【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗信息，具体为儿科药物并发症监控系统。
技术介绍
1、针对儿科药物并发症监控系统的开发，旨在通过收集、分析和处理儿科患者在用药过程中的各种数据，以实现对药物副作用及并发症的有效监控与管理，该系统通常包括数据采集模块、数据分析模块以及预警通知模块等关键组成部分，能够帮助医护人员及时发现并处理潜在的药物并发症问题，从而提高患儿的安全性和治疗效果。
2、然而，在实际应用中，如何实现对儿科药物并发症的准确监控和预警仍然是一个挑战，这主要是因为儿童的身体发育阶段不同，对药物的反应也存在较大差异，加之儿科药物种类繁多，需要综合考虑多种因素才能准确评估药物风险，此外，数据的准确性和完整性也是影响监控系统性能的关键因素之一，如何确保数据质量并有效利用大数据技术进行精准分析是当前亟须解决的问题，因此，构建一个高效且可靠的儿科药物并发症监控系统仍需不断探索和完善。
技术实现思路
1、鉴于上述现有儿科药物并发症监控系统存在的问题，本专利技术提供如下技术方案：一儿科药物并发症监控系统，包括：
2、数据采集模块，用于实时获取儿科患者的生理参数；
3、数据分析模块，用于分析所述生理参数并识别潜在的药物并发症迹象；
4、预警生成模块，用于当所述数据分析模块检测到药物并发症迹象时，生成预警信号；
5、云端数据库，用于存储所述生理参数及相应的分析结果，并通过机器学习算法持续优化并发症预测模型。
6、优选的，所述实时获取儿科患者的
7、基于传感器阵列实时监测儿科患者的生理信号，所述生理信号包括体温、心率和血压；
8、通过无线传输技术将所述生理信号发送至数据处理单元；
9、利用预设的采样频率f对所述生理信号进行采样，其中采样频率f需满足香农采样定理以保证信号不失真；
10、将采样后的生理信号转换为数字信号并上传至数据分析模块。
11、优选的，所述基于传感器阵列实时监测儿科患者的生理信号的步骤包括：
12、基于可穿戴设备上的温度传感器实时测量儿科患者的皮肤表面温度，若所述皮肤表面温度大于正常体温范围，则记录异常进行条件判断；
13、采用心率传感器监测儿科患者的心跳速率，若所述心跳速率大于正常心率范围，则记录异常进行条件判断；
14、利用血压传感器测量儿科患者的收缩压和舒张压，若所述收缩压和舒张压大于正常血压范围，则记录异常进行条件判断；
15、将上述异常记录与正常生理参数范围进行对比，以确定是否需要进一步处理。
16、优选的，所述基于可穿戴设备上的温度传感器实时测量儿科患者的皮肤表面温度，若所述皮肤表面温度大于正常体温范围，则记录异常进行条件判断的步骤包括：
17、由温度传感器获取儿科患者的皮肤表面温度；
18、基于儿科患者的年龄调整正常体温范围，若所述儿科患者的年龄小于1岁，则正常体温范围设定为5℃至37.5℃；若所述儿科患者的年龄不小于1岁，则正常体温范围设定为36.0℃至37.0℃；
19、若所述皮肤表面温度超出上述正常体温范围，则记录异常；
20、将异常记录发送至数据分析模块进行后续处理。
21、优选的，所述将异常记录发送至数据分析模块进行后续处理的步骤包括：
22、将接收到的异常记录按照时间戳、患者信息等进行分类，并存储在数据库中；
23、检查并去除不完整、重复或无效的记录，将温度值和患者信息整理为统一格式，以便分析使用；
24、进行统计分析，通过公式f异常＝a异常/n异常来计算异常体温的频率，其中，f异常表示异常频率，a异常表示异常记录数，n异常表示总记录数，识别出现异常的患者比例，根据年龄段分析异常记录的分布情况，找出高风险组；
25、进行趋势分析，评估在一定时间范围内患者的温度变化趋势，比较不同时间段内的异常记录变化，如日均、周均、月均等。
26、优选的，所述分析所述生理参数并识别潜在的药物并发症迹象的步骤包括：
27、基于预设的生理参数阈值范围，对所述生理参数进行初步筛选；
28、对筛选后的生理参数进行趋势分析，以识别异常变化趋势；
29、基于所述异常变化趋势与已知药物并发症特征的匹配程度，评估并发症风险等级；
30、当所述风险等级超过预设阈值时，判定存在潜在的药物并发症迹象。
31、优选的，所述基于预设的生理参数阈值范围，对所述生理参数进行初步筛选的步骤包括：
32、获取当前生理参数值；
33、判断所述生理参数值是否超出正常范围，若生理参数值小于正常范围下限，则视为异常；
34、若生理参数值大于正常范围上限，则视为异常；
35、基于所述异常判断结果，将异常生理参数标识出来；
36、将标识出的异常生理参数传递至下一步骤进行进一步分析。
37、优选的，所述基于所述异常判断结果，将异常生理参数标识出来的步骤包括：
38、对于每个被标记为异常的生理参数，记录其异常状态；
