基于多模态医疗数据的脓毒症早期风险预测方法及系统

本发明涉及智能医疗数据处理，特别是涉及基于多模态医疗数据的脓毒症早期风险预测方法及系统。

背景技术：

1、脓毒症是由感染引发的宿主反应失调病症，可迅速演变为器官功能障碍，临床实践中，脓毒症病程进展迅速，黄金救治窗口期极短，其早期表现常缺乏特异性，易与其它炎症状态混淆，且鉴别诊断困难，而现有技术中多采用sofa（序贯器官衰竭评估）评分进行脓毒症风险分层。

2、由于在急诊分诊场景中，主诉非感染性症状（如意识模糊）的脓毒症前期患者，因缺乏典型感染体征而延误识别，而常规生命体征阈值预警滞后，会导致无法捕捉代偿期微循环代谢异常，而且难以判断异常是否由感染驱动而非心衰或创伤等其他应激源所致，且单一生物标志物（如血清乳酸）易受肝肾功能干扰，会导致常规多指标交叉对比缺乏动态因果判别逻辑而影响感染驱动的判断，此外，现有sofa评分较为依赖静态实验室指标，会导致对即将发生的脓毒性休克风险的低估，且缺乏动态时序压力反应耦合机制以支撑风险等级划分，为此，现提出基于多模态医疗数据的脓毒症早期风险预测方法及系统，以解决上述提出的问题。

技术实现思路

1、本发明主要解决的技术问题是提供基于多模态医疗数据的脓毒症早期风险预测方法及系统，以解决上述背景技术提出的问题。

2、为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：第一方面，提供一种基于多模态医疗数据的脓毒症早期风险预测方法，包括以下步骤：

3、步骤1，采集患者的多模态医疗数据，包括红外热成像、心电信号、血清乳酸及降钙素原动态数据，经时间戳对齐与噪声滤波后构建标准化多模态输入矩阵，为后续多源特征融合提供时序一致性保障；

4、步骤2，将标准化多模态输入矩阵中的红外热成像数据与心电信号数据作为输入，基于热成像异质性分布与qrs振幅变异耦合分析，构造组织灌注-代偿指数，并组合梯度提升树提取时空特征，量化微循环代谢失稳的早期非线性表征，在典型感染体征出现前即可捕捉微循环功能障碍信号；

5、步骤3，将组织灌注-代偿指数，连同标准化多模态输入矩阵中的相关数据作为输入，引入孤立森林筛除包括创伤和发热的非感染性应激干扰项，剥离混杂偏移后，输出经校正的早期代谢失稳概率，有效降低非感染因素所致假阳性预警，提升感染特异性；

6、步骤4，将早期代谢失稳概率作为先验权重嵌入xgboost动态基线对比框架，耦合嵌套“是/否”感染性病因判别规则的决策树，依据连续两次血清乳酸与降钙素原比值变化方向，生成感染驱动可信度标签，为代谢异常是否源于感染提供动态因果判别依据；

7、步骤5，以早期代谢失稳概率和感染驱动可信度标签为观测节点，构建时序贝叶斯网络，通过递推推理动态更新血管活性依赖风险的潜变量后验分布，对更新后的潜变量后验分布计算其一阶时间差分，获取潜变量后验分布的时序漂移速率，捕捉代偿期向失代偿的演化拐点，在血流动力学失代偿发生前启动预警，延长临床干预窗口；

8、步骤6，依据潜变量后验分布及其时序漂移速率，分析脓毒症早期风险概率，并映射至低、中、高和极高的四级风险等级，输出动态预警分级结果以指导分诊干预，为急诊分诊提供量化的风险分层依据，优化救治资源分配。

9、优选的，所述步骤1中，构建标准化多模态输入矩阵的过程为：

10、同步采集患者体表红外热成像温度分布矩阵及连续心电导联qrs波群振幅时序信号，并获取床旁快速检测所得血清乳酸浓度与降钙素原动态数据，确保多源数据在时间轴上的统一起始点，避免信息错位；

11、以心电r波峰值探测时刻为全局同步基准，对各数据流实施时间戳硬对齐操作，并对体表红外热成像温度分布矩阵施加中值滤波以抑制空间椒盐噪声，对连续心电导联qrs波群振幅时序信号执行自适应小波阈值去噪处理，消除采集过程中的运动伪影与电磁干扰，恢复真实生理波形；

12、对血清乳酸浓度及前降钙素原动态数据中缺失值采用三次样条插补，将各模态预处理后医疗数据按统一时间格点排列，组合构建标准化多模态输入矩阵，弥合生化检测与连续生理信号之间的时间粒度差异，构建同步分析基础。

