CN116474233B - 一种医用湿化器输出量高精度控制方法、系统及介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种医用湿化器输出量高精度控制方法、系统及介质。该方法包括：根据患者呼吸系统监测信息、湿化器性能监测信息和环境参数信息提取获得肺功能指数数据、呼吸状态监测数据、血氧监测数据、湿化器性能监测参数数据、环境影响参数数据，通过预设呼吸监测模型处理获得肺通气功能障碍指数、缺氧度指数，再处理获得温湿度调节系数和呼吸障碍反馈参数，后再通过预设湿化器性能监测模型处理获得湿化器输出量调节指数，修正后得到湿化器输出量调节修正指数进而处理获得湿化器输出量调节参数，最后根据湿化器输出量调节参数对湿化器输出量进行调节，以实现根据不同患者自身需求对湿化器输出量进行个性化、智能化、精准化调节的目的。
Description
技术领域
本申请涉及大数据及医用设备技术领域，具体而言，涉及一种医用湿化器输出量高精度控制方法、系统及介质。
背景技术
医用呼吸道湿化器是连接在呼吸机和患者之间的重要装置，湿化器对气体进行加温湿化后通过连接管道及鼻导管将气体以恒温恒湿的方式输送给患者，然而，大多数湿化器输出的气流量是恒定的，只能通过手动方式进行挡位调节，无法根据患者的呼吸监测情况以及环境温湿度情况进行输出气流量的智能调节。
针对上述问题，目前亟待有效的技术解决方案。
发明内容
本申请的目的在于提供一种医用湿化器输出量高精度控制方法、系统及介质，可以通过根据患者呼吸系统监测信息、湿化器性能监测信息和环境参数信息提取获得肺功能指数数据、呼吸状态监测数据、血氧监测数据、湿化器性能监测参数数据、环境影响参数数据，通过预设呼吸监测模型处理获得肺通气功能障碍指数、缺氧度指数，再处理获得温湿度调节系数和呼吸障碍反馈参数，后再通过预设湿化器性能监测模型处理获得湿化器输出量调节指数，修正后得到湿化器输出量调节修正指数进而处理获得湿化器输出量调节参数，最后根据湿化器输出量调节参数对湿化器输出量进行调节，以实现根据不同患者自身需求对湿化器输出量进行个性化、智能化、精准化调节的目的。
本申请还提供了一种医用湿化器输出量高精度控制方法，包括以下步骤：
获取患者呼吸系统监测信息、湿化器性能监测信息以及环境参数信息；
根据所述患者呼吸系统监测信息提取肺功能指数数据、呼吸状态监测数据、血氧监测数据，根据所述湿化器性能监测信息提取湿化器性能监测参数数据，根据所述环境参数信息提取环境影响参数数据；
根据所述肺功能指数数据和血氧监测数据通过预设呼吸监测模型处理获得肺通气功能障碍指数、缺氧度指数，根据所述环境影响参数数据和湿化器性能监测参数数据生成温湿度调节系数；
根据所述肺通气功能障碍指数、缺氧度指数和呼吸状态监测数据进行处理获得呼吸障碍反馈参数；
根据所述呼吸障碍反馈参数以及湿化器性能监测参数数据通过预设湿化器性能监测模型进行处理获得湿化器输出量调节指数；
根据所述温湿度调节系数对湿化器输出量调节指数进行修正，获得湿化器输出量调节修正指数；
采集患者吸气峰流量数据，并结合所述湿化器输出量调节修正指数以及所述湿化器性能监测参数数据进行处理，获得湿化器输出量调节参数，根据湿化器输出量调节参数对湿化器输出量进行调节。
可选地，在本申请所述的医用湿化器输出量高精度控制方法中，所述根据所述患者呼吸系统监测信息提取肺功能指数数据、呼吸状态监测数据、血氧监测数据，根据所述湿化器性能监测信息提取湿化器性能监测参数数据，根据所述环境参数信息提取环境影响参数数据，包括：
根据所述患者呼吸系统监测信息提取肺功能指数数据、呼吸状态监测数据、血氧监测数据；
所述肺功能指数数据包括基础肺容积数据和基础肺容量数据；
所述呼吸状态监测数据包括呼吸气时间数据、呼吸频率数据和气道压力数据；
所述血氧监测数据包括血氧饱和度数据和氧合指数数据；
根据所述湿化器性能监测信息提取湿化器性能监测参数数据，根据所述环境参数信息提取环境影响参数数据；
所述湿化器性能监测参数数据包括氧流量数据、氧浓度数据、空氧混合气体流量数据、气流温度数据和气流湿度数据；
所述环境影响参数数据包括室温数据和空气湿度数据。
可选地，在本申请所述的医用湿化器输出量高精度控制方法中，所述根据所述肺功能指数数据和血氧监测数据通过预设呼吸监测模型处理获得肺通气功能障碍指数、缺氧度指数，根据所述环境影响参数数据和湿化器性能监测参数数据生成温湿度调节系数，包括：
根据所述基础肺容积数据、基础肺容量数据、血氧饱和度数据和氧合指数数据通过预设呼吸监测模型处理获得肺通气功能障碍指数和缺氧度指数；
将所述室温数据、空气湿度数据、气流温度数据以及气流湿度数据输入预设温湿度调节参数模型中进行处理获得温湿度调节系数。
可选地，在本申请所述的医用湿化器输出量高精度控制方法中，所述根据所述肺通气功能障碍指数、缺氧度指数和呼吸状态监测数据进行处理获得呼吸障碍反馈参数，包括：
根据所述肺通气功能障碍指数、缺氧度指数、呼吸气时间数据、呼吸频率数据和气道压力数据进行处理获得呼吸障碍反馈参数；
所述呼吸障碍反馈参数的程序处理公式为：
；
其中，为呼吸障碍反馈参数，/>为肺通气功能障碍指数，/>为缺氧度指数，/>为呼吸气时间数据，/>为呼吸频率数据，/>为气道压力数据，/>、/>、/>、/>、/>、/>为预设特征系数。
可选地，在本申请所述的医用湿化器输出量高精度控制方法中，所述根据所述呼吸障碍反馈参数以及湿化器性能监测参数数据通过预设湿化器性能监测模型进行处理获得湿化器输出量调节指数，包括：
根据所述呼吸障碍反馈参数、氧流量数据和氧浓度数据通过预设湿化器性能监测模型进行处理获得湿化器输出量调节指数；
