中，将高风险指标参数作为实时监测对象，在实时监测对象数值异常时，将实时监测对象本身进行控制的同时将实时监测对象的主动影响参数进行控制，在主动影响参数控制的同时将高风险指标的造成参数进行控制，且在造成参数完成控制后，判断实时监测对象是否恢复至正常数值范围内，若实时监测对象完成恢复，则将实时监测对象本身仍进行控制，且将实时监测对象的主动影响参数控制解除；若实时监测对象未完成恢复，则将实时监测对象本身与实时监测对象的主动影响参数均进行控制，直至实时监测对象完成恢复；

在麻醉手术结束后，服务器生成术后指标监测分析信号并将术后指标监测分析信号发送至术后指标监测分析单元，术后指标监测分析单元接收到术后指标监测分析信号后，将完成麻醉手术后患者的指标参数进行监测，从而对麻醉手术后的患者进行分析，能够对麻醉手术质量进行检验，同时降低麻醉手术后的患者风险，间接提高了麻醉手术的安全性以及高效性；

采集到完成麻醉手术后患者指标参数是否处于对应指标参数阈值范围内，若完成麻醉手术后患者指标参数处于对应指标参数阈值范围内，则在患者完成清醒且设定等待时间阈值结束后，则判定当前患者麻醉手术成功完成；若完成麻醉手术后患者指标参数未处于对应指标参数阈值范围内，则判定当前患者麻醉手术的效率不合格，并对麻醉手术过程不合格原因进行分析；

采集到当前患者对应麻醉手术过程中高风险指标参数的浮动频率以及低风险指标参数的平均浮动跨度值，并将当前患者对应麻醉手术过程中高风险指标参数的浮动频率以及低风险指标参数的平均浮动跨度值分别与高风险参数浮动频率阈值和浮动跨度阈值进行比较：

若当前患者对应麻醉手术过程中高风险指标参数的浮动频率超过高风险参数浮动频率阈值，或者低风险指标参数的平均浮动跨度值超过浮动跨度阈值，则判定当前麻醉手术术中监测过程不合格，生成监测整改信号并将监测整改信号发送至服务器，同时将对应高风险指标参数或者低风险指标参数进行标记，在麻醉手术过程中加大其监测力度；

若当前患者对应麻醉手术过程中高风险指标参数的浮动频率未超过高风险参数浮动频率阈值，且低风险指标参数的平均浮动跨度值未超过浮动跨度阈值，则判定当前麻醉手术术前监测过程不合格，生成术前整顿信号并将术前整顿信号发送至服务器，服务器接收到术前整顿信号后，将对应麻醉手术术前监测力度加大，提高了患者药物剂量匹配的准确性；

实施例2

请参阅图3所示，服务器生成围术期流程检测信号并将围术期流程检测信号发送至围术期流程检测单元，围术期流程检测单元接收到围术期流程检测信号后，将麻醉手术对应围术期进行监测，判断其麻醉手术的围术期流程是否合格，以至于保证麻醉手术执行质量的同时提高了麻醉手术监测的力度，增强了患者进行麻醉手术的使用质量；

采集到麻醉手术对应围术期流程转换的平均需耗时长以及对应围术期流程的需重复执行的频率，并将麻醉手术对应围术期流程转换的平均需耗时长以及对应围术期流程的需重复执行的频率分别与需耗时长阈值和重复执行频率阈值进行比较：

若麻醉手术对应围术期流程转换的平均需耗时长超过需耗时长阈值，或者对应围术期流程的需重复执行的频率超过重复执行频率阈值，则判定对应麻醉手术的围术期流程检测不合格，生成流程不连贯信号并将流程不连贯信号发送至服务器，服务器接收到流程不连贯信号后，将对应围术期各个流程进行整顿，提高流程执行的合格率，防止执行异常导致围术期各个流程脱节；

若麻醉手术对应围术期流程转换的平均需耗时长未超过需耗时长阈值，且对应围术期流程的需重复执行的频率未超过重复执行频率阈值，则判定对应麻醉手术的围术期流程检测合格，生成流程连贯信号并将流程连贯信号发送至服务器。

上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式，公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置；

本发明在使用时，通过术前监测指标分析单元将历史麻醉手术对应指标进行监测，通过指标监测对麻醉手术进行风险评估，同时根据历史影响指标分析，提高当前麻醉手术的监测针对性，通过历史麻醉过程分析将手术指标划分为高风险指标参数和低风险指标参数，并根据分析生成高风险手术信号和低风险手术信号，且将其一同发送至服务器；通过术中指标影响分析单元将当前麻醉手术的手术指标进行术中监测，判断麻醉手术过程中高风险指标参数的实时影响；通过术后指标监测分析单元将完成麻醉手术后患者的指标参数进行监测，从而对麻醉手术后的患者进行分析，监测麻醉手术质量是否合格同时对不合格原因进行分析；通过围术期流程检测单元将麻醉手术对应围术期进行监测，判断其麻醉手术的围术期流程是否合格，根据分析生成流程不连贯信号和流程连贯信号，并将其发送至服务器。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (7)

1.一种基于数据分析的围术期流程监测管控系统，其特征在于，包括服务器，服务器通讯连接：

术前监测指标分析单元，用于将历史麻醉手术对应指标进行监测，通过指标监测对麻醉手术进行风险评估，同时根据历史影响指标分析，提高当前麻醉手术的监测针对性，通过历史麻醉过程分析将手术指标划分为高风险指标参数和低风险指标参数，并根据分析生成高风险手术信号和低风险手术信号，且将其一同发送至服务器；

