RU2675048C9 - Оптимизация установочных значений сигнализации для консультаций на основе сигнализации с использованием ее обновления - Google Patents
Оптимизация установочных значений сигнализации для консультаций на основе сигнализации с использованием ее обновления Download PDFInfo
- Publication number
- RU2675048C9 RU2675048C9 RU2016140140A RU2016140140A RU2675048C9 RU 2675048 C9 RU2675048 C9 RU 2675048C9 RU 2016140140 A RU2016140140 A RU 2016140140A RU 2016140140 A RU2016140140 A RU 2016140140A RU 2675048 C9 RU2675048 C9 RU 2675048C9
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- clinical
- algorithm
- alarm
- signaling
- proposed
- Prior art date
Links
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title abstract description 4
- 230000008929 regeneration Effects 0.000 title abstract 2
- 238000011069 regeneration method Methods 0.000 title abstract 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 52
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 48
- 230000011664 signaling Effects 0.000 claims description 80
- 206010012812 Diffuse cutaneous mastocytosis Diseases 0.000 claims description 76
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 25
- 238000001541 differential confocal microscopy Methods 0.000 claims description 22
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 20
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 claims description 16
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims description 15
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 14
- 238000009434 installation Methods 0.000 claims description 12
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 10
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 9
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 claims description 5
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 3
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 12
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 10
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 9
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 7
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 7
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 6
- 230000035790 physiological processes and functions Effects 0.000 description 6
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 5
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 5
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 4
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 4
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 3
- 238000009533 lab test Methods 0.000 description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 102100036475 Alanine aminotransferase 1 Human genes 0.000 description 2
- 108010082126 Alanine transaminase Proteins 0.000 description 2
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 description 2
- CVSVTCORWBXHQV-UHFFFAOYSA-N creatine Chemical compound NC(=[NH2+])N(C)CC([O-])=O CVSVTCORWBXHQV-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 2
- 230000001932 seasonal effect Effects 0.000 description 2
- 206010015856 Extrasystoles Diseases 0.000 description 1
- 208000000418 Premature Cardiac Complexes Diseases 0.000 description 1
- 206010036590 Premature baby Diseases 0.000 description 1
- PNNCWTXUWKENPE-UHFFFAOYSA-N [N].NC(N)=O Chemical compound [N].NC(N)=O PNNCWTXUWKENPE-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000001154 acute effect Effects 0.000 description 1
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 1
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 1
- 210000001124 body fluid Anatomy 0.000 description 1
- 239000010839 body fluid Substances 0.000 description 1
- 230000002301 combined effect Effects 0.000 description 1
- 229960003624 creatine Drugs 0.000 description 1
- 239000006046 creatine Substances 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000001934 delay Effects 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 1
- 229940124645 emergency medicine Drugs 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 1
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 230000036387 respiratory rate Effects 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 201000002859 sleep apnea Diseases 0.000 description 1
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 1
- 230000002861 ventricular Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16Z—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G16Z99/00—Subject matter not provided for in other main groups of this subclass
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
- G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
- G16H40/63—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for local operation
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
- G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
- G16H40/67—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for remote operation
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Public Health (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Pathology (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
Abstract
Изобретение относится к мониторингу состояния пациента. Технический результат – оптимизация установочных значений сигнализации. В системе и способе оптимизации установочных значений сигнализации алгоритма клинической сигнализации данные клинического мониторинга (ДКМ), используемые алгоритмом клинической сигнализации, собирают на протяжении заданного пользователем периода времени. Предложенные установочные значения определяют для одного или более параметров алгоритма клинической сигнализации. Алгоритм клинического мониторинга применяют к собранным ДКМ с предложенными установочными значениями для определения результатов обновления, прогнозирующих нагрузку в виде срабатываний сигнализации для разных сочетаний предложенных установочных значений. 3 н. и 12 з.п. ф-лы, 7 ил.
Description
Настоящее изобретение относится в основном к мониторингу состояния пациента. В частности, оно может применяться вместе с оптимизацией установочных значений сигнализации и будет описано с конкретной привязкой к этому вопросу. Однако следует понимать, что оно также находит применение в других областях и не обязательно ограничено упомянутым выше применением.
Мониторы пациента способствуют обеспечению безопасности пациента путем выдачи сигнала, когда имеются не соответствующие норме показателей жизненно важных функций, указывающие на ухудшение состояния пациента. На протяжении второй половины 20го столетия в обычную практику отделения интенсивной терапии (ОИТ) были внедрены несколько методов контроля, что привело к существующему на сегодняшний день богатому выбору средств мониторинга. Указанные методы контроля включают мониторинг электрокардиограммы (ЭКГ), насыщенности кислородом крови периферических капилляров (SpO2), давления крови и частоты дыхания. С появлением большого количества средств мониторинга возникла проблема надлежащего конфигурирования сигнализации для снижения ложных и клинически несущественных срабатываний, сохраняя при этом возможность срабатывания в клинически важных случаях, особенно в тех, которые связаны с клиническими событиями и эпизодами. Это относится как к сигнализациям с одним параметром, так и к более современным сигнализациям с несколькими параметрами.
В 1994 году было установлено, что свыше 94% случаев срабатывания звуковой сигнализации в детском ОИТ могут не являться клинически значимыми. После этого аналогичные результаты были получены в разных исследованиях на протяжении ряда лет. Например, Научно-исследовательский институт неотложной медицинской помощи (ECRI Institute) оценил риски, связанные с сигнализацией, как вторые по степени опасности в области медицинских технологий в 2011 году и как наиболее опасные в области медицинских технологий в 2012 и 2013 годах. Реагируя на эту широко распространенную опасность, Объединенная международная комиссия поставила на 2014 год задачу по обеспечению безопасности пациентов в части управления сигнализациями и потребовала от лечебных учреждений улучшения управления сигнализациями.
Предложенный способ улучшения управления сигнализациями включает использование алгоритмов сигнализации с несколькими параметрами. Обычные алгоритмы сигнализации работают с одним параметром. Алгоритмы сигнализации с несколькими параметрами обеспечивают большую чувствительность и большее количество отличительных характеристик. Примером алгоритма сигнализации с несколькими маршрутами является алгоритм сигнализации на основе системы со шкалой раннего предупреждения (ШРП) или одного из ее вариантов. Другой предложенный способ улучшения управления сигнализациями включает проведение большого количества исследований пациентов для определения надлежащих установочных значений по умолчанию. Однако этот предложенный способ страдает от недостаточности исследования надлежащих установочных значений порогов срабатываний сигнализации. Еще один предложенный способ улучшения управления сигнализациями включает зависящие от местных условий процедурные исследования для оптимизации на месте методик работы сигнализации.
При наличии больших различий между больницами, больничными палатами и палатами интенсивной терапии для определенной группы пациентов, соотношениями между количеством медсестер и пациентов и качеством и количеством оборудования мониторинга можно предположить, что зависящие от местных условий процедурные исследования для оптимизации на месте методик работы сигнализации будут оставаться важными и при внедрении других предложенных способов. Причиной является то, что группа пациентов и их показатели жизненно важных функций значительно отличаются от отделения к отделению. Обычно процедурное исследование организовано в три этапа: допроцедурное; процедурное и постпроцедурное. На этапе допроцедурного исследования регистрируют срабатывания сигнализации для группы пациентов, идентифицируют наиболее частые срабатывания сигнализации и определяют предложенную методику работы сигнализации (например, пороговое значение срабатывания сигнализации, степень серьезности сигнала и т.д.). На этапе процедурного исследования предложенную методику работы сигнализации применяют для новой группы пациентов. На этапе постпроцедурного исследования регистрируют срабатывания сигнализации для новой группы пациентов. Затем наборы данных срабатываний сигнализации этапов допроцедурного и постпроцедурного исследования сравнивают для получения вывода об эффективности и безопасности предложенной методики работы сигнализации.
Проблема с проведением зависящего от местных условий процедурного исследования состоит в том, что невозможно точно спрогнозировать воздействие предложенной методики работы сигнализации на нагрузку в виде срабатываний сигнализации, процесс работы и безопасность пациента. По этой причине качество предложенной новой методики работы сигнализации ограничено. Кроме того, недостаточное прогнозирование безопасности пациента подвергает его риску на постпроцедурном этапе.
Другая проблема, связанная с проведением зависящего от местных условий процедурного исследования, состоит в том, что постпроцедурный этап, как правило, является продолжительным. Предложенная методика сигнализации применяется для новой группы пациентов, что вносит источник значительных колебаний в оценку снижения нагрузки в виде срабатываний сигнализации. Поэтому, чтобы сделать статистически значимые выводы, постпроцедурный этап должен быть относительно продолжительным.