39、计算异常生理参数的数量占总监测参数的比例，公式为：r＝n异常/n总，其中，r表示比值，n异常表示异常生理参数数量，n总表示总监测参数数量；
40、基于所述比例与预设的异常比例阈值进行判断，若所述比例不小于异常比例阈值，则认为存在多个异常参数，并进入趋势分析步骤。
41、优选的，所述趋势分析步骤包括：
42、收集并整理被标记为异常的生理参数数据；
43、选择适合的趋势分析方法；
44、使用图表展示异常生理参数及其趋势；
45、根据趋势分析的结果，做出数据解读，记录可能的相关因素。
46、优选的，所述选择适合的趋势分析方法的步骤包括：
47、选择移动平均方法平滑序列并识别长期趋势，公式为其中，smat是输出结果，x是时间序列数据，n是移动平均的窗口大小，t是当前时间点，i是时间序号；
48、选择线性回归方法识别参数随时间的变化率，公式为y＝a+bz+c，其中y是因变量，z是自变量，a是截距，b是斜率，c是误差项。
49、本专利技术提供了儿科药物并发症监控系统。具备以下有益效果：
50、本专利技术通过数据采集模块实时获取儿科患者的生理参数，经数据分析模块利用预设的算法对其进行分析，并识别出任何可能表明药物并发症迹象的变化或异常情况，若检测到潜在的药物并发症迹象，则预警生成模块会生成预警信号，以便及时采取必要的干预措施，生理参数及分析结果会上传至云端数据库中进行存储，云端数据库不仅用于数据的保存，还通过集成的机器学习算法不断优化并发症预测模型，从而提高系统的准确性和可靠性，随着更多数据的积累，该系统能够更加精准地识别药物并发症的早期迹象，为临床决策提供有力支持。<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.儿科药物并发症监控系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的儿科药物并发症监控系统，其特征在于：所述实时获取儿科患者的生理参数的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的儿科药物并发症监控系统，其特征在于：所述基于传感器阵列实时监测儿科患者的生理信号的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的儿科药物并发症监控系统，其特征在于：所述基于可穿戴设备上的温度传感器实时测量儿科患者的皮肤表面温度，若所述皮肤表面温度大于正常体温范围，则记录异常进行条件判断的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的儿科药物并发症监控系统，其特征在于：所述将异常记录发送至数据分析模块进行后续处理的步骤包括：
6.根据权利要求1所述的儿科药物并发症监控系统，其特征在于：所述分析所述生理参数并识别潜在的药物并发症迹象的步骤包括：
7.根据权利要求6所述的儿科药物并发症监控系统，其特征在于：所述基于预设的生理参数阈值范围，对所述生理参数进行初步筛选的步骤包括：
8.根据权利要求7所述的儿科药物并发症监控系统，其特征在于：所述基于所述异
9.根据权利要求8所述的儿科药物并发症监控系统，其特征在于：所述趋势分析步骤包括：
10.根据权利要求9所述的儿科药物并发症监控系统，其特征在于：所述选择适合的趋势分析方法的步骤包括：
...【技术特征摘要】
1.儿科药物并发症监控系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的儿科药物并发症监控系统，其特征在于：所述实时获取儿科患者的生理参数的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的儿科药物并发症监控系统，其特征在于：所述基于传感器阵列实时监测儿科患者的生理信号的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的儿科药物并发症监控系统，其特征在于：所述基于可穿戴设备上的温度传感器实时测量儿科患者的皮肤表面温度，若所述皮肤表面温度大于正常体温范围，则记录异常进行条件判断的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的儿科药物并发症监控系统，其特征在于：所述将异常记录发送至数据分析模块进行后续处理的步骤包...
【专利技术属性】
技术研发人员：马苗苗，次苗苗，寇振宇，王斌锋，
申请(专利权)人：铜川市人民医院，
类型：发明
国别省市：
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