CN1547450A - 患者监控及警报处理系统以及用户接口 - Google Patents
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Abstract
本发明的一些实施例提供了监控患者的系统。在一些方面中，从监控设备接收代表生理参数值的信号。接收的值是引起监控设备触发与该生理参数相关的警报的值。根据接收的信号以及代表第二生理参数值的第二信号，确定一通知。然后将该通知呈现给操作者。
Description
相关申请的交叉参考
本申请以于2001年8月31日提交的名为“A Smart Alarm andDecision Support System”的临时申请60/316605作为在先申请。
技术领域
本发明涉及医疗系统，特别地，涉及用于监控患者生理参数的系统。
背景技术
患者治疗经常包括多种生理参数的监控。通常，这种监控通过将传感器附于患者身体上的若干位置而开始。传感器将信号传输至一个或多个设备，然后这些设备根据信号确定参数的值。在这点上，一个特定的参数值有可能是根据从一个或多个安装的传感器接收的信号而确定的。
大多数常用监控设备包括警报功能。通常，设备在确定特定的参数值落在指定范围之外后，发出可听的和/或可视的警报。这种方案具有许多困难。首先，监控设备可能在相关传感器脱离患者的情况或者其它非紧急情况下发出警报。经常使用几个监控设备来监控一个患者，每一个设备都具有误警报的概率。这些可能使得看护者降低了对于警报的敏感性。
在危急事件期间，由于来自多个监控设备的相应警报(其中有一些可能是误警报)的干扰，看护者作出决定的过程经常被拖延。另外，警报通常不能向看护者提供足够的信息。多数患者的并发症是由若干生理参数证明的，所以一个参数的警报触发值不足以识别特定的并发症。
考虑到上述情况，期望有一种更有效的系统处理患者警报。
发明内容
本发明的一些实施例提供了监控患者的系统。在一些方面中，从监控设备接收代表生理参数值的信号。接收的值是使得监控设备触发与该生理参数相关的警报的值。根据接收的信号以及代表第二生理参数值的第二信号，确定通知。然后将通知呈现给操作者。
根据一些方面，与通知相关的概率被呈现给操作者。这些概率表明该通知说明患者状态的计算似然度。一些方面还允许操作者响应于以特定通知不指示患者状态的假设为基础确定了哪一通知，发出指令来取消该特定的通知。
本发明不应理解为限定于公开的实施例，而是本领域普通技术人员可以容易地修改本发明的教导，创建其它实施方式和应用。
附图说明
考虑在附图中所描述的下面说明，可以清楚地看到本发明的确切特性及其优点，在附图中：
图1是说明根据本发明的一些实施例的患者监控的图；
图2是说明根据本发明的一些实施例的处理步骤的流程图；
图3a和3b包括与本发明的一些实施例联合使用的专家贝叶斯网络；和
图4a和4b是根据本发明的一些实施例，代表通知及相关概率的显示的外部视图。
具体实施方式
提供下面的说明，以使本领域一般技术人员完成并使用本发明以及发明人为了实现本发明而提出的预期最佳模式。然而，对于本领域技术人员仍能轻易看出多种修改。
图1说明了根据本发明的一些实施例的患者监控系统。图1所示的系统可以用于任意数目的位置以及任意数目的状态。可能的位置包括医院、办公室、和救护车，可能的状态包括手术期间、体检期间、以及恢复阶段期间。
监控设备固定于患者1，监控设备诸如传感器，用于产生与生理参数相关的信号。通过监控诸如监控器这样的设备而接收生成的信号，用于从中确定生理参数的值。更具体地，血液氧饱和度(SPO2)监控器10接收来自传感器11的与SPO2参数相关的信号，心电图(ECG)监控器20接收来自传感器21的与心率(HR)有关的信号，呼吸(RESP)监控器30接收来自传感器31的与RESP参数相关的信号，入侵血压(IBP)监控器40接收来自传感器41的与IBP参数相关的信号。每一传感器11、21、31和41都是适于生成代表相关参数的信号的传感器。因此，每个监控器被用于确定相关参数的值。在一些实施例中，从SPO2监控器10接收的信号也可以用于确定脉搏(PLS)参数的值。
应当注意，根据一些实施例，监控器10至40中的一个或多个可以从不止一个传感器接收信号和/或监控器10至40中的两个或更多个可以从同一传感器接收信号。另外，每一传感器可以使用任何用于发送数据的当今或将来的已知系统发送信号，系统包括RF、红外线、或光纤。另外，信号可以在一个或多个IP网络、以太网络、蓝牙网络、蜂窝网络、以及任何其它合适的网络上发送。
监控器10至40通过通信总线50进行通信。再次，通信总线50可以包含任何类型的网络，并且进行的通信可以按照任何硬件和/或软件协议进行。应当注意，这里说明的相互通信的元件无需持续交换数据。而是在一些实施例中，连接是在数据的每次交换之前建立的并且在此后被使用。
