CN116997971A - 使用常用患者参数确定正确垫尺寸的算法 - Google Patents
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Abstract
公开了一种用于推荐用于向患者提供目标体温管理(TTM)治疗的热垫组的系统，其中该系统包括计算机实现的方法。计算机实现的方法包括：从临床医生设备接收对热垫组推荐的请求；从临床医生设备接收患者的标识；从患者的电子医疗记录获取一个或多个患者参数值；根据患者参数值结合垫组相关表确定垫组推荐；以及在临床医生设备上显示垫组推荐。本文还公开了一种系统，包括其上编码有指令的非暂时性计算机可读介质和一个或多个处理器，该处理器配置为在执行指令时，根据计算机实现的方法的过程执行操作。
Description
优先权
本申请要求2021年3月18日提交的美国临时申请号63/162,955的优先权的权益，该申请的全部内容通过引用结合到本申请中。
背景技术
温度对人体的影响已经有了很好的记载，并且已知使用目标体温管理(TTM)系统来选择性地降温和/或暖热身体组织。在正常状况下，温度升高或体温过高可能对大脑有害，更要紧的是，在身体压力的时间段，如生病或手术期间。相反，较低的体温或轻度低温可能会提供某种程度的神经保护。中度至重度低温往往对身体更有害，尤其是心血管系统。
目标体温管理可以从两个不同的方面来看。温度管理的第一方面包括治疗异常体温，即，在高温条件下降温身体或在低温条件下暖热身体。体温调节的第二方面是一种不断发展的治疗方法，其采用物理控制患者体温的技术来提供生理益处，例如降温中风患者以获得某种程度的神经保护。举例来说，TTM系统可以用于早期中风治疗，以减少中风和头部创伤患者引起的神经损伤。附加应用包括在诸如心肺旁路手术的外科手术过程期间选择性地暖热/降温患者。
TTM系统使流体(例如，水)循环通过与患者联接的一个或多个热接触垫，以影响与患者的表面到表面热能交换。通常，TTM系统包括经由流体输送线与至少一个接触垫联接的TTM流体控制模块。一种这样的TTM系统公开于美国专利号6,645,232，该专利于2001年10月11日提交，标题为“Patient Temperature Control System with Fluid PressureMaintenance”，并且一种这样的热接触垫和相关系统公开于美国专利号6,197,045，该专利于1999年1月4日提交，标题为“Cooling/heating Pad and System”，这两个专利通过引用整体并入本文。如‘045专利中所述，建立和保持垫与患者热紧密接触的能力对于充分实现利用TTM系统的医疗功效是重要的。
在一些实例中，多种热垫尺寸可用于适应大范围的患者尺寸。为了最大化与患者的热能交换，使热垫尺寸与患者尺寸相匹配会是有利的。由于可以由不同的特征来定义患者尺寸，例如体重和身高，所以选择热垫尺寸可能需要组合不同的患者尺寸特征，这是获得最佳垫尺寸的特定方式。此外，最佳垫尺寸可能不容易获得，在这种情况下，可能需要使用最佳第二选择垫尺寸。本文公开了用于从热垫的可用库存中为给定患者选择最佳热垫尺寸的系统和方法。
发明内容
简而言之，本文公开了用于自动确定用于向患者提供目标体温管理(TTM)治疗的推荐热垫组(thermal pad set)的系统和计算机化方法。在一个实施方案中，计算机化方法包括从临床医生设备接收针对已标识患者的热垫组推荐的请求；从临床医生设备接收患者的标识；访问患者的电子医疗记录(EMR)；从EMR获取一个或多个患者参数值；根据患者参数值结合垫组相关表确定垫组推荐；以及在临床医生设备上显示垫组推荐。
在一些实施方案中，垫组包括至少一个躯干垫，并且垫组还可以包括至少一个大腿垫。患者参数可以包括患者的性别、体重、身高或体脂百分比中的至少两项。在一些实施方案中，患者参数包括患者的性别、体重、身高或体脂百分比中的至少三项。附加地，在一些实施方案中，患者参数可以包括多个预定的身体形状，其中每个身体形状可以对应于计算机在提供热垫组推荐时使用的身体测量范围或体脂百分比范围。附加地或可替代地，每个身体形状可以对应于体脂沉积的预期位置，这可以影响由计算机化方法提供的热垫组推荐。例如，具有“梨形”身体的患者可能比具有“倒三角形”身体的患者在患者的腰部和臀部区域周围具有更大的体脂累积。
计算机化方法可还包括从临床医生设备接收一个或多个其他患者参数，并且其他患者参数可以包括患者的裤腰尺寸、裤内缝尺寸或鞋尺寸中的至少一项。在一些实施方案中，其他患者参数包括患者的裤腰尺寸、裤内缝尺寸或鞋尺寸中的至少两项。
在一些实施方案中，确定垫组推荐包括根据第一组患者参数确定初始垫组推荐，以及结合第一组患者参数，根据第二组患者参数确定细化的垫组推荐。在这样的实施方案中，在临床医生设备上呈现垫组推荐包括呈现细化的垫组推荐。在一些实施方案中，细化的垫组推荐不同于初始垫组推荐。
第一组患者参数可以包括患者参数中的一个或多个，并且第二组患者参数可以包括其他患者参数中的一个或多个。第一组可以包括患者的体重和/或患者的身高，并且第二组患者参数可以包括患者的裤腰尺寸和/或患者的裤内缝尺寸。
