[发明专利]一种预测困难气道的计算机应用软件及气道管理数据系统

说明书

本发明公开了一种预测困难气道的计算机应用软件及气道管理数据系统，包括医务人员应用模块和中枢控制模块，所述医务人员应用模块和中枢控制模块各自包含多个单元，本发明的有益效果在于：该软件基于困难气道形成的内在机制，提高预测精确性；只保留少数困难气道形成的直接因素，省去繁琐的多因素判断过程；通过计算机图形计算技术，建模模拟，检测真实性高；通过大样本困难气道临床数据和困难气道面部特征数据的人工智能机器学习，分别建立困难气道人工智能预测模型程序和困难气道面部识别模型程序，进一步提高预测性能；基于核心功能模型程序编制以及大数据管理功能，方便使用者进行相应的临床应用和科学研究工作。

技术领域

本发明涉及临床医学技术领域，具体为一种预测困难气道的计算机应用软件及气道管理数据系统。

背景技术

困难气道情形是指在全麻、急救、危重患者诊疗中，因病情或手术需要进行人工通气，但在建立人工通气管道时遇到困难的情况。

临床困难气道情形包括面罩通气困难、喉镜显露声门困难、插管困难、插管失败及声门上气道通气困难，无论是危急患者抢救性插管，还是全麻诱导后的气管插管，患者都已失去正常的呼吸功能，患者一旦遇到不能及时成功插管又不能有效通气的时候，缺氧将很快发生，仅仅几分钟的缺氧就可能造成不可逆的脑损伤，直接危及患者性命，如不能紧急建立外科气道，行环甲膜穿刺或气管切开，患者将因窒息继发生心脏骤停、脑损伤，甚至死亡，因此预测困难气道就显得尤为重要，需要在术前通过对患者进行检查，鉴别是否存在危险，而且预测困难气道过程不宜繁琐，需节省时间，好提前应对。

然而现有技术仍存在以下诸多不足：

1、困难气道是由多方因素形成，但困难气道的解剖构成原理未能探明；

2、目前已有超过20个预测因素，然而大部分因素与预测困难气道相关性差，在临床工作中难以得到有效实施；

3、缺少大样本系统性的数据支持；

4、大多基于体表解剖标志，与真正气道解剖表现相关性差；

5、参数与因素间的相互作用及互相影响形成困难气道的机制没能揭示。

基于上述问题，亟待提出一种预测困难气道的计算机应用软件及气道管理数据系统，以提高困难气道预测的精确性，只保留少数困难气道形成的直接因素，省去繁琐的多因素判断过程，提高检测真实性以及预测性能，方便临床应用和科学研究。

发明内容

本发明的目的在于提供一种预测困难气道的计算机应用软件及气道管理数据系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

一种预测困难气道的计算机应用软件及气道管理数据系统，包括医务人员应用模块和中枢控制模块，所述医务人员应用模块包括困难气道几何学计算机模拟程序单元、困难气道多数据机器学习预测模型程序单元、困难气道人脸识别机器学习预测模型程序单元、图像信息输入及处理单元、预测结果输出单元，

所述困难气道几何学计算机模拟程序单元负责上气道解剖特征点提取、特征点坐标定位模拟、喉镜显露声门时的解剖特征点运动规律和轨迹、困难气道患者的参数变化、参数间的几何学相互作用关系以及力学相互作用关系，所述参数为喉镜显露声门时各解剖特征点的旋转量和位移量，从而建立上气道几何学解剖模型，所述困难气道多数据机器学习预测模型程序单元负责利用机器学习技术建立人工智能预测模型程序，所述困难气道人脸识别机器学习预测模型程序单元负责利用机器学习建立困难气道面部识别人工智能预测模型程序，所述图像信息输入及处理单元负责对上传至中央服务器的患者必要信息进行计算处理，所述预测结果输出单元负责输出计算结果至中央数据库和使用者终端显示器及存储器，

所述中枢控制模块包括困难气道预测程序性能优化单元，所述困难气道预测程序性能优化单元负责对困难气道程序进行选择。