一种静脉导管并发症自适应识别与护理推荐系统及方法

本发明涉及人工智能，特别是指一种静脉导管并发症自适应识别与护理推荐系统及方法。

背景技术：

1、静脉治疗是临床最普遍的治疗手段之一，全球每年数以亿计的患者接受静脉输液、化疗及肠外营养等治疗，但导管相关并发症的发生率居高不下，严重影响患者安全与医疗质量。传统并发症识别主要依赖护士的肉眼观察和经验判断，存在主观性强、早期识别率低、评估标准不统一等问题，往往导致延误诊断和处理，亟需一种客观、智能、实时的辅助决策工具来提升护理的安全性和效率。

2、当前，目前已有部分人工智能技术尝试应用于静脉治疗护理领域通过采集穿刺部位的普通rgb图像，利用卷积神经网络对图像特征进行提取和分类，实现静脉炎的有无判断及ⅰ～ⅳ级分级，并在识别后输出相应的处理提示信息，为护士提供一定的参考依据。

3、然而，现有技术仅依赖单一rgb图像，无法捕获早期炎症引起的组织氧合变化、温度场异常及渗出物的化学成分差异，导致对ⅰ级静脉炎和早期渗出的识别准确率偏低，难以及时预警；以及输出的提示信息缺乏标准化、可执行的操作指令，与临床护理流程脱节，护士仍需自行查阅护理指南，实用性受限。

技术实现思路

1、为了解决现有技术仅依赖单一rgb图像，无法捕获早期炎症引起的组织氧合变化、温度场异常及渗出物的化学成分差异，导致对ⅰ级静脉炎和早期渗出的识别准确率偏低，难以及时预警；以及输出的提示信息缺乏标准化、可执行的操作指令，与临床护理流程脱节，护士仍需自行查阅护理指南，实用性受限的技术问题，本发明提供了一种静脉导管并发症自适应识别与护理推荐系统及方法。

2、本发明实施例提供的技术方案如下：

3、本发明实施例的第一方面提供的一种静脉导管并发症自适应识别与护理推荐系统，包括：

4、多模态采集终端层，用于同步采集患者穿刺部位的高光谱影像、局部皮肤温度场以及导管口渗出物近红外光谱数据，得到多模态数据；

5、边缘计算节点层，部署于病区本地，用于接收并处理多模态数据，执行多模态数据融合、并发症类型与分级识别以及护理措施推荐，并生成结构化护理操作指令集；

6、云平台层，用于与边缘计算节点层通信连接，全局存储患者数据、管理并动态更新标准护理知识图谱以及训练优化并发症识别模型，并将更新后的模型与知识图谱推送至边缘计算节点层。

7、本发明实施例的第二方面提供的一种静脉导管并发症自适应识别与护理推荐方法，应用于第一方面的静脉导管并发症自适应识别与护理推荐系统包括：

8、s1：获取患者基本信息；

9、s2：对患者基本信息进行初始化预处理参数和推理规则；

10、s3：通过多模态采集终端层，同步采集穿刺部位的高光谱影像、局部皮肤温度场以及导管口渗出物近红外光谱数据，得到多模态数据；

11、s4：通过边缘计算节点层，对多模态数据进行时间同步、空间对齐以及自适应预处理；

12、s5：通过门控融合机制，融合预处理后的三种模态的特征，生成统一的融合特征向量；

13、s6：将融合特征向量输入多专家混合模型或基于transformer的多模态融合网络，识别六种并发症的类型及其严重程度分级；

14、s7：基于并发症的类型及其严重程度分级，结合动态更新的标准护理知识图谱、并发症识别结果以及患者特征，生成个性化的结构化护理操作指令集；

15、s8：根据结构化护理操作指令集，护士执行推荐的护理措施并记录执行情况，并将数据上传至云平台层；

16、s9：通过云平台层，定期利用上传的数据进行模型训练和知识图谱更新，并将更新后的模型与知识图谱推送至边缘计算节点层。

17、本发明实施例的第三方面提供的一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第二方面的静脉导管并发症自适应识别与护理推荐方法。

18、本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：

19、在本发明实施例中，通过同步采集高光谱影像、温度场及近红外光谱三种模态数据，能够捕捉早期并发症的微观组织变化和代谢异常，显著提升ⅰ级静脉炎和早期渗出的识别准确率，实现并发症的超前预警。同时，本发明基于动态更新的标准护理知识图谱，自动推理生成包含操作名称、操作频率、操作要点、注意事项和评估标准的可执行结构化护理操作指令集，将识别结果直接转化为标准化护理方案，护士无需额外查阅指南即可按指令执行，真正实现了从识别到干预的全流程智能化闭环，提升了临床实用性和护理效率。

1.一种静脉导管并发症自适应识别与护理推荐系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的静脉导管并发症自适应识别与护理推荐系统，其特征在于，所述多模态采集终端层具体包括：

3.根据权利要求1所述的静脉导管并发症自适应识别与护理推荐系统，其特征在于，所述边缘计算节点层具体包括：

4.根据权利要求3所述的静脉导管并发症自适应识别与护理推荐系统，其特征在于，所述多模态门控融合模块采用门控融合机制，所述门控融合机制具体为：

5.根据权利要求3所述的静脉导管并发症自适应识别与护理推荐系统，其特征在于，所述多专家混合并发症识别模块基于多专家混合模型-moe进行症状识别，所述模块具体包括：

6.根据权利要求3所述的静脉导管并发症自适应识别与护理推荐系统，其特征在于，所述多专家混合并发症识别模块基于transformer的多模态融合网络进行症状识别，所述多模态融合网络具体包括：

7.根据权利要求3所述的静脉导管并发症自适应识别与护理推荐系统，其特征在于，所述护理措施推荐模块基于动态更新的静脉治疗标准护理知识图谱进行推理；

8.根据权利要求1所述的静脉导管并发症自适应识别与护理推荐系统，其特征在于，所述云平台层具体包括：

9.根据权利要求1所述的静脉导管并发症自适应识别与护理推荐系统，其特征在于，所述系统支持三种运行模式具体为：正常模式、预警模式以及干预模式；

10.一种静脉导管并发症自适应识别与护理推荐方法，其特征在于，应用于权利要求1至9中任一项所述的静脉导管并发症自适应识别与护理推荐系统，包括：