计算机化方法可还包括访问设施库存系统和确定库存中推荐的垫组的可得性。在一些实施方案中，如果垫组在库存中不可得，则计算机实现的方法还包括确定替代垫组并在临床医生设备上显示替代垫组。
计算机化方法还可以包括使用经训练的机器学习模型根据患者参数值确定推荐的热垫组，其中，经训练的机器学习模型接收一个或多个患者参数值作为输入，并提供一个或多个结果分数，并且其中，最高结果分数被提供作为推荐的热垫组。
本文还公开了一种系统，包括一个或多个处理器和非暂时性计算机可读介质，非暂时性计算机可读介质通信地联接至一个或多个处理器，并且具有存储在其上的指令，当指令由一个或多个处理器执行时，促使根据上述计算机化方法的过程执行操作。
本文还公开了一种非暂时性计算机可读存储介质(CRM)，包括可执行指令，可执行指令在由一个或多个处理器执行时使一个或多个处理器根据上述计算机化方法的过程执行操作。
基于更详细地描述这些概念的特定实施方案的附图和以下描述，本文提供的概念的这些和其他特征对于本领域技术人员将变得更明显。
附图说明
将参考在附图中示出的公开文本的特定实施方案来呈现公开文本的更具体描述。应当理解，这些附图仅描绘了本发明的典型实施方案，并且因此不应被认为是对公开文本的范围的限制。将通过使用附图以额外的具体和细节描述和解释本发明的示例实施方案，附图中：
图1示出了根据一些实施方案的正在接受目标体温管理(TTM)治疗的患者。
图2示出了根据一些实施方案的TTM系统的热垫的俯视图。
图3是根据一些实施方案的适于支持热垫组推荐系统的系统架构的框图。
图4是根据一些实施方案的图3的热垫组推荐系统的热垫组相关表。
图5是根据一些实施方案的热垫组推荐系统的热垫组推荐表格的屏幕截图。
图6是根据一些实施方案的确定热垫组推荐的过程的流程图。
具体实施方式
在更详细地公开一些特定实施方案之前，应当理解，本文公开的特定实施方案不限制本文提供的概念的范围。还应该理解，本文公开的特定实施方案可以具有能够容易地从特定实施方案中分离出来并且可选地与本文公开的许多其他实施方案中的任何一个的特征相结合或替代其的特征。
短语“连接到”和“与其联接”是指两个或多于两个实体之间的任何形式的交互，包括机械、电气、磁性、电磁、流体、信号、通信(包括无线)和热交互。两个部件可以彼此连接或联接，即使彼此没有直接接触。例如，两个部件可以通过中间部件彼此联接。
本文公开的任何方法包括用于执行所述方法的一个或多个步骤或动作。方法步骤和/或动作可以彼此互换。换句话说，除非实施方案的正确操作需要步骤或动作的特定顺序，否则可以修改特定步骤和/或动作的顺序和/或使用。此外，本文描述的方法的子例程或仅一部分可以是公开文本范围内的单独方法。换句话说，一些方法可能仅包括更详细方法中描述的步骤的一部分。
除非另有定义，本文使用的所有技术和科学术语具有与本领域普通技术人员通常理解的含义相同的含义。
图1示出了根据一些实施方案的正在接受目标体温管理(TTM)治疗的患者50。在所示的实施方案中，将包括四个热接触垫121、122、123和124的热接触垫组120应用于患者50。将躯干垫121和122应用于患者50的躯干51，使得每个躯干垫121、122部分地围绕患者50的躯干51延伸。将大腿垫123和124分别应用于患者50的每个大腿52上，使得每个大腿垫121、122至少部分地围绕患者50的大腿52延伸。虽然所示的垫组120的实施方案包括四个垫，但其他实施方案可以包括一个、两个、三个、四个、五个、六个或更多个热接触垫。
如图所示，垫的尺寸覆盖患者的特定部分。例如，躯干垫可以从患者50的腰部延伸到胸部。类似地，大腿垫可以从患者的腹股沟区域延伸到膝盖。如下所述，不同的垫组120可以包括不同尺寸(即，尺寸(dimension))的垫，以适应不同的患者尺寸。
图2是热垫220的俯视图，热垫220可以代表垫组120的任何一个垫。在一些实施方案中，热垫220通常可以定义矩形形状。如图所示，垫220定义了长度尺寸221，其在使用中可以平行于患者50的高度定向。垫220类似地定义了宽度222，该宽度可以至少部分地围绕患者50的一部分延伸。在所示的实施方案中，长度221和宽度222可以基本上定义垫220在患者50上的适合。例如，在大腿垫123、124的情况下，长度221可以沿着患者50的大腿长度延伸，即，在患者50的腹股沟区域和膝盖之间延伸，并且进一步在大腿垫123、124的情况下，宽度222可以部分或完全地沿着患者50的大腿圆周延伸，即，围绕患者50的大腿52延伸。在一些实例中，宽度222可以超过大腿52的圆周，使得宽度222的端部可以彼此重叠。应当理解，垫220的矩形形状不旨在是限制性的，而仅仅提供了一个说明性实施方案。本文公开的垫可以采取各种形状。
