SU843941A1 - Device for intensive supervision of seriously ill patients - Google Patents
Device for intensive supervision of seriously ill patients Download PDFInfo
- Publication number
- SU843941A1 SU843941A1 SU792809801A SU2809801A SU843941A1 SU 843941 A1 SU843941 A1 SU 843941A1 SU 792809801 A SU792809801 A SU 792809801A SU 2809801 A SU2809801 A SU 2809801A SU 843941 A1 SU843941 A1 SU 843941A1
- Authority
- SU
- USSR - Soviet Union
- Prior art keywords
- block
- unit
- information
- output
- medical
- Prior art date
Links
Landscapes
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
Description
ствий. Устройства отображени ; блок представлени визуальной информации, преобразователь двоичного кода в двоично-дес тичный п нифро-печатающий блок. К вспомогательным устройствам относ тс интерфейс св зи, таймеры, генератор тактовых импульсов, блок команд оиератора. Кроме того, устройство содержит блок формироваии команд и блок сигнализапип (2.tions. Display devices; a visual information display unit; a binary code converter to a binary-decimal printing unit. Auxiliary devices include a communication interface, timers, a clock generator, an instruction block. In addition, the device contains a command generation unit and a signal-spike unit (2.
При работе известного устройства в режиме иепрерывного слежени производитс заиись динамических приращений вектора состо ни больного в запоминающий блок. Вектор состо ни - это совокуиность параметров, описывающих состо ние организма в текущий момент. Каждый из параметров может принимать одно из нескольких значений, например, от О до 9, в соответствии с кодировочной таблицей, пример которой приведен в табл. I. Векторы состо ии разделены на классы. Дл случа реанимационных больных первый клаес образуют вектора состо ни выживших больных. Выбор лечебного фактора производитс по командам оператора па основании аиалпза ииформации в запоминающем устройстве динамических приращений вектора состо ни . Однако в процессе работы устройства может возникнуть резкое ухудшение состо ни больного, которое находит отражение в изменении вектора состо ни , нричем известное устройство не реагирует на эту ситуацию.During operation of the known device in the continuous tracking mode, dynamic increments of the patient's state vector into the storage unit are made. The state vector is the combination of the parameters that describe the state of the organism at the current time. Each of the parameters can take one of several values, for example, from O to 9, in accordance with the coding table, an example of which is given in Table. I. Vectors are divided into classes. For the case of resuscitation patients, the first clashes form vectors of the state of surviving patients. The choice of the treatment factor is made by the operator's instructions on the basis of the cell information in the storage device of the dynamic increments of the state vector. However, during the operation of the device, a sharp deterioration of the patient's condition may occur, which is reflected in a change in the state vector, but the known device does not respond to this situation.
Резкому ухудшению состо ни больного , как иравило, предшествуют измеиени отдельных физиологических параметров к пределах, которьге еще не вызывают сигпала т)евоги. Однако при совокугп ой оценке изменени вектора состо ни можно нрогнозировать исход заболевани на различные сроки. Прогноз улучшает обслуживание больных, предуиреждает врача о возможном ухудшении состо ни больного. Второе применение прогноза но изменени м вектора состо ни больного св зано с ироблемой выработки статистически достоверного сигнала тревоги по комплексу параметров. Критерии выдачи еигнала тревоги .Ч.ОЛЖНЫ динамически корректироватьс .Sharp deterioration of the patient's condition, like Iravilo, is preceded by changes in individual physiological parameters to the limits that are not yet caused by the sigtalus. However, when evaluating changes in the state vector, it is possible to predict the outcome of the disease for various periods. The prognosis improves patient care, warns the doctor about a possible worsening of the condition of the patient. The second application of predicted changes in the patient's state vector is associated with the problem of generating a statistically reliable alarm using a set of parameters. Criteria for issuing an alarm signal. H.S. MUST be dynamically adjusted.