Еще одной проблемой проведения зависящего от местных условий процедурного исследования являются затраты на него. Постпроцедурный этап является дорогим вследствие расходов на получение разрешения регуляторного органа, обучение персонала и мониторинг выполнения работ и безопасности. Кроме того, дорогим является определение предложенной методики работы сигнализации на первом процедурном этапе, поскольку клиницист должен потратить время на согласование новых установочных значений. Тем не менее, по сравнению с постпроцедурным этапом допроцедурный этап является относительно недорогим и не влияет на процесс работы.
Настоящая заявка предлагает новые и улучшенные систему и способ, которые решают эти и другие проблемы.
В соответствии с одним аспектом настоящего изобретения, предложена система оптимизации установочных значений сигнализации для алгоритма клинической сигнализации. Данная система включает модуль сбора данных, выполненный с возможностью сбора данных клинического мониторинга (ДКМ), используемых алгоритмом клинической сигнализации на протяжении заданного пользователем периода времени. Система также включает модуль обновления, выполненный с возможностью определения предложенных установочных значений для одного или более параметров алгоритма клинической сигнализации и применения алгоритма клинического мониторинга к собранным ДКМ с предложенными установочными значениями для определения результатов обновления, прогнозирующих нагрузку в виде срабатываний сигнализации для разных сочетаний предложенных установочных значений.
В соответствии с другим аспектом настоящего изобретения, предложен способ оптимизации установочных значений сигнализации для алгоритма клинической сигнализации. Данный способ включает сбор данных клинического мониторинга (ДКМ), используемых алгоритмом клинической сигнализации на протяжении заданного пользователем периода времени, определение предложенных установочных значений для одного или более параметров алгоритма клинической сигнализации и применение алгоритма клинического мониторинга к собранным ДКМ с предложенными установочными значениями для определения результатов обновления, прогнозирующих нагрузку в виде срабатываний сигнализации для разных сочетаний предложенных установочных значений.
В соответствии еще с одним аспектом настоящего изобретения, предложена система оптимизации установочных значений сигнализации для алгоритма клинической сигнализации. Данная система включает средства приема данных клинического мониторинга (ДКМ), используемых алгоритмом клинической сигнализации на протяжении заданного пользователем периода времени, средства определения предложенных установочных значений для одного или более параметров алгоритма клинической сигнализации и средства применения алгоритма клинического мониторинга к собранным ДКМ с предложенными установочными значениями для определения результатов обновления, прогнозирующих нагрузку в виде срабатываний сигнализации для разных сочетаний предложенных установочных значений.
Одно преимущество данного изобретения состоит в точности прогнозирования влияния предложенной методики работы сигнализации.
Другое преимущество данного изобретения состоит в повышении безопасности пациента.
Еще одно преимущество состоит в сокращении расходов и длительности по сравнению с процедурным исследованием.
Другие преимущества данного изобретения станут понятными специалистам в данной области техники после прочтения и анализа представленного ниже его подробного описания.
Данное изобретение представлено в виде различных компонентов и компоновок компонентов и в виде разных этапов и компоновок этапов. Чертежи представлены только с целью иллюстрации предпочтительных вариантов реализации данного изобретения и ни в коем случае не должны истолковываться как ограничивающие данное изобретение.
ФИГУРА 1 иллюстрирует информационно-технологическую (ИТ) инфраструктуру медицинского учреждения вместе с системой создания и выдачи сигналов тревоги.
ФИГУРА 2 иллюстрирует график количества срабатываний сигнализации в зависимости от доли обращения.
ФИГУРА 3 иллюстрирует график нагрузки в виде срабатываний сигнализации в единицах срабатываний сигнализации на коечное место за день в зависимости от порогового значения срабатываний сигнализации.
ФИГУРА 4 иллюстрирует график процентного отношения срабатываний сигнализации с длительностью больше задержки в зависимости от задержки для различных пороговых значений срабатываний сигнализации.
ФИГУРА 5 иллюстрирует сводную гистограмму, описывающую долю времени, когда пороговое значение срабатываний сигнализации соответствует группе пациентов для каждого интервала частоты сердечных сокращений из некоторого количества интервалов.
ФИГУРА 6 иллюстрирует блок-схему обновления сигнализации с системой со шкалой раннего предупреждения (ШРП).
ФИГУРА 7 иллюстрирует способ оптимизации установочных значений сигнализации с помощью обновления сигнализации.
Настоящее изобретение раскрывает подход к выбору оптимальных параметров установочных значений сигнализации. В соответствии с этим подходом, на протяжении некоторого периода времени регистрируют показатели жизненно важных функций и сопутствующих данных. Затем сигналы обновляют исходя из зарегистрированных данных для нескольких предложенных установочных значений сигнализации. Указанное обновление позволяет точно прогнозировать нагрузку в виде срабатываний сигнализации и связанных с ним параметров, таких как воздействие рабочей нагрузки и характеристика обнаружения (то есть чувствительность и отличительная характеристика) для конкретной группы пациентов с зарегистрированными данными.
На ФИГУРЕ 1 показана информационно-технологическая (ИТ) инфраструктура 10 медицинского учреждения, которая включает один или более источников 12, 14, 16 данных клинического мониторинга (ДКМ), соединенных между собой через сеть 18 связи. Обычно сетью 18 связи является локальная сеть (LAN), но предполагается также использование связи других типов. ДКМ являются любыми данными, используемыми алгоритмом клинического мониторинга (АКМ) для генерирования срабатывания сигнализации в ответ на обнаружение ухудшения состояния пациента. Примеры источников 12, 14, 16 ДКМ включают, в частности, мониторы 12 пациента, посты медицинской сестры, устройства мобильной связи, системы 14 информации о пациенте, системы 16 поддержки принятия клинических решений и т.д.
Источники 12, 14, 16 ДКМ хранят или генерируют ДКМ для соответствующих пациентов. ДКМ для пациента включает данные, отображающие его физиологическое состояние. Данные, отображающие физиологическое состояние пациента, включают данные, отображающие показатели жизненно важных функций (например, частоту сердечных сокращений, электрокардиограмму (ЭКГ), кровяное давление, насыщенность кислородом крови периферических капилляров (SpO2) и т.д.), лабораторные анализы (например, креатина, азота мочевины крови (АМК), аланин-аминотрансферазы (АЛТ), и т.д.), физиологические балльные показатели (например, шкалу раннего предупреждения (ШРП), индекс нестабильности показателей жизненно важных функций (VIX), упрощённую шкалу оценки острых функциональных изменений (SAPS)-I и т.д.), биологические жидкости, демографические данные (например, возраст, пол и т.д.), срабатывания сигнализации и другие данные, связанные с физиологическим состоянием пациента (например, диагноз, тип отделения интенсивной терапии (ОИТ) и т.д.).
Источником 12, 16 ДКМ, генерирующим ДКМ, является ДКМ-генератор 12, 16. Обычно ДКМ-генератор 12, 16 генерирует ДКМ в непрерывном режиме или после наступления события, такого как срабатывание таймера, ввод данных пользователем и т.д. Кроме того, ДКМ-генератор 12, 16 может генерировать ДКМ в автоматическом или ручном режиме. ДКМ-генератор 12, 16 может генерировать ДКМ в автоматическом режиме, например, путем измерения датчиком 20 параметров, отображающих физиологическое состояние пациента, или путем подсчета процессором 22 величин, также отображающих физиологическое состояние пациента. ДКМ-генератор 12, 16 может генерировать ДКМ в ручном режиме, например, путем получения данных, отображающих физиологическое состояние пациента, которые вводятся клиницистом через пользовательское устройство 24 ввода. Примеры ДКМ-генераторов 12, 16 включают, в частности, мониторы 12 пациента и системы 16 поддержки принятия клинических решений.
Источником 14 ДКМ, хранящим ДКМ, является ДКМ-хранилище 14. Источник ДКМ может быть как ДКМ-генератором 12, 16, так и ДКМ-хранилищем 14. ДКМ-хранилище 14 хранит ДКМ локально в базе 26 данных. Хранимые ДКМ можно принимать на месте или удаленно. Например, ДКМ можно принимать удаленно от других источников ДКМ 12, 16 или на месте с помощью пользовательского устройства 28 ввода. Примеры ДКМ-хранилищ 14 включают, в частности, системы 14 ведения электронных медицинских карт (ЭМК), системы отделений и т.д.
