[发明专利]基于大数据的ICU病人抢救风险预测方法与系统

说明书

本发明提出基于大数据的ICU病人抢救风险预测方法，包括数据采集模块、数据分组模块、数据订阅模块以及数据预测模块。数据订阅模块包括订阅参数调节模块，订阅参数调节模块用于调节所述数据订阅模块的订阅参数，基于所述订阅参数数据订阅模块从所述分组后数据中获取部分订阅数据；数据预测模块基于所述部分订阅参数，执行ICU病人抢救风险预测，并将预测结果显示于预测结果显示模块；预测结果显示模块连接反馈模块，反馈模块通过反馈切换器连接至所述订阅参数调节模块。本发明还提出基于所述系统实现的风险预测方法与执行所述方法的计算机可读存储介质。本发明的技术方案能够避免大数据阻塞并自适应的动态分组数据以减轻数据传输压力。

技术领域

本发明属于医疗护理技术领域， 尤其涉及基于大数据的ICU病人抢救风险预测方法与系统。

背景技术

随着现代医学和医疗的发展，医院感染特别是重症监护病房（ICU）医院感染发病率剧增,其感染特点也在不断发生变化,危害性较明显.医院感染提高了住院患者的死亡概率,同时延长了患者住院时间,给患者带来更大的经济负担，同时，ICU 收治的多为危重患者， ICU 内患者在抢救治疗过程中的不确定性和复杂性，决定了它是医院最繁忙的临床科室之一。

ICU患者大多病情危重且变化迅速，若发生急性呼吸衰竭 脓毒血症 大出血 心室颤动等严重并发症则会大大增加患者的病死率。这些严重并发症一旦发生则需迅速进行紧急插管、输血、抗生素治疗等干预。因此 对于这些潜在严重并发症的早期诊断和干预至关重要，能够及时阻止病情恶化改善患者预后。对于患者病情的持续监测和预警是危重症患者管理的主要研究方向之一。

传统的临床研究具有一定的限制性，如随机对照研究有严格的纳入及排除标准，得出的研究结论适用范围小，研究过程缓慢，费时费力。传统的观察性研究中，许多混杂因素难以控制。而大数据科学对庞大医学数据具有超强的分析处理能力，使得其在处理复杂数据时有着独特的优势。因其数据量大，能够尽可能减少混杂因素的干扰。

国际申请PCT/IB2011/054884公开一种用于预测患者的诸如死亡/康复概率的结果变量的方法，包括访问多个过去患者的数据域中的至少一个，所述数据域包括生理和/或化验数据、以及住院时间，住院时间指出在当时每名患者已经受监护了多久。通过数据挖掘根据多个过去患者的生理和/或化验数据、相应的住院时间、以及相关的结果变量生成结果变量估计算法。根据当前患者的生理和/或化验数据、当前住院时间和结果变量估计算法确定当前患者的结果变量。

中国发明专利申请提出提出了一种ICU重症监护信息系统技术，通过联机数据采集程序将术后患者产生的数据进行整理、分类,再将数据分成连续监测的变量、取样监测的变量和编码数据以及自由文本排序4种模式。该发明以性能优良功能强大的数据技术为依托,建立重症监护信息系统,设计ICU需要的护理程序,简化护士工作程序,减少不必要的重复劳动,使护士从繁杂的护理记录中解脱出来。

然而，基于大数据处理面临的一个重要问题在于：如何获得有效的数据，并且如何动态的改变数据采集方式，使得采集得到的数据更有利于后续预测/使用/归集等，从而降低数据传输量，减少数据传输压力。

发明内容

为此，本发明提出基于大数据的ICU病人抢救风险预测方法，包括数据采集模块、数据分组模块、数据订阅模块以及数据预测模块。数据订阅模块包括订阅参数调节模块，订阅参数调节模块用于调节所述数据订阅模块的订阅参数，基于所述订阅参数数据订阅模块从所述分组后数据中获取部分订阅数据；数据预测模块基于所述部分订阅参数，执行ICU病人抢救风险预测，并将预测结果显示于预测结果显示模块；预测结果显示模块连接反馈模块，反馈模块通过反馈切换器连接至所述订阅参数调节模块。本发明还提出基于所述系统实现的风险预测方法与执行所述方法的计算机可读存储介质。本发明的技术方案能够避免大数据阻塞并自适应的动态分组数据以减轻数据传输压力。

具体而言，在本发明的第一个方面，提供一种基于大数据的ICU病人抢救风险预测系统，所述预测系统包括数据采集模块、数据分组模块、数据订阅模块以及数据预测模块。