摘要
本发明适用于医疗设备技术领域,提供了一种医疗监护方法、系统、存储介质及医疗设备,方法包括实时采集患者的多维生理参数数据,并基于多维生理参数数据在滑动时间窗口内的统计特性,动态计算并更新预警阈值和报警阈值;分析多维生理参数数据,计算出生理参数之间的动态耦合关系指标;利用机器学习模型对多维生理参数数据及动态耦合关系指标进行处理生成预测结果;根据多维生理参数数据与预警阈值和报警阈值的比较结果、动态耦合关系指标、及预测结果,综合判定出预警级别;根据预警级别,触发对应的预警响应;记录预警响应触发后的患者临床结局,并基于临床结局调整预警阈值和报警阈值的计算参数。本发明解决了现有无法实现提前预警的问题。
技术关键词
医疗监护方法
机器学习模型
滑动时间窗口
生理
参数
动态
数据
患者
指标
皮尔逊相关系数
医疗设备
分类器模型
云服务器
医疗监护系统
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