急性低血压智能监测预警与风险评分系统研究

20250124

卫生和社会工作

急性低血压智能监测预警与风险评分系统作为一种结合先进机器学习技术和传统医学评分方法的创新医疗成果，已在技术成熟度上达到了较高水平，并展现出卓越的临床应用潜力。目前，该系统基于中国人民解放军总医院急救数据库和MIMIC-IV数据库的大规模临床验证，核心预测模型的ROC值高达99%，显著优于现有的传统评分工具如SOFA、SIRS和SI评分，充分证明了其在准确性、稳定性及临床可操作性方面的优势。在工艺和性能指标方面，该系统集成了高效的数据处理和实时监测能力，可对患者生命体征进行动态更新和连续监测，支持精准的风险预测和智能化预警提示，同时配备了简化的风险评分工具，能够在低资源环境中高效运行，具有广泛的场景适应性和临床操作便捷性。当前科技成果已完成核心算法和模型的开发与多轮优化，并实现了基于时序生命体征数据的动态监测平台的功能设计与实现。然而，实际应用中仍需要进一步提升硬件系统的集成度以及软件用户界面的易用性，以满足不同场景的实际需求和多样化的用户群体。科技成果转化的需求主要集中在以下几个方面：一是完善软硬件系统的深度融合，通过与先进的物联网设备和5G通信技术结合，实现生命体征数据从采集、传输到分析的全流程高效处理，以保证数据的实时性和可靠性；二是扩展模型的外部验证范围，针对不同年龄段、性别及临床病理特征的患者群体，进行进一步的算法优化与适配研究，提升模型在多中心数据上的泛化能力；三是推进系统在多场景下的试点应用，重点覆盖急诊室、重症监护室和院前急救等高危场景，同时验证其在特殊环境下的实时性、稳定性及可操作性；四是结合远程医疗和智慧医疗的发展趋势，开发面向基层医疗机构及家庭健康管理的轻量化版本，提高系统的普适性和推广适应性；五是建立完善的技术支持与服务体系，为系统的落地应用提供长期的维护与优化保障，从而提升用户体验并确保系统稳定运行。通过上述举措，该科技成果的转化应用将能够在多个层面推动医疗技术的发展，尤其是在急性低血压事件的早期识别与干预方面，显著提升危重症患者的救治效率，降低死亡率和致残率，同时助力现代化智慧医疗服务的全面普及。研究成果不仅具备重要的临床应用价值，还对公共卫生应急响应能力的提升和医疗资源优化配置具有重要的推动作用，为智慧医疗和远程医疗技术的深入发展奠定了坚实基础。

急性低血压智能监测预警与风险评分系统的科技成果转化在实现产业化和广泛临床应用的过程中，需要与合作方开展深度合作，以整合多方资源，确保成果的高效落地和推广。转化合作需求主要集中在资金、场地、设备、人员等多个方面，以保证系统的技术完善、生产实施及临床推广。 在资金方面，科技成果的进一步转化需要充足的资金支持，用于软硬件系统的完善、数据接口的优化、模型算法的进一步开发，以及多中心试点应用的运行保障。具体而言，资金需求包括但不限于设备采购、技术研发、软件开发及优化、临床试验费用、市场推广和售后服务体系的构建等。同时，为推动系统的轻量化版本开发以及与远程医疗平台的集成，额外的资金投入对项目的持续性和扩展性具有重要意义。 在场地需求方面，转化合作方需要提供符合医疗科技研发与测试要求的场地资源，主要包括研发实验室、设备测试中心、数据处理中心等。此外，在开展多中心临床试验时，需要在合作医疗机构内设置专用场地，用于系统的试点运行、设备部署以及数据采集与分析工作。 在设备需求方面，科技成果的进一步转化需要与合作方共享或共同采购先进的医疗监测设备和信息化基础设施。例如，生命体征监测设备、数据传输设备、服务器集群、物联网网关以及高性能计算平台等。这些设备将用于系统的实时数据采集、传输、存储和计算分析。此外，还需具备数据可视化相关的硬件与软件工具，以满足系统在不同应用场景中的部署需求。 在人员需求方面，成果转化对合作方专业技术人员的支持至关重要，包括机器学习工程师、数据科学家、医疗信息化开发工程师等技术人才，以及具有医疗行业背景的临床医生和护理人员的深度参与。这些人员将参与系统优化、临床适配性研究以及多中心试验的实施。同时，项目还需要市场推广团队和技术支持团队，负责产品的推广、售后服务以及用户培训。 此外，合作方还需要协助搭建产业链生态，包括联合其他医疗设备供应商、医疗机构、技术服务商等，构建涵盖研发、生产、销售和服务的完整产业链，共同推动急性低血压智能监测预警与风险评分系统的应用普及。通过与合作方的深度合作，能够进一步提升系统的技术水平和市场竞争力，实现科技成果的规模化应用，并为提升公共医疗服务水平和推动智慧医疗发展提供持续动力。

