ICU重症康复的多模态智能决策与设备控制方法及系统与流程

本发明涉及医疗康复，特别是涉及一种icu重症康复的多模态智能决策与设备控制方法及系统。

背景技术：

1、现有技术中，icu康复相关系统及产品在信息采集与融合层面存在显著缺陷，医疗系统（his/emr）与康复系统相互脱节，数据采集标准不统一，多模态数据因采样率差异大、随机缺失率高、噪声干扰强等问题，传统拼接或加权平均的融合方式难以实现异构数据的有效对齐，且对数据缺失高度敏感。在康复决策方面，现有方案过度依赖医生个人经验，缺乏标准化的康复路径，缺少针对icu场景的多模态融合算法，无法结合生理信号、神经功能评分等多维度数据实现病情阶段的精准识别，康复路径也缺乏动态调整能力。设备控制层面，康复设备如aps、等速设备、平衡训练仪等控制分散，未形成统一的协议接口，多为手工操作和单机运行，缺乏智能调参和闭环控制机制，设备运行异常时无法实现实时应急处理。

2、疗效评估与专家协作方面，康复训练数据孤立、难以回溯，疗效缺乏实时量化评估手段，专家参与康复诊疗往往滞后，远程协作非实时、沟通成本高，缺少专门的协同操作与指令下发平台。算法模型层面，传统康复决策模型为“黑盒”模型，缺乏置信度输出和可解释性，医生对模型决策的信任度较低，模型训练未充分考虑icu场景的高风险特性，对高危样本的预测准确性不足，且数据隐私保护措施缺失。从系统闭环来看，多数icu康复平台仅停留在数据记录或与his系统简单对接的阶段，未能形成从评估、路径制定、执行、追踪到反馈优化的完整闭环，康复设备的联动与路径推荐能力也相对缺失。