Каждый из источников 12, 14, 16 ДКМ и модулей 32, 34 сигнализации представляет собой программное обеспечение, аппаратные средства или их комбинацию. Если источник 12, 14, 16 ДКМ или модуль 32, 34 сигнализации включает или является программным обеспечением, тогда источник 12, 14, 16 ДКМ или модуль 32, 34 сигнализации обычно включает или связан, соответственно, по меньшей мере с одним процессором 22 и по меньшей мере с одной программной памятью. По меньшей мере один процессор 22 выполняет исполнимые процессором команды в указанной по меньшей мере одной программной памяти для реализации функциональных возможностей источника 12, 14, 16 ДКМ или модуля сигнализации. Аналогично, если источник 12, 14, 16 ДКМ или модуль сигнализации 32, 34 принимает вводимые пользователем данные или отображает данные, тогда источник 12, 14, 16 ДКМ обычно включает или связан с пользовательским устройством 24, 28 ввода или с устройством 30 отображения соответственно.
Обычно источники 12, 14, 16 ДКМ включают в себя по меньшей мере один ДКМ-генератор 12, 16 данных сигнализации. ДКМ-генератор 12, 16 данных сигнализации связан с одним или более пациентов и содержит алгоритм клинического мониторинга, реализованный в модуле 32, 34 сигнализации. Указанный алгоритм клинического мониторинга осуществляет мониторинг пациентов для обнаружения ухудшения состояния пациента исходя из полученных ДКМ. При обнаружении ухудшения состояния пациента алгоритм клинического мониторинга генерирует сигнал тревоги. Алгоритм клинического мониторинга принимает ДКМ на месте (например, через пользовательское устройство 24 ввода) или дистанционно (например, от другого источника 12, 14, 16 ДКМ). Примеры ДКМ-генераторов 12, 16 данных сигнализации включают мониторы 12 пациента, системы 16 поддержки принятия клинических решений и т.п.
Алгоритмы клинического мониторинга можно разделить по способу конфигурирования. С этой точки зрения существуют по меньшей мере три разных класса алгоритмов клинического мониторинга: алгоритмы регулируемой сигнализации, алгоритмы вкл/выкл сигнализации и алгоритмы пороговой сигнализации. Алгоритмы регулируемой сигнализации генерируют сигнал тревоги, если показатель, не являющийся показателем жизненно важной функции (например, длительность апноэ во сне), выходит за пределы заданного пользователем порогового значения. Алгоритмы вкл/выкл сигнализации генерируют сигнал тревоги, когда двойной физиологический показатель (например, желудочковая экстрасистола недоношенного ребенка (PVC)) показывает состояние «вкл». Такой алгоритм вкл/выкл сигнализации может иметь или не иметь настраиваемые пользователем параметры. Алгоритмы пороговой сигнализации генерируют сигнал тревоги, когда показатель жизненно важной функции (например, частота сердечных сокращений) выходит за пределы заданного пользователем порогового значения.
Алгоритм пороговой сигнализации может содержать механизмы фильтрации для снижения частоты срабатывания сигнализации. Одним таким механизмом фильтрации является механизм задержки, в котором генерируемый сигнал тревоги прерывается, если он длится меньше заданного пользователем количества секунд. Другим таким механизмом фильтрации является механизм блокировки, в котором сигнал тревоги прерывается, если сигнал тревоги такого же типа уже был сгенерирован за предыдущее заданное пользователем количество секунд.
Продолжая рассматривать ФИГУРУ 1, можно видеть, что ИТ-инфраструктура 10 также включает систему 38 обновления сигнализации. Система 38 обновления сигнализации оптимизирует установочные значения сигнализации для алгоритма клинического мониторинга для заданной пользователем группы пациентов в данном медицинском учреждении. Алгоритм клинического мониторинга реализуется модулем 40 сигнализации системы 38 обновления сигнализации. Установочное значение сигнализации относится к значению заданного пользователем параметра алгоритма клинического мониторинга или связанного с ним алгоритма (например, алгоритма, обеспечивающего вход в алгоритм клинического мониторинга, такого как алгоритм ШРП). Заданные пользователем параметры алгоритма пороговой сигнализации включают, например, пороговое значение, период задержки и период блокировки. Заданная пользователем группа пациентов может быть, например, заданным пользователем набором одного или более медицинских подразделений или терапевтических отделений в данном медицинском учреждении. Алгоритм клинического мониторинга может быть реализован источниками 12, 14, 16 ДКМ ИТ-инфраструктуры 10 или системой 38 обновления сигнализации.
Система 38 обновления сигнализации собирает и хранит ДКМ, включая показатели жизненно важных функций и сопутствующие данные, необходимые алгоритму клинического мониторинга для заданной пользователем группы пациентов от источников 12, 14, 16 ДКМ на протяжении заданного пользователем периода времени (например, двух недель или шести месяцев). Затем установочные значения сигнализации для алгоритма клинического мониторинга оптимизируют посредством обновления сигнализации. Более конкретно, сигнализации восстанавливают путем применения алгоритма клинического мониторинга к сохраненным ДКМ с несколькими разными установочными значениями сигнализации. Затем результаты обновления оцениваются для точного прогнозирования воздействия, которое разные установочные значения сигнализации будут иметь на нагрузку в виде срабатываний сигнализации и связанные с ним параметры, такие как воздействие рабочей нагрузки и характеристика обнаружения (то есть чувствительность и отличительная характеристика), для заданной пользователем группы пациентов. Для выполнения вышеуказанного система 38 обновления сигнализации включает некоторое количество модулей: модуль 42 сбора данных; модуль 44 обновления; и модуль 46 анализа результатов.
Модуль 42 сбора данных собирает ДКМ из источников ДКМ 12, 14, 16 по сети 18 связи для заданного пользователем периода времени и сохраняет собранные данные в мобильной базе 48 данных. ДКМ включают показатели жизненно важных функций для заданной пользователем группы пациентов и также дополнительные сопутствующие данные, необходимые алгоритму клинического мониторинга. Сопутствующие данные включают, например, данные, описывающие результаты лабораторных анализов и диагноз пациента. ДКМ могут также включать один или более следующих видов данных: данные, описывающие сгенерированные сигнализации; данные, относящиеся к ухудшению состояния пациента, такие как зарегистрированные клинические случаи, связанные с ухудшением состояния пациента (например, вмешательства, связанные с ухудшением состояния пациента), или случаи повышения уровня лечения пациента; и данные, относящиеся к зарегистрированной или оцененной рабочей нагрузке на одно вызванное сигналом тревоги вмешательство. Модуль 42 сбора данных собирает ДКМ с достаточной частотой выборки для алгоритма клинического мониторинга, такой как частота выборки одна секунда для показателей жизненно важных функций.
Модуль 42 сбора данных и мобильная база 48 данных обычно включены в мобильное устройство 50 записи данных системы 38 обновления сигнализации. Перед началом сбора ДКМ мобильное устройство 50 записи данных устанавливают в данном медицинском учреждении. Например, указанное мобильное устройство записи данных соединяется с сетью 18 связи непосредственно или через другое устройство или систему. После инсталляции ДКМ собирают модулем 42 сбора данных и хранят в мобильной базе 48 данных на протяжении заданного пользователем периода времени.
После завершения сбора данных мобильное устройство 50 записи данных демонтируют и удаляют из медицинского учреждения и физически перемещают в центральную систему 52 обработки данных системы 38 обновления сигнализации. Центральная система 52 обработки данных обычно расположена на удалении от медицинского учреждения. После удаления закрытой медицинской информации центральная система 52 обработки данных загружает данные в центральную базу 54 данных и локально обрабатывает данные в центральной базе 54 данных с помощью других модулей 44, 46, о чем будет сказано ниже. Как альтернатива использованию центральной системы 52 обработки данных, мобильное устройство 50 записи данных может на месте обрабатывать данные в мобильной базе 48 данных с помощью других модулей 44, 46, о чем будет сказано ниже.
Независимо от того, где обрабатываются данные, собранные модулем 42 сбора данных, модули 44 обновления далее координируют свою работу с модулем 40 сигнализации для обновления сигнализации путем применения алгоритма клинического мониторинга к собранным ДКМ для заданной пользователем группы пациентов для каждого установочного значения из набора предложенных установочных значений сигнализации. Это позволяет точно спрогнозировать нагрузку в виде срабатываний сигнализации и связанные с ней параметры как функцию предложенных установочных значений сигнализации. Предложенные установочные значения сигнализации в основном применяют независимо от изменений, которые были внесены в соответствующие параметры установочных значений сигнализации клиницистами во время сбора данных. Однако в некоторых вариантах реализации изобретения предложенные установочные значения сигнализации используют только при условии, что во время сбора данных не будут вноситься никакие изменения в соответствующие параметры установочных значений сигнализации.
Предложенное установочное значение сигнализации обычно является типовым для всей заданной пользователем группы пациентов и определяется перед обновлением. Однако предложенное установочное значение сигнализации в альтернативном варианте может зависеть от ДКМ и определяться во время обновления. Например, предложенное установочное значение сигнализации может быть определено для пациента исходя из ДКМ о пациенте, таких как диагноз, возраст или результаты лабораторных анализов. В другом примере предложенное установочное значение сигнализации может быть определено для образца показателя жизненно важной функции пациента исходя из текущих значений показателя жизненно важной функции пациента.
