CN117275737B - 一种直立性低血压智能诊疗方法、设备及可存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种直立性低血压智能诊疗方法、设备及可存储介质,涉及智能医疗领域。所述方法包括:获取受试者由平卧位转为站立位的临床数据,所述临床数据包括脑血流速度、逐波血压和心率;基于临床数据判断受试者的直立性低血压分型;基于受试者的直立性低血压分型给予治疗方案。本发明提供的直立性低血压智能诊疗方法具有非侵入性、精准性、个性化治疗、自动化提醒和规范化管理等优点,为直立性低血压诊断及治疗领域的研究人员、临床医生提供了宝贵资源,具有重要的科研意义和临床价值。

Description

一种直立性低血压智能诊疗方法、设备及可存储介质
技术领域
本发明属于智能医疗领域,更具体地,涉及一种直立性低血压智能诊疗方法、设备、系统、计算机可读存储介质及其应用。
背景技术
直立性低血压(Orthostatic hypotension, OH)是自主神经障碍的表现,是当患者站立时血压过度下降,经典型OH定义为:在从平卧位改为直立位的3分钟内,收缩压下降≥20mmHg或舒张压下降≥10mmHg,同时伴或不伴有低灌注的症状,如头晕或晕厥。直立性低血压在老年人群中发生率高,社区老人OH发生率为20%,痴呆患者OH发生率为41%,帕金森病患者OH发生率为18~50%,糖尿病患者OH发生率13%,严重者可引发昏厥、骨折等严重不良事件,甚至出现“人生中最后一次跌倒”,导致患者死亡。根据国内外共识,直立性低血压主要包括三种分类:根据病因分为神经源性和非神经源性,根据发生时间分为早发型、经典型和迟发型,根据血压下降程度分为临床前期、轻度和重度。
目前临床常规诊断直立性低血压主要是主动站立法和直立倾斜实验,这两种检查方法均为间断测量血压,无法持续监测从卧位到站立全过程血压的变化情况。此外,主动站立法测量血压忽略了患者体位变化后脑血流变化的情况。上述临床检查过程中,需要手动计算患者体位改变后数据变化的差值,在血压、脑血流速度检查的计时操作和数据标记操作会存在时间差,且人工统计计算血压、脑血流速度变化数据不可避免的会出现误差,结果无法实时体现,这大大降低了直立性低血压检出的敏感性,造成直立性低血压多种类型患者的漏诊。
发明内容
为解决直立性低血压检查的现有技术准确率和效率低的问题,本发明提供了一种直立性低血压智能诊疗方法,所述方法包括:
S1:获取受试者由平卧位转为站立位的临床数据,所述临床数据包括脑血流速度、逐波血压和心率;
S2:基于临床数据判断受试者的直立性低血压分型,包括:
S21:基于直立后脑血流速度变化分为脑血流下降和脑血流稳定;
S22:基于直立后逐波血压变化分为早发型、经典型和迟发型;
S23:基于直立后逐波血压和心率变化分为神经源性和非神经源性;
S3:基于受试者的直立性低血压分型给予治疗方案,包括:
S31:当受试者为低风险分型时,选择非药物治疗的方案Ⅰ:所述方案I替换或移除导致和/或加重直立性低血压的药物, 受试者坚持体力训练,低糖膳食;
S32:当受试者为中低风险分型时,选择非药物治疗的方案Ⅱ或药物治疗的方案Ⅲ:所述方案Ⅱ是在方案I的基础上,受试者穿戴压力衣物,睡眠时抬高床头;所述方案III是在方案II的基础上,受试者服用一线交感神经刺激剂;
S33:当受试者为中高风险分型时,选择药物治疗的方案Ⅲ或联合药物治疗的方案Ⅳ:所述方案IV是在方案III的基础上,受试者服用增加中心血容量药物;
S34:当受试者为高风险分型时,选择联合药物治疗的方案Ⅳ。
进一步,所述获取受试者由平卧位转为站立位的临床数据包括:
S11:受试者佩戴无创连续血压检测仪、心电图机和经颅多普勒超声设备;所述无创连续血压检测仪用于实时监测受试者的逐波血压,所述心电图机用于实时监测受试者的心率,所述经颅多普勒超声设备用于实时监测受试者的脑血流速度;
S12:开始检查,在监护趋势图中添加第一标记;
S13:受试者平卧位变为站立位时,在监护趋势图中添加第二标记;
S14:受试者转为站立位15s、30s、1min、3min、5min、7min和9min时,在监护趋势图中依次添加第三、第四、第五、第六、第七、第八和第九标记;
S15:停止检查,在监护趋势图中添加第十标记。
进一步,统计受试者在所述第一标记和所述第二标记之间的脑血流速度、逐波血压和心率的平均值定为基线;统计受试者在所述第三、第四、第五、第六、第七、第八和第九标记时的脑血流速度、逐波血压和心率;所述逐波血压包括收缩压和舒张压。
进一步,当受试者在第三标记时的逐波血压与基线相比收缩压和/或舒张压下降达到阈值时,受试者属于直立性低血压—早发型;
优选地,当受试者站立15s内,收缩压下降≥40 mmHg和/或舒张压≥20mmHg时,受试者属于直立性低血压—早发型;
当受试者在第四、第五和第六标记中的任意一种或几种标记时的逐波血压与基线相比收缩压和/或舒张压下降达到阈值时,受试者属于直立性低血压—经典型;
优选地,当受试者站立位3min内,收缩压下降≥20 mmHg和/或舒张压≥10mmHg时,受试者属于直立性低血压—经典型;
当受试者在第七、第八和第九标记中的任意一种或几种标记时的逐波血压与基线相比收缩压和/或舒张压下降达到阈值时,受试者属于直立性低血压—迟发型;