警报服务器60也与通信总线50进行通信。根据一些实施例，警报服务器60接收代表生理参数值的信号，其中该值触发了与该生理参数相关的警报，至少根据接收的信号和代表第二生理参数值的第二信号确定通知，并且将该通知呈现给操作者。
在一些实施例中，警报服务器60包括：通信接口，用于从监控器10至40接收生理参数值；预测单元，用于根据该值提供代表推断的患者状态的数据；决策处理器，用于将决策规则应用于推断的患者状态，以确定警报状态；和警报发生器，用于响应于警报状态生成警报指示。预测单元可以使用患者记录信息用于推断患者状态。在一些实施例中，发生器根据推断的状态提供治疗和/或诊断建议。发生器还可以关于推断的状态提供不同具体程度的用户可选的建议信息，并且还可以将不同的可靠性权重与不同具体程度的相应建议信息相关联。
更具体地，根据一些实施例，警报服务器60从监控器10至40接收信号。每一信号代表相应生理参数的值。其中至少一个值由于落在预定值的范围外而触发了其相应监控器的警报。例如，SPO2监控器10被编程为，如果确定SPO2值小于80％则发出警报。SPO2监控器10从传感器11接收信号，根据该信号确定SPO2值为70％，因为确定的值小于80％而发出警报。SPO2监控器10经由通信总线50将代表该值的信号发送至警报服务器60。监控器20至40中的一个或多个也将代表一生理参数的值的信号发送至警报服务器60。从一个或多个监控器接收的信号可能或可能没有触发它们相关监控器的警报。在这点上，SPO2监控器10还可以将代表没有触发警报的参数值的信号发送至警报服务器60。
警报服务器60根据接收的信号确定一个或多个通知，并将一个或多个通知呈现给操作者。通知根据接收的信号指示患者1的状态。根据一些实施例，警报服务器60还确定对应于每一通知的概率，并呈现与相应通知相关的概率。后面将具体说明用于确定通知和概率的系统。
在一些实施例中，操作者可以发出指令来取消一条呈现的通知。在这种情况，以后对类似信号的接收将导致警报服务器60确定不包括被取消的通知的后续通知。在一些实施例中，后续通知是根据被取消的通知不指示患者状态的假设而确定的。对于已知不说明患者状态的某些通知的取消可能导致更可靠的通知以及更精确的相关概率的确定。下面说明根据本发明的一些实施例的通知取消。
图2是根据本发明的一些实施例的处理步骤200的流程图。尽管处理步骤200是按照由警报服务器60执行而描述的，但是用于执行处理步骤200的硬件和/或软件可能位于传感器11至41、监控器10至40以及警报服务器60中的一个或多个之中，和/或由其执行。
首先，在步骤S201中，警报服务器60接收代表生理参数的值的第一信号。因为设备将所代表的值识别为满足警报状态，所以该值在步骤S201之前触发警报。设备还可以是确定该值的设备、发出警报的设备、和/或其它设备。根据本例，在步骤S201中从SPO2监控器10接收代表SPO2值为70％的信号。因为这个值小于80％，所以它触发了SPO2监控器10的警报。
接下来，在步骤S202中，警报服务器60接收代表第二参数的值的第二信号。第二参数的值可能或可能没有在步骤S202之前触发警报。在步骤S202的本例子中，从ECG监控器20接收代表HR值为110的信号。在步骤S203中基于第一和第二信号确定通知以及相关的概率。应当注意，确定可以是基于代表附加生理参数的值的附加信号的。例如，本例的确定也可以基于代表PLS值为104的从监控器10接收的信号。
确定的通知用于说明患者1的状态，并且相关的概率用于表示通知准确的可能性。可以使用许多系统来确定通知和相关的概率。这些系统可以基于一个或多个规则、专家系统、概率统计网络、预测网络、神经网络等。根据一个特定的例子，可以在步骤S203使用专家贝叶斯网络。
创建专家贝叶斯网络的一个已知方法首先创建专家知识图表。通常，该图表描绘了专家基于多种输入作出判断的方法。在本例中，专家知识映射经由概率分布将生理值与该值的可能原因相联系。一旦创建了专家知识映射，就可以使用概率分布来导出相应的专家贝叶斯网络。可以应用已知的自适应归一化技术，以基于专家贝叶斯网络的期望用途来“训练”该网络。
图3a说明了与步骤S203的一些实施例结合使用的一个专家贝叶斯网络。网络的两个最上级的节点确定与通知相关的概率。第三级包括代表中间确定的三个节点，中间确定是根据确定的生理参数而作出的。网络的每一个节点都包括一数学函数，该数学函数基于节点接收输入处的节点的输出确定特定情况的概率。在一个特定例子中，图3a的“dHR”节点可能包括下列数学函数，它们如图3a所示，对“Heart_Condition”和“ECG_Reliability”节点的输出进行运算：
