[发明专利]应用于围术期患者的监护方法、系统及电子设备

权利要求书

1.一种应用于围术期患者的监护系统，其特征在于，所述系统包括：可穿戴信息获取装置和风险预测装置，其中，所述风险预测装置包括：

用户生理信息获取单元，用于通过可穿戴信息获取装置获取用户生理信息，所述生理信息包括：心电信息、脉搏波信息、血管信息；

用户综合生理信息生成单元，用于基于预定算法，根据所述生理信息生成用户综合生理信息，所述综合生理信息包括：血压信息、心输出量信息；

预测单元，用于将所述综合生理信息输入至预先训练的多模态病情分类模型，并获取所述多模态病情分类模型输出的用户潜在风险信息，其中，所述用户潜在风险信息包括：血压风险信息、心脏风险信息、呼吸风险信息，所述多模态病情分类模型基于堆叠法对所述综合生理信息进行分析；

风险信息发送单元，用于将所述用户潜在风险信息发送至监控中心。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述血管信息包括：血管长度信息和血流速度信息，所述用户综合生理信息生成单元包括：

血压信息确定模块，用于根据所述心电信息和所述脉搏波信息的时间差、以及所述血管长度信息确定血压信息；

心输出量信息确定模块，用于根据所述血压信息和所述血流速度信息确定所述心输出量信息。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述血管信息还包括：血管压力信息，所述血压信息确定模块包括：

脉搏波传导速度确定子模块，用于根据所述心电信息和所述脉搏波信息的时间差、以及所述血管长度信息确定脉搏波传导速度；

血压信息确定子模块，用于根据所述脉搏波传导速度和所述血管压力信息确定所述血压信息。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述风险预测装置还包括：模型训练单元，用于训练所述多模态病情分类模型，

所述模型训练单元包括：

历史信息获取模块，用于获取历史用户信息，所述历史用户信息包括：历史血压信息、历史心输出量信息、历史心率信息、历史呼吸信息、历史脉搏氧饱和度、历史风险信息；

特征抽取模块，用于基于预先训练的残差网络模型对所述历史综合生理信息进行特征抽取操作；

序列学习模块，用于基于预先训练的长短期记忆网络对特征抽取操作后的历史综合生理信息进行序列学习操作；

训练模块，用于将序列学习操作后的历史综合生理信息发送至所述多模态病情分类模型进行训练，响应于输出的历史用户潜在风险信息与所述历史风险信息之间的差值小于预定阈值，则所述多模态病情分类模型训练完成。

5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述可穿戴信息获取装置包括：

可穿戴心电传感器，用于采集所述心电信息；

脉搏传感器，用于采集所述脉搏波信息；

可穿戴动脉血流传感器，用于采集所述血管信息。

6.一种应用于围术期患者的监护方法，其特征在于，所述方法包括：

通过可穿戴信息获取装置获取用户生理信息，所述生理信息包括：心电信息、脉搏波信息、血管信息；

基于预定算法，根据所述生理信息生成用户综合生理信息，所述综合生理信息包括：血压信息、心输出量信息；

将所述综合生理信息输入至预先训练的多模态病情分类模型，并获取所述多模态病情分类模型输出的用户潜在风险信息，其中，所述用户潜在风险信息包括：血压风险信息、心脏风险信息、呼吸风险信息，所述多模态病情分类模型基于堆叠法对所述综合生理信息进行分析；

将所述用户潜在风险信息发送至监控中心。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述血管信息包括：血管长度信息和血流速度信息，基于预定算法，根据所述生理信息生成用户综合生理信息包括：

根据所述心电信息和所述脉搏波信息的时间差、以及所述血管长度信息确定血压信息；

根据所述血压信息和所述血流速度信息确定所述心输出量信息。