优选地,当受试者站立位3min后,收缩压下降≥20 mmHg和/或舒张压≥10mmHg时,受试者属于直立性低血压—迟发型。
进一步,当受试者在第三、第四、第五、第六、第七、第八和第九标记中的任意一种或几种标记时的心率与收缩压比值变化,即Δ心率/Δ收缩压小于阈值时,受试者属于神经源性;
优选地,当受试者在第三、第四、第五、第六、第七、第八和第九标记中的任意一种或几种标记时Δ心率/Δ收缩压<0.5bpm/mmHg,受试者属于神经源性。
进一步,当受试者在第三、第四、第五、第六、第七、第八和第九标记中的任意一种或几种标记时的脑血流速度下降值大于等于阈值时,受试者属于直立后脑血流下降;
优选地,当直立后大脑中动脉峰值流速下降≥10cm/s时,受试者属于直立后脑血流下降。
进一步,所述低风险分型包括:神经源性/非神经源性+早发型/经典型/迟发型+轻度直立性低血压+脑血流稳定,所述轻度直立性低血压为直立后收缩压下降20-30mmHg或舒张压下降10-15mmHg;
所述中低风险分型包括:神经源性/非神经源性+早发型/经典型/迟发型+重度直立性低血压+脑血流稳定,所述重度直立性低血压为直立后收缩压下降≥30mmHg或舒张压下降≥15mmHg;
所述中高风险分型包括:神经源性/非神经源性+早发型/经典型/迟发型+轻度直立性低血压+脑血流下降;
所述高风险分型包括:神经源性/非神经源性+早发型/经典型/迟发型+重度直立性低血压+脑血流下降。
进一步,所述开始检查、平卧位变为站立位、站立位15s、30s、1min、3min、5min、7min和9min和停止检查时均自动播放语音,提醒受检者。
一种直立性低血压智能诊疗系统,所述系统包括:
获取单元,用于获取受试者由平卧位转为站立位的临床数据,所述临床数据包括脑血流速度、逐波血压和心率;
分型单元,基于临床数据判断受试者的直立性低血压分型,包括:
脑血流分型模块:基于直立后脑血流速度变化分为脑血流下降和脑血流稳定;
时序分型模块:基于直立后逐波血压变化分为早发型、经典型和迟发型;
神经源分型模块:基于直立后逐波血压和心率变化分为神经源性和非神经源性;
治疗决策单元,用于基于受试者的直立性低血压分型给予治疗方案,包括:
低风险治疗决策模块:用于当受试者为低风险分型时,选择非药物治疗的方案Ⅰ:所述方案I替换或移除导致和/或加重直立性低血压的药物, 受试者坚持体力训练,低糖膳食;
中低风险治疗决策模块:用于当受试者为中低风险分型时,选择非药物治疗的方案Ⅱ或药物治疗的方案Ⅲ:所述方案Ⅱ是在方案I的基础上,受试者穿戴压力衣物,睡眠时抬高床头;所述方案III是在方案II的基础上,受试者服用一线交感神经刺激剂;
中高风险治疗决策模块:用于当受试者为中高风险分型时,选择药物治疗的方案Ⅲ或联合药物治疗的方案Ⅳ:所述方案IV是在方案III的基础上,受试者服用增加中心血容量药物;
高风险治疗决策模块:当受试者为高风险分型时,选择联合药物治疗的方案Ⅳ。
一种直立性低血压智能诊疗设备,所述设备包括:存储器和处理器;
所述存储器用于存储程序指令;
所述处理器用于调用程序指令,当程序指令被执行时,用于执行上述的直立性低血压智能诊疗方法。
一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述的直立性低血压智能诊疗方法。
本发明的优点:
1. 本发明所公开的方法在经颅多普勒超声设备中同步标记和启动计时秒表,自动实时地进行逐波血压、心率和脑血流速度的自动统计,实时绘制脑血流趋势、血压、心率及体位变化后各项参数的关系图,通过机器自动记录和智能计算差值以及进行计时操作,为后续分析和治疗提供了依据,实现了对直立性低血压的规范化管理和综合评估。
2. 本发明所公开的方法采用无创连续血压检测仪、心电图机和经颅多普勒超声设备进行数据采集,无需使用任何侵入性手段。
3. 本发明所公开的方法通过自动播放语音指导,提醒检查者和受检者进行操作及配合,确保检查的准确性和及时性。
4. 本发明所公开的方法为优化临床诊疗流程提供技术支持,可推广应用到糖尿病、神经退行性疾病以及社区老人的直立性低血压精准诊断,使直立性低血压诊断的操作更规范、更符合临床应用场景。
5. 本发明所公开的非药物治疗的方案I旨在通过改变生活方式和饮食习惯来改善直立性低血压症状,注重患者的整体管理和自我调节,提高患者的自主性和参与度;非药物治疗的方案II引入了快速摄入水、穿戴压力衣物等额外措施,旨在增加血容量和改善血液回流,迅速缓解直立性低血压引起的症状,提高患者的生活质量;药物治疗的方案III和联合药物治疗的方案IV引入了药物治疗,方案III通过使用交感神经刺激剂增加血压水平,提高治疗的针对性和效果,方案IV根据病情进一步联合应用其他药物,以提供更精准、有效的治疗方案。
6. 本发明所公开的方法根据受检者的直立性低血压分型,给予相应的个性化治疗方案,从低分险、中低风险、中高风险到高风险分型,治疗方案由简单到复杂,逐步增加干预措施,不仅注重非药物治疗和自我管理,也考虑了药物治疗的选择和组合应用,确保治疗方案的针对性和有效性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获取其他的附图。
图1是一种本发明实施例提供的直立性低血压智能诊疗方法流程示意图;
