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申请/专利权人：南通大学附属医院

摘要：本发明公开了一种用于重症监护室的呼吸机警报管理方法及系统，用于重症监护警报管理领域，该方法包括以下步骤：收集重症监护室中患者的生理数据、病历信息和历史警报数据；识别历史警报数据的误报原因；预测患者的健康风险；根据患者的病历信息、历史警报数据的误报原因及健康风险的预测结果设呼吸机的报警阈值；根据报警阈值将报警的级别进行划分，并为不同类型的生理参数配置各自的报警级别，生成针对不同健康风险的报警提示信息；根据报警提示信息制定应急方案。本发明全面地理解患者的健康状况，通过持续监测和分析患者的生理数据，可以及时识别潜在的健康问题，实现早期干预，从而减少严重健康风险的发生。

主权项：1.一种用于重症监护室的呼吸机警报管理方法，其特征在于，该呼吸机警报管理方法包括以下步骤：S1、收集重症监护室中患者的生理数据、病历信息和历史警报数据；S2、分析重症监护室的历史警报数据，并识别历史警报数据的误报原因；S3、分析患者的生理数据，识别患者的健康问题并预测患者的健康风险；S4、根据患者的病历信息、历史警报数据的误报原因及健康风险的预测结果设呼吸机的报警阈值；S5、根据报警阈值将报警的级别进行划分，并为不同类型的生理参数配置各自的报警级别，生成针对不同健康风险的报警提示信息；S6、根据报警提示信息制定应急方案，并将报警提示信息推送给医护人员进行报警提示；所述根据报警阈值将报警的级别进行划分，并为不同类型的生理参数配置各自的报警级别，生成针对不同健康风险的报警提示信息包括以下步骤：S41、对重症监护室患者的生理数据、病历信息和历史警报数据进行分片；S42、在Map阶段，分析分片中生理数据的相似性，并识别健康指标；S43、利用支持向量机算法评估每个健康指标的重要性，并在Reduce阶段综合评估后重要性的评分，确定每个健康指标最终的重要性评分；S44、根据最终的重要性评分，结合患者的病历信息和历史警报数据设置每个健康指标的报警阈值；S45、在Reduce阶段，根据最终的重要性评分和患者的实际情况，为不同类型的生理参数配置各自的报警级别；S46、根据设置的报警阈值和报警级别，生成针对不同健康风险的报警提示信息；所述利用支持向量机算法评估每个健康指标的重要性，并在Reduce阶段综合评估后重要性的评分，确定每个健康指标最终的重要性评分包括以下步骤：S431、在Map阶段，获取健康指标，并为每个数据分片配置支持向量机模型的参数；S432、使用训练集训练支持向量机模型，利用交叉验证评估模型的性能并调整支持向量机模型的参数；S433、利用各个分片上的支持向量机模型的输出评估每个健康指标的重要性；S434、在Reduce阶段，汇总所有分片上评估得到的健康指标的重要性评分；S435、将汇总得到的重要性评分转换为每个健康指标最终的重要性评分；所述利用各个分片上的支持向量机模型的输出评估每个健康指标的重要性包括以下步骤：S4331、对于每个分片上训练好的支持向量机模型，提取健康指标的权重；S4332、根据健康指标的权重为每个健康指标生成局部的重要性评分；S4333、对每个健康指标，在不同分片上的重要性评分进行比较；S4334、若健康指标在不同分片中的重要性评分差异较大，则继续分析差异产生的原因；S4335、根据分析结果为每个分片的健康指标生成综合的重要性评分；所述根据最终的重要性评分，结合患者的病历信息和历史警报数据设置每个健康指标的报警阈值包括以下步骤：S441、获取每个健康指标最终的重要性评分、患者的病历信息和历史警报数据；S442、识别患者的病历信息的健康问题，查看历史警报数据，获取警报相关的健康指标及警报的频率；S443、结合每个健康指标最终的重要性评分、健康问题和警报相关的健康指标及警报的频率设置警报阈值的范围；S444、使用聚类分析预测警报阈值的范围中最佳警报阈值；所述根据报警阈值将报警的级别进行划分，并为不同类型的生理参数配置各自的报警级别，生成针对不同健康风险的报警提示信息包括以下步骤：S51、获取最佳警报阈值，并分析每个生理参数的当前值与最佳警报阈值的差值；S52、根据每个生理参数与阈值的差值及患者的健康状况，为每个生理参数配置各自的报警级别；S53、根据设置的报警级别，为每个生理参数生成报警提示信息，并报警提示信息整合为综合报警提示信息；S54、根据医护人员的反馈对综合报警提示信息进行验证和调整。

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