可国（境）内外转让

急性低血压智能监测预警与风险评分系统的科技成果转化具有显著的经济和社会效益，预期将为医疗行业的发展和公共健康水平的提高带来深远影响。 在经济效益方面，该系统的转化和推广有望显著提升急性低血压事件的早期干预效率，从而优化医疗资源配置，降低高危患者的治疗成本。通过对患者病情的精准预测和实时预警，系统能够有效减少重症监护时间和医疗消耗，降低院内并发症和死亡率，从而为医疗机构节约大量的资源支出。此外，随着该系统在国内外医疗市场的推广，将为相关技术和设备供应链带来巨大的经济回报，包括生命体征监测设备、数据处理平台、预警软件等相关产品的市场需求增长。同时，系统的模块化设计和轻量化版本能够广泛应用于基层医疗机构、家庭健康管理以及远程医疗场景，进一步拓宽产品市场，创造持续的商业价值。 在社会效益方面，该系统的应用将显著提高急性低血压的早期识别和干预水平，有效降低患者的死亡率和致残率，改善患者预后，提升生命质量。同时，通过实时监测和动态评估，系统能够为医疗机构提供更科学的决策支持，减轻医护人员的工作压力，提高急救效率，为更多患者争取救治时间，特别是在院前急救和重症监护室等关键场景。系统的广泛推广将助力智慧医疗的发展，为区域医疗信息化和现代化服务体系的建设提供重要支撑。此外，系统在远程医疗中的应用将提高偏远地区医疗服务的可及性，缩小医疗资源分布的不均衡，推动医疗公平。 进一步地，该系统的成果转化还将为医学研究提供高质量的数据支持，促进相关疾病预防和治疗领域的科学研究和技术创新。通过对临床数据的深度挖掘和分析，系统能够不断优化疾病管理模式，为公共卫生政策的制定提供数据依据。此外，作为一项具有高技术含量的创新成果，系统的成功转化和推广将提升我国在医疗人工智能领域的国际竞争力，推动国内智慧医疗产业的发展，助力建设健康中国。 综上所述，急性低血压智能监测预警与风险评分系统的成果转化不仅能够带来显著的经济效益，还将在提升医疗服务质量、优化医疗资源配置、推动医学研究创新和促进公共健康保障等方面发挥重要作用，为实现智慧医疗的全面普及和公共卫生水平的持续提升提供强有力的支撑。

