技术领域
[0001] 本公开涉及临床医疗技术领域，尤其涉及一种术后患者疼痛预测仪及系统、术后患者疼痛预测应用方法和电子设备。
相关背景技术
[0002] 术后患者的疼痛评估是临床护理的重要内容之一。
[0003] 术后疼痛是常见的术后症状之一，患者应该及时向医生报告疼痛情况，以便得到及时有效的治疗。医生可以通过评估患者的疼痛程度和性质，制定个性化的镇痛方案，减轻患者的疼痛。此外，及时处理术后疼痛也可以减少疼痛对身体的负面影响，有助于患者的康复。
[0004] 术后疼痛可能由手术创伤、引流管刺激、炎症反应、心理因素等多种因素引起，不仅影响患者的舒适度和休息，还可能引发严重的并发症和心理问题。
[0005] 术后患者夜间疼痛不汇报医生可能存在一些原因。首先，一些患者可能不知道如何准确地描述自己的疼痛，或者认为疼痛是正常现象，无需过多关注。
[0006] 此外，一些患者可能担心医生已经非常忙碌，不想再增加他们的负担。还有一些患者可能担心药物成瘾或对止痛药产生依赖，因此不愿意使用止痛药。
[0007] 而术后患者的疼痛程度往往因人而异，且受到多种因素的影响，如手术类型、个体差异、心理状态等。传统的疼痛评估方法主要依赖于患者的口述和医护人员的经验判断，这可能导致评估结果的不准确。
具体实施方式
[0064] 以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
[0065] 在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。
[0066] 另外，为了更好的说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。
[0067] 实施例1
[0068] 如图1所示，本申请一方面，提出一种术后患者疼痛预测仪，包括：
[0069] MCU，用于逻辑控制和计算；
[0070] 生理信号采集模块，用于监测并采集反应术后患者疼痛程度和变化趋势的生理信号数据，包括心率、呼吸频率、血压和体温；
[0071] 5G通信模块，用于将所述生理信号数据上报至后台服务器；
[0072] 电源模块，用于供电；
[0073] 所述生理信号采集模块、5G通信模块和电源模块，分别与所述MCU电连接。
[0074] 生理信号采集模块，可以是各种测量心率、呼吸频率、血压和体温的传感器或者其他设备。5G通信模块的通信原理和通信模式，本实施例不再赘述。
[0075] MCU芯片能够对采集的信号数据进行处理，生成对应生理信号数据，并转发至5G通信模块，通过无线传输方式发送至后台服务器。
[0076] 电源模块可以采用就近接电或者锂电池方案。
[0077] 本实施例中，生理信号采集模块、5G通信模块和电源模块，与所述MCU，通过集成方式，集成部署在一个载体上，比如智能手环，可以在智能手环上集成各个功能模块。
[0078] 术后患者佩戴该智能手环(术后患者疼痛预测仪)，实时进行疼痛监护。
[0079] 只不过本方案的术后患者疼痛预测仪，需要结合后台完成对应疼痛预测和镇痛方案推荐等等。
[0080] 实施例2
[0081] 如图2所示，本申请另一方面，提出一种术后患者疼痛预测系统，包括：
[0082] 实施例1中所述的术后患者疼痛预测仪；
[0083] 网关，用于所述术后患者疼痛预测仪与后台服务器之间的数据路由通信；
[0084] 后台服务器，用于接收由所述术后患者疼痛预测仪上报的术后患者的生理信号数据，将其绑定在术后患者的就诊ID之下，并存储至后台数据库，以及输出术后患者的可视化疼痛预测图表；
[0085] 界面交互模块，用于医护人员登录后台服务器，调取并查看所述可视化疼痛预测图表，及时了解术后患者的疼痛状况。
[0086] 术后患者疼痛预测仪可以通过其5G通信模块与院内网关进行数据通信，通过院内网关将术后患者所佩戴的疼痛预测仪与后台服务器进行通信连接，因此医院的后台服务器可以通过网关实现对多个术后患者的路由控制，由网关将各个患者所佩戴的疼痛预测仪上报的生理信号数据上报给后台服务器，在后台服务器上分别对各个术后患者的数据进行登记并保存
[0087] 在后台服务器上，可以对术后患者的生理性和数据进行疼痛预测。