. Необходимо учитывать, что измеиеиие отдельных нараметров также имеет ирогностическое значение. Например, некоторые нризнаки сигнала ЭКГ, полученные в результате статистической обработки, могут прогнозировать развитие емертельпых осложнений (острых состо ний). С другой стороиы, результаты обработки кардиосигнала вл ютс одним из сложных признаков , который входит в состав вектора состо ни .. It must be borne in mind that the variation of individual dimensions also has an irogic value. For example, some signs of an ECG signal, obtained as a result of statistical processing, can predict the development of deadly complications (acute conditions). On the other hand, the results of processing the cardio signal are one of the complex features that is part of the state vector.
Таким образом, известное устройство не обеспечивает прогноза состо ни больногоThus, the known device does not provide prediction of the patient’s condition.
и выработки статистически достоверного сигнала тревоги.and generate a statistically valid alarm.
Целью изобретени вл етс обеспечение формировани своевременного лечебиого воздействи на больного путем выработки прогноза по результатам анализа соето ни его, а также формировани статистическ . достоверного на данный момент си1нала тревоги.The aim of the invention is to ensure the formation of a timely therapeutic effect on the patient by making a forecast based on the results of his analysis, as well as forming a statistical one. reliable at the moment alarm signal.
Поставленна цель достигаетс тем, что Б устройство, содержащее датчики биоинформации , усилитель, коммутатор аналоговых с гналов, аналого-цифровой иреобразователь , коммутатор- дискретной информации , формирователь вектора еосго ни с блоком посто ииых даиных, суммарный заноминающий блок, блок представлени впзуальиой информации, иреобразователь двоичного кода в двоично-дес тичной иThe goal is achieved by the fact that a device containing bioinformation sensors, an amplifier, an analog switch from a switch, an analog-digital converter, a switch on discrete information, a generator of a constant vector with a block of constant data, a total offset unit, a block of information representation, and a converter binary code in binary decimal and
цифро-иечатающий блок, соединеиные последовательно блок выбора оптимального лечебного фактора, выходы которого еоедипены с интерфейеом св зи, блоком набора допустимых лечебных воздействий и исиолпительным механизмом, таймер, генератор тактовых импульсов и блок команд оператора , подключенные ко входам блока формироваии команд, а также блок сигнализации , прп этом вход блока выбора оптимального лечебного фактора соединен с выходом суммарного запоминающего блока , а выход блока набора допустимых лечебных воздействий со вторым входом исполнительного механизма, введены анализатор амнлитуд электрокардиограммы и блок выделени прогностических сигпалов, соединеиные последовательио, блок анализа ииформации и блок динамической корректировки , иричем блок анализа ипформации еостоит из блоков медицинской па м ти, пороговой схелты, блока аиалнза реакций , еоединеиных иоеледовательио и блока еигиализании, а блок дииамической корректировки состоит из блока выбораdigital alarm unit, sequentially connecting the block of selecting the optimal treatment factor, whose outputs are combined with a communication interface, a set of permissible therapeutic effects and an anti-imbalance mechanism, a timer, a clock generator and a block of operator commands that are connected to the inputs of the command generation unit, as well as a block signaling, the input of the block of selection of the optimal therapeutic factor is connected to the output of the total memory block, and the output of the block of the set of permissible therapeutic effects with the second input an actuator, an electrocardiogram amnlitud analyzer and a prognostic sigpal allocation unit, interconnection sequence, information analysis block and dynamic correction block were introduced, and the ip formation analysis block consisted of medical memory blocks, threshold schelta, response unit block, unified communication unit, and the unit and its own and group. and the diyamic adjustment block consists of a selection block