在躯干垫121、122的情况下，长度221可以沿着躯干51的长度延伸，即，从患者50的胸部延伸到患者50的腰部或臀部。类似地，躯干垫121、122的宽度222可以部分地围绕患者50的躯干51延伸，即，沿着患者50的躯干圆周的一部分延伸。如图1中所示，躯干垫121、122可以端对端地定位，使得躯干垫121、122的宽度222围绕躯干51的相对部分延伸。这样，当组合时，垫121、122可以基本上沿着患者50的躯干圆周延伸。在一些实例中，躯干垫121、122的组合宽度222可以超过躯干51的圆周，使得躯干垫121、122的端部可以彼此重叠。
在所示的实施方案中，长度221和宽度222可以基本上定义垫220在患者50上的适合。因此，可以提供不同长度221和宽度222的垫220，以限定与不同尺寸的患者50的适合。由于患者尺寸可以从新生儿到特大成人的范围，可以定义多个垫组120以用于跨患者尺寸范围的使用。在使用中，临床医生可以选择适合特定患者的垫组120。虽然临床医生在选择垫尺寸时可能获得患者50的直接测量，但是获得直接测量(例如，大腿长度或躯干圆周)可能是困难的或逻辑上不可行的。在一些实例中，临床医生可能需要在不直接接近患者50的情况下选择垫组120。
在一些实例中，临床医生可以根据一个或多个可用的患者参数值，例如，患者50的体重和/或身高，选择垫组120。然而，如普通技术人员可以理解的，与热垫尺寸相关的患者尺寸可以在具有相同体重或身高的患者之间变化。例如，具有相同体重的两个患者可以具有不同的躯干长度或躯干圆周。因此，对于临床医生来说，利用工具来根据可用的患者参数值更准确地选择垫组120可能是有利的。
图3示出了适于支持热垫推荐系统(系统)340的一个实施方案的系统架构300。网络301表示临床医生设备310和系统340之间的通信路径。在一个实施方案中，网络301是互联网。该网络还可以利用不一定是互联网一部分的专用或私有通信链路(例如，WAN、MAN或LAN)。网络使用标准通信技术和/或协议。
服务器302可以是配置为呈现网页或其他网络内容的网络服务器，其形成到临床医生设备310的基本接口。临床医生使用临床医生设备310来访问一个或多个网页，并向垫推荐系统340提供数据。在本申请的上下文中，“数据”被理解为包括关于患者50、垫组120、垫组库存等的信息。例如，对于与患者50相关的信息，数据可以包括诸如体重、身高、体脂百分比、裤腰尺寸、裤内缝尺寸、鞋尺寸等信息。此外，对于关于垫组120的信息，数据可以包括垫的数量、垫的类型、垫尺寸、零件号等。
临床医生使用临床医生设备310与系统340交互。临床医生设备310可以是任何是或包含计算机的设备，计算机例如个人计算机(PC)、台式计算机、膝上型计算机、笔记本电脑、智能手机等。计算机是具有一个或多个通用或专用处理器、内存、存储器和网络部件(有线或无线)的设备。设备执行操作系统，例如微软Windows兼容操作系统(OS)、苹果OS X或iOS、Linux发行版或谷歌的Android OS。在一些实施方案中，临床医生设备310可以使用网络浏览器311，例如微软Internet Explorer、Mozilla Firefox、谷歌Chrome、苹果Safari和/或Opera，作为与系统340交互的接口。临床医生可以通过经由临床医生设备310直接输入患者50的定义的患者参数的值来向系统340提供患者参数数据。
系统架构300可以包括对电子医疗记录(EMR)系统320的访问。EMR系统320可以包括患者50的电子医疗记录(EMR)321，并且EMR 321可以包括一个或多个患者参数。EMR 321的患者参数可以包括患者的体重、患者的身高和患者的体脂百分比。在一些实施方案中，一个或多个患者参数可以与可以在患者腕带(例如，医院腕带)、患者图表等上提供的标识符或其他符号说明相关联。作为一个实施例，标识符可以是打印在患者腕带或患者图表上的条形码，使得条形码的扫描提供一个或多个患者参数的至少子集作为对热垫推荐系统340的输入。临床医生设备可以包括条形码扫描仪或利用软件应用，其中软件应用的执行导致条形码的扫描。作为实例，当临床医生设备310包括计算机时，条形码扫描仪可以是联接至笔记本电脑的外围设备，并且可以被认为是临床医生设备310的一个方面。在其他实例中，例如当临床医生设备310是移动设备(例如，电话或平板电脑)时，临床医生设备310可以包括软件应用(逻辑)，在执行该软件应用时执行包括扫描条形码的操作。在任一实例中，在接收到扫描的条形码时，临床医生设备310可以访问与条形码相关联的一个或多个患者参数，并将一个或多个患者参数提供给热垫推荐系统340。
系统架构300可以包括对设施库存系统330的访问。库存系统330可以包括垫组库存331，该垫组库存定义了垫组120的目录中的任何一个垫组120在设施内的当前可得性。在一些实例中，从库存中选择的垫可以被中继到热垫推荐系统340和垫组确定逻辑352，如下所述，垫组确定逻辑可以利用机器学习技术(或其他人工智能技术)来确定热垫尺寸推荐。此外，所选垫的尺寸可以用于更新或细化垫组确定逻辑352，以便提高未来推荐的准确性。例如，所选垫的尺寸可以用于重新训练垫组确定逻辑352的机器学习模型。
在使用中，临床医生设备310向系统340发出请求，以获得将垫组120用于指定患者50的推荐。作为响应，系统340基于可用的患者参数值向客户端310提供关于执行TTM治疗时要用于指定患者50的垫组120的推荐。在一些实施方案中，系统340还可以提供替代的垫组推荐。
