【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及麻醉深度预测的，更具体地，涉及一种基于表示学习的麻醉深度预测方法。
技术介绍
1、在现代医学中，麻醉深度监测对于确保患者在手术过程中的安全和舒适至关重要。麻醉深度过浅可能导致患者在手术过程中感到疼痛和不适，甚至记忆手术过程；麻醉深度过深则可能导致严重的并发症，如呼吸抑制和心血管系统抑制。因此，精确预测和控制麻醉深度对于麻醉医师来说具有重要意义。
2、传统的药代动力学-药效动力学(pk-pd)模型在麻醉深度预测中得到广泛应用。pk-pd模型通过建立药物剂量、血浆浓度和药效之间的关系，来实现对麻醉深度的预测和控制。然而，这些模型通常基于简单的数学关系，如线性模型、emax模型和sigmoid emax模型，无法充分考虑药物在效应部位的分布和作用机制，以及个体差异和药物的动态变化。尽管有学者提出了一些改进的模型，如机制性pk-pd模型和整合性pk-pd模型，但这些模型仍然存在一些不足，如传统pk-pd模型主要依赖经验数据，缺乏对药物在效应部位的分布和作用机制的详细解释。其次，不同患者对药物的吸收、分布、代谢和排泄存在显著差异，传统模型难以有效捕捉这些个体差异。最后麻醉过程中的药物浓度和药效反应是动态变化的，传统模型难以准确预测这些动态变化。
技术实现思路
1、本专利技术为克服上述现有技术存在的无法准确预测麻醉深度的缺陷，提供一种预测精度较高的基于表示学习的麻醉深度预测方法。
2、为解决上述技术问题，本专利技术的技术方案如下：
3、获取待麻
4、构建用于麻醉深度指标值预测的麻醉深度预测模型；所述麻醉深度预测模型包括因果transformer和瓶颈网络；其中，所述因果transformer用于基于所述用药量数据提取用药量时序特征，所述瓶颈网络用于结合所述用药量时序特征和所述用药量时序特征对应的静态信息，预测麻醉深度指标值；
5、将待麻醉对象的用药量数据和待麻醉对象的静态信息输入所述麻醉深度预测模型，所述麻醉深度预测模型输出待麻醉对象的麻醉深度指标预测值。
6、本专利技术还提出了一种基于表示学习的麻醉深度预测系统用于实现上述基于表示学习的麻醉深度预测方法，所述系统包括：
7、数据获取模块，用于获取待麻醉对象的用药量数据以及包括待麻醉对象的年龄、性别、身高和/或体重在内的静态信息；
8、模型构建模块，用于构建用于麻醉深度指标值预测的麻醉深度预测模型；所述麻醉深度预测模型包括因果transformer和瓶颈网络；其中，所述因果transformer用于基于所述用药量数据提取用药量时序特征，所述瓶颈网络用于结合所述用药量时序特征和所述用药量时序特征对应的静态信息，预测麻醉深度指标值；
9、预测模块，用于将待麻醉对象的用药量数据和待麻醉对象的静态信息输入所述麻醉深度预测模型，所述麻醉深度预测模型输出待麻醉对象的麻醉深度指标预测值。
10、与现有技术相比，本专利技术技术方案的有益效果是：
11、本申请通过提取用药量时序特征，结合所述用药量时序特征和所述用药量时序特征对应的静态信息预测麻醉深度指标值，准确地学习到用药量的时序关联以及静态信息与用药量时序特征之间的关联，从而达到仅需获取待麻醉对象的用药量数据以及包括待麻醉对象的年龄、性别、身高和/或体重在内的静态信息即可利用麻醉深度预测模型得出精准的麻醉深度指标预测值的目的。
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1.一种基于表示学习的麻醉深度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于表示学习的麻醉深度预测方法，其特征在于，在利用所述麻醉深度预测模型对待麻醉对象的麻醉深度指标值进行预测之前，采集训练集，对所述训练集进行预处理，并利用预处理后的训练集对所述麻醉深度预测模型进行训练；
3.根据权利要求2所述基于表示学习的麻醉深度预测方法，其特征在于，对所述训练集进行预处理的步骤包括：
4.根据权利要求3所述基于表示学习的麻醉深度预测方法，其特征在于，对所述训练集进行预处理的步骤还包括：
5.根据权利要求4所述基于表示学习的麻醉深度预测方法，其特征在于，利用预处理后的训练集对所述麻醉深度预测模型进行训练的步骤包括：
6.根据权利要求5所述基于表示学习的麻醉深度预测方法，其特征在于，所述损失函数包括第一损失函数、第二损失函数和第三损失函数；
7.根据权利要求2～6任一项所述基于表示学习的麻醉深度预测方法，其特征在于，将所述完成训练的麻醉深度预测模型视为教师模型；
8.根据权利要求7所述基于表示
9.根据权利要求7所述基于表示学习的麻醉深度预测方法，其特征在于，所述第五损失函数包括第四子损失函数和第五子损失函数；
10.一种基于表示学习的麻醉深度预测系统，用于实现权利要求1～9任一项所述基于表示学习的麻醉深度预测方法，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于表示学习的麻醉深度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于表示学习的麻醉深度预测方法，其特征在于，在利用所述麻醉深度预测模型对待麻醉对象的麻醉深度指标值进行预测之前，采集训练集，对所述训练集进行预处理，并利用预处理后的训练集对所述麻醉深度预测模型进行训练；
3.根据权利要求2所述基于表示学习的麻醉深度预测方法，其特征在于，对所述训练集进行预处理的步骤包括：
4.根据权利要求3所述基于表示学习的麻醉深度预测方法，其特征在于，对所述训练集进行预处理的步骤还包括：
5.根据权利要求4所述基于表示学习的麻醉深度预测方法，其特征在于，利用预处理后的训练集对所述麻醉深度预测模型进行训练的步骤包括：
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