所述湿化器输出量调节指数的程序处理公式为：
；
其中，为湿化器输出量调节指数，/>为呼吸障碍反馈参数，/>为氧流量数据，为氧浓度数据，/>、/>为预设特征系数。
可选地，在本申请所述的医用湿化器输出量高精度控制方法中，所述根据所述温湿度调节系数对湿化器输出量调节指数进行修正，获得湿化器输出量调节修正指数，包括：
将所述温湿度调节系数通过预设湿化器输出量调节修正指数的程序处理公式对湿化器输出量调节指数进行修正，获得湿化器输出量调节修正指数；
所述湿化器输出量调节修正指数的程序处理公式为：
；
其中，为湿化器输出量调节修正指数，/>为湿化器输出量调节指数，/>为温湿度调节系数，/>为预设特征系数。
可选地，在本申请所述的医用湿化器输出量高精度控制方法中，所述采集患者吸气峰流量数据，并结合所述湿化器输出量调节修正指数以及所述湿化器性能监测参数数据进行处理，获得湿化器输出量调节参数，根据湿化器输出量调节参数对湿化器输出量进行调节，包括：
采集患者吸气峰流量数据，并结合所述湿化器输出量调节修正指数以及所述空氧混合气体流量数据进行计算，获得湿化器输出量调节参数；
所述湿化器输出量调节参数的计算公式为：
；
其中，为湿化器输出量调节参数，/>为湿化器输出量调节修正指数，/>为空氧混合气体流量数据，/>为吸气峰流量数据，/>、/>为预设特征系数；
根据湿化器输出量调节参数对湿化器输出量进行调节。
第二方面，本申请提供了一种医用湿化器输出量高精度控制系统，该系统包括：存储器及处理器，所述存储器中包括医用湿化器输出量高精度控制方法的程序，所述医用湿化器输出量高精度控制方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤：
获取患者呼吸系统监测信息、湿化器性能监测信息以及环境参数信息；
根据所述患者呼吸系统监测信息提取肺功能指数数据、呼吸状态监测数据、血氧监测数据，根据所述湿化器性能监测信息提取湿化器性能监测参数数据，根据所述环境参数信息提取环境影响参数数据；
根据所述肺功能指数数据和血氧监测数据通过预设呼吸监测模型处理获得肺通气功能障碍指数、缺氧度指数，根据所述环境影响参数数据和湿化器性能监测参数数据生成温湿度调节系数；
根据所述肺通气功能障碍指数、缺氧度指数和呼吸状态监测数据进行处理获得呼吸障碍反馈参数；
根据所述呼吸障碍反馈参数以及湿化器性能监测参数数据通过预设湿化器性能监测模型进行处理获得湿化器输出量调节指数；
根据所述温湿度调节系数对湿化器输出量调节指数进行修正，获得湿化器输出量调节修正指数；
采集患者吸气峰流量数据，并结合所述湿化器输出量调节修正指数以及所述湿化器性能监测参数数据进行处理，获得湿化器输出量调节参数，根据湿化器输出量调节参数对湿化器输出量进行调节。
可选地，在本申请所述的医用湿化器输出量高精度控制系统中，所述根据所述患者呼吸系统监测信息提取肺功能指数数据、呼吸状态监测数据、血氧监测数据，根据所述湿化器性能监测信息提取湿化器性能监测参数数据，根据所述环境参数信息提取环境影响参数数据，包括：
根据所述患者呼吸系统监测信息提取肺功能指数数据、呼吸状态监测数据、血氧监测数据；
所述肺功能指数数据包括基础肺容积数据和基础肺容量数据；
所述呼吸状态监测数据包括呼吸气时间数据、呼吸频率数据和气道压力数据；
所述血氧监测数据包括血氧饱和度数据和氧合指数数据；
根据所述湿化器性能监测信息提取湿化器性能监测参数数据，根据所述环境参数信息提取环境影响参数数据；
所述湿化器性能监测参数数据包括氧流量数据、氧浓度数据、空氧混合气体流量数据、气流温度数据和气流湿度数据；
所述环境影响参数数据包括室温数据和空气湿度数据。
第三方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括医用湿化器输出量高精度控制方法程序，所述医用湿化器输出量高精度控制方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的医用湿化器输出量高精度控制方法的步骤。
由上可知，本申请提供的一种医用湿化器输出量高精度控制方法、系统及介质，根据患者呼吸系统监测信息、湿化器性能监测信息和环境参数信息提取获得肺功能指数数据、呼吸状态监测数据、血氧监测数据、湿化器性能监测参数数据、环境影响参数数据，通过预设呼吸监测模型处理获得肺通气功能障碍指数、缺氧度指数，再处理获得温湿度调节系数和呼吸障碍反馈参数，后再通过预设湿化器性能监测模型处理获得湿化器输出量调节指数，修正后得到湿化器输出量调节修正指数进而处理获得湿化器输出量调节参数，最后根据湿化器输出量调节参数对湿化器输出量进行调节，以实现根据不同患者自身需求对湿化器输出量进行个性化、智能化、精准化调节的目的。
本申请的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请实施例了解。本申请的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本申请实施例提供的医用湿化器输出量高精度控制方法的流程图；
图2为本申请实施例提供的医用湿化器输出量高精度控制方法的提取环境影响参数数据的流程图；
图3为本申请实施例提供的医用湿化器输出量高精度控制方法的获得肺通气功能障碍指数、缺氧度指数和温湿度调节系数的流程图；
图4为本申请实施例提供的医用湿化器输出量高精度控制系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