13、优选的，所述步骤2中，构造组织灌注-代偿指数及组合梯度提升树提取时空特征的过程为：

14、计算体表红外热成像温度分布矩阵的空间标准差与均值之比，得到热成像异质性系数，同时计算连续心电导联qrs波群振幅时序信号在滑动时间窗口内的qrs振幅变异系数，以量化心肌电活动驱动的搏出量代偿波动幅度，量化外周灌注不均与心脏代偿波动的协同变化关系；

15、将热成像异质性系数与qrs振幅变异系数相乘并执行归一化映射，构造组织灌注-代偿指数，以表征外周微循环血流分布与交感神经张力之间耦合关系的动态偏移程度，反映微循环与全身代偿之间的失衡趋势；

16、以组织灌注-代偿指数时序序列联合热成像主成分及振幅变化率为输入特征集，通过梯度提升树模型提取跨模态时空交互特征，输出微循环代谢失稳的早期非线性量化表征向量，提取单纯线性指标无法反映的复杂时空耦合特征。

17、优选的，所述步骤3中，输出经校正的早期代谢失稳概率的过程为：

18、以组织灌注-代偿指数、心率变异性时域指标、体表温度绝对值及患者创伤与手术史标识为输入维度，在历史样本集上训练孤立森林模型以构建非感染性应激事件的隔离判别超平面，构建区分感染与非感染应激的特征隔离边界；

19、将当前患者的各输入维度特征输入训练完成的孤立森林模型，获得异常评分并判定是否隶属于创伤、急性心衰或热射病等非感染性应激干扰项范畴，识别易与脓毒症混淆的非感染性高应激状态；

20、依据预设的异常评分阈值，对早期非线性量化表征向量进行加权映射与逆概率校正，剥离混杂偏移后转化为经干扰隔离校正的早期代谢失稳概率值，削弱非感染因素对代谢失稳评估的干扰。

21、优选的，当孤立森林模型异常评分高于预设门限时，判定当前患者存在显著非感染性应激干扰项，降低早期代谢失稳概率的置信权重；当异常评分低于预设门限时，保留原概率输出，以实现感染性代谢异常与非感染性应激状态的概率性剥离校正，保留原概率输出，以实现感染性代谢异常与非感染性应激状态的概率性剥离校正。

22、优选的，所述步骤4中，生成感染驱动可信度标签的过程为：

23、将经校正的早期代谢失稳概率作为先验权重，嵌入xgboost动态基线对比框架，该框架为每一患者维持基于自身历史数据构建的稳态基线特征模型，以患者自身基线为参照，凸显偏离自身稳态的代谢异常；

24、在xgboost决策路径中，耦合嵌套包含“是/否”感染性病因判别的硬性规则决策树，依据连续两次检测所得血清乳酸与降钙素原比值的变化方向及一致性，判定当前代谢异常是否倾向感染驱动，将生化动态方向性纳入感染病因判别逻辑；

25、根据比值变化方向判定结果与xgboost偏离度分析联合推断，生成动态更新的感染驱动可信度标签，以区分高可信感染驱动、低可信感染驱动及待观察三类状态，提供感染驱动可能性的可信度分层，减少病因误判。

26、优选的，若连续两次乳酸与降钙素原比值呈现同向递增趋势且二者绝对浓度同步升高，则决策树输出为高可信感染驱动，强化感染性病因的动态证据链条；

27、若比值变化方向相悖或降钙素原持续低于预设阈值，则决策树输出为低可信感染驱动，将生化动态方向性纳入感染病因判别逻辑，排除单纯应激所致代谢异常，降低误判风险。

28、优选的，所述步骤5中，捕捉代偿期向失代偿的演化拐点的过程为：

29、以早期代谢失稳概率和感染驱动可信度标签作为两个观测节点，定义血管活性依赖风险为潜变量，构建包含状态转移概率矩阵的离散时间时序贝叶斯网络结构，建立可随时间演化的血管张力储备动态评估框架；

30、采用序贯重要性重采样粒子滤波算法，每间隔统一时间格点依据新获取的观测节点数据对潜变量后验分布进行递推贝叶斯更新，估计当前血管活性依赖风险的概率密度函数，在不确定性条件下持续校准血管依赖风险估计；

31、对更新后的潜变量后验分布计算其一阶时间差分，获取潜变量状态的时序漂移速率，当时序漂移速率连续两个时相超过漂移阈值时，标记为代偿期向失代偿演化的关键拐点时刻，识别血流动力学从代偿滑向失代偿的临界转变时刻；