ьекторов состо ний, заиом11наюи1его блока векторов нервого клаеса и заиоминающего блока векторов второго класса, решающего блока и блока перезаписи информации, соединенных последовательио, причем перпые входы блоков медицинской пам ти в блоке анализа информации соединены с выходом формировател вектора состо ни , вторые входы блоков медицинской иам ти соединены с соответствующими выходами блока формировани команд, а третьи входы блоков медицинской гам ти подключены к вы.ходу блока перезаписи в блоке динамической корректировки, выход блока анализа реакций подключен через блок выбора векторов состо ний к входам блока заиоминанн векторов первого класса и блока запоминани векторов второго класса, выходы которых соединены е соответетвующими входами )ец1ающегоstate vectors, locator of the nerve klaes vector block and second vain block of second class vectors, decisive block and information rewriting block, connected in series, with the first inputs of medical memory blocks in the information analysis block connected to the output of the state vector formator, the second inputs of medical blocks and these are connected to the corresponding outputs of the command generation unit, and the third inputs of the medical gamut units are connected to the output of the rewriting unit in the dynamic adjustment unit, you the course of the reaction analysis block is connected through the block of selection of state vectors to the inputs of the block of the auto financing of the first class vectors and the block of storing the vectors of the second class, the outputs of which are connected to the corresponding inputs of the first
блока, а второй вход блока векторов состо ний соединен с выходом суммарного запоминающего блока, причем выход блока сигнализации соединен с вторым входом блока выбора оптимального лечебного фактора, первый вход блока сигнализации подключен к выходу пороговой схемы, а второй вход к выходу блока выделени прогностических сигналов и к входу формировател вектора состо ний, н вход анализатора амплитуд электрокардиограммы подключен к выходу коммутатора дискретной информации. На чертеже изображена структурна схема устройства интенснвного наблюдени за т желобольными. Устройство интенсивного наблюдени за т желобольными содержит колодку 1 датчиков , датчики 2 бионнформацни, усилитель 3, коммутатор 4 аналоговых сигналов , аналого-цифровой преобразователь 5, коммутатор 6 дискретной информации, анализатор 7 амплитуд электрокардиограммы , блок 8 выделени прогностических сигналов , формирователь 9 вектора состо ни , блок 10 представлени визуальной информации , преобразователь 11 двоичного кода в двончно-дес тичпый, цифро-печатающий блок 12, блок 13 выбора оптимального лечебного фактора, интерфейс 14 св зи, блок 15 набора допустимых лечебных воздействнй , исполнительпый механизм 16, тай .мер 17, блок 18 формировани команд, генератор 19 тактовых импульсов, блок 20 команд оператора, блоки 21 медицинской пам ти, порогова схема 22, блок 23 сигнализации , блок 24 анализа реакций, блок 25 выбора векторов состо ни , запоминающий блок 26 векторов nepisoro класса, запоминающий блок 27 векторов второго класса, решающий блок 28, блок 29 перезаписи информации, блок 30 посто нных данных, суммарный запоминающий блок 31, блоки 21, 23, 24 и схема 22 составл ют блок анализа информании, а блоки 25, 26, 27, 28, 29 объедин ютс в блок динамической корректировки медицинской пам ти. Колодка 1 датчиков последовательно соединена с датчиками 2. усилителем 3, коммутатором 4 аналоговых сигналов, аналого-цифровым преобразователем 5, коммутатором 6 дискретной информации. Последний соединен с формирователем 9 вектора состо ни , анализатором 7 амплитуд и блоком 10 представлени визуальной информации . Блок 30 носто нных данных соединен с формирователем 9 вектора состо ни , который последовательно соединен с блоком анализа информации, блоком динамической корректировки медицинской пам ти и суммарным запоминающим блоком 31. Конкретно, формирователь 9 вектора состо ни соединен с блоками 21 медицинской пам ти, которые соединены с пороговой схемой 22, соединенной с блоком 23 сигнализации и блоком 24 анализа реакций. Блок 23 сигнализации св зан с блоком 13 выбора оптимального лечебного фактора , выходы которого соединены с блоком 15 набора допустимых лечебных воздействий, исполнительным механизмом 16 н интерфейсом 14 св зи. Блок 25 выбора векторов состо ни соединен с суммарным запоминающим блоком 31, блоком 24 анализа реакций и запомииающими блоками 26, 27 векторов первого и второго классов, которые соединены с рещающим блоком 28 и блоком 29 перезаписи ииформации, соединенным с блоками 21 медицинской пам ти. Анализатор 7 амплитуд соединен с блоком 8 выделени прогностических сигналов , который соединеп с блоком 23 сигнализации н формирователем 9 вектора состо ни . Блок 10 представлени визуальной информации, преобразователь 11 двоичного кода в двоично-дес тичный и цифро-печатающий блок 12 соединены последовательно . Таймер 17, блок 18 формировани команд, генератор 19 тактовых импульсов и блок 20 команд оператора вл ютс вспомогательными, причем блок 18 формировани команд соединен с блоками 21 медицинской пам ти. Устройство работает следующим образом . Блоки медицинской пам ти содержат информацию в виде коэффициентов прогностической Л1атрицы и коэффициентов линейной формы уравнени регрессии. Прогностическа матрица А {a;y) содержит р(1) коэффициенты а,; - In -|-, где i - номер признака, j - градаци признака , Р.. - частота но влени j-того значени i-Toro признака в первом классе, - частота по влени j-того значени i-Toro