一种呼吸重症监护方法及系统

本发明公开了一种呼吸重症监护方法及系统，包括：在呼吸机回路上部署声学传感器，并同步获取呼吸机通气参数及可选的温湿度数据；对采集的多模态数据进行预处理，将声学信号转换为时频谱图；将预处理后的数据输入一个多模态融合故障识别模型，该模型包含用于提取声学特征的卷积神经网络分支和用于捕捉时序动态的循环神经网络分支，并通过融合层结合各分支特征，输出特定故障前兆的概率；最后根据概率进行预警决策。本发明还包括用于实现该方法的系统。本发明通过深度融合声学、气动及热力学数据，实现了对故障前兆的精准预测，为临床干预提供了更早的时间窗口，从而提升了监护的安全性。