本领域技术人员将理解，系统架构300可以包含本文未描述的其他模块。此外，没有示出诸如防火墙、认证系统、支付处理系统、网络管理工具、负载均衡器等传统元件，因为它们对本发明不是实质性的。系统340可以使用单个计算机或计算机网络来实现，包括基于云的计算机实现方式。计算机优选地为服务器类计算机，包括一个或多个高性能CPU和1G或更多主内存，并且运行诸如LINUX或其变体之类的操作系统。本文描述的系统111的操作可以通过硬件或通过安装在非暂时性计算机存储器中并由处理器执行以执行本文描述的功能的计算机程序来控制。系统架构300包括本文描述的操作所必需的其他硬件元件，包括网络接口和协议、用于数据输入的输入设备和用于显示、打印或其他数据呈现的输出设备。
系统340包括非暂时性计算机可读存储介质350，该非暂时性计算机可读存储介质上存储有垫组相关表351和垫组确定逻辑352，逻辑352包括垫组确定算法。垫组相关表351将定义的患者参数的值范围与对应的垫组120相关联，如关于图4所描述的。垫确定逻辑352包括指令，使得当由一个或多个处理器执行指令时，指令配置为执行根据向临床医生设备310提供垫组推荐的操作，如下面进一步描述的。在一些实施方案中，非暂时性计算机可读存储介质350可以包括用于不同性别的多个垫组相关表351。在其他实施方案中，所有性别的数据可以被包括在单个垫组相关表351中。
在一些实施方案中，系统架构300可以包括或可以访问三维(3D)身体扫描仪(未示出)，系统340可以从三维(3D)身体扫描仪获取一个或多个患者参数值。
在一些实施方案中，临床医生可以利用包括相机的网络设备(例如，移动电话或平板电脑)，并捕获患者的一个或多个图像，以代替由3D身体扫描仪捕获的图像。在这样的实施方案中，热垫推荐系统340的逻辑可以使用计算机视觉技术来检测患者并检测患者环境的某些组成部分，例如床。在一些实施方案中，环境组成部分可以包括具有指定长度的设备，例如米尺。基于对患者和一个或多个环境组成部分的检测，逻辑可以确定患者的尺寸，例如患者身体的总长度、患者身体的各个部分的长度(例如，躯干的长度、手臂的长度、腿的长度等)和患者身体的各个部分的宽度。
在一些实施方案中，垫组确定逻辑352可以利用机器学习技术(或其他人工智能技术)来确定热垫尺寸推荐。例如，可以利用先前存储的指示患者尺寸(例如，手动输入的身高、体重、鞋尺寸、身体测量、性别等，和/或经由3D身体扫描仪或其他相机捕获的图像)的数据、对应的所选热垫尺寸和关于所选热垫尺寸适合患者的程度的分数来训练机器学习模型。因此，可以由热垫推荐系统调动经训练的机器学习模型，以针对指示患者尺寸的数据对各种热垫尺寸进行评分，其中最高结果分数可以指示推荐。
图4示出了示例性垫组相关表351。表351包括由从新生儿尺寸到特大成人尺寸的尺寸范围定义的多个垫组120。表包括与每个垫组120相关的定义的患者参数的值范围。例如，如表351中所示，“小型成人”垫组120通常与体重在30至45kg之间的患者相关。
在一些实施方案中，患者参数的值范围表示跨患者参数的患者50的典型值范围。例如，参考表351，体重在30至45kg之间的患者通常可以具有155至165cm之间的身高、5至40％之间的体脂百分比、53至62cm之间的裤腰尺寸、64至73cm之间的裤内缝以及8至11(US)之间的鞋尺寸。
在一些实例中，实际患者参数值可以不同于表351中的典型参数值范围。例如，体重46kg的患者可以具有小于150cm的身高。在这一实例中，患者的体重可以与“小型成人”垫组120相关，并且患者的身高可以与“X-小型成人”垫组120相关。这样，系统340可以在解决不一致性和选择垫组120方面对临床医生有重要帮助。
尽管未示出，系统340可以包括用于男性和女性患者的单独的垫组相关表。在一些实例中，男性患者的典型参数值范围可能不同于女性患者的典型参数值范围。
图5示出了根据一些实施方案的示例性热垫组推荐表格(表格)510的屏幕截图。表格510包括可以从EMR 321获取患者值的患者参数。这些参数可以包括患者的性别、患者的体重、患者的身高和患者的体脂百分比。表格510还可以促进临床医生经由临床医生设备310直接输入其他患者参数值。这些其它参数可以包括患者的裤腰尺寸、患者的裤内缝尺寸和患者的鞋尺寸。
在一些实例中，与患者的体重相比，患者的裤腰尺寸可以更准确地与躯干垫121、122的宽度222相关联。因此，在一些实例中，当可用时，根据患者的裤腰尺寸来确定垫组120可能是有利的。类似地，与患者的身高相比，患者的裤内缝尺寸可以更准确地与大腿垫123、124的长度221相关联。因此，在一些实例中，当可用时，根据患者的裤内缝尺寸来确定垫组120可能是有利的。
系统340可以在临床医生设备310上显示推荐的垫组120和可得性状态。如果推荐的垫组120在库存中不可得，则系统340还可以显示替代的推荐的垫组120。在一些实施方案中，系统340可以显示推荐的垫组、可得性状态和替代的推荐的垫组120作为表格510的一部分。