признака во втором классе. В простейшем случае первый класс образуют векторы состо ни умерших больных , а второй класс образуют векторы состо ни выживщих больных. Коэффициенты aij образуютс на основании обработки массивов верифицированных историй болезни, выбранных дл данного заболевани , нанрнлтер травматиков, на характерны моменты заболевани , например дл травматиков на момент оказани первой помощи, после оказани первой по Ю1ци, на исходе первых суток и т. д. Дл прин ти решени но нрнзнакам, образуюн|нм вектор состо ни (xi, ..., х,, ), вычисл етс сумма коэффициентов S v а,-у. По значенню суммы S суд т об / 1 исходе заболевани : если 1, то исход неблагопри тный , если S М 2, то исход благопри тный, если Vll S М 2, то решение о прогнозе исхода не принимаетс . М 1 и М 2 - пороги, которые вл ютс функцией заданной точности прогнозировани н завис т от объема клинического материала. Пороги М 1 и М 2 заранее вычисл ютс -и уточн ютс экспериментально. Сумма S вычисл етс в пороговом устройстве 22, причем при первом и третьем исходе выдаетс сигнал тревоги на блок 23 сигнализации, или не выдаетс такой CHJ-нал , а в блоке 24 анализа реакций подтверждаетс или не подтверждаетс правильность выдачи сигнала тревоги. В св зи с тем, что устройство предназначено дл использовани в отделени х реанимации-анестезиологии и интенсивной терапии, выбор признаков дл прогностической матрицы ориентирован на такие признаки , которые позвол ют обнаружить внезапную остановку сердца или предупредить о такой угрозе. Такими, признаками вл ютс ; частота пульса, частота дыхани , температура тела, артериальное давление систолическое и диастолическое, сигнал ЭКГ. Диапазон изменени признака можно условно разделить на р д подциапазонов . Пример кодировочиой таблицы, в которой приведено разграничение признаков дл прогностической матрицы, приведен в табл. 1. На основании обработки с помощью ЭВМ историй болезни получены прогностические матрицы А дл травматических больных на момент оказани первой помощи. Пример такой прогностическойblock, and the second input of the state vector block is connected to the output of the total memory block, the output of the alarm unit is connected to the second input of the optimal therapeutic factor selection block, the first input of the alarm block is connected to the output of the threshold circuit, and the second input to the output of the prediction signals selection block and To the input of the shaper of the state vector, the input of the amplitude analyzer of the electrocardiogram is connected to the output of the switch of discrete information. The drawing shows a block diagram of a device for intensive monitoring of diseased patients. The device for intensive monitoring of T-bar contains a block of 1 sensors, sensors 2 of bionic information, amplifier 3, switch 4 analog signals, analog-to-digital converter 5, switch 6 of discrete information, analyzer 7 amplitudes of prognostic signals, conditioner 9 , block 10 of visual information representation, binary code converter 11 into twofold-ten-digit, digital-printing block 12, block 13 for choosing the optimal therapeutic factor, communication interface 14, block 15 sets of permissible therapeutic effects, actuator 16, timer 17, command generation unit 18, clock generator 19, operator command unit 20, medical memory unit 21, threshold circuit 22, alarm unit 23, reaction analysis unit 24, unit 25 selection of state vectors, storage unit 26 nepisoro class vectors, storage unit 27 second class vectors, decision unit 28, information rewriting unit 29, fixed data unit 30, total storage unit 31, blocks 21, 23, 24 and circuit 22 information analysis block, and ki 25, 26, 27, 28, 29 are combined in block dynamic corrections medical memory. Block 1 sensors are connected in series with sensors 2. amplifier 3, switch 4 analog signals, analog-digital converter 5, switch 6 discrete information. The latter is connected to the shaper 9 of the state vector, the amplitude analyzer 7 and the block 10 of visual information representation. The data block 30 is connected to the state vector shaper 9, which is sequentially connected to the information analysis unit, the medical memory dynamic correction unit and the total memory unit 31. Specifically, the state vector shaper 9 is connected to the medical memory blocks 21, which are connected with a threshold circuit 22 connected to the alarm unit 23 and the reaction analysis unit 24. The signaling unit 23 is connected with the optimal therapeutic factor selection unit 13, the outputs of which are connected to the set 15 of the allowable therapeutic effects, the actuator 16n by the communication interface 14. The state vector selection unit 25 is connected to the total storage unit 31, the reaction analysis unit 24 and the storage units 26, 27 of the first and second class vectors, which are connected to the deciding unit 28 and the information