[0088] 通过疼痛评估模型，对该术后患者的生理信号数据的信号特征进行分析，以此识别输出当前术后患者的疼痛程度。
[0089] 后台服务器还可以根据利用疼痛评估模型所输出的患者的疼痛程度，智能推荐相应的镇痛治疗方案。
[0090] 在后台数据库中预先存储对应不同疼痛程度的镇痛治疗方案，在利用疼痛评估模型评估出患者的疼痛程度之后，可以由后台服务器自动根据疼痛程度从后台数据库中匹配调取出相应的镇痛治疗方案。
[0091] 在医护人员，登录后台之后，可以查看当前术后患者的疼痛程度，并查看由后台智能推荐的镇痛治疗方案。具体的镇痛治疗方案由管理员根据不同的疼痛程度设定并存储在后台数据库中，本方案不做赘述和限定。
[0092] 在交互时，系统上具备界面交互模块，可以用来医护人员与后台进行交互，向后台输入相应的指令，或者是发起请求等。具体可以参见现有智能系统的界面交互。
[0093] 界面交互模块为医护人员提供了简单易用的操作体验。用户界面采用直观的图形化设计，医护人员可以轻松了解设备的工作状态和预测结果。此外，用户界面还提供了交互功能，医护人员可以通过触摸屏或遥控器对设备进行操作，如查询历史记录、设置报警阈值等。这样的设计旨在提高医护人员的工作效率，减少操作复杂度。
[0094] 如图3所示，作为本申请的一可选实施方案，可选地，所述后台服务器上部署有：
[0095] 数据分析与处理模块，用于对所述生理信号数据进行预处理和特征提取，提取反应术后患者疼痛程度和变化趋势的生理信号特征，并将所述生理信号特征输入至疼痛程度预测模块；其中，所述生理信号特征包括生理信号的波形、频率和振幅特征，用于表征患者的疼痛程度和性质；
[0096] 疼痛程度预测模块，用于通过预设的疼痛评估模型，对导入的所述生理信号特征进行识别和预测，并输出对应的疼痛程度；
[0097] 可视化模块，用于将所述疼痛程度预测模块输出的疼痛预测结果，以可视化疼痛预测图表输出；
[0098] 数据路由传输模块，用于各个模块之间的数据路由传输。
[0099] 数据路由传输模块主要是后台模块之间的数据接口，比如USB或者API接口，用于数据传输。
[0100] 具体功能如下：
[0101] 一、生理信号采集模块
[0102] 术后患者疼痛预测仪首先通过生理信号采集模块，连续监测患者的生理信号，包括心率、呼吸频率、血压、体温等指标。这些生理信号可以反映患者的疼痛程度和变化趋势。采集到的生理信号通过无线传输方式传输到数据分析与处理模块。
[0103] 二、疼痛评估模型
[0104] 疼痛评估模型是术后患者疼痛预测仪的核心模块之一。该模型基于机器学习和大数据分析技术，通过对患者生理信号进行深入分析，评估患者的疼痛程度。疼痛评估模型采用自适应算法，不断学习和优化，以提高评估准确性和响应速度。
[0105] 机器学习算法比如CNN模型，对生理信号特征进行学习，以此得到疼痛评估模型。
[0106] 本方案，可以由管理员调整疼痛评估模型的参数，以此设定不同类型的疼痛分析和识别模式的疼痛评估模型，并放在模型数据库中。
[0107] 或者可以由管理员每次重新调整并配置好疼痛评估模型的模型参数，以此实现不同评估模式下的模型评估预测。
[0108] 三、数据分析与处理模块
[0109] 术后患者疼痛预测仪的数据分析与处理模块对采集到的生理信号进行预处理和特征提取。这些特征包括生理信号的波形、频率、振幅等，用于表征患者的疼痛程度和性质。数据分析与处理模块还采用时序分析和模式识别等方法，对特征数据进行深入挖掘，以提供准确的疼痛预测结果。
[0110] 四、疼痛程度预测模块
[0111] 经过数据分析与处理后，术后患者疼痛预测仪能够根据患者的生理信号预测其疼痛程度。预测结果以可视化图表和数值形式输出，方便医护人员及时了解患者的疼痛状况。同时，预测结果还可以为临床决策提供参考依据，帮助医护人员制定个性化的镇痛治疗方案。
[0112] 五、预测结果输出
[0113] 术后患者疼痛预测仪的预测结果输出模块将预测结果以可视化图表和数值形式呈现给医护人员。
[0114] 图表可以显示患者疼痛程度的实时变化趋势，数值则提供了患者疼痛程度的定量评估。