图2是一种本发明实施例提供的直立性低血压智能诊疗系统示意图;
图3是一种本发明实施例提供的直立性低血压智能诊疗设备示意图;
图4是一种本发明实施例提供的用户选择检查模式的操作方法流程图;
图5是一种本发明实施例提供的整体分型及对应治疗方案示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,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。
在本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中,包含了按照特定顺序出现的多个操作,但是应该清楚了解,这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行,操作的序号如S101、S102等,仅仅是用于区分开各个不同的操作,序号本身不代表任何的执行顺序。另外,这些流程可以包括更多或更少的操作,并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是,本文中的“第一”、“第二”等描述,是用于区分不同的消息、设备、模块等,不代表先后顺序,也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。
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,本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获取的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
图1是本发明实施例提供的一种直立性低血压智能诊疗方法,所述方法包括:
S1:获取受试者由平卧位转为站立位的临床数据,所述临床数据包括脑血流速度、逐波血压和心率;
所述获取受试者由平卧位转为站立位的临床数据包括:
S11:受试者佩戴无创连续血压检测仪、心电图机和经颅多普勒超声设备;所述无创连续血压检测仪用于实时监测受试者的逐波血压,所述心电图机用于实时监测受试者的心率,所述经颅多普勒超声设备用于实时监测受试者的脑血流速度;
S12:开始检查,在监护趋势图中添加第一标记;
S13:受试者平卧位变为站立位时,在监护趋势图中添加第二标记;
S14:受试者转为站立位15s、30s、1min、3min、5min、7min和9min时,在监护趋势图中依次添加第三、第四、第五、第六、第七、第八和第九标记;
S15:站立10分钟时转为平卧位,在监护趋势图中添加第十标记。
在一个具体实施例中,采用一种卧立位脑血流+逐波血压试验检查的数据处理方法,所述方法流程图如图4所示,所述方法的步骤包括:
A、启动直立性低血压检查,佩戴好相关检查模块;
B、自动启动数据记录,并在监护趋势图中添加检查记录开始标记,准备开始直立性低血压检查;
C、自动播放“安静平卧”语音,直立性低血压检查开始,在监护趋势图中添加开始检查计时的第一标记,同时TCD设备还执行以下实时检查结果数据显示功能:1 )重置计时秒表并开始计时,将计时信息显示在监护趋势图中;2)在监护趋势图中添加直立性低血压检查计时的“supine”标记;3 )每隔1min进行语音播放,在监护趋势图中添加“1、2、3、4、5、6、7、8min”的标记;4)同时记录并显示平卧状态下监测的脑血流速度、逐波血压和心率等信息;5)启动统计功能,分析计算平卧位稳定状态持续三分钟的血压、心率、脑血流速度的均值作为基线数据;
D、待一段时间之后,开始执行“转为站立位”动作,告知安静站立10分钟,若有头晕、心悸请举手示意,此时在监护趋势图中添加直立性低血压检查计时的“stand”标记;
E、站立后根据持续时间,在监护趋势图中添加“15s、30s、1min、3min、5min、7min、9min”检查计时的标记;
F、同时TCD设备还执行以下显示并实时记录脑血流速度、逐波血压和心率等数据;并实现1)分别计算站立时15s、30s、1min、3min、5min、7min、9min与基线的血压、脑血流速度、心率的差值,判断直立性低血压的分型;2)分析站立位的3min后的心率与收缩压比值变化,当Δ心率/Δ收缩压比率<0.5bpm/mmHg,受试者属于神经源性;
G、待一段时间之后,直到10min,语音播放请患者转为“平卧位”,后在监护趋势中添加检查的体位改变标记(supine);
H、根据需要直立性低血压检查,且计时秒表继续计时,并更新实时计时信息到监护趋势图中;
I、在监护趋势图中添加检查记录结束标记;
J、将本次记录的直立性低血压检查的检查数据存储到检查数据库中;
K、本次直立性低血压检查结束。
TCD设备是指经颅多普勒超声设备(Transcranial Doppler UltrasoundDevice),用于评估人体颅腔内血流情况,该设备利用多普勒效应原理,测量血液在颅腔血管中的速度和方向,并生成相应的血流图像或声音信号。TCD设备用一个探头做为超声波的发射器和接收器,利用头部的特定位置做为声窗,探头向颅腔内发送和接收信号,信号被连接到计算机或监测仪器上进行分析和显示。