p(dHR|ECG_Reliability，Heart_Condition)＝(ECG_Reliability＝＝High && Heart_Condition＝＝Bradycardiac)？NormalDist(dHR，-5.2)：(ECG_Reliability＝＝High && Heart_Condition＝＝Tachycardiac)？NormalDist(dHR，5.2)：(ECG_Reliability＝＝High && Heart_Condition＝＝Normal)？NormalDist(dHR，0.1)：(ECG_Reliability＝＝Low &&Heart_Condition＝＝Bradycardiac)？NormalDist(dHR，-5.15)：(ECG_Reliability＝＝Low && Heart_Condition＝＝Tachycardiac)？NormalDist(dHR，5.15)：(ECG_Reliability＝＝Low && Heart_Condition＝＝Normal)？NormalDist(dHR，0.20)：0
函数确定如下所示的概率表：
| Heart_Condition | ||||
| ECG_Reliability | 心搏徐缓 | 心搏过速 | 正常 | |
| 高 | n(dHR，-5.2) | n(dHR，5.2) | n(dHR，0.1) | |
| 低 | n(dHR，-5.15) | n(dHR，5.15) | n(dHR，0.20) | |
因此，单元(1.1)所示的数据表示在ECG_Reliability＝高并且Heart_Condition＝心搏徐缓的状态下，dHR可以由平均值＝-5且标准偏差＝2的正态分布表示。
应当注意，到节点的输入可能自身包含概率分布。例如，第三级的一个节点代表接收的RESP值具有高可靠度的概率以及接收的RESP值具有低可靠度的概率，这是基于RESP值的偏差的概率分布和RESP值的标准偏差的概率分布的。
图3a中以灰色标出的节点没有与概率分布相关，因为这些节点代表的真实值是已知的。根据本例，灰色节点代表警报服务器60在步骤S201和S202中接收的值。于是，在图3a的其它节点内部反射的概率是基于接收的值以及这些节点中包括的数学函数的。更具体地，基于接收的值70％ SPO2、110 HR和104 PLS，在步骤S203中确定图3a网络的两个最上级的通知和概率。应当注意，在步骤S203的一些实施例中仅确定一个通知和/或没有确定概率。
在步骤S204在通知和相关概率呈现给操作者。图4a是呈现通知和相关概率所使用的警报服务器60的接口61的外部视图。图4a的接口61呈现基于图3a的网络确定的通知和相关概率。如图所示，无需在步骤S204中呈现步骤S203中确定的所有通知和/或相关概率。例如，步骤S204中呈现的可能仅是与大于20％的概率相关的通知和/或说明紧急状态并且与大于50％的概率相关的通知。
接口61还包括用于选择一个显示通知的按钮62和63、用于延迟警报的按钮64、和用于取消选中的通知的按钮65。根据一些实施例，由步骤S201中接收的信号的值触发的警报在步骤S201至S205期间一直持续。操作者可以通过按下按钮64发出指令，来暂时禁用该警报。在这种情况下，在步骤S205中检测到该指令并且流程前进至步骤S206，其中警报被暂时禁用一段特定的周期。在步骤S206中还可能禁用由监控设备20至40发出的任何其它警报。被禁用的警报在特定周期到期之后恢复。
操作者可以通过使用按钮62和/或63选择一条呈现的通知然后按下按钮65，发出一条指令来忽略该通知。在一些例子中，由于操作者确认所选的通知不说明患者1的状态，所以操作者可以发出这样的指令。根据本例，操作者选择“SPO2传感器问题”通知并按下按钮65。在步骤S205接收该指令，然后流程进行到步骤S207。
在步骤S207中，假设选中的通知不指示患者的状态。流程返回步骤S203，以根据这个假设重确定通知和相关概率。图3b说明了使用图3a的专家贝叶斯网络的重确定。更具体地，与“SPO2传感器问题”通知相关的概率被强制为0％，并且每一个其它节点都以此以及SPO2、HR和PLS参数的原始值为基础重新计算。
在步骤S204中，被重确定的通知和相关概率被呈现给操作者。图4b是根据本发明的一些实施例，呈现重确定的通知和概率的接口的视图。如图所示，“SPO2传感器问题”通知已经被取消。
本领于技术人员应当认识到，在不脱离本发明的范围和精神的前提下，可以对所述实施例作出多种改进和修改。在一些实施例中，上面为监控器10至40赋予的功能可以由一个监控单元执行，诸如Siemens Infinity Patient Monitoring SystemTM。一些实施例还将警报服务器60的功能合并入单个监控单元。
