本發明涉及醫療監測設備，具體為集全方位監測及自動提醒和對話的住院患者佩戴監測設備。
背景技術：
1、住院患者的生命體征監測是臨床診療及護理工作的核心環節，尤其是危重癥、術后康復及慢性病患者，需要持續監測心率、血氧飽和度、體溫等關鍵生命體征參數，及時發現病情異常并處置，降低病情惡化風險。
2、現有住院患者監測方式多采用床邊固定監護儀，存在監測范圍受限、無法實現移動監測的問題，患者翻身、下床活動時易導致監測中斷，難以獲取連續的生理參數數據；同時，傳統監護設備多采用單一閾值告警模式，未結合患者個體差異進行個性化閾值設置，易產生無效報警，增加醫護人員工作負擔，且報警信息傳遞不夠精準，存在醫護響應滯后的情況。
3、因此，為滿足現有需求，提出集全方位監測及自動提醒和對話的住院患者佩戴監測設備。?
技術實現思路
1、本發明的目的在于提供集全方位監測及自動提醒和對話的住院患者佩戴監測設備，通過采集患者生命體征及體位數據，經數據處理與智能分析，基于預設的多參數關聯規則，結合權重系數計算，綜合判斷異常等級；根據異常等級觸發分級響應，從而實現從患者自我干預到醫護快速介入的功能，有效提升監測效率和患者安全，解決了上述背景技術中提出的問題。
2、為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：
3、集全方位監測及自動提醒和對話的住院患者佩戴監測設備，包括：穿戴式主體，以及集成于所述穿戴式主體內的多傳感器采集模塊、分級預警模塊，集成于穿戴式主體外側的患者交互終端；
4、所述多傳感器采集模塊，由心率傳感器、血氧飽和度傳感器、呼吸頻率傳感器、核心體溫傳感器及體位傳感器組成，配置為對患者的關鍵生命體征參數及體位狀態進行連續動態采集，輸出原始采集數據；
5、所述分級預警模塊，配置為將預處理后的數據與預設的正常參數閾值范圍進行對比分析，結合多參數關聯規則，確定數據是否異常及異常等級，所述異常等級包括正常、輕微異常、中度異常及嚴重異常，并根據異常等級觸發對應響應動作；
6、所述患者交互終端，配置為接收并向患者反饋分級預警提醒指令，支持患者與設備的對話交互及狀態反饋。
7、進一步地，所述分級預警模塊，包括：
8、規則構建單元，配置為基于標準生理學、病理生理學知識及歷史臨床診療數據，并梳理各類生理參數異常聯動的臨床病理機制，建立臨床數據樣本庫；
9、基于臨床病理機制及樣本庫數據，分析患者常見的生理參數關聯異常場景，明確各類場景下的核心關聯參數組合，并劃分為五類關聯場景，其包括：心肺參數聯動場景、體溫與生命體征協同場景、體位與生命體征匹配場景、多參數協同惡化場景以及參數波動趨勢關聯場景；
10、采用統計學分析方法，計算各類場景下不同參數異常聯動的發生率、病情惡化關聯度；結合臨床診療經驗，定義各類場景的關聯規則及其初始權重系數。
11、進一步地，定義各類場景的關聯規則及其初始權重系數，包括：
12、定義心肺參數聯動場景中，心率、呼吸頻率與血氧飽和度三者聯動異常的判斷條件及對應的權重提升系數；
13、定義體溫與生命體征協同場景中，體溫與心率、呼吸頻率的聯動模式，根據體溫升高幅度、持續時間和伴隨體征的嚴重程度，設定分級的權重提升系數及對應的異常等級映射；
14、建立體位與生命體征匹配場景中，不同體位的安全持續時長基線，并定義異常體位與心率波動、血氧下降聯動的判斷邏輯與權重提升機制；
15、定義多參數協同惡化場景中，基于參數異常數量與嚴重程度的組合判定邏輯，并設定其高權重提升系數；
