[发明专利]一种呼吸支持设备判定预期效果方法和呼吸支持设备

说明书

本发明涉及一种呼吸支持设备判定预期效果方法和呼吸支持设备。一种呼吸支持设备判定预期效果方法，包括步骤：S1、获取使用者的基本体征数据，所述基本体征数据至少包括基本特征、病史特征、检测数据；S2、使用判定网络模型对所述基本体征数据进行综合判定，确定无创治疗预期效果。本发明提供的判定预期效果方法，基于多特征、多样本的基本体征数据集，通过判定网络模型筛选判定得到无创治疗的预期效果，能够把控综合情况对无创治疗的效果进行分析，准确率达到90％以上。

技术领域

本发明涉及电子设备，尤其涉及一种呼吸支持设备判定预期效果方法和呼吸支持设备。

背景技术

无创呼吸机虽然发明相对有创呼吸机较晚，但对于呼吸疾病症状较轻的患者，使用无创呼吸机进行治疗是优选的方法。但当患者症状逐步加重，如何在合适的时机转换成有创治疗，一直是临床上关注的重点话题。现阶段，医护人员基于相关监测指标(如PaCO2指标等)，根据以往经验对关注的指标进行分析，从而判定有创治疗时机。但是，现有技术缺点如下：(1)主观性较强：无创治疗失败的因素很多，患者的年龄、基础疾病、临床监测指标等都可能影响无创治疗结果，医护人员是根据以往经验进行分析，多个因素共同影响效果难以判断，并且医护人员主观关注的指标不同，则判定结果也有可能不同。(2)积累时间较长：该方法需要多年临床经验积累。

申请号为CN201780068395.0的专利文献公开了一种预警评分系统和方法。该系统包括：计算设备、用于从患者获取生理信号的多个传感器，其中所述传感器在功能上连接到计算设备，以及被适配成在预警分数(EWS)超过预定水平时输出警报的至少一个警报器。计算设备从传感器接收生理信号，分析生理信号，并且基于分析的信号来计算预警分数，并且比较预警分数和预定限制，并且如果该分数在限制外，则触发警报器或者启动或修改治疗或医疗干预。但是依然没有解决上述问题。

因而现有的无创治疗技术存在不足，还有待改进和提高。

发明内容

鉴于上述现有技术的不足之处，本发明的目的在于提供一种呼吸支持设备判定预期效果方法和呼吸支持设备，能解决背景技术中提到的技术问题。

为了达到上述目的，本发明采取了以下技术方案：

一种呼吸支持设备判定预期效果方法，包括步骤：

S1、获取使用者的基本体征数据，所述基本体征数据至少包括基本特征、病史特征、检测数据；

S2、使用判定网络模型对所述基本体征数据进行综合判定，确定无创治疗预期效果。

优选的，所述的呼吸支持设备判定预期效果方法，所述判定网络模型通过算法模型进行训练得到，训练步骤如下：

S01、收集包括基本体征数据的训练数据并进行标签标定，形成训练数据库；

S02、将训练数据库中所有训练数据按照预定比例分为训练集和测试集；

S03、使用训练集对所述算法模型进行训练，并通过所述测试集进行测试，得到评估指标；

S04、判定评估指标是否大于设定值，若是，则输出得到判定网络模型；若否，则执行步骤S02。

优选的，所述的呼吸支持设备判定预期效果方法，所述算法模型包括逻辑回归模型、支持向量分类模型、神经网络模型、决策树模型。

优选的，所述的呼吸支持设备判定预期效果方法，所述标签内容包括无创治疗失败、无创治疗成功和未知结果；在生成所述训练数据库时：

分别形成无创治疗失败数据库、无创治疗成功数据库和未知结果数据库。

优选的，所述的呼吸支持设备判定预期效果方法，针对不同的训练数据库分别执行步骤S02-S04。