[发明专利]一种智能电子疼痛评分系统及评分方法在审

专利信息
申请号: 201810145515.9 申请日: 2018-02-12
公开(公告)号: CN108427917A 公开(公告)日: 2018-08-21
发明(设计)人: 汪小海;曹齐增 申请(专利权)人: 南京鼓楼医院
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06F17/27;G16H50/20;G16H80/00
代理公司: 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 代理人: 柏尚春
地址: 210008 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 疼痛 测评 数据处理模块 数据采集模块 评分系统 数据存储 数据信息 疼痛控制 显示模块 智能电子 人为因素干扰 分析处理 工作效率 直接显示 镇痛 直观性 省力 省时 显示屏 工作量 存储 采集 输出 统计 交流 统一
【权利要求书】:

1.一种智能电子疼痛评分系统,其特征在于,该系统包括数据采集模块、数据处理模块及数据存储及显示模块;

所述数据采集模块,用于采集用户的疼痛数据信息,并输入到数据处理模块;

所述数据处理模块,用于接收来自数据采集模块的疼痛数据信息,并进行分析处理,得到该用户的疼痛测评值及疼痛控制要求;

所述数据存储及显示模块,用于将数据处理模块得到的用户的疼痛测评值,疼痛控制要求,及镇痛的控制程度进行存储,并显示输出。

2.根据权利要求1所述的一种智能电子疼痛评分系统,其特征在于,所述数据采集模块包括触摸屏采集模块、语音信号采集模块和人脸采集模块。

3.根据权利要求2所述的一种智能电子疼痛评分系统,其特征在于,所述触摸屏采集模块采集用户输入的疼痛信息,输入到数据处理模块;所述语音信号采集模块采集用户的语音信息,输入到数据处理模块;所述人脸采集模块采集用户的人脸信息,输入到数据处理模块。

4.根据权利要求1所述的一种智能电子疼痛评分系统,其特征在于,所述数据处理模块包括处理器,该处理器包括视觉模拟评分法分析处理程序模块、语言评分法分析处理程序模块以及脸谱疼痛评分法分析处理程序模块。

5.根据权利要求4所述的一种智能电子疼痛评分系统,其特征在于,所述处理器采用视觉模拟评分法来分析处理用户输入的疼痛信息,得到视觉模拟评分结果,采用语言评分法来分析处理用户的语音信息,得到语言评分结果;并采用脸谱疼痛评分法分析处理用户的人脸信息,得到脸谱评分法结果;并将视觉模拟评分结果、语言评分结果和脸谱评分结果进行综合处理,得到最终的疼痛测评值。

6.根据权利要求1所述的一种智能电子疼痛评分系统,其特征在于,所述输出显示模块包括驱动模块及显示屏,所述显示屏为LED显示屏或液晶显示屏。

7.一种智能电子疼痛评分方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:

(1)对用户进行上次镇痛满意度调查

若该用户是第一次参加疼痛测评,则自动跳过此步骤,执行步骤(2);若该用户不是第一次参加疼痛测评,则对用户进行上一次镇痛的满意度的调查,并将满意度调查结果进行存储;

(2)采集用户的疼痛信息

采用触摸屏采集模块、语音信号采集模块或人脸采集模块中的任意一种或任意一种以上的组合,相应的采集用户输入的疼痛信息、用户语音信息或用户人脸信息中的任意一种或任意一种以上的组合信息,并将采集的信息输入到数据处理模块;

(3)数据处理

对步骤(2)中采集的用户输入的疼痛信息、用户语音信息或用户人脸信息分别采用视觉模拟评分法、语言评分法或脸谱疼痛评分法进行分析处理,得到视觉模拟评分结果、语言评分结果或脸谱评分法结果;并将视觉模拟评分结果、语言评分结果和脸谱评分结果进行综合处理,得到最终的疼痛测评值;

(4)了解患者疼痛控制要求,进行疼痛控制

判断用户是否需要疼痛控制,即是否需要镇痛,若用户选择“不需要”,则自动跳过此步骤,执行步骤(5);

若用户选择“需要”,则进行“完全无痛”或“疼痛缓解到可以忍受”的疼痛控制,

(5)数据存储及显示

将疼痛测评得到的最终的疼痛测评值及疼痛控制要求进行显示输出,并存储到存储器中,以便后面诊疗时进行查询参考。

8.根据权利要求7所示的一种智能电子疼痛评分方法,其特征在于,所述步骤(2)中用户输入的疼痛信息通过触摸屏上的进度条进行显示,所述用户语音信息的内容为给定文本中的任意一个词语,所述给定文本包括无痛、轻度疼痛、中度疼痛、重度疼痛和极重度疼痛;所述人脸信息为采集的人脸图片。

9.根据权利要求7所示的一种智能电子疼痛评分方法,其特征在于,所述步骤(3)中:所述视觉模拟评分法将用户输入的疼痛信息进行量化,得到量化后的视觉模拟评分结果;所述语言评分法将用户语音信息与给定文本中的词语进行比对,得到语言评分结果,并进一步进行量化处理,得到量化后的语言评分结果;所述脸谱疼痛评分法将用户人脸信息与给定的脸谱图进行比对,然后进行量化处理,得到量化后的脸谱评分结果;最后,将量化后的视觉模拟评分结果、语言评分结果及脸谱评分结果进行综合处理,得到最终的疼痛测评值。

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