【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及麻醉效果评估，尤其涉及基于大数据的麻醉效果评估系统。
技术介绍
1、麻醉效果评估技术涉及对麻醉药物在患者身上的效果进行监控和分析，确保手术或诊疗过程中患者的安全与舒适，该领域包括多种生理参数的监测（如意识水平、疼痛感知、生命体征等），以及使用这些数据评估麻醉剂的效力和适宜性，从而优化麻醉管理。
2、其中，大数据的麻醉效果评估系统是利用大规模数据集来分析和预测麻醉药物效果的技术，通过收集和分析患者在接受麻醉过程中产生的大量数据（例如生命体征、药物剂量、手术类型等信息），使用数据挖掘和机器学习技术来预测麻醉药物的效果，以及患者对特定麻醉剂的反应，其主要用途是辅助麻醉医生实时调整麻醉剂量，提高手术安全性，同时减少麻醉相关的风险和副作用。
3、现有技术尽管可以监控基本的生命体征，但缺乏对手术过程中产生的丰富数据进行实时和动态分析的能力，传统技术未能实现高效的数据分群和分类，导致无法根据患者的即时反应调整麻醉剂量，限制了麻醉药物效果的准确评估，增加了手术风险和麻醉副作用，在处理复杂或长时间的手术中尤为明显，导致患者术后麻醉过程恢复困难、时间长，影响手术整体成效。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于大数据的麻醉效果评估系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：基于大数据的麻醉效果评估系统，所述系统包括：
3、生理数据处理模块基于患者的历史健康记录和手术信息，收集生理指标、麻醉
4、患者分群与分析模块基于所述生理数据概览，分析患者数据的分布特性，根据心率和血压数据的变化趋势对患者进行分群，分析差异群体的生理反应模式，并对患者群体进行重新分类，得到群体分类指标；
5、麻醉风险评估模块基于所述群体分类指标，利用lstm网络对麻醉剂注射时间和剂量进行时序数据分析，计算差异患者群体对麻醉剂的反应强度，评估患者的麻醉风险指数，并与手术期间的实时监控数据进行比较，得到麻醉风险更新记录；
6、麻醉调整支持模块基于所述麻醉风险更新记录，结合手术中实时收集的生理数据，评估当前麻醉的实时效果，并更新麻醉药物剂量的调整建议，得到麻醉管理结果。
7、本专利技术改进有，所述心率变化和血压变化数据的处理步骤具体为：
8、基于患者的历史健康记录和手术信息，收集生理指标、麻醉药物种类和剂量数据，得到初步生理数据集；
9、对所述初步生理数据集中的心率和血压数据进行筛选和初步处理，剔除偏离正常范围的数据点，得到筛选后的心率和血压数据；
10、分析所述筛选后的心率和血压数据中的变化趋势，采用公式：
11、；
12、计算心率的变异性，其中，表示第个心率数据点，表示心率数据的平均值，是数据点总数。
13、本专利技术改进有，所述生理数据概览的获取步骤具体为：
14、对处理后的所述心率变化和血压变化数据进行分析，利用自回归模型或移动平均模型，识别数据中的长期趋势和周期性变化，得到时间序列分析结果；
15、基于所述时间序列分析结果，提取关键统计指标，包括平均值、标准偏差、峰值，以及心率和血压的稳定性或波动性指标，得到生理数据概览。
16、本专利技术改进有，所述患者数据的分布特性的分析步骤具体为：
17、基于所述生理数据概览，计算每种数据的均值、中位数、标准偏差和偏度，得到初步统计分析结果；
18、对所述初步统计分析结果进行分析，采用公式：
19、；
20、计算每个数据点的标准分数，识别数据中的异常值，得到筛选的心率和血压数据分布特性，其中，表示第个数据点的标准分数，代表心率或血压的第个数据点，代表数据点的平均值，表示数据点的标准偏差；
21、基于所述筛选的心率和血压数据分布特性，进行聚类分析，识别差异患者群体，评估患者群体中的分布一致性和差异性，得到分布特性分析结果。
22、本专利技术改进有，所述群体分类指标的获取步骤具体为：
23、根据所述心率和血压数据的变化趋势，利用k-means聚类将患者分类为差异群体，得到初步的患者分群结果；
24、基于所述初步的患者分群结果，采用公式：
25、；
26、评估多群体间的差异性，得到生理反应模式分析结果，其中，是群体内方差，表示群体内第个数据点的心率或血压值，是对应群体数据点的平均值，是每个数据点的权重，定义为，是权重总和，是群体中的数据点数目；
27、基于所述生理反应模式分析结果，重新评估患者群体的分类，检查群体内部和群体间的数据差异性，得到群体分类指标。
