[發明專利]基于多維度數據的高壓氧艙管理方法及系統

在審

• 申請號: 202310602307.8
• 申請日: 2023-05-25
• 公開（公告）號: CN116665873A
• 公開（公告）日: 2023-08-29
• 發明（設計）人: 張敦曉;郭大志;潘樹義
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍總醫院第六醫學中心
• 主分類號: G16H40/60
• 分類號: G16H40/60;A61G10/02;G06F18/22;G06F18/214
• 代理公司: 北京中南長風知識產權代理事務所(普通合伙) 11674
• 代理人: 穆麗紅

1.基于多維度數據的高壓氧艙管理方法，其特征在于，所述方法應用于智能管理系統，智能管理系統與壓力檢測裝置、溫度傳感器通信連接，包括：

通過所述壓力檢測裝置獲取目標高壓氧艙的實時壓力數據，其中，所述實時壓力數據具有溫度屬性；

基于氣相色譜法對所述目標高壓氧艙內的氧含量進行測定，確定目標高壓氧艙內的氧濃度；

基于所述實時壓力數據及其溫度屬性與所述目標高壓氧艙內的氧濃度的映射關系，獲取目標高壓氧艙的供氧管理記錄；

獲取所述目標高壓氧艙的管理日志，其中，所述目標高壓氧艙的所述管理日志包括M次定期管理記錄，其中，M為大于1的整數，并且所述M次定期管理記錄中包括所述目標高壓氧艙的供氧管理記錄、預設故障類型的管理記錄；

分析所述M次定期管理記錄獲取定期管理數據集，并對所述定期管理數據集進行級聯學習，得到供氧管理校準模型集、目標故障預測模型集，其中，所述供氧管理校準模型集包括V個校準模型、所述目標故障預測模型集包括N個預測模型，其中，V為大于1的整數，N為大于1的整數；

分別對所述V個校準模型、所述N個預測模型進行集成融合分析，得到多個集成供氧校準模型、多個集成故障預測模型，并對比分析確定目標集成供氧校準模型、目標集成故障預測模型；

通過所述目標集成供氧校準模型、所述目標集成故障預測模型對所述目標高壓氧艙內的氧濃度以及所述實時壓力數據進行分析，輸出所述目標高壓氧艙的供氧校準信息、故障預測信息，對所述目標高壓氧艙進行多維管理。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，獲取所述實時壓力數據之后，所述方法還包括：

通過所述壓力檢測裝置對所述目標高壓氧艙進行階段性壓力測試，確定第一階段、第二階段、第三階段；

判斷所述目標高壓氧艙是否處于所述第一階段，若是，則進行加壓操作；

判斷所述目標高壓氧艙是否處于所述第二階段，若是，則進行穩壓操作；

判斷所述目標高壓氧艙是否處于所述第三階段，若是，則進行減壓操作。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述加壓操作，所述方法還包括：

當所述目標高壓氧艙處于所述第一階段，獲取目標高壓氧艙的初始艙壓數據；

預設目標艙壓；

基于所述初始艙壓數據對所述目標高壓氧艙進行加壓，確定加壓數據，其中，所述加壓數據中包含艙內加壓程度、艙內加壓速度、艙內加壓溫度；

根據目標患者反饋信息對所述艙內加壓程度、所述艙內加壓速度、所述艙內加壓溫度進行實時調整，對所述加壓數據進行調整更新；

根據更新加壓數據，使得所述目標高壓氧艙內的艙壓達到所述預設目標艙壓時，完成加壓操作。

4.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述穩壓操作，所述方法還包括：

當所述目標高壓氧艙處于所述第二階段，獲取目標患者艙內治療壓力數據；

通過對所述目標高壓氧艙內的氧濃度進行實時檢測，確定艙內氧濃度初始值；

基于所述艙內氧濃度初始值、所述目標高壓氧艙內的實時氧濃度，構建氧濃度變化曲線；

根據所述氧濃度變化曲線提取氧濃度變化速率；

基于所述氧濃度變化速率與所述目標患者艙內治療壓力數據的關聯性，對所述目標高壓氧艙進行穩壓操作。

5.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述減壓操作，所述方法還包括：

基于所述第三階段，確定多個時間節點；

當所述目標高壓氧艙處于所述第三階段，獲取目標患者出艙壓力數據，其中，所述目標患者出艙壓力數據與所述多個時間節點為對應關系；

通過所述溫度傳感器對所述目標高壓氧艙進行溫度監測傳感，獲得艙內實時溫度數據；

將所述艙內實時溫度數據在所述多個時間節點中進行映射，獲得與所述多個時間節點對應的溫度節點數據；

基于所述目標高壓氧艙內的氧濃度，對處于不同時間節點的所述目標患者出艙壓力數據、所述溫度節點數據進行適配，完成所述第三階段的減壓操作。