[发明专利]麻醉药物用量的确定方法、模型的训练方法以及模型

说明书

本申请提供一种麻醉药物用量的确定方法、模型的训练方法以及模型。方法包括：采集被麻醉者的当前体征；通过预设的麻醉药物计算模型处理所述当前体征，以及所述被麻醉者在同一历史时刻的历史体征和麻醉药物的历史用量，确定出所述麻醉药物与所述当前体征匹配的当前用量。由于麻醉药物在体内具有残留作用，故某个时刻需要注射多少麻醉药物不仅需要依赖于与被麻醉者当前时刻的体征，还需要参考该被麻醉者在同一历史时刻的历史体征和麻醉药物的历史用量。因此，通过处理被麻醉者的当前体征、同一历史时刻的历史体征和麻醉药物的历史用量，可确定出的麻醉药物的当前用量符合被麻醉者的当前体征所需的用量，以实现准确的预测麻醉药物的用量。

技术领域

本申请涉及麻醉技术领域，具体而言，涉及一种麻醉药物用量的确定方法、模型的训练方法以及模型。

背景技术

随着机器学习技术的迅速发展，其已经应用到例如图像识别、图像处理、用户分析等诸多领域。在麻醉领域中，由于麻醉医生的资源稀缺，目前已开始尝试将机器学习技术应用麻醉领域。其通过机器学习来代替麻醉医生确定麻醉药物的使用量，以缓解麻醉医生的资源稀缺所带来压力。

目前，通过机器学习实现确定麻醉药物的使用量的方式大多是通过采集被麻醉者在麻醉过程中某一个时刻的体征来训练模型，以使模型在实际使用中可以根据被麻醉者在某个时刻的体征而确定出在该时刻所需的麻醉药物的用量。这种方式虽然可以实现麻醉药物用量的自动确定，但通过某个时刻的体征进行预测的准确性太差，导致其实际难以应用。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种麻醉药物用量的确定方法、模型的训练方法以及模型，用以实现准确的预测麻醉药物的用量。

第一方面，本申请实施例提供了一种麻醉药物用量的确定方法，所述方法包括：

采集被麻醉者的当前体征；

通过预设的麻醉药物计算模型处理所述当前体征，以及所述被麻醉者在同一历史时刻的历史体征和麻醉药物的历史用量，确定出所述麻醉药物与所述当前体征匹配的当前用量。

在本申请实施例中，由于麻醉药物在体内具有残留作用，故某个时刻需要注射多少麻醉药物不仅需要依赖于与被麻醉者当前时刻的体征，还需要参考该被麻醉者在同一历史时刻的历史体征和麻醉药物的历史用量。因此，麻醉药物计算模型通过处理被麻醉者的当前体征、同一历史时刻的历史体征和麻醉药物的历史用量，可确定出的麻醉药物的当前用量符合被麻醉者的当前体征所需的用量，以实现准确的预测麻醉药物的用量。

结合第一方面，在第一种可能的实现方式中，所述麻醉药物计算模型为用药收益函数，通过预设的麻醉药物计算模型处理所述当前体征，以及所述被麻醉者在同一历史时刻的历史体征和麻醉药物的历史用量，确定出所述麻醉药物与所述当前体征匹配的当前用量，包括：

通过所述用药收益函数处理所述被麻醉者历史使用所述麻醉药物的历史最大收益、所述当前体征、所述历史体征、所述历史用量、以及所述麻醉药物的正常用量，确定出当前使用所述麻醉药物的当前最大收益，其中，所述当前最大收益对应的用量为所述当前用量。

在本申请实施例中，由于用药收益函数的特点是计算出的收益越大则收益对应的策略越好，因此通过用药收益函数可以计算出符合在麻醉药物当前体征下的最佳用量。

结合第一方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，所述用药收益函数包括第一子函数和第二子函数，通过所述用药收益函数处理所述被麻醉者历史使用所述麻醉药物的历史最大收益、所述当前体征、所述历史体征、所述历史用量、以及所述被麻醉者的正常麻醉深度对应的所述麻醉药物的正常用量，确定出当前使用所述麻醉药物的当前最大收益，包括：

通过所述第一子函数处理所述当前体征、所述麻醉药物的初始用量、所述被麻醉者当前的正常麻醉深度以及所述正常麻醉深度对应的所述正常用量，确定出所述麻醉药物的当前用药得分；