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为什么我要做这件事#

我们每一个人每时每刻都有生病甚至死亡的概率,是那些不幸的人为我们分担了我们的这一份概率,我们应该要为那些不幸的人做点什么。我们每一个人都有老去,走到人生终点的那一天,我们应该为自己平静的离开这个世界做点什么。
                                                                                                                                       ---- 吕卫华

分布式医疗数据辅助决策平台#

医疗数据辅助决策平台 该项目旨在打造一个集医疗数据管理、科研、应用于一体的医疗大数据平台。该平台包括一系列子系统,前期只涉及ICU、影像、检验等关联科室,最终会覆盖所有科室。其中ICU子系统为前期项目重点,这是因为通常急诊和ICU对生命体征数据要求最全面,且数据对辅助诊断最重要,而急诊危重患者也会进ICU。而且全面的生命体征数据研究成果是后续多生命体征融合诊断、疾病风险发现等项目的基础。

项目重点方向介绍#

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注意:目前,本系统一切分析结果都只为参考描述信息,不代表任何诊断、结论、建议、证明。原有的所有正常诊疗措施或流程都不应发生改变。

辅助诊断#

重点专注在两大方向:
一、体外诊断(In Vitro Diagnosis)

  1. 血常规(Blood Routine Examination)
  • 数据分析:血常规检查包括红细胞(RBC)、血红蛋白(Hb)、血细胞比容(HCT)、白细胞(WBC)、白细胞分类计数(中性粒细胞、嗜酸性粒细胞、嗜碱性粒细胞、淋巴细胞、单核细胞等)及血小板(PLT)等。 本模块旨在对这些数据综合患者其他生命体征数据进行自动解读并给出参考描述。
    当前进度:设计中
    开源状态:待定
  • 快速血常规: 只取少量指尖血,通过专用电镜对血液中相关细胞进行快速分析。微型电镜尚在设计中,用于本系统在一分钟内对患者进行快速血常规分析。该功能目标不是为了替代正常血常规、ELISA等检查,至少目前做不到。目的在于和其他生命体征数据融合分析。
    当前进度:设计中,目前可分析部分细胞
    开源状态:待定
  1. 尿常规(Urine Routine Examination)
  • 数据分析:尿常规检查包括酸碱度(pH)、尿比重(SG)、尿胆原(URO)、隐血(BLD)、白细胞(WBC)、尿蛋白(PRO)、尿糖(GLU)、胆红素(BIL)、酮体(KET)、尿红细胞(RBC)、尿液颜色(COL)等。 本模块旨在对这些数据综合患者其他生命体征数据进行自动解读并给出参考描述。
    当前进度:设计中
    开源状态:待定
  • 快速尿常规:只取少量患者尿液,通过专用电镜(和快速血常规共用)对尿液中相关细胞及其他成分进行快速分析。微型电镜尚在设计中,用于本系统在一分钟内对患者进行快速尿常规分析。该功能目标不是为了替代正常尿常规检查,至少目前做不到。目的在于和其他生命体征数据融合分析。
    当前进度:设计中,目前可分析部分细胞
    开源状态:待定
  1. 血气分析(Blood Gas Analysis)
    血气分析用于判断机体是否存在酸碱平衡失调以及缺氧和缺氧程度等,血气的主要指标:PaO2、PaCO2、CaO2、SaO2、TCO2、P50等。酸碱平衡的主要指标:pH、PaCO2、HCO3-、TCO2、ABE、SBE及电解质(K+、Na+、Cl-、AG)等。除此之外,还有很多其他指标可供使用。本模块旨在对这些数据综合患者其他生命体征数据进行自动解读并给出参考描述。
    当前进度:设计中
    开源状态:待定
  2. 心律失常(Arrhythmia)
    心律失常是由于窦房结激动异常或激动产生于窦房结以外,激动的传导缓慢、阻滞或经异常通道传导,即心脏活动的起源和(或)传导障碍导致心脏搏动的频率和(或)节律异常。本模块旨在通过分析静态心电图机、多参数监护仪及Holter等设备获得的患者心电信号,自动对患者心律失常进行分析诊断。同时,综合患者其他生命体征数据进行自动解读并给出参考描述。
    当前进度:设计中,目前应用了CNN和LSTM模型,并分别按单心博、多心博、多导联识别进行尝试,取得了不错的进展。但为了长远考虑,以及多参数融合分析,打算采用transformer模型。
    开源状态:待定
  1. 重症感染(Severe Infection)/脓毒症(Sepsis)
    ICU患者发生重症感染/脓毒症的风险较大,死亡率也居高不下,本模块旨在综合患者各项生命体征数据的持续变化量,自动分析和预测发生重症感染/脓毒症的概率,一旦发现风险,立即通知医护人员通过血常规或上面的快速血常规方式补充数据进行融合分析并给出参考描述。
    当前进度:设计中,在Hyland, S.L. et al.基础上进行改进。
    开源状态:待定
  2. CT/MRI
    通过历史影像数据针对病种进行建模,医生可以通过模型对患者的CT/MRI影像进行自动识别分析得出参考描述,在本系统种,还可以进一步融合患者其他生命体征数据进行分析,给出更具有意义的参考描述。
    当前进度:设计中,影像领域已有大量用例可供参考
    开源状态:待定
  3. 多维度生命体征融合分析
    在上述单项目分析基础上,进一步设计多维度生命体征自动分析模型,实现多维度生命体征融合分析诊断能力。
    当前进度:规划中
    开源状态:待定

