一種智能化醫用微量推注泵管理系統

本發明涉及醫療信息，具體是指一種智能化醫用微量推注泵管理系統。

背景技術：

1、醫用微量推注是指以極低的速率將藥物或營養液體精確且持續地輸送到患者體內的過程，這種技術廣泛應用于各種醫療領域，現代微量推注設備已經高度自動化，并結合智能技術進行個性化管理，傳統的控制方法存在精度低、響應延遲、藥物浪費的問題，依賴于單一維度或簡單的規則來控制推注過程，無法捕捉液體藥物關鍵參數中的細微變化，導致推注精度不足，藥物劑量可能偏離目標值，同時在推注過程中無法及時響應和調整，無法實時修正偏差，并且無法根據患者的個體差異和藥物吸收情況動態調整推注參數，導致藥物使用過量或不足，造成藥物浪費或治療效果不佳；普通的數據分析存在分析精度低、計算效率低和誤報率高的問題，分析過程中無法根據實際情況動態調整參數，導致對數據特性適應性不足，分析結果的精度較低，算法在無效的搜索區域內浪費大量計算資源，整體計算效率降低，可能在識別異常數據時表現不佳，增加誤報率和漏報率，降低系統的可靠性。

技術實現思路

1、針對上述情況，為克服現有技術的缺陷，本發明提供了一種智能化醫用微量推注泵管理系統，針對傳統的控制方法存在精度低、響應延遲、藥物浪費的問題，本發明在精準推注控制模塊中使用基于反饋機制的層次聚類協作模型對推注泵進行控制，通過層次聚類協作模型的多粒度數據分析能力，更精細地捕捉到液體藥物關鍵參數的細微變化，進而實現推注過程的高精度控制，減少藥物劑量誤差，基于實時反饋的機制，在推注過程中根據實際情況進行自適應調整，從而優化藥物利用率；同時在構建層次聚類協作模型初始架構中使用dbscan算法，通過密度閾值有效識別并過濾噪聲數據和異常值，確保聚類結果更準確，通過在更細粒度層次上對聚類進行校正，減少了聚類過程中可能忽略的邊界點和稀疏區域數據；針對普通的數據分析存在分析精度低、計算效率低和誤報率高的問題，本發明在智能分析模塊中使用元啟發式算法結合強化學習進行深入分析，結合使用能夠在探索新解的同時有效利用已有的最優解，從而找到更優的全局最優解，強化學習根據實時反饋調整元啟發式算法的參數，增強了模型對數據特性的適應性，提升了分析精度，元啟發式算法的全局搜索能力結合強化學習的動態優化能力，能夠更精確地識別數據中的異常點，降低誤報率和漏報率，提升系統的整體可靠性。

2、本發明采取的技術方案如下：本發明提供的一種智能化醫用微量推注泵管理系統，包括核心設備模塊、傳感器模塊、數據處理單元、精準推注控制模塊、智能分析模塊和報警模塊；

3、所述核心設備模塊包括推注泵本體和流量調節裝置，推注泵本體將液體藥物輸送至患者體內，流量調節裝置用于控制液體藥物的推注速度和劑量；

4、所述傳感器模塊在推注泵內部及周圍安裝傳感器，實時監測液體藥物關鍵參數，包括藥物濃度、藥物粘度、藥物ph值、藥物溫度敏感度、流量、壓力和溫度，通過反饋機制將液體藥物關鍵參數傳輸至數據處理單元；

5、所述數據處理單元設置于推注泵內部，對液體藥物關鍵參數進行預處理后傳輸至精準推注控制模塊和智能分析模塊；

6、所述精準推注控制模塊通過液體藥物的關鍵參數，使用基于反饋機制的層次聚類協作模型對推注泵進行控制，控制參數包括啟動、停止、調節流量、推注速度和推注劑量；

7、所述智能分析模塊接收預處理后的液體藥物關鍵參數和控制參數，使用元啟發式算法結合強化學習進行深入分析，得到分析報告并傳輸至報警模塊；

8、所述報警模塊接收分析報告并進行異常檢測，出現異常情況時進行報警。

9、進一步的，在精準推注控制模塊中使用基于反饋機制的層次聚類協作模型對推注泵進行控制，具體包括以下步驟：

10、步驟s1：數據準備，接收預處理后的液體藥物關鍵參數并進行標準化處理；

11、步驟s2：初始化模型，構建層次聚類協作模型初始架構；

12、步驟s3：實時反饋，實時監控推注過程中的液體藥物關鍵參數，得到反饋信息；

13、步驟s4：模型評估，對層次聚類協作模型進行評估，得到評估結果；

14、步驟s5：模型更新，根據評估結果和反饋信息更新層次聚類協作模型初始架構；

15、進一步的，在步驟s2中，所述初始化模型是基于步驟s1標準化處理后的液體藥物關鍵參數進行處理，具體包括以下步驟：

16、步驟s21：分層結構設定，將液體藥物關鍵參數劃分為四個層次，分別為超細粒度層、細粒度層、中等粒度層和粗粒度層，捕捉多粒度信息；

17、步驟s22：初步聚類，使用dbscan算法對每個層次進行初步聚類，在聚類過程中，采用向下掩蔽策略，通過結合多粒度信息過濾假陰性，在每層的聚類中保留包含位于聚類中心位置的數據點，生成初步的聚類結果，為每個層次提供一個潛在分區，每個潛在分區代表在該層次下的相似數據點的集合；

