【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及肠内营养耐受，具体为一种基于多维度指标的重症胰腺炎早期肠内营养不耐受评估方法及系统。
技术介绍
1、在医学领域，重症监护和急救护理是保障重症患者生命安全的重要环节。
2、特别是在重症胰腺炎的治疗中，早期评估患者的肠内营养耐受性至关重要。
3、近年来，随着多维度监测技术的进步，研究者开始探索利用生理参数和微生物环境指标对患者的营养状态进行综合评估，从而为临床提供更精准的干预方案。
4、基于多维度指标的重症胰腺炎早期肠内营养不耐受评估方法正是在这一背景下应运而生，旨在通过实时数据监测和分析，实现对患者营养耐受性的动态评估
5、现阶段当前的评估方法主要依赖于传统的生化指标和单一的临床表现，往往缺乏对患者整体生理状态的全面理解。
6、这种片面的评估方式容易导致对患者肠内营养耐受性的误判，进而影响营养支持的有效性与安全性。
7、此外，缺乏实时监测和数据融合的手段，使得临床医生难以及时捕捉到患者状态的微小变化，造成延误干预的风险，导致患者可能出现营养不良和并发症等严重后果。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于多维度指标的重症胰腺炎早期肠内营养不耐受评估方法及系统，解决了
技术介绍
中提到的问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：包括以下步骤：
3、s1、通过无创检测设备实时检测患者的肠道微生物环境参数，在通过构建云端服务器，将所述肠道微生
4、s2、构建耐受性评估模，并将多维指标参数集输入至所述耐受性评估模型中，进行获取初步营养耐受风险值，并在所述初步营养耐受风险值的基础上，进行校正和调整获取校正值；
5、s3、整合所述多维指标参数集与所述校正值进行综合计算，获取综合耐受评估值，并根据所述综合耐受评估值的数值范围对患者肠内营养进行一级评估，并基于评估结果对患者进行等级划分；
6、s4、若一级评估出为一级耐受时，则使用多变量回归模型分析，进行输出预测综合耐受评估值，并基于预测综合耐受评估值的输出结果进行二级评估，分析患者风险变化和干预效果；
7、s5、基于二级评估分析结果，自动触发预警，并通过云端服务器向医护人员的移动终端发送反馈调节建议与预警信息，并生成干预建议和历史趋势图。
8、优选的，所述s1包括s11和s12；
9、s11、通过icu监护系统和非侵入性的无创检测设备，实时采集患者的肠道微生物环境参数，所述肠道微生物环境参数包括肠道微生物多样性指数、血液微循环速率、胃电图频谱因子、腹膜压力波动指数、肠道ph动态变化率、心率变异性方差、血清白蛋白浓度和c反应蛋白浓度；
10、无创检测设备包括无创粪便检测仪、光学传感器、非入侵性电极、腹压传感器和可穿戴生物传感器；
11、并通过api应用程序接口将icu监护系统与云端服务器进行连接，将icu监护系统采集到的血清白蛋白浓度和c反应蛋白浓度，自动发送到云端服务器中，同时通过手动将肠道微生物多样性指数、血液微循环速率、胃电图频谱因子、腹膜压力波动指数、肠道ph动态变化率和心率变异性方差输入到云端服务器中；
12、s12、在云端服务器中整合输入的所述肠道微生物环境参数进行所述数据预处理与所述数据融合；
13、所述数据预处理通过应用移动均值滤波和中值滤波去除肠道微生物环境参数中的短期异常值，在采用小波变化去噪法，对肠道微生物环境参数进行去噪和平滑处理，最后，将肠道微生物环境参数进行标准化消除量纲影响；
14、所述数据融合用于将数据预处理后的肠道微生物环境参数，进行数据融合汇总，获取多维指标参数集。
15、优选的，所述s2包括s21和s22；
16、s21、通过构建耐受性评估模型，将手动输入到云端服务器的所述肠道微生物多样性指数、所述血液微循环速率、所述胃电图频谱因子、所述腹膜压力波动指数、所述肠道ph动态变化率和所述心率变异性方差，代入所述耐受性评估模型中，进行计算输出所述初步营养耐受风险值，进行初步分析患者的肠内营养耐受情况。
17、优选的，s22、在初步分析患者的肠内营养耐受情况的基础上，基于所输出的所述初步营养耐受风险值，结合所述肠道微生物多样性指数的标准差，以及所述心率变异性方差和所述血清白蛋白浓度，进行校正和调整，生成校正值。
18、优选的，所述s3包括s31和s32；
19、s31、基于校正和调整后所获取的校正值，整合多维指标参数集中的所述c反应蛋白浓度、所述腹膜压力波动指数的平均值和所述血液微循环速率的峰值，进行综合输出综合耐受评估值，全面分析患者的肠内营养耐受情况。
20、优选的，s32、使用统计方法roc曲线分析确定综合耐受评估值与临床结果的分界点，选择0.5和1.0作为耐受数值范围，再基于所述综合耐受评估值的输出结果，对患者肠内营养进行一级评估，并基于一级评估结果，对患者肠内营养进行等级划分，具体评估内容如下；
21、当综合耐受评估值＜0.5时，此时划分为一级耐受，保持现有的营养支持计划，并定期监测；