应注意到，相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
请参照图1，图1是本申请一些实施例中的医用湿化器输出量高精度控制方法的流程图。该医用湿化器输出量高精度控制方法用于终端设备中，例如电脑、手机终端等。该医用湿化器输出量高精度控制方法，包括以下步骤：
S101、获取患者呼吸系统监测信息、湿化器性能监测信息以及环境参数信息；
S102、根据所述患者呼吸系统监测信息提取肺功能指数数据、呼吸状态监测数据、血氧监测数据，根据所述湿化器性能监测信息提取湿化器性能监测参数数据，根据所述环境参数信息提取环境影响参数数据；
S103、根据所述肺功能指数数据和血氧监测数据通过预设呼吸监测模型处理获得肺通气功能障碍指数、缺氧度指数，根据所述环境影响参数数据和湿化器性能监测参数数据生成温湿度调节系数；
S104、根据所述肺通气功能障碍指数、缺氧度指数和呼吸状态监测数据进行处理获得呼吸障碍反馈参数；
S105、根据所述呼吸障碍反馈参数以及湿化器性能监测参数数据通过预设湿化器性能监测模型进行处理获得湿化器输出量调节指数；
S106、根据所述温湿度调节系数对湿化器输出量调节指数进行修正，获得湿化器输出量调节修正指数；
S107、采集患者吸气峰流量数据，并结合所述湿化器输出量调节修正指数以及所述湿化器性能监测参数数据进行处理，获得湿化器输出量调节参数，根据湿化器输出量调节参数对湿化器输出量进行调节。
需要说明的是，为了实现根据不同患者自身状况对湿化器输出量进行个性化、智能化、精准化调节的目的，首先根据患者呼吸系统监测信息、湿化器性能监测信息和环境参数信息提取获得肺功能指数数据、呼吸状态监测数据、血氧监测数据、湿化器性能监测参数数据和环境影响参数数据，根据肺功能指数数据和血氧监测数据通过预设呼吸监测模型处理获得肺通气功能障碍指数、缺氧度指数，即根据患者肺功能情况和血氧监测情况对患者肺部通气能力和当前缺氧情况进行判定，再根据环境影响参数数据和湿化器性能监测参数数据生成温湿度调节系数，即根据空气环境的温湿度情况和当前湿化器气流的温湿度情况进行处理得到可对湿化器输出量进行辅助调节的温湿度调节系数，再根据肺通气功能障碍指数、缺氧度指数和呼吸状态监测数据进行处理获得呼吸障碍反馈参数，即根据患者当前肺部通气能力和缺氧情况以及患者呼吸气时间、呼吸频率和气道压力情况进行处理获得可以反应患者呼吸障碍情况的参数，后再根据呼吸障碍反馈参数以及湿化器性能监测参数数据通过预设湿化器性能监测模型进行处理获得湿化器输出量调节指数，即根据患者呼吸障碍情况和湿化器当前氧流量、氧浓度情况得出湿化器输出量调节指数，再根据温湿度调节系数对湿化器输出量调节指数进行修正，获得湿化器输出量调节修正指数，最后采集患者吸气峰流量数据，即吸气量最大值，并结合湿化器输出量调节修正指数以及湿化器空氧混合气体流量监测数据进行处理，获得湿化器输出量调节参数，根据湿化器输出量调节参数对湿化器输出量进行智能调节，因为只有空氧混合气体流量大于患者的吸气峰流量，才能避免不足的流量部分被同时吸入的空气补充导致吸氧浓度被严重稀释的状况发生，因此需要结合患者吸气峰值和当前湿化器空氧混合气体流量监测数据对湿化器输出量进行调节。
请参照图2，图2是本申请一些实施例中的医用湿化器输出量高精度控制方法的提取环境影响参数数据的流程图。根据本发明实施例，所述根据所述患者呼吸系统监测信息提取肺功能指数数据、呼吸状态监测数据、血氧监测数据，根据所述湿化器性能监测信息提取湿化器性能监测参数数据，根据所述环境参数信息提取环境影响参数数据，具体为：
S201、根据所述患者呼吸系统监测信息提取肺功能指数数据、呼吸状态监测数据、血氧监测数据；
S202、所述肺功能指数数据包括基础肺容积数据和基础肺容量数据；
S203、所述呼吸状态监测数据包括呼吸气时间数据、呼吸频率数据和气道压力数据；
S204、所述血氧监测数据包括血氧饱和度数据和氧合指数数据；
S205、根据所述湿化器性能监测信息提取湿化器性能监测参数数据，根据所述环境参数信息提取环境影响参数数据；
S206、所述湿化器性能监测参数数据包括氧流量数据、氧浓度数据、空氧混合气体流量数据、气流温度数据和气流湿度数据；
S207、所述环境影响参数数据包括室温数据和空气湿度数据。
需要说明的是，为了根据患者肺功能情况、呼吸状态监测情况、血氧监测情况、湿化器性能监测情况以及环境监测情况对湿化器输出量进行调节，因此需要根据患者呼吸系统监测信息提取肺功能指数数据、呼吸状态监测数据、血氧监测数据，其中肺功能指数数据包括基础肺容积数据和基础肺容量数据，呼吸状态监测数据包括呼吸气时间数据、呼吸频率数据和气道压力数据，血氧监测数据包括血氧饱和度数据和氧合指数数据，再根据湿化器性能监测信息提取湿化器性能监测参数数据，根据环境参数信息提取环境影响参数数据，其中湿化器性能监测参数数据包括氧流量数据、氧浓度数据、空氧混合气体流量数据、气流温度数据和气流湿度数据，环境影响参数数据包括室温数据和空气湿度数据。
请参照图3，图3是本申请一些实施例中的医用湿化器输出量高精度控制方法的获得肺通气功能障碍指数、缺氧度指数和温湿度调节系数的流程图。根据本发明实施例，所述根据所述肺功能指数数据和血氧监测数据通过预设呼吸监测模型处理获得肺通气功能障碍指数、缺氧度指数，根据所述环境影响参数数据和湿化器性能监测参数数据生成温湿度调节系数，具体为：
S301、根据所述基础肺容积数据、基础肺容量数据、血氧饱和度数据和氧合指数数据通过预设呼吸监测模型处理获得肺通气功能障碍指数和缺氧度指数；
