【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种预防骨科手术部位感染的临床智能监测方法。
技术介绍
1、手术部位感染(surgical site infection,ssi)是一种普遍且严重的术后并发症，它对医院感染防控构成了显著的挑战。
2、根据美国发布的研究，2％-25％的外科手术会发生手术部位感染，且患者死亡风险可增加2-11倍。据估计，美国每年约发生75万例的手术部位感染。除导致发病率和死亡率增加外手术部位感染还会延长患者住院时间，额外增加资源利用成本。手术部位感染每年造成美国约35亿至100亿美元的医疗保健费用。自2017年美国预防疾病控制中心(centersfor disease control and prevention,cdc)发布手术部位感染预防指南以来，又有多个国家、学会等发布手术部位感染预防指南，发表降低手术部位感染感染风险的循证实践。据有关数据统计，在骨科手术中，手术部位的发生率高达27.8％，这一统计数字凸显了在骨科手术领域内采取有效预防措施的紧迫性。
3、为了提高骨科手术的安全性和患者满意度，探索和实施创新的预防策略至关重要。现有研究表明，通过遵循基于证据的预防措施，大部分手术部位感染是可预防的。这些措施主要集中于管理手术全程的风险因素，包括但不限于团队协作、手术技巧、外科手消毒规范性、无菌操作以及手术室环境控制。尽管已有一系列预防措施，现有技术在监控和评估医疗人员无菌操作方面存在不足。特别是，缺乏一种有效的方法来记录和量化医疗人员行为对骨科患者手术效果的影响，这限制了对预防措施执行情况的评估和感染控制策
4、相关研究指出，医疗人员的操作行为，尤其是他们在无菌操作中的技术习惯，对手术部位切口感染的发生率具有直接影响。这些行为也与手术操作的成功率、患者的生活质量以及生存率等关键医疗结果密切相关。
5、针对医务人员手术及换药操作行为的规范性和正确性，尤其是新进医务人员操作行为习惯的建立，对降低骨科手术部位感染发生率具有显著影响。然而，目前国内外尚未有针对医务人员手术及换药操作行为的系统研究。
技术实现思路
1、专利技术目的：本专利技术针对上述现有技术存在的问题做出改进，即本专利技术公开了一种预防骨科手术部位感染的临床智能监测方法。本专利技术结合物联网技术、数据通讯技术、数据库技术与数学建模工具的测算体系，旨在提高医务人员的无菌操作行为规范性，从而有效降低手术部位感染的发生率。
2、本专利技术通过设立标准参照系，由记录的操作行为数据与参照系数据之间的关系，测算操作行为并形成数据化指标，为有效评价基于行为学的手术部位感染预防节点提供新的指标。这种方法不仅为手术部位感染的预防提供了新的视角，也为提高手术操作的规范性和安全性提供了科学依据。
3、技术方案：一种预防骨科手术部位感染的临床智能监测方法，步骤如下：
4、步骤(1)、采用智能机器视觉系统将骨科手术视频信号实时转化为人体骨架轨迹的模拟视频信号数据，对所述模拟视频信号数据中对视频人物采集对象的操作行为进行脱敏处理后,实现摄像头捕获视频实时视频压缩与模拟仿真，然后进入步骤(2)；
5、(2)、将脱敏处理后的模拟视频信号数据传输至数据处理模块，根据预设的目标要求，数据处理模块对所述脱敏处理后的模拟视频信号数据依次进行数据区分、数据定义、实时赋予时间、空间位置属性的数据加工，然后结合具有可行性方案的数据形成报表单，使所述脱敏处理后的模拟视频信号数据具备目标要求的相应数据字段，然后进入步骤(3)；
6、(3)、将经过步骤(2)处理的数据自动打包，加密后传输至数据库，然后进入步骤(4)；
7、(4)、对步骤(3)发送的加密数据数据包进行接收、解密，根据临床分析目的，对该数据包依次进行颗粒化拆解、数据标准化编码及数据颗粒化重组，然后进入步骤(5)；
8、(5)、将步骤(4)中颗粒化重组的实时数据与提前储存在数据库中具有相同编码标准的参照系数据进行比对，得到二者异度值，然后进入步骤(6)；
9、(6)、将步骤(5)得到的二者的异度值转化汇总形成相应的定量指标，即得到操作行为评分，判断是否存在操作错误，若存在操作错误，则显示操作错误预警后结束本次才做，若不存在操作错误，结束本次操作。
10、进一步地，步骤(1)中所述智能机器视觉系统包括机器视觉系统、ai系统以及模式识别系统。
11、进一步地，步骤(1)中采用智能机器视觉系统监测医护人员执行外科手消毒的详细步骤和所需时间，其中：
12、采用智能机器视觉系统将评估医护人员的手消毒过程是否严格遵循既定的卫生规范，若监测到不符合规范的操作，采用智能机器视觉系统会自动发出预警信号，提示医务人员重新执行手卫生流程，确保手术安全。