32、所述漂移阈值由潜变量后验分布的标准差乘以预设自适应系数实时计算获得，使拐点检测阈值随估计置信度动态调整；

33、当时序漂移速率首次突破所述漂移阈值时启动拐点预警标志，若下一时相的时序漂移速率持续高于所述漂移阈值则确认拐点，以避免瞬时扰动导致的拐点误判，避免瞬时扰动触发虚假拐点，提升临床可信度。

34、优选的，所述步骤6中，输出动态预警分级结果以指导分诊干预的过程为：

35、融合当前时相潜变量后验分布均值、时序漂移速率及感染驱动可信度标签三类信息，经多变量逻辑回归映射得到脓毒症早期风险概率的连续值估计，将多维病理生理信号凝练为直观的连续风险量化指标；

36、依据预先划分的风险概率区间阈值，将脓毒症早期风险概率映射至低、中、高、极高四级风险等级，各级别对应差异化的急诊监测频率与干预准备触发条件，为临床决策提供差异化的处置优先级依据；

37、生成包含风险等级、主导风险驱动因素及拐点标志的动态预警分级结果，以结构化数据报文形式输出至急诊分诊决策支持系统，供分诊干预策略制定，为分诊系统提供可直接调用的结构化决策支持信息。

38、第二方面，还提供一种基于多模态医疗数据的脓毒症早期风险预测系统，用于实现上述所述的一种基于多模态医疗数据的脓毒症早期风险预测方法，包括可视化平台，所述可视化平台通信连接有如下模块：

39、数据采集对齐模块，用于同步采集包括体表红外热成像、心电信号及床旁生化检测数据的多模态医疗数据，以心电r波峰值时刻为全局基准实施时间戳硬对齐，经中值滤波、小波去噪及样条插补后，按5分钟统一格点构建标准化多模态输入矩阵，为下游分析模块提供时序一致的多源输入基础；

40、代谢失稳量化模块，用于计算热成像空间异质性系数与qrs振幅变异系数并融合为组织灌注-代偿指数，经梯度提升树提取时空交互特征，输出微循环代谢失稳的非线性表征向量，同时通过孤立森林筛除非感染性应激干扰，校正输出早期代谢失稳概率，实现感染与非感染因素的初步剥离，在感染早期即可捕获微循环功能障碍信号，同时降低非感染性因素的干扰；

41、感染驱动判别模块，用于将校正后早期代谢失稳概率作为先验权重嵌入xgboost动态基线对比框架，计算特征偏离度，同时嵌套基于乳酸与降钙素原比值变化方向的硬性规则决策树，联合推断生成高可信、低可信及待观察三类感染驱动标签及其置信度，为病因归属提供动态判别依据，为脓毒症病因归属提供动态可量化的判别依据；

42、风险演化预警模块，用于以失稳概率和感染标签为观测节点，构建时序贝叶斯网络并通过粒子滤波递推更新血管活性依赖风险潜变量，结合潜变量漂移速率与两阶段拐点确认机制捕捉失代偿演化拐点，融合三类信息经逻辑回归映射为脓毒症早期风险概率，按四级风险等级输出结构化预警报文至分诊系统，在血流动力学失代偿发生前捕捉演化拐点，延长有效干预窗口。

43、本发明的有益效果是：

44、1、本发明提供了基于多模态医疗数据的脓毒症早期风险预测方法及系统，通过融合体表红外热成像温度异质性分布与心电qrs波群振幅变异，构建组织灌注-代偿指数，能够捕捉外周微循环血流分布均匀性下降与交感代偿性搏出波动增强的耦合偏移，实现微循环代谢失稳的早期捕获与量化表征。

45、2、本发明提供了基于多模态医疗数据的脓毒症早期风险预测方法及系统，通过孤立森林模型构建非感染性应激事件的隔离判别超平面，基于组织灌注-代偿指数、心率变异性、体表温度及创伤手术史等多维特征，自动识别创伤、急性心衰、热射病等非感染性干扰项，并对代谢失稳概率进行衰减校正，降低了因应激干扰导致的假阳性预警，实现了感染性病因与非感染性应激状态的动态剥离与概率化校正。

46、3、本发明提供了基于多模态医疗数据的脓毒症早期风险预测方法及系统，将校正后的代谢失稳概率作为先验权重嵌入动态基线对比框架，同时嵌套基于血清乳酸与降钙素原比值变化方向的硬性规则决策树，通过连续检测的时序方向性而非单次静态值判断感染驱动倾向，克服了单一生物标志物受肝肾功能干扰的局限性，将生化指标的动态演化规律纳入因果推理链条，强化了病因归属的可信度。