[发明专利]用于事件和差错预测的手术室黑盒设备、系统、方法和计算机可读介质

权利要求书

1.一种用于收集和处理医疗数据的系统，包括：

多个硬件单元，用于收集实时医疗数据流，所述多个硬件单元具有控制接口，所述控制接口通过网络而耦合到相机、传感器、音频设备和患者监测硬件，所述实时医疗数据流与手术场所或临床场所内的实时医疗过程有关；

具有网络服务器的编码器，用于将所述实时医疗数据流同步并且记录到公共时钟或时间线，以生成会话容器数据结构，所述会话容器数据结构存储视频或音频数据流中的至少一个；

所述网络服务器被配置为控制多节点感知引擎，以：

处理所述实时医疗数据流以提取一个或多个候选事件数据特征，所述候选事件数据特征包括以下项中的至少两个：音量平均值、标准差、频谱质心平均值或方差、频谱滑动平均值或方差、频谱通量平均值或方差、过零或前五个梅尔频率倒谱系数；

通过去除所述一个或多个候选事件数据特征中的至少一个，来生成候选事件数据特征的约束集合，通过利用被配置为最小化分割准则的交替决策树来去除所述一个或多个候选事件数据特征中的至少一个；

至少基于候选事件数据特征的所述约束集合，生成用于从所述会话容器数据结构进行数据提取的协议，以用于标识指示潜在的临床差错事件的模式；

使用所述协议来处理所述数据，以基于候选事件数据特征的所述约束集合在所述会话容器数据结构内提取用于标识一个或多个潜在的时间戳临床差错事件的模式，每个时间戳潜在临床事件与置信度水平相关联；

生成预测的差错数据结构，所述预测的差错数据结构包括与特定时间戳或时间戳范围相对应的表示数据嵌入的一组元数据标签，所述特定时间戳或时间戳范围与所述会话容器数据结构的所述视频或音频数据流中的至少一个相对应，每个元数据标签与特定时间戳潜在临床差错事件相对应并包括表示相关联的所述置信度水平的数据字段；以及

使用支持向量机或具有神经网络的人工智能网络数据结构，生成用于细化协议生成的预测性数据模型，所述支持向量机或具有神经网络的人工智能网络数据结构用于针对干扰和特征提取而对数据相关性建模。

2.根据权利要求1所述的系统，还包括设备中间件和硬件，以使用用于与所述编码器和所述硬件单元进行通信的网络基础设施来建立安全可靠的连接，所述设备中间件和硬件用于转变、连接和格式化从所述硬件单元独立接收的所述实时医疗数据流。

3.根据权利要求2所述的系统，其中所述设备中间件和硬件使用用于所述硬件单元之间的时钟同步的网络协议，来实现针对所述实时医疗数据流的数据一致性和精确同步，以协助所述编码器生成所述会话容器数据结构。

4.根据权利要求1所述的系统，还包括设备中间件和硬件，其中所述编码器以及所述设备中间件和硬件可操作以与第三方设备进行对接，以接收附加数据馈送作为所述实时医疗数据流的一部分。

5.根据权利要求1所述的系统，还包括使用所述控制接口可访问的中央控制站，所述控制站被配置为响应于输入控制来控制所述数据流的处理，所述输入控制包括播放/暂停、停止会话、记录会话、移动到会话帧、分割显示、记录状态指示符和日志文件。

6.根据权利要求1所述的系统，其中网络基础设施为来自所述硬件单元的所述实时医疗数据流提供增加的故障切换和冗余。

7.根据权利要求1所述的系统，还包括存储区域网络，所述存储区域网络用于存储所述实时医疗数据流的数据容器数据结构，直到调度传输为止。

8.根据权利要求1所述的系统，其中所述编码器实现对所述医疗数据的身份匿名化和加密。

9.根据权利要求1所述的系统，其中所述编码器处理所述实时医疗数据流，以生成与所述医疗过程有关的测量度量。

10.根据权利要求1所述的系统，其中所述实时医疗数据流与时间线相互关联，其中所述编码器检测所述实时医疗数据流内的在所述时间线上的对应时间处的事件，并且对具有所述事件的所述会话容器数据结构加标签和时间戳，所述时间戳对应于所述时间线上的时间。