本發(fā)明涉及智能止痛泵劑量調節(jié)，具體為一種疼痛反饋驅動的智能止痛泵劑量調節(jié)系統(tǒng)。

背景技術：

1、一種疼痛反饋驅動的智能止痛泵劑量調節(jié)系統(tǒng)由疼痛傳感器模塊、控制單元、藥物泵和反饋調節(jié)單元組成。該系統(tǒng)通過疼痛傳感器實時監(jiān)測患者的疼痛程度，并將數(shù)據(jù)傳輸至控制單元?？刂茊卧罁?jù)預設的疼痛閾值和算法，判斷患者的疼痛級別，自動調整藥物泵的輸注速率，以確?；颊攉@得及時且適當?shù)闹雇磩┝?。此外，反饋調節(jié)單元通過動態(tài)調整劑量響應患者的疼痛變化，實現(xiàn)個性化的劑量管理，避免傳統(tǒng)止痛泵中劑量不靈活的問題。

2、該系統(tǒng)的缺陷主要體現(xiàn)在傳感器和算法的精確性與適應性方面。疼痛傳感器對不同患者的疼痛反饋可能不完全適用，導致疼痛程度的檢測結果偏差，影響劑量調整的準確性。算法對突發(fā)性劇痛或慢性疼痛的應對不夠靈敏，可能導致藥物輸注延遲，不能及時緩解疼痛。

技術實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明提供了一種疼痛反饋驅動的智能止痛泵劑量調節(jié)系統(tǒng)，解決了疼痛傳感器對不同患者的疼痛反饋可能不完全適用，導致疼痛程度的檢測結果偏差的問題；算法對突發(fā)性劇痛或慢性疼痛的應對不夠靈敏，可能導致藥物輸注延遲，不能及時緩解疼痛的問題。

2、為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術方案予以實現(xiàn)：一種疼痛反饋驅動的智能止痛泵劑量調節(jié)系統(tǒng)，包括：

3、疼痛傳感器模塊、控制單元、藥物泵和反饋調節(jié)單元，所述疼痛傳感器模塊基于多模態(tài)傳感技術，能夠同時采集皮膚電阻、肌電信號、心率變異性和皮膚溫度等多種生物信號，通過融合算法計算患者的疼痛程度，實現(xiàn)對疼痛反饋的綜合評估；

4、所述控制單元內嵌多種算法模型，包括個體化疼痛感知模型和疼痛波動應對算法，能夠根據(jù)患者歷史數(shù)據(jù)和實時反饋更新算法參數(shù)，以提高不同患者的疼痛檢測適用性，并包含一個多級響應機制，根據(jù)疼痛級別控制藥物泵的輸出；

5、所述藥物泵采用微步進電機驅動的精密控制結構，能夠實現(xiàn)微量級別的藥物輸注調節(jié)，以實現(xiàn)對不同疼痛級別的準確劑量控制；

6、所述反饋調節(jié)單元基于反饋優(yōu)化算法，通過對藥物泵注入后患者疼痛反饋信號進行二次檢測，并調整控制單元的算法參數(shù)，實現(xiàn)疼痛檢測和劑量調節(jié)的自適應優(yōu)化，以減少傳感誤差導致的劑量偏差；

7、所述系統(tǒng)還包括：

8、自適應疼痛識別模塊，其利用機器學習算法生成個體化疼痛感知模型，并依據(jù)患者的個體特征動態(tài)調整算法權重，提升疼痛識別的精確性；

9、突發(fā)性與慢性疼痛分級調節(jié)模塊，其包含突發(fā)性疼痛響應模型和慢性疼痛緩釋模型，基于各類疼痛的特征分別計算出不同的止痛劑量，并通過動態(tài)控制器實現(xiàn)劑量輸出的精細化控制；

10、遠程監(jiān)控模塊，其允許醫(yī)護人員通過遠程連接實時查看患者疼痛數(shù)據(jù)和劑量調節(jié)情況，必要時可進行參數(shù)調整或手動干預。

11、優(yōu)選的，所述疼痛傳感器模塊基于多模態(tài)傳感器融合算法，對皮膚電阻、肌電信號、心率變異性、皮膚溫度信號進行加權處理，以實現(xiàn)對疼痛等級的精細化評估，所述自適應疼痛識別模塊采用機器學習中的梯度增強決策樹模型，對患者的疼痛數(shù)據(jù)進行多參數(shù)輸入訓練，以提高疼痛反饋模型的準確性。

12、優(yōu)選的，所述突發(fā)性疼痛響應模型采用公式dt＝α×δpt+β×rt，其中dt表示突發(fā)性疼痛的藥物調節(jié)量，pt為疼痛反饋信號值，rt為疼痛等級變化速率，α和β為調節(jié)系數(shù)，通過二次檢測數(shù)據(jù)對α和β進行權重調整以適應患者疼痛反應。

