人工智能護理極早產兒系統設計范文

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[摘要]目的：設計人工智能(AI)延續性護理極早產兒系統，對出院后仍需心電監護的極早產兒進行遠程監護，實現極早產兒生命體征數據AI分析。方法：將遠程模塊安裝于家庭式心電監護儀上，極早產兒生命體征數據傳輸至醫院監護中心后經AI分析和處理，以遠程模塊報警系統早期識別和抓取的各種風險事件信息為依據，制定相應的隨訪指導建議。結果：該系統可根據極早產兒的生命體征數據進行AI分析，對于影響極早產兒生命安危的突發情況，通過微信平臺、電話等實時指導其家人進行科學和規范的延續性護理，并提供個性化延續性護理方案，以及突發事件處理方案。結論：AI延續性護理極早產兒系統可延續極早產兒住院期間的生命體征監護，指導家屬進行個性化護理，提升家庭照護能力，提高極早產兒的遠期生命質量。

[關鍵詞]人工智能；極早產兒；延續性護理；遠程監護

極早產兒指胎齡＜32周的新生兒，這類早產兒體重大多在1500g以下，由于體重低、胎齡小，各器官發育不完善等因素，對護理提出了更高的要求[1]。近年來，隨著圍生期管理技術和新生兒重癥監護病房(neonatalintensivecareunit，NICU)監護技術的提高，產科病房的建立和新生兒科早期發展干預項目的開展，極低出生體重早產兒的存活率明顯提高。延續性護理是通過連續的行動設計，以確?；颊咴卺t院、家庭不同的健康照護場所及醫院不同科室的同一健康照護場所受到不同水平的連續性與協作性護理[2]。傳統的極早產兒延續性護理主要以門診隨訪、家訪及電話為主要形式，不利于對突發事件(嗆奶、窒息等)的實時指導。雖然出院前針對一系列護理問題做了詳細的出院指導，但患兒父母對于出院后的家庭護理存在焦慮心理，這在一定程度上影響對突發事件的應急處理[3]。因此，建立科學的延續性護理方案，形成動態的延續性護理，整合出一套適合我國現階段醫療條件的早產兒延續性護理模式勢在必行。為此，本研究設計人工智能(artificialintelligence，AI)延續性護理極早產兒系統，通過遠程監控，輔以微信平臺可以實現實時監護和有效溝通，幫助極早產兒家庭解決緊急突發事件。極早產兒因為個體差異不同，所需要的個性化護理也不同，設計賦予AI功能，通過遠程監護的生命體征數據和生長曲線圖，給予相應的個性化指導，使傳統的延續性護理得到優化，AI技術結合微信平臺可試行優化極早產兒的延續性護理。

1AI延續性護理極早產兒系統設計方案

極早產兒AI延續性護理系統由家庭用戶終端、遠程無線網絡傳輸以及醫院服務器終端三大部分組成，其原理結構框架如圖1所示。

1.1家庭用戶端

家庭用戶端由中央控制器系統模塊(STM32F4)、生理參數采集、通信、LCD顯示等組成。智能移動監護終端主要負責完成對人體生理信號采集、分析、處理和數據傳輸等功能，是本系統中不可或缺的核心組成部分。中央控制器主要負責對各功能模塊進行綜合控制來實現多生理參數監護功能；通信模塊按照本設計擬定的通信協議負責與服務器端進行數據交互，生理參數采集模塊采用集成芯片來設計，可以減小分立元件設計帶來的設計難度，同時也可避免引進干擾信號；LCD顯示模塊與終端相連接，用于顯示監護結果和人機交互；報警模塊主要通過報警設置來實現報警功能，智能移動監護終端的總體功能如圖2所示。