22、当0.5≤综合耐受评估值＜1.0时，此时划分为二级耐受，此时将监测频率增加50%；
23、当综合耐受评估值≥1.0时，此时划分为三级耐受，此时生成第一预警信息，发送到医护人员的终端设备，提示立即进行肠内营养耐受干预。
24、优选的，所述s4包括s41和s42；
25、s41、基于一级评估出当前患者为一级耐受时，则使用多变量回归分析算法，结合综合耐受评估值、血清白蛋白浓度和心率变异性方差，进行预测接下来4小时内的综合耐受评估值，获取预测综合耐受评估值。
26、优选的，s42、将预测综合耐受评估值与耐受数值范围进行二级评估，进行分析预测阶段患者肠内营养耐受情况，并基于二级评估结果生成响应的等级与预警，具体评估内容如下；
27、当预测综合耐受评估值＜0.5时，此时划分为一级耐受，不生成预警信息，持续监测；
28、当0.5≤预测综合耐受评估值＜1.0时，此时划分为二级耐受，此时生成第二预警信息，发送到医护人员的终端设备，提示对患者肠内营养耐受情况，进行计划干预；
29、当预测综合耐受评估值≥1.0时，此时划分为三级耐受，此时生成第一预警信息，发送到医护人员的终端设备，提示立即对当前肠内营养耐受进行更换治疗。
30、优选的，所述s5包括s51和s52；
31、s51、基于二级评估分析结果，若预测综合耐受评估值≥1.0超过8小时后，自动触发预警，发送到医护人员的终端设备，并生成分段式反馈调节建议，具体包括；
32、第一阶段：从标准营养成分浓度降低20%；
33、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多维度指标的重症胰腺炎早期肠内营养不耐受评估方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多维度指标的重症胰腺炎早期肠内营养不耐受评估方法，其特征在于：所述S1包括S11和S12；
3.根据权利要求2所述的一种基于多维度指标的重症胰腺炎早期肠内营养不耐受评估方法，其特征在于：所述S2包括S21和S22；
4.根据权利要求3所述的一种基于多维度指标的重症胰腺炎早期肠内营养不耐受评估方法，其特征在于：S22、在初步分析患者的肠内营养耐受情况的基础上，基于所输出的所述初步营养耐受风险值，结合所述肠道微生物多样性指数的标准差，以及所述心率变异性方差和所述血清白蛋白浓度，进行校正和调整，生成校正值。
5.根据权利要求4所述的一种基于多维度指标的重症胰腺炎早期肠内营养不耐受评估方法，其特征在于：所述S3包括S31和S32；
6.根据权利要求5所述的一种基于多维度指标的重症胰腺炎早期肠内营养不耐受评估方法，其特征在于：S32、使用统计方法ROC曲线分析确定综合耐受评估值与临床结果的分界点，选择0.5和1
7.根据权利要求6所述的一种基于多维度指标的重症胰腺炎早期肠内营养不耐受评估方法，其特征在于：所述S4包括S41和S42；
8.根据权利要求7所述的一种基于多维度指标的重症胰腺炎早期肠内营养不耐受评估方法，其特征在于：S42、将预测综合耐受评估值与耐受数值范围进行二级评估，进行分析预测阶段患者肠内营养耐受情况，并基于二级评估结果生成响应的等级与预警，具体评估内容如下；
9.根据权利要求8所述的一种基于多维度指标的重症胰腺炎早期肠内营养不耐受评估方法，其特征在于：所述S5包括S51和S52；
10.一种基于多维度指标的重症胰腺炎早期肠内营养不耐受评估系统，应用于权利要求1-9任一项所述的一种基于多维度指标的重症胰腺炎早期肠内营养不耐受评估方法，其特征在于：包括数据输入模块、多维指标分析模块、等级划分模块、耐受预测模块和报警反馈模块；
...【技术特征摘要】
1.一种基于多维度指标的重症胰腺炎早期肠内营养不耐受评估方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多维度指标的重症胰腺炎早期肠内营养不耐受评估方法，其特征在于：所述s1包括s11和s12；
3.根据权利要求2所述的一种基于多维度指标的重症胰腺炎早期肠内营养不耐受评估方法，其特征在于：所述s2包括s21和s22；
4.根据权利要求3所述的一种基于多维度指标的重症胰腺炎早期肠内营养不耐受评估方法，其特征在于：s22、在初步分析患者的肠内营养耐受情况的基础上，基于所输出的所述初步营养耐受风险值，结合所述肠道微生物多样性指数的标准差，以及所述心率变异性方差和所述血清白蛋白浓度，进行校正和调整，生成校正值。
5.根据权利要求4所述的一种基于多维度指标的重症胰腺炎早期肠内营养不耐受评估方法，其特征在于：所述s3包括s31和s32；
6.根据权利要求5所述的一种基于多维度指标的重症胰腺炎早期肠内营养不耐受评估方法，其特征在于：s32、使用统计方法roc曲线分析确定综合耐受评估值与临床结...
【专利技术属性】
技术研发人员：张娟，朱海燕，祁军磊，
申请(专利权)人：中国人民解放军总医院第一医学中心，
类型：发明
国别省市：
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