图6示出了计算机辅助过程600，其可以包括如下所述的步骤。逻辑352可以从客户端310接收热垫推荐请求(步骤610)。作为响应，逻辑352可以显示表格510，使得临床医生310可以输入患者的身份(步骤615)。逻辑352可以接收由临床医生310输入的患者身份(例如，患者姓名)(步骤620)。具有患者的身份后，逻辑352可以访问EMR系统320并获取患者的EMR 321上可用的任何患者参数值(步骤625)。逻辑352还可以接收由临床医生经由临床医生设备310输入的任何其他患者参数值(步骤630)。具有所有可用的患者参数值后，逻辑352可以根据可用的患者参数值确定推荐的垫组120(步骤635)，如下文进一步描述的。一旦确定了推荐的垫组120，逻辑352可以在临床医生设备310上显示推荐的垫组120(步骤640)。逻辑352可以访问设施库存系统，以确定推荐的垫组120在库存中是否可用(步骤645)。如果推荐的垫组120可用(步骤650)，逻辑352可以相应地显示消息(步骤655)。
如果推荐的垫组120不可得(步骤650)，逻辑352可以显示推荐的垫组120不可得的消息(步骤665)。然后，逻辑352可以从库存中可用的垫组120中确定替代的垫组120(步骤670)，并且在临床医生设备310上显示替代的推荐的垫组120(步骤675)。
确定步骤635可以包括由垫组确定逻辑352执行的操作。逻辑352可以根据表格510上的可用患者参数值确定推荐的垫组120。在一些实例中，可以从表格510中省略一个或多个患者参数值，在这些实例中，逻辑352可以从表格510上的可用患者参数值中提供推荐的垫组120。在一些实施方案中，一个患者参数可以比另一个患者参数提供与垫组1200更准确的相关联。例如，患者的裤腰尺寸可以比患者的体重更准确地表示患者的躯干圆周，并且因此可以比患者的体重更准确地与垫组120相关联。在一些实例中，患者的体重可以与垫组120相关联，该垫组120不同于(例如，更小或更大)与患者身高相关联的垫组120。在一些实施方案中，逻辑可以对一个患者参数应用比另一个患者参数更大的相关显著性。例如，在一些实施方案中，逻辑352可以将更大的相关显著性应用于患者的裤腰尺寸和裤内缝尺寸，因为与这些患者参数相关联的尺寸可以更准确地与垫的尺寸(即，长度221和宽度222(见图2))匹配。
在一些实例中，患者参数值可以接近参数值范围的末端，使得两个垫组120中的任何一个可以与患者参数值相等地相关联。在这种实例中，逻辑352可以利用另一个患者参数的值来确定两个垫组120中的哪一个可以定义与患者50的更好适合。
在一些实施方案中，逻辑352可以根据排序的患者参数顺序细化垫组推荐。例如，逻辑352最初可以根据第一患者参数(例如，患者的体重)确定推荐的垫组120。此后，逻辑352可以根据第二患者参数(例如，患者的身高)细化或改变垫组推荐。此后，逻辑352可以根据第三患者参数(例如，患者的裤腰尺寸)进一步细化或改变垫组推荐。这种细化模式可以继续，直到每个可用的患者参数已经用于确定推荐的垫组120。
在一些实施方案中，逻辑352最初可以根据第一组患者参数(例如，可从EMR获得的患者参数)确定推荐的垫组120。此后，逻辑352可以根据第二组患者参数(例如，由临床医生直接输入到表格510中的患者参数)细化或改变垫组推荐。
根据一些实施方案，垫组确定步骤635的几个实施例描述了逻辑352的示例性操作(例如，算法操作)。
实施例1.患者体重84kg，身高185cm。表格510上可以省略所有其他患者参数值。在该实施例中，患者的体重处于“大型成人”垫组120的体重范围的中间，并且患者的身高处于“大型成人”垫组120的身高范围的中间。作为响应，逻辑352可以确定患者参数值与“大型成人”垫组120相关。
实施例2.患者体重44kg，身高160cm。表格510上可以省略所有其他患者参数值。在该实施例中，患者的体重处于“X-小型成人”垫组120的体重范围的高端，并且患者的身高处于“小型成人”垫组120的身高范围的高端。作为响应，逻辑352可以确定患者参数值与“小型成人”垫组120比与“X-小型成人”垫组120更准确地相关，因为使用“小型成人”垫组120可以为患者提供足够的长度，并且额外的宽度可以导致可接受的垫重叠。
实施例3.患者体重74kg，身高150cm。表格510上可以省略所有其他患者参数值。在该实施例中，患者的体重处于“中等成人”垫组120的体重范围的高端，并且患者的身高处于“小型成人”垫组120的身高范围的中间。作为响应，逻辑352可以确定患者参数值与“中等成人”垫组120比与“小型成人”垫组120更准确地相关，因为使用“中等成人”垫组120可以提供足够的宽度来围绕患者的躯干和大腿延伸，并且大腿垫的额外长度可以可接受地延伸到患者的膝盖，并且躯干垫的额外长度可以可接受地向下延伸到患者的臀部。
