[发明专利]用于患者监测器的阶梯式警报方法

说明书

技术领域

本申请大体涉及患者监测。其具体结合减少患者警报应用并将具体参考减少患者警报进行描述。然而，应该理解，本申请还具体应用于其他使用情境，并且不必须被限制到前述应用。

背景技术

患者恶化之前通常有一段异常生命体征期。这样，临床医师通常采用预测系统来评估恶化的可能性。这样的系统包括异常评分系统，例如早期预警评分（EWS）和修正的EWS（MEWS）评分系统。异常评分系统将对诸如生命体征的多个生理参数的评估统一化到统一的单元系统，并且合并个体评估，以确定患者风险，其可以造成可预防的不良事件，如心脏骤停或死亡。

对于样本EWS评分系统（图1），基于几种生命体征，使用表格来确定EWS。当生命体征为正常时，将其评估为评分为零。随着每个生命体征的异常度增加，针对所述生命体征评估更多的点。所有生命体征的总评分是异常度的指标，并且如果其超过预选的阈值，则定义后续行动（例如，临床医师的会诊或所谓的快速响应团队的启动）。

临床医师通常手动地执行异常评分系统。然而，手动评分的一个挑战在于，诸如医院的医疗机构的资源有限。因此，不是很频繁地评估例如在普通病房中的患者，通常每4至8小时一次。在这种次重症护理环境中，患者可能未被注意到恶化。对该恶化的晚的发现可能导致不必要的并发症、入住特护病房（ICU）、心脏骤停、死亡，等等。

为了缓解这一点，对患者的自动监测正变得越来越普遍。然而，自动监视的主要挑战是警报疲劳。警报疲劳是这样的情况：由于高概率没有实际临床意义的警报，而使临床医师对临床警报变得麻木的状况。

减少警报负担的一个方法是提升警报阈值，通常以手动方式。然而，相同轮班以及随后轮班的其他护士可能没有注意到高的阈值，并且被患者健康良好的错觉所迷惑。此外，这降低了灵敏度并且增加了不能检测患者恶化的可能性。另一个方法是在警报发出之后设置抑制期，从而在满足重置条件之前不再发出类似的警报。在这样的方法中，所述重置条件对于减少警报是至关重要的。

典型的重置条件是从警报触发起经过预定抑制期。这是基于以下见解：第一警报之后的任意警报均可能是基于类似的生理数据，并且因此没有向临床医师提供任何额外信息。如果所述临床医师同意所述警报，他或者已计划采取行动以处置所述患者，或者他怀疑所述警报的有效性。在任一种情况中，另一警报都将是不必要的。因此，抑制进一步的警报有限的时间段是合理的。

该重置条件的一个缺点在于，如果患者的状况在所述警报抑制期内变差，也不会出现额外的警报。另一个缺点在于所述预定量的时间对于一般患者群体是通用的。这样，所述预定量的时间并非为任意特定患者定制的。此外，所述预定量的时间不适配于个体的动态。

自动监测系统的其他挑战源于典型地由自动监测系统采用的预测模型。这种预测模型典型地是在大数据库的群体数据上训练的，籍此使用这种预测模型的决策是基于大群体的一般特征。此外，通常没有考虑到个体与一般训练群体之间的差异。以此方式的训练可能导致不必要的提醒和/或针对某些生理规范不同于那些一般训练群体的患者未能生成提醒。

一种解决方案是基于患者的健康的知识，或基线、生理动态，来调节预测模型。然而，基线数据在实践中常常不可用，尤其是在ICU中，在ICU中绝不可能假设正收集的数据反映患者的“正常”生理机能。

另一种解决方案采用来自临床医师的有关用于学习的发布警报的有效性的直接反馈。然而，这样的方法对于不具备该直接反馈学习的系统而言，是不可能的。此外，如果响应于提前几个小时的预测事件，而发布警报，则来自临床医师的有关警报的有效性的即时反馈是没有意义的。

本申请提供克服了上述问题以及其他问题的新的且改进的方法和系统。

发明内容

根据一个方面，提供一种使用阶梯式警报方案生成患者警报的系统。所述系统包括一个或多个处理器，所述处理器被编程为：接收生理评分和/或生理参数值；将所述生理评分和/或所述生理参数值与多个警报水平进行比较；响应于生理评分和/或生理参数值落入所述警报水平中的非抑制警报水平，发出警报；以及在发出所述警报之后，设定针对所述非抑制警报水平的第一抑制期。

根据另一方面，提供一种使用阶梯式警报方案生成患者警报的方法。接收生理评分和/或生理参数值。将所述生理评分和/或生理参数值与多个警报水平进行比较。响应于生理评分和/或生理参数落入所述警报水平中的非抑制警报水平，发出警报。此外，在发出所述警报之后设定针对所述非抑制警报水平的第一抑制期。