在一个实施例中,统计受试者在所述第一标记和所述第二标记之间的脑血流速度、逐波血压和心率的平均值定为基线;统计受试者在所述第三、第四、第五、第六、第七、第八和第九标记时的脑血流速度、逐波血压和心率;所述逐波血压包括收缩压和舒张压。
当受试者在第三标记时的逐波血压与基线相比收缩压和/或舒张压下降达到阈值时,受试者属于直立性低血压—早发型;
当受试者在第四、第五和第六标记中的任意一种或几种标记时的逐波血压与基线相比收缩压和/或舒张压下降达到阈值时,受试者属于直立性低血压—经典型;
当受试者在第七、第八和第九标记中的任意一种或几种标记时的逐波血压与基线相比收缩压和/或舒张压下降达到阈值时,受试者属于直立性低血压—迟发型。
当受试者在第三、第四、第五、第六、第七、第八和第九标记中的任意一种或几种标记时的心率与收缩压比值变化,即Δ心率/Δ收缩压小于阈值时,受试者属于神经源性。
当受试者在第三、第四、第五、第六、第七、第八和第九标记中的任意一种或几种标记时的脑血流速度下降值大于等于阈值时,受试者属于直立后脑血流下降。
在一个具体实施例中,试验者平卧位稳定状态持续三分钟的脑血流速度、逐波血压、心率的平均值定为基线;并分别统计站立位15s、30s-3min、3min-10min与基线的脑血流速度、逐波血压、心率的差值;其中,自动统计并计算站立后血压变化值进行直立性低血压的分型:早发型(站立15s内,收缩压下降≥40 mmHg和/或舒张压≥20mmHg)、经典型(站立位3min内,收缩压下降≥20 mmHg和/或舒张压≥10mmHg)、迟发型(站立位3min后,收缩压下降≥20 mmHg和/或舒张压≥10mmHg);根据站立位的3min后的心率与收缩压比值变化(Δ心率/Δ收缩压的比率<0.5bpm/mmHg),判断为直立性低血压神经源性;自动计算站立后脑血流速度判断受试者是否伴有直立后脑血流下降。
在一个具体实施例中,所述脑血流速度下降的界值为10.15cm/s,此时的ROC曲线下面积为0.762,灵敏度0.727,特异度0.83。在一项前瞻性研究中,症状性直立性低血压与无症状性直立性低血压及健康人群脑血流下降比较结果见表1。
表1. 症状性直立性低血压与无症状性直立性低血压及健康者脑血流下降比较
S2:基于临床数据判断受试者的直立性低血压分型,包括:
S21:基于直立后脑血流速度变化分为脑血流下降和脑血流稳定;
S22:基于直立后逐波血压变化分为早发型、经典型和迟发型;
S23:基于直立后逐波血压和心率变化分为神经源性和非神经源性;
S3:基于受试者的直立性低血压分型给予治疗方案,包括:
S31:当受试者为低风险分型时,选择非药物治疗的方案Ⅰ:所述方案I为非药物治疗,替换或移除可能导致或加重直立性低血压的药物,避免触发直立性低血压的因素(大量进食、洗热水澡、长时间站立、温暖的环境温度等),注意体位的改变、坚持低体力训练和中度、非剧烈运动,低糖膳食、少食多餐,积极补充水、盐,使用身体对抗动作来升高血压等;
S32:当受试者为中低风险分型时,选择非药物治疗的方案Ⅱ或药物治疗的方案Ⅲ:所述方案Ⅱ为非药物治疗,是在方案I的基础上,出现症状性直立性低血压时,快速摄入水,穿戴压力衣物、改善静脉回流,睡眠时抬高床头;所述方案III即药物治疗,是在方案II的基础上,加用一线交感神经刺激剂:米多君或屈昔多巴;
S33:当受试者为中高风险分型时,选择药物治疗的方案Ⅲ或联合药物治疗的方案Ⅳ:所述方案IV即联合药物治疗,是在方案III的基础上,添加可增加中心血容量的药物,如氟氢可的松或加压素类似物;
一线交感神经刺激剂:通过刺激交感神经系统来增加心脏收缩力和收缩速度,进而提高血压水平的药物,常见的一线交感神经刺激剂包括米多君和屈昔多巴。
米多君(midodrine)口服吸收后在血液中形成活性代谢产物脱苷氨酸米多君,后者为α1-肾上腺素受体激动剂,可通过兴奋动脉和静脉α肾上腺素受体而使血管收缩,进而升高血压。对体位性低血压的患者可增加外周阻力,还可防止下肢大量血液淤积,促进血液回流,使血容量保持稳定,从而纠正直立位血压,改善循环容量不足引起的症状。
屈昔多巴(droxidopa)是一种合成的去甲肾上腺素氨基酸前体,其通过多巴脱羧酶的作用直接转化为去甲肾上腺素。可用于治疗原发性自主神经衰弱(帕金森病、多系统萎缩症和纯自主神经衰弱)、多巴胺β羟化酶缺乏症、非糖尿病性自主神经病变等患者有症状的神经源性体位性低血压。
增加中心血容量的药物:通过扩张血管,降低血管阻力,促进血液回流和增加心排血量等方式增加中心血容量的药物。
氟氢可的松是一种合成的皮质醇类激素,属于糖皮质激素类药物。具有抗炎、免疫调节等作用,同时可以促进钠和水的重吸收,增加血液容量,提高中心血容量。
加压素类似物是一种具有抗利尿、收缩血管等作用的药物,可以增加血液容量并提高中心血容量,常用的加压素类似物有地奥替肽、利托溴铵等。
S34:当受试者为高风险分型时,选择治疗方案Ⅳ。
在一个实施例中,所述低风险分型包括:神经源性/非神经源性+早发型/经典型/迟发型+轻度直立性低血压+脑血流稳定,所述轻度直立性低血压为直立后收缩压下降20-30mmHg或舒张压下降10-15mmHg;
所述中低风险分型包括:神经源性/非神经源性+早发型/经典型/迟发型+重度直立性低血压+脑血流稳定,所述重度直立性低血压为直立后收缩压下降≥30mmHg或舒张压下降≥15mmHg;