18、步驟s23：聚類優化，使用密度峰值聚類優化算法對初步的聚類結果進行優化，同時引入向上掩蔽策略，從每個潛在分區中剔除聚類中的異常值；

19、步驟s24：原型初始化，從每個層次的聚類結果中選取位于聚類中心的數據點作為聚類原型；

20、步驟s25：原型優化，使用銳聚dbscan算法調整聚類原型的位置；

21、進一步的，步驟s21中將液體藥物關鍵參數劃分為四個層次，具體包括以下內容：

22、超細粒度層和細粒度層捕捉細節信息，中等粒度層和粗粒度層捕捉整體趨勢；

23、超細粒度層：捕捉每毫秒的流量或壓力微小波動；

24、細粒度層：捕捉每秒的流量波動和瞬時壓力變化；

25、中等粒度層：捕捉范圍為1至5分鐘的平均流量、平均壓力和平均溫度，反映藥物推注的短期趨勢；

26、粗粒度層：分析范圍為15分鐘至1小時的總流量、累計推注劑量、平均壓力和平均溫度；

27、進一步的，步驟s25，具體包括以下步驟：

28、步驟s251：輸入數據，將每個聚類原型作為初始點；

29、步驟s252：構建網格，劃分網格單元，構建網格圖存儲網格單元；

30、步驟s253：相鄰網格計算，對每個初始點計算鄰域點，并計算鄰域內點的密度中心，所用公式如下：

31、；

32、；

33、其中，是初始點，是鄰域點集合，是其他網格單元的中心點，為距離閾值，為鄰域內點的密度中心，為鄰域點集合中的一個點；

34、步驟s254：距離計算，計算初始點和鄰域點的距離。并調整初始點的位置，所用公式如下：

35、；

36、其中，為學習率；

37、步驟s255：合并網格單元，所用公式如下：

38、；

39、其中，本公式對于相鄰的網格單元，如果它們之間的距離小于等于，則進行合并；

40、；

41、其中，為合并后的網格單元中心位置，設定為新的初始點；

42、步驟s256：重復步驟s251至步驟s255，至初始點位置穩定不變；

43、步驟s257：更新聚類結果，應用穩定的初始點重新分配聚類，輸出更新后的聚類結果。

44、進一步的，在智能分析模塊中使用元啟發式算法結合強化學習進行深入分析，具體包括以下步驟：

45、步驟q1：特征提取，使用主成分分析技術從預處理后的液體藥物關鍵參數和控制參數中提取關鍵特征；

46、步驟q2：元啟發式算法初始分析，使用遺傳算法對液體藥物關鍵參數和控制參數進行初步優化，同時進行多目標優化，找到參數組合，設定為初始解；

47、步驟q3：強化學習模型的訓練，初始化強化學習模型，定義狀態空間和動作空間，狀態空間包括當前推注的狀態和液體藥物的特征，動作空間包括參數組合和推注策略，模擬推注過程，對強化學習模型進行訓練，使用元啟發式算法的初始解作為起點，使用強化學習模型進行推注策略選擇并進行優化；

48、步驟q4：探索與利用平衡，使用ε-貪婪策略，包括探索階段、利用階段和自適應學習；

49、步驟q5：分析結果生成，使用元啟發式算法對推注過程中的數據進行聚類和分類，識別推注策略下的藥物反應模式，得到分析結果；

50、進一步的，步驟q4中的三個階段具體包括以下內容：

51、探索階段：通過元啟發式算法的變異操作尋找潛在的優化空間；

52、利用階段：利用歷史最優策略進行推注操作；

53、自適應學習：結合元啟發式算法的初始解，使用強化學習模型調整探索階段與利用階段的比例。

54、采用上述方案本發明取得的有益效果如下：

55、（1）針對傳統的控制方法存在精度低、響應延遲、藥物浪費的問題，本發明在精準推注控制模塊中使用基于反饋機制的層次聚類協作模型對推注泵進行控制，通過層次聚類協作模型的多粒度數據分析能力，更精細地捕捉到液體藥物關鍵參數的細微變化，進而實現推注過程的高精度控制，減少藥物劑量誤差，基于實時反饋的機制，在推注過程中根據實際情況進行自適應調整，從而優化藥物利用率；

56、（2）同時在構建層次聚類協作模型初始架構中使用dbscan算法，通過密度閾值有效識別并過濾噪聲數據和異常值，確保聚類結果更準確，通過在更細粒度層次上對聚類進行校正，減少了聚類過程中可能忽略的邊界點和稀疏區域數據；

57、（3）針對普通的數據分析存在分析精度低、計算效率低和誤報率高的問題，本發明在智能分析模塊中使用元啟發式算法結合強化學習進行深入分析，結合使用能夠在探索新解的同時有效利用已有的最優解，從而找到更優的全局最優解，強化學習根據實時反饋調整元啟發式算法的參數，增強了模型對數據特性的適應性，提升了分析精度，元啟發式算法的全局搜索能力結合強化學習的動態優化能力，能夠更精確地識別數據中的異常點，降低誤報率和漏報率，提升系統的整體可靠性。