S302、将所述室温数据、空气湿度数据、气流温度数据以及气流湿度数据输入预设温湿度调节参数模型中进行处理获得温湿度调节系数。
需要说明的是，为了根据患者肺功能情况和血氧监测情况对患者肺部通气能力和当前缺氧情况进行判定，以便于实现对湿化器输出量更精准的调节，以及衡量空气环境的温湿度情况对当前湿化器的温湿度影响，根据基础肺容积数据、基础肺容量数据、血氧饱和度数据和氧合指数数据通过预设呼吸监测模型处理获得肺通气功能障碍指数和缺氧度指数，其中，基础肺容积数据、基础肺容量数据是反映患者肺通气能力的指标，血氧饱和度数据和氧合指数是反患者血液中氧气浓度的指标，该预设呼吸监测模型是通过获 取大量历史样本的基础肺容积数据、基础肺容量数据、血氧饱和度数据、氧合指数数据、肺通气功能障碍指数和缺氧度指数进行训练获得的模型，可通过输入相关信息进行处理获得对应输出的肺通气功能障碍指数和缺氧度指数，然后将室温数据、空气湿度数据、气流温度数据以及气流湿度数据输入预设温湿度调节参数模型中进行处理获得温湿度调节系数，该预设温湿度调节参数模型是通过获取大量历史样本的室温数据、空气湿度数据、气流温度数据、气流湿度数据和温湿度调节系数进行训练获得的模型，可通过输入相关信息进行处理获得对应输出的温湿度调节系数。
根据本发明实施例，所述根据所述肺通气功能障碍指数、缺氧度指数和呼吸状态监测数据进行处理获得呼吸障碍反馈参数，具体为：
根据所述肺通气功能障碍指数、缺氧度指数、呼吸气时间数据、呼吸频率数据和气道压力数据进行处理获得呼吸障碍反馈参数；
所述呼吸障碍反馈参数的程序处理公式为：
；
其中，为呼吸障碍反馈参数，/>为肺通气功能障碍指数，/>为缺氧度指数，/>为呼吸气时间数据，/>为呼吸频率数据，/>为气道压力数据，/>、/>、/>、/>、/>、/>为预设特征系数（可通过呼吸管路调节参数数据库查询获得）。
需要说明的是，为了评估患者呼吸障碍情况，根据肺通气功能障碍指数、缺氧度指数、呼吸气时间数据、呼吸频率数据、气道压力数据和通过呼吸管路调节参数数据库查询获得的预设特征系数进行处理获得呼吸障碍反馈参数。
根据本发明实施例，所述根据所述呼吸障碍反馈参数以及湿化器性能监测参数数据通过预设湿化器性能监测模型进行处理获得湿化器输出量调节指数，具体为：
根据所述呼吸障碍反馈参数、氧流量数据和氧浓度数据通过预设湿化器性能监测模型进行处理获得湿化器输出量调节指数；
所述湿化器输出量调节指数的程序处理公式为：
；
其中，为湿化器输出量调节指数，/>为呼吸障碍反馈参数，/>为氧流量数据，为氧浓度数据，/>、/>为预设特征系数（可通过呼吸管路调节参数数据库查询获得）。
需要说明的是，根据呼吸障碍反馈参数、氧流量数据和氧浓度数据通过预设湿化器性能监测模型进行处理获得湿化器输出量调节指数，通过输出量调节指数对湿化器输出量进行调节。
根据本发明实施例，所述根据所述温湿度调节系数对湿化器输出量调节指数进行修正，获得湿化器输出量调节修正指数，具体为：
将所述温湿度调节系数通过预设湿化器输出量调节修正指数的程序处理公式对湿化器输出量调节指数进行修正，获得湿化器输出量调节修正指数；
所述湿化器输出量调节修正指数的程序处理公式为：
；
其中，为湿化器输出量调节修正指数，/>为湿化器输出量调节指数，/>为温湿度调节系数，/>为预设特征系数，/>、/>可通过呼吸管路调节参数数据库查询获得。
需要说明的是，根据当前温湿度情况对湿化器输出量调节指数进行调节修正，获得湿化器输出量调节修正指数，以便于对湿化器输出量进行更精准的调节。
根据本发明实施例，所述采集患者吸气峰流量数据，并结合所述湿化器输出量调节修正指数以及所述湿化器性能监测参数数据进行处理，获得湿化器输出量调节参数，根据湿化器输出量调节参数对湿化器输出量进行调节，具体为：
采集患者吸气峰流量数据，并结合所述湿化器输出量调节修正指数以及所述空氧混合气体流量数据进行计算，获得湿化器输出量调节参数；
所述湿化器输出量调节参数的计算公式为：
；
其中，为湿化器输出量调节参数，/>为湿化器输出量调节修正指数，/>为空氧混合气体流量数据，/>为吸气峰流量数据，/>、/>为预设特征系数（可通过呼吸管路调节参数数据库查询获得）；
根据湿化器输出量调节参数对湿化器输出量进行调节。
需要说明的是，吸气峰流量是指患者最大吸气量，当空氧混合气体流量小于患者的吸气峰流量，不足的气流量部分会被同时吸入的空气补充导致吸氧浓度被严重稀释，因此需要结合患者吸气峰值对当前湿化器空氧混合气体流量进行调节，再结合湿化器输出量调节修正指数，最后处理获得湿化器输出量调节参数，根据湿化器输出量调节参数对湿化器输出量进行调节。
根据本发明实施例，还包括：
将所述氧流量数据、氧浓度数据和空氧混合气体流量数据输入预设氧含量识别模型中进行处理，获得氧含量指数；
将所述氧含量指数与预设氧含量指数阈值进行阈值对比，得到阈值对比结果；
根据所述阈值对比结果判定是否关闭湿化器。
需要说明的是，通过对当前湿化器中氧含量数据进行计算，判定是否对患者供氧结束，进而判断湿化器是否需要停止工作，将氧流量数据、氧浓度数据和空氧混合气体流量数据输入预设氧含量识别模型中进行处理，获得氧含量指数，将氧含量指数与预设氧含量指数阈值进行阈值对比，得到阈值对比结果，根据阈值对比结果判定是否关闭湿化器，该氧含量识别模型是通过获取大量历史样本的氧流量数据、氧浓度数据和空氧混合气体流量数据和氧含量指数进行训练获得的模型，可通过输入相关信息进行处理获得对应输出的氧含量指数。
根据本发明实施例，还包括：
将所述气流温度数据与预设气流温度阈值进行阈值对比；
若阈值对比结果不符合预设气流温度阈值对比要求，则进行高温报警并自动关闭湿化器。