Предложенные установочные значения сигнализации можно задавать вручную, автоматически или одновременно автоматически и вручную для параметров установочных значений сигнализации для алгоритма клинического мониторинга или связанного с ним алгоритма. В случае ручного задания предложенных установочных значений сигнализации может использоваться, например, пользовательское устройство 56, 58 ввода. Это удобно в тех случаях, когда предложенные установочные значения сигнализации определяет клиницист или группа клиницистов. В случае автоматического задания предложенных установочных значений сигнализации интервал изменения каждого из заданных пользователем параметров алгоритма клинического мониторинга может быть, например, равномерно дискретизирован. В альтернативном варианте реализации алгоритм может задавать предложенные установочные значения сигнализации исходя из ДКМ или отклика от модуля 46 анализа результатов.
Хотя сбор данных конфигурирован для получения показателя жизненно важной функции и сопутствующих данных, могут возникать ситуации, когда будут доступными только данные сигнализации. В таких случаях может быть выполнено приближенное обновление сигнализации. Более конкретно, приближенное обновление сигнализации может выполняться путем применения предложенных пороговых значений срабатываний сигнализации к крайним значениям срабатываний сигнализации. Отличительная особенность этой методики состоит в том, что ее результаты демонстрируют комбинированное влияние значений показателя жизненно важной функции и установочных значений сигнализации во время сбора данных. Как известно, это приближение хорошо работает в том случае, когда алгоритм клинического мониторинга является чистым алгоритмом пороговой сигнализации (то есть алгоритмом пороговой сигнализации без каких-либо механизмов фильтрации).
Модуль 46 анализа результатов получает результаты обновления от модуля 44 обновления и графически отображает результаты обновления с помощью устройства 60, 62 отображения для оценки клиницистом. Результаты обновления могут быть показаны в виде графиков, иллюстрирующих прогнозируемый сигнал тревоги, показанный для разных типов сигнализации, и могут быть сгруппированы разными способами, например, по уровню критичности сигнализации, по механизму, сдвигу и т.д. Кроме того, результаты обновления могут быть показаны в виде графиков, иллюстрирующих прогнозируемую нагрузку в виде срабатываний сигнализации или связанного с ним параметра (например, рабочую нагрузку или частоту срабатывания сигнализации) как функцию одного или более параметров установочных значений сигнализации.
Кроме отображения результатов обновления, модуль 46 анализа результатов может автоматически оценивать результаты обновления с помощью по меньшей мере одного процессора 64 и отображать результаты оценки с помощью устройства 60, 62 отображения. Например, может быть оценена частота действительных и ложных срабатываний сигнализации, и будут показаны результаты, когда будут собраны данные по ухудшению состояния пациента. Аналогично, может быть оценена и показана рабочая нагрузка или частота срабатываний сигнализации исходя из обновленных значений срабатывания сигнализации. В некоторых вариантах реализации изобретения модуль 46 анализа результатов будет обеспечивать обратную связь для модуля 44 обновления исходя из оценки результатов до тех пор, пока не будет получен набор одного или более показателей. При обеспечении обратной связи предложенных установочных значений сигнализации будут постоянно изменяться или регулироваться до тех пор, пока не будет получен набор показателей. Такой набор показателей может включать, например, запланированную рабочую нагрузку или частоту срабатывания сигнализации.
В некоторых вариантах реализации изобретения, в которых собранные ДКМ включают сигнализации, модуль 46 анализа результатов оценивает зарегистрированную частоту срабатываний сигнализации и частоту срабатывания обновленных параметров сигнализации для предложенных установочных значений срабатываний сигнализации. Такие оценки могут далее графически отображаться, что позволит выполнять их количественное сравнение. В альтернативном варианте реализации оценка зарегистрированных срабатываний сигнализации может автоматически сравниваться с оценками обновленных значений срабатывания сигнализации и установочными значениями срабатываний сигнализации, и при этом может быть показано сокращение частоты срабатываний сигнализации, превышающее заданное пользователем пороговое значение.
Частота срабатываний сигнализации определена как математическое ожидание подсчитанного количества срабатываний сигнализации, сгенерированных от одного пациента, разделенное на период времени :
Чтобы получить частоту срабатываний сигнализации, с которой имеет дело клиницист, частоту срабатываний сигнализации умножают на количество пациентов, которых лечит этот клиницист. Разбивая период времени на обращений пациента, где каждое -е обращение имеет частоту срабатываний сигнализации, количество срабатываний сигнализации и длительность (то есть продолжительность пребывания в больнице) di, частоту срабатываний сигнализации можно переписать как:
Частота срабатываний сигнализации проще всего выражается непосредственно через количество ci сигналов (то есть через количество, не отнесенное к частоте срабатываний сигнализации). Чтобы выразить частоту срабатываний сигнализации через частоту срабатываний сигнализации вызова, частоте придается вес, пропорциональный длительности .
Практическая ценность этого действия состоит в том, что снижение частоты ложных срабатываний сигнализации для пациента в сочетании с высокой частотой срабатываний сигнализации и большой продолжительностью пребывания в больнице дает максимальное снижение усталости от срабатываний сигнализации.
Частота срабатываний сигнализации подсчитывается путем деления суммарного количества срабатываний сигнализации на сумму длительностей обращения:
Это выражение можно получить из уравнения (2). Принимая распределение Гаусса для оценки частоты, доверительный интервал при доверительной вероятности 95% для этой оценки задается как , где
является оцениваемым среднеквадратичным отклонением, взятым здесь как квадратный корень от оцениваемой дисперсии .
Начальной точкой оценки дисперсии является дисперсия выборки, которая определяется следующим образом. Все обращения откладываются по оси времени. Ось времени разделяется на равные интервалы длины . Оценка частоты срабатываний сигнализации в интервале обозначается как , количество интервалов равно M. Дисперсия выборки задается формулой:
Границы указанных интервалов не совпадают с границами обращений. Это усложняет подсчет и вводит зависимости между выборками. Поэтому каждое обращение используется как выборка, и его вкладу придается вес в соответствии с длительностью обращения, что дает следующую оценку дисперсии :
Кроме того, в некоторых вариантах реализации изобретения модуль 46 анализа результатов определяет и отображает распределение частоты срабатываний сигнализации по обращениям. Как было сказано выше, каждый сигнал тревоги связан с обращением. Полезный подход к отображению указанного распределения включает построение кривой зависимости частоты срабатываний сигнализации в зависимости от обращений, где обращения расположены от больших к меньшим частотам срабатываний сигнализации. Выражая в базовых статистических функциях, получаем обратную функцию выживания :
ФИГУРА 2 показывает график обратной функции выживания для числа срабатываний сигнализации на обращение. Распределение числа срабатываний сигнализации по пациентам может быть охарактеризовано частью обращений, которая является причиной данной части суммарного количества срабатываний сигнализации. Как показано на фигуре, 50% срабатываний сигнализации вызваны 12% обращений с наивысшим количеством срабатываний сигнализации. Эти статистические данные показывают потенциальное уменьшение частоты срабатывания сигнализации, которое может быть достигнуто путем обращения к пациентам с наибольшим количеством срабатываний сигнализации.
Результаты обновления описывают прогнозируемую нагрузку в виде срабатываний сигнализации заданной пользователем группы пациентов. Модуль 46 анализа результатов может расширить результаты обновления для прогнозирования нагрузки в виде срабатываний сигнализации будущей группы пациентов. Более конкретно, могут быть проанализированы ДКМ для определения распределения пациентов разного типа в пределах заданной пользователем группы пациентов. Кроме того, распределение пациентов разных типов может быть определено для будущего пациента. Далее указанные распределения можно будет сравнить, а результатам обновления могут быть приданы новые веса. Типам пациентов, более распространенным в последующем распределении, придается больший вес в результатах обновления с новыми весами по сравнению с типами пациентов, более распространенными в распределении, заданном пользователем. Например, если заданная пользователем группа пациентов содержит пациентов более преклонного возраста, чем усредненная группа пациентов, количество срабатываний сигнализации для пожилых пациентов можно снизить для оценки результатов обновления для усредненной группы пациентов.
Преимущество для обновления сигнализации состоит в том, что новая стратегия для сигнализации может быть выражена количественно до того, как новые установочные значения срабатываний сигнализации будут использованы для новых пациентов. Более конкретно, поскольку различные установочные значения используются для одной и той же группы пациентов, снижение нагрузки в виде срабатываний сигнализации можно будет подсчитать с большой точностью. В отличие от способов, в которых используются зарегистрированные сигналы или пороговые значения срабатываний сигнализации, результаты обновления не зависят от установочных значений срабатываний сигнализации, которые действовали во время сбора данных.