16、定義參數波動趨勢關聯場景中，持續惡化趨勢的量化標準，并設定前瞻性預警的權重提升系數。
17、進一步地，定義各類場景的關聯規則及其初始權重系數，還包括：
18、將設置完成的關聯規則及權重系數，應用于臨床樣本數據及試點患者監測中，收集應用后的異常判斷準確率、誤報率、漏報率數據，對比臨床實際病情處置結果，分析規則適配性；
19、針對誤報、漏報場景，優化關聯場景拆解精度及權重系數賦值，迭代更新關聯規則內容，直至規則的異常判斷準確率滿足臨床監測要求；
20、將迭代優化后的關聯規則及權重參數，嵌入分級預警模塊的控制程序中，建立規則實時調用機制；
21、在接收處理后的數據時，快速匹配對應關聯場景，并調用對應的權重系數完成異常等級判定；
22、建立個性化調整規則，根據不同年齡、病種、病情嚴重程度的住院患者，預設權重系數調整區間；
23、根據被監測患者的個體診療方案，對規則及其權重進行個性化調整，并保存調整后的關聯規則及權重參數。
24、進一步地，根據異常等級觸發對應響應動作，包括：
25、當異常等級為正常時，則不啟動任何提醒動作，并將處理后的數據上傳至中央監護系統進行存儲及歸檔；
26、當異常等級為輕微異常時，則向患者交互終端發送提醒指令，通過震動及語音提示的方式引導患者自主調整體位或狀態，同時記錄提醒時間及數據信息；
27、當異常等級為中度異常時，則同步向患者交互終端及醫護移動終端發送指令，患者交互終端觸發震動及語音提醒，醫護移動終端接收文字預警信息，包括異常參數、異常等級及患者身份信息；
28、當異常等級為嚴重異常時，則立即觸發穿戴式主體的聲光報警，同時向醫護移動終端發送緊急彈窗指令、向中央監護系統發送告警指令，同步記錄異常發生時間、異常參數數值、異常等級及患者體位狀態，形成異常事件報告并上傳歸檔。
29、進一步地，所述分級預警模塊，還包括：
30、數據處理模塊，配置為采用自適應卡爾曼濾波算法，濾除原始采集數據中的運動干擾噪聲、電磁干擾噪聲及基線漂移干擾，保留有效數據；
31、采用多傳感器融合校準算法，結合患者基礎生理信息及傳感器歷史基準數據，對濾波后的有效數據進行偏差修正。
32、進一步地，所述穿戴式主體內還集成有為各模塊供電的電源管理模塊，以及實現數據交互與指令傳輸的通信模塊。
33、進一步地，所述穿戴式主體為背心式設計，采用柔性透氣材質制成，穿戴式主體的一側的正面及另一側的內里環繞設置有三條可根據患者自身體形調節佩戴松緊度的魔術貼。
34、進一步地，所述規則構建單元基于標準生理學、病理生理學知識及歷史臨床診療數據，并梳理各類生理參數異常聯動的臨床病理機制，建立標準化臨床數據樣本庫，包括：
35、基于標準生理學、病理生理學知識及臨床指南，確定循環系統、呼吸系統、代謝系統、神經-運動調節系統四大核心維度，每個核心維度綁定對應傳感器的采集參數、單位、精度及初始異常判定標準，得到傳感器臨床數據字典；
36、獲取歷史臨床診療數據，基于傳感器臨床數據字典對所述歷史臨床診療數據進行參數映射及初步篩選，識別傳感器采集的異常參數；
37、組建專家工作組，基于疾病病理機制對所述異常參數的異常聯動邏輯進行梳理，確定異常聯動組合及異常聯動類型；
38、專家工作組基于grade標準為每個異常聯動組合標注支撐證據等級，確定證據等級；
39、基于異常聯動參數組合、異常聯動類型、關聯疾病、病理機制及證據等級構建生理參數異常聯動關系初表；
40、基于預設篩選條件對經參數映射的歷史臨床診療數據進行二次篩選，得到原始診療數據集；所述原始診療數據集包含異常聯動參數組合編碼、干預方式、參數變化率、預后分級、隨訪周期；