需要说明的是，将气流温度数据与预设气流温度阈值进行阈值对比，若检测出来的气流温度超过温度阈值，则进行高温报警并自动关闭湿化器，本方案中预设气流温度阈值范围设置为小于43°，若气流温度数据超过预设温度阈值范围，说明对比结果不符合预设气流温度阈值对比要求，则进行高温报警并自动关闭湿化器。
如图4所示，本发明还公开了医用湿化器输出量高精度控制系统4，包括存储器41和处理器42，所述存储器中包括医用湿化器输出量高精度控制方法程序，所述医用湿化器输出量高精度控制方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
获取患者呼吸系统监测信息、湿化器性能监测信息以及环境参数信息；
根据所述患者呼吸系统监测信息提取肺功能指数数据、呼吸状态监测数据、血氧监测数据，根据所述湿化器性能监测信息提取湿化器性能监测参数数据，根据所述环境参数信息提取环境影响参数数据；
根据所述肺功能指数数据和血氧监测数据通过预设呼吸监测模型处理获得肺通气功能障碍指数、缺氧度指数，根据所述环境影响参数数据和湿化器性能监测参数数据生成温湿度调节系数；
根据所述肺通气功能障碍指数、缺氧度指数和呼吸状态监测数据进行处理获得呼吸障碍反馈参数；
根据所述呼吸障碍反馈参数以及湿化器性能监测参数数据通过预设湿化器性能监测模型进行处理获得湿化器输出量调节指数；
根据所述温湿度调节系数对湿化器输出量调节指数进行修正，获得湿化器输出量调节修正指数；
采集患者吸气峰流量数据，并结合所述湿化器输出量调节修正指数以及所述湿化器性能监测参数数据进行处理，获得湿化器输出量调节参数，根据湿化器输出量调节参数对湿化器输出量进行调节。
需要说明的是，为了实现根据不同患者自身状况对湿化器输出量进行个性化、智能化、精准化调节的目的，首先根据患者呼吸系统监测信息、湿化器性能监测信息和环境参数信息提取获得肺功能指数数据、呼吸状态监测数据、血氧监测数据、湿化器性能监测参数数据和环境影响参数数据，根据肺功能指数数据和血氧监测数据通过预设呼吸监测模型处理获得肺通气功能障碍指数、缺氧度指数，即根据患者肺功能情况和血氧监测情况对患者肺部通气能力和当前缺氧情况进行判定，再根据环境影响参数数据和湿化器性能监测参数数据生成温湿度调节系数，即根据空气环境的温湿度情况和当前湿化器气流的温湿度情况进行处理得到可对湿化器输出量进行辅助调节的温湿度调节系数，再根据肺通气功能障碍指数、缺氧度指数和呼吸状态监测数据进行处理获得呼吸障碍反馈参数，即根据患者当前肺部通气能力和缺氧情况以及患者呼吸气时间、呼吸频率和气道压力情况进行处理获得可以反应患者呼吸障碍情况的参数，后再根据呼吸障碍反馈参数以及湿化器性能监测参数数据通过预设湿化器性能监测模型进行处理获得湿化器输出量调节指数，即根据患者呼吸障碍情况和湿化器当前氧流量、氧浓度情况得出湿化器输出量调节指数，再根据温湿度调节系数对湿化器输出量调节指数进行修正，获得湿化器输出量调节修正指数，最后采集患者吸气峰流量数据，即吸气量最大值，并结合湿化器输出量调节修正指数以及湿化器空氧混合气体流量监测数据进行处理，获得湿化器输出量调节参数，根据湿化器输出量调节参数对湿化器输出量进行智能调节，因为只有空氧混合气体流量大于患者的吸气峰流量，才能避免不足的流量部分被同时吸入的空气补充导致吸氧浓度被严重稀释的状况发生，因此需要结合患者吸气峰值和当前湿化器空氧混合气体流量监测数据对湿化器输出量进行调节。
根据本发明实施例，所述根据所述患者呼吸系统监测信息提取肺功能指数数据、呼吸状态监测数据、血氧监测数据，根据所述湿化器性能监测信息提取湿化器性能监测参数数据，根据所述环境参数信息提取环境影响参数数据，具体为：
根据所述患者呼吸系统监测信息提取肺功能指数数据、呼吸状态监测数据、血氧监测数据；
所述肺功能指数数据包括基础肺容积数据和基础肺容量数据；
所述呼吸状态监测数据包括呼吸气时间数据、呼吸频率数据和气道压力数据；
所述血氧监测数据包括血氧饱和度数据和氧合指数数据；
根据所述湿化器性能监测信息提取湿化器性能监测参数数据，根据所述环境参数信息提取环境影响参数数据；
所述湿化器性能监测参数数据包括氧流量数据、氧浓度数据、空氧混合气体流量数据、气流温度数据和气流湿度数据；
所述环境影响参数数据包括室温数据和空气湿度数据。
需要说明的是，为了根据患者肺功能情况、呼吸状态监测情况、血氧监测情况、湿化器性能监测情况以及环境监测情况对湿化器输出量进行调节，因此需要根据患者呼吸系统监测信息提取肺功能指数数据、呼吸状态监测数据、血氧监测数据，其中肺功能指数数据包括基础肺容积数据和基础肺容量数据，呼吸状态监测数据包括呼吸气时间数据、呼吸频率数据和气道压力数据，血氧监测数据包括血氧饱和度数据和氧合指数数据，再根据湿化器性能监测信息提取湿化器性能监测参数数据，根据环境参数信息提取环境影响参数数据，其中湿化器性能监测参数数据包括氧流量数据、氧浓度数据、空氧混合气体流量数据、气流温度数据和气流湿度数据，环境影响参数数据包括室温数据和空气湿度数据。
根据本发明实施例，所述根据所述肺功能指数数据和血氧监测数据通过预设呼吸监测模型处理获得肺通气功能障碍指数、缺氧度指数，根据所述环境影响参数数据和湿化器性能监测参数数据生成温湿度调节系数，具体为：
根据所述基础肺容积数据、基础肺容量数据、血氧饱和度数据和氧合指数数据通过预设呼吸监测模型处理获得肺通气功能障碍指数和缺氧度指数；
将所述室温数据、空气湿度数据、气流温度数据以及气流湿度数据输入预设温湿度调节参数模型中进行处理获得温湿度调节系数。