实施例4.患者体重58kg，身高155cm，裤腰尺寸72cm，裤内缝尺寸70cm。在该实施例中，患者的体重处于“小型成人”垫组120的体重范围的高端，患者的身高处于“小型成人”垫组120的身高范围的中间，患者的腰围尺寸处于“中等成人”垫组120的腰围范围的低端，并且患者的内缝处于“小型成人”垫组120的内缝范围的中间。作为响应，逻辑352可以确定患者参数值与“中等成人”垫组120比与“小型成人”垫组120更准确地相关，因为患者的腰围比患者的体重更准确地指示躯干圆周。
实施例5.患者体重74kg，身高175cm，裤腰尺寸75cm，裤内缝尺寸87cm。在该实施例中，患者的体重处于“中等成人”垫组120的体重范围的高端，患者的身高处于“中等成人”垫组120的身高范围的高端，患者的腰围尺寸处于“中等成人”垫组120的腰围范围的中间，并且患者的内缝处于“大型成人”垫组120的内缝范围的中间。作为响应，逻辑352可以确定患者参数值与“大型成人”垫组120更准确地相关，因为患者的内缝是比患者的身高更准确地指示大腿长度。
实施例6.患者体重44kg，身高160cm。表格510上的所有其他患者参数值可以省略。在该实施例中，患者的体重处于“X-小型成人”垫组120的体重范围的高端，并且患者的身高处于“小型成人”垫组120的身高范围的高端。作为响应，逻辑352可以确定患者参数值与“小型成人”垫组120比与“X-小型成人”垫组120更准确地相关，因为使用“小型成人”垫组120可以为患者提供足够的长度，并且额外的宽度可以导致可接受的垫重叠。然而，在这个实施例中，逻辑352确定“小型成人”垫组120在库存中不可得。这样，逻辑352可以将“X-小型成人”垫组120定义为替代的垫组推荐。
实施例7.患者的身高、体重和体脂百分比都是未知的。然而，临床医生能够经由裤腰尺寸和患者的鞋尺寸来确定患者的腰围尺寸。在患者的裤腰尺寸为40cm并且鞋的范围为6(美国儿童尺寸)的场景中，逻辑352在接收到这种信息时，确定“大童”垫组120是合适的。这里，逻辑352确定裤子尺寸对应于“大童”垫组120，并且鞋尺寸对应于“中童”垫组120。结果，逻辑352推荐更大的垫尺寸。
实施例8.患者体重100kg，身高150cm。在该实施例中，患者的体重处于“大型成人”垫组120的体重范围的高端，并且患者的身高处于“X-小型成人”垫组120的身高范围的高端。然而，在这种情况下，逻辑352可以推荐“X-大型成人”垫组120。这种推荐可以基于逻辑352内包括的经验数据。在一些实施方案中，逻辑352可以包括经训练的机器学习模型，该模型基于上面公开的输入参数提供热垫组尺寸的评分，其中利用训练数据(例如，特定热垫组尺寸适合患者程度的评分，例如，由临床医生提供)来执行训练。
为了说明的目的，已经呈现了本发明的实施方案的前述描述；它并不旨在穷举或将本发明限制于所公开的精确形式。相关领域的技术人员可以理解，根据上述公开，许多修改和变化是可能的。
本说明书的一些部分根据对信息的操作的算法和符号表示来描述本发明的实施方案。这些算法描述和表示通常被数据处理领域的技术人员用来将他们工作的实质有效地传达给本领域的其他技术人员。虽然在功能上、计算上或逻辑上描述了这些操作，但这些操作被理解为由计算机程序或等效电路、微代码等来实施。此外，在不丧失通用性的情况下，将这些操作安排称为模块有时也被证明是方便的。所描述的操作及其相关模块可以体现在软件、固件、硬件或其任何组合中。
本发明的实施方案还可以涉及用于执行本文的操作的装置。该装置可以为所需目的而特别构造，或者其可以包括由存储在计算机中的计算机程序选择性地激活或重新配置的通用计算设备。这种计算机程序可以存储在有形的计算机可读存储介质或适用于存储电子指令的任何类型的介质中，并且联接至计算机系统总线。此外，说明书中提到的任何计算系统可以包括单个处理器，或者可以是采用多个处理器设计以提高计算能力的架构。
最后，说明书中使用的语言主要是为了可读性和指导性目的而选择的，并且可以不是为了描绘或限定本发明主题而选择的。因此，本发明的范围不受该详细描述的限制，而是受基于此的申请提出的任何权利要求的限制。因此，本发明的实施方案的公开旨在是说明性的，而不是限制在以下权利要求中提出的本发明的范围。
Claims (51)
1.一种用于自动确定用于向患者提供目标体温管理(TTM)治疗的推荐的热垫组的计算机化方法，包括：
从临床医生设备接收针对已标识患者的热垫组推荐的请求；
从所述临床医生设备接收患者的标识；
访问所述患者的电子医疗记录(EMR)；
从所述电子医疗记录获取一个或多个患者参数值；
根据所述患者参数值，结合垫组相关表或经训练的机器学习模型，确定所述推荐的热垫组；和
在所述临床医生设备上显示所述垫组推荐。
2.根据权利要求1所述的计算机化方法，其中所述垫组包括至少一个躯干垫。
3.根据权利要求1或2所述的计算机化方法，其中所述垫组包括至少一个大腿垫。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的计算机化方法，其中所述患者参数包括所述患者的性别、所述患者的体重、所述患者的身高或所述患者的体脂百分比中的至少两项。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的计算机化方法，其中所述患者参数包括所述患者的性别、体重、身高或体脂百分比中的至少三项。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的计算机化方法，其中计算机实现的方法还包括从所述临床医生设备接收一个或多个其他患者参数。
