一个适应可穿戴监控的新创伤严重性评分系统:试点研究
Alice Lemarquand1,2, Pierre Jannot1,3, Léo Kammerlocher1
1Laboratoire de Biomécanique Appliquée, Université Gustave Eiffel, Aix-Marseille Université, Marseille, France.
PloS one
|March 4, 2025
概括
这项研究引入了一种新的基于可穿戴设备的严重性评分系统,使用心率,呼吸率和SpO2进行实时健康状况评估. 该系统在分类患者紧急情况方面取得了74%的成功率,有助于分类和远程监控.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 医疗信息学 医疗信息学
- 可穿戴技术可穿戴技术
背景情况:
- 可穿戴设备越来越多地融入日常生活,为远程健康监测提供了潜力.
- 现有的严重性评分系统需要手动评估,限制实时应用.
- 需要使用可穿戴生理数据进行自动化,持续的健康状况评估.
研究的目的:
- 开发和验证一种新的,自动化的严重性评分系统,用于使用手腕可穿戴设备进行持续的实时健康监测.
- 根据易于测量的生理参数量化个体的危急健康状况.
- 适应现有的评分系统,以适应可穿戴技术产生的独特数据流.
主要方法:
- 开发了一种使用心率,呼吸率和SpO2的严重性评分系统,可通过手腕可穿戴设备测量.
- 建立了使用sigmoid模型与54名卫生专业人员得出的边界条件的中间分数函数.
- 创建了一个全局得分函数来整合单个参数得分,并应用一个分拣颜色代码 (绿色,色,红色).
主要成果:
- 使用84名重症监护病人的数据库进行初步验证,与医生评估相比,预测成功率为74%.
- 该系统在分类患者紧急情况方面表现出一致性.
- 持续监测示例表明得分随时间推移的动态适用性.
结论:
- 拟议的基于可穿戴设备的严重性评分系统为实时健康状况评估和分拣提供了一种一致且可能可升级的方法.
- 这项技术对远程监控,大规模伤亡分类和事故后早期诊断的应用非常有希望.
- 未来的代可以包含额外的生命体征和医疗信息,以提高准确性.
