【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息，尤其涉及一种炎症状态中血液沉降速率实时监测系统。
技术介绍
1、在临床医学中，炎症状态的诊断和监测对于许多疾病的管理和治疗至关重要。血液沉降速率esr作为一种常用的炎症指标，广泛应用于评估和监控炎症反应的活性。然而，现有的血液检测方法在灵敏度和特异性上存在诸多局限，无法全面、准确地反映患者的真实炎症状态。传统的血液检测通常在静态条件下进行，忽略了患者日常生活习惯和生理活动对检测结果的影响。患者的生理活动、药物使用、饮食习惯等因素都可能对esr值产生显著影响，导致检测结果的准确性受到挑战。例如，运动可能会暂时性地改变血液的流动性和成分，从而影响esr的测量结果。此外，某些药物和饮食成分也会干扰esr的测量，造成假阴性或假阳性结果。这些因素的复杂性使得单一的血液检测难以提供全面、可靠的炎症状态评估。现有的血液检测方法大多在实验室环境中进行，通常在血液样本收集后的较长时间内进行分析。由于血液样本在收集和运输过程中可能发生变化，这种延迟可能导致检测结果无法准确反映患者的当前炎症状态。此外，静态的血液检测方法缺乏连续监测能力，无法提供实时数据以动态跟踪炎症的变化情况。在慢性炎症疾病的管理中，及时、准确地掌握炎症状态的变化对制定有效的治疗方案至关重要。目前的医疗实践中，虽然认识到生理活动和其他因素对esr测试的影响，但缺乏一种综合考虑这些变量并在esr测试中加以整合的方法。例如，虽然已知运动、药物和饮食等因素对esr有影响，但在实际检测过程中，如何量化这些影响并选择最佳的采血时机仍然是一个难题。传统方法的局限性不仅影响了
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种炎症状态中血液沉降速率实时监测系统，主要包括：
2、病人生理行为分析模块，用于获取患者的生理参数、生活习惯数据以及esr数据，预测不同生理参数和生活习惯下的esr值的变化，识别影响esr值测量准确性的生理参数和生活习惯；
3、esr值检测时机判断模块，用于通过生理行为模式和esr值测量的历史数据，建立关联性分析，对不同生活习惯影响esr值的程度进行量化评分，选择对检测结果影响最小的时段作为最佳采血时机，进行esr值检测；
4、esr值分析模块，用于结合患者的生理参数、生活习惯数据以及血液检测结果，构建esr值预测模型，预测esr值的变化趋势，并识别影响esr值变化的因素，进行炎症状态评估；
5、esr预测值偏差判断模块，用于使用预测的esr预测值与患者的实测esr值进行比对，若实际测得的esr值与预测得到的esr预测值出现偏差时，结合外部因素与esr值的相关性，判断是否由炎症状态的变动导致；
6、esr值调整量预测模块，用于持续监测急性期反应蛋白的浓度变化，包括crp和纤维蛋白原，评估炎症的动态变化，并根据患者个体信息和急性期反应蛋白浓度，构建esr值调整量预测模型，预测个体的esr值调整量；
7、炎症状态评估模块，用于根据信息系统获取基线急性期反应蛋白浓度，若急性期反应蛋白浓度变化值超过基线，则根据急性期反应蛋白监测结果对esr检测结果进行调整，并重新评估患者的炎症状态；
8、炎症状态监测模块，用于获取临床参数，预测炎症状态变化概率，实时监测炎症状态发展趋势，调整esr和急性期反应蛋白浓度的监测时机。
9、进一步地，所述病人生理行为分析模块，用于获取患者的生理参数、生活习惯数据以及esr数据，预测不同生理参数和生活习惯下的esr值的变化，识别影响esr值测量准确性的生理参数和生活习惯，包括：
10、患者数据获取单元，用于获取患者的生理参数和生活习惯数据，生理参数数据包括年龄、性别、体重和身高以及妊娠状态，生活习惯数据包括吸烟和饮酒习惯、运动频率、饮食习惯以及睡眠模式；根据预设的数据质量标准，筛选和清洗数据，移除不完整、错误或异常的数据记录；关键特征筛选单元，用于将原始数据转换为标准格式，基于原始数据生成新的特征变量，并使用主成分分析pca选择对esr预测最有用的关键特征；esr值影响因素识别单元，用于通过roller20血沉仪获取不同生理参数和生活习惯数据下的esr数据，采用arima算法进行模型训练，预测不同生理参数和生活习惯下的esr值的变化；通过ari ma模型的预测结果，识别出对esr值影响最大的生理参数和生活习惯因素，并计算其影响程度及置信区间。
11、进一步地，所述esr值检测时机判断模块，用于通过生理行为模式和esr值测量的历史数据，建立关联性分析，对不同生活习惯影响esr值的程度进行量化评分，选择对检测结果影响最小的时段作为最佳采血时机，进行esr值检测，包括：