二、无创替代有创

  1. 无创血糖(Noninvasive Blood Glucose Measuring)
    目前无创血糖的研究方向已经有多个方向取得一定成果,不少方案是通过光学、血氧数据进行分析,准确度和个体适应性并不太理想。抛开通用算法,转而向针对个体自适应的个性化算法或许也是一个不错的方向。
    当前进度:设计中
    开源状态:待定
  2. 无创血压(相对IBP),无感血压(相对NIBP)
    无创血压(相对IBP):几个重要动脉压和静脉压准确度要求很高,所以是侵入血管采样的。通过常规方式,中心静脉压在体表测不到,动脉压通过袖带血压计可以测,但也没有有创血压的准确性和实时连续性。但在今天传感技术和人工智能技术的辅助下,通过在重要血管体表增加传感器采集数据,结合人工智能,获得持续准确的静脉压和动脉压应该是可行的。
    当前进度:设计中
    开源状态:待定
    无感血压(相对NIBP):无须IBP的患者通常会采用NIBP,但袖带的收缩也会让患者很痛苦。而且,NIBP的数据是不连续的。如果只需要NIBP的血压精度,通过ECG数据、HRV、血氧数据,结合人工智能,实现患者无感获得持续的动脉压数据应该是可行的,或者像上面IBP思路,在体表主动脉上增加一个传感器。
    当前进度:设计中
    开源状态:待定

项目的第一个子项目规划#

ICU节点#

信息管理系统:

  1. ICU管理
    主要包括患者ICU入科、出科管理、床位安排、护理评估、日常护理(基础生命体征数据采集,呼吸机参数及数据采集、护理事件填报、医嘱执行管理、入量管理、出量管理、评分等)、护理记录单管理、交接班管理、查询统计等模块。
    当前进度:设计中
    开源状态:待定
  2. ICU小结
    ICU患者生命体征每天都会发生很多变化,本模块旨在综合患者历史生命体征数据,每小时进行自动解读,并按小时、按天、按周进行评估。 主要是对患者的神志、左右瞳孔、心率、脉搏、呼吸、血氧、NIBP(收缩压、舒张压、平均压)、IBP(收缩压、舒张压、平均压、中心静脉压)、体温、血糖、吸氧(氧流量)、呼吸机(MV、Ppeak、肺顺应性、气道阻力)、入量、出量进行分析,并结合ECG的心律失常事件、血气分析、血常规、尿常规、医嘱数据进行评估。
    当前进度:设计中
    开源状态:待定

ICU实时监护:
由于各项技术都尚在研发阶段,系统输出的数据都只为参考描述,存在假阴性和假阳性的可能,原有的所有正常诊疗措施或流程都不应发生改变。

  1. 状态改变
    在患者入科后,当监护数据进入稳定状态5分钟后,对患者后10分钟的数据通过Few-shot Learning快速建模,当发现某些数据发生较大改变时通知护士患者状态改变,并存档。状态改变有可能是向好当方向改变,也有可能是朝坏的方向改变。
    当前进度:设计中
    开源状态:待定
  2. 危急预警
    重症感染:重症感染预测模型每5分钟对患者过去的5分钟数据进行一次分析并预测,一旦发现潜在风险,立即结合快速血常规、ELISA等进行进一步风险分析。
    心律失常:心律失常模型每10秒对患者过去10秒的心电数据进行一次分析,如果发现异常,给出参考描述。
    阈值预警:各类数值型数据可以设定上下限,系统每10秒对这些数据进行一次分析,当超出范围时给出预警。例如:收缩压、舒张压等血压上下限、呼吸率、心率上下限等。
    变化量预警:针对各类数值型数据在设定的时间窗口内发生改变的量,以及在后续的时间窗口内发生改变的量,对窗口期之间的变化量进行预警。
    当前进度:设计中
    开源状态:待定