13、进一步地，步骤(1)中：
14、在手术室入口部署专用的智能机器视觉系统，手术开始后，智能机器视觉系统将持续监测医护人员的进出情况，一旦检测到医护人员流动超过预设阈值，采用智能机器视觉系统将发出预警信息，以维护手术室的无菌环境。
15、更进一步地，所述预设阈值为10人次。
16、进一步地，步骤(1)中：根据医护人员的身份和职责，采用智能机器视觉系统监控医护人员在手术室内的站位和活动范围，其中：
17、主刀医生和器械护士限制在无菌区域内活动；
18、巡回护士、麻醉医生应在手术周边区域活动，严禁跨越无菌区域；
19、一旦发现医护人员的站位和活动范围不符合的站位规则，智能机器视觉系统将发出预警信息。
20、进一步地，步骤(1)中：
21、在换药室入口部署专用的智能机器视觉系统，识别医务人员信息，并检查其是否正确佩戴口罩、帽子、手套，其中：
22、在换药过程中，智能机器视觉系统将监控医务人员是否严格执行无菌操作和手卫生规范，确保伤口换药的安全性和有效性；
23、若智能机器视觉系统监测到存在操作不当或违规行为，智能机器视觉系统将发出预警信息，指导医务人员采取正确的操作步骤。
24、进一步地，步骤(2)数据处理模块是以手机应用的形式存在的。
25、进一步地，步骤(2)中数据处理模块对所述脱敏处理后的模拟视频信号数据依次进行数据区分、数据定义、实时赋予时间、空间位置属性的数据加工之前，还对所述脱敏处理后的模拟视频信号数据进行了数据清洗。
26、本专利技术中利用了新改造开发的具有物联网功能的“机器视觉与ai模式识别技术”，将医务人员按照外科手消毒、手术室人员进出情况、手术室站位及活动范围、换药无菌行为规定的相应时间节点下的实时远程数据自动传输到预定的数据库中，并构建标准的医务人员外科手消毒、手术室人员进出管理、标准站位及活动范围及换药无菌操作为参照系，通过数据颗粒化及颗粒化重组等手段，实现了医务人员操作行为的数据化及有效计分，构建了通过行为学研究骨科手术部本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种预防骨科手术部位感染的临床智能监测方法，其特征在于，步骤如下：
2.如权利要求1所述的一种预防骨科手术部位感染的临床智能监测方法，其特征在于，步骤(1)中所述智能机器视觉系统包括机器视觉系统、AI系统以及模式识别系统。
3.如权利要求1所述的一种预防骨科手术部位感染的临床智能监测方法，其特征在于，步骤(1)中采用智能机器视觉系统监测医护人员执行外科手消毒的详细步骤和所需时间，其中：
4.如权利要求1所述的一种预防骨科手术部位感染的临床智能监测方法，其特征在于，步骤(1)中：
5.如权利要求4所述的一种预防骨科手术部位感染的临床智能监测方法，其特征在于，所述预设阈值为10人次。
6.如权利要求1所述的一种预防骨科手术部位感染的临床智能监测方法，其特征在于，步骤(1)中：根据医护人员的身份和职责，采用智能机器视觉系统监控医护人员在手术室内的站位和活动范围，其中：
7.如权利要求1所述的一种预防骨科手术部位感染的临床智能监测方法，其特征在于，步骤(1)中：
8.如权利要求1所述的一种预防骨科手术
9.如权利要求1所述的一种预防骨科手术部位感染的临床智能监测方法，其特征在于，步骤(2)中数据处理模块对所述脱敏处理后的模拟视频信号数据依次进行数据区分、数据定义、实时赋予时间、空间位置属性的数据加工之前，还对所述脱敏处理后的模拟视频信号数据进行了数据清洗。
...【技术特征摘要】
1.一种预防骨科手术部位感染的临床智能监测方法，其特征在于，步骤如下：
2.如权利要求1所述的一种预防骨科手术部位感染的临床智能监测方法，其特征在于，步骤(1)中所述智能机器视觉系统包括机器视觉系统、ai系统以及模式识别系统。
3.如权利要求1所述的一种预防骨科手术部位感染的临床智能监测方法，其特征在于，步骤(1)中采用智能机器视觉系统监测医护人员执行外科手消毒的详细步骤和所需时间，其中：
4.如权利要求1所述的一种预防骨科手术部位感染的临床智能监测方法，其特征在于，步骤(1)中：
5.如权利要求4所述的一种预防骨科手术部位感染的临床智能监测方法，其特征在于，所述预设阈值为10人次。
6.如权利要求1所述的一种...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋东贤，吴璇，郭竹英，李芸，梁彦，谢懿，黄雨，林峄宇，
申请(专利权)人：深圳市中医院，
类型：发明
国别省市：
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