1.1.1CDMA技術網絡通信采用碼分多址(codedivisionmultipleaccess，CDMA)透傳。CDMA技術的出現源自于人類對更高質量無線通信的需求，CDMA系統是基于碼分技術(擴頻技術)和多址技術的通信系統，系統為每個用戶分配各自特定地址碼。地址碼之間具有相互準正交性，從而在時間、空間和頻率上都可以重疊；將需傳送的具有一定信號帶寬的信息數據，用一個帶寬遠大于信號帶寬的偽隨機碼進行調制，使原有的數據信號的帶寬被擴展，接收端進行向反回路的效應過程，進行解擴，增強了抗干擾的能力。CDMA終端是為無人值守應用環境專門設計的一款便于集成的工業數據傳輸終端產品，設備可嵌入到通信、電力機房等場所的重要設備中，對這些現場設備實現遠程無線實時監測，可實現終端設備和網管平臺的雙向通信，設備按照工業級標準設計采用32位處理器和工業用CDMA模塊加入了串口保護設計和EMC抗干擾設計，使CDMA終端可工作于強電磁干擾的封閉環境。CDMA基本功能是掉線自動重撥，采用心跳機制，使設備永遠在線，用戶自行設置掉線重撥時間間隔；休眠激活方式靈活，可采用透明傳輸、短消息業務(shortmessageservice，SMS)和電話喚醒模式；支持固定IP和動態數據域名服務(domainnameservice，DNS)方式連接；可用移動專網卡搭建接入點名稱(accesspointname，APN)連接；數據透傳，內嵌TCP/IP協議棧，支持TCP/UDP方式網絡傳輸協議；支持AI指令集，數個簡單的AI指定即可完全配置DTU，可用點對點或者點對多點的數據傳輸方式；波特率可調，RS232串口支持范圍1200～115200波特率，485通信支持1200～19200波特率；RS232串口支持：工業級3.81mm插座，與485通信二選一，支持1200～115200波特率；通信接口：RS485(工業級3.81mm插座，與RS232串口二選一)，支持1200～19200波特率，最多支持32路；中文智能卡用戶識別模塊(subscriberidentificationmodule，SIM)卡操作電壓為3V/1.8V；微控制器單元(microcontrolunit，MCU)通過串口1和CDMA通信。

1.1.2脈搏血氧飽和度測量脈搏血氧飽和度的測量電路主要由光電流放大和去直流電路、計算電路以及探頭驅動電路3部分組成。光電流放大和去直流電路的構造是兩級運放，一級運放放大光電信號為電壓信號，后者包含交流分量和較大的直流分量。探頭驅動電路由光線對稱的兩組三極管構成，與計算電路的兩個DA端口和兩個IO端口相連，分別控制兩路光線的幅值和交替開關，計算電路是兩個運放的輸出，實現去直流電路提供參考電壓幅值和反饋探頭驅動電路(如圖3所示)。

1.2醫院服務器終端

醫院服務器終端設備硬件設計。醫院服務器終端是醫院醫護人員與家庭用戶之間溝通的橋梁，醫院服務器終端是通過網口和數據通信電路連接，采用傳輸控制協議(transmissioncontrolprotocol，TCP)方式連接，其工作過程為：先建立可靠連接，然后就可以接收數據，將網絡接收到的數據解析出來存于SQLServer數據庫中以供分析處理。醫院服務器終端對AI的研究。有實現功能模擬和生理結構的模擬二種方法，前者即通常所說的AI，后者即人工神經網絡。人工神經網絡具有自學習和自適應的能力，可以通過預先提供的一批相互對應的輸入—輸出數據，分析掌握兩者之間潛在的規律，最終根據這些規律，用新的輸入數據來推算輸出結果，這種學習分析的過程被稱之為“訓練”。同生物神經系統類似，人工神經網絡也是由人工神經元為基本單元所構成。人工神經元是模擬生物神經元的數學模型，是人工神經網絡的基本材料單元，同時也是一個多輸入/單輸出的非線性元件。神經元的每一個輸入連接都有突觸連接強度，用一個連接權值來表示，即將產生的信號通過連接強度放大，每一個輸入量(Pi)都相應有一個相關聯的權重(Wi)。處理單元將經過權重的輸入量化，然后相加求得其加權值之和，計算出唯一的輸出量，這個輸出量(a)是權重和的函數，一般稱此函數為傳遞函數，其計算為公式1：式中a為此神經元采用的傳遞函數；Pi為得到的生理參數值。神經網絡由排列成層的處理單元組成，接收輸入信號的神經元層稱輸入層，輸出信號的神經元層稱輸出層，不直接與輸入和(或)輸出發生關系的神經元層稱為中間層或隱層。當神經網絡的模型結構確定之后，接下來就是學習和訓練。本研究采用有監督學習算法，即同時給出輸入和正確的輸出，網絡根據當前輸出與所要求的目標輸出差來進行網絡調整，使網絡做出正確的反應。有監督學習算法需要大量的標準數據，即需建立標準樣本庫。極早產兒數據標準樣本庫目前還是空白，本研究的工作需要將得到的數據和臨床表現建立標準樣本庫，即將得到的生理數據和臨床表現檢驗數據等建立的關系進入網絡數據庫。