13、優(yōu)選的，所述慢性疼痛緩釋模型通過移動平均算法平滑疼痛反饋信號，其慢性疼痛劑量調節(jié)量dc計算公式為其中γ為調節(jié)系數(shù)，通過加權歷史疼痛數(shù)據(jù)實現(xiàn)疼痛緩釋，所述動態(tài)控制器采用模糊控制算法，根據(jù)疼痛反饋信號的波動和不確定性調整藥物輸注的頻率和速率，實現(xiàn)靈敏響應。

14、優(yōu)選的，所述反饋調節(jié)單元通過反饋優(yōu)化算法對疼痛反饋信號進行誤差分析，調整控制單元中權重參數(shù)，持續(xù)優(yōu)化疼痛識別精度。

15、優(yōu)選的，所述控制單元包含突發(fā)性疼痛預測模塊，所述突發(fā)性疼痛預測模塊基于時間序列算法預測突發(fā)疼痛發(fā)生趨勢，以提前預警并啟動藥物調節(jié)，所述突發(fā)性疼痛預測模塊使用自回歸移動平均模型對疼痛信號波動進行預測，并結合患者個體化數(shù)據(jù)建立疼痛趨勢預測模型。

16、優(yōu)選的，所述系統(tǒng)內置數(shù)據(jù)記錄模塊，可存儲患者疼痛反饋數(shù)據(jù)、止痛劑量調節(jié)過程等信息，便于后續(xù)個性化方案調整和數(shù)據(jù)分析，所述遠程監(jiān)控模塊實時向醫(yī)生提供患者疼痛曲線和劑量變化趨勢，具備異常提醒功能，在檢測突發(fā)疼痛劇烈波動時發(fā)出提醒信號。

17、優(yōu)選的，所述疼痛反饋驅動的智能止痛泵劑量調節(jié)系統(tǒng)支持手動和自動模式的靈活切換，醫(yī)生在手動模式下根據(jù)患者實際情況調整藥物輸注速率和參數(shù)，所述個體化疼痛感知模型基于患者既往疼痛記錄進行動態(tài)調節(jié)，結合患者生理數(shù)據(jù)自動優(yōu)化疼痛模型。

18、本發(fā)明提供了一種疼痛反饋驅動的智能止痛泵劑量調節(jié)系統(tǒng)。具備以下有益效果：通過多模態(tài)傳感器融合和個體化的疼痛感知模型，實現(xiàn)了對不同患者疼痛程度的精準評估。該系統(tǒng)采用多種生物信號的融合算法，通過皮膚電阻、肌電信號、心率變異性和皮膚溫度的多模態(tài)傳感器采集數(shù)據(jù)，并通過機器學習算法生成個性化的疼痛模型，能夠實時動態(tài)調整算法參數(shù)，使系統(tǒng)適應不同患者的疼痛反饋特性，從而有效解決了現(xiàn)有技術中疼痛傳感器適應性不足導致檢測結果偏差的問題。此外，系統(tǒng)還包含突發(fā)性和慢性疼痛的分級調節(jié)模塊，分別應對劇痛和緩慢疼痛的特點，提供精細化的劑量控制，使藥物輸注的即時性和穩(wěn)定性大幅提升。

19、反饋調節(jié)單元通過二次檢測與優(yōu)化算法，結合自適應控制和模糊控制，實現(xiàn)了疼痛檢測和劑量調節(jié)的自適應優(yōu)化，并內嵌遠程監(jiān)控和數(shù)據(jù)記錄功能，使醫(yī)護人員可以實時監(jiān)控患者的疼痛曲線和劑量變化趨勢，必要時進行參數(shù)調整或手動干預，顯著提升了系統(tǒng)的安全性和有效性。該系統(tǒng)進一步支持手動和自動模式的切換，以及突發(fā)疼痛的預測與預警功能，有效解決了現(xiàn)有算法在突發(fā)性劇痛和慢性疼痛應對不靈敏的問題，實現(xiàn)了對疼痛的精細管理和個性化治療。

技術特征：

1.一種疼痛反饋驅動的智能止痛泵劑量調節(jié)系統(tǒng)，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權利要求1所述的一種疼痛反饋驅動的智能止痛泵劑量調節(jié)系統(tǒng)，其特征在于：所述疼痛傳感器模塊基于多模態(tài)傳感器融合算法，對皮膚電阻、肌電信號、心率變異性、皮膚溫度信號進行加權處理，以實現(xiàn)對疼痛等級的精細化評估，所述自適應疼痛識別模塊采用機器學習中的梯度增強決策樹模型，對患者的疼痛數(shù)據(jù)進行多參數(shù)輸入訓練，以提高疼痛反饋模型的準確性。

