[发明专利]使用聚类检测多参数患者监护和临床数据中的危险趋势的方法

说明书

下文涉及患者监护和诊断系统。其在分析多维空间中的多个生理参数 以确定生理状况和/或预测个体的后续生理状况方面特别有用。

患者通常连接至多个患者监护设备，所述设备持续或周期性地测量多 种生理数据，例如心率、血压、血压水平、中心体温、心电活动等。通常 临床医生根据该数据以及来自血液分析、骨骼分析、排泄物(例如，尿、 粘液等)分析、激素分析等的其它数据，确定患者的状况。临床医生还使 用该数据来预测患者的状况将保持或者朝向一种状况(例如，该状况将改 善)或者不稳定状况(例如，该状况衰退(declining))移动，包括识别一 种或多种可能的不稳定状况(例如，败血症、胰腺炎、肺水肿等)。

用于确定患者状况的常规技术包括对生理数据的线性组合进行阈值比 较。例如，可以将温度与“正常”温度范围相比，将脉搏与“正常心率” 相比等。这种系统包括急性生理功能和慢性健康评估系统(APACHE)、简 化急性生理评分系统(SAPS)、死亡危险评分系统(PRISM)、死亡指数预 测系统(PIM)等。然而，生理数据通常以非线性方式互相作用。基于线性 方法的系统未能考虑到这些互相作用，这些相互作用相对于各个参数或一 组参数的绝对值来说通常是患者状况的较好指示器。另外，这些系统通常 不分析生理数据的趋势。分析生理趋势的系统通常仅分析各个参数。例如， 心电图(ECG)监护仪通常仅分析随时间变化的ECG信号。

使用常规技术，用于分析随时间变化的多参数的非线性方法趋向于非 常复杂并且难以计算。在一个实施例中，说明了确定个体状况的生理数据 分析部件。该生理数据分析部件包括输入部件，其接收个体的多个不同生 理参数。生理数据分析部分还包括分类部件，其将这些参数映射至多维空 间，所述多维空间具有相应于两种或多种状况的多个区域。分类部件基于 其中映射有生理参数的区域来确定个体状况。生理数据分析部件的输出部 件将个体的状况传送给生理数据分析部件的用户。

一个优点包括根据多个生理参数确定个体的当前状况。

另一优点在于根据以不同时间间隔获得的多组生理参数来预测个体的 未来状况。

另一优点在于得到多个生理参数随时间变化的趋势，以推断个体的未 来状况。

在阅读和理解优选实施例的详细描述之后，其它优点对于本领域普通 技术人员将变得显而易见。

本技术可以采取各种元件或步骤的形式或者采取其的各种组合。附图 仅是所选实施例的范例，而不限制本发明。

图1示出了用于分析在多维空间中的生理数据以确定个体当前状况和/ 或预测个体后续状况的部件；

图2示出了其中采用生理分析部件的计算系统；

图3示出了作为独立设备的生理分析部件；

图4示出了用于确定个体当前状况的多维空间中的表示败血症的区域 的典型映射；

图5示出了用于预测个体未来状况的多维空间中的生理参数的典型趋 势。

图1示出了生理数据分析部件10，其分析多维空间中的生理数据以确 定个体的当前状况和/或预测个体的后续状况。合适的生理数据的范例包括 但不局限于心率、血压、血氧水平、中心体温、心电活动、白血球计数、 激素水平等。为了确定和预测个体状况，在多维空间中对稳定状况和诸如 败血症的不稳定状况进行建模。在优选实施例中，这通过将指示特定状况 (稳定和不稳定)的生理参数映射到多维空间中并且相应地标注多维空间 中的那些区域(或者指定严重度一例如，严重性度量)来实现。为了确定 个体的当前状况，将来自个体的生理参数映射至多维空间。至少局部基于 其中映射了生理参数的区域而确定个体的状况。为了预测未来状况，将随 时间获得的多组个体生理数据映射至多维空间。使用基于两个以上的映射 的趋势来推断个体未来状况。