1.3微信公眾平臺接口

建立極早產兒呵護群，創建微信平臺，無線連接于醫護中心服務器數據庫端口，將個性化隨訪建議通過微信的方式呈現給極早產兒家庭用戶。本系統還提供了Android移動監護軟件，當Android移動監護軟件在網絡暢通的條件下可直接訪問服務器端來獲取服務；當處于網絡不暢的環境時，Android移動監護軟件通過籃牙與智能家庭健康終端進行數據交互，實現生理參數處理、實時監護、報警、存儲、電子健康檔案查看等功能。

2AI延續性護理極早產兒系統使用方法和工作流程

2.1使用方法

將遠程模塊安裝于家庭式心電監護儀上，監測和傳輸極早產兒的心率、脈搏、體溫等生命參數至醫院中心監護，并進行AI分析，把握極早產兒生命狀態總趨勢。同時，把控報警信息，提醒醫護人員以此為依據，通過微信平臺實時指導家屬做好緊急處理，使延續性護理管理實時有效。

2.2工作流程

安裝于家庭監護儀上的遠程模塊讀取、存儲生命體征數據，傳送至醫護延續性服務中心，通過AI分析，給出個性化延續性護理方案。當傳輸過來的數據超過或低于設置范圍10%時，系統會出現報警。醫護人員給予實時評判，決定是否需要立即給予緊急處理，并通過微信、電話實時指導極早產兒家庭。當報警解除，繼續遠程監護，其工作流程如圖4所示。

3討論

目前，我國的早產兒延續性護理還處在未完善的時期，尚未形成完善的延續性護理團隊，普通的延續性護理不能總體把握監護數值的趨勢、識別異常值的報警及實時解決突發情況。國外對家庭生理參數監護系統的研發應用主要集中在美、歐、日、韓等少數國家。美國是此項技術的主導和先行國家之一，較早開展了相關技術的研究與應用，并成功地將基于互聯網的無線遠程醫療信息技術應用于家庭生理參數監護系統；其他國家也對家庭生理參數監護系統給予高度重視，并制定相關政策，對其發展進行扶持與幫助。但是，家庭生理參數無線網絡大數據支持系統在極低、超低出生體重兒延續性護理中的應用在國內鮮有報導。有研究指出，早產兒母親焦慮、自責的負性情緒無疑影響了家庭成員做出決定、解決困難的能力[4-5]。此外有文獻報道，醫務人員通過網絡平臺，運用網絡的在線咨詢服務，例如QQ、微信、Facebook等的使用，解決了早產兒從醫院過渡到家庭后的專業護理服務間斷的問題，并節省醫療資源和費用[6-7]。而且，微信平臺通過滿足母親對早產兒相關生理、治療、護理等知識的了解，消除母親對早產錯誤的認知和及時調整消極的情緒影響，從而有效促進母嬰互動，明顯減輕由于信息缺乏和醫護人員的支持幫助而導致的恐懼、焦慮、抑郁等負性情緒，提高早產兒母親積極應對的能力[8-9]。此外，為了避免NICU感染的發生，采用全封閉式管理，這在一定程度上影響母親掌握極早產兒護理相關知識與技能[10]。極早產兒家屬僅在袋鼠式護理和出院前獲得一定的照護技能，在出現真實問題時缺少實戰經驗，舉手無措。本研究根據近年來醫療行業在AI應用方面的現狀，認為適時創新AI應用模式是極為重要的，AI系統能分析和利用數據，人們需要存取和管理數據[11-13]。本研究設計的創新性延續性護理系統以風險事件處理為突破口，以多數極早產兒出院時會根據出院指導配置家庭監護儀為前提，圍繞延續性護理核心理念，使出院后的生命體征繼續得到監護，出院后的護理達到個性化和科學化。為了實現整個系統的功能，遠程數據傳輸、AI分析、報警信息的傳送、微信平臺的運用等各方面都起到了一定程度的作用，是在傳統延續性護理基礎上的發展。此外，該系統還可以提升家庭照護能力，提高出院后門診隨訪率，提高回訪滿意率，降低極早產兒再入院率，減輕家庭和社會負擔等。

4結語

AI延續性護理極早產兒系統是傳統延續性護理的優化和補充，結合微信平臺，覆蓋面廣，實效性強，較好地滿足極早產兒家屬迫切的照護需求，且基本的生命體征是極早產兒神經發育等方面的基礎信號，可作為提高極早產兒遠期生命質量的干預依據，可試行解決困擾臨床多年的極早產兒延續性護理一系列問題，具有較高的臨床使用價值。

作者：韓玉珠 周慧 胡鵬 張麗芹 單位：南通大學附屬婦幼保健院