Как отмечалось выше, система 38 обновления включает некоторое количество модулей 40, 42, 44, 46. Каждый из модулей 40, 42, 44, 46 является модулем программного обеспечения, аппаратных средств или их сочетанием. Если модуль 40, 42, 44, 46 включает или является модулем программного обеспечения, тогда модуль 40, 42, 44, 46 как правило включает или связан, соответственно, с по меньшей мере одним процессором 64 и по меньшей мере одной программной памятью 66. Указанный по меньшей мере один процессор 64 выполняет исполнимые процессором команды на по меньшей мере одной программной памяти 66 для реализации функциональных возможностей модуля 40, 42, 44, 46. Аналогично, если модуль 40, 42, 44, 46 принимает данные, вводимые пользователем, или отображает данные, в таком случае модуль 40, 42, 44, 46, как правило, включает или связан с пользовательским устройством 56, 58 ввода или с устройством 60, 62 отображения соответственно.
Как было также сказано выше, система 38 обновления включает по меньшей мере одну базу 48, 54 данных. Каждая из по меньшей мере одной базы 48, 54 данных является или программным обеспечением, или аппаратными средствами, или их сочетанием. Если база 48, 54 данных включает или является программным обеспечением, тогда база 48, 54 данных, как правило, включает или связана, соответственно, с по меньшей мере одной памятью 68 данных, хранящей данные базы 48, 54 данных.
Хотя система 36 обновления сигнализации показана как включающая мобильное устройство 50 записи данных и центральную систему 38 обработки данных, следует понимать, что компоненты центральной системы 38 обработки данных могут быть объединены с мобильным устройством 50 записи данных. Такие компоненты включают модули 40, 44, 46 сигнализации, обновления и анализа результатов, а в некоторых вариантах реализации изобретения по меньшей мере один процессор 64, программную память и память данных 66, 68. Преимуществом является то, что при объединении компонентов центральной системы 38 обработки данных с мобильным устройством 50 записи данных установочных значений сигнализации медицинского учреждения можно оптимизировать на месте.
Чтобы проиллюстрировать работу системы 38 обновления, авторы изобретения описывают ниже два иллюстративных варианта реализации настоящего изобретения. В соответствии с первым иллюстративным вариантом реализации, предположим, что алгоритмом клинического мониторинга является алгоритм пороговой сигнализации с механизмом фильтрации с задержкой и блокировкой. Алгоритм пороговой сигнализации, например, может быть реализован с помощью монитора 12 пациента ИТ-инфраструктуры 10. При использовании системы 38 обновления сигнализации в первом варианте реализации настоящего изобретения модуль 42 сбора данных используется для записи показателей жизненно важных функций для заданной пользователем группы пациентов в мобильную базу 48 данных. Показатели жизненно важных функций отбираются с частотой, которая позволяет выполнять точное обновление с помощью алгоритма пороговой сигнализации.
После сбора данных модуль 44 обновления используется для выполнения прогнозирования нагрузки в виде срабатываний сигнализации путем применения алгоритма пороговой сигнализации для зарегистрированных показателей жизненно важных функций с помощью предложенных установочных значений сигнализации. Предложенные установочные значения сигнализации в основном являются типовыми для всей заданной пользователем группы пациентов. Поскольку алгоритм пороговой сигнализации включает механизм фильтрации с задержкой и блокировкой, есть три параметра установочных значений сигнализации, для которых можно оптимизировать установочные значения: порог , задержка и период блокировки . Как было отмечено выше, механизм фильтрации с задержкой прерывает генерируемый сигнал тревоги, если он длится меньше времени задержки , а механизм фильтрации с блокировкой прерывает генерируемую сигнализацию, если за непосредственно предшествующий период блокировки уже была сгенерирована сигнализация такого же типа.
Чтобы выполнить обновление с помощью алгоритма пороговой сигнализации с фильтрацией с задержкой и блокировкой, целесообразнее разбить обновление сигнализации на отдельные этапы, чем повторять всю процедуру обновления отдельно для каждого установочного значения. В соответствии с первым этапом, оцениваются предложенные установочные значения сигнализации для порога . Для каждого предложенного установочного значения сигнализации для порога это включает определение периодов времени за заданный пользователем период времени, когда показатель жизненно важной функции превышает предложенное установочное значение сигнализации. Такие интервалы времени отображают обновленные сигнализации и сохраняются для последующего использования.
После выполнения первого этапа на втором и третьем этапах получают нагрузку в виде срабатываний сигнализации, соответственно, для разных задержек и периодов блокировки путем фильтрации обновленных срабатываний сигнализации, без необходимости повторного анализа показателя жизненно важной функции за весь заданный пользователем период времени. Преимущество состоит в том, что это значительно ускоряет обновление. В соответствии со вторым этапом, для каждого предложенного установочного значения сигнализации для задержки удаляются обновленные сигнализации, для которых
В соответствии с третьим этапом, для каждого предложенного установочного значения сигнализации для периода блокировки удаляются оставшиеся обновленные сигнализации , для которых
После завершения процедуры обновления модуль 46 анализа результатов получает указанные результаты и показывает их клиницисту. На ФИГУРАХ 3-5 показаны примеры, отображающие результаты, когда алгоритм пороговой сигнализации был применен для частоты сердечных сокращений. Пороговое значение срабатывания сигнализации указано в ударах в минуту (уд./мин).
На ФИГУРЕ 3 показан график зависимости нагрузки в виде срабатываний сигнализации в единицах срабатываний сигнализации на коечное место за день в зависимости от порогового значения срабатывания сигнализации. Штриховая линия является средним значением. Увеличение порогового значения от 135 до 140 происходит потому, что пороговые значения срабатывания сигнализации от 140 и выше обрабатываются как сигналы критического уровня (представленные кружками с вертикальной полоской), у которых нет блокировки. С другой стороны, срочные сигналы нижнего уровня (представленные кружками с горизонтальной полоской) имеют заданный по умолчанию период блокировки три минуты, что понижает нагрузку в виде срабатываний сигнализации.
Если предположить, что пороговое значение срабатывания сигнализации повышается с 120 до 130, тогда пороговое значение срабатывания срочной сигнализации нижнего уровня повышается до 130. Предположим также, что разница между пороговым значением срабатывания сигнализации критического уровня и пороговым значением срабатывания срочной сигнализации нижнего уровня поддерживается на уровне 20. В этом случае пороговое значение срабатывания сигнализации критического уровня дополнительно увеличивается от 140 до 150. Эти изменения приводят к следующим снижениям нагрузки в виде срабатываний сигнализации: срочные срабатывания сигнализации нижнего уровня снижаются от 22,8 до 10,1 (то есть снижение составляет 55%); и срабатывания сигнализации критического уровня снижаются с 22,5 до 18,7 (то есть снижение составляет 17%).
На ФИГУРЕ 4 показан график процентного отношения срабатываний сигнализации длительностью, больше задержки, в зависимости от задержки для разных пороговых значений срабатываний сигнализации. Предполагая увеличение задержки от нуля до пяти секунд, зададим пороговое значение сигнализации на уровне 130. Это дает следующие снижения нагрузки в виде срабатывания сигнализации: срочные сигнализации нижнего уровня снижаются от 100% до 24,3% (то есть снижение составляет 75,7%); и сигнализации критического уровня снижаются с 100% до 29,9% (то есть снижение составляет 70,1%). Такие же снижения можно получить при заданном пороговом значении сигнализации 120.
На ФИГУРЕ 5 показана свернутая сводная гистограмма, описывающая долю времени, когда пороговое значение сигнализации соответствует группе пациентов для каждого интервала частоты сердечных сокращений. Для облегчения визуальной оценки распределения гистограмма заменена функцией выживания для значений больше среднего. Например, можно определить, что частота сердечных сокращений больше 140 составляет 0,87% времени или 31 секунду в час. Для критического срабатывания сигнализации без механизмов фильтрации эта доля равна доли времени, когда звучит сигнал тревоги и, следовательно, отображается уровень шума, создаваемый этим сигналом тревоги.
Обратимся снова к ФИГУРЕ 1 и, в соответствии со вторым иллюстративным вариантом реализации настоящего изобретения, предположим, что алгоритм клинического мониторинга является алгоритмом пороговой сигнализации, в котором используется система с ШРП. Системы с ШРП в основном используются алгоритмами клинического мониторинга в отделениях общей терапии. Система с ШРП подсчитывает ШРП в режиме реального времени путем подсчета вкладов разных критических физиологических показателей согласно модели ШРП. Когда ШРП проходит один из некоторого количества пороговых значений сигнализации, может быть сгенерирован сигнал тревоги, и, в зависимости от пройденного порогового значения срабатывания сигнализации, может потребоваться определенная бригада клиницистов.