rewriting unit 29 connected to the medical memory blocks 21. The amplitude analyzer 7 is connected to a prediction signal extraction unit 8, which is connected to the alarm unit 23 in the condition vector shaper 9. A visual information presentation unit 10, a binary code to binary-decimal converter 11 and a digital-printing unit 12 are connected in series. A timer 17, a command generation unit 18, a clock pulse generator 19 and an operator command unit 20 are auxiliary, with the command generation unit 18 being connected to the medical memory units 21. The device works as follows. Medical memory blocks contain information in the form of prognostic matrix coefficients and linear regression equation coefficients. The prognostic matrix A (a; y) contains p (1) coefficients a ,; - In - | -, where i is the sign number, j is the sign gradation, P. .. is the frequency of occurrence of the j-th value of the i-Toro sign in the first class, is the frequency of the j-th i-Toro value of the sign in the second classroom. In the simplest case, the first class is formed by the vectors of the state of the deceased patients, and the second class is formed by the vectors of the state of the surviving patients. The coefficients aij are formed on the basis of processing arrays of verified case histories selected for a given disease, traumatists nanrnlter, characterized by moments of the disease, for example, for traumatizers at the time of first aid, after the first day, after the first day, etc. According to these solutions, forming the | nm state vector (xi, ..., x ,,), the sum of the coefficients Sv a, -y is calculated. According to the value of S, the trial is based on the outcome of the disease: if 1, then the outcome is unfavorable, if S M 2, then the outcome is favorable, if Vll S M 2, then the decision on the prediction of the outcome is not taken. M 1 and M 2 are thresholds that are a function of a given prediction accuracy depending on the amount of clinical material. The thresholds M 1 and M 2 are pre-calculated - and refined experimentally. The sum S is calculated in the threshold device 22, with the first and the third outcome giving an alarm to the alarm unit 23, or not having such a CHJ-cash, and in the reaction analyzing unit 24 confirming or not confirming the correctness of the alarm. Due to the fact that the device is intended for use in resuscitation-anesthesiology and intensive care units, the choice of features for the prognostic matrix is focused on those features that allow you to detect a sudden cardiac arrest or warn of such a threat. Such signs are; pulse rate, respiration rate, body temperature, systolic and diastolic blood pressure, ECG signal. The range of change of a trait can be divided into a number of sub-bands. An example of the coding table, in which the distinction between the signs for the prognostic matrix is given, is given in Table. 1. Based on computer processing of case histories, prognostic matrices A were obtained for traumatic patients at the time of first aid. An example of such a prognostic
Т а б л и ц а матрицы, содержащей коэффициенты матрицы А -- { Яу) дл прогноза на 5 ч приведен в табл. 2. Второй тип медицинской пам ти, который записываетс в блоки 21,. может быть представлен в виде коэффициентов линейной формы У У. а,х/ +ао, ;-1 коэффициенты множественной регрессии; Х; -градаци признака, котора может принимать некоторое значение . В блоки 21 медицинской пам ти могут быть записаны другие виды коэффициентов , полученные в результате различиы.х видов математической обработки клиничгского материала. Например, в качестве медицинской пам ти могут использоватьс коэффициенты многофакторного дисперсионного комплекса или условные веро тности заболевани при наличии данного признака. Все виды медицинской пам ти записываютс в блоки 21 предварительно. В пороговой схеме 22 хран тс пороги М I и М 2 дл каждого блока 21 медицинской пам ти, производитс вычисление суммы 2 а и сравнение с соответствующими порогами.Tables of the matrix containing the coefficients of the matrix A - {Yau) are given in Table 2 for the forecast for 5 hours. 2. A second type of medical memory which is recorded in blocks 21 ,. can be represented in the form of linear coefficients of the VU. a, x / + ao,; -1 multiple regression coefficients; X; - a sign that can take on some meaning. Other types of coefficients obtained as a result of differences in the types of mathematical processing of clinical material can be recorded in blocks 21 of medical memory. For example, coefficients of a multifactorial dispersion complex or conditional probabilities of disease with this symptom can be used as a medical memory. All kinds of medical memories are pre-recorded in blocks 21. In threshold scheme 22, thresholds M I and M 2 are stored for each medical memory unit 21, the sum of 2 a is calculated and compared with the corresponding thresholds.