12、综合数据获取单元，用于获取生理参数、生活习惯、医疗历史、esr测量历史数据，并创建一个综合数据库；对综合数据库中的数据进行预处理，包括去除重复记录、填补缺失值、识别并处理异常值，以及对数据进行标准化处理；相关性因素识别单元，用于通过计算生理参数、生活习惯、医疗历史与esr值之间的皮尔逊相关系数，识别生理参数、生活习惯、医疗历史与esr值之间的相关性，筛选出相关性高于预设相关性阈值的强相关性因素；影响程度评估单元，用于根据筛选出的强相关性因素，使用多元线性回归算法进行模型训练，构建生活习惯影响程度评估模型，为不同生活习惯对esr的影响程度赋予量化评分；采血时机判断单元，用于根据生活习惯影响程度评估模型，确定不同生活习惯对esr值的影响程度，并基于不同时段的生活习惯，使用加权平均法得到不同时段对esr值的影响程度，确定对esr值影响程度最小的时段，作为最佳采血时机，进行esr值检测。
13、进一步地，所述esr值分析模块，用于结合患者的生理参数、生活习惯数据以及血液检测结果，构建esr值预测模型，预测esr值的变化趋势，并识别影响esr值变化的因素，进行炎症状态评估，包括：
14、通过患者数据获取单元，获取患者的生理参数数据和生活习本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种炎症状态中血液沉降速率实时监测系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述病人生理行为分析模块，用于获取患者的生理参数、生活习惯数据以及ESR数据，预测不同生理参数和生活习惯下的ESR值的变化，识别影响ESR值测量准确性的生理参数和生活习惯，包括:
3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述ESR值检测时机判断模块，用于通过生理行为模式和ESR值测量的历史数据，建立关联性分析，对不同生活习惯影响ESR值的程度进行量化评分，选择对检测结果影响最小的时段作为最佳采血时机，进行ESR值检测，包括:
4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述ESR值分析模块，用于结合患者的生理参数、生活习惯数据以及血液检测结果，构建ESR值预测模型，预测ESR值的变化趋势，并识别影响ESR值变化的因素，进行炎症状态评估，包括:
5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述ESR预测值偏差判断模块，用于使用预测的ESR预测值与患者的实测ESR值进行比对，若实际测得的ESR值与预测得到的ESR预测值出现偏差时，结合外部因素与ESR
6.根据权利要求1所述的系统，其中，所述ESR值调整量预测模块，用于持续监测急性期反应蛋白的浓度变化，包括CRP和纤维蛋白原，评估炎症的动态变化，并根据患者个体信息和急性期反应蛋白浓度，构建ESR值调整量预测模型，预测个体的ESR值调整量，包括:
7.根据权利要求1所述的系统，其中，所述炎症状态评估模块，用于根据信息系统获取基线急性期反应蛋白浓度，若急性期反应蛋白浓度变化值超过基线，则根据急性期反应蛋白监测结果对ESR检测结果进行调整，并重新评估患者的炎症状态，包括:
8.根据权利要求1所述的系统，其中，所述炎症状态监测模块，用于获取临床参数，预测炎症状态变化概率，实时监测炎症状态发展趋势，调整ESR和急性期反应蛋白浓度的监测时机，包括:
...【技术特征摘要】
1.一种炎症状态中血液沉降速率实时监测系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述病人生理行为分析模块，用于获取患者的生理参数、生活习惯数据以及esr数据，预测不同生理参数和生活习惯下的esr值的变化，识别影响esr值测量准确性的生理参数和生活习惯，包括:
3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述esr值检测时机判断模块，用于通过生理行为模式和esr值测量的历史数据，建立关联性分析，对不同生活习惯影响esr值的程度进行量化评分，选择对检测结果影响最小的时段作为最佳采血时机，进行esr值检测，包括:
4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述esr值分析模块，用于结合患者的生理参数、生活习惯数据以及血液检测结果，构建esr值预测模型，预测esr值的变化趋势，并识别影响esr值变化的因素，进行炎症状态评估，包括:
5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述esr预测值偏差判断模块，用...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢智能，邓永杰，
申请(专利权)人：广州市威士达医疗器械有限公司，
类型：发明
国别省市：
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