需要说明的是，为了根据患者肺功能情况和血氧监测情况对患者肺部通气能力和当前缺氧情况进行判定，以便于实现对湿化器输出量更精准的调节，以及衡量空气环境的温湿度情况对当前湿化器的温湿度影响，根据基础肺容积数据、基础肺容量数据、血氧饱和度数据和氧合指数数据通过预设呼吸监测模型处理获得肺通气功能障碍指数和缺氧度指数，其中，基础肺容积数据、基础肺容量数据是反映患者肺通气能力的指标，血氧饱和度数据和氧合指数是反患者血液中氧气浓度的指标，该预设呼吸监测模型是通过获 取大量历史样本的基础肺容积数据、基础肺容量数据、血氧饱和度数据、氧合指数数据、肺通气功能障碍指数和缺氧度指数进行训练获得的模型，可通过输入相关信息进行处理获得对应输出的肺通气功能障碍指数和缺氧度指数，然后将室温数据、空气湿度数据、气流温度数据以及气流湿度数据输入预设温湿度调节参数模型中进行处理获得温湿度调节系数，该预设温湿度调节参数模型是通过获取大量历史样本的室温数据、空气湿度数据、气流温度数据、气流湿度数据和温湿度调节系数进行训练获得的模型，可通过输入相关信息进行处理获得对应输出的温湿度调节系数。
根据本发明实施例，所述根据所述肺通气功能障碍指数、缺氧度指数和呼吸状态监测数据进行处理获得呼吸障碍反馈参数，具体为：
根据所述肺通气功能障碍指数、缺氧度指数、呼吸气时间数据、呼吸频率数据和气道压力数据进行处理获得呼吸障碍反馈参数；
所述呼吸障碍反馈参数的程序处理公式为：
；
其中，为呼吸障碍反馈参数，/>为肺通气功能障碍指数，/>为缺氧度指数，/>为呼吸气时间数据，/>为呼吸频率数据，/>为气道压力数据，/>、/>、/>、/>、/>、/>为预设特征系数（可通过呼吸管路调节参数数据库查询获得）。
需要说明的是，为了评估患者呼吸障碍情况，根据肺通气功能障碍指数、缺氧度指数、呼吸气时间数据、呼吸频率数据和气道压力数据进行处理获得呼吸障碍反馈参数。
根据本发明实施例，所述根据所述呼吸障碍反馈参数以及湿化器性能监测参数数据通过预设湿化器性能监测模型进行处理获得湿化器输出量调节指数，具体为：
根据所述呼吸障碍反馈参数、氧流量数据和氧浓度数据通过预设湿化器性能监测模型进行处理获得湿化器输出量调节指数；
所述湿化器输出量调节指数的程序处理公式为：
；
其中，为湿化器输出量调节指数，/>为呼吸障碍反馈参数，/>为氧流量数据，为氧浓度数据，/>、/>为预设特征系数（可通过呼吸管路调节参数数据库查询获得）。
需要说明的是，根据呼吸障碍反馈参数、氧流量数据和氧浓度数据通过预设湿化器性能监测模型进行处理获得湿化器输出量调节指数，通过输出量调节指数对湿化器输出量进行调节。
根据本发明实施例，所述根据所述温湿度调节系数对湿化器输出量调节指数进行修正，获得湿化器输出量调节修正指数，具体为：
将所述温湿度调节系数通过预设湿化器输出量调节修正指数的程序处理公式对湿化器输出量调节指数进行修正，获得湿化器输出量调节修正指数；
所述湿化器输出量调节修正指数的程序处理公式为：
；
其中，为湿化器输出量调节修正指数，/>为湿化器输出量调节指数，/>为温湿度调节系数，/>为预设特征系数，/>、/>可通过呼吸管路调节参数数据库查询获得。
需要说明的是，根据当前温湿度情况对湿化器输出量调节指数进行调节修正，获得湿化器输出量调节修正指数，以便于对湿化器输出量进行更精准的调节。
根据本发明实施例，所述采集患者吸气峰流量数据，并结合所述湿化器输出量调节修正指数以及所述湿化器性能监测参数数据进行处理，获得湿化器输出量调节参数，根据湿化器输出量调节参数对湿化器输出量进行调节，具体为：
采集患者吸气峰流量数据，并结合所述湿化器输出量调节修正指数以及所述空氧混合气体流量数据进行计算，获得湿化器输出量调节参数；
所述湿化器输出量调节参数的计算公式为：
；
其中，为湿化器输出量调节参数，/>为湿化器输出量调节修正指数，/>为空氧混合气体流量数据，/>为吸气峰流量数据，/>、/>为预设特征系数（可通过呼吸管路调节参数数据库查询获得）；
根据湿化器输出量调节参数对湿化器输出量进行调节。
需要说明的是，吸气峰流量是指患者最大吸气量，当空氧混合气体流量小于患者的吸气峰流量，不足的气流量部分会被同时吸入的空气补充导致吸氧浓度被严重稀释，因此需要结合患者吸气峰值对当前湿化器空氧混合气体流量进行调节，再结合湿化器输出量调节修正指数，最后处理获得湿化器输出量调节参数，根据湿化器输出量调节参数对湿化器输出量进行调节。
根据本发明实施例，还包括：
将所述氧流量数据、氧浓度数据和空氧混合气体流量数据输入预设氧含量识别模型中进行处理，获得氧含量指数；
将所述氧含量指数与预设氧含量指数阈值进行阈值对比，得到阈值对比结果；
根据所述阈值对比结果判定是否关闭湿化器。
需要说明的是，通过对当前湿化器中氧含量数据进行计算，判定是否对患者供氧结束，进而判断湿化器是否需要停止工作，将氧流量数据、氧浓度数据和空氧混合气体流量数据输入预设氧含量识别模型中进行处理，获得氧含量指数，将氧含量指数与预设氧含量指数阈值进行阈值对比，得到阈值对比结果，根据阈值对比结果判定是否关闭湿化器，该氧含量识别模型是通过获取大量历史样本的氧流量数据、氧浓度数据和空氧混合气体流量数据和氧含量指数进行训练获得的模型，可通过输入相关信息进行处理获得对应输出的氧含量指数。
根据本发明实施例，还包括：
将所述气流温度数据与预设气流温度阈值进行阈值对比；
若阈值对比结果不符合预设气流温度阈值对比要求，则进行高温报警并自动关闭湿化器。
需要说明的是，将气流温度数据与预设气流温度阈值进行阈值对比，若检测出来的气流温度超过温度阈值，则进行高温报警并自动关闭湿化器，本方案中预设气流温度阈值范围设置为小于43°，若气流温度数据超过预设温度阈值范围，说明对比结果不符合气流温度阈值对比要求，则进行高温报警并自动关闭湿化器。