41、基于預設驗證規則庫對所述原始診療數據集進行驗證，在驗證通過后輸出有效臨床數據集；所述有效臨床數據集包含傳感器原始數據、臨床癥狀記錄時間、診療干預信息及預后數據；
42、基于所述有效臨床數據集計算診療成效權重；
43、構建臨床專家共識節點集，基于多學科專家對所述生理參數異常聯動關系初表中每個組合進行不同維度評分，取不同維度評分的均值作為專家共識權重；
44、定義每個證據等級的權重系數，得到證據等級權重；
45、基于診療成效權重、專家共識權重及證據等級權重確定綜合病理權重，并將綜合病理權重關聯至生理參數異常聯動關系初表中的對應組合，生成生理參數異常聯動-病理權重庫；
46、基于有效臨床數據集中的臨床癥狀記錄時間及診療干預時間，按疾病進展劃分病程階段，基于病程階段及異常聯動組合對有效臨床數據集進行分組，統計每組參數異常的95%置信區間作為該組的初始閾值；調用預先構建并持續維護的校準事件庫，基于校準事件庫中的閾值調整案例對所述初始閾值進行校準，得到分病程參數異常閾值表；
47、以有效臨床數據集中的單條記錄為基礎，結合分病程參數異常閾值表及生理參數異常聯動關系初表，構建樣本單元；基于樣本單元構建臨床數據樣本庫。
48、進一步地，所述計算各類場景下不同參數異常聯動的發生率、病情惡化關聯度，包括：
49、按照預設的監測時序時間步長，獲取每個預設的監測時序時間步長內目標場景中對應參數組合發生異常聯動的患者標識集合；基于預設的監測時間窗總時長，對所有預設的監測時序時間步長內的患者標識集合進行并集運算，得到參數組合在全監測周期內發生異常聯動的去重患者集合；
50、獲取臨床數據樣本庫中各類場景的有效監測患者總樣本量，基于去重患者集合元素數量與有效監測患者總樣本量的比值，計算各類場景下不同參數異常聯動的發生率；
51、；
52、其中，為第s類場景下第p個參數組合的異常聯動的發生率；為監測周期內發生第s類場景下第p個參數組合異常聯動的去重患者數量；為臨床數據樣本庫中第s類場景的有效監測患者總樣本量；
53、基于各類場景下不同參數異常聯動的發生率，計算各類場景下不同參數組合對應的病情惡化關聯度；
54、；
55、其中，為第s類場景下第p個參數組合在第q個異常事件中的病情惡化關聯度；為第p個參數組合內的參數個數；為第p個參數組合中第i個參數基于當前病程階段閾值判定的異常嚴重度權重；為第q個異常事件中的異常聯動持續時間系數；為第s類場景的臨床病理關聯系數；為第s類場景下第p個參數組合初始權重系數。
56、與現有技術相比，本發明的有益效果是：
57、1.拆解五類常見生理參數關聯異常場景、量化各場景關聯規則及初始權重系數，可實現關聯規則的臨床適配性與科學性；借助規則嵌入與實時調用機制，實現監測數據與關聯場景的快速匹配及異常等級精準判定，提升預警響應效率；通過個性化調整規則，優化權重系數，進一步規避單一參數預警或統一規則導致的誤判、漏判問題，強化異常預警的精準性與前瞻性，為醫護人員提供可靠的病情判斷依據，助力快速處置急性惡化病情。
58、2.建立四級分級預警機制，結合患者個性化閾值設置，實現異常預警的精準化和及時化，有效減少無效報警，降低醫護人員工作負擔；同時通過多端協同響應，確保嚴重異常得到快速處置，提升護理效率及診療安全性。
59、3.集成語音對話及患者交互功能，可引導患者自主調整狀態，實現主動護理與被動監測的結合，提升患者參與度及使用體驗，同時便于患者實時查詢自身監測數據，提高醫患溝通效率。