7.根据权利要求6所述的计算机化方法，其中所述其他患者参数包括所述患者的裤腰尺寸、裤内缝尺寸或鞋尺寸中的至少一项。
8.根据权利要求6所述的计算机化方法，其中所述其他患者参数包括所述患者的裤腰尺寸、裤内缝尺寸或鞋尺寸中的至少两项。
9.根据权利要求1-8中任一项所述的计算机化方法，其中确定所述垫组推荐包括：
根据第一组患者参数，确定初始垫组推荐；和
根据所述第二组患者参数，结合所述第一组患者参数，确定细化的垫组推荐，
其中在所述临床医生设备上呈现所述垫组推荐包括呈现细化的垫组推荐。
10.根据权利要求9所述的计算机化方法，其中所述细化的垫组推荐不同于所述初始垫组推荐。
11.根据权利要求9或10所述的计算机化方法，其中所述第一组患者参数包括所述患者参数中的一个或多个，并且其中所述第二组患者参数包括所述其他患者参数中的一个或多个。
12.根据权利要求9-11中任一项所述的计算机化方法，其中所述第一组包括所述患者的体重和/或所述患者的身高。
13.根据权利要求9-12中任一项所述的计算机化方法，其中所述第二组患者参数包括所述患者的裤腰尺寸和/或所述患者的裤内缝尺寸。
14.根据权利要求1-13中任一项所述的计算机化方法，其中计算机实现的方法还包括：
访问设施库存系统；和
确定库存中所述推荐的垫组的可得性。
15.根据权利要求14所述的计算机化方法，其中如果所述垫组在库存中不可得，则所述计算机实现的方法还包括：
确定替代的垫组；和
在所述临床医生设备上显示所述替代的垫组。
16.根据权利要求1-15中任一项所述的计算机化方法，其中使用经训练的机器学习模型执行根据所述患者参数值确定所述推荐的热垫组，其中所述经训练的机器学习模型接收所述一个或多个患者参数值作为输入并且提供一个或多个结果分数。
17.根据权利要求16所述的计算机化方法，其中提供最高结果分数作为所述推荐的热垫组。
18.一种系统，包括：
一个或多个处理器；和
非暂时性计算机可读介质，其通信地联接至所述一个或多个处理器并且在其上存储有指令，当由所述一个或多个处理器执行时，所述指令促使执行操作，所述操作包括：
从临床医生设备接收针对已标识患者的热垫组推荐的请求，所述垫组配置用于应用于正在接受目标体温管理治疗的患者；
从所述临床医生设备接收患者的标识；
访问所述患者的电子医疗记录(EMR)；
从所述电子医疗记录获取一个或多个患者参数值；
根据所述患者参数值，结合垫组相关表，确定垫组推荐；和
在所述临床医生设备上显示所述垫组推荐。
19.根据权利要求18所述的系统，其中所述垫组包括至少一个躯干垫。
20.根据权利要求18或19所述的系统，其中所述垫组包括至少一个大腿垫。
21.根据权利要求18-20中任一项所述的系统，其中所述患者参数包括所述患者的性别、所述患者的体重、所述患者的身高或所述患者的体脂百分比中的至少两项。
22.根据权利要求18-21中任一项所述的系统，其中所述患者参数包括所述患者的性别、所述患者的体重、所述患者的身高和所述患者的体脂百分比中的至少三项。
23.根据权利要求18-22中任一项所述的系统，其中所述操作还包括从所述临床医生设备接收一个或多个其他患者参数。
24.根据权利要求23所述的系统，其中所述其他患者参数包括所述患者的裤腰尺寸、裤内缝尺寸或鞋尺寸中的至少一项。
25.根据权利要求23所述的系统，其中，所述其他患者参数包括所述患者的裤腰尺寸、裤内缝尺寸或鞋尺寸中的至少两项。
26.根据权利要求18-25中任一项所述的系统，其中确定所述垫组推荐包括：
根据第一组患者参数确定初始垫组推荐；和
根据所述第二组患者参数，结合所述第一组患者参数，确定细化的垫组推荐，并且
其中在所述临床医生设备上呈现所述垫组推荐包括呈现细化的垫组推荐。
27.根据权利要求26所述的系统，其中所述细化的垫组推荐不同于所述初始垫组推荐。
28.根据权利要求26或27所述的系统，其中所述第一组患者参数包括所述患者参数中的一个或多个，并且其中所述第二组患者参数包括所述其他患者参数中的一个或多个。
29.根据权利要求26-28中任一项所述的系统，其中所述第一组包括所述患者的体重和/或所述患者的身高。
30.根据权利要求26-29中任一项所述的系统，其中所述第二组患者参数包括所述患者的裤腰尺寸和/或所述患者的裤内缝尺寸。
31.根据权利要求18-30中任一项所述的系统，其中所述操作还包括：
访问设施库存系统；和
确定库存中所述推荐的垫组的可得性。
32.根据权利要求31所述的系统，其中如果所述垫组在库存中不可得，则所述操作还包括：
确定替代的垫组；和
在所述临床医生设备上显示所述替代的垫组。
33.根据权利要求18-32中任一项所述的系统，其中使用经训练的机器学习模型执行根据所述患者参数值确定所述推荐的热垫组，其中所述经训练的机器学习模型接收所述一个或多个患者参数值作为输入并且提供一个或多个结果分数。