本发明第三方面提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质中包括医用湿化器输出量高精度控制方法程序，所述医用湿化器输出量高精度控制方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的医用湿化器输出量高精度控制方法的步骤。
本发明公开的一种医用湿化器输出量高精度控制方法、系统和介质，根据患者呼吸系统监测信息、湿化器性能监测信息和环境参数信息提取获得肺功能指数数据、呼吸状态监测数据、血氧监测数据、湿化器性能监测参数数据、环境影响参数数据，通过预设呼吸监测模型处理获得肺通气功能障碍指数、缺氧度指数，再处理获得温湿度调节系数和呼吸障碍反馈参数，后再通过预设湿化器性能监测模型处理获得湿化器输出量调节指数，修正后得到湿化器输出量调节修正指数进而处理获得湿化器输出量调节参数，最后根据湿化器输出量调节参数对湿化器输出量进行调节，以实现根据不同患者自身需求对湿化器输出量进行个性化、智能化、精准化调节的目的。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
Claims (3)
1.一种医用湿化器输出量高精度控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取患者呼吸系统监测信息、湿化器性能监测信息以及环境参数信息；
根据所述患者呼吸系统监测信息提取肺功能指数数据、呼吸状态监测数据、血氧监测数据，根据所述湿化器性能监测信息提取湿化器性能监测参数数据，根据所述环境参数信息提取环境影响参数数据；
根据所述肺功能指数数据和血氧监测数据通过预设呼吸监测模型处理获得肺通气功能障碍指数、缺氧度指数，根据所述环境影响参数数据和湿化器性能监测参数数据生成温湿度调节系数；
根据所述肺通气功能障碍指数、缺氧度指数和呼吸状态监测数据进行处理获得呼吸障碍反馈参数；
根据所述呼吸障碍反馈参数以及湿化器性能监测参数数据通过预设湿化器性能监测模型进行处理获得湿化器输出量调节指数；
根据所述温湿度调节系数对湿化器输出量调节指数进行修正，获得湿化器输出量调节修正指数；
采集患者吸气峰流量数据，并结合所述湿化器输出量调节修正指数以及所述湿化器性能监测参数数据进行处理，获得湿化器输出量调节参数，根据湿化器输出量调节参数对湿化器输出量进行调节；
所述根据所述患者呼吸系统监测信息提取肺功能指数数据、呼吸状态监测数据、血氧监测数据，根据所述湿化器性能监测信息提取湿化器性能监测参数数据，根据所述环境参数信息提取环境影响参数数据，包括：
根据所述患者呼吸系统监测信息提取肺功能指数数据、呼吸状态监测数据、血氧监测数据；
所述肺功能指数数据包括基础肺容积数据和基础肺容量数据；
所述呼吸状态监测数据包括呼吸气时间数据、呼吸频率数据和气道压力数据；
所述血氧监测数据包括血氧饱和度数据和氧合指数数据；
根据所述湿化器性能监测信息提取湿化器性能监测参数数据，根据所述环境参数信息提取环境影响参数数据；
所述湿化器性能监测参数数据包括氧流量数据、氧浓度数据、空氧混合气体流量数据、气流温度数据和气流湿度数据；
所述环境影响参数数据包括室温数据和空气湿度数据；
所述根据所述肺功能指数数据和血氧监测数据通过预设呼吸监测模型处理获得肺通气功能障碍指数、缺氧度指数，根据所述环境影响参数数据和湿化器性能监测参数数据生成温湿度调节系数，包括：
根据所述基础肺容积数据、基础肺容量数据、血氧饱和度数据和氧合指数数据通过预设呼吸监测模型处理获得肺通气功能障碍指数和缺氧度指数；
将所述室温数据、空气湿度数据、气流温度数据以及气流湿度数据输入预设温湿度调节参数模型中进行处理获得温湿度调节系数；
所述根据所述肺通气功能障碍指数、缺氧度指数和呼吸状态监测数据进行处理获得呼吸障碍反馈参数，包括：
根据所述肺通气功能障碍指数、缺氧度指数、呼吸气时间数据、呼吸频率数据和气道压力数据进行处理获得呼吸障碍反馈参数；
所述呼吸障碍反馈参数的程序处理公式为：
；
其中，为呼吸障碍反馈参数，/>为肺通气功能障碍指数，/>为缺氧度指数，/>为呼吸气时间数据，/>为呼吸频率数据，/>为气道压力数据，/>、/>、/>、/>、/>、/>为预设特征系数；
所述根据所述呼吸障碍反馈参数以及湿化器性能监测参数数据通过预设湿化器性能监测模型进行处理获得湿化器输出量调节指数，包括：
根据所述呼吸障碍反馈参数、氧流量数据和氧浓度数据通过预设湿化器性能监测模型进行处理获得湿化器输出量调节指数；
所述湿化器输出量调节指数的程序处理公式为：
；
其中，为湿化器输出量调节指数，/>为呼吸障碍反馈参数，/>为氧流量数据，/>为氧浓度数据，/>、/>为预设特征系数；
所述根据所述温湿度调节系数对湿化器输出量调节指数进行修正，获得湿化器输出量调节修正指数，包括：
将所述温湿度调节系数通过预设湿化器输出量调节修正指数的程序处理公式对湿化器输出量调节指数进行修正，获得湿化器输出量调节修正指数；
所述湿化器输出量调节修正指数的程序处理公式为：
；
其中，为湿化器输出量调节修正指数，/>为湿化器输出量调节指数，/>为温湿度调节系数，/>为预设特征系数；
所述采集患者吸气峰流量数据，并结合所述湿化器输出量调节修正指数以及所述湿化器性能监测参数数据进行处理，获得湿化器输出量调节参数，根据湿化器输出量调节参数对湿化器输出量进行调节，包括：
