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申请/专利权人：湖南新云医疗装备工业有限公司

摘要：本发明涉及一种面向医疗环境的数字化智能制氧系统，属于智能制造技术领域，通过构建人工智能模型以量化血氧饱和度与氧气流量之间的响应关系，建模过程中采用K‑means方法将血氧饱和度划分为若干个类别，并按照类别排序的顺序将所有类别依次转化为连续数值，解决了由于血氧饱和度数值波动小，导致人工智能模型的学习能力受到限制，预测结果准确性下降的问题，实现了制氧系统根据患者的血氧饱和度智能调整氧气流量；通过统计用氧单位的总氧气流量，设定氧气存储量阈值，计算氧气可用时长，并根据氧气可用时长制定制氧模式，使制氧系统能够适应耗氧速度的变化进行制氧工作，解决了难以根据氧气流量精准控制制氧工作的问题。

主权项：1.一种面向医疗环境的数字化智能制氧系统，其特征在于：包括监测模块、分析模块和控制模块，其中：所述监测模块，用于监测患者的血氧饱和度以及氧气储存量；所述分析模块，连接监测模块，用于将所述血氧饱和度输入预设的氧气流量分析模型中，输出相应的氧气流量，并将所述氧气流量和氧气存储量输入预设的制氧模式分析模型中，输出相应的制氧模式，所述制氧模式，用于使制氧系统根据制氧模式调整制氧速度；所述控制模块，连接分析模块，用于根据分析模块的输出结果，控制制氧设备的氧气流量，并根据输出制氧模式进行制氧工作；其中，所述分析模块中，所述预设的氧气流量分析模型，包括以下步骤：S1、收集日常工作中制氧系统的经验数据，所述经验数据包括患者的血氧饱和度及其对应的氧气流量；S2、数据处理：采用K-means方法对所述血氧饱和度进行聚类，以获得不同血氧饱和度的类别，并根据所述类别中血氧饱和度的数值大小获得类别排序，按照类别排序的顺序将所有类别依次转化为连续数值1，2，…，N，其中N为类别的数目；S3、以血氧饱和度的类别为自变量，氧气流量为因变量，构建人工智能模型量化血氧饱和度与氧气流量之间的响应关系；所述预设的制氧模式分析模型，包括以下步骤：T1、计算总氧气流量：通过确定所有用氧单位的氧气流量，计算总氧气流量；T2、计算氧气可用时长：设定氧气存储量阈值，结合所述总氧气流量和氧气存储量，计算氧气可用时长；T3、确定制氧模式：对所述氧气可用时长进行分类，获得不同的氧气可用时长类别，根据所述氧气可用时长类别确定不同的制氧模式，并为各制氧模式配置对应的制氧速度。

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