34.根据权利要求33所述的系统，其中提供最高结果分数作为所述推荐的热垫组。
35.一种非暂时性计算机可读存储介质，包括可执行指令，当由一个或多个处理器执行时，所述可执行指令使所述一个或多个处理器执行操作，所述操作包括：
从临床医生设备接收针对已标识患者的热垫组推荐的请求，所述垫组配置用于应用于正在接受目标体温管理治疗的患者；
从所述临床医生设备接收患者的标识；
访问所述患者的电子医疗记录(EMR)；
从所述电子医疗记录获取一个或多个患者参数值；
根据所述患者参数值，结合垫组相关表，确定垫组推荐；和
在所述临床医生设备上显示所述垫组推荐。
36.根据权利要求35所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中所述垫组包括至少一个躯干垫。
37.根据权利要求35或36所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中所述垫组包括至少一个大腿垫。
38.根据权利要求35-37中任一项所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中所述患者参数包括所述患者的性别、所述患者的体重、所述患者的身高或所述患者的体脂百分比中的至少两项。
39.根据权利要求35-38中任一项所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中所述患者参数包括所述患者的性别、所述患者的体重、所述患者的身高或所述患者的体脂百分比中的至少三项。
40.根据权利要求35-39中任一项所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中所述操作还包括从所述临床医生设备接收一个或多个其他患者参数。
41.根据权利要求40所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中所述其他患者参数包括所述患者的裤腰尺寸、裤内缝尺寸或鞋尺寸中的至少一项。
42.根据权利要求40所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中所述其他患者参数包括所述患者的裤腰尺寸、裤内缝尺寸或鞋尺寸中的至少两项。
43.根据权利要求35-42中任一项所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中确定所述垫组推荐包括：
根据第一组患者参数确定初始垫组推荐；和
根据所述第二组患者参数，结合所述第一组患者参数，确定细化的垫组推荐，
其中在所述临床医生设备上呈现所述垫组推荐包括呈现细化的垫组推荐。
44.根据权利要求43所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中所述细化的垫组推荐不同于所述初始垫组推荐。
45.根据权利要求43或44所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中所述第一组患者参数包括所述患者参数中的一个或多个，并且其中所述第二组患者参数包括所述其他患者参数中的一个或多个。
46.根据权利要求43-45中任一项所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中所述第一组包括所述患者的体重和/或所述患者的身高。
47.根据权利要求43-46中任一项所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中所述第二组患者参数包括所述患者的裤腰尺寸和/或所述患者的裤内缝尺寸。
48.根据权利要求35-47中任一项所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中所述操作还包括：
访问设施库存系统；和
确定库存中所述推荐的垫组的可得性。
49.根据权利要求48所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中如果所述垫组在库存中不可得，则所述操作还包括：
确定替代的垫组；和
在所述临床医生设备上显示所述替代的垫组。
50.根据权利要求35-49中任一项所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中使用经训练的机器学习模型执行根据所述患者参数值确定所述推荐的热垫组，其中所述经训练的机器学习模型接收所述一个或多个患者参数值作为输入并且提供一个或多个结果分数。
51.根据权利要求50所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中提供最高结果分数作为所述推荐的热垫组。
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