所述中高风险分型包括:神经源性/非神经源性+早发型/经典型/迟发型+轻度直立性低血压+脑血流下降(直立后大脑中动脉峰值流速下降≥10cm/s);
所述高风险分型包括:神经源性/非神经源性+早发型/经典型/迟发型+重度直立性低血压+脑血流下降。
在一个具体实施例中,基于受试者的分型结果,给予相应的推荐治疗方案,受试者的分型结果与对应治疗方案可参见图5:
1神经源性/非神经源性+早发型/经典型/迟发型+轻度直立性低血压+脑血流稳定,选择方案I;
2神经源性/非神经源性+早发型/经典型/迟发型+重度直立性低血压+脑血流稳定,选择方案II或者III;
3神经源性/非神经源性+早发型/经典型/迟发型+轻度直立性低血压+脑血流下降,选择方案III或者IV;
4神经源性/非神经源性+早发型/经典型/迟发型+重度直立性低血压+脑血流下降,选择方案IV。
图2是本发明实施例提供的一种直立性低血压智能诊疗系统,所述系统包括:
101:获取单元:用于获取受试者由平卧位转为站立位的临床数据,所述临床数据包括脑血流速度、逐波血压和心率;
201:分型单元,基于临床数据判断受试者的直立性低血压分型,包括:
201-1:脑血流分型模块:基于直立后脑血流速度变化分为脑血流下降和脑血流稳定;
201-2:时序分型模块:基于直立后逐波血压变化分为早发型、经典型和迟发型;
201-3:基于直立后逐波血压和心率变化分为神经源性和非神经源性;
301:治疗决策单元,用于基于受试者的直立性低血压分型给予治疗方案,包括:
301-1:低风险治疗决策模块:当受试者为低风险分型时,选择非药物治疗的方案Ⅰ:所述方案I为非药物治疗,替换或移除可能导致或加重直立性低血压的药物,避免触发直立性低血压的因素(大量进食、洗热水澡、长时间站立、温暖的环境温度等),注意体位的改变、坚持低体力训练和中度、非剧烈运动,低糖膳食、少食多餐,积极补充水、盐,使用身体对抗动作来升高血压等;
301-2:当受试者为中低风险分型时,选择非药物治疗的方案Ⅱ或药物治疗的方案Ⅲ:所述方案Ⅱ为非药物治疗,是在方案I的基础上,出现症状性直立性低血压时,快速摄入水,穿戴压力衣物、改善静脉回流,睡眠时抬高床头;所述方案III即药物治疗,是在方案II的基础上,加用一线交感神经刺激剂:米多君或屈昔多巴;
301-3:当受试者为中高风险分型时,选择药物治疗的方案Ⅲ或联合药物治疗的方案Ⅳ:所述方案IV即联合药物治疗,是在方案III的基础上,添加可增加中心血容量的药物,如氟氢可的松或加压素类似物;
301- 4:当受试者为高风险分型时,选择治疗方案Ⅳ。
图3是本发明实施例提供的一种直立性低血压智能诊疗设备,所述设备包括:存储器和处理器;该设备还可以包括:输入装置和输出装置。
存储器、处理器、输入装置和输出装置可以通过总线或者其他方式连接。图3所示的是以总线连接方式为例;其中,存储器用于存储程序指令;处理器用于调用程序指令,当程序指令被执行时,用于实现上述的一种直立性低血压智能诊疗方法。
在一些实施例中,存储器可以理解为程序的任何保存设备,处理器可以理解为程序的使用设备。
一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述一种直立性低血压智能诊疗方法。
本领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统,装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的系统、装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置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,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的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、装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性、机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者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者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,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,也可以采用软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成,该程序可以存储于一计算机可读存储介质中,存储介质可以包括:只读存储器(ROM,Read Only Memory)、随机存取存储器(RAM,RandomAccess Memory)、磁盘或光盘等。
以上对本发明所提供的一种计算机设备进行了详细介绍,对于本领域的一般技术人员,依据本发明实施例的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (13)

