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      基于數(shù)據(jù)融合技術(shù)的手術(shù)信息管理系統(tǒng)

      2020-05-11 11:44:15許琴邱燕朱濤
      微型電腦應(yīng)用 2020年2期
      關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)融合管理系統(tǒng)

      許琴 邱燕 朱濤

      摘 要: 為了提高手術(shù)信息和醫(yī)院流程的高效管理,需要建立手術(shù)信息管理系統(tǒng)。貝葉斯估計(jì)法通過(guò)先驗(yàn)概率和新的特征數(shù)據(jù),得到新的概率,能夠觀察數(shù)據(jù)本身。將貝葉斯估計(jì)法應(yīng)用于手術(shù)信息管理系統(tǒng)中,利用硬件設(shè)備和手術(shù)室醫(yī)療儀器采集并傳輸手術(shù)及麻醉時(shí)間、患者生理情況等信息錄至手術(shù)信息管理系統(tǒng)。系統(tǒng)使用貝葉斯估計(jì)法從參數(shù)和先驗(yàn)概率出發(fā),首先確定參數(shù)的分布概率,再由樣本集求解出樣本的聯(lián)合概率分布。并通過(guò)貝葉斯定理處理先驗(yàn)概率和樣本信息處理接收的數(shù)據(jù),計(jì)算出后驗(yàn)信息,求解貝葉斯估計(jì)值,得到所需的統(tǒng)計(jì)判斷結(jié)果,分析手術(shù)情況、患者狀態(tài)。從而實(shí)現(xiàn)手術(shù)過(guò)程的數(shù)據(jù)化、自動(dòng)化、智能化,提高手術(shù)效率,助力醫(yī)院管理。

      關(guān)鍵詞: 數(shù)據(jù)融合; 貝葉斯估計(jì); 手術(shù)信息; 管理系統(tǒng)

      中圖分類號(hào): TP273 ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A

      Operation Information Management System Based on Data Fusion Technology

      XU Qin, QIU Yan, ZHU Tao*

      (West China Hospital, Sichuan University, Chengdu 610041)

      Abstract: In order to improve the efficient management of operation information and hospital process, it is necessary to establish an operation information management system. Bayesian estimation method can obtain new probability through prior probability and new characteristic data, and can observe the data. In this paper, the Bayesian estimation method is applied to the operation information management system. The hardware equipment and the operating room medical instruments are used to collect and transmit the information of operation, anesthesia time and patients physiological conditions to the operation information management system. The system uses the Bayesian estimation method to determine the distribution probability of parameters from the parameters and prior probability, and then the joint probability score of samples is obtained from the sample set. By using Bayesian theorem to process the prior probability and the data received from sample information processing, the posterior information is calculated, the Bayesian estimation is solved, the required statistical judgment results are obtained, and the operation situation and patient status are analyzed. It realizes the digitalization, automation and intellectualization of the operation process, improves the operation efficiency and helps hospital management.

      Key words: Data fusion; Bayesian estimation; Operation information; Management system

      0 引言

      手術(shù)的人數(shù)隨著醫(yī)學(xué)技術(shù)的發(fā)展而不斷增加。手術(shù)室作為醫(yī)院的重要科室,其醫(yī)務(wù)人員不僅需要醫(yī)治大量的病患,還需要處理繁多的手術(shù)信息。

      一方面,若每日的首臺(tái)手術(shù)不能準(zhǔn)時(shí)開始,且手術(shù)延時(shí),主要會(huì)導(dǎo)致3個(gè)方面的問(wèn)題:患者在手術(shù)室長(zhǎng)時(shí)間等待,造成手術(shù)前緊張的負(fù)面情緒,影響病情恢復(fù);影響整體手術(shù)的安排,造成加班,使醫(yī)護(hù)人員感到焦慮和壓力[1];手術(shù)室作為醫(yī)院的核心部門,儀器集中且醫(yī)療耗材量大,環(huán)境管控嚴(yán)格,人力成本要求較高,若不能增加手術(shù)室的使用效率,提高醫(yī)院的運(yùn)作成本[2],將影響經(jīng)濟(jì)效益。因此,手術(shù)準(zhǔn)時(shí)開始、手術(shù)時(shí)間不延時(shí),是一個(gè)高效率手術(shù)室應(yīng)具備的特征,也是影響手術(shù)間利用率的關(guān)鍵[3]。若手術(shù)室工作率低下,不僅影響患者的周轉(zhuǎn)及住院時(shí)間,增加患者的經(jīng)濟(jì)壓力,還會(huì)積壓后續(xù)手術(shù),導(dǎo)致醫(yī)護(hù)人員頻繁加班,影響社會(huì)效益,成為醫(yī)院質(zhì)量管理的瓶頸[4]。