28、本专利技术改进有，所述对麻醉剂的反应强度的计算步骤具体为：
29、基于所述群体分类指标，利用lstm网络，提取患者麻醉剂注射时间和剂量的时序数据进行分析，识别数据中的模式和趋势，得到初步分析的时序数据特征；
30、基于所述初步分析的时序数据特征，采用公式：
31、；
32、计算差异患者群体对麻醉的反应强度，其中，是第个数据点的麻醉剂注射剂量，表示第个数据点的注射时间，是衰减因子，表示时间对麻醉效果的影响，是数据点总数，是自然对数的底数。
33、本专利技术改进有，所述麻醉风险更新记录的获取步骤具体为：
34、基于所述对麻醉剂的反应强度，分析患者在手术期间的麻醉反应特征，得到手术期间麻醉反应数据；
35、基于所述手术期间麻醉反应数据，与实时监控数据进行比较，通过计算差值和趋势分析，确定麻醉风险的变化，采用公式：
36、；
37、得到麻醉风险更新记录，其中，是当前与预测麻醉剂反应强度之间的总差异，代表第个数据点的监控到的麻醉剂反应强度，表示第个数据点的预测麻醉剂反应强度，是数据点总数。
38、本专利技术改进有，所述麻醉管理结果的获取步骤具体为：
39、基于所述麻醉风险更新记录，提取患者在手术中的实时麻醉反应数据，包括患者对麻醉剂的生理反应强度和时间信息，得到实时麻醉反应数据；
40、结合实时收集的生理数据，与所述实时麻醉反应数据进行对比，采用公式：
41、；
42、计算麻醉剂调整建议量，得到麻醉管理结果，其中，表示第个时间点的麻醉剂剂量，是第个时间点时患者的实时心率，是目标心率，是敏感性参数，是自然对数的底数，是数据点总数。
43、与现有技术相比，本专利技术的优点和积极效果在于：
44、本专利技术中，通过整合历史健康记录与手术信息，增强了对生理数据的实时处理能力，通过对心率和血压的时间序列变化进行深入分析，提供了对麻醉药物即时效果的精准评估，通过分群分析，能够识别不同患者群体对麻醉剂的反应，从而实现针对性的麻醉方案，利用lstm网络分析麻醉剂本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于大数据的麻醉效果评估系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的麻醉效果评估系统，其特征在于，所述心率变化和血压变化数据的处理步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的基于大数据的麻醉效果评估系统，其特征在于，所述生理数据概览的获取步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的基于大数据的麻醉效果评估系统，其特征在于，所述患者数据的分布特性的分析步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的基于大数据的麻醉效果评估系统，其特征在于，所述群体分类指标的获取步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的基于大数据的麻醉效果评估系统，其特征在于，所述对麻醉剂的反应强度的计算步骤具体为：
7.根据权利要求1所述的基于大数据的麻醉效果评估系统，其特征在于，所述麻醉风险更新记录的获取步骤具体为：
8.根据权利要求1所述的基于大数据的麻醉效果评估系统，其特征在于，所述麻醉管理结果的获取步骤具体为：
【技术特征摘要】
1.基于大数据的麻醉效果评估系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的麻醉效果评估系统，其特征在于，所述心率变化和血压变化数据的处理步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的基于大数据的麻醉效果评估系统，其特征在于，所述生理数据概览的获取步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的基于大数据的麻醉效果评估系统，其特征在于，所述患者数据的分布特性的分析步骤具体为：
5.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱宏玮，苏娟，姜鲜，阮玲，宋雪，
申请(专利权)人：泸州市人民医院，
类型：发明
国别省市：
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