1.一种直立性低血压智能诊疗设备,其特征在于,所述设备包括:存储器和处理器;所述存储器用于存储程序指令;所述处理器用于调用程序指令,当程序指令被执行时,用于执行以下方法:
S1:获取受试者由平卧位转为站立位的临床数据,所述临床数据包括脑血流速度、逐波血压和心率;启动数据记录,并在监护趋势图中添加检查记录开始标记;
S2:基于临床数据判断受试者的直立性低血压分型,包括:实时记录脑血流速度、逐波血压和心率的临床数据,分别计算至少1个时刻与基线的血压、脑血流速度、心率的差值,判断直立性低血压分型;具体地,
S21:基于直立后脑血流速度变化分为脑血流下降和脑血流稳定;
S22:基于直立后逐波血压变化分为早发型、经典型和迟发型;
S23:基于直立后逐波血压和心率变化分为神经源性和非神经源性;
S3:基于受试者的直立性低血压分型给予治疗方案,包括:
S31:当受试者为低风险分型时,选择非药物治疗的方案Ⅰ:所述方案I替换或移除导致和/或加重直立性低血压的药物, 受试者坚持体力训练,低糖膳食;所述低风险分型包括:神经源性/非神经源性+早发型/经典型/迟发型+轻度直立性低血压+脑血流稳定;
S32:当受试者为中低风险分型时,选择非药物治疗的方案Ⅱ或药物治疗的方案Ⅲ:所述方案Ⅱ是在方案I的基础上,受试者穿戴压力衣物,睡眠时抬高床头;所述方案III是在方案II的基础上,受试者服用一线交感神经刺激剂;所述中低风险分型包括:神经源性/非神经源性+早发型/经典型/迟发型+重度直立性低血压+脑血流稳定;
S33:当受试者为中高风险分型时,选择药物治疗的方案Ⅲ或联合药物治疗的方案Ⅳ:所述方案IV是在方案III的基础上,受试者服用增加中心血容量药物;所述中高风险分型包括:神经源性/非神经源性+早发型/经典型/迟发型+轻度直立性低血压+脑血流下降;
S34:当受试者为高风险分型时,选择联合药物治疗的方案Ⅳ;所述高风险分型包括:神经源性/非神经源性+早发型/经典型/迟发型+重度直立性低血压+脑血流下降。
2.根据权利要求1所述的直立性低血压智能诊疗设备,其特征在于,所述获取受试者由平卧位转为站立位的临床数据包括:
S11:受试者佩戴无创连续血压检测仪、心电图机和经颅多普勒超声设备;所述无创连续血压检测仪用于实时监测受试者的逐波血压,所述心电图机用于实时监测受试者的心率,所述经颅多普勒超声设备用于实时监测受试者的脑血流速度;
S12:开始检查,在监护趋势图中添加第一标记;
S13:受试者平卧位变为站立位时,在监护趋势图中添加第二标记;
S14:受试者转为站立位15s、30s、1min、3min、5min、7min和9min时,在监护趋势图中依次添加第三、第四、第五、第六、第七、第八和第九标记;
S15:停止检查,在监护趋势图中添加第十标记。
3.根据权利要求2所述的直立性低血压智能诊疗设备,其特征在于,统计受试者在所述第一标记和所述第二标记之间的脑血流速度、逐波血压和心率的平均值定为基线;统计受试者在所述第三、第四、第五、第六、第七、第八和第九标记时的脑血流速度、逐波血压和心率;所述逐波血压包括收缩压和舒张压。
4.根据权利要求3所述的直立性低血压智能诊疗设备,其特征在于,当受试者在第三标记时的逐波血压与基线相比收缩压和/或舒张压下降达到阈值时,受试者属于直立性低血压—早发型;
当受试者在第四、第五和第六标记中的任意一种或几种标记时的逐波血压与基线相比收缩压和/或舒张压下降达到阈值时,受试者属于直立性低血压—经典型;
当受试者在第七、第八和第九标记中的任意一种或几种标记时的逐波血压与基线相比收缩压和/或舒张压下降达到阈值时,受试者属于直立性低血压—迟发型。
5.根据权利要求3所述的直立性低血压智能诊疗设备,其特征在于,当受试者在第三、第四、第五、第六、第七、第八和第九标记中的任意一种或几种标记时的心率与收缩压比值变化,即Δ心率/Δ收缩压小于阈值时,受试者属于神经源性。
6.根据权利要求3所述的直立性低血压智能诊疗设备,其特征在于,当受试者在第三、第四、第五、第六、第七、第八和第九标记中的任意一种或几种标记时的脑血流速度下降值大于等于阈值时,受试者属于直立后脑血流下降。
7.一种直立性低血压智能诊疗系统,其特征在于,所述系统包括:
获取单元,用于获取受试者由平卧位转为站立位的临床数据,所述临床数据包括脑血流速度、逐波血压和心率;启动数据记录,并在监护趋势图中添加检查记录开始标记;
分型单元,基于临床数据判断受试者的直立性低血压分型,包括:实时记录脑血流速度、逐波血压和心率的临床数据,分别计算至少1个时刻与基线的血压、脑血流速度、心率的差值,判断直立性低血压分型;具体地,
脑血流分型模块:基于直立后脑血流速度变化分为脑血流下降和脑血流稳定;
时序分型模块:基于直立后逐波血压变化分为早发型、经典型和迟发型;
神经源分型模块:基于直立后逐波血压和心率变化分为神经源性和非神经源性;
治疗决策单元,用于基于受试者的直立性低血压分型给予治疗方案,包括:
低风险治疗决策模块:用于当受试者为低风险分型时,选择非药物治疗的方案Ⅰ:所述方案I替换或移除导致和/或加重直立性低血压的药物, 受试者坚持体力训练,低糖膳食;所述低风险分型包括:神经源性/非神经源性+早发型/经典型/迟发型+轻度直立性低血压+脑血流稳定;
