[发明专利]神经重症监控方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种医疗设备，尤其涉及一种神经重症监控方法。

背景技术

神经重症病人的发病急，病情严重，病程变化快速，恶化程度剧烈。需要通过持续监测，及时发现病情变化，医护人员在第一时间进行干预，从而减少继发性损伤。

除了重症病人常规进行的生命体征监测外，国内外针对神经内科或神经外科重症病人的专科监测手段主要是：颅内压监测，经颅多普勒监测，脑电监测。也有少数医院可以展开脑温，脑微透析，脑氧，脑血流流速等成本更高，临床操作难度更高的监测。

目前，并没有一个神经重症的专科监测系统或数据平台，能够提取各种监测手段中的关键信息，并帮助医护人员实时同步记录各项参数。

神经专科监测，通常都在各自的主机屏幕上，显示不同属性的信息。例如：颅内压监测屏幕显示当下的颅内压，经颅多普勒监测显示图像数据，脑电监测显示波形数据。病人床边监护仪可以记录脉搏，血压等数据，也可作为颅内压监测仪的外接设备进行颅内压的记录，但需要依靠监护仪厂家提供的中央数据处理系统，才能对数据进行同步，存储及回顾。也有已知设备可进行经颅多普勒（TCD），脑电图（EEG）的数据同步，但并没有将神经监测的重要参数-颅内压纳入其中。即使是以上两种可能的数据综合处理方式，在设备上具有排他性，使得神经重症监护室的设备选择受限。

没有相关配置的神经重症监测单元，需要医护人员对多个监测设备进行人为观察和综合推算，才能展开进一步的判断，例如：从床边监护仪上观察到平均动脉压数值后，再观察颅内压监护仪当下数值，心算相减后，获得病人当下的脑灌注压。监测数据的后期回顾，则依靠手工记录和多方面的数据手动整合。

灌注压，颅内压的波幅，血压的波幅，颅内压和血压之间的相关系数PRx，颅内压波幅和血压波幅之间的相关系数IAAC等数值在医学上对判断病人脑顺应性等有重要参考作用，但目前无法实现，只能后期在电脑上回顾使用。

在临床信息整体电子化的趋势下，现在技术和数据获取方式，难以实现不同维度间或同种维度间监测数据对比，不利于重点发展神经专科。颅内压，TCD和EEG等需要依托特定专科设备连接，实现数据转换和记录的独立设备，需要一个针对神经重症专科的平台，实现统一处理和接入。而不是将临床人员有限的注意力，耗散在设备切换，设备连接，数据再次处理等工作上。

发明内容

本发明公开了一种神经重症监控方法，用以解决现有技术中缺少一种集中采集处理及显示多种临床监控参数的技术的问题。

本发明的上述目的是通过以下技术方案实现的：

一种神经重症监控方法，其中，实时获取传感器参数数据，对获取的传感器参数数据进行实时处理获取临床参数，临床参数包括：数字数据、波形数据，对临床参数进行实时显示；对临床参数进行实时记录；将临床参数云分享至互联网。

如上所述的神经重症监控方法，其中，实时获取传感器参数数据包括：获取颅内压数据、获取血压数据，对颅内压数据及血压数据进行处理，获取脑灌注压数字数据；对脑灌注压数字数据进行显示，并同时显示一临界值。

如上所述的神经重症监控方法，其中，数字数据包括：颅内压波幅数据、血压波幅数据、颅内压和血压之间的相关系数PRx、颅内压波幅和血压波幅之间的相关系数IAAC，颅内压波幅和颅内压数值之间的相关性系数RAP。

如上所述的神经重症监控方法，其中，对获取的传感器参数数据进行实时处理获取临床参数包括：将获取的传感器参数数据导入一统计工具库，通过统计工具库运算获取临床参数数据。

如上所述的神经重症监控方法，其中，波形数据包括：颅内压波形；颅内压波形为颅内压的平台波；对颅内压参数进行实时显示，并实时判断颅内压参数是否在设定范围内，如果超出设定范围则对该时间节点及持续的时长进行记录，并进行报警。

如上所述的神经重症监控方法，其中，获取外部截屏命令，保存获取外部截屏命令时显示的临床参数图片；获取外部的冻结命令，冻结临床参数的显示画面。

如上所述的神经重症监控方法，其中，将临床参数云分享至互联网包括：对临床参数进行读取，对临床参数进行标注、解释，对临床参数通过网络进行定向分享。

如上所述的神经重症监控方法，其中，将临床参数云分享至互联网，将临床参数数据导入服务器，对临床参数数据进行建模，获取临床参数模型数据，获取合并发症数据及变量数据；将临床参数模型数据导入历史性数据库，获取决策支持数据。