采集患者吸气峰流量数据，并结合所述湿化器输出量调节修正指数以及所述空氧混合气体流量数据进行计算，获得湿化器输出量调节参数；
所述湿化器输出量调节参数的计算公式为：
；
其中，为湿化器输出量调节参数，/>为湿化器输出量调节修正指数，/>为空氧混合气体流量数据，/>为吸气峰流量数据，/>、/>为预设特征系数；
根据湿化器输出量调节参数对湿化器输出量进行调节。
2.一种医用湿化器输出量高精度控制系统，其特征在于，该系统包括：存储器及处理器，所述存储器中包括适用于医用湿化器输出量高精度控制方法的程序，所述医用湿化器输出量高精度控制方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤：
获取患者呼吸系统监测信息、湿化器性能监测信息以及环境参数信息；
根据所述患者呼吸系统监测信息提取肺功能指数数据、呼吸状态监测数据、血氧监测数据，根据所述湿化器性能监测信息提取湿化器性能监测参数数据，根据所述环境参数信息提取环境影响参数数据；
根据所述肺功能指数数据和血氧监测数据通过预设呼吸监测模型处理获得肺通气功能障碍指数、缺氧度指数，根据所述环境影响参数数据和湿化器性能监测参数数据生成温湿度调节系数；
根据所述肺通气功能障碍指数、缺氧度指数和呼吸状态监测数据进行处理获得呼吸障碍反馈参数；
根据所述呼吸障碍反馈参数以及湿化器性能监测参数数据通过预设湿化器性能监测模型进行处理获得湿化器输出量调节指数；
根据所述温湿度调节系数对湿化器输出量调节指数进行修正，获得湿化器输出量调节修正指数；
采集患者吸气峰流量数据，并结合所述湿化器输出量调节修正指数以及所述湿化器性能监测参数数据进行处理，获得湿化器输出量调节参数，根据湿化器输出量调节参数对湿化器输出量进行调节；
所述根据所述患者呼吸系统监测信息提取肺功能指数数据、呼吸状态监测数据、血氧监测数据，根据所述湿化器性能监测信息提取湿化器性能监测参数数据，根据所述环境参数信息提取环境影响参数数据，包括：
根据所述患者呼吸系统监测信息提取肺功能指数数据、呼吸状态监测数据、血氧监测数据；
所述肺功能指数数据包括基础肺容积数据和基础肺容量数据；
所述呼吸状态监测数据包括呼吸气时间数据、呼吸频率数据和气道压力数据；
所述血氧监测数据包括血氧饱和度数据和氧合指数数据；
根据所述湿化器性能监测信息提取湿化器性能监测参数数据，根据所述环境参数信息提取环境影响参数数据；
所述湿化器性能监测参数数据包括氧流量数据、氧浓度数据、空氧混合气体流量数据、气流温度数据和气流湿度数据；
所述环境影响参数数据包括室温数据和空气湿度数据；
所述根据所述肺功能指数数据和血氧监测数据通过预设呼吸监测模型处理获得肺通气功能障碍指数、缺氧度指数，根据所述环境影响参数数据和湿化器性能监测参数数据生成温湿度调节系数，包括：
根据所述基础肺容积数据、基础肺容量数据、血氧饱和度数据和氧合指数数据通过预设呼吸监测模型处理获得肺通气功能障碍指数和缺氧度指数；
将所述室温数据、空气湿度数据、气流温度数据以及气流湿度数据输入预设温湿度调节参数模型中进行处理获得温湿度调节系数；
所述根据所述肺通气功能障碍指数、缺氧度指数和呼吸状态监测数据进行处理获得呼吸障碍反馈参数，包括：
根据所述肺通气功能障碍指数、缺氧度指数、呼吸气时间数据、呼吸频率数据和气道压力数据进行处理获得呼吸障碍反馈参数；
所述呼吸障碍反馈参数的程序处理公式为：
；
其中，为呼吸障碍反馈参数，/>为肺通气功能障碍指数，/>为缺氧度指数，/>为呼吸气时间数据，/>为呼吸频率数据，/>为气道压力数据，/>、/>、/>、/>、/>、/>为预设特征系数；
所述根据所述呼吸障碍反馈参数以及湿化器性能监测参数数据通过预设湿化器性能监测模型进行处理获得湿化器输出量调节指数，包括：
根据所述呼吸障碍反馈参数、氧流量数据和氧浓度数据通过预设湿化器性能监测模型进行处理获得湿化器输出量调节指数；
所述湿化器输出量调节指数的程序处理公式为：
；
其中，为湿化器输出量调节指数，/>为呼吸障碍反馈参数，/>为氧流量数据，/>为氧浓度数据，/>、/>为预设特征系数；
所述根据所述温湿度调节系数对湿化器输出量调节指数进行修正，获得湿化器输出量调节修正指数，包括：
将所述温湿度调节系数通过预设湿化器输出量调节修正指数的程序处理公式对湿化器输出量调节指数进行修正，获得湿化器输出量调节修正指数；
所述湿化器输出量调节修正指数的程序处理公式为：
；
其中，为湿化器输出量调节修正指数，/>为湿化器输出量调节指数，/>为温湿度调节系数，/>为预设特征系数；
所述采集患者吸气峰流量数据，并结合所述湿化器输出量调节修正指数以及所述湿化器性能监测参数数据进行处理，获得湿化器输出量调节参数，根据湿化器输出量调节参数对湿化器输出量进行调节，包括：
采集患者吸气峰流量数据，并结合所述湿化器输出量调节修正指数以及所述空氧混合气体流量数据进行计算，获得湿化器输出量调节参数；
所述湿化器输出量调节参数的计算公式为：
；
其中，为湿化器输出量调节参数，/>为湿化器输出量调节修正指数，/>为空氧混合气体流量数据，/>为吸气峰流量数据，/>、/>为预设特征系数；
根据湿化器输出量调节参数对湿化器输出量进行调节。
3.计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中包括医用湿化器输出量高精度控制方法程序，所述医用湿化器输出量高精度控制方法程序被处理器执行时，实现如权利要求1所述的医用湿化器输出量高精度控制方法的步骤。
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