При использовании системы 38 обновления сигнализации во втором варианте реализации настоящего изобретения модуль 42 сбора данных применяется для записи физиологических показателей (например, уровня сознания), используемых в системе ШРП. Физиологические данные, например, могут извлекаться из системы 14 ведения электронных медицинских карт (ЭМК) через сеть 18 связи. Кроме того, физиологические данные могут, например, включать данные, отображающие любые из следующих показателей: показатели жизненно важных функций; ухудшение состояния (например, неблагоприятное явление, переход к интенсивному лечению и т.д.); демографические данные; результаты лабораторных анализов; лекарственные препараты и любые другие данные, необходимые системе ШРП. Желательно иметь зарегистрированные данные за несколько лет, поскольку это позволит учесть сезонные и даже годовые колебания. Однако если такие данные ограничены, достаточной будет порция данных для каждого времени года (например, главные месячные данные за каждый квартал года). Если система с ШРП встроена в мониторы 12 пациента, показатели жизненно важных функций с большой частотой выборки, измеренные мониторами пациента, должны быть записаны с аналогичной большой частотой выборки.
После сбора данных модуль 44 обновления используется для прогнозирования нагрузки в виде срабатывания сигнализации путем применения алгоритма пороговой сигнализации и системы с ШРП к зарегистрированным данным с предложенными установочными значениями сигнализации. Параметры установочных значений сигнализации, рассмотренные во время обновления сигнализации, включают пороговые значения сигнализации, а также связанные с ним параметры системы с ШРП, такие как модель ШРП и функциональные обязанности разных медицинских бригад. Указанные функциональные обязанности определяют соответствие между пороговыми значениями сигнализации и разными медицинскими бригадами. Рассмотрение установочных значений разных моделей ШРП позволяет адаптировать чувствительность и характеристики сигнализации для разных групп пациентов. Кроме того, модель ШРП вместе с функциональными обязанностями определяют, когда и как часто дежурные медсестры должны проверять показатели жизненно важных функций пациента, когда необходимо вызывать клинициста или бригаду экстренной помощи (БЭП), надо ли переводить пациента в отделение интенсивной терапии и т.д.
Затем модуль 46 анализа результатов оценивает результаты обновления, в основном путем оценки рабочей нагрузки из результатов обновления. Результаты оценки рабочей нагрузки могут быть показаны, и как правило включают список статистических данных. Например, такой список может включать количество срабатываний сигнализации, на которые должны отвечать медсестры (например, количество срабатываний сигнализации на одну медсестру в день), количество дополнительных контрольных проверок, генерируемых сигнализациями с низкими пороговыми значениями (например, количество дополнительных контрольных проверок на одну медсестру в день), количество вызовов БЭП, генерируемых сигнализациями с высокими пороговыми значениями (например, количество вызовов БЭП в день), количество действительных срабатываний сигнализации, количество ложных срабатываний сигнализации, чувствительность, отличительные характеристики и т.д. Исходя из оценки рабочей нагрузки и данных работы медицинского учреждения, модуль 46 анализа результатов может дополнительно определять и отображать оценку расходов и рекомендации по работе медицинского учреждения, такую как оценку сезонных колебаний в группах пациентов, планы по комплектованию персонала или планы по покупке и обновлению медицинских приборов. Предложенные установочные значения сигнализации можно изменять до тех пор, пока не будет найдено их надлежащее сочетание.
При расширении второго варианта реализации настоящего изобретения предложенные установочные значения сигнализации постоянно усовершенствуются или регулируются до тех пор, пока не будет достигнута планируемая рабочая нагрузка. Более конкретно, результаты обновления выполнены для начальных предложенных установочных значений сигнализации. Такие установочные значения сигнализации используются модулем 44 обновления, а модуль 46 анализа результатов оценивает результаты обновления для определения того, действительно ли достигнута запланированная рабочая нагрузка. В том случае, если запланированная рабочая нагрузка не достигнута, на модуль 44 обновления поступает сигнал обратной связи, и поэтому можно будет оценить исправленные предложенные установочные значения сигнализации. Эта процедура будет продолжаться до тех пор, пока не будет получена запланированная рабочая нагрузка. Таким способом можно оптимизировать установочные значения сигнализации.
Представленная на ФИГУРЕ 6 блок-схема 100 является кратким изложением второго варианта реализации настоящего изобретения. Как видно на фигуре, данные 102 пациентов за прошедшие годы собирают модулем 42 сбора данных. После этого модуль 44 обновления определяет 104 начальное значение ШРП и начальные установочные значения сигнализации исходя из введенных пользователем данных 106, как правило, клиницистом медицинского учреждения. Обновление сигнализации выполняется 108 в установочных значениях модулем 44 обновления, а рабочая нагрузка оценивается 110 из результатов обновления модулем 46 анализа результатов. Из оценок рабочей нагрузки определяется 112, получена ли запланированная рабочая нагрузка. В том случае, когда цель не достигнута, значение ШРП и установочных значений сигнализации исправляются или регулируются, и обновление и оценка выполняются снова. Эта процедура повторяется до тех пор, пока не будет достигнута запланированная рабочая нагрузка. После получения целевой рабочей нагрузка автоматически определяются 116 рекомендации 114 путем применения оценки рабочей нагрузки к рабочим данным 118 медицинского учреждения. Затем указанные рекомендации 114 показываются клиницистам.
На ФИГУРЕ 7 представлен способ 150 оптимизации установочных значений сигнализации для алгоритма клинической сигнализации. Способ 150 выполняется модулями 40, 42, 44, 46 системы 38 обновления сигнализации. В соответствии со способом 150, ДКМ, используемые алгоритмом клинической сигнализации, собираются 152 на протяжении заданного пользователем периода времени из ИТ-инфраструктуры 10. ДКМ собираются для большого количества пациентов заданной пользователем группы пациентов с частотой выборки, достаточной для применения алгоритмом клинической сигнализации. Например, данные показателя жизненно важной функции собираются с частотой выборки одна секунда для заданной пользователем группы пациентов на протяжении заданного пользователем периода времени.
Кроме сбора ДКМ, определяются 154 предложенные установочные значения сигнализации для конфигурируемых параметров алгоритма клинической сигнализации и/или связанных с ней алгоритмов. Связанным с ней алгоритмом является, например, алгоритм балльной системы, который применяется алгоритмом клинической сигнализации. Предложенные установочные значения сигнализации могут определяться автоматически, вручную или автоматически и вручную одновременно. Например, предложенные установочные значения сигнализации могут определяться автоматически путем выборки интервала изменения параметра, и далее автоматически определенные установочные значения можно будет корректировать с помощью устройства пользовательского ввода. При определенных предложенных установочных значениях сигнализации и собранных ДКМ алгоритм клинической сигнализации применяется 156 к ДКМ с предложенными установочными значениями сигнализации для прогноза нагрузки в виде сигнализации и связанных с ней параметров для разных комбинаций предложенных установочных значений.
Если алгоритм клинической сигнализации является алгоритмом пороговой сигнализации, параметры конфигурируемых параметров могут включать пороговое значение, задержку и период блокировки. Алгоритм клинической сигнализации применяется 156 с установочными значениями для порогового значения, определяя для каждого предложенного установочного значения порогового значения набор интервалов во время заданного пользователем периода времени, когда собранные ДКМ превышают предложенное установочное значение. Такие интервалы соответствуют сигнализациям. Алгоритм клинической сигнализации применяется с установочными значениями задержки или периода блокировки путем фильтрации для каждого предложенного установочного значения задержки или периода блокировки набора интервалов исходя из этого установочные значения.
Если алгоритм клинической сигнализации является алгоритмом пороговой сигнализации, использующим балльную систему, параметры конфигурируемых параметров могут включать параметры, связанные с балльной системой. Такая балльная система может быть, например, системой с ШРП. Кроме того, параметры, связанные с балльной системой, могут включать, например, модель бальных оценок. Алгоритм клинической сигнализации применяется 156 к ДКМ с предложенными установочными значениями для параметров, связанных с балльной системой.
После обновления результаты обновления отображаются 158 или анализируются 160. Такой анализ может, например, включать определение того, достигла ли оценка цели, такой как запланированная рабочая нагрузка. Далее может быть выполнено отображение 162 анализа результатов. В альтернативном варианте реализации, исходя из анализа результатов, предложенные установочные значения сигнализации могут быть исправлены или откорректированы, и изложенная выше процедура может быть выполнена снова с исправленными или откорректированными установочными значениями сигнализации. Эта процедура будет повторяться до тех пор, пока не будет достигнута цель. После достижения целевой цели может быть выполнено отображение результатов обновления.