      另一方面,大量的手術(shù)也導(dǎo)致了相關(guān)的數(shù)據(jù)量繁多。在手術(shù)中,需要記錄的各個(gè)時(shí)間點(diǎn),如患者及手術(shù)醫(yī)師到位時(shí)間、手術(shù)開始時(shí)間、手術(shù)房間號(hào)、床號(hào)、住院號(hào)、手術(shù)名稱、患者名稱、各醫(yī)師護(hù)士名稱等信息,以及患者在手術(shù)簽收心率、麻醉、恢復(fù)等情況。

      任何一場(chǎng)手術(shù)都包含了大量的數(shù)據(jù), 因此為了更好的分析手術(shù)延誤原因、管理患者手術(shù)信息、分析手術(shù)前后患者情況,只有建立以數(shù)據(jù)融合為核心的手術(shù)信息管理系統(tǒng)智能處理手術(shù)信息,才能更好的將手術(shù)信息融入臨床信息系統(tǒng)中,為一線診療做好保障[5]。

      1 需求分析與系統(tǒng)設(shè)計(jì)

      該基于數(shù)據(jù)融合技術(shù)的手術(shù)信息管理系統(tǒng)的目的是通過(guò)手術(shù)麻醉信息系統(tǒng),實(shí)時(shí)采集麻醉和監(jiān)護(hù)設(shè)備的數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)手術(shù)前、手術(shù)中、手術(shù)后全過(guò)程的數(shù)字信息化管理,為手術(shù)室提供全數(shù)字化的臨床管理、耗材管理、費(fèi)用管理等業(yè)務(wù)[6]。并通過(guò)系統(tǒng)集成,實(shí)現(xiàn)病人資料、醫(yī)院病歷、檢查報(bào)告、檢驗(yàn)結(jié)果等信息的全面共享,為各科室更好的了解病患信息做好準(zhǔn)備。

      基于數(shù)據(jù)融合技術(shù)的手術(shù)信息管理系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),如圖1所示。

      主要由數(shù)據(jù)錄入模塊、傳輸網(wǎng)絡(luò)和手術(shù)信息管理這3個(gè)部分組成。數(shù)據(jù)錄入包括手術(shù)信息的錄入和患者信息的錄入;無(wú)線傳輸網(wǎng)絡(luò)通過(guò)藍(lán)牙的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的交互;手術(shù)信息管理系統(tǒng)采用JAVA語(yǔ)言編譯,基于C/S服務(wù)架構(gòu)的JAVA Web,將接收到的數(shù)據(jù)保存在MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中。為了更好的處理手術(shù)信息和患者信息,手術(shù)信息管理系統(tǒng)會(huì)調(diào)用數(shù)據(jù)融合算法,分析患者及手術(shù)情況,并將融合結(jié)果儲(chǔ)存在數(shù)據(jù)庫(kù)中,便于醫(yī)療人員和醫(yī)院管理人員查看所需信息。系統(tǒng)的流程,如圖2所示。