技术实现思路

1、为解决现有技术中存在的问题，本发明提供一种icu重症康复的多模态智能决策与设备控制方法及系统，能够实现重症康复诊疗的全流程智能化闭环管理。

2、为实现上述目的，本发明提供一种icu重症康复的多模态智能决策与设备控制方法，包括：

3、获取表征icu重症患者健康信息的静态病历数据和多模态数据；所述多模态数据包括连续生理信号数据、离散人工评分数据以及康复设备反馈数据；

4、对所述多模态数据进行标准化处理，生成标准化数据及对应的缺失掩码；

5、将所述标准化数据及缺失掩码输入至预构建的多模态融合网络，获得融合特征；

6、基于所述融合特征进行病情阶段识别与风险评估，以生成康复路径，并确定所述康复路径对应的不确定性量化值；所述康复路径包括设备组合、运行模式及控制参数；

7、根据所述静态病历数据和不确定性量化值，对所述康复路径进行安全校验，且当安全校验未通过时触发人工复核；

8、基于安全校验通过或人工复核后的康复路径，生成标准化的设备控制指令并下发至对应的康复设备以执行，同时采集所述康复设备的运行状态数据以及对应的患者生理反馈数据；

9、根据所述设备运行状态数据和生理反馈数据对所述康复路径进行动态调整，并利用增量学习与联邦学习机制对所述多模态融合网络进行参数更新。

10、可选地，所述多模态融合网络包括：

11、分塔编码器，用于对所述多模态数据进行特征提取，得到生理信号特征、离散评分特征和设备反馈特征；

12、跨模态注意力层，用于以所述生理信号特征为查询向量，以所述离散评分特征和设备反馈特征为键值进行注意力计算并实现特征对齐，得到跨模态特征；

13、模态缺失补偿层，用于结合所述缺失掩码对所述跨模态特征的注意力权重进行门控调整；

14、融合输出层，用于将门控调整后的跨模态特征与所述生理信号特征进行融合，生成融合特征。

15、可选地，根据所述融合特征进行病情阶段识别与风险评估，生成康复路径，包括：

16、将所述融合特征与预设的病情阶段嵌入向量进行跨阶段注意力交互，得到阶段增强特征；所述病情阶段嵌入向量对应于急性期、亚急性期和恢复期三个阶段标签；

17、将所述阶段增强特征输入至预构建的阶段分类器，识别当前病情阶段；

18、将所述阶段增强特征输入至预构建的路径决策网络，生成与所述当前病情阶段相对应的初始康复路径；

19、将所述融合特征输入至风险估计器，得到风险分数；

20、根据所述风险分数调整所述初始康复路径中的控制参数，得到康复路径。

21、可选地，确定所述康复路径对应的不确定性量化值，包括：

22、通过贝叶斯跨模态注意力机制对所述多模态融合网络中的注意力权重进行多次蒙特卡洛采样；

23、根据采样得到的注意力权重分布计算所述康复路径对应的不确定性量化值。

24、可选地，所述触发人工复核包括：

25、将所述康复路径、静态病历数据和不确定性量化值推送至远程专家协同平台，并进行人工复核提示；

26、接收专家通过所述远程专家协同平台下发的复核调整指令，并根据所述复核调整指令更新所述康复路径，得到人工复核后的康复路径。

27、可选地，所述方法还包括：

28、当所述患者生理反馈数据超出预设安全阈值，和/或，所述设备运行状态数据包含异常状态码时，执行应急停机序列。

29、可选地，所述方法还包括：

30、将所述康复路径、静态病历数据、不确定性量化值以及患者生理反馈数据推送至远程专家协同平台进行可视化展示；

31、当接收到专家通过所述远程专家协同平台下发的调整指令时，根据所述调整指令更新所述康复路径。

32、可选地，所述方法还包括：

33、根据所述注意力权重分布的均值生成注意力热图；

34、将所述注意力热图推送至远程专家协同平台进行可视化展示。

35、可选地，所述标准化的设备控制指令采用16字节的标准指令帧格式，所述标准指令帧格式包括头码、指令码、轴位参数、运行参数及校验字段。

36、本发明还提供了一种icu重症康复的多模态智能决策与设备控制系统，包括：

37、数据采集单元，用于获取表征icu重症患者健康信息的静态病历数据和多模态数据；所述多模态数据包括连续生理信号数据、离散人工评分数据以及康复设备反馈数据；

38、预处理单元，用于对所述多模态数据进行标准化处理，生成标准化数据及对应的缺失掩码；

39、多模态融合单元，用于将所述标准化数据及缺失掩码输入至预构建的多模态融合网络，获得融合特征；

40、康复决策单元，用于基于所述融合特征进行病情阶段识别与风险评估，以生成康复路径，并确定所述康复路径对应的不确定性量化值；所述康复路径包括设备组合、运行模式及控制参数；

41、安全校验单元，用于根据所述静态病历数据和不确定性量化值，对所述康复路径进行安全校验，且当安全校验未通过时触发人工复核；

42、设备控制单元，用于基于安全校验通过或人工复核后的康复路径，生成标准化的设备控制指令并下发至对应的康复设备以执行，同时采集所述康复设备的运行状态数据以及对应的患者生理反馈数据；

43、闭环优化单元，用于根据所述设备运行状态数据和生理反馈数据对所述康复路径进行动态调整，并利用增量学习与联邦学习机制对所述多模态融合网络进行参数更新。

44、根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

45、本发明所提供的icu重症康复的多模态智能决策与设备控制方法，通过获取静态病历数据与多模态数据并对多模态数据进行标准化处理生成缺失掩码，将原本采样率差异大、随机缺失率高、噪声干扰强的异构数据转化为带有完整性标识的统一格式数据，为后续融合与决策提供了可靠的数据基础，解决了现有技术中医疗系统与康复系统脱节、数据采集标准不统一且难以有效对齐的问题。

46、通过将标准化数据及缺失掩码输入预构建的多模态融合网络获得融合特征，并基于融合特征进行病情阶段识别与风险评估以生成康复路径，实现了对icu患者病情阶段的精准识别和康复路径的自动化生成，克服了现有方案过度依赖医生个人经验、缺乏标准化路径以及无法结合多维度数据进行动态调整的缺陷。在生成康复路径的同时确定其对应的不确定性量化值，并在后续步骤中依据静态病历数据和该不确定性量化值对康复路径进行安全校验，当校验未通过时触发人工复核，这一机制将模型决策的置信度显式量化并纳入安全约束，既解决了传统“黑盒”模型缺乏可解释性、医生信任度低的问题，又通过双重安全校验保障了康复训练在临床禁忌和高不确定性场景下的安全性。

47、本发明基于安全校验通过或人工复核后的康复路径生成标准化的设备控制指令并下发执行，同时实时采集设备运行状态与患者生理反馈数据，据此对康复路径进行动态调整，实现了从决策到执行再到反馈优化的完整闭环，改变了现有设备控制分散、手工操作、无闭环控制的局面，提升了康复设备控制的智能化水平和实时应急响应能力。进一步地，利用增量学习与联邦学习机制对多模态融合网络进行参数更新，使模型能够在保护数据隐私的前提下持续优化，通过本地增量学习快速适配新患者特征，通过多中心联邦学习实现模型跨中心泛化，从而解决了现有模型训练未考虑高风险特性、数据隐私保护缺失以及模型无法持续演进的问题，为icu重症康复提供了安全精准、动态演进的全流程智能管理方案。