一种重症监护多维异构数据处理及自适应预警系统的制作方法

本发明涉及一种重症监护多维异构数据处理及自适应预警系统，属于医疗监护领域。

背景技术：

1、重症监护室（icu）是收治危重患者的核心场所，医护人员需实时监控患者的多种生理指标。现有的监护系统主要依赖于床旁监护仪设定固定阈值触发报警，当参数超过阈值时通过网络向护士站或移动终端推送。随着人工智能技术的发展，部分系统开始引入深度学习模型对多参数进行融合分析，以提高预警的提前量。

2、然而，现有的监护预警技术在临床应用中仍面临严峻挑战。首先，报警疲劳问题极其突出，由于传感器脱落、患者翻身或设备干扰产生的技术性误报警占比过高，导致医护人员对警报产生脱敏心理，易掩盖真实的危急事件。其次，纯深度学习模型虽然具有较高的非线性拟合能力，但其“黑箱”特性使得预警结果缺乏医学解释性，医护人员难以根据单一的概率输出进行快速决策。此外，现有的报警推送机制相对单一，未充分考虑医护人员的实时工作负荷与地理位置，导致推送信息分布不均或响应延迟。因此，亟需对现有技术进行改进，以解决icu环境下预警准确性、可解释性与推送有效性不足的问题。

技术实现思路

1、本发明的目的是为了克服现有技术存在的缺点和不足，而提供一种重症监护多维异构数据处理及自适应预警系统，旨在解决以上问题。

2、一种重症监护多维异构数据处理及自适应预警系统，包括依次通信连接的数据采集与预处理层、多尺度时序特征提取与融合模块、可解释性动态规则-神经混合决策引擎、自适应报警分级与智能推送模块及反馈闭环学习模块；其中：所述数据采集与预处理层，用于通过医院信息系统接口，自动采集所述医院信息系统中的离散护理操作事件数据包，同时并行采集多个床旁监护设备的多模态生理参数与波形数据，并对所述护理操作事件数据包与所述生理参数及波形数据执行基于滑动时间窗的时间戳对齐，且在检测到所述护理操作事件数据包存在录入延迟时触发历史状态覆盖重算；

3、所述多尺度时序特征提取与融合模块，用于提取不同时间窗的生理特征并生成多维特征向量；

4、所述可解释性动态规则-神经混合决策引擎，接收所述多维特征向量，通过神经网络子模块输出第一风险概率及特征重要性权重分布，同时通过符号规则库子模块基于临床指南基线输出第二风险评估；并根据设定的冲突仲裁策略融合第一风险概率与第二风险评估得出最终风险等级，且基于所述特征重要性权重分布匹配医学知识图谱节点，生成自然语言解释文本；

5、所述自适应报警分级与智能推送模块，接收所述最终风险等级与解释文本，结合实时获取的医护人员工作负荷量化值及空间定位数据，动态计算最优接收终端与送达延迟时间，执行定向分级推送；

6、所述反馈闭环学习模块，用于接收医护端对预警结果的标注反馈，并对所述神经网络子模块进行增量式更新。

7、优选地，所述数据采集与预处理层内设有基于形态学的伪影识别子模块；在进行特征提取前，该子模块用于识别并剔除因患者运动或设备脱落引起的生理波形伪影信号，且所述伪影识别子模块设置于所述多尺度时序特征提取与融合模块的上游数据链路中，从源头阻断技术性误报。

8、进一步地，所述多尺度时序特征提取与融合模块采用边-端-云三层架构，包括：边缘计算单元，部署于床旁监护设备端或专用边缘盒子，运行轻量级时序模型提取秒至分钟级的短期异常特征；病房级服务器，用于融合病房内多患者的12至24小时中长期趋势特征；云端/医院级服务器，用于跨病房数据汇总、知识蒸馏与全局模型更新；且所述三层结构通过独立数据同步接口单元进行数据交互，以实现层级隔离。

9、优选地，所述冲突仲裁策略具体包括：当第一风险概率与第二风险评估偏差超过预设阈值时，若所述特征重要性权重分布集中于非规则库定义的新型特征维度，则以第一风险概率为主，并将结果标记为探索性预警；若所述特征重要性权重分布触发符号规则库设定的强制安全红线，则由符号规则库进行强制覆写，以第二风险评估作为最终风险等级。

10、进一步地，所述自适应报警分级与智能推送模块还包括预期报警静音单元；当所述数据采集与预处理层接收到特定护理操作事件输入时，所述预期报警静音单元自动对受该护理操作直接影响的关联生理参数设置动态时间窗口，在该时间窗口内屏蔽或降级非致命性的预期生理参数波动报警。