      患者住院后,會(huì)在管理系統(tǒng)錄入患者的數(shù)據(jù)信息,包括患者姓名、床號(hào)、住院號(hào)、醫(yī)護(hù)人員姓名、手術(shù)前情況、手術(shù)后情況等。當(dāng)患者需要手術(shù),相應(yīng)的手術(shù)室終端機(jī)會(huì)被啟動(dòng),無(wú)線設(shè)備裝置上電后會(huì)組建、加入無(wú)線網(wǎng)絡(luò),采集到的手術(shù)信息同步傳輸至手術(shù)信息管理系統(tǒng),保存在本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)中。系統(tǒng)會(huì)調(diào)用手術(shù)數(shù)據(jù)和患者數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)融合分析,并在手術(shù)信息管理系統(tǒng)中顯示當(dāng)前手術(shù)的患者、手術(shù)醫(yī)護(hù)人員、手術(shù)狀態(tài)、手術(shù)儀器等信息,且通過(guò)數(shù)據(jù)融合技術(shù)分析當(dāng)前患者情況。手術(shù)結(jié)束后會(huì)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合分析,顯示歷史手術(shù)數(shù)據(jù),查看手術(shù)是否延時(shí)、延時(shí)手術(shù)醫(yī)師、延時(shí)原因、患者術(shù)后情況等信息。

      2 數(shù)據(jù)融合設(shè)計(jì)

      數(shù)據(jù)融合技術(shù)最初僅應(yīng)用于軍事領(lǐng)域[7-8],隨著技術(shù)的不斷發(fā)展已廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域[9-11]。數(shù)據(jù)融合技術(shù)的目的是通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)采集的多項(xiàng)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行觀測(cè),并在一定規(guī)定下進(jìn)行信息處理,實(shí)現(xiàn)多數(shù)據(jù)信息的自動(dòng)分析、綜合,得到所需的決策和評(píng)估[12-14]。常用的方法有代數(shù)法、圖像回歸法、貝葉斯估計(jì)法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。

      本文采用的是貝葉斯(Bayes)估計(jì)法[15-16]。該方法是利用貝葉斯定理,結(jié)合新的證據(jù)以及之前的先驗(yàn)概率,從而得到新的概率。

      貝葉斯估計(jì)法的設(shè)定參數(shù)服從概率分布,已有的數(shù)據(jù)是在該參數(shù)的分布下產(chǎn)生的,通過(guò)MAP(maximun a posterior,最大值后驗(yàn)估計(jì))方法求解參數(shù)θ。

      貝葉斯估計(jì)中有兩個(gè)概念:先驗(yàn)概率和后驗(yàn)概念。根據(jù)貝葉斯公式:p(θ|X)=p(X|θ)·p(θ)p(X)

      (1) ?這是一個(gè)條件概率公式,其中p(θ)為先驗(yàn)概率,p(θ|X)為后驗(yàn)概率,p(D)為數(shù)據(jù)分布。根據(jù)全概率分布,數(shù)據(jù)分布可以分解為:p(D)=∫θp(D|θ)p(θ)dθ

      (2) ?對(duì)于已有數(shù)據(jù)D={x1,x2,x3,…,xn),有似然函數(shù)p(D|θ):p(D|θ)=∏ni=1p(xi|θ)

      (3) ?將數(shù)據(jù)分布函數(shù)帶入后驗(yàn)概率函數(shù)中,可以得到:p(θ|D)=(∏ni=1p(xi|θ))p(θ)∫θ(∏ni=1p(xi|θ))p(θ)dθ

      (4) ?由此可見,該函數(shù)中具有高復(fù)雜度的計(jì)算過(guò)程。因此,通過(guò)最大值后驗(yàn)估計(jì)算法估計(jì)該函數(shù)。為了得到預(yù)測(cè)值,需得到已有數(shù)據(jù)D={x1,x2,x3,…,xn)的數(shù)學(xué)期望:E(x|D)=∫xxp(x|D)dx

      (5) ?由于x的分布于參數(shù)θ相關(guān),且參數(shù)θ服從概率分布,故可以得到:p(x|D)=∫θp(x,θ|D)dθ

      (6) ?因?yàn)閤和參數(shù)θ在已知數(shù)據(jù)D={x1,x2,x3,…,xn)條件下的概率分布,等于x在已知參數(shù)θ和數(shù)據(jù)D={x1,x2,x3,…,xn)的條件下的概率,再乘上在已有數(shù)據(jù)D={x1,x2,x3,…,xn)條件下的概率,所以可以得到:p(x,θ|D)=p(x|θ,D)p(θ|D)