3.根據(jù)權利要求1所述的一種疼痛反饋驅動的智能止痛泵劑量調節(jié)系統(tǒng)，其特征在于：所述突發(fā)性疼痛響應模型采用公式dt＝α×δpt+β×rt，其中dt表示突發(fā)性疼痛的藥物調節(jié)量，pt為疼痛反饋信號值，rt為疼痛等級變化速率，α和β為調節(jié)系數(shù)，通過二次檢測數(shù)據(jù)對α和β進行權重調整以適應患者疼痛反應。

4.根據(jù)權利要求1所述的一種疼痛反饋驅動的智能止痛泵劑量調節(jié)系統(tǒng)，其特征在于：所述慢性疼痛緩釋模型通過移動平均算法平滑疼痛反饋信號，其慢性疼痛劑量調節(jié)量dc計算公式為其中γ為調節(jié)系數(shù)，通過加權歷史疼痛數(shù)據(jù)實現(xiàn)疼痛緩釋，所述動態(tài)控制器采用模糊控制算法，根據(jù)疼痛反饋信號的波動和不確定性調整藥物輸注的頻率和速率，實現(xiàn)靈敏響應。

5.根據(jù)權利要求1所述的一種疼痛反饋驅動的智能止痛泵劑量調節(jié)系統(tǒng)，其特征在于：所述反饋調節(jié)單元通過反饋優(yōu)化算法對疼痛反饋信號進行誤差分析，調整控制單元中權重參數(shù)，持續(xù)優(yōu)化疼痛識別精度。

6.根據(jù)權利要求1所述的一種疼痛反饋驅動的智能止痛泵劑量調節(jié)系統(tǒng)，其特征在于：所述控制單元包含突發(fā)性疼痛預測模塊，所述突發(fā)性疼痛預測模塊基于時間序列算法預測突發(fā)疼痛發(fā)生趨勢，以提前預警并啟動藥物調節(jié)，所述突發(fā)性疼痛預測模塊使用自回歸移動平均模型對疼痛信號波動進行預測，并結合患者個體化數(shù)據(jù)建立疼痛趨勢預測模型。

7.根據(jù)權利要求1所述的一種疼痛反饋驅動的智能止痛泵劑量調節(jié)系統(tǒng)，其特征在于：所述系統(tǒng)內置數(shù)據(jù)記錄模塊，可存儲患者疼痛反饋數(shù)據(jù)、止痛劑量調節(jié)過程等信息，便于后續(xù)個性化方案調整和數(shù)據(jù)分析，所述遠程監(jiān)控模塊實時向醫(yī)生提供患者疼痛曲線和劑量變化趨勢，具備異常提醒功能，在檢測突發(fā)疼痛劇烈波動時發(fā)出提醒信號。

8.根據(jù)權利要求1所述的一種疼痛反饋驅動的智能止痛泵劑量調節(jié)系統(tǒng)，其特征在于：所述疼痛反饋驅動的智能止痛泵劑量調節(jié)系統(tǒng)支持手動和自動模式的靈活切換，醫(yī)生在手動模式下根據(jù)患者實際情況調整藥物輸注速率和參數(shù)，所述個體化疼痛感知模型基于患者既往疼痛記錄進行動態(tài)調節(jié)，結合患者生理數(shù)據(jù)自動優(yōu)化疼痛模型。

技術總結
本發(fā)明提供一種疼痛反饋驅動的智能止痛泵劑量調節(jié)系統(tǒng)。該疼痛反饋驅動的智能止痛泵劑量調節(jié)系統(tǒng)，包括，疼痛傳感器模塊、控制單元、藥物泵和反饋調節(jié)單元，所述疼痛傳感器模塊基于多模態(tài)傳感技術，能夠同時采集皮膚電阻、肌電信號、心率變異性和皮膚溫度等多種生物信號，通過融合算法計算患者的疼痛程度，實現(xiàn)對疼痛反饋的綜合評估。該疼痛反饋驅動的智能止痛泵劑量調節(jié)系統(tǒng)，通過多模態(tài)傳感器融合和個體化的疼痛感知模型，實現(xiàn)了對不同患者疼痛程度的精準評估。該系統(tǒng)采用多種生物信號的融合算法，通過皮膚電阻、肌電信號、心率變異性和皮膚溫度的多模態(tài)傳感器采集數(shù)據(jù)。

技術研發(fā)人員：詹莎莎,王艷
受保護的技術使用者：華中科技大學同濟醫(yī)學院附屬同濟醫(yī)院
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/12/30