[0115] 如图4所示，本方案可以在不同疼痛评估模型的评估下进行疼痛评估，以此实现疼痛评估模型的应用范围和灵活性。
[0116] 作为本申请的一可选实施方案，可选地，所述后台服务器上还部署有：
[0117] 时序分析和模式识别模块，用于设定不同类型的疼痛分析和识别模式。
[0118] 不同模式下，可以采用时序分析和模式识别等方法，对特征数据进行深入挖掘，以提供准确的疼痛预测结果。
[0119] 不同模式下，都设定有对应的控制规则，比如数据分析与处理模块对所述生理信号数据进行预处理和特征提取的规则和步骤，选择不同模式下的疼痛评估模型(从模型数据库调用或者通过模型参数配置的方式)对导入的所述生理信号特征进行识别和预测，并输出对应的疼痛程度。
[0120] 作为本申请的一可选实施方案，可选地，所述数据分析与处理模块，还用于：
[0121] 根据管理员选择的所述疼痛分析和识别模式，在该模式下，对所述生理信号数据进行预处理和特征提取，提取相应的反应术后患者疼痛程度和变化趋势的生理信号特征；
[0122] 所述疼痛程度预测模块，还用于：根据管理员选择的所述疼痛分析和识别模式，调用对应该模式的疼痛评估模型，对导入的所述生理信号特征进行识别和预测，并输出对应的疼痛程度。
[0123] 若是管理员重新设定的不同的模式，则后续各个模块按照该模式对应工作即可。
[0124] 具体的控制规则，本实施例不做限定，由管理员进行设定即可。
[0125] 作为本申请的一可选实施方案，可选地，所述疼痛评估模型，基于机器学习算法对术后患者的历史生理信号数据的生理信号特征进行训练生成；
[0126] 以及，
[0127] 按照所述时序分析和模式识别模块设定的不同类型的疼痛分析和识别模式，在后台服务器上部署对应模式下的所述疼痛评估模型。
[0128] 具体模型训练方式，本实施例不再赘述。
[0129] 作为本申请的一可选实施方案，可选地，所述后台服务器上还部署有：
[0130] 镇痛治疗推荐模块，用于根据所述疼痛程度预测模块输出的疼痛程度，匹配性输出对应的镇痛治疗方案，并推荐至界面交互模块；
[0131] 其中，不同的疼痛程度绑定有对应的所述镇痛治疗方案，并存储在所述后台数据库中；
[0132] 当疼痛程度出现变化之时，重新根据所述疼痛程度预测模块输出的疼痛程度，匹配性输出对应的镇痛治疗方案。
[0133] 作为本申请的一可选实施方案，可选地，所述后台服务器上还部署有：
[0134] 报警模块，用于判断所述疼痛程度预测模块输出的疼痛程度，是否异常，若异常，则发出报警信号至界面交互模块。
[0135] 镇痛治疗推荐模块：医护人员可以根据预测结果调整镇痛治疗方案，以更好地缓解患者的疼痛。
[0136] 报警模块：当判断所述疼痛程度预测模块输出的疼痛程度，超过预设阈值，则异常，若异常，则发出报警信号至界面交互模块，警告医护人员对患者作出急救镇痛措施。
[0137] 还设定由反馈机制：为了确保术后患者疼痛预测仪的可靠性和准确性，该设备还配备了警报与反馈机制。当设备自身出现故障时，警报机制会立即触发，提醒医护人员及时处理。同时，反馈机制还会将设备运行状态和预测结果反馈给研发团队，帮助他们不断优化设备的性能和算法。
[0138] 对于术后患者疼痛预测仪的工况数据，可以通过数据线接入MCU，实时将术后患者疼痛预测仪的运行数据发送至后台服务器，进行运行状态的监控。
[0139] 显然，本领域的技术人员应该明白，实现上述实施例中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成的，程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各控制的实施例的流程。本领域技术人员可以理解，实现上述实施例中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成的，程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各控制的实施例的流程。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read‑OnlyMemory，ROM)、随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)、快闪存储器(FlashMemory)、硬盘(HardDiskDrive，缩写：HDD)或固态硬盘(Solid‑StateDrive，SSD)等；存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