      (7)其中,p(x|θ,D))=p(x|θ)。由此可以得到:

      p(x|D)=∫θp(x,θ|D)dθ=∫θp(x|θ)p(θ|D)dθ

      (8)

      根據(jù)觀察可以發(fā)現(xiàn),p(θ|D)的分母是歸一化因子,而非參數(shù)θ的函數(shù)。因此,使用下述函數(shù)最大化p(θ|D)的分子:θMAP=argmax∏ni=1p(xi|θ)p(θ)

      (9) ?貝葉斯估計(jì)的原理圖,如圖3所示。

      貝葉斯估計(jì)的主要流程是首先進(jìn)行先驗(yàn)概率,再將樣本信息通過(guò)貝葉斯定理進(jìn)行計(jì)算。最終通過(guò)后驗(yàn)概率,得到統(tǒng)計(jì)推斷的結(jié)果。

      3 系統(tǒng)硬件功能設(shè)計(jì)

      該系統(tǒng)的硬件部分主要負(fù)責(zé)記錄手術(shù)信息,降低麻醉醫(yī)師的工作強(qiáng)度,提高麻醉醫(yī)師在工作中的注意力和工作質(zhì)量。同時(shí),還需要連接手術(shù)室內(nèi)各醫(yī)療儀器的工作狀態(tài)和采集的數(shù)據(jù)。

      手術(shù)從開始至結(jié)束,需主要記錄的是全過(guò)程的時(shí)間節(jié)點(diǎn)、醫(yī)療儀器的使用情況及儀器采集的人體體征數(shù)據(jù)。

      手術(shù)前由醫(yī)護(hù)人員錄入患者的到位時(shí)間、麻醉時(shí)間,并通過(guò)醫(yī)療儀器測(cè)量、記錄、傳輸患者的生命體征數(shù)據(jù)至手術(shù)信息管理系統(tǒng),再由系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)的匯總與分析。手術(shù)醫(yī)生、麻醉醫(yī)生等到位時(shí)間由打卡錄入時(shí)間為準(zhǔn),終端采集到到位時(shí)間后,通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳輸至協(xié)調(diào)器,再由協(xié)調(diào)器將數(shù)據(jù)寫入信息管理系統(tǒng)。醫(yī)療儀器通過(guò)串口將采集數(shù)據(jù)錄入手術(shù)信息管理系統(tǒng)之中。

      在手術(shù)的過(guò)程中,會(huì)設(shè)置手術(shù)信息管理的液晶屏。該液晶屏?xí)@示手術(shù)全過(guò)程的實(shí)時(shí)監(jiān)控信息、提示手術(shù)室內(nèi)患者使用的醫(yī)療儀器的數(shù)據(jù)信息,以及通過(guò)數(shù)據(jù)融合后綜合判斷的手術(shù)、患者情況的提示,便于醫(yī)護(hù)人員觀測(cè)。

      硬件系統(tǒng)的具體流程,如圖4所示。

      打卡機(jī)接收到數(shù)據(jù)后進(jìn)行A/D轉(zhuǎn)換,并設(shè)置數(shù)據(jù)幀格式,將打包的數(shù)據(jù)包通過(guò)無(wú)線的方式發(fā)送至藍(lán)牙的協(xié)調(diào)器。藍(lán)牙的協(xié)調(diào)器接收數(shù)據(jù)后進(jìn)行數(shù)據(jù)解析,通過(guò)串口的方式將數(shù)據(jù)發(fā)送至手術(shù)信息管理系統(tǒng)。系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)后,再通過(guò)串口的方式將數(shù)據(jù)發(fā)出,藍(lán)牙的協(xié)調(diào)器接收數(shù)據(jù)并解析顯示在液晶屏上。同時(shí)還接收攝像頭采集的手術(shù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),將圖像顯示在液晶屏上。

      4 手術(shù)信息管理系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

      在該界面中輸入賬號(hào)、密碼登錄系統(tǒng),可以查看相關(guān)信息。

      該系統(tǒng)主要包括了患者信息、術(shù)前管理信息和手術(shù)信息這3個(gè)模塊,點(diǎn)擊相應(yīng)的標(biāo)簽可以查看所需的信息和數(shù)據(jù)融合后的判斷信息。