北京市自然科学基金面上专项

北京市科学技术委员会;中关村科技园区管理委员会

本研究旨在通过大数据分析和机器学习算法，结合PLAGH-ERD数据库中的患者数据，开发一种智能监测、预警与风险评分系统，以辅助临床决策并提高急性低血压的救治效率。研究覆盖了预测指标体系构建、数据处理方法创新、模型时效性设计、风险评分工具开发及系统集成等核心环节，不仅提升了急性低血压预测的科学性和临床价值，还为智能化医疗技术在危重症管理中的应用开辟了新路径。以下将具体阐述研究的主要成果及其创新性、应用价值与社会意义。 在急性低血压预测指标体系的构建方面，研究构建了一套急性低血压预测指标体系，显著提升了预测精度和稳定性。研究通过对PLAGH-ERD数据库中感染和创伤后急性低血压患者数据的深入分析，结合LR、KNN、RF和XGBoost等多种机器学习算法，最终选定XGBoost算法为主要工具，并通过SHAP可视化方法筛选出了最具预测能力的关键指标集，包括生命体征和血气指标等关键生理参数。同时，通过元胞遗传算法优化指标集，模型的准确性和稳定性得到了显著提升。这一成果不仅完善了急性低血压预测的理论框架，还为临床提供了简便而高效的指标筛选工具。 在急性低血压模型的时效性设计方面，研究构建了时效性预测模型，为早期干预提供了科学依据。研究在急性低血压模型的时效性设计中，结合感染先验知识和多时间窗口建模（如T=0.5至36小时），评估了不同机器学习算法的性能。XGBoost模型表现优越，特别是在T=6小时窗口内，AUCROC值达到0.936，F1分数为0.434，外部验证AUCROC值稳定在0.905至0.909之间。这一成果表明模型能够在关键时间节点提供高准确度的预警，显著提高了早期干预效率。 基于时序生命体征数据，团队还构建了急性低血压的风险评分工具，使用多因素逻辑回归模型对患者的风险因素进行评分。根据评分，团队成功构建了急性低血压风险评分工具，并将风险分数分为低、中、高风险三个等级。在MIMIC-IV数据库的外部验证中，感染后急性低血压模型的准确率为0.82，精确率为0.61，召回率为0.98，F1分数为0.77，AUCROC值为0.96；创伤后急性低血压模型的准确率为0.83，精确率为0.67，召回率为0.96，F1分数为0.77，AUCROC值为0.99。与现有的SOFA、SIRS和SI评分方法相比，所构建的风险评分工具在预测精度和临床应用价值方面表现更优。 在研究成果的推广应用和社会经济效益方面，研究成果不仅在急性低血压的早期预测与干预方面具有重要科学价值，还为智能化监测预警系统的开发树立了标杆。结合多目标优化与风险评分工具的临床应用，这一研究显著提高了危重症患者的早期救治成功率，降低了死亡率与致残率，推动了远程医疗和现代化医疗服务的发展。未来通过成果转化与推广应用，可进一步优化医疗资源配置，实现更大的社会经济效益。 在数据获取与分析处理方法方面，研究在数据获取与分析方法上实现了创新，奠定了高质量模型的构建基础。研究团队系统设计了急性低血压患者数据的采集标准和处理流程，包括脏数据清洗、异常值检测、时序化处理等，并结合多目标量子粒子群算法，进一步优化不同场景下的关键指标筛选方案。模型在感染和创伤两种急性低血压亚组中的预测准确率分别达0.9380至0.9642和0.9353至0.9519，验证了数据处理体系的有效性。这一方法为多场景临床应用提供了广泛适用的数据处理参考。 在智能监测预警与风险评分系统的开发中，我们开发了一套急性低血压智能监测预警与风险评分系统，集成了数据主动采集、预测预警模型和风险评分模型的完整流程。数据主动采集模块通过MQTT协议和HTTP协议实现了从智能设备（如智能背心、智能腕表）和院内数据库到系统服务器的数据传输。MQTT协议以其轻量级和低延迟的特点，支持实时动态数据的传输；HTTP协议则用于获取静态数据，包括患者病史和化验数据，确保动态与静态数据的无缝融合。系统在数据采集前通过自动化校验对输入数据进行完整性和合理性检查，剔除异常数据并提供提示，确保预测和评分模型的高效运行。在模型集成方面，系统允许用户通过前端界面灵活选择时间窗和指标组合，后台根据选择调用训练好的模型对实时或历史数据进行分析，生成预测结果和个体化评分，并通过可视化界面直观展示。该系统实现了高效、安全的数据传输与管理，结合实时预测和评分功能，为急性低血压的智能监测与风险评估提供了全面支持。 总的来说，研究团队按计划完成了各方面工作，研究团队构建了一套急性低血压预测指标体系、时效性预测模型和急性低血压的风险评分工具，并在此基础上通过多目标优化、时序数据分析和风险评分工具的构建进行了拓展研究，提升了预测模型的科学性和临床适用性。同时，研究在数据获取与分析方法上实现了创新，开发了智能监测预警与风险评分系统。这些成果为急性低血压的早期预测、实时预警和临床决。