ПризнакSign of
2 3 4 5 62 3 4 5 6
Claims (2)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
SU792809801A SU843941A1 (en) | 1979-09-21 | 1979-09-21 | Device for intensive supervision of seriously ill patients |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
SU792809801A SU843941A1 (en) | 1979-09-21 | 1979-09-21 | Device for intensive supervision of seriously ill patients |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
SU843941A1 true SU843941A1 (en) | 1981-07-07 |
Family
ID=20846366
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
SU792809801A SU843941A1 (en) | 1979-09-21 | 1979-09-21 | Device for intensive supervision of seriously ill patients |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
SU (1) | SU843941A1 (en) |
-
1979
- 1979-09-21 SU SU792809801A patent/SU843941A1/en active
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US5718233A (en) | Continuous monitoring using a predictive instrument | |
US5724983A (en) | Continuous monitoring using a predictive instrument | |
Warner et al. | HELP? A program for medical decision-making | |
US7343197B2 (en) | Multi-scale analysis and representation of physiological and health data | |
CA2325657C (en) | Automated collection and analysis patient care system and method for ordering and prioritizing multiple health disorders to identify an index disorder | |
DE69926259T2 (en) | DIAGNOSTIC TOOL USING A PREDICTIVE INSTRUMENT | |
US7429243B2 (en) | System and method for transacting an automated patient communications session | |
US8388530B2 (en) | Personalized monitoring and healthcare information management using physiological basis functions | |
US20070293739A1 (en) | System and method for processing voice feedback in conjunction with heart failure assessment | |
EP1072994B1 (en) | System and method for providing normalized voice feedback from an individual patient in an automated collection and analysis patient care system | |
JP2006507875A (en) | System and method for automatically diagnosing patient health | |
EP1277433B1 (en) | Adjustable coefficients to customize predictive instruments | |
WO2019216378A1 (en) | Calculation device, detection device, calculation method, and computer program | |
Brickley et al. | Performance of a neural network trained to make third-molar treatment-planning decisions | |
Shirole et al. | Cardiac, diabetic and normal subjects classification using decision tree and result confirmation through orthostatic stress index | |
Marble et al. | A neural network approach to the diagnosis of morbidity outcomes in trauma care | |
SU843941A1 (en) | Device for intensive supervision of seriously ill patients | |
EP4216232A1 (en) | Methods and system for cardiac arrhythmia prediction using transformer-based neural networks | |
Holst et al. | Intelligent computer reportinglack of experience': a confidence measure for decision support systems | |
Hudson et al. | A hybrid system for diagnosis and treatment of heart disease | |
Barschdorff et al. | Phonocardiogram analysis of congenital and acquired heart diseases using artificial neural networks | |
RU2779691C1 (en) | Portable device for pre-medical rapid diagnosis of stroke | |
Pandey et al. | An integrated intelligent computing method for the detection and interpretation of ECG based cardiac diseases | |
RU202777U1 (en) | OPERATOR PSYCHOPHYSICAL STATE CONTROL DEVICE | |
SU725653A1 (en) | Apparatus for diagnosis and choice of medical factor |