中低风险治疗决策模块:用于当受试者为中低风险分型时,选择非药物治疗的方案Ⅱ或药物治疗的方案Ⅲ:所述方案Ⅱ是在方案I的基础上,受试者穿戴压力衣物,睡眠时抬高床头;所述方案III是在方案II的基础上,受试者服用一线交感神经刺激剂;所述中低风险分型包括:神经源性/非神经源性+早发型/经典型/迟发型+重度直立性低血压+脑血流稳定;
中高风险治疗决策模块:用于当受试者为中高风险分型时,选择药物治疗的方案Ⅲ或联合药物治疗的方案Ⅳ:所述方案IV是在方案III的基础上,受试者服用增加中心血容量药物;所述中高风险分型包括:神经源性/非神经源性+早发型/经典型/迟发型+轻度直立性低血压+脑血流下降;
高风险治疗决策模块:当受试者为高风险分型时,选择联合药物治疗的方案Ⅳ;所述高风险分型包括:神经源性/非神经源性+早发型/经典型/迟发型+重度直立性低血压+脑血流下降。
8.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行实现直立性低血压智能诊疗方法,包括:
S1:获取受试者由平卧位转为站立位的临床数据,所述临床数据包括脑血流速度、逐波血压和心率;启动数据记录,并在监护趋势图中添加检查记录开始标记;
S2:基于临床数据判断受试者的直立性低血压分型,包括:实时记录脑血流速度、逐波血压和心率的临床数据,分别计算至少1个时刻与基线的血压、脑血流速度、心率的差值,判断直立性低血压分型;具体地,
S21:基于直立后脑血流速度变化分为脑血流下降和脑血流稳定;
S22:基于直立后逐波血压变化分为早发型、经典型和迟发型;
S23:基于直立后逐波血压和心率变化分为神经源性和非神经源性;
S3:基于受试者的直立性低血压分型给予治疗方案,包括:
S31:当受试者为低风险分型时,选择非药物治疗的方案Ⅰ:所述方案I替换或移除导致和/或加重直立性低血压的药物, 受试者坚持体力训练,低糖膳食;所述低风险分型包括:神经源性/非神经源性+早发型/经典型/迟发型+轻度直立性低血压+脑血流稳定;
S32:当受试者为中低风险分型时,选择非药物治疗的方案Ⅱ或药物治疗的方案Ⅲ:所述方案Ⅱ是在方案I的基础上,受试者穿戴压力衣物,睡眠时抬高床头;所述方案III是在方案II的基础上,受试者服用一线交感神经刺激剂;所述中低风险分型包括:神经源性/非神经源性+早发型/经典型/迟发型+重度直立性低血压+脑血流稳定;
S33:当受试者为中高风险分型时,选择药物治疗的方案Ⅲ或联合药物治疗的方案Ⅳ:所述方案IV是在方案III的基础上,受试者服用增加中心血容量药物;所述中高风险分型包括:神经源性/非神经源性+早发型/经典型/迟发型+轻度直立性低血压+脑血流下降;
S34:当受试者为高风险分型时,选择联合药物治疗的方案Ⅳ;所述高风险分型包括:神经源性/非神经源性+早发型/经典型/迟发型+重度直立性低血压+脑血流下降。
9.根据权利要求8所述的计算机可读存储介质,其特征在于,所述获取受试者由平卧位转为站立位的临床数据包括:
S11:受试者佩戴无创连续血压检测仪、心电图机和经颅多普勒超声设备;所述无创连续血压检测仪用于实时监测受试者的逐波血压,所述心电图机用于实时监测受试者的心率,所述经颅多普勒超声设备用于实时监测受试者的脑血流速度;
S12:开始检查,在监护趋势图中添加第一标记;
S13:受试者平卧位变为站立位时,在监护趋势图中添加第二标记;
S14:受试者转为站立位15s、30s、1min、3min、5min、7min和9min时,在监护趋势图中依次添加第三、第四、第五、第六、第七、第八和第九标记;
S15:停止检查,在监护趋势图中添加第十标记。
10.根据权利要求9所述的计算机可读存储介质,其特征在于,统计受试者在所述第一标记和所述第二标记之间的脑血流速度、逐波血压和心率的平均值定为基线;统计受试者在所述第三、第四、第五、第六、第七、第八和第九标记时的脑血流速度、逐波血压和心率;所述逐波血压包括收缩压和舒张压。
11.根据权利要求10所述的计算机可读存储介质,其特征在于,当受试者在第三标记时的逐波血压与基线相比收缩压和/或舒张压下降达到阈值时,受试者属于直立性低血压—早发型;
当受试者在第四、第五和第六标记中的任意一种或几种标记时的逐波血压与基线相比收缩压和/或舒张压下降达到阈值时,受试者属于直立性低血压—经典型;
当受试者在第七、第八和第九标记中的任意一种或几种标记时的逐波血压与基线相比收缩压和/或舒张压下降达到阈值时,受试者属于直立性低血压—迟发型。
12.根据权利要求10所述的计算机可读存储介质,其特征在于,当受试者在第三、第四、第五、第六、第七、第八和第九标记中的任意一种或几种标记时的心率与收缩压比值变化,即Δ心率/Δ收缩压小于阈值时,受试者属于神经源性。
13.根据权利要求10所述的计算机可读存储介质,其特征在于,当受试者在第三、第四、第五、第六、第七、第八和第九标记中的任意一种或几种标记时的脑血流速度下降值大于等于阈值时,受试者属于直立后脑血流下降。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7519426B1 (en) * 2005-10-07 2009-04-14 Pacesetter, Inc. Techniques for reducing orthostatic hypotension
CN104115012A (zh) * 2012-04-26 2014-10-22 B.R.A.H.M.S有限公司 用于晕厥的诊断、预后、评估和治疗分层的生物标志物