      患者住院后,如需做手術(shù),則要在手術(shù)信息管理系統(tǒng)中記錄患者信息,包括基本信息、入院時(shí)間、主治醫(yī)生、術(shù)前評(píng)估、手術(shù)醫(yī)師、手術(shù)排班等信息。數(shù)據(jù)保存在數(shù)據(jù)庫(kù)后,可以將其導(dǎo)出在表格中,如圖5所示。

      通過(guò)打卡系統(tǒng),可以獲取醫(yī)護(hù)人員、患者進(jìn)入手術(shù)室的時(shí)間信息。在手術(shù)信息管理系統(tǒng)中,不僅可以查詢手術(shù)信息,并根據(jù)數(shù)據(jù)融合技術(shù)的計(jì)算結(jié)果,判斷手術(shù)是否準(zhǔn)時(shí)開始或延誤。同時(shí)列出多次延誤手術(shù)的相關(guān)信息,便于管理。

      在手術(shù)過(guò)程中,使用的相關(guān)醫(yī)療儀器會(huì)記錄患者在使用過(guò)程中的相關(guān)情況,例如體溫、心率、血氧等情況。這些醫(yī)療儀器以每秒為周期采集、存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù),同時(shí)能夠以二維圖像直觀的顯示該項(xiàng)數(shù)據(jù),由數(shù)據(jù)融合技術(shù)判斷分析患者當(dāng)前的綜合身體狀態(tài)。如圖6所示為某患者進(jìn)入手術(shù)室2分鐘后的生命體征曲線。

      通過(guò)與數(shù)據(jù)庫(kù)同類數(shù)據(jù)樣本的分析與比對(duì),當(dāng)系統(tǒng)判斷出患者的體征數(shù)據(jù)發(fā)生異常后,顯示器會(huì)顯示患者狀態(tài),并發(fā)出報(bào)警,提示醫(yī)護(hù)人員及時(shí)采取措施。同時(shí)這些數(shù)據(jù)會(huì)被作為比對(duì)樣本保存進(jìn)數(shù)據(jù)庫(kù),為后續(xù)對(duì)比數(shù)據(jù)庫(kù)的進(jìn)一步健全提供詳實(shí)的數(shù)據(jù)。采集到的數(shù)據(jù)樣表,如表1所示。

      5 總結(jié)

      該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)手術(shù)數(shù)據(jù)的采集,并分析手術(shù)信息,為醫(yī)院管理提供一定的依據(jù);并能全面、準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)、詳細(xì)的采集患者手術(shù)信息,為醫(yī)護(hù)人員治療患者提供有效地依據(jù),從而實(shí)現(xiàn)手術(shù)信息數(shù)字化管理。通過(guò)該手術(shù)信息管理系統(tǒng),分析、保存手術(shù)信息,提高工作效率,降低人力勞動(dòng),提升經(jīng)濟(jì)效益,在麻醉醫(yī)療質(zhì)量管控方面具有良好的應(yīng)用開發(fā)空間。

      基于數(shù)據(jù)融合技術(shù)的手術(shù)信息管理系統(tǒng),能夠幫助醫(yī)院一線醫(yī)務(wù)人員在手術(shù)流程中實(shí)現(xiàn)工作標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)化、自動(dòng)化、流程化。這不僅可提高日常手術(shù)進(jìn)展的效率,還能規(guī)范醫(yī)療人員的手術(shù)行為,實(shí)現(xiàn)以患者為中心的醫(yī)護(hù)過(guò)程,具有一定的實(shí)用價(jià)值。

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      (收稿日期: 2019.06.14)

      作者簡(jiǎn)介:許琴(1983-),女,成都人,碩士,研究方向:醫(yī)院管理。

      邱燕(1983-),女,四川隆昌人,博士研究生,研究方向:麻醉與免疫。

      通信作者:朱濤(1969-),男,江蘇如皋人,博士研究生,研究方向:人體基本生命功能監(jiān)控及新技術(shù)研發(fā)。文章編號(hào):1007-757X(2020)02-0156-03

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