术中指标影响分析单元，用于将当前麻醉手术的手术指标进行术中监测，判断麻醉手术过程中高风险指标参数的实时影响；

术后指标监测分析单元，用于将完成麻醉手术后患者的指标参数进行监测，从而对麻醉手术后的患者进行分析，监测麻醉手术质量是否合格同时对不合格原因进行分析；

围术期流程检测单元，用于将麻醉手术对应围术期进行监测，判断其麻醉手术的围术期流程是否合格，根据分析生成流程不连贯信号和流程连贯信号，并将其发送至服务器。

2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的围术期流程监测管控系统，其特征在于，术前监测指标分析单元的运行过程如下：

采集到历史麻醉手术过程中对应手术指标的浮动频率以及对应手术指标浮动后恢复正常的频率，并将其分别与浮动频率阈值和恢复频率阈值进行比较：

若历史麻醉手术过程中对应手术指标的浮动频率超过浮动频率阈值，或者对应手术指标浮动后恢复正常的频率未超过恢复频率阈值，则将对应手术指标标记为高风险指标参数；若历史麻醉手术过程中对应手术指标的浮动频率未超过浮动频率阈值，且对应手术指标浮动后恢复正常的频率超过恢复频率阈值，则将对应手术指标标记为低风险指标参数。

3.根据权利要求2所述的一种基于数据分析的围术期流程监测管控系统，其特征在于，获取到当前麻醉手术过程中对应手术指标内高风险指标参数与低风险指标参数的数量比值以及对应手术指标内高风险指标参数的可控数值跨度，并将其分别与数量比值阈值和可控数值跨度阈值进行比较：

若当前麻醉手术过程中对应手术指标内高风险指标参数超过数量比值阈值，或者对应手术指标内高风险指标参数的可控数值跨度未超过可控数值跨度阈值，则判定当前麻醉手术风险高，生成高风险手术信号并将高风险手术信号发送至服务器；

若当前麻醉手术过程中对应手术指标内高风险指标参数未超过数量比值阈值，且对应手术指标内高风险指标参数的可控数值跨度超过可控数值跨度阈值，则判定当前麻醉手术风险低，生成低风险手术信号并将低风险手术信号发送至服务器。

4.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的围术期流程监测管控系统，其特征在于，术中指标影响分析单元的运行过程如下：

将麻醉手术过程中的指标参数标记为实时参数，采集到麻醉手术过程中高风险指标参数浮动时实时参数的浮动概率，若对应实时参数的浮动概率超过浮动概率阈值，则判定对应浮动的实时参数为高风险指标参数的影响参数，并将其标记为高风险指标参数的主动影响参数；采集到麻醉手术过程中实时参数浮动时造成高风险指标参数浮动的概率，若对应造成浮动的概率超过造成浮动概率阈值，则判定对应浮动的实时参数为高风险指标参数浮动的造成参数，并将其标记为高风险指标参数的造成影响参数。

5.根据权利要求4所述的一种基于数据分析的围术期流程监测管控系统，其特征在于，在麻醉手术过程中，将高风险指标参数作为实时监测对象，在实时监测对象数值异常时，将实时监测对象本身进行控制的同时将实时监测对象的主动影响参数进行控制，在主动影响参数控制的同时将高风险指标的造成参数进行控制，且在造成参数完成控制后，判断实时监测对象是否恢复至正常数值范围内，若实时监测对象完成恢复，则将实时监测对象本身仍进行控制，且将实时监测对象的主动影响参数控制解除；若实时监测对象未完成恢复，则将实时监测对象本身与实时监测对象的主动影响参数均进行控制，直至实时监测对象完成恢复。

6.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的围术期流程监测管控系统，其特征在于，术后指标监测分析单元的运行过程如下：

采集到完成麻醉手术后患者指标参数是否处于对应指标参数阈值范围内，若完成麻醉手术后患者指标参数处于对应指标参数阈值范围内，则在患者完成清醒且设定等待时间阈值结束后，则判定当前患者麻醉手术成功完成；若完成麻醉手术后患者指标参数未处于对应指标参数阈值范围内，则判定当前患者麻醉手术的效率不合格，并对麻醉手术过程不合格原因进行分析；

采集到当前患者对应麻醉手术过程中高风险指标参数的浮动频率以及低风险指标参数的平均浮动跨度值，并将其分别与高风险参数浮动频率阈值和浮动跨度阈值进行比较：

若当前患者对应麻醉手术过程中高风险指标参数的浮动频率超过高风险参数浮动频率阈值，或者低风险指标参数的平均浮动跨度值超过浮动跨度阈值，则判定当前麻醉手术术中监测过程不合格，生成监测整改信号并将监测整改信号发送至服务器；若当前患者对应麻醉手术过程中高风险指标参数的浮动频率未超过高风险参数浮动频率阈值，且低风险指标参数的平均浮动跨度值未超过浮动跨度阈值，则判定当前麻醉手术术前监测过程不合格，生成术前整顿信号并将术前整顿信号发送至服务器。

7.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的围术期流程监测管控系统，其特征在于，围术期流程检测单元的运行过程如下：

采集到麻醉手术对应围术期流程转换的平均需耗时长以及对应围术期流程的需重复执行的频率，并将其分别与需耗时长阈值和重复执行频率阈值进行比较：

若麻醉手术对应围术期流程转换的平均需耗时长超过需耗时长阈值，或者对应围术期流程的需重复执行的频率超过重复执行频率阈值，则判定对应麻醉手术的围术期流程检测不合格，生成流程不连贯信号并将流程不连贯信号发送至服务器；

若麻醉手术对应围术期流程转换的平均需耗时长未超过需耗时长阈值，且对应围术期流程的需重复执行的频率未超过重复执行频率阈值，则判定对应麻醉手术的围术期流程检测合格，生成流程连贯信号并将流程连贯信号发送至服务器。

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