一种基于体征数据的患者麻醉状态分析方法及系统
2025-02-22 09:37
No.1342792483989626880
技术概要
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本技术提供了一种基于体征数据的患者麻醉状态分析方法及系统,涉及麻醉状态监测分析技术领域。系统包括麻醉状态监测模块、脑电体征关联分析模块、麻醉状态局部异常检测模块和麻醉状态扩散检测模块。本发明利用脑电状态与体征数据的关联性,结合脑电状态与体征参数综合分析患者的麻醉状态,将局部麻醉阶段的静态分析与跨阶段的动态扩散检测相结合,提供了一种更加精细化和智能化的麻醉状态监测方案,提升了麻醉异常检测的准确性,能够实现对麻醉状态的全面监控与实时预警,确保患者在麻醉过程中的安全性。
背景技术
麻醉状态监测是麻醉管理中至关重要的环节,旨在确保患者在手术过程中处于适当的麻醉深度,以保障患者安全并优化麻醉效果。传统的麻醉状态评估较多依赖于脑电图信号,例如通过脑电指标如脑电阻抗指数来监测患者的麻醉深度。这种聚焦于脑电信号的变化进行麻醉状态分析的方案,在麻醉诱导阶段由于麻醉药物的快速作用,患者的脑电波会发生较为剧烈的变化,这时脑电信号的变化较为敏感且剧烈,因此可以较为精确地进行麻醉深度评估及异常检测。但随着麻醉药物浓度的稳定,麻醉深度达到相对稳定的状态,脑电波的变化趋于平稳,且变化幅度较小,导致单纯依赖脑电信号进行监测时,很难发现麻醉维持阶段中潜在的局部异常。此时麻醉深度不再像诱导阶段那样波动剧烈,可能存在的麻醉状态异常难以通过脑电信号的变化来提前发现。 在麻醉维持阶段下患者的麻醉深度相对稳定,药物浓度对神经活动的影响趋于平稳,患者的生理状态与体征数据之间的关联更加显著,能够提供关于麻醉药物对器官系统影响的实时信息。因此,仅基于脑电信号进行的麻醉状态监测可能无法充分反映麻醉药物对身体各器官系统的综合影响,容易忽视潜在的麻醉异常或生理波动,导致延迟对患者麻醉状态异常的发现。
实现思路
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该技术已申请专利,如用于商业用途,请联系技术所有人!
技术研发人员:
李梦圆  朱丽  易春芳  李倩倩  程中贵  蒋章颉  宋志平
技术所属: 南昌大学第一附属医院
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