11、优选地，所述自适应报警分级与智能推送模块还包括超时升级流转单元；当分配的首选接收终端在设定的时间窗内未生成确认反馈，或首选医护人员的实时工作负荷量化值高于满载阈值时，所述超时升级流转单元根据空间定位数据，自动将预警信息横向转移至空间距离最近的次选空闲医护终端，或纵向升级至上级管理终端。

12、进一步地，所述智能推送模块根据最终风险等级将报警分为极高危、中危、低危三类，并执行不同的推送通道策略：极高危采用床旁声光报警、护士站主屏显示、移动终端强提示及语音广播的并发推送；中危采用移动终端推送及延迟触发的床旁声光报警；低危事件仅进行后台日志记录与解释文本归档，不主动触发推送。

13、更加具体地，所述生成自然语言解释文本的过程包括：提取绝对值大于预设阈值的特征作为核心控制特征，将所述核心控制特征及对应的shap值正负符号作为检索条件，映射至控制知识图谱的因果关系链三元组节点，利用内置模板引擎结合历史运行特征数据，自动组装生成结构化的多维异常提示信息。

14、优选地，所述反馈闭环学习模块包括反馈置信度评估单元；所述反馈置信度评估单元用于计算医护端标注操作的频率与响应潜伏期；当单位时间内的忽略或误报标注频率高于预设的疲劳盲点阈值时，判定该标注反馈置信度低，并降低该批次反馈数据在增量式更新中的权重，以防止疲劳操作导致的错误数据污染模型。

15、进一步地，所述反馈闭环学习模块还包括客观回溯校验单元；所述客观回溯校验单元用于在获取患者最终的电子病历结局数据后，对历史的主观标注反馈进行二次校验对齐；若电子病历结局数据与主观标注存在冲突，则以电子病历结局数据为客观金标准，生成纠错样本并重新反馈至所述边缘计算单元进行轻量联邦学习更新。

16、本发明公开的重症监护多维异构数据处理及自适应预警系统，其核心在于构建了一个深度结合临床逻辑的混合决策与感知推送闭环。相较于现有技术，本发明具有显著有益效果：

17、通过边缘端的伪影识别与规则-神经仲裁策略，极大地降低了因设备干扰导致的误报，缓解了报警疲劳；同时，系统输出的自然语言解释文本将抽象的算法概率转化为具象的医学描述，使医护人员能够根据系统快速判断预警真实性，提升了临床信任度。此外，基于空间位置与负荷的动态推送机制优化了icu内部的资源流转效率。

1.一种重症监护多维异构数据处理及自适应预警系统，其特征在于，包括依次通信连接的数据采集与预处理层、多尺度时序特征提取与融合模块、可解释性动态规则-神经混合决策引擎、自适应报警分级与智能推送模块及反馈闭环学习模块；其中：

2.根据权利要求1所述的重症监护多维异构数据处理及自适应预警系统，其特征在于，所述数据采集与预处理层内设有基于形态学的伪影识别子模块；在进行特征提取前，该子模块用于识别并剔除因患者运动或设备脱落引起的生理波形伪影信号，且所述伪影识别子模块设置于所述多尺度时序特征提取与融合模块的上游数据链路中，从源头阻断技术性误报。

3.根据权利要求1所述的重症监护多维异构数据处理及自适应预警系统，其特征在于，所述多尺度时序特征提取与融合模块采用边-端-云三层架构，包括：

4.根据权利要求1所述的重症监护多维异构数据处理及自适应预警系统，其特征在于，所述冲突仲裁策略具体包括：

5.根据权利要求1所述的重症监护多维异构数据处理及自适应预警系统，其特征在于，所述自适应报警分级与智能推送模块还包括预期报警静音单元；

6.根据权利要求1所述的重症监护多维异构数据处理及自适应预警系统，其特征在于，所述自适应报警分级与智能推送模块还包括超时升级流转单元；

7.根据权利要求1或6所述的重症监护多维异构数据处理及自适应预警系统，其特征在于，所述智能推送模块根据最终风险等级将报警分为极高危、中危、低危三类，并执行不同的推送通道策略：

8.根据权利要求1所述的重症监护多维异构数据处理及自适应预警系统，其特征在于，所述生成自然语言解释文本的过程包括：提取绝对值大于预设阈值的特征作为核心控制特征，将所述核心控制特征及对应的shap值正负符号作为检索条件，映射至控制知识图谱的因果关系链三元组节点，利用内置模板引擎结合历史运行特征数据，自动组装生成结构化的多维异常提示信息。

9.根据权利要求1所述的重症监护多维异构数据处理及自适应预警系统，其特征在于，所述反馈闭环学习模块包括反馈置信度评估单元；

10.根据权利要求9所述的重症监护多维异构数据处理及自适应预警系统，其特征在于，所述反馈闭环学习模块还包括客观回溯校验单元；