[0140] 实施例3
[0141] 基于实施例2的实施原理，本申请另一方面，还提出一种术后患者疼痛预测系统的应用方法，包括如下步骤：
[0142] 在后台服务器上登记术后患者的就诊ID；
[0143] 通过术后患者疼痛预测仪，采集术后患者的生理信号数据，并上报后台服务器；
[0144] 后台服务器接收由所述术后患者疼痛预测仪上报的术后患者的生理信号数据，将其绑定在术后患者的就诊ID之下，并存储至后台数据库；
[0145] 管理员通过后台服务器设定对应的疼痛分析和识别模式；
[0146] 根据管理员选择的所述疼痛分析和识别模式：
[0147] 通过数据分析与处理模块，对所述生理信号数据进行预处理和特征提取，提取相应的反应术后患者疼痛程度和变化趋势的生理信号特征；
[0148] 通过疼痛程度预测模块，调用对应该模式的疼痛评估模型，对导入的所述生理信号特征进行识别和预测，并输出对应的疼痛程度；
[0149] 可视化模块将所述疼痛程度预测模块输出的疼痛预测结果，以可视化疼痛预测图表输出，并绑定在术后患者的就诊ID之下，以及存储在所述后台数据库；
[0150] 镇痛治疗推荐模块，根据所述疼痛程度预测模块输出的疼痛程度，匹配性输出对应的镇痛治疗方案，并推荐至界面交互模块；
[0151] 医护人员通过界面交互模块登录后台服务器，调取并查看所述可视化疼痛预测图表，及时了解术后患者的疼痛状况；以及，接收所推荐的所述镇痛治疗方案；
[0152] 当疼痛程度出现变化之时，重新根据所述疼痛程度预测模块输出的疼痛程度，匹配性输出对应的镇痛治疗方案。
[0153] 上述具体实施步骤，请详细结合实施例2进行理解。
[0154] 上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算系统来实现，它们可以集中在单个的计算系统上，或者分布在多个计算系统所组成的网络上，可选地，它们可以用计算系统可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储系统中由计算系统来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
[0155] 实施例4
[0156] 如图5所示，更进一步地，本申请另一方面，还提出电子设备，包括：
[0157] 处理器；
[0158] 用于存储处理器可执行指令的存储器；
[0159] 其中，所述处理器被配置为执行所述可执行指令时实现所述的应用方法。
[0160] 本公开实施例来电子设备包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器。其中，处理器被配置为执行可执行指令时实现前面所述的应用方法。
[0161] 此处，应当指出的是，处理器的个数可以为一个或多个。同时，在本公开实施例的电子设备中，还可以包括输入系统和输出系统。其中，处理器、存储器、输入系统和输出系统之间可以通过总线连接，也可以通过其他方式连接，此处不进行具体限定。
[0162] 存储器作为一计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序和各种模块，如：本公开实施例的应用方法所对应的程序或模块。处理器通过运行存储在存储器中的软件程序或模块，从而执行电子设备的各种功能应用及数据处理。
[0163] 输入系统可用于接收输入的数字或信号。其中，信号可以为产生与设备/终端/服务器的用户设置以及功能控制有关的键信号。输出系统可以包括显示屏等显示设备。
[0164] 以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。