本发明的实施例可以与处理步骤200的说明不同。例如，在一些实施例中，在步骤S203中没有确定概率或在步骤S204中没有呈现概率。根据一些实施例，警报服务器60可以接收来自监控设备的代表生理参数的值的信号，该信号不与警报服务器60所使用的开率统计网络的任何节点相关联而是触发了监控设备的警报。结果，警报服务器60在接口61上呈现警报的通知以及如上所述确定的其它通知。这种配置使得警报服务器60能够对除已经被编程为与其它信号相结合分析的警报之外的警报进行处理。
在一些实施例中，操作者可能还发出指令，以停止通知的取消。处理步骤200的特定安排不意味暗示步骤的固定顺序；本发明的实施例可以以可行的任意顺序实现。在这点上，例程可以从步骤S207前进到步骤S201，以基于取消通知的指令和新接收的参数值，确定通知和/或概率。
于是，应当理解，在所附权利要求的范围内，本发明可以不同于这里特别说明的方式实现。
Claims (23)
1.一种用于监控患者的方法，包括：
接收代表生理参数值的信号，该值触发与该生理参数相关的警报；
至少根据接收的信号以及代表第二生理参数的值的第二信号，确定一通知；以及
将该通知呈现给操作者。
2.根据权利要求1的方法，还包括：
至少根据接收的信号确定第二通知。
3.根据权利要求2的方法，还包括确定与各个通知相关联的概率和第二通知；以及
将各个通知以及第二通知与各自相关的概率一起呈现。
4.如权利要求1的方法，还包括：
接收取消该通知的指令；
至少根据第三接收信号确定该通知；以及
根据接收的指令确定该通知不应被呈现。
5.如权利要求1的方法，其中通知是使用概率统计网络确定的。
6.如权利要求5的方法，其中概率统计网络是贝叶斯网络。
7.如权利要求5的方法，其中概率网络是预测网络。
8.如权利要求1的方法，还包括：
发出取消该警报的指令。
9.如权利要求1的方法，还包括：
接收取消该通知的指令；
至少根据第三接收信号及根据该通知不指示患者状态的假定，确定第二通知。
10.一种用于管理患者监控警报的方法，包括：
接收取消特定通知的指令；
接收代表患者的生理参数的值的信号，该值触发与该生理参数相关的警报；
至少根据接收的信号、根据代表第二生理参数的值的信号、以及根据取消患者通知的指令，确定一通知；以及
将确定的通知呈现给操作者。
11.根据权利要求10的方法，还包括：
接收停止取消该特定通知的指令；
接收代表生理参数的第二值的第二信号，该值触发与该生理参数相关的警报；
至少根据接收的第二信号确定特定的通知；以及
将特定的通知呈现给操作者。
12.如权利要求10的方法，还包括：
发出取消该警报的指令。
13.如权利要求10的方法，其中确定步骤包括：
至少根据该特定通知不指示患者状态的假设，确定该通知。
14.一种用于监控患者的系统，包括：
多个监控设备，这多个监控设备中的每一个都用于监控一个或多个相应生理参数的值，用于确定一个或多个相应生理参数之一的值超过相关的警报阈值，以及用于发出指示该值超过相关警报阈值的警报；和
通知系统，用于接收代表该值的信号和代表其它被监控的值的一个或多个信号，用于至少根据接收的信号和一个或多个信号确定一通知，以及用于将该通知呈现给操作者。
15.如权利要求14的系统，其中通知系统还包括：
输入设备，用于接收取消一特定通知的指令。
16.如权利要求15的系统，该通知系统用于至少根据特定通知不指示患者状态的假设确定该通知。
17.如权利要求14的系统，该通知系统用于发出取消该警报的指令。
18.一种用于处理来自多个患者监控源的信息以生成警报消息的医疗警报系统，包括：
通信接口，用于从对于一个特定患者的多个患者监控系统接收患者生理参数值；
预测单元，用于根据参数值提供代表推断的患者状态的数据；
决策处理器，用于将决策规则应用于所述推断的患者状态，以确定警报状态；和
警报发生器，用于响应所述确定的警报状态生成警报指示。
19.如权利要求18的系统，其中
所述预测单元在推断患者状态时使用对于一特定患者的患者记录信息。
20.一种用户接口，包括：
显示图像区，用于至少根据代表生理参数值的信号以及代表第二生理参数值的第二信号呈现一通知，所述生理参数值触发与该生理参数相关的警报。
21.如权利要求20的用户接口，还包括：
显示图像区，用于呈现与所呈现的通知相关的概率。
22.如权利要求21的用户接口，还包括：
显示图像区域，用于呈现第二通知以及与所述第二通知相关的第二概率。
23.如权利要求22的用户接口，其中显示图像区至少根据接收的信号、第二信号、以及取消特定通知的指令，呈现第二通知。
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