В некоторых вариантах реализации изобретения каждый из составляющих схему блоков 152, 154, 156, 158, 160, 162, показанных на ФИГУРЕ 7, является средством выполнения соответствующих функций. Средства выполнения соответствующих функций каждого из блоков 152, 154, 156, 158, 160, 162 включают одно из следующих устройств: по меньшей мере один процессор, запрограммированный на выполнение данных функций; устройство специального применения, сконфигурированное для выполнения данных функций; и комбинация по меньшей мере одного процессора и устройств специального применения, согласованных для выполнения данных функций.
В контексте данного документа память включает любое устройство или систему хранения данных, такие как оперативное запоминающее устройство (ОЗУ) или постоянное запоминающее устройство (ПЗУ). Кроме того, в контексте данного документа процессор включает любое устройство или систему, обрабатывающие данные с устройства ввода данных для производства выходных данных, такие как микропроцессор, микроконтроллер, блок графической обработки (БГО), специализированная интегральная микросхема (СИС), ПЛИС и т.п.; контроллер включает любое устройство или систему, управляющие другим устройством или системой, и, как правило, включает по меньшей мере один процессор; пользовательское устройство ввода включает любое устройство, такое как мышь или клавиатура, позволяющее пользователю пользовательского устройства ввода выполнять ввод данных в другое устройство или систему; и устройство отображения включает любое устройство для отображения данных, такое как жидкокристаллический дисплей (ЖКД) или дисплей на светоизлучающих диодах (СИДах).
Данное изобретение было описано с привязкой к предпочтительным вариантам его реализации. После прочтения и анализа изложенного выше подробного описания в данное изобретения могут быть внесены изменения и выполнены усовершенствования. Предполагается, что данное изобретение истолковывается как включающее все такие изменения и усовершенствования в той мере, в которой они входят в рамки формулы данного изобретения или ее эквивалентов.
Claims (51)
1. Система (38) оптимизации установочных значений сигнализации для алгоритма клинической сигнализации, содержащая:
модуль (42) сбора данных, выполненный с возможностью сбора данных клинического мониторинга (ДКМ), используемых алгоритмом клинической сигнализации на протяжении заданного пользователем периода времени;
модуль (44) обновления, выполненный с возможностью:
определения предложенных установочных значений для одного или более параметров алгоритма клинической сигнализации и
применения алгоритма клинического мониторинга к собранным ДКМ с предложенными установочными значениями для определения результатов обновления, прогнозирующих нагрузку в виде срабатываний сигнализации для разных сочетаний предложенных установочных значений,
причем алгоритм клинической сигнализации является алгоритмом пороговой сигнализации,
указанные один или более параметров включают пороговое значение алгоритма клинической сигнализации, а
модуль (44) обновления дополнительно выполнен с возможностью применения алгоритма клинического мониторинга к собранным ДКМ путем определения, для каждого предложенного установочного значения для порогового значения, набора интервалов на протяжении заданного пользователем периода времени, когда собранные ДКМ превышают предложенное установочное значение.
2. Система по п. 1, в которой модуль сбора данных дополнительно выполнен с возможностью: сбора показателей жизненно важных функций и сопутствующих данных в качестве ДКМ на протяжении заданного пользователем периода времени.
3. Система (38) по п. 1, в которой указанные один или более параметров дополнительно включают период задержки или блокировки алгоритма клинической сигнализации, причем модуль (44) обновления дополнительно выполнен с возможностью:
применения алгоритма клинического мониторинга к собранным ДКМ путем фильтрации для каждого предложенного установочного значения периода задержки или блокировки набора интервалов, исходя из указанного установочного значения.
4. Система (38) по любому из пп. 1-3, дополнительно содержащая:
модуль (40) сигнализации, выполненный с возможностью мониторинга ухудшения состояния пациента путем применения алгоритма клинической сигнализации к ДКМ, при этом модуль (40) сигнализации согласован с модулем (44) обновления для прогнозирования нагрузки в виде срабатываний сигнализации.
5. Система (38) по любому из пп. 1-4, в которой алгоритм клинической сигнализации является алгоритмом пороговой сигнализации, использующим балльную систему, в частности систему со шкалой раннего предупреждения (ШРП), причем
указанные один или более параметров включают параметры, связанные с балльной системой, а
модуль (44) обновления дополнительно выполнен с возможностью:
применения алгоритма клинического мониторинга к собранным ДКМ с предложенными установочными значениями для параметров, связанных с балльной системой.
6. Система (38) по любому из пп. 1-5, дополнительно содержащая:
модуль (46) анализа результатов, выполненный с возможностью отображения результатов обновления.
7. Система по любому из пп. 1-6, дополнительно содержащая:
модуль (46) анализа результатов, выполненный с возможностью:
анализа результатов обновления для генерирования оценки рабочей нагрузки и
обеспечения обратной связи с модулем (44) обновления, указывающей на то, что данная оценка не достигла целевой рабочей нагрузки; и
причем модуль (44) обновления дополнительно выполнен с возможностью:
исправления предложенных установочных значений на основании указанной обратной связи и
применения алгоритма клинического мониторинга к собранным ДКМ с исправленными предложенными установочными значениями для определения исправленных результатов обновления, прогнозирующих нагрузку в виде срабатываний сигнализации для разных сочетаний исправленных предложенных установочных значений.
8. Система (38) по любому из пп. 1-7, дополнительно содержащая:
мобильное устройство (50) записи данных, содержащее модуль (42) сбора данных, выполненный с возможностью сохранения собранных ДКМ в мобильной базе (48) данных мобильного устройства (50) записи данных;
центральную систему (52) обработки данных, содержащую модуль (44) обновления и выполненную с возможностью загрузки ДКМ с мобильного устройства (50) записи данных для использования модулем (44) обновления.
9. Машинно-реализуемый способ (150) оптимизации установочных значений сигнализации для алгоритма клинической сигнализации, включающий:
сбор (152) данных клинического мониторинга (ДКМ), используемых алгоритмом клинической сигнализации на протяжении заданного пользователем периода времени;
определение (154) предложенных установочных значений для одного или более параметров алгоритма клинической сигнализации и
применение (156) алгоритма клинического мониторинга к собранным ДКМ с предложенными установочными значениями для определения результатов обновления, прогнозирующих нагрузку в виде срабатываний сигнализации для разных сочетаний предложенных установочных значений,
причем алгоритм клинической сигнализации является алгоритмом пороговой сигнализации,
указанные один или более параметров включают пороговое значение алгоритма клинической сигнализации, а
способ (150) дополнительно включает:
применение (156) алгоритма клинического мониторинга к собранным ДКМ путем определения, для каждого предложенного установочного значения для порогового значения, набора интервалов на протяжении заданного пользователем периода времени, когда собранные ДКМ превышают предложенное установочное значение.
10. Способ (150) по п. 9, дополнительно включающий:
сбор (152) показателей жизненно важных функций и сопутствующих данных как ДКМ на протяжении заданного пользователем периода времени.
11. Способ (150) по п. 9, в котором указанные один или более параметров дополнительно включают период задержки или блокировки алгоритма клинической сигнализации, при этом способ (150) дополнительно включает:
применение (156) алгоритма клинического мониторинга к собранным ДКМ путем фильтрации для каждого предложенного установочного значения периода задержки или блокировки набора интервалов исходя из этого установочного значения.
12. Способ (150) по любому из пп. 9-11, в котором алгоритм клинической сигнализации является алгоритмом пороговой сигнализации, использующим балльную систему, причем
указанные один или более параметров включают параметры, связанные с балльной системой, а способ (150) дополнительно включает:
применение (156) алгоритма клинического мониторинга к собранным ДКМ с предложенными установочными значениями для параметров, связанных с балльной системой.
13. Способ (150) по любому из пп. 9-12, дополнительно включающий:
отображение (158) результатов обновления.
14. Способ (150) по любому из пп. 9-13, дополнительно включающий:
анализ (160) результатов обновления для генерирования оценки рабочей нагрузки и определения того, достигла ли данная оценка целевой рабочей нагрузки;
исправление (154) предложенных установочных значений в ответ на указанное определение и
применение (156) алгоритма клинического мониторинга к собранным ДКМ с исправленными предложенными установочными значениями для определения исправленных результатов обновления, прогнозирующих нагрузку в виде срабатываний сигнализации для разных сочетаний исправленных предложенных установочных значений.
15. Некратковременный машиночитаемый носитель (66), содержащий программные средства, которые выполнены с возможностью управления одним или более процессорами (64) для осуществления способа (150) по любому из пп. 9-14.