KR101911338B1 (ko) * 2017-04-20 2018-10-25 고려대학교 산학협력단 기립성 저혈압 진단방법
CN112057058A (zh) * 2020-08-07 2020-12-11 南京市中医院 评估自主神经功能的方法及应用
CN113100736A (zh) * 2021-03-31 2021-07-13 徐蔚海 脑血流自主神经障碍评估装置、系统及存储介质
CN114206209A (zh) * 2019-08-07 2022-03-18 途倍Dtx株式会社 使用基于心率的机器学习算法的直立性低血压检测系统和方法及可穿戴测量设备

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9155728B2 (en) * 2009-09-03 2015-10-13 Mayo Foundation For Medical Education And Research Methods and materials for treating orthostatic hypotension or postural tachycardia syndrome
US9974759B2 (en) * 2013-05-31 2018-05-22 Indiana University Research And Technology Corporation Beta 2 adrenoceptor antagonists for treating orthostatic hypotension
US10835129B2 (en) * 2016-09-06 2020-11-17 Cardiac Pacemakers, Inc. System to diagnose and manage orthostatic intolerance
US11484453B2 (en) * 2019-07-31 2022-11-01 Hill-Rom Services, Inc. Automated orthostatic hypotension assessment

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7519426B1 (en) * 2005-10-07 2009-04-14 Pacesetter, Inc. Techniques for reducing orthostatic hypotension
CN104115012A (zh) * 2012-04-26 2014-10-22 B.R.A.H.M.S有限公司 用于晕厥的诊断、预后、评估和治疗分层的生物标志物
KR101911338B1 (ko) * 2017-04-20 2018-10-25 고려대학교 산학협력단 기립성 저혈압 진단방법
CN114206209A (zh) * 2019-08-07 2022-03-18 途倍Dtx株式会社 使用基于心率的机器学习算法的直立性低血压检测系统和方法及可穿戴测量设备
CN112057058A (zh) * 2020-08-07 2020-12-11 南京市中医院 评估自主神经功能的方法及应用
CN113100736A (zh) * 2021-03-31 2021-07-13 徐蔚海 脑血流自主神经障碍评估装置、系统及存储介质

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Orthostatic Hypotension: Management of a Complex, But Common, Medical Problem;Artur Fedorowski;《Circulation: Arrhythmia and Electrophysiology》;第15卷(第3期);第212-229页 *
直立不耐受患者卧立位TCD脑血流临床分析;唐玮婷;《中国实用神经疾病杂志》;第24卷(第10期);第893-898页 *
直立倾斜试验的复合型反应;王立群;《临床心电学杂志》;第32卷(第03期);第409-413页 *
神经源性直立性低血压与相关仰卧位高血压的筛查、诊断和治疗专家共识;赵婷;《中华老年病研究电子杂志》;第4卷(第02期);第16-25页 *

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van Campen et al. Comparison of the finger plethysmography derived stroke volumes by Nexfin CO Trek and suprasternal aortic Doppler derived stroke volume measurements in adults with myalgic encephalomyelitis/chronic fatigue syndrome and in healthy controls

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