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201461953126P | 2014-03-14 | 2014-03-14 | |
US61/953,126 | 2014-03-14 | ||
PCT/IB2015/051530 WO2015136406A1 (en) | 2014-03-14 | 2015-03-03 | Optimization of alarm settings for alarm consultancy using alarm regeneration |
Publications (4)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2016140140A RU2016140140A (ru) | 2018-04-17 |
RU2016140140A3 RU2016140140A3 (ru) | 2018-09-21 |
RU2675048C2 RU2675048C2 (ru) | 2018-12-14 |
RU2675048C9 true RU2675048C9 (ru) | 2019-02-25 |
Family
ID=52727188
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2016140140A RU2675048C9 (ru) | 2014-03-14 | 2015-03-03 | Оптимизация установочных значений сигнализации для консультаций на основе сигнализации с использованием ее обновления |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20170061089A1 (ru) |
EP (1) | EP3117354B1 (ru) |
JP (1) | JP6454720B2 (ru) |
CN (1) | CN106104539B (ru) |
RU (1) | RU2675048C9 (ru) |
WO (1) | WO2015136406A1 (ru) |
Families Citing this family (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7152291B2 (en) | 2002-04-15 | 2006-12-26 | Avx Corporation | Method for forming plated terminations |
CN105162628B (zh) * | 2015-08-24 | 2018-12-18 | 上海天旦网络科技发展有限公司 | 快速确定网络合理告警阈值的系统和方法 |
WO2017172934A1 (en) * | 2016-04-01 | 2017-10-05 | Cardiac Pacemakers, Inc. | Alert management for physiological event detection |
WO2017187005A1 (en) * | 2016-04-29 | 2017-11-02 | Nokia Technologies Oy | Physiological measurement processing |
WO2019138915A1 (ja) * | 2018-01-11 | 2019-07-18 | コニカミノルタ株式会社 | ケアイベント可視化装置、ケアイベント可視化システム、およびケアイベント可視化方法 |
US11504071B2 (en) | 2018-04-10 | 2022-11-22 | Hill-Rom Services, Inc. | Patient risk assessment based on data from multiple sources in a healthcare facility |
US11908581B2 (en) | 2018-04-10 | 2024-02-20 | Hill-Rom Services, Inc. | Patient risk assessment based on data from multiple sources in a healthcare facility |
US11298087B2 (en) * | 2019-11-21 | 2022-04-12 | GE Precision Healthcare LLC | Method and system for predicting physiological alarm frequency by patient monitors |
CN114469021A (zh) * | 2020-10-27 | 2022-05-13 | 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 | 报警事件的回顾方法、监护设备和监护系统 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2012140547A1 (en) * | 2011-04-14 | 2012-10-18 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Stepped alarm method for patient monitors |
US20130045685A1 (en) * | 2011-08-19 | 2013-02-21 | Masimo Corporation | Health care sanitation monitoring system |
RU2011138250A (ru) * | 2009-02-17 | 2013-03-27 | Конинклейке Филипс Электроникс, Н.В. | Система и способ автоматического захвата и архивирования клинически значимых показателей жизнедеятельности |
RU2502460C2 (ru) * | 2008-02-28 | 2013-12-27 | Этикон Эндо-Серджери, Инк. | Анализ данных для имплантируемого ограничивающего устройства и устройства регистрации данных |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5865736A (en) * | 1997-09-30 | 1999-02-02 | Nellcor Puritan Bennett, Inc. | Method and apparatus for nuisance alarm reductions |
AU2003232110B2 (en) * | 2002-05-13 | 2008-06-05 | Scott Laboratories, Inc. | System and method for transparent early detection, warning, and intervention during a medical procedure |
US20090216558A1 (en) * | 2008-02-27 | 2009-08-27 | Active Health Management Inc. | System and method for generating real-time health care alerts |
US8882684B2 (en) * | 2008-05-12 | 2014-11-11 | Earlysense Ltd. | Monitoring, predicting and treating clinical episodes |
EP2473845A4 (en) * | 2009-09-02 | 2014-04-30 | Univ Virginia Patent Found | PERSECUTION OF THE PROBABILITY OF THREATENING HYPOGLYCEMIA IN DIABETES THROUGH BLOOD SUGAR SELF-MONITORING DATA |
US8456295B2 (en) * | 2010-05-26 | 2013-06-04 | General Electric Company | Alarm generation method for patient monitoring, physiological monitoring apparatus and computer program product for a physiological monitoring apparatus |
US20120124174A1 (en) * | 2010-11-16 | 2012-05-17 | Carefusion 303, Inc. | Alert notification service |
JP6150207B2 (ja) * | 2014-01-13 | 2017-06-21 | 知能技術株式会社 | 監視システム |
-
2015
- 2015-03-03 JP JP2016555284A patent/JP6454720B2/ja active Active
- 2015-03-03 RU RU2016140140A patent/RU2675048C9/ru not_active IP Right Cessation
- 2015-03-03 US US15/119,915 patent/US20170061089A1/en not_active Abandoned
- 2015-03-03 EP EP15711867.0A patent/EP3117354B1/en active Active
- 2015-03-03 WO PCT/IB2015/051530 patent/WO2015136406A1/en active Application Filing
- 2015-03-03 CN CN201580014269.8A patent/CN106104539B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2502460C2 (ru) * | 2008-02-28 | 2013-12-27 | Этикон Эндо-Серджери, Инк. | Анализ данных для имплантируемого ограничивающего устройства и устройства регистрации данных |
RU2011138250A (ru) * | 2009-02-17 | 2013-03-27 | Конинклейке Филипс Электроникс, Н.В. | Система и способ автоматического захвата и архивирования клинически значимых показателей жизнедеятельности |
WO2012140547A1 (en) * | 2011-04-14 | 2012-10-18 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Stepped alarm method for patient monitors |
US20130045685A1 (en) * | 2011-08-19 | 2013-02-21 | Masimo Corporation | Health care sanitation monitoring system |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP3117354B1 (en) | 2018-08-29 |
EP3117354A1 (en) | 2017-01-18 |
US20170061089A1 (en) | 2017-03-02 |
CN106104539A (zh) | 2016-11-09 |
JP2017508527A (ja) | 2017-03-30 |
RU2016140140A (ru) | 2018-04-17 |
CN106104539B (zh) | 2019-09-20 |
RU2016140140A3 (ru) | 2018-09-21 |
WO2015136406A1 (en) | 2015-09-17 |
RU2675048C2 (ru) | 2018-12-14 |
JP6454720B2 (ja) | 2019-01-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
RU2675048C9 (ru) | Оптимизация установочных значений сигнализации для консультаций на основе сигнализации с использованием ее обновления | |
RU2603052C2 (ru) | Обнаружение нарушений у пациента | |
RU2685681C2 (ru) | Система и способ для оптимизирования частоты сбора данных и пороговых значений для алгоритма обнаружения ухудшения состояния | |
Tarassenko et al. | Centile-based early warning scores derived from statistical distributions of vital signs | |
RU2630122C2 (ru) | Способ непрерывного прогнозирования тяжести заболевания у пациента, летального исхода и длительности госпитализации | |
US9474484B2 (en) | Device configuration for supporting a patient oxygenation test | |
US20160093205A1 (en) | Systems and methods for reducing nuisance alarms in medical devices | |
JP6692355B2 (ja) | バイタルサインサンプリング周波数が限定されるときのスコア信頼区間推定に関する方法 | |
US20090149724A1 (en) | System and method for predicting septic shock | |
CN102293637B (zh) | 用于患者监测的警报产生方法、生理监测设备 | |
US20090171226A1 (en) | System and method for evaluating variation in the timing of physiological events | |
US20100057490A1 (en) | Methods, systems, and computer program products for evaluating a patient in a pediatric intensive care unit | |
US11717234B2 (en) | Forecasting neonatal vitality | |
US20190311809A1 (en) | Patient status monitor and method of monitoring patient status | |
US20110291837A1 (en) | Alarm Generation Method for Patient Monitoring, Physiological Monitoring Apparatus and Computer Program Product for a Physiological Monitoring Apparatus | |
US20140172459A1 (en) | Clinical support system and method | |
CN115990002B (zh) | 一种生命体征监测系统及方法 | |
US11776690B2 (en) | Forecasting uterine activity | |
CN118592913B (zh) | 用于护理的患者血液数据监测方法及系统 | |
CN111091898A (zh) | 医疗机构评估系统、方法、装置、存储介质及电子设备 | |
US20210235995A1 (en) | Blood pressure measurement analysis method and system | |
Antony et al. | A context aware system for generation and propagation of automated alerts from an intensive care unit